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微软刚开源了一个癌症AI模型：GigaTIME。问题背景：检测肿瘤免疫微环境需要多重免疫荧光（mIF）成像——每张切片成本数千美元，最先进的实验室也只能覆盖极少数样本。 GigaTIME做的事：把一张5-10美元的普通病理切片，直接翻译成高分辨率mIF图像。规模：训练数据4000万个细胞覆盖14256名癌症患者、51家医院生成30万张虚拟mIF图像发现1234个癌症生物标志物与免疫状态的显著关联简单说：用AI把$5的切片变成$5000的检测结果。现在已在Hugging Face和Microsoft Foundry Labs完全开源。精准医疗的门槛，正在被AI一层一层砍掉。

KK.aWSB

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Gesundheit & Wellness Wissenschaft & Technologie

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

11 Kommentare

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NyxZhengvor 6 Monaten

这不是AI提效是把医疗的成本曲线直接改写了

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E flatvor 6 Monaten

吹吧，细胞抗原多种多样，研究还研究不过来，用AI做就是garbage in garbage out。

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TG32DFGEEWOP32T0-141vor 6 Monaten

癌症不就是类似寄生虫一样的生物细胞吗，为啥不敢公开真相，偏要歪门邪道，台上的官方演得出神入化，台下X上的看得眼神迷离

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Cainevor 6 Monaten

这英语说的真有意思

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hard foxvor 6 Monaten

多重免疫荧光染色一张几千刀？尼玛，我要是不做这个真被你骗到了。

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胸口碎大石vor 6 Monaten

医疗行业快来告微软

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Damon Ouyangvor 6 Monaten

剛趕到看我現在就是閑著發慌啊，我們家也沒什麼事可以做

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Louisvor 6 Monaten

From $5,000 per slide to $5. That's not an improvement — that's a category change. When you reduce cost by 1000x, you don't just do the same thing cheaper. You do things that were previously unthinkable. Every cancer patient getting personalized tumor analysis becomes possible at $5.

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Lucas Nguyenvor 6 Monaten

interdasting. ai is actually changing the game for good. life's about to get a whole lot easier for patients.

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FFFvor 6 Monaten

喜欢这种能扩宽知识面的帖子 👍

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大道至简vor 6 Monaten

识别图片可能是Ai强项，从病理片到各种成像

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😲 太牛了，AI生图终于能修改了。一个 6B 的国产开源图片模型，一出来就登顶 AA UI/UX Design 开源第一。我本来以为，Ming-Image-0.1 也就是又一个更会画海报的模型。结果测试后发现它生成完以后，真的能改。人物是人物，标题是标题，贴纸是贴纸，背景是背景。不是生成一张 PNG 然后跑路。 🔥 它可以把一张设计稿，拆成一层一层带语义的完整 RGBA Layer，继续往后改。我直接拿一张 4090 48G跑了一轮。下面说说，这东西到底牛逼在哪👇

