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Search: #人工智能分析

  1. 歌词越来越“黑”?六十年流行音乐里的道德变化被量化了

    你有没有发现,现在很多流行歌曲,情绪更“丧”、更愤怒,甚至带点攻击性?这到底是感觉,还是现实中的变化?音乐常被当作情绪出口,也被认为是“时代镜子”,那它真的在变吗?

    这项研究分析了1960–2023年的几十万首歌曲歌词,用人工智能模型识别“道德表达”(比如关怀、忠诚、欺骗、伤害等)。结果发现:过去几十年中,歌词中表达“道德优点”的内容(比如关怀、纯洁)在减少,而“道德负面”的表达(比如伤害、欺骗、颠覆)在增加,幅度可达+40%到+50%。同时,歌词情绪整体也在变得更负面,比如愤怒、厌恶、悲伤增加。研究还发现,这些道德表达和歌词主题密切相关——比如“暴力与黑暗”主题往往对应负面道德,而“爱情与情感”更对应正面道德。用简单类比来说,研究相当于给每首歌“打了道德标签”,再看几十年的趋势变化。不过,这种模型主要基于词语和情绪判断,像隐喻、反讽等复杂表达,它并不完全能识别。

    这意味着,流行音乐的情绪和价值表达确实在发生系统性变化,也可能反映了社会文化的转变,比如更强调个体表达、冲突或社会问题。但需要注意,这项研究只是观察到“同时发生”的趋势,不能证明是音乐改变了社会,还是社会改变了音乐;另外数据主要来自英语和流行音乐,也不一定代表全球情况。对于普通人来说,它更像一个提醒:你听到的“歌变了”,其实背后是整整一代文化环境在变化。

    拒绝我操,从现在开始🎧


    📖Scientific Reports
    📃Evolution of moral expression in song lyrics
    🗓2026-06-03

    #音乐文化 #情绪变化 #人工智能分析 #社会价值 #歌词研究 #社科 #社会科学

    Via:一往无前啊屁屁

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  2. 肥胖会引起三叉神经萎缩!?

    肥胖不仅仅是体重增加,还可能影响全身多个器官系统,但传统方法难以全面捕捉这些细微变化。研究人员开发了一种名为MouseMapper的深度学习框架,能自动分析小鼠全身的神经和免疫细胞,识别出三叉神经节下颌支的结构改变,涉及轴突重塑和补体通路。该框架还能生成三维炎症地图,揭示免疫细胞在组织中的分布。研究证明,这种AI工具具有跨不同成像分辨率和数据的普适性,为从动物模型向人类疾病的研究转化提供了新途径。

    MouseMapper通过自动分割31个器官和 tissues,并解析神经纤维和免疫细胞簇,实现了高分辨率的全身分析。在饮食诱导肥胖模型中,它发现了下颌神经的结构损伤与触须感知功能缺陷的关联,并检测到三叉神经节中与轴突重塑和补体通路相关的蛋白质变化,这些发现同样在人类样本中得到验证。该框架为系统性病理的识别和量化提供了强大工具,有助于将分子层面的研究从动物模型延伸到人类健康问题。

    这项研究展示了AI在生物医学研究中的强大潜力,但需要更多研究来验证其在不同物种和疾病中的适用性,并探索其临床转化路径。目前,该技术主要基于小鼠模型,如何更精准地反映人类复杂疾病的全局变化仍需进一步探索。

    别骂了别骂了😭


    来源:Nature

    #人工智能 #深度学习 #肥胖 #神经科学 #全身性影响

    🧬 频道🧑‍🔬 群组📨 投稿
  3. 一滴血诊断多种痴呆?AI模型突破传统诊断局限

    老年人出现记忆下降、反应变慢或行为改变时,背后可能并不只是阿尔茨海默病一种原因。帕金森相关疾病、额颞叶痴呆、ALS,甚至脑血管事件后的改变,在早期都可能表现得有些相似。也正因为如此,临床上“分清到底是哪一种病”一直很难,往往需要结合脑脊液、PET 和影像学检查,流程复杂,成本也不低。

    这篇发表于 Nature Medicine 的研究,核心不是单纯发现了某个新标志物,而是构建了一个新的深度联合学习蛋白组模型——ProtAIDe-Dx。研究团队利用血浆中的大量蛋白信息,让模型学习不同神经退行性疾病之间的差异模式,从而实现对六类与痴呆相关疾病状态的辅助鉴别。它不是只回答“是不是阿尔茨海默病”,而是会同时评估多种疾病的可能性,给出更接近真实临床场景的判断结果。

    从科普角度看,可以把它理解成一种“看血液里复杂分子指纹”的方法。过去医生更多依赖单个或少数几个指标,而这类模型试图把许多蛋白信号一起读出来,再交给人工智能综合分析,寻找更细致的疾病特征。研究的意义在于,未来神经退行性疾病的初筛和分流,也许可以先通过更方便的血液检测完成,再决定谁需要接受进一步的高成本检查。

