2025-07-26 22:00:00
OpenAI计划于八月推出GPT-5汤姆·沃伦 | The Verge
“今年早些时候，我听说微软工程师正在为OpenAI的下一代GPT-5模型准备服务器容量，预计最迟在五月底推出。经过一些额外的测试和延迟后，了解OpenAI计划的消息来源告诉我，GPT-5现在预计最早下个月就会推出。”
谷歌AI系统在国际数学奥林匹克中获得金牌Cade Metz | 《纽约时报》
“两个系统[来自谷歌和OpenAI]都是聊天机器人，能够像人类一样接收和回答问题。其他AI系统曾参与国际数学奥林匹克竞赛（IMO），但它们只能在人类专家将其翻译成用于解决数学问题的计算机编程语言后才能回答问题。”
这家初创公司想用能量束来钻地热井凯西-克朗哈特 | 麻省理工学院技术评论
“今天，聚变能源行业使用gyrotron来加热等离子体至1亿度，但Quaise计划使用它们来爆破、熔化和气化岩石。这在理论上可以使钻探更快、更经济，从而允许在任何地方获取地热能。”
Google AI模式将生成虚拟服装以帮助你购买真实服装杰斯·威瑟比德 | The Verge
“谷歌正在将其在线购物体验中的搜索功能中注入更多的生成式AI。AI模式的一个即将推出的功能将根据用户的描述生成服装和装饰想法的图片，帮助人们找到视觉上相似的产品。还将推出一个新的工具，让人们可以虚拟试穿衣服。”
软银和OpenAI的500亿美元AI项目难以启动埃利奥特·布朗和伯伯·金 | 《华尔街日报》
“在Masayoshi Son、Sam Altman和总统特朗普共同宣布Stargate项目六个月后，负责实施该项目的新公司尚未完成任何数据中心交易。”
OpenAI表示ChatGPT用户每天发送超过25亿个提示Emma Roth | 品牌观察
“根据数据，OpenAI的ChatGPT每天处理超过25亿次请求，其中3.3亿来自美国用户，通过获得的数据axios.
数据显示，ChatGPT用户每年向AI聊天机器人发送超过9125亿次请求。
研究发现，72%的美国青少年曾使用过AI伴侣Sarah Perez | TechCrunch
研究发现，与AI聊天似乎对美国青少年（13至17岁）很有吸引力，因为近四分之三的青少年尝试过使用AI伴侣，而且52%的人表示他们是定期使用者。在这些定期使用的青少年中，13%的人每天与AI聊天，21%的人每周聊几次。
你现在需要了解的关于AI的五件事Will Douglas Heaven | 麻省理工学院技术评论
生成式AI现在已经好到令人害怕的程度。也许你觉得这很显而易见。但我要不断地检查我对这项技术进步速度的假设——而保持跟上进度是我的工作。
使命谷押注无动物脂肪的植物肉将会让人造肉变得美味Tim De Chant | TechCrunch
该公司独家告诉TechCrunch，该产品刚刚获得了美国农业部的批准。这一批准标志使这家初创公司能够向消费者销售这种脂肪。这是市场上首款此类产品，有可能开启一系列增脂肉制品的新局面。
AI是否正在杀死Google搜索？它可能正在起到相反的作用阿萨·菲奇 | 《华尔街日报》
Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊周三表示，其AI概览工具的月活跃用户数现已超过20亿，上一季度更新时这一数字为15亿……皮查伊在与分析师的电话会议上表示：“我们看到AI正在推动人们搜索和获取信息的方式扩展。”他还补充说：“随着用户了解到搜索可以满足他们更多的需求，AI功能促使用户进行更多的搜索。”
