加拿大皇后大学 Fernanda Guarino De Felice团队解释肥胖引发的外周分子如何跨越血脑屏障影响大脑

由肥胖引起的脂肪过度堆积导致长期多因素生理疾病，影响周围的器官和系统，并最终导致它们容易受到其他疾病的影响。这些作用背后的动力学已经进行了广泛的研究，现在对基本分子机制有了深刻的了解。它们主要是通过循环脂质的变化，激素的肥胖脂肪分泌和促炎细胞因子中的循环中介导的，从而导致慢性低级全身炎症。但是，最近发现的肥胖与大脑健康之间的联系是一个相当模糊的话题，也是当前研究中的热门话题。

来自加拿大皇后大学Fernanda Guarino de Felice的团队认为，尽管脂肪衍生的分子可以通过循环直接进入和靶向外围器官，但它们对大脑的影响并不简单。要到达大脑中的目标部位并促进疾病，周围传播的分子信号必须穿过血脑屏障，这是一种高度专业的界面，将大脑与周围分离并具有严格的渗透率限制。细胞因子和激素（例如胰岛素和瘦素）是该串扰中指定的关键因素。了解周围和大脑之间的沟通以及这种相互作用如何影响健康和疾病的中枢神经生理过程，已成为科学家的主要目标。这些知识可能是开发有效的与肥胖相关脑部疾病治疗，预防和诊断的有效工具的关键。此外，它可能揭示了以前未知的神经退行性疾病方面。

这篇文章发表在第12期的《中国神经再生研究（英文版）》杂志上。

资料来源：Da Conceicao Arr，Vieira MNN，De Felice FG（2024）肥胖大脑的结构变化。 Neural Regen Res Res 19（12）:2561-2562。 doi.org/10.4103/nrr.nrr-d-23-01123

能参与尖端科研的ChatGPT，怎么才刚过高考一本线？

本文来自《微信公共帐户：桑利亚电子工厂Pro》（ID：CyberLife2024），作者：Jimmy，编辑：Benjamin，验证者，验证者：Zhang Yannan，原始标题：3《恭喜！Chat GPT高考超过一本线！》

这些天您还在等待入场信吗？每次大学入学考试结束时，总会有一些特别烦人的人。大学入学考试博客作者分享了他们的生活见解，或者中继器课程中有定期中继者，带您估计得分。最令人讨厌的中年人群体在那里观看作品主题并谈论它，以找到一种存在感。

但是他们敢于做数学问题吗？今年之后，AI可能会直接破坏这些人吹牛的机会。即使像Zhang Xuefeng这样的投机者也申请了大学入学考试，也无法再出售自己的一对一申请指南，每套20,000元。

AI位于河南的一线线上

河南学院入学考试得分线已于2024年发布，文理学院的本科生的第一批入学分数和科学的521分。

众所周知，河南是一个人口众多的省。根据2023年的数据，河南在该国中以9605万名排名第三。相应地，河南也是大学入学考试的主要省份，河南学院入学考试候选人的数量达到1200万。

任何经历过大学入学考试的人都会记住，校长经常这样说：“大学入学考试是您一生中唯一的公平竞争。”在该国的大多数省份中，如果候选人想进入自己喜欢的学校，除了通过界限外，他们的积分必须高于得分线，然后才能被录取。像Tsinghua和北京大学这样的著名学校甚至必须超过100。

河南大学入学考试一直被称为“地狱困难”。数据还支持这种判断。以河南省为例，Henan一直处于全国985和211所学校的入学率的最低点，这意味着候选人不仅应与他们的同学在内部考试中与同学作战，而且还应与“配额”和“入学率”作斗争。

如今，大学入学考试轨道上还有另一个新的“同学”。当AI也参加时，取得的成就同样令人震惊，并以意想不到的速度进步。

在2024年河南省级大学入学考试中，新课程标准I大型模型评估报告，OpenAI的Chat GPT 4o以562分在众多AI中排名文科总分第一。CHAT GPT – 4O值得无所不能（4o\’s O是“ Amini”，这意味着无所不能）。在国内产品中，Bytedance的Doubao获得了第一名，得分为542.5分，其次是Baidu Wenxin Yiyan 4.0和Baichuan Intelliment的“ Bai Xiaoying”得分521分。

与文科艺术相比，大模型的理科成绩要差很多，最高分还不到480分，大多数大型型号的科学得分低于400点。与河南科学的一线科学线（511分）相比，大型模型仍然存在很大的差距。

从大学入学考试评估评估的主要模型得分

这项大型大学入学考试评估与河南省大学入学考试论文完全相同。根据入学评分线，包括Doubao在内的三个国内AIS已成功达到了第一本书。但是，如果Dou Bao在Henan，他可能无法上大学。

在大型模型的各个主题的数量中，不难发现，无论是聊天gpt -4O还是许多国内大型型号，都有明显的劣势，尤其是数学和语文的写作，都没有获得太高的分数。，大型模型也像人类一样“受科学的约束”。