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实践哥 Li

68,824 Aufrufe • vor 6 Tagen

$MRNA 一晚暴涨1.8x，与 $MRK 合作的个性化皮肤癌癌症疫苗，三期临床试验成功。生物科技重磅布局：这10家就够了👇 1. 莫德纳 Moderna $MRNA 已率先拿下历史性成功，后续肺癌、膀胱癌、肾癌等多适应症试验密集，一旦扩展成功将彻底转型为肿瘤巨头，高弹性最强。 2. 生物科技 BioNTech $BNTX mRNA技术另一巨头，与罗氏合作的个性化疫苗在胰腺癌、结直肠癌推进中，早期数据积极，癌症管线最丰富，受益于整个mRNA癌症赛道验证后的估值重估。 3. 默克 Merck $MRK 与莫德纳深度绑定，并且平分成本和未来利润。Keytruda 可瑞达，是默克的超级重磅免疫药，全球销量最高的癌症药之一。如果癌症疫苗成功，默克可以把可瑞达 + 疫苗做成新的联合疗法，继续推广，让现金牛再多卖好几年。 4. Evaxion $EVAX AI驱动的个性化肽疫苗，黑色素瘤二期数据亮眼（客观缓解率75%），成本更低、生产更快，三期潜力大，小市值高弹性，适合博爆发。 5. 创新生物 Inovio $INO DNA疫苗平台，聚焦HPV相关癌症和胶质母细胞瘤，已有积极临床信号，有望迎来催化剂。 6. CureVac $CVAC 被 $BNTX 收购的，德国很早做mRNA技术的公司，技术积累深，有自己的mRNA技术平台，并在开发癌症疫苗免疫疗法。 7. Elicio Therapeutics $ELTX 主要产品ELI-002专门针对KRAS基因突变的癌症。在胰腺癌里非常常见，约90%，也在结直肠癌、肺癌里出现。这些癌种传统治疗很难，所以如果成功，市场潜力大。 8. Arcturus Therapeutics $ARCT 自扩增mRNA技术遥遥领先！普通mRNA（像Moderna、BioNTech用的）进入细胞后只工作一次就降解了。自扩增mRNA像自带复印机，进入细胞后能自己复制出更多mRNA，持续产生目标蛋白。技术潜力被看好。 9. PDS Biotech $PDSB HPV靶向癌症疫苗，与免疫检查点抑制剂联合推进，宫颈癌等相关适应症有临床进展，细分赛道聚焦，弹性较高。 10. Sellas Life Sciences $SLS 主力产品叫 galinpepimut-S，简称GPS，是一种针对 WT1蛋白的肽类癌症疫苗。目前正在做三期试验，如果成功，股价可能暴涨，失败可能大跌。 11. IO Biotech $IOBT 肽类癌症疫苗，主攻晚期黑色素瘤的一线治疗，虽然三期实验差一点成功，但除了黑色素瘤，公司还有其他免疫肿瘤项目和管线。 AI股看的是供需瓶颈，生物科技股更像是赌博，成功可能翻几倍，失败可能腰斩甚至归零。。。

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Annie 所长

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ChatGPT 免费用户一天只有 2 次生成图片次数，EasyControl 刚刚在 Hugging Face 发布了 EasyControl_Ghibli 模型，可以免费生成吉卜力风格图像，操作非常简单，速度收藏。该模型仅使用了100张真实亚洲面孔与 GPT-4o 生成的吉卜力风格对应图像进行训练，并在应用标志性动漫美学的同时保留了面部特征。

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katon

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吴恩达开发出一种: 智能体物体检测模型 Agentic Object Detection 无需任何数据标注和模型训练，模型仅通过推理就能在图像中检测到目标物体并进行标记。你只需提供一个提示（如“找出未成熟的草莓”），AI代理会进行推理后给出准确的检测结果。类似于OpenAI的O1和DeepSeek R1的推理能力，不过花费时间会长一点，但是准确率更高。

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小互

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Dr. William Li激动地分享：有一种益生菌，既能抗癌，又能抗衰老！这种神奇细菌主要住在肠道最内层的黏液层里，以黏蛋白为食。它就像一位尽职的“肠道屏障守护者”，牢牢守住肠壁，不让毒素和炎症渗入血液。现代人体内普遍严重缺乏，尤其是有肥胖、久坐和高糖饮食习惯的人。 William Li接着讲了一个令人震惊的故事：免疫肿瘤学家Laurence Zitvogel医生，曾为200名晚期癌症患者（乳腺癌、结肠癌、胰腺癌等）使用最先进的免疫疗法。结果只有20%的患者反应良好——他们的免疫系统被成功唤醒，开始猛烈攻击癌细胞。为什么只有这20%有效？她花了很长时间，把有反应和没反应的患者进行了全面对比：饮食、生活习惯、基因……几乎查遍了所有可能因素。最终只发现一个惊人的共同点——有良好反应的患者，肠道里几乎都含有这种细菌；而完全没反应的患者，体内几乎完全没有这种细菌。这个发现彻底颠覆了她对癌症治疗的认知！这个细菌就是大名鼎鼎的阿克曼菌（Akkermansia muciniphila）！