Two Major AI Coding Tools Wiped Out User Data After Making Cascading Mistakes各位观众朋友们，今天咱们来聊聊一个科技圈的老炮儿——Benj Edwards。这哥们儿可不是一般人，他是Ars Technica的资深编辑，专门研究那些让人眼花缭乱的科技玩意儿。你要是对科技新闻感兴趣，那Benj Edwards的名字你肯定不陌生。 首先，咱们得明白，Ars Technica可不是那种随便写写科技新闻的网站。它是科技界的“硬核玩家”，专门报道那些深度的、技术性强的新闻。而Benj Edwards，就是这家网站的“扛把子”之一。他的文章，那叫一个专业，那叫一个深入，简直就是科技新闻界的“百科全书”。 Benj Edwards的报道范围广泛，从人工智能到虚拟现实，从网络安全到硬件评测，他都能给你讲得头头是道。而且，他不仅仅是报道新闻，还会深入分析，给出自己的见解。这种深度分析，可不是随便哪个科技编辑都能做到的。 举个例子，Benj Edwards曾经写过一篇关于人工智能的深度报道，不仅介绍了AI的最新发展，还分析了AI对各行各业的影响。这种文章，读起来就像是在听一个科技大佬给你上课，既长知识又开眼界。 再比如，他还写过一篇关于虚拟现实的评测，不仅详细介绍了VR设备的使用体验，还分析了VR技术的未来发展趋势。这种文章，简直就是科技爱好者的“精神食粮”。 总的来说，Benj Edwards就是那种让你一读就停不下来的科技编辑。他的文章，既有深度又有广度，既能让你了解最新的科技动态，又能让你对科技的未来充满期待。如果你对科技新闻感兴趣，那Benj Edwards的文章，绝对是你不能错过的。 好了，今天的科技圈老炮儿就介绍到这里。如果你觉得Benj Edwards的文章不错，那就赶紧去Ars Technica上看看吧。别忘了点赞、关注，咱们下期再见！
在一次事件中，Google的Gemini CLI在尝试重新组织文件时破坏了用户文件。在另一次事件中，Replit的AI编码服务尽管明确指示不要修改代码，仍然删除了一个生产数据库。
世界钢铁过剩，但没有人愿意停止生产Patricia Cohen | 《纽约时报》
据经合组织估计，到2027年，过剩钢铁产量将达到7.21亿吨。一个解决方案是简单地减少钢铁生产。但问题在于，没有一个国家愿意成为第一个停止生产被认为对其经济和国家安全至关重要的材料的国家。
职位本周的精彩科技故事（截至7月26日）首次出现在奇点枢纽.
2025-07-26 04:53:39
可穿戴设备将细微的肌肉运动转化为 pinch、swipe 和书写。
在经典赛博朋克电影中的一个标志性场景中 Minority Report，主角戴上特制手套和使用各种手部手势在墙上大小的屏幕上显示和操作不同的标签——而从未实际触摸它。
现在电影中的科幻技术正走进现实世界。本周，Meta展示了手环这使用手腕处的电信号解码手指动作。这些动作对任何智能手机用户来说都很熟悉：捏、滑动、轻触，甚至书写。
机载计算机将这些信号转换成笔记本屏幕上 的命令。未经训练或校准，用户进行了一系列测试，就像将光标移动到目标，玩一个像 pac-man 的游戏，或者用食指在桌面上滑动来书写单词和短语——“hello world”。
Meta拥有长期调侃一块肌肉读取手环，带有一个早期版本能够翻译计算机点击声。这款新设备具有更广泛的用途。它由神经网络驱动，并基于超过6000名志愿者的数据进行训练，在某些测试中实现了高达90%的准确性。平均而言，参与者每分钟可以输入大约21个单词，随着他们对设备越来越熟悉，他们的速度会有所提高。
据该团队在描述这项工作的论文中写道：“就我们所知，这是神经运动接口实现的最高水平的跨参与者性能。”
原型手环是“即用型”的，并有多种尺寸可供选择，使其成为更符合消费者需求的产品。团队希望将其集成到Meta的AR和VR设备中。该设备也可能是一种负担得起的方式，重新连接人对于手部麻痹、脊髓损伤或其他运动障碍的数字世界而言。
由于计算机因此，我们与他们连接的方式也得到了发展。
