#人工智能9

2026年1月21日

人工智能辅助检测黑色素瘤

密苏里大学的研究人员测试一种人工智能工具，用皮肤异常图像帮助识别黑色素瘤。研究把三种模型结合后准确率超过92%，该工具被设为医生的决策支持。

芝加哥大学的研究发现，训练方法影响大型语言模型在四位数乘法上的表现。采用隐式思维链训练的模型能记住中间结果并达到很高的准确率。

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耶鲁研究发现，一种让生成性人工智能先解释为什么某个标题吸引人、再检验这些解释的方法，可以写出更吸引且更可信的标题。研究用Upworthy的A/B测试数据做验证。

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研究团队开发出一款智能耳机原型，利用人工智能识别对话节奏并隔离对话者声音，从而在嘈杂环境中提升听觉体验。团队在苏州展示并把代码开源。

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华盛顿大学的研究发现，训练数据来自不同文化群体的 AI，会在行为上反映这些群体的价值倾向。研究用游戏和捐款测试，结果显示文化背景影响 AI 的利他行为。

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拉丁美洲的卫生组织和研究人员正在利用人工智能，向青年和弱势群体提供性与生殖健康信息。项目在秘鲁和阿根廷试点，并同时面对语言障碍、偏见和数据伦理等挑战。

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德克萨斯大学奥斯汀分校的研究发现，人工智能系统在未能反映现实复杂性时容易产生偏见，导致医疗和招聘等领域的不公平结果。研究提出了三类会增加偏见风险的因素。

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研究人员开发一种可解释的人工智能工具，用于指导医学生练习缝合并提供即时、个性化反馈。团队在一项随机对照研究中比较了AI指导和观看外科医生录像的训练效果。

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苏黎世大学研究发现，当告知文本作者身份时，大型语言模型会改变对同一文本的判断。研究在四款模型上进行，发现没有作者信息时高度一致，但加入作者标签后出现隐藏偏见。

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