魏家祥：减学生负担保障安全 拉曼理工将建新宿舍

魏家祥：减学生负担保障安全 拉曼理工将建新宿舍  （怡保20日讯）马华总会长拿督斯里魏家祥表示，拉曼理工大学吉隆坡文良港总校将兴建全新的学生宿舍，以减轻学生租房的负担，而60%的宿舍将保留给女学生，保障她们的安全。

北大美女博士开发全新晶体管 性能媲美商用高端芯片 登Nature顶刊

北大美女博士开发全新晶体管 性能媲美商用高端芯片 登Nature顶刊 发表在Nature上的这篇论文（Nature, 2023, 616: 66–72），内容是关于晶体管的。北京大学介绍称，为解决我国高端芯片的“卡脖子”问题尽一份力，于梦诗在博士攻读期间选择了二维半导体材料的可控制备作为主攻方向。化学专业的她，自学了固体物理、半导体器件物理等基础知识，打下了坚实的理论基础。首例外延高κ栅介质集成型二维鳍式晶体管（2D Bi2O2Se/Bi2SeO5 FinFET）在导师彭海琳教授的指导下，她与团队开发了全新的二维鳍式晶体管构筑方法，实现了世界首例二维半导体鳍片/高κ栅氧化物异质结阵列的外延生长及其三维架构的集成制备。并研制了高性能二维鳍式场效应晶体管（2D FinFET），性能可比拟商用高端芯片。这一研究成果在国际顶级期刊Nature上发表。据介绍，这一原创性工作突破了后摩尔时代高速低功耗芯片的二维新材料精准合成与新架构集成瓶颈，为开发未来先进芯片技术带来了新的机遇，被评选为2023年度“中国半导体十大研究进展”。在保研北大之前，于梦诗本科就读于南京理工大学2015级高分子材料与工程专业。本科期间就以第一作者发表7篇SCI论文，其中1篇进入ESI全球前1%的高被引论文，总影响因子达27.12，达到学校博士生毕业要求。 ... PC版： 手机版：

数十位顶级科学家联名呼吁防止不怀好意者利用AI发展生物武器

数十位顶级科学家联名呼吁防止不怀好意者利用AI发展生物武器 两党参议员都感到震惊，而工业界和学术界的人工智能研究人员则在争论这种威胁有多严重。现在，90 多名生物学家和其他科学家签署了一份协议，他们专门研究用于设计新蛋白质的人工智能技术这种微观机制驱动着生物学中的所有创造该协议旨在确保他们在人工智能辅助下进行的研究不会对世界造成严重危害。包括诺贝尔奖获得者弗朗西斯-阿诺德在内的生物学家代表了美国和其他国家的实验室，他们还认为，最新技术的好处远远多于坏处，包括新疫苗和新药。协议写道："作为从事这项工作的科学家，我们相信目前的人工智能技术对蛋白质设计的益处远远大于潜在的危害，我们希望确保我们的研究在未来对所有人都有益。"该协议并不寻求压制人工智能技术的开发或传播。相反，生物学家们的目标是规范制造新遗传物质所需设备的使用。华盛顿大学蛋白质设计研究所所长戴维-贝克（David Baker）说，这种 DNA 制造设备最终导致了生物武器的开发，而他正是该协议的促成者。"蛋白质设计只是制造合成蛋白质的第一步，"他在接受采访时说。"然后，你必须实际合成DNA，并将设计从计算机中转移到现实世界中而这正是进行调节的适当场所"。该协议是权衡人工智能的风险和可能带来的好处的众多努力之一。一些专家警告说，人工智能技术可能会帮助传播虚假信息，以非同寻常的速度取代工作岗位，甚至可能毁灭人类，因此科技公司、学术实验室、监管机构和立法者都在努力了解这些风险，并找到应对方法。阿莫迪博士的公司Anthropic建立了大型语言模型，即L.L.M.s，这是一种驱动在线聊天机器人的新型技术。他在国会作证时指出，这种技术很快就能帮助攻击者制造新的生物武器。但他承认，这在今天是不可能的。人类学家最近进行了一项详细研究，结果表明，如果有人试图获取或设计生物武器，L.L.M.s 比普通的互联网搜索引擎要有用得多。阿莫代博士和其他人担心，随着公司改进 L.L.M.，并将其与其他技术相结合，将会出现严重的威胁。他告诉国会，这种情况只会在两到三年后出现。ChatGPT在线聊天机器人的制造商OpenAI后来也进行了类似的研究，结果显示L.L.M.s并不比搜索引擎危险得多。美国麻省理工学院计算机科学教授、OpenAI准备工作负责人亚历山大-蒙德里（Aleksander Mądry）说，他预计研究人员会继续改进这些系统，但他还没有看到任何证据表明这些系统能够制造新的生物武器。如今，L.L.M.s 是通过分析从互联网上获取的大量数字文本而创建的。这意味着，它们会重复或重组网上已有的信息，包括现有的生物袭击信息。但是，为了加快新药、疫苗和其他有用生物材料的开发，研究人员开始建立类似的人工智能系统，以生成新的蛋白质设计。生物学家说，这种技术也可以帮助攻击者设计生物武器，但他们指出，真正制造这种武器需要一个价值数百万美元的实验室，包括 DNA 制造设备。非营利组织"未来之家"（Future House）的联合创始人、签署协议的生物学家之一安德鲁-怀特（Andrew White）说："有些风险并不需要数百万美元的基础设施建设，但这些风险已经存在了一段时间，与人工智能无关。生物学家们呼吁制定安全措施，防止 DNA 制造设备与有害物质一起使用尽管目前还不清楚这些措施将如何发挥作用。他们还呼吁在发布新的人工智能模型之前对其进行安全和安保审查。他们并不主张将这些技术封存起来。芝加哥大学生物化学和分子生物学教授拉玛-兰加纳坦（Rama Ranganathan）说："这些技术不应该只由少数人或组织掌握，科学家群体应该能够自由地探索这些技术，并为之做出贡献"。 ... PC版： 手机版：