用户早期是通过机械旋钮控制计算机的。然后出现了键盘，最早是在19世纪末发明的，至今仍然是主流。最近，触摸屏彻底改变了计算机——以至于年轻一代在翻阅纸质杂志时也会本能地进行滑动操作。
现在，我们甚至不需要用手。
人工智能和语音识别的进步使得可以通过说话而不是打字与手机交流成为可能。但Meta认为还有改进的空间。在嘈杂的环境中，语音命令可能会被淹没，而在公共场所使用语音命令可能是不实际的（或者令人烦扰）。
而不是通过触碰或语音，Mea 正在利用我们身体的电信号。每次我们滑动、滚动或捏合时，我们的神经都会发送电信号到手腕和手指肌肉，并命令它们以非常准确和具体的方式移动。有可能通过监听这些信号来解码大脑的运动指令。
表面肌电图（sEMG）使用皮肤上的电极来捕捉和放大电信号。该技术是已经用于假肢和中风康复它比这更不侵入性和更具灵活性植入设备，而且精度较低。大多数表面肌电图（sEMG）设置需要针对每位佩戴者进行仔细的微调，并且如果转移到另一人身上则需要重新校准，这使得该技术难以大规模应用于普通消费者群体。
尽管如此，Meta仍看到了这项技术的潜力。
团队试图设计一款可穿戴设备拥有直观、易用且不干扰日常生活的界面。该设备还需要适用于多种用途——切换应用程序、重新排列标签或编辑文档——并且全天佩戴舒适。
他们选择了手环。人们已经佩戴手表和手镯，所以手腕上的设备可能更容易被接受且更符合社会规范。而且至关重要的是，从手腕捕获的信号可以用来解码手指动作，从而实现多种手势控制。
该设备包括几个松散连接的电极块和一个看起来像小型iPod的处理器。这些间隙提供了灵活性，使电极能够朝向手腕肌肉——而不是位于骨骼上方——从而使设备更容易戴上去和取下来。处理器实时处理数据并通过蓝牙将解码后的命令发送到计算机。
为了确保任何人可以使用手环，团队将其机载神经网络训练了来自成千上万的人进行多种任务的数据——将光标滑动到目标，执行各种手指手势，以及在硬表面上书写。
然后团队邀请了新的志愿者在相同的三项任务上测试该设备。每个人在经验积累后都得到了提高，尤其是在得到主管的指导后——例如，“更快地滑动”或“更连续地书写”。最终，参与者能够追踪物体的时间大约是使用MacBook触控板的两倍，并且每分钟能够书写大约21个单词——比平均速度要慢一些每分钟36个单词在智能手机键盘上。
速度听起来并不 impressive，但佩戴腕带的参与者所花费的时间比另外两种非常熟悉的“日常驾驶者”要少得多。更多的实验还发现，个性化能够提升性能。
“虽然通用模型允许神经运动接口几乎无需设置即可使用，但可以通过将通用模型个性化到该参与者的数据中来提高特定个体的性能，”作者写道。
仅仅增加20分钟的个性化数据就能将模型性能平均提升16%。相比之下，需要额外增加14,000分钟的一般数据才能获得类似的提升。针对表现相对较差的志愿者，定制模型尤其有帮助。虽然现在已经不再是现成的产品了本身，未来的设备可能包含个性化数据，并且有可能随着时间学习一个人的运动细节。
sEMG方法开启了其他交互可能性，比如检测手势的力量并将之与特定功能关联。解码上下移动而非仅水平移动，可以进一步拓宽该设备的用途。添加震动和其他触觉反馈可以使手环感觉像是用户自身身体的延伸——在控制智能手机、笔记本电脑或AR/VR眼镜.
“随着时间的推移，sEMG有可能彻底改变我们与设备的交互方式，帮助患有运动障碍的人获得新的独立水平，改善他们的生活质量，并解锁我们尚未梦想到的新的人机交互可能性。”所写博客中的Meta
2025-07-25 06:10:54
药片可以输送mRNA疫苗和其他疾病的治疗方法。
新冠疫苗将mRNA治疗从一项长期研究话题变成了餐桌上的讨论话题。我们对那一针记忆犹新。
技术自此以来开始应对癌症，肝问题、心力衰竭和遗传疾病，以及一些努力已经进入临床试验.