Dr. William Li激动地分享：有一种益生菌，既能抗癌，又能抗衰老！这种神奇细菌主要住在肠道最内层的黏液层里，以黏蛋白为食。它就像一位尽职的“肠道屏障守护者”，牢牢守住肠壁，不让毒素和炎症渗入血液。现代人体内普遍严重缺乏，尤其是有肥胖、久坐和高糖饮食习惯的人。 William Li接着讲了一个令人震惊的故事：免疫肿瘤学家Laurence Zitvogel医生，曾为200名晚期癌症患者（乳腺癌、结肠癌、胰腺癌等）使用最先进的免疫疗法。结果只有20%的患者反应良好——他们的免疫系统被成功唤醒，开始猛烈攻击癌细胞。为什么只有这20%有效？她花了很长时间，把有反应和没反应的患者进行了全面对比：饮食、生活习惯、基因……几乎查遍了所有可能因素。最终只发现一个惊人的共同点——有良好反应的患者，肠道里几乎都含有这种细菌；而完全没反应的患者，体内几乎完全没有这种细菌。这个发现彻底颠覆了她对癌症治疗的认知！这个细菌就是大名鼎鼎的阿克曼菌（Akkermansia muciniphila）！

Ada YU

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一位法国放射科医生公开说： “如果我得了癌症，我绝不会踏进医院大门。” 他见过了太多病人。死于化疗，而不是癌症本身。他给出一个数字：50%。一半的癌症患者，死于“激进的治疗”。那他自己会怎么做？放下所有工作。禁食30天。只喝水。为什么？这是个简单的生物学问题。人体有两种燃料：糖，和酮体。癌细胞很蠢。它只会用糖。你一旦开始禁食，身体切换到酮体供能模式。癌细胞的引擎，就被直接拔掉了电源。大医院和制药公司会告诉你这些吗？一个靠卖昂贵化疗药物和放疗设备运转的系统。会推广一个几乎免费的、人人都能做到的方案吗？这位医生说，这是上帝赐予的常识。用来让我们保持谦卑。一个问题是，现代医学的傲慢，听得进这种常识吗？

一位法国放射科医生公开说： “如果我得了癌症，我绝不会踏进医院大门。” 他见过了太多病人。死于化疗，而不是癌症本身。他给出一个数字：50%。一半的癌症患者，死于“激进的治疗”。那他自己会怎么做？放下所有工作。禁食30天。只喝水。为什么？这是个简单的生物学问题。人体有两种燃料：糖，和酮体。癌细胞很蠢。它只会用糖。你一旦开始禁食，身体切换到酮体供能模式。癌细胞的引擎，就被直接拔掉了电源。大医院和制药公司会告诉你这些吗？一个靠卖昂贵化疗药物和放疗设备运转的系统。会推广一个几乎免费的、人人都能做到的方案吗？这位医生说，这是上帝赐予的常识。用来让我们保持谦卑。一个问题是，现代医学的傲慢，听得进这种常识吗？

战斗室

1,260,211 Aufrufe • vor 6 Monaten

💥重磅！日本JAIST研究发现：从日本树蛙肠道分离出的细菌 Ewingella americana，单次静脉注射，在小鼠结直肠癌模型中 15天内100%完全清除肿瘤！💥 该细菌精准靶向肿瘤低氧环境，直接杀伤癌细胞，同时激活T细胞、NK细胞等免疫反应，建立长期抗肿瘤记忆。即使再次注射癌细胞，小鼠也完全拒绝肿瘤生长！效果显著优于抗PD-L1免疫疗法和多柔比星化疗，且未见明显毒性。自然微生物抗癌的思路令人振奋！ #癌症研究 #微生物疗法 #科学希望

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AusMini

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德国有过一个真实病例：一名外科医生在给病人切除腹部恶性纤维组织细胞瘤时，手术刀意外割伤了自己的左手。癌细胞就从这个伤口进了他的身体。五个月后，他受伤的那个位置长出肿块。分子检测确认，那和他从病人体内切下来的，是同一种罕见癌症。医生后来也挨了一刀，把自己手上的肿瘤切掉。两年后，他没有再查出癌症。很多人看医生，只看见白大褂、手术灯、器械声，好像那是一个和普通人风险隔开的世界。可这一刀把账摊开了：有些职业的代价，不在新闻标题里，在手掌上一道小口子里。

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战斗室

127,831 Aufrufe • vor 2 Monaten

【黄仁勋：物理AI的ChatGPT时刻已经到来】两个关键词：世界模型&合成数据。收集真实世界的训练数据既慢又贵，而且永远不够用。于是老黄这次带来的是一个符合真实世界物理规律的世界模型——Cosmos，它能完成物理AI相关的技能，比如生成、推理和运动轨迹预测。让包括自动驾驶汽车、AI驱动的机器人等物理AI应用在虚拟世界中完成低成本却又高效的训练。我现在正好在听苏姿丰的演讲，他们完全选了两个方向，一个在强调物理AI，另一个再着重聊AIGC、游戏等应用。

