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科學家首次完整為人類基因排序 研究突破有助深挖基因組變異等問題

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科學家首次完整為人類基因排序 研究突破有助深挖基因組變異等問題
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科學家首次完整為人類基因排序 研究突破有助深挖基因組變異等問題

2022年04月01日 18:48 最後更新:01:02

國際人類基因組計畫2003年實行宣布為92%人類基因組進行了排序,締造了歷史;而由2003年至今,科學家一路試圖攻克餘下的8%排序,國際科學團隊端粒對端粒聯盟(T2T)大約100位科學家,近日宣布首次為完整的人類基因組完成排序。

設計圖片

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人類基因組排序工作,一向被視為生命科學的「登月計畫」。T2T 本周在《科學》雜誌發表6篇論文,公布這項成就。這是歷來第一個完整的、無間隙的人類基因組序列,首次揭示了高度相同的節段重複基因組區域及其在人𩔬基因組中的變異。

設計圖片

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率領這項研究項目的華盛頓大學的研究員艾希勒表示:「有了這些完整的資料,讓我們更好地去了解我們作為有機個體是如何形成的;我們與其他人是如何不同的、以及我們與其他物種是如何不同的。」

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研究人員稱,這一完整的、無間隙的序列,對了解人類基因組變異的全譜及了解某些疾病的遺傳,至關重要。

團隊下一階段進行的研究,將會對不同人的基因組進行排序,藉以充分掌握人類基因的多樣性、作用及人類與其他靈長類動物的關係。

國際科學團隊端粒對端粒聯盟首次為完整的人類基因組完成排序。資料圖片

國際科學團隊端粒對端粒聯盟首次為完整的人類基因組完成排序。資料圖片

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研究:AI模型可透過「情感提示」提升效能 對其禮貌或能生產更優質內容

2024年03月28日 09:20 最後更新:12:27

最新研究顯示,大型語言模型可透過「情感提示」提升效能,對其禮貌或能生產更優質內容,表現更好。

一篇由微軟、北京師範大學和中國科學院的研究人員發表的論文指出,在使用生成式AI模型時,若在提示方式中傳達緊急性或重要性,模型的表現會更好。

Unsplash 資料圖片

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研究人員使用了多個生成式AI模型進行了45個任務的自動實驗,包括Flan-T5-Large、Vicuna、Llama 2、BLOOM、ChatGPT和GPT-4。結果顯示,透過情感提示(EmotionPrompt)可以提升模型的性能,例如在指令誘導中相對性能提高了8.00%,在BIG-Bench中提高了115%。也就是說,對AI模型有禮貌可能有助於生成出更好、更正確的內容。

AP圖片

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然而,值得注意的是,生成式AI模型並沒有真正的智慧,它們僅僅是根據統計模式來預測文字、圖像、語音、音樂等數據。研究人員指出,這些模型並不真正理解人類的情感。在論文中提到的情感提示,更像是「操縱」模型的潛在概率機制,透過觸發模型中通常不會被激活的部分,從而提供平時不會給出的答案。然而,情感提示也存在一些風險,可能會被用於惡意目的。

示意圖

示意圖

此外,研究人員還討論了生成式AI模型和人類對情感的理解和作用之間的差異。心理學研究表明,情感可以影響人類的行為和態度,但人類的推理和認知能力不能僅僅通過添加情感刺激來增強。目前,我們對於AI如何使用情感提示以及其背後的真實原因還不完全了解。

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