但这些都有一个普遍问题：针头。人们不是像吃泰诺那样吞一颗药片，而是需要访问医疗专业人员进行注射治疗。对于对抗慢性疾病的mRNA治疗，可能需要定期给药。虽然一些人可以忍受反复注射，但这远非令人愉快，尤其是对于害怕针头的人。
一项新的研究来自哈佛布里格姆妇女医院的研究人员和其他人告别了注射。研究团队设计了一个胶囊，能够在胃部高度酸性的环境中保护mRNA载荷。在研究中，该胶囊在模拟肠炎动物模型的消化道中释放了治疗药物。
RNACap被称为胶囊，有点像多级火箭。这种两室设计保护了载荷，并根据肠道内自然酸碱度和压力的变化来释放。在老鼠和猪身上，RNACap成功地输送了一种治疗性免疫分子，仅在几个小时内就缓解了肠道炎症，且没有明显的副作用。
RNACap 承诺将推动“非侵入性和自我管理的口服mRNA治疗药物的发展”，团队如是写道。
有很多方法可以影响我们身体的运作。基因编辑改变DNA——身体的遗传蓝图——通过改变致病基因。小分子或肽靶向蛋白质的功能这些药物从日常用品如泰诺到对抗癌症的免疫疗法都有。
专注于mRNA的治疗方法是另一种选择。mRNA分子携带细胞用来制造蛋白质的遗传指令。在新冠疫苗中，mRNA指示细胞制造病毒的刺突蛋白。这训练免疫系统识别并对抗病毒。在其他情况下如囊性纤维化—一种逐渐用黏液淹没肺部的遗传性疾病，mRNA传递一个缺失蛋白的功能版本，这种蛋白的缺失会导致疾病。
与DNA编辑器和蛋白质靶向分子相比，mRNA兼具两者之长。它可以在不改变DNA序列的情况下改变蛋白质水平。这降低了基因组中意外突变的风险，而且mRNA治疗的效果只持续有限时间，这使得剂量调节更加容易，也更容易限制副作用。
但mRNA分子很脆弱。大多数治疗方法使用脂肪的小胶囊——称为脂质纳米颗粒——来保护mRNA不受身体酶的破坏。将它们制成可吞咽的药丸更难。胃酸和胃肠道中的酶会轻易分解外来mRNA，而肠道中的屏障只允许特定的营养物质和分子通过。
这项新研究设计了RNACap以克服这些障碍。研究团队将编码一种名为IL-10的抗炎分子的mRNA封装在纳米颗粒中。这些纳米颗粒特别设计用于绕过肠壁屏障，并直接将有效载荷送达细胞。然后将这些脂肪滴悬浮在液体中，并装入胶囊中。
这种方法使mRNA在肠道中易于吸收，团队写道。
团队以一种常见的FDA批准的明胶胶囊为起点，将其分为两部分，配有可分离的盖子和mRNA液体的载体。胶囊内部涂有一层弹性膜，以容纳液体并防止其溶解外壳。另一个膜密封盖子与载体顶部，通过压力保持胶囊内的内容物。在肠道中，盖子迅速溶解并释放对膜的压力，使膜脱落，释放mRNA内容物。整个胶囊外层涂有可以感知酸度并防止胃酸侵蚀的化学物质。
最终产品有点像长效液体泰诺凝胶胶囊。
吞下后，药丸通过胃部和化学涂层及胶囊壳逐渐溶解。随着酸性减弱，药丸的密封膜释放mRNA。肠道内部有推动物质移动的节奏。现在较为柔软的胶囊壳利用这些挤压动作更有效地泵出mRNA纳米颗粒。
肠道炎症，也称为结肠炎，可能导致不舒适且不恰当的如厕需求。症状、诊断和治疗之间往往存在滞后时间。
研究团队给炎症性肠病模型小鼠分几次在一周左右的时间内注射了RNACap剂量。与未治疗的动物相比，这些小鼠体重减轻较少，结肠和血液中的炎症分子也较少。尽管mRNA治疗可能会引发意外的免疫反应从而损害其他器官，但研究团队在这次实验中并未发现有毒副作用。
随后在猪身上进行的一项测试（猪与人类更为相似）也发现，RNACaps在大约七小时后释放了其载荷，并且增加了肠道和血液中的IL-10蛋白水平。剂量处于临床试验中mRNA治疗的较低水平，这表明它很可能很安全。
RNACap 不是第一个肠道稳定的RNA治疗。最近的一项研究使用了姜衍生纳米颗粒将不同的mRNA分子输送到患有结肠炎的小鼠的肠道中，并更快地修复受损组织。使用微针的胶囊将mRNA注入胃中也能抑制炎症，但这种配方可能会损害更敏感的肠组织。
团队希望RNACap能够成为克罗恩病、疫苗和其他疾病的一种负担得起且广泛使用的mRNA递送替代方案。他们正在努力使该系统更加耐储存，以便更容易分发到偏远和资源有限的地区。
职位忘掉注射：这种药片里装满了mRNA首次出现在奇点枢纽.
2025-07-23 01:45:02
在欧洲核子研究组织的观察使我们更接近于回答关于宇宙的一个基本问题。
为什么大爆炸后宇宙没有立刻自我湮灭？在法瑞边境的欧洲核子研究中心的一项新发现让我们更接近于回答这个问题——关于为什么物质会占据上风而不是其反物质反物质.