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傅盛

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空间智能赛道刚刚又出了新模型：Moonlake，能生成3D世界，还能同时处理物理、声音、逻辑规则等多种模态与李飞飞的World Labs不同的是，World Labs偏场景生成，Moonlake更重交互，更像是在构建一个可交互、物理正确、逻辑完整、视听一体的“活世界” 给定一句“在街机室里做一个赛博朋克风格的保龄球游戏”需求它能自动拆解成生成3D模型、加物理、摆位置、写规则等10个阶段，自主完成从零到一的开发过程输出一个实时可玩的虚拟保龄球馆，能交互，拿球、投掷、有声音、有分数变化，所有东西都按物理规律运作的核心机制是所有模态绑定在同一个实体上，一次事件，比如球击中瓶子时，位置、物理状态、分数、音效等全模态同步更新对于做游戏的，原来要用一个团队干的活，现在可能一个人就能完成对于老师，几句话生成学生能实时交互的物理实验场景 #世界模型生成 #Moonlake #WorldLabs #空间智能

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AIGCLINK

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千万别用CT筛查癌症。换成MRI。 Dr. Nolan在Joe Rogan的播客里点破了一个残忍的真相。最新大型研究证实，全面推行CT扫描后，相关人群的癌症发病率直接出现激增。查癌的设备，本身就在致癌。他自己曾得过透明细胞肾癌，在餐厅尿血才被送进急诊。错过早期，周围组织已经乱成一团，只能切掉一个肾。买回命后，他给出的防癌建议极其具体：趁年轻，先去做一次全身MRI。拿下一份基础数据档案作为健康基准。人体内常常潜伏着各种微小的异常斑块。医生管这叫“意外发现瘤”。第一次照出来，毫无头绪，也完全不需要用粗针穿刺做活检。把片子存好，等六个月再照一次。拿新结果和基础档案比对。只要它变大、变异，立刻动手清理。别瞎折腾自己。更别让高辐射的扫描仪毁了本该保命的体检。

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墓碑科技

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被所有临床试验拒之门外后，他决定自己找生路。他是 GitLab 创始人 Sid Sijbrandij。确诊极其凶险的晚期脊柱癌。化疗，手术，四次换血。各大医院宣告无药可治。他干脆卸任 CEO，拉起了一支私人科研团队。把高达 25TB 的个人身体数据全部喂给 ChatGPT。扫描影像，化验结果，基因序列，一字不落。 AI 很快找到了人类肿瘤专家漏掉的盲区。那是一个获批用于另一种癌症的冷门方案。此前从未有人将其用在脊柱癌上。团队根据他的 DNA 研发出 19 种定制疫苗。每一剂只定向清除他体内的癌细胞。自 2025 年至今，癌症再也没有复发。活下来后，他把这 25TB 的续命数据全网公开。每一张片子，每一个配方，统统免费。这位靠开源代码做出百亿美元公司的顶级黑客，把自己的生存密码也开源了。传统医学看的是平均概率。 AI 算的是具体的个人。

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墓碑科技

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澳洲迎来全球首款顶尖癌症检测技术！这是一个令人振奋的医疗突破！澳洲的 Peter Mac (Peter MacCallum Cancer Centre) 被选为全球首家使用这款最先进 PET CT 全身扫描仪的机构，其排名甚至优于许多世界知名的癌症中心。这款设备被誉为癌症治疗的新前沿，正在彻底改变游戏规则： • 前所未有的精确度：它能让科学家以前所未有的视角观察人体内部，不仅能监测癌症治疗的效果，还能预测副作用并提高生存率。 • 速度惊人：传统的全身扫描通常需要约 15 分钟，而这款新机器在不到 2 分钟内即可完成，实现实时的肿瘤细胞识别。 • 工作原理：通过向患者体内注射极少量的放射性物质，这些物质会精准锁定癌细胞，随后由扫描仪进行探测。 • 为患者带来希望：这种精准的图像让肿瘤医生能够更清晰地掌握病情，极大增强了患者对治疗方案的信心，并为康复带来了新的希望,。这再次证明了澳大利亚在癌症研究领域的强大实力。