为什么您不能以书面形式获得很高的分数？原因是CHAT GPT实际上无法真正理解问题。聊天GPT的作用是模式匹配，它可以使用算法来查找与输入问题有关的信息，然后在信息中提取答案。

这种答案是有组织的，合乎逻辑的，但是在阅卷过程中，还要考虑人类写作的特点，，例如渐进的关系，思维过程，层次，修辞等。在这些方面，人工智能更像是一堆信息。

我试图将大型模型写给专业的标记老师，并得到以下答复。老师乍一看也认识到大型模型写作的结果，并当场揭露了它的尴尬。

AI写作一目了然

大型模型是数学卑鄙的吗？

由于写作不有效，为什么大型模型不能在数学方面获得很高的分数，这主要关注推理和逻辑？

从2024年的大学入学考试数学论文中提取两个问题为示例，从结果中可以看出，国内大型模型几乎被消灭了，只有聊天GPT给出了正确的答案，其中之一如下：

A和B各有四张卡，每张卡都标有一个数字，A的卡标有数字1、3、5、7和B的卡片，分别标有数字2、4、6和8的标记。他们两个参加了四轮比赛。在每个回合中，他们两个随机选择了他们拥有的一张卡片，并比较所选卡的大小。数字较大的人得到1分，而数字较小的人得到0分，然后在本轮比赛中丢弃所选卡（在随后的一轮中不能使用丢弃的卡片）。那么，在四轮比赛之后，A的总分少于2次的概率是多少呢？

我绝对无法计算这个问题（您可以尝试），正确答案是1/2。让我们看一下大型模型的答案。

我最初认为计算概率应该是计算机最好的。结果，所有8个国内大型型号都失败了。

原因必须从大型模型本身开始。大型模型是根据人类语言研发开发和训练的。要想准确回答问题，首先是要理解人类语言，明白题目本身的含义。让我们来看看一个非常典型的例子：“ 3个苹果和2个梨有多少水果”。小学生可以做的这个问题。在大型模型的诞生开始时，给出的答案通常是错误的或未知的答案。原因是人类可以轻松地将苹果和梨抽入水果中，这是大型模型无法实现的。

随着技术的发展，大型模型的进步已经可以给出此类抽象问题的答案，但是如果您提出一些复杂的东西，大型模型仍然是胡说八道。以足球运动员为例：

正确的答案是：

在高中，这个抽象概念将变得更加复杂。无法将语言问题转换为数学公式是大型模型是数学贫困学生的原因之一。

第二个是大型模型回答问题的方式。如前所述，大型模型通过匹配找到最相关的内容，然后通过细致的逻辑将其结合到答案中。

例如，我们要求模型绘制人类肖像，并在模型的训练数据中证明了巨大的关系，鼻子位于眼睛下方，嘴巴在鼻子下方，因此模型很容易通过找到匹配来绘制与要求相似的答案。因为结果是单个的，但文本不是。例如，当我们提及手机时，相关内容可能是电路板，价格或品牌大模型需要不断地推理，找到最近似的结果。这就是所谓的扩散模型。，因此，当给出的模型提供的信息不完整，或者有许多隐含的含义时，该模型开始认真对待，这就是我们经常称为“模型幻想”。

问题实际上是在问我有多少水果。聊天gpt的答案是16。它不能正确理解句子“香蕉重0.5磅，我的体重7磅”的含义。正确的答案应为7/0.5+9=23。

无形的“测试纸”

在阅读了太多与大型模型和严重胡说八道的无关答案之后，我们甚至可能怀疑那些声称具有颠覆性甚至没有进行小学数学的大型模型技术。可以吗？

答案是肯定的。大型模型在许多专业领域。尤其是尖端科学领域，依然是人类社会的希望。海量数据的处理能力尽管大型模型之前有相似的数据中心和超级计算机，但基本差异仍然是方法。传统方法是查找和匹配，并找到向用户显示的近似结果。除了查找和匹配外，大型模型的工作机制还具有推理。简而言之，能够像人类一样思考。这给出了更准确的结果。

泛化能力我们都遇到了使用BAIDU时无法搜索结果的情况，因为找不到未知数据的结果，并且机器还给出了正确的回报。但是实际上，机器没有考虑输入问题的性质。大型模型可以通过持续理解和概括来适应新的和前所未有的数据。

自我学习进化能力目前，由于出生时，已经记录了在人类中记录的各种知识，数据和材料。根据Openai表示，以聊天GPT为例，它可能已经阅读了所有当前的人类知识。模型本身将继续发展，并且此过程一直在发生。

基于这些强大的基因，大模型已经被应用于很多专业领域，并取得了前人无法企及的成果。上海金融与经济学大学的一群博士生或工程师，哈尔滨技术研究所（宁岑），北京语言和文化大学，西安山电子科学与技术大学，皇后大学皇后大学，加拿大皇后大学，加拿大皇后大学和Wande Information Co.Ltd.的更多问题，以及更多的问题，以及40,000个问题。答案。它涵盖了多个领域，例如开放型领域，计算机，金融，医疗保健，法律和心理学。将大型模型与专家的答案进行比较。判断的标准是要查看谁的答案在双盲情况下更有用？结果如下：

