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近期发表于 Nature Machine Intelligence 的论文 Towards principled knowledge editing methods for large language model reasoning [1]，从知识编辑切入，进一步探索大模型如何使用知识进行推理以及如何通过主动干预观察模型内部变化。
BMAD推出了： BMAD Method v6 for Claude Code skills。这不仅仅是一套Skills集，它是一套将敏捷开发方法论（Agile Methodology）与AI原生能力深度融合的工程框架。它将Claude Code从一个“更聪明的编辑器”转变为一支具备9种专业角色、15种标准工作流的“全栈敏捷开发团队”。
从去年到今年，清华大学教授张数一和团队连着两个冬天做出两个“AI+蛋白质”成果，它们分别是极速压缩与智能重建蛋白质序列空间的 EvoAI，以及能够 24 小时昼夜不停、全自动进化蛋白质的 iAutoEvoLab 工厂。相关论文分别发表于 Nature Methods 和 Nature Chemical Engineering。
近期，慕尼黑大学团队推出Nicheformer，全球首个将单细胞分析与空间转录组学融合的大规模基础模型，由超1.1亿个细胞数据训练而来。这一成果被刊登在Nature子刊Nature Methods上，且团队已经将该模型开源。
CBD 算法则是快手商业化算法团队在本月初公布的新方法，全名 Causal auto-Bidding method based on Diffusion completer-aligner，即基于扩散式补全器-对齐器的因果自动出价方法。
医疗科技公司Method AI近日宣布完成2000万美元A轮融资，由私人家族办公室领投，克利夫兰诊所和JobsOhio Growth Capital Fund跟投。该公司致力于通过图像引导手术导航技术改善肿瘤手术效果，解决长期困扰外科领域的视觉局限问题。
每当需要处理复杂领域中高度不确定性或缺乏历史数据的问题时，纯粹的科学证据不足、存在矛盾或过于复杂，通常我们就需要依赖专家们的集体智慧来形成共识，指导实践。德尔菲法（Delphi method）是半个多世纪以来最常用的一种专家共识方法。
PhysRig是UIUC与Stability AI联合提出的首个面向角色动画的可微物理绑定框架。通过将刚性骨架嵌入弹性软体体积，并使用Material Point Method（MPM）进行可微分物理模拟，PhysRig能够自然还原皮肤、脂肪、尾巴等柔性结构的变形过程，显著提升角色动画的真实感，解决传统LBS无法克服的体积丢失与变形伪影问题。
用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。