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老司机

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一个疫苗平台，竟然让身体自己制造毒素？瑞士医生托马斯·宾杜，免疫学和心脏病学博士，临床一线35年。他说，mRNA疫苗不是疫苗，是一次医疗级别的灾难。第一，它把外来蛋白的“生产图纸”注入体内，却完全无法控制哪个器官细胞生产、生产多少、持续多久。第二，身体被迫制造这些蛋白的细胞，会被免疫系统当作敌人一个个清除，就像器官移植排斥一样。结果是：心肌炎、脑血栓、免疫崩溃、不孕、癌症激增、甚至死亡，却没人敢负责。更糟的是，制药公司正试图把所有疫苗都换成这种mRNA平台。托马斯警告：这不是技术进步，是生物级别的自杀。你不需要相信他，但你该问：为什么现在连普通感冒也要靠改造过的RNA来对抗？谁控制了疫苗平台，谁就控制了人类的免疫系统。一个平台，能否让人类在不知不觉中，变成了另一个物种？这不是科幻小说，是现实。是时候问一句：够了没有？

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经过老王多日的研究，调研发现生成动画科普视频的 2 个方法，还算是靠谱 1、多图层动效法。一次性把图片生成，包括主体图片，标签，数字，重点，文字等等。使用 HyperFrames 让各个图层动起来。优点：纯免费，画面能动。缺点：时间成本极高，每个图层都是一张图，ai 生图需要很久很久。 2、图生视频法。让视频模型负责生视频，画面会变得更加细腻，美观。每秒至少 30 帧，理论上就是 1 秒播放 30 张图片，效率比生图模型高很多。但我一直想规避这个方法，因为不太可控。优点：画面非常棒，生成速度快缺点：成本昂贵，1 分钟视频即使用最便宜的模型也要10 元+了，批量产出成本都收不回。而且，也需要抽卡的，幻觉很强最后，我选择了 2 者结合的路线，图层+图生视频的方法。效果还是比较满意的。但仍然无法做到稳定。

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产品经理老王霸

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给广大女性朋友们提个醒，现在的新能源很多都带哨兵模式，大家一定要注意自己的行为，避免成为资源（下面就是示例）。感觉前两年大家还讨论 AI模型厉不厉害，准确率多少、测试分数多少。但现在大部分都已经超越了，如果 AI 以后真的要参与市场，那只看这些测试数据其实不够。看到 Inference Labs 的数据，他们做的 TruthTensor 已经跑出了 110 多万个 AI agents。这些 AI 不只是做测试，而是在一个有奖励、有反馈的环境里运行。信息一直在变化，AI 的行为会受到奖励影响，做出决定之后马上就会有结果反馈。这样做的目的其实很直接，就是看看 AI 在真实经济环境里会怎么表现。因为如果以后 AI 真的参与交易、市场分析或者做一些决策，那就不能只看模型测试成绩，还要看它在真实环境里的表现。所以像 TruthTensor 这种系统，本质上就是把 AI 放到真实环境里跑一跑，看它在压力下会怎么做。这样才能更真实地评估 AI 的能力。 #InferenceLabs Inference Labs

给广大女性朋友们提个醒，现在的新能源很多都带哨兵模式，大家一定要注意自己的行为，避免成为资源（下面就是示例）。感觉前两年大家还讨论 AI模型厉不厉害，准确率多少、测试分数多少。但现在大部分都已经超越了，如果 AI 以后真的要参与市场，那只看这些测试数据其实不够。看到 Inference Labs 的数据，他们做的 TruthTensor 已经跑出了 110 多万个 AI agents。这些 AI 不只是做测试，而是在一个有奖励、有反馈的环境里运行。信息一直在变化，AI 的行为会受到奖励影响，做出决定之后马上就会有结果反馈。这样做的目的其实很直接，就是看看 AI 在真实经济环境里会怎么表现。因为如果以后 AI 真的参与交易、市场分析或者做一些决策，那就不能只看模型测试成绩，还要看它在真实环境里的表现。所以像 TruthTensor 这种系统，本质上就是把 AI 放到真实环境里跑一跑，看它在压力下会怎么做。这样才能更真实地评估 AI 的能力。 #InferenceLabs Inference Labs

