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病理学中的AI：专家主张使用器官特异性模型而非通用模型
最近一篇文章提出为计算病理学开发器官特异性嵌入模型，挑战了为所有病理学任务创建大型通用基础模型的普遍趋势。作者认为，每个器官独特的生物学和形态学特征需要专门的AI模型，就像人类医学分为专科一样。跨不同器官训练单一模型可能会导致妥协，为了更广泛的适用性而牺牲至关重要的器官特异性细节。仅在单一器官的组织病理学图像上训练的器官特异性模型，有可能为各种下游临床应用提供更有意义的表示，从而在病理学中实现更可靠的AI系统。
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纽约一学校部署AI教学机器人，该公司曾涉足性爱机器人领域
纽约一所学校部署了由一家曾与性爱机器人有关联的公司开发的AI教学机器人。由于该公司有争议的过往和产品关联，此次部署引发了担忧。
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新方法从RGB反照率渲染逼真的皮肤散射
研究人员开发了一种新颖的光谱光学反演方法，用于渲染皮肤中的次表面散射。这个新框架可以从单一的RGB漫反射率预测全光谱皮肤散射参数，超越了当前需要大量人工劳动且散射剖面不准确的方法。该方法利用混合介质表示和训练过的神经解码器将RGB反照率映射到光学特性，从而在路径追踪中实现更逼真的皮肤渲染。
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麻省理工学院开发快速肺炎呼吸测试和先进的机器人灵巧性
麻省理工学院的研究人员开发了一种新的呼吸测试，通过纳米颗粒检测特定生物标志物，能够在几分钟内诊断肺炎和其他肺部疾病。此外，超声成像技术的进步通过精确捕捉肌肉和关节运动，使机器人能够实现媲美人类的手部灵巧性。这些创新是麻省理工学院校友和朋友们呼吁支持科学领导力、择优教育和技术进步以造福社会的更广泛呼吁的一部分。