我们日常生活中看到的大部分都是由物质组成的。但反物质的数量要小得多。物质和反物质几乎是直接的对立面。物质粒子有一个反物质对应物，具有相同的质量，但相反的电荷。例如，物质中的质子与反物质中的反质子配对，而物质中的电子与反物质中的正电子配对。
然而，物质和反物质的行为对称性并不完美。上周发表的一篇论文中提到在自然，在cern进行一项实验的团队，称为LHCb，报告称已发现一种称为巴里翁的物质粒子的衰变速率与它们的反物质对应物的衰变速率存在差异。在粒子物理学中，衰变是指不稳定的亚原子粒子转变成两个或多个更轻、更稳定的粒子的过程。
根据宇宙学模型，等量的物质和反物质大爆炸中制造的. 如果物质粒子和反物质粒子接触，它们会相互湮灭，留下纯粹的能量。考虑到这一点，宇宙中只剩下这种湮灭过程留下的能量也是令人惊讶的。
然而，天文观测表明，与物质相比，宇宙中现在几乎不存在可以忽略的反物质。因此我们知道，物质和反物质的行为必须不同，以至于反物质消失了而物质没有消失。
理解物质和反物质之间这种行为差异的原因是一个关键的未解问题。尽管在我们最好的基本量子物理理论——标准模型中，物质和反物质之间存在差异，但这些差异太小，无法解释所有的反物质都去了哪里。
所以我们知道必须有我们尚未发现的其他基本粒子，或者超出已描述效应的其他效应在标准模型中. 这些差异足以导致物质和反物质的行为足够不同，从而使我们的宇宙以当前的形式存在。
精确测量物质与反物质之间的差异是研究的一个关键领域，因为这些差异有可能受到新基本粒子的影响并揭示这些粒子，帮助我们发现形成我们今天所生活的宇宙的物理规律。
物质和反物质之间的差异此前已经在另一种粒子——由夸克和反夸克组成的介子的行为中被观察到。此外，还有迹象表明，在旅行过程中，中微子及其反粒子版本的行为也存在差异。
LHCb的新测量发现，由三个夸克和三个反夸克分别组成的重子和反重子之间存在差异。值得注意的是，重子构成了我们已知宇宙中大部分物质，这是首次在这一类粒子中观察到物质与反物质之间的差异。
LHCb实验在大型强子对撞机该实验旨在对物质和反物质行为差异进行高度精确的测量。该实验由来自24个国家超过1,800名科学家组成的国际合作团队操作。为了获得新的结果，LHCb团队研究了超过80,000个重子（“lambda-b”重子，由一个美夸克、一个上夸克和一个下夸克组成）及其反物质对应物。
最关键的是，我们发现这些重子衰变为特定的亚原子粒子（一个质子、一个卡俄克粒子和两个π介子）的频率略高——比相同过程发生在反粒子中的频率高出5%。虽然这个差异很小，但它在统计上是显著的，足以成为首次观察到重子和反重子衰变行为差异的记录。
到目前为止，所有关于物质与反物质差异的测量都与存在于标准模型. 而LHCb的新测量结果也与此理论一致，这是一大步进展。我们现在在主导已知宇宙物质的粒子群中看到了物质和反物质行为的差异。这可能是理解这种状况在大爆炸后是如何形成的一步。大爆炸.