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

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「梅奥诊所：结直肠癌的预防与筛查」结直肠癌是美国第三大常见癌症，在过去二十年中，年轻人的发病率一直在上升。结直肠癌包含两种癌症：结肠癌和直肠癌，前者起病于大肠，后者起病于大肠的末端，称为直肠。梅奥诊所胃肠病专家 Derek Ebner 博士指出，50 岁以下成年人的结直肠癌发病率一直在增加，尤其是直肠癌。他说：“了解结肠直肠癌的患病前兆，并及时就医是预防结直肠癌中非常重要的一环。” “从过往数据看，结肠癌和直肠癌的发病率较为平均，但对于那些早发性结直肠癌患者（年龄小于50岁）而言，直肠癌的发病率更高。”Ebner博士说。关于结直肠癌的患病症状，Ebner博士说：“在结直肠癌患病的早期患者中会出现四个主要症状—腹痛、腹泻、排便时带血，以及缺铁性贫血。” Ebner 博士解释：“患者便血情况即使不明显，也会导致铁含量降低。举例来说，如果在血液检查时发现患者有缺铁迹象，我们就会对他进行更深入的检查。” 他强调说：“尽管这种情况可能会让人感到尴尬，但如果你有了这些症状，就需要与医生讲述。这样便于他们安排后续的检查，尽早治疗不错过最佳治疗时机。” 降低患结直肠癌的风险，虽然不可能完全预防癌症，但有一些方法是可以降低患癌风险的。 Ebner 博士说：“坚持健康的生活方式至关重要，比如说，养成健康的饮食习惯、保持体育锻炼等等。另一个预防关键点是要随时注意异常的身体状况，要认识到检查的重要性。” 如何降低患结直肠癌风险： 1、筛查：与您的医疗团队讨论结直肠癌筛查。 2、运动：争取每天锻炼 30 分钟。 3、营养：多吃水果、蔬菜和全谷物食品。 4、体重：维持健康体重。 5、健康的生活方式：不吸烟，不饮酒。

「梅奥诊所：结直肠癌的预防与筛查」结直肠癌是美国第三大常见癌症，在过去二十年中，年轻人的发病率一直在上升。结直肠癌包含两种癌症：结肠癌和直肠癌，前者起病于大肠，后者起病于大肠的末端，称为直肠。梅奥诊所胃肠病专家 Derek Ebner 博士指出，50 岁以下成年人的结直肠癌发病率一直在增加，尤其是直肠癌。他说：“了解结肠直肠癌的患病前兆，并及时就医是预防结直肠癌中非常重要的一环。” “从过往数据看，结肠癌和直肠癌的发病率较为平均，但对于那些早发性结直肠癌患者（年龄小于50岁）而言，直肠癌的发病率更高。”Ebner博士说。关于结直肠癌的患病症状，Ebner博士说：“在结直肠癌患病的早期患者中会出现四个主要症状—腹痛、腹泻、排便时带血，以及缺铁性贫血。” Ebner 博士解释：“患者便血情况即使不明显，也会导致铁含量降低。举例来说，如果在血液检查时发现患者有缺铁迹象，我们就会对他进行更深入的检查。” 他强调说：“尽管这种情况可能会让人感到尴尬，但如果你有了这些症状，就需要与医生讲述。这样便于他们安排后续的检查，尽早治疗不错过最佳治疗时机。” 降低患结直肠癌的风险，虽然不可能完全预防癌症，但有一些方法是可以降低患癌风险的。 Ebner 博士说：“坚持健康的生活方式至关重要，比如说，养成健康的饮食习惯、保持体育锻炼等等。另一个预防关键点是要随时注意异常的身体状况，要认识到检查的重要性。” 如何降低患结直肠癌风险： 1、筛查：与您的医疗团队讨论结直肠癌筛查。 2、运动：争取每天锻炼 30 分钟。 3、营养：多吃水果、蔬菜和全谷物食品。 4、体重：维持健康体重。 5、健康的生活方式：不吸烟，不饮酒。

