CNET科技資訊網(wǎng) 4月7日 國際報道:琥珀,不斷給人類深入洞察古老生命形式的機(jī)會,如今它又為我們帶來了另一個罕見的、保存完好的標(biāo)本——來自遠(yuǎn)古猴子的紅細(xì)胞化石。
琥珀標(biāo)本中的紅細(xì)胞非常精細(xì),研究人員認(rèn)為,這是迄今為止發(fā)現(xiàn)的最古老的哺乳動物血液化石,紅細(xì)胞發(fā)現(xiàn)于一只吸血的蜱蟲,其背部有兩個小洞。當(dāng)蜱蟲被樹液包裹困住時,血液從這兩個小洞中慢慢滲出,隨后樹液漸漸變成了琥珀,而血液里的紅細(xì)胞變成了化石。
紅細(xì)胞化石細(xì)節(jié)
不過,蜱蟲背部怎么會有兩個洞呢?
俄勒岡州立大學(xué)理學(xué)院榮譽(yù)教授、古生物學(xué)家喬治·波因納爾(George Poinar) 認(rèn)為,這是在2000萬至3000萬年前,兩只猴子整理“儀容”時,一只猴子在把在另一只猴子身上作怪的害蟲扔開時刺破了蜱蟲的殼,而當(dāng)時它們所處的這片森林,現(xiàn)已成為多米尼加共和國。
他在最新一期的《醫(yī)學(xué)昆蟲學(xué)雜志》上詳細(xì)描述了這一發(fā)現(xiàn)。
如果僅僅是猴子血液化石還不足以吸引你的注意,那么他還找到了一種生物,想必會引起你的興趣——這一化石中還有一種名為巴貝西蟲的微小寄生蟲,這也是迄今已知僅有的巴貝西蟲化石,這種寄生蟲能夠感染人類和其他動物的血液細(xì)胞,引發(fā)類似于瘧疾的癥狀。
在這塊紅細(xì)胞化石中,這只被困的寄生蟲清晰的凸顯了出來。
波因納爾陳述道:“我們在琥珀中發(fā)現(xiàn)的生命形式,可以揭示很多關(guān)于疾病的進(jìn)化歷史,這些疾病我們目前仍在不斷地與其作斗爭。例如,這里的寄生蟲顯然是在數(shù)百萬年前早于人類出現(xiàn)的,而且在眾多寄主中,它似乎已經(jīng)進(jìn)化到來到靈長類動物身邊了。”
蜱蟲化石里的紅細(xì)胞化石顯示,寄生蟲在數(shù)百萬年前早于人類出現(xiàn)
換句話說,蜱蟲此前已經(jīng)“騷擾”其他生物許多許多年了。
受到波因納爾的科學(xué)啟發(fā),“侏羅紀(jì)公園”出現(xiàn)了,而他多年來也一直在研究他在1986年去往多米尼加共和國琥珀礦的旅行中收集到的琥珀樣品。除此之外,他在多米尼加之旅中還收集到了其他的珍寶,其中包括與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)相關(guān)的、距今至少1500萬年的植物化石。
好文章,需要你的鼓勵
這項(xiàng)研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準(zhǔn)測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。