全球顶级AI人才调查：最精英的首选美国就业 中国输出最多

全球顶级AI人才调查：最精英的首选美国就业 中国输出最多 麦克罗波洛智库利用了神经信息处理系统会议（NeurIPS）的作者数据 。NeurIPS被公认为AI领域的顶会之一。在NeurIPS上发表的研究特别关注神经网络和深度学习的理论进展，这两个子领域推动了人工智能的许多最新进展。在2022年的NeurIPS会议上， 2,671 篇论文被接受，接受率为 25.6%。2019年的接受率更低，为21.6%。麦克罗波洛智库将这些被收录论文的作者视为AI研究领域的顶级人才，大致占据了整体AI研究人才的前20%。NeurIPS会议上，能够获得口头报告的机会更是难能可贵。2022年仅有190篇论文获得了这一荣誉，录取率仅为1.8%。这些论文的作者共计955名，麦克罗波洛智库将他们认定为AI人才中最精英（约前2%）的成员。由于会议接受的论文数量过多，麦克罗波洛智库从中随机抽取了186篇进行分析，这些论文的作者总数为867名。根据论文作者的求学经历和工作机构，麦克罗波洛智库总结出了顶级AI人才流动的特征和趋势[1]。在2020年，麦克罗波洛智库曾经公布过一次“全球人工智能人才追踪”调查数据，这次是数据库的一次更新。对比两次的数据，能够看到人才流动趋势的变化。最精英的AI人才首选在美国就业，中国其次数据显示，中国和美国是顶级AI人才的主要来源地和目标工作地，70%的顶级AI人才在中国或美国的机构中工作，65%的顶级AI人才出自中美两国。其他国家虽然也有各自的特点，但中美两国在AI人才方面仍然牢牢占据了主导地位。在中美两国的竞争中，美国在顶级AI人才方面又有着明显的领先优势。美国拥有全球60%的顶级AI研究机构，是全球最精英(前2%)AI人才的首选就业目的地，57%的最精英的AI人才首选在美国就业。中国仅次于美国，是美国的最大竞争对手，但也只有12%的最精英的AI人才首选在中国就业，差距非常明显。最精英的AI研究人员工作的主要国家美国的这一优势很大程度上得益于其领先的大学，特别是研究生教育实力和硅谷的强大人才磁场。拥有斯坦福、麻省理工、加州大学伯克利分校等世界一流学府，加上Google、OpenAI等科技巨头和活跃的创业生态，使美国在吸引和培养AI顶级人才方面处于有利地位。实际上，美国在STEM领域相当依赖，也很好地利用了外国人才，这建立在美国研究生教育体系对外国学生的吸引力之上。美国 2019 年毕业的 33,759 名 STEM 博士中，有 39% 是外国出生的。美国每年毕业的、来自外国的STEM博士人数，几乎与德国全国每年毕业的STEM博士总数一样多。中国是全球最大的顶级AI人才输出国美国研究生教育的优势充分反映在了AI领域的人才分布上。中国是全球最大的顶级AI人才输出国，也是在人才数量和质量上美国最大的竞争对手。在中国接受本科教育的顶级（前20%）AI人才占全球47%，在美国接受本科教育的只占18%。