Dr.Wang

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下一个诺贝尔奖，可能非他莫属。还记得谷歌Deepmind团队，靠AI也就是Alpha fold拿了诺贝尔奖吗？就在刚刚，他们又扔出了一枚“核弹”——AlphaGenome新的 AI 模型。这次，他们直接把人类基因组这本“天书”给读懂了。我刚看完 DeepMind 团队最新的访谈，信息量大到爆炸。这次，他们不仅比人类医生更早预测癌症，更主要的是，他们开始触碰生命的底层代码。如果你关心 AI，关心人类寿命，关心未来医疗，这几点你必须知道。第一：AI 终于攻破了 98% 的“暗物质”。访谈一开场，DeepMind 就指出了一个事实。我们人类的基因组里，真正负责编码蛋白质的，只有 2%。剩下的 98%，在过去很长一段时间里，都被认为是“垃圾 DNA”。但 Alpha Genome 告诉我们：这 98%，根本不是垃圾，而是进化的源代码。 Alpha Genome 厉害在哪呢？它可以预测，在这 98% 的非编码区里，哪怕只有一个字母、一个基因突变，会给生命体带来什么后果。这意味着，我们终于能看懂剩下的 98% 的基因天书。第二：打破技术的“不可能三角”。这点真的非常反直觉。以前搞生物 AI，有个死规矩：如果你想看的广，就看不清细节；你想看清细节，视野就会变得很窄。就好比我们看地图：你要么看清整个城市的轮廓，但是看不清街道；要么你放大看清街道，但是不知道是城市的哪个角落。而 Alpha Genome 的神奇之处在于，它能够一口气读完长达几百万字的基因天书，同时还能拿着放大镜，看清里面每一个单碱基的错误。 DeepMind 团队在访谈里透露，为了做到这一点，他们采用了一种极其变态的数据压缩技术，真正把生命代码给看透了。第三：它比医生更早发现癌症。大家知道，在癌症病人的基因里，通常有两种突变。一种是“司机突变”，叫 driver。它是导致癌症的元凶，就像是劫持了一辆车的疯狂司机。另一种叫“乘客突变”，passenger。它其实对身体没什么大的影响。那以前怎么区分这两者呢？主要就是靠医生，在实验室里一个一个做实验。但在这次访谈中，DeepMind 团队做出了一个极其大胆的实验。他们没有专门去教模型什么是癌症，也没有给模型去喂各种癌症的数据库，而是直接把一堆混杂着司机和乘客的突变序列，扔给了 Alpha Genome。然后问它：你觉得，哪些突变会破坏生物功能？实验结果太震撼了。模型给出的预测排名中，最靠前的那些突变，精准地对应了现实中已知的癌症凶手。这就意味着，Alpha Genome 并不是像过去那样，通过检索已知的癌症点位，而是像一个资深的侦探，通过分析基因序列的上下文，通过逻辑推理出了谁是坏人。视频里，研究人员非常自豪地说：把模型的预测结果，和生物学家在实验室里花了几年时间做出来的结果放在一起，结果惊人地一致。这意味着，未来的医生不再需要拿着小白鼠一个个试错。 AI 扫一眼基因代码，就能揪出那个藏在几百万个基因字母里面的元凶。最良心的是：它开源了。 DeepMind 这次没有把技术锁在护城河里，他们已经发布了开源模型权重和 API 接口。最后我想说：我们正处于一个科技大爆发的历史性转折点。就像Elon Musk说的——我们正活在起点当中。如果说 AlphaFold是让我们看清了生命的砖块，那 AlphaGenome，就是在教我们阅读生命的蓝图。 AI 不仅在生成视频、写代码、写文章。它正在以我们无法想象的速度，从底层去理解生命。我现在 95% 的工作，都是指挥 AI 来完成。我深深感到，现在最可怕的不是 AI 会不会取代你的工作。而是，当 AI 这样的划时代科技出现时，一个人却因为傲慢、恐惧，甚至是懒惰，拒绝学习和使用它。