    当然,这离日常临床普及还有距离。蛋白组学检测对样本处理、实验平台和不同人群差异都比较敏感,模型是否能在更多医院、更多国家和真实世界环境下稳定工作,还需要继续验证。但至少这项研究说明,用血浆蛋白组 + AI 做多病种痴呆相关疾病鉴别,已经开始从概念走向可测试的工具。

    人话:以前是医生看几项指标硬猜,现在是把一大堆蛋白一起丢给 AI 算命,先看看这颗脑子到底更像哪边出了问题。

    AI医生要上岗了?一滴血看六种病,未来可期!


    📖Nature Medicine
    🗓2026-03-31

    #医学研究 #神经退行性疾病 #阿尔茨海默病 #人工智能

    Via:国一打野余则成

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  4. 中国金融才子梁文锋与震惊世界的DeepSeek AI

    2025年1月,中国DeepSeek公司突然发布其强大而廉价的R1模型,震撼全球人工智能界,证明了美国在AI领域的领先地位被高估。这一突破性成就的背后是40岁的梁文锋,他曾是金融分析师,利用AI算法在股市赚取数百万美元,于2023年创立DeepSeek。

    R1是一种"推理"大语言模型,擅长通过将复杂任务分解为步骤来解决数学和编程等问题。它是首个以开放权重形式发布的模型,可免费下载和二次开发,大大降低了研究门槛。令人惊讶的是,尽管R1能力与美国顶级模型相当,但其训练成本却低得多——例如,Meta的Llama 3 405B模型训练成本是R1的十倍以上。2025年9月,R1成为首个接受同行评审的大型LLM,DeepSeek公开了其构建和训练细节,为其他研究者提供了宝贵参考。

    梁文锋的成就源于他对AI的热爱和前瞻性布局。早在芯片出口管制前,他已购入1万块英伟达GPU。他致力于实现通用人工智能,采用扁平化管理模式,重视人才潜力而非经验。DeepSeek的成功不仅改变了AI研发格局,也展示了开放科学的力量,推动了中国AI技术的自主创新。

    看来金融界的AI天才,把股市赚的钱变成了改变世界的算力!💸


    来源:Nature

    #DeepSeek #人工智能 #Nature10

    🧬 频道🧑‍🔬 群组📨 投稿
  5. 你的汗液竟能透露健康秘密?新技术让无创监测成为可能

    你是否想过,除了血液和尿液,汗液也能成为健康的"晴雨表"?最新研究表明,汗液中含有丰富的生物信息,结合人工智能和新型传感器技术,可实现非侵入式的健康监测。悉尼科技大学的研究人员指出,收集汗液过程无痛、简单且无创,是血液或尿液检测的理想替代方案,尤其适合实时连续监测。

    这项发表在《药物分析杂志》上的研究表明,新一代可穿戴传感器如微流控贴片,能够持续采集汗液样本,结合AI技术检测特定代谢物并解读复杂生化模式。目前已有如Gatorade汗液监测贴片等产品上市,未来糖尿病患者或可通过监测汗液葡萄糖变化替代采血检测。研究人员正致力于开发更灵敏的微流控设备,以检测汗液中葡萄糖、皮质醇等微量生物标志物。

    出汗不只是健身成果,还能变身健康预警仪!🤯


    来源:Journal of Pharmaceutical Analysis

    #汗液检测 #可穿戴设备 #人工智能 #健康监测 #生物标志物

    via: 热心群友

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  6. 来一点医学科学前沿🤯🤯🥹🥹
    唤醒自身防线:免疫疗法彻底改变癌症治疗版图 美国癌症研究协会(AACR)2025 年度报告显示,免疫疗法作为第五大癌症治疗支柱,其崛起速度和革新成果令人瞩目。通过释放或增强患者自身免疫系统的力量来对抗癌症,免疫疗法将多种晚期癌症从“不治之症”变为“可长期共存”的慢性病 。 从 2011 年仅有 1 种免疫检查点抑制剂(ICI)获批,到 2025 年已增至 15 种,覆盖超过 20 种癌症 。与此同时,以 CAR-T 为代表的细胞疗法在血液肿瘤中取得巨大成功,报告期内 FDA 更批准了首个用于实体瘤的 TCR…
    前途一片光明,AI、基因剪刀与癌症疫苗将彻底重塑未来!

