1月19日·OpenAI开发逆龄AI模型，有望延长人类寿命10年

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1月19日·周日 AI工具和资源推荐

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OpenAI开发逆龄AI模型，有望延长人类寿命10年

OpenAI与Retro Biosciences合作开发的GPT-4b micro模型，通过蛋白质重编程技术，有望将人类寿命延长十年。该模型能精准预测蛋白质间的互动，设计出关键的“山中因子”蛋白质，将干细胞生产效率提高50倍。这不仅为治疗糖尿病、心脏病等疾病带来希望，还可能实现器官创造和细胞替代疗法，推动再生医学发展。目前，该模型尚未公开使用，也未明确商用时间。这一成果若能实现，将是AI在生物技术领域应用的重大进步，引发医学、生物学与AI跨界合作的新高潮，但也带来了生物伦理和社会公平性等讨论。来源：微信公众号【新智元】

小米语音首席科学家Daniel Povey：语音识别的下一个机会

小米集团语音首席科学家Daniel Povey博士在《智者访谈》中分享了他对语音识别技术发展的见解。他认为语音技术已进入低谷期，目前语音识别已较为成熟，而文字转语音（TTS）成为新焦点。Povey博士及其团队正致力于开发能在手机上快速运行且音质完美的TTS系统。他强调，尽管Transformer模型在多模态融合中表现突出，但过度依赖单一模型会阻碍根本性创新。Povey博士倡导保持各领域的独特视角和方法，以促进更广泛的研究进展。他还提到，大模型虽有优势，但小模型在实验便捷性和成本控制上更具吸引力。对于年轻研究者，Povey博士建议他们诚实面对自己的目标，不要仅仅为了名利而进入AI领域。他认为，真正的职业满足感来自于对工作的热爱和对目标的执着追求。来源：微信公众号【机器之心】

淘天集团提出视觉锚定奖励，实现多模态对齐新突破

淘天集团算法技术 – 未来生活实验室团队在多模态对齐领域取得重要进展。他们提出了一种创新的令牌级偏好对齐方法（Token Preference Optimization，TPO），通过自我校准的视觉锚定奖励信号，解决了视觉大模型（LVLMs）中的“幻觉现象”。该方法无需人工细粒度标注，首次实现了自动校准奖励，优化每个令牌生成时与视觉信息的相关性。TPO通过捕捉图像加噪时生成token的概率差变化来衡量视觉锚定程度，并在训练过程中自动分配token-level奖励。实验结果表明，TPO在LLaVA-1.5模型上显著缓解了幻觉问题，提升了模型对视觉信息的关联程度。这一成果为多模态领域的自动化和高效优化提供了新思路。来源：微信公众号【机器之心】

DeepSeek新模型代码能力媲美OpenAI o1，确认开源引期待

DeepSeek的新模型DeepSeek-R1-Preview在代码基准测试LiveCodeBench中表现卓越，霸榜前三，其代码能力与OpenAI的o1中档推理设置相当。这一模型并非之前上线的轻量预览版，而是替换了规模更大的基础模型。DeepSeek团队还协助LiveCodeBench团队优化了评分系统。鉴于DeepSeek已宣布R1模型将开源，网友们纷纷表示期待，认为这将极大改变编程工作，甚至戏称2025年的编程工作只剩下按Tab键。LiveCodeBench由UC伯克利、MIT和康奈尔大学团队推出，旨在全面评估大模型的代码能力，其测试数据实时更新，确保了评估的公平性和可靠性。DeepSeek的这一进展，不仅展示了其技术实力，也为开源社区带来了新的活力。来源：微信公众号【量子位】

英特尔Core Ultra 200S修复效果不佳，游戏性能仍逊色

英特尔针对其Arrow Lake-S的酷睿Ultra 200S系列处理器的修复未能达到预期效果，尤其在游戏和生产力性能方面。此前，该系列处理器因实际性能与英特尔内部结果存在差异而备受诟病。英特尔曾发布修复程序，声称可显著提升游戏性能，但Tomshardware的测试结果显示，修复后的Core Ultra 9 285K游戏性能不升反降，甚至不如前代产品，与AMD处理器的竞争地位也未得到改善。不过，在生产力性能方面，修复后的表现有所提升，但整体影响有限。这一结果表明，英特尔在提升处理器性能方面仍面临挑战。来源：微信公众号【机器之心】