下一个诺贝尔奖，可能非他莫属。还记得谷歌Deepmind团队，靠AI也就是Alpha fold拿了诺贝尔奖吗？就在刚刚，他们又扔出了一枚“核弹”——AlphaGenome新的 AI 模型。这次，他们直接把人类基因组这本“天书”给读懂了。我刚看完 DeepMind 团队最新的访谈，信息量大到爆炸。这次，他们不仅比人类医生更早预测癌症，更主要的是，他们开始触碰生命的底层代码。如果你关心 AI，关心人类寿命，关心未来医疗，这几点你必须知道。第一：AI 终于攻破了 98% 的“暗物质”。访谈一开场，DeepMind 就指出了一个事实。我们人类的基因组里，真正负责编码蛋白质的，只有 2%。剩下的 98%，在过去很长一段时间里，都被认为是“垃圾 DNA”。但 Alpha Genome 告诉我们：这 98%，根本不是垃圾，而是进化的源代码。 Alpha Genome 厉害在哪呢？它可以预测，在这 98% 的非编码区里，哪怕只有一个字母、一个基因突变，会给生命体带来什么后果。这意味着，我们终于能看懂剩下的 98% 的基因天书。第二：打破技术的“不可能三角”。这点真的非常反直觉。以前搞生物 AI，有个死规矩：如果你想看的广，就看不清细节；你想看清细节，视野就会变得很窄。就好比我们看地图：你要么看清整个城市的轮廓，但是看不清街道；要么你放大看清街道，但是不知道是城市的哪个角落。而 Alpha Genome 的神奇之处在于，它能够一口气读完长达几百万字的基因天书，同时还能拿着放大镜，看清里面每一个单碱基的错误。 DeepMind 团队在访谈里透露，为了做到这一点，他们采用了一种极其变态的数据压缩技术，真正把生命代码给看透了。第三：它比医生更早发现癌症。大家知道，在癌症病人的基因里，通常有两种突变。一种是“司机突变”，叫 driver。它是导致癌症的元凶，就像是劫持了一辆车的疯狂司机。另一种叫“乘客突变”，passenger。它其实对身体没什么大的影响。那以前怎么区分这两者呢？主要就是靠医生，在实验室里一个一个做实验。但在这次访谈中，DeepMind 团队做出了一个极其大胆的实验。他们没有专门去教模型什么是癌症，也没有给模型去喂各种癌症的数据库，而是直接把一堆混杂着司机和乘客的突变序列，扔给了 Alpha Genome。然后问它：你觉得，哪些突变会破坏生物功能？实验结果太震撼了。模型给出的预测排名中，最靠前的那些突变，精准地对应了现实中已知的癌症凶手。这就意味着，Alpha Genome 并不是像过去那样，通过检索已知的癌症点位，而是像一个资深的侦探，通过分析基因序列的上下文，通过逻辑推理出了谁是坏人。视频里，研究人员非常自豪地说：把模型的预测结果，和生物学家在实验室里花了几年时间做出来的结果放在一起，结果惊人地一致。这意味着，未来的医生不再需要拿着小白鼠一个个试错。 AI 扫一眼基因代码，就能揪出那个藏在几百万个基因字母里面的元凶。最良心的是：它开源了。 DeepMind 这次没有把技术锁在护城河里，他们已经发布了开源模型权重和 API 接口。最后我想说：我们正处于一个科技大爆发的历史性转折点。就像Elon Musk说的——我们正活在起点当中。如果说 AlphaFold是让我们看清了生命的砖块，那 AlphaGenome，就是在教我们阅读生命的蓝图。 AI 不仅在生成视频、写代码、写文章。它正在以我们无法想象的速度，从底层去理解生命。我现在 95% 的工作，都是指挥 AI 来完成。我深深感到，现在最可怕的不是 AI 会不会取代你的工作。而是，当 AI 这样的划时代科技出现时，一个人却因为傲慢、恐惧，甚至是懒惰，拒绝学习和使用它。

另一面

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请允许我再次炸裂一次 😃 Google开发出能像Photoshop一样将视频智能分解成多个图层的视频编辑技术它能像Photoshop 那样，将视频中的每个物体、人物、对象、背景等都可以单独被抠出来处理，方便你进行各种编辑和调整。比如去掉某个物体或者人物、改变运动轨迹、更换背景等各种创意编辑。通过训练一个“自我学习”的AI模型，它能理解物体和周围环境的关系，生成清晰的分层结果...

请允许我再次炸裂一次 😃 Google开发出能像Photoshop一样将视频智能分解成多个图层的视频编辑技术它能像Photoshop 那样，将视频中的每个物体、人物、对象、背景等都可以单独被抠出来处理，方便你进行各种编辑和调整。比如去掉某个物体或者人物、改变运动轨迹、更换背景等各种创意编辑。通过训练一个“自我学习”的AI模型，它能理解物体和周围环境的关系，生成清晰的分层结果...

小互

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