但在研究生阶段，大量中国AI人才流向美国，接近四成的中国AI人才选择去美国深造，逆转了中美的AI人才比例。在美国获得博士学位之后，77%的非美国学生选择了留在美国工作。现在美国的顶级AI研究机构之中，来自中国的AI人才甚至比来自美国的还多。这些机构中四分之三的顶级AI人才来自美国和中国，美国和中国的人才分别占到37%和38%，中国人才的比例略高。反观中国的顶级AI人才来源要单一很多，吸收的人才75%都是在国内接受本科和研究生教育，不仅国外的人才少，甚至研究生阶段有留美经历的人才也只有10%左右[2]。顶级 AI 人才从学习到工作地点的动向，从左往右依次是本科就读地点、研究生院就读地点和毕业后工作地点中国AI人才在美国表现很活跃。例如，GPT-4团队的核心贡献者名单中，大概20%的研究人员来自于中国。按专业领域划分，GPT-4核心贡献者名单上中国人才比例最高的是计算机视觉领域，有30%的成员来自中国。在GPT4的完整的贡献者名单里，有32位人才来自中国，这里统计的中国AI人才不包括在外国出生的华裔科学家。这32位为GPT-4做出贡献的中国AI人才中，11 人在中国完成了本科学习，21 人在美国完成了本科学习。在研究生阶段，这些人才中接近八成都在美国读书，并且留在了美国。可以说，在中国接受本科教育、在美国读研读博并工作、发表顶级人工智能研究，这是一代中国AI人才的画像。GPT-4团队在这方面并不是特例。具体到计算机领域，中国研究生占美国计算机科学研究生总数的14%，占在美国学习的整个国际学生总数的四分之一以上。其中，90%的中国研究生选择留在美国发展自己的职业生涯[3]。对于美国来说，中国AI人才的涌入成就了美国在AI领域的快速发展和创新。对中国来说，这些有着美国顶级高校研究生教育背景及世界领先科技公司工作经验的人才，是政府和顶级科技公司希望尽力争取的对象。他们的回归，对中国AI领域的教育和产业帮助会非常大。中美两国差距正在缩小实际上，近几年中国在培养和吸引AI人才方面进步已经很快。根据麦克罗波洛智库统计，2022年中国培养的全球顶级AI研究人员比例升至47%，较2019年的29%有了大幅提升。来自中国的AI人才在质上也有进步，最精英的（前2%）AI人才现在有26%出自中国，美国是28%，两者非常接近。而在上一次调查中，这些最精英的AI人才只有10%出自中国。顶级AI研究人员的原籍国（前20%，基于本科学历）从工作选择上看，上一次调查中，只有11%的顶级AI人才（前20%）选择在中国工作，美国则聘用了全球接近6成的顶级AI人才。而这次调查显示，现在有28%的顶级AI人才选在中国工作，42%在美国工作。可以看到在近几年内，中美之间的差距明显缩小，AI人才的工作地选择从美国独大转化到了中美竞争的态势。顶级AI研究人员（前 20%）工作的主要国家这很大程度上得益于中国AI产业的高速发展带来的人才需求增长，以及国内高校和科技公司在AI人才培养和引进方面的重视程度与日俱增。比如在研究机构