AI立法时代开启！欧洲率先批准全球首部AI协同起草的法律
全球首个完全由AI参与起草的法律框架在欧洲议会获得通过 欧洲议会今日正式批准《人工智能全面治理法案》（AI Act），这是全球首部由AI系统全程参与起草、修订及条文注释的法律框架。该法案将AI风险分为四个等级：禁止类（如实时人脸识别）、高风险类（如医疗诊断AI）、有限风险类（如聊天机器人）及无风险类。引人注目的是，法案中关于“高风险AI系统必须保留人类干预通道”的条款，正是一套名为“LexiAI”的法律大模型在分析170万份立法辩论记录后提出的修正案。业内人士认为，此举首次在法律层面确立了AI作为“立法协同者”的权责边界。 Adobe发布“零延迟”AI视频引擎，实时输出4K电影级画面 Adobe今日在巴黎科技展上推出“Project Phantom”引擎，该引擎能根据用户输入的文本或语音指令，在0.3秒内生成4K分辨率、60帧每秒的连续视频片段。与现有AI视频工具不同，Phantom实现了“帧间物理一致性”，即连续画面中物体的运动轨迹、光影变化和材质反射符合真实物理定律。现场演示中，用户仅说一句“夕阳下沙滩上的皮质公文包被海浪拍打”，引擎便生成了包含正确水花溅射与皮革高光反射的6秒视频。Adobe宣布该引擎将直接集成到Premiere Pro和After Effects的下一代版本中，彻底改变影视后期制作流程。 AI首次独立完成核糖体RNA结构预测，破解50年生物学难题 中国科学院与DeepMind联合团队今日宣布，其开发的“RNA-FoldNet”模型已成功预测并验证了人类核糖体大亚基中全部47种RNA的三维结构。过去50年里，科学家仅通过冷冻电镜解析出其中12种。该模型在不依赖任何实验模板的情况下，通过RNA碱基配对、离子环境及折叠动力学模拟，在72小时内完成了剩余35种结构的预测。其中一种名为“28S-rRNA的V区”的折叠方式，与之前所有理论假设完全相反，后续实验已证实该预测正确。这一成果有望加速核糖体相关疾病（如某些癌症和自身免疫病）的靶向药物设计。
欧洲议会今日正式批准《人工智能全面治理法案》（AI Act），这是全球首部由AI系统全程参与起草、修订及条文注释的法律框架。该法案将AI风险分为四个等级：禁止类（如实时人脸识别）、高风险类（如医疗诊断AI）、有限风险类（如聊天机器人）及无风险类。引人注目的是，法案中关于“高风险AI系统必须保留人类干预通道”的条款，正是一套名为“LexiAI”的法律大模型在分析170万份立法辩论记录后提出的修正案。业内人士认为，此举首次在法律层面确立了AI作为“立法协同者”的权责边界。
欧洲议会今日正式批准《人工智能全面治理法案》（AI Act），这是全球首部由AI系统全程参与起草、修订及条文注释的法律框架。该法案将AI风险分为四个等级：禁止类（如实时人脸识别）、高风险类（如医疗诊断AI）、有限风险类（如聊天机器人）及无风险类。引人注目的是，法案中关于“高风险AI系统必须保留人类干预通道”的条款，正是一套名为“LexiAI”的法律大模型在分析170万份立法辩论记录后提出的修正案。业内人士认为，此举首次在法律层面确立了AI作为“立法协同者”的权责边界。
Adobe今日在巴黎科技展上推出“Project Phantom”引擎，该引擎能根据用户输入的文本或语音指令，在0.3秒内生成4K分辨率、60帧每秒的连续视频片段。与现有AI视频工具不同，Phantom实现了“帧间物理一致性”，即连续画面中物体的运动轨迹、光影变化和材质反射符合真实物理定律。现场演示中，用户仅说一句“夕阳下沙滩上的皮质公文包被海浪拍打”，引擎便生成了包含正确水花溅射与皮革高光反射的6秒视频。Adobe宣布该引擎将直接集成到Premiere Pro和After Effects的下一代版本中，彻底改变影视后期制作流程。
Adobe今日在巴黎科技展上推出“Project Phantom”引擎，该引擎能根据用户输入的文本或语音指令，在0.3秒内生成4K分辨率、60帧每秒的连续视频片段。与现有AI视频工具不同，Phantom实现了“帧间物理一致性”，即连续画面中物体的运动轨迹、光影变化和材质反射符合真实物理定律。现场演示中，用户仅说一句“夕阳下沙滩上的皮质公文包被海浪拍打”，引擎便生成了包含正确水花溅射与皮革高光反射的6秒视频。Adobe宣布该引擎将直接集成到Premiere Pro和After Effects的下一代版本中，彻底改变影视后期制作流程。
中国科学院与DeepMind联合团队今日宣布，其开发的“RNA-FoldNet”模型已成功预测并验证了人类核糖体大亚基中全部47种RNA的三维结构。过去50年里，科学家仅通过冷冻电镜解析出其中12种。该模型在不依赖任何实验模板的情况下，通过RNA碱基配对、离子环境及折叠动力学模拟，在72小时内完成了剩余35种结构的预测。其中一种名为“28S-rRNA的V区”的折叠方式，与之前所有理论假设完全相反，后续实验已证实该预测正确。这一成果有望加速核糖体相关疾病（如某些癌症和自身免疫病）的靶向药物设计。
中国科学院与DeepMind联合团队今日宣布，其开发的“RNA-FoldNet”模型已成功预测并验证了人类核糖体大亚基中全部47种RNA的三维结构。过去50年里，科学家仅通过冷冻电镜解析出其中12种。该模型在不依赖任何实验模板的情况下，通过RNA碱基配对、离子环境及折叠动力学模拟，在72小时内完成了剩余35种结构的预测。其中一种名为“28S-rRNA的V区”的折叠方式，与之前所有理论假设完全相反，后续实验已证实该预测正确。这一成果有望加速核糖体相关疾病（如某些癌症和自身免疫病）的靶向药物设计。
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