10月31日消息，据报道，近日，美国加州大学戴维斯分校综合癌症中心的一个研究小组确定了CD95受体上一个可导致细胞死亡的关键表位。
CD95受体，也被称为Fas，是一种死亡受体，这些蛋白质受体位于细胞膜上，当被激活时，它们会释放出导致细胞自毁的信号。
研究人员表示，他们找到了细胞毒性Fas信号以及CAR-T抗肿瘤功能的最关键表位，这可能会提供一条以肿瘤中的Fas为靶点的治疗途径。
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科学家在加拿大巴芬岛的火山岩里检测到了惊人数量”的稀有氦同位素氦-3，这一发现为惰性气体正在从地核泄漏”提供了有力支撑。氦气是一种无色无味，密度很小的单原子气体，它的化学性质稳定，不容易与其他物质发生化学反应。科学家表示，氦-3可能在1亿年前甚至更早的时候就已经开始从地核中泄露，这些泄漏的氦-3不会对地球产生任何负面影响。
微软最近推出了一个Excel更新，允许用户更好地控制数字和文本在电子表格中的自动转换。这种更新直接解决了一个长期以来困扰科学家的问题。许多科学家对此表示欢迎。
今年9月，头豹研究院发布了《2023年中国免疫细胞存储行业研究报告》，解析了当下免疫细胞存储的发展现状。随着免疫细胞治疗的发展，打开了上游免疫细胞存储的发展空间，国内老牌干细胞库诸如博雅生命旗下的博雅干细胞库在免疫细胞存储市场上占据优势，以高规格建库质量、高技术壁垒推动免疫细胞产业发展。随着科学技术的进一步发展，免疫细胞治疗方法也将为晚期肝细胞癌患者带来更多的希望。
随着生物技术的发展和创新，免疫细胞疗法作为治疗癌症、传染病和自身免疫疾病的新型方法正越来越受到关注。发表在国际期刊Cell上的一篇综述文章“TheEmergingLandscapeofImmuneCellTherapies”给了我们一个整体的了解免疫细胞疗法在癌症、传染病和自身免疫疾病治疗中的现状以及未来的方向。相信在未来，随着免疫细胞治疗及免疫细胞储存技术的进一步发展，现代医学会迎来更大的发展。
OpenAI研究科学家HyungWonChung在首尔国立大学做了题为「LargeLanguageModels」的演讲。他在自己的YouTube频道上写到:「这是一次雄心勃勃的尝试，旨在总结我们这个爆炸性的领域。至于哪个AI模型将成为这个新范式的旗舰代表，就让我们拭目以待吧。
【新智元导读】谷歌研究院和斯坦福HAI的两位专家发文称，现在最前沿的AI模型，未来将会被认为是第一代AGI。最前沿的LLM已经用强大的能力证明，AGI即将到来!通用人工智能，其实已经实现了?最近，来自谷歌研究院和斯坦福HAI的大佬发文称，现在的大预言模型就是通向AGI的正确方向现在最前沿的模型，已经拥有AGI的能力了!这两位作者都是AI业界大佬，BlaiseAgüerayArcas现在是Google
MIT媒体实验室的研究人员在《自然机器智能》杂志上发表的一项新研究中发现，被“预设”期待获得某种AI体验的受试者最终几乎总能获得那种体验。这一发现非常引人注目，因为它似乎表明，聊天机器人引人瞩目的能力可能源自用户将期望投射到系统上。你需要考虑人们带入系统的偏见类型。
2017年诺贝尔医学奖获得者、美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、布兰迪斯大学生物学荣誉退休教授-JeffreyC.Hall近期接受MACPHERSAN的邀请，成为麦弗逊“荣誉首席科学家”。此次的合作，不仅意味着JeffreyC.Hall教授为麦弗逊的发展注入了强大的动力，更标志着麦弗逊运营战略规划提升到了一个全新的高度。让我们一起见证这次合作带来的美好改变，为社会和消费者创造更多价值。
Meta首席人工智能科学家YannLeCun近日在社交平台上发帖，指责OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic等公司的CEO夸大人工智能对人类的威胁，以此来争取对行业的监管。LeCun还抨击了图灵奖得主杰夫·辛顿和约书亚·本吉奥助长了这种对AI的恐惧。AI的发展方向将对未来社会产生深远影响，各界态度各异，争论也在继续升温。
【新智元导读】GPT-4参数规模扩大1000倍，如何实现?OpenAI科学家最新演讲，从第一性原理出发，探讨了2023年大模型发展现状。「GPT-4即将超越拐点，并且性能实现显著跳跃」。「不管怎么说，从第一原理出发理解核心思想是唯一可扩展的方法」。
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Humanloop是一个用于构建和监控以大语言模型为基础的生产级应用的协作平台。它提供了一套完整的工具集,可以帮助开发者更快速地将AI从原型开发到生产环境,同时保证系统的可靠性。主要功能包括:提示工程,可以迭代和版本化提示,提高命中率;模型管理,支持各种模型并进行跟踪;内容评估,收集反馈并进行定量分析;以及合作平台,让非技术人员也可以参与到AI应用开发中。典型应用场景有构建聊天机器人、自动化客户支持以及生成营销内容等。Humanloop已经受到了成千上万开发者的青睐,被多家知名企业所使用。
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ULTRA是一个知识图谱推理的基础模型。单个预训练的ULTRA模型可以在任何多关系图谱上执行链接预测任务,并支持任意实体/关系词汇。性能优于许多专门针对每个图谱进行训练的SOTA模型。遵循基础模型的预训练-微调范式,可以在任何图谱上立即使用预训练的ULTRA检查点进行零样本推理,也可以进行进一步的微调。ULTRA为任何知识图谱提供了统一的、可学习的、可转移的表示。ULTRA使用图神经网络和NBFNet的修改版本。它不学习针对下游图谱的特定实体和关系嵌入,而是基于关系之间的交互获得相对关系表示。
Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献–请参阅贡献文档以获取贡献想法。
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