大型模型的答案比人类专家的答案要好得多，但是如果审阅者被告知哪一个是大型模型，则结果是专家的答案超过20。可以看出，就专业知识而言，大型模型接近人类专家的水平。在心理学领域，大型模型在情感上比人类更中立，甚至更积极，并且可以更好地提供情感支持和指导。

在表达方面，人类的词汇量更大，并且答案比大型模型更短。

除了通用语言问答外，专家的优势在于能够简明扼要，直指核心，而大模型的回答略显拖沓和格式化。Google Deep Mind的Alphafold3还发布了，生物领域AL将很快参加人类的出生，老年，疾病和死亡

开发和出售药物需要很长时间。在极端情况下，一些科学家已经去世，甚至没有看到市场上出现的“孩子”。更不用说研发期间的大量资本消耗了。因此，《我不是药神》中提到的“ Gleevec”也经历了很长时间。作为一家垄断企业，制药公司显然不会轻易移交其专利。

但是，大型模型的出现至少增加了36。它的重要功能是通过模型的强大学习和推理能力大大加速新分子公式（新药物基础）。

也许在几年内，将发布无数新药，这些药物可以治疗各种目前无助的疾病并大大降低研发成本，而最终的收益仍然是患者和家庭。整个人口的寿命和生活质量也将同时改善。

关闭与中国的界面，更多的机会？

几天前，OpenAI宣布将禁止中国用户使用API（应用程序编程界面）访问其服务。在技术垄断的背后，中国也没有努力开发自己的技术。在相同的技术背景下，中国和美国可能会采用两种不同的途径，包括商业模式及其对用户的影响。

如果您回顾以前的AI浪潮，即移动互联网，则不难发现自移动互联网诞生以来十多年来的大模型在推理上也是大放光彩。，原始产品被用作标准。 Alipay，Bytedance，Meituan.com，共享自行车，短视频，直播，手机游戏等。相比之下，美国公司主要集中在生态系统和上游，例如硬件苹果，操作系统Android和iOS，iOS，云服务器等以及元评估。

从当前的AI生态系统来看，中国公司更多地专注于最终用户，例如AI虚拟人员，AI绘画，AI写作PPT，AI进行PPT，进行TAOBAO建模，AI拟合等，并完美地整合了上一波的经验，例如成员订阅，营销方法等。

AI映射的僵硬的“字面翻译”

诚然，美国也有许多类似的公司，例如C.AI（虚拟人），概念（写作），副本（Metauniverse）和Cavana（创意）。同样的技术和终端，在商业模式上走上了两条不同的道路。有一个生动的例子，解释了AI的重要作用。

美国有一种与工作有关的伤害保险。当员工在商务旅行中受伤时，保险公司将向员工支付其薪水的50。保险由公司和员工福利保险。但是，在被保险的客户中，恢复时间因个人而异。许多人不知道他们可以回去工作并获得全部薪水，也不知道他们的医疗阶段。

这项工作以前是手动完成的，保险公司打电话给每个可以或将能够重新工作的员工。显然，这是极低的。电话后续访问后，AI应用程序大大提高了效率和准确性。 AI从医院接收医疗信息，找到相应的被保险人，然后打电话。没有任何人类干预，它可以每天拨打数百或数千个电话。一旦被保险人返回工作，保险公司就可以在与工作有关的伤害期间停止支付工资。根据统计数据，仅此申请就为该公司节省了过去一年的至少6000万美元的保费。

因此，现有的需要使用AI的高效率来解决问题。显然，开放AI不会从事此类业务，相比之下，Musk也不会从事Musk，中国对AI的投资具有两种完全不同的情况。一个是大公司做人工智能，他们不短缺，但不能错过这一趋势。担心“如果其他人拥有它，我没有它”是一个战略决策的错误，并且害怕被抛在后面。另一种类型是大型嵌套娃娃，大多数是相同的。投资者认为，门槛很低，副本很简单，并且没有竞争优势。他们中的大多数被冷冷地接受。

中国大型型号还有很多机会。参加大学入学考试只是一项小考试，结果不会像许多参加重复课程的人一样，他们不会上升，而是跌倒而不是晋升。 AI可以为人类提供更复杂的推导和更强大的计算能力。我们很高兴看到这些应用于药物研究和外层空间探索。

但是就像孩子所说的那样：技术为人类服务。大型模型的出现是为人类提供更多的机会和便利性，而不是剥夺人们渴望快速成功和即时收益而生存的手段。也许，智能驾驶是解决交通拥堵和未来人类旅行的一种手段，但是挤出人类生活空间的方式显然不是人工智能的最初意图。

本文来自微信官方帐户：Sanlian Electronics Factory Pro（ID：CyberLife2024），作者：Jimmy，编辑：Benjamin，校对：Zhang Yannan

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一键解锁！江苏靠谱加拿大留学中介开启顶尖院校申请

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