随着LHCb当前和即将进行的数据运行，我们将能够详细研究这些差异，并希望从中找出任何可能存在的新基本粒子的迹象。
2025-07-22 07:28:14
一种新的AI工具为设计针对疼痛、癌症和脑部疾病的蛋白质药物打开了大门。
设计药物有点像玩弄口袋 Polly这款复古玩具是一个塑料 clam shell，里面包含一个带多间卧室的房子、一个溜冰场、一个迪斯科舞池和其他有趣的场景。孩子们将小玩偶放入指定的位置，可以让它们旋转或在电梯里上下移动。为了使玩具正常工作，玩偶与它的位置之间的配合必须完全对齐。
蛋白质和针对它们的药物就是这样。每种蛋白质都有复杂且独特的形状，具有能够抓住其他分子以触发生理效应的区域。我们最强大的药物——从抗生素到抗癌免疫疗法——都是精心设计的，以与蛋白质结合并改变其功能。设计它们需要几个月甚至几年的时间。
多亏了人工智能，现在更容易绘制蛋白质结构、找到热点区域，并设计被称为“配体”的分子，这些分子可以抓住每个特定的蛋白质口袋。
这里比较就站不住脚了。生物分子不是由刚性塑料制成的。至少第三个我们身体中的蛋白质包含形状多变的部分，称为“内在无序区域”。这些区域不会折叠成稳定的三维结构，而是不断改变形状，使得很难设计出能够与其结合的分子。
这类蛋白质与多种疾病有关，包括癌症和阿尔茨海默病。学会针对这些难以捉摸的多面手可能会催生一类新的药物。
这周，由大卫·贝克领导的来自华盛顿大学的团队引入了一个新的AI工具能够设计结合器来抓住多变的蛋白质。AI生成的结合器能够锁定许多之前被认为是“不可成药”的蛋白质，包括一些与癌症相关的蛋白质。
“几乎有一半的人类蛋白质组是固有无序的，但我们一直没有可靠的方法来针对这些蛋白质进行药物设计。这些研究改变了这一状况，为科学家们提供了新的工具，以结合生物学中无序的部分。”贝克说。
蛋白质是身体的马达分子。它们由氨基酸链组成，氨基酸折叠成复杂的形状，就像扁平或旋涡状的丝带。
这些3D结构决定了与其他蛋白质或药物的相互作用。人工智能，现在可以预测蛋白质结构和从头设计蛋白质. 这些技术虽然强大，但主要局限于稳定蛋白质——那些行为有点像乐高积木的蛋白质，或者半动态蛋白质，这些蛋白质会在一种稳定结构和另一种稳定结构之间转换。
内在无序蛋白是一种不同的生物体。这些蛋白质不会稳定，行为更像是水母而不是乐高积木。其他的一些蛋白质包含无序区域，这些区域与其他蛋白质相互作用以传递信息。
人体蛋白质组——我们体内全部蛋白质的完整集合——包含了“负责动态功能”的成百万种相互作用。所写多伦多大学的艾伦·莫塞斯和朱莉·福曼-凯，他们没有参与这项研究。
科学家们早就把目光投向了这些动态区域和蛋白质，将其作为药物靶点。工程化“阻塞”肽有可能切断导致癌症、衰老的“僵尸细胞”以及多种疾病的危险信号。
大多数AI策略都集中在具有相对稳定口袋的蛋白质上以进行对接。但“由于内在无序区域缺乏折叠的结合口袋，因此通常不可能使用现有的基于结构的机器学习设计方法来处理无序靶标，”莫里斯和福尔曼-凯伊写道。即使是能够设计结合物的生成AI在这里也遇到了困难。
这项新研究将多种现有方法结合进一个AI系统，该系统能够识别无序蛋白质并生成配体。
团队首先匹配结合物和目标上的重复结构——有点像相互交错的手指——以了解目标的整体形状。然后，他们重新排列结合物的特征——例如，以不同的配置重新组合结合口袋——构建结合物模板库。最后，他们使用一种名为扩散的AI技术来改进这些模板。
总的来说，该团队生成了大约一千个“可以捕捉到扭动蛋白质”的“口袋”，研究作者吴杰嘉在一份声明中说，这些口袋“允许数万亿种组合”。新闻稿.
