斯坦福大学SNAP实验室在GitHub开源了Biomni项目，这是一种通用型生物医学AI智能体，通过结合大语言模型（LLM）的推理能力、检索增强规划技术以及代码执行功能，能够自主完成跨生物医学领域的研究任务。该系统突破了...

当前AI技术发展正从通用型向垂直领域深度渗透。行业专家指出，构建针对特定领域的AI智能体需深度融合三大核心要素：1) 行业关键工作流的上下文理解能力，2) 专业领域知识库与专家经验体系，3) 行业专属数据资产。这...

最新研究将因果图学习技术成功拓展至回归任务领域，通过创新性地采用对比学习框架优化干预策略，显著提升了图级别回归任务中对混杂变量的处理能力。该技术突破来自arXiv预印本平台的最新论文，其核心价值在于解决了...

来自arXiv的最新研究论文提出了一种名为DIME（Diffusion-based Interdependent Medical Effects）的突破性模型，该模型利用扩散模型技术构建医疗领域的联合概率分布预测框架。这项研究通过深度学习中的扩散过程，首...

近日，FoD研究团队提出了一种基于均值回归随机微分方程的前向生成建模框架（Forward-Only Diffusion）。该技术突破性地实现了非马尔可夫采样过程，在图像生成任务中以更少的迭代步骤达到业界竞争力水平。传统扩散模...

FutureHouse通过将专业文献搜索代理与数据分析代理结合在持续的实验循环中，显著加速了医学发现进程。该系统能够从文献综述中自主生成假设，提出供人类执行的实验方案，并分析实验数据以指导下一轮研究。在这一过程...

近日，一篇关于MCP（Microchannel Plate，微通道板）技术的批判性分析文章引发了科技界的广泛讨论。该文章由知名技术博客Raz Blog发布，深入探讨了MCP技术在当前应用中的局限性及未来发展方向。MCP作为一种高灵敏度...

麻省理工学院（MIT）最新研究表明，通过脑电图（EEG）监测儿童手术中的意识状态，可显著减少麻醉剂用量且确保安全性。该技术通过实时分析大脑电活动信号，精准判断患者意识水平，使医生能动态调整麻醉剂量。研究团队...