    我们正处在一个癌症研究突破性进展的时代。AACR 2025年度报告用专门的篇章展望,一系列前沿科技将彻底重塑未来十年癌症的预防、诊断与治疗。报告认为,以人工智能(AI)、CRISPR基因编辑和液体活检为代表的技术浪潮,正从根本上改变我们理解、发现和治疗癌症的方式 。

    这些工具正被用于加速新药研发、精准解读病理影像、通过分析血液中的肿瘤DNA实现无创监测,将癌症诊疗推向智能化和个体化新高度 。人工智能正赋能从药物发现到临床决策的每一个环节;CRISPR基因编辑技术为修复致癌基因、开发新一代细胞疗法提供了可能;而液体活检则有望通过一次抽血实现多癌种的早期筛查和微小残留病(MRD)的动态监控 。

    基于这些技术,新一代疗法正逐渐从科幻走向现实,为攻克最难治的癌症带来了全新武器 。报告描绘的未来蓝图中,预防性癌症疫苗或将保护高危人群,而放射性药物则能像“生物导弹”一样精准清除肿瘤。这些进步预示着,癌症将越来越多地被视为一种可预防或可长期管理的疾病。
    科幻电影里的情节正在变成现实:AI医生、基因修复、防癌疫苗……感觉医学界马上就要开“科技与狠活”大展了。

    美国癌症研究协会

    #AACR2025年度报告 #人工智能 #癌症疫苗

    🧬 频道🧑‍🔬 群组📨 投稿
  7. AI“口头禅”正渗透人类语言?研究发现 ChatGPT 常用词在口语中激增

    佛罗里达州立大学的一项新研究提供了证据,表明 ChatGPT 等 AI 的常用词汇正悄然渗透到人们的日常口语中。该研究已被人工智能、伦理与社会(AIES)顶会接收。

    研究团队分析了超 2210 万个口语词汇,发现在 ChatGPT 发布后,近 75% 的 AI“口头禅”(如“深入研究”、“错综复杂的”)使用频率显著增加,部分甚至翻倍。有趣的是,其同义词的使用频率并无变化。

    这表明 AI 的语言模式可能正通过“渗透效应”影响人类的语言系统,这引发了关于 AI 偏见可能改变人类交流方式的伦理担忧。

    以后开会,老板一张嘴就是“让我们深入探讨一下这个错综复杂的问题”,我就知道他昨晚肯定又让 AI 写稿了。


    Florida State University News
    #人工智能 #语言学 #ChatGPT
  8. 新 AI 模型“看眼底”就能诊断肾病?

    慢性肾病(CKD)的精准诊断长期依赖于肾脏穿刺活检 —— 一种有创、昂贵且存在风险的检查。近日,一项发表于《自然 · 通讯》的重磅研究,成功开发出一个名为 KIDS 的人工智能系统,仅通过分析一张眼底照片,就能实现对慢性肾病的无创筛查、病理分型乃至预后判断。

    研究团队使用了超过 13,000 张视网膜图像来训练 KIDS 深度学习模型。其原理在于,视网膜是唯一能被无创直接观察到血管和神经的部位,其微血管的微小病变能够反映出包括肾脏在内的全身健康状况。该模型不仅能高效筛查出慢性肾病,还能精准识别五种最常见的病理类型。在一项前瞻性验证中, 其综合诊断准确率,甚至还比一组肾脏科医生(包括专家级)平均高出近 27%

    该模型的强大之处还在于其普适性和前瞻性。它在来自中国多中心及非洲索马里的多族裔数据集中均表现出色,证明了其跨人群应用的潜力。KIDS 系统不仅能诊断,还能结合临床数据预测患者 5 年内的疾病进展风险,为那些无法进行活检的患者提供了宝贵的决策依据。这项“看眼知肾”的技术,有望彻底改变慢性肾病的临床管理模式,让早期精准诊断变得更加廉价、安全和普及。

    要想真正应用于临床道路甚至让内科医生失业,道路还很漫长,但作为一种早期无创筛查还是十分有前景的 ~🥳


    Nature Communications
    #人工智能医疗 #慢性肾病 #无创诊断
  9. AI“看脸”知健康:哈佛新模型可从照片评估生物年龄和生存风险

    近日,哈佛大学丹娜法伯癌症研究院等机构的研究人员发布了一项突破性成果。他们开发了一款名为 FAHR-Face 的人工智能基础模型,通过分析普通的消费级面部照片,即可无创地评估个人健康状况。该模型在超过四千万张图片上进行训练,并衍生出两项核心应用。

    其中,FAHR-FaceAge 模型可评估生物学年龄,若评估年龄显著大于实际年龄,则与更高的死亡风险相关。另一项 FAHR-FaceSurvival 模型则能直接预测癌症患者的生存风险,研究显示,最高风险组的死亡风险是最低风险组的三倍以上。

    这项技术未来有望成为一种低成本、可扩展的健康评估工具,仅凭一张照片就能辅助医生进行快速风险分层,为临床决策提供新的依据。

    “是时候给 AI 看看我这 18 岁的帅脸了”

    arxiv

    #人工智能 #面部识别 #健康管理