作为概念验证，该团队构建了39种高度多样化的无序蛋白质的结合器。其中一个目标，神经肽dynorphin A，对于感知疼痛至关重要。这种蛋白质在疼痛管理研究中是一个热门课题，但由于其摇摆不定的性质，科学家们在设计针对它的药物方面一直面临困难。
AI生成的绑定器有效地锁定了Dynorphin A的无序部分。这种蛋白质通常会与其他分子结合，从而增强或降低其功能。令人惊讶的是，AI设计的绑定器比Dynorphin A通常的蛋白质伙伴更牢固地粘附在目标上，并在实验室培养的人类细胞中阻断了疼痛信号。
许多参与癌症和脑部疾病的蛋白质包含无法成药的无序区域。一些研究已经发现了一些小分子可以针对这些区域来治疗晚期前列腺癌，但成功的案例很少。
随着越来越多的这些蛋白质与疾病相关联，摩西和福尔曼-凯伊写道，能够改变它们活性的配体“可能具有巨大的治疗潜力”。
例如，新的结合剂可以调整被称为神秘滴plet的活性生物分子凝集体漂浮在细胞内。这些漂浮的团块调节基因表达和免疫激活，并在缺氧和其他应激时刻保持细胞健康。通过使用定制设计的结合物对其进行修改，可以为研究和临床使用开辟新的途径。这些结合物也可以被工程化成类似抗体的药物，与病原体或蛋白质竞争以阻止感染或疾病。
它们还需要进一步测试以确保安全性和持久性。但将来，它们可以应对以前无法用药物治疗的蛋白质，并扩大治疗范围。它们也可能用于合成生物学。科学家可以设计合成无序蛋白和定制结合物，以探索它们在细胞中的作用。“这可以促进一系列以前无法实现的实验和转化应用，”莫里斯和福尔曼-凯伊写道。
2025-07-19 22:00:00
OpenAI的新聊天代理ChatGPT试图包揽一切Reece Rogers | wired
“在此上下文中，代理指的是能够——至少是试图——导航第三方软件和网站，并在其完成数字任务的旅途中做出决策的AI工具，这些决策是根据用户最初的指令进行的。目前，对于希望销售生成式AI工具的公司来说，特别是针对企业客户市场的公司而言，‘代理’是最热门的术语之一。”
中国的机器人轴将称霸全球彭tony | IEEE谱系
机器人出租车的成功标准不是炫目的演示或技术日发布，而是大规模、商业化的完全自动驾驶公共服务。按照这个标准，特斯拉仍然远远落后。全球范围内，只有alphabet的waymo和几家中国公司克服了这一障碍。
所有的AI药物在哪里？Veronique Greenwood | wired
雷说，这种分子的独特之处不仅在于它已经成功通过了种种考验。更重要的是，REC-3565“不是人类设计所能达到的”。他认为，雷的团队如果没有使用人工智能，是不可能做出这些逻辑跳跃从而达到这一点的。随着世界上制药巨头们纷纷涉足AI，Recursion是押注这项技术的一群初创公司之一。
一个太阳系互联网？太空激光测试让我们更近一步Passant Rabie | Gizmodo
欧洲航天局的科学家们首次使用激光与深空1.65亿英里（2.65亿公里）外的航天器进行通信，这标志着他们在为未来登月及更远的太空任务建立光学通信系统方面取得了重大进展。
一款飞行出租车终于接近起飞，意外得到了丰田的助力Steve LeVine | 信息
“我们从小就憧憬着会飞的汽车——你知道的，就像《杰森一家》里那样，有一天可以在城里嗖嗖地飞来飞去。这些飞行汽车迟迟未能实现，让投资者彼得·蒂尔非常失望，他曾经开玩笑说：‘我们想要会飞的汽车，结果却得到了140个字符。’你可以不相信他的话，但乔本·贝维特要告诉你，我们现在离拥有会飞的汽车已经非常近了。”
优步将投资数亿美元在Lucid和Nuro的大型自动驾驶出租车交易中Andrew J. Hawkins | The Verge
“优步决定向这两家公司投入数十亿美元，凸显了它希望成为各种类型电动和自动驾驶车辆的 clearinghouse 的愿望。这家网约车公司曾表示，它希望利用自身的规模和影响力来推动全球自动驾驶车辆的普及。”
美国正在测试可以几乎 Goes 到任何地方的小型核反应堆李桂英 | Gizmodo
“即将进行的实验将展示两个拖车大小的微型反应堆，这将是‘世界上第一种此类装置’，并将有助于满足‘国家对更丰富、更实惠和更可靠电力的需求’，能源部在一份新闻稿中表示。”
前谷歌顶级研究人员开发了一种新的AI代理威尔-奈特 | 连线
该公司首席执行官米沙·拉辛表示，构建超智能AI代理的最佳方式是让他们真正掌握编程，因为这是他们与世界互动最简单、最自然的方式。虽然其他公司正在构建使用人类用户界面和浏览网络的代理，但此前曾在Gemini和谷歌DeepMind工作的拉辛表示，这几乎不是大型语言模型的自然方式。
一个大型AI训练数据集包含数百万个个人数据示例郭艾伦 | 技术评论（麻省理工学院）
“在DataComp CommonPool这一主要的图像生成训练集中的一个小子集中发现了数千张图像，包括可识别的面部。由于研究人员只审计了CommonPool数据的0.1%，他们估计包含个人可识别信息（包括面部和身份文件）的图像数量实际上在数亿张。”
职位本周的精彩科技故事（截至7月19日）首次出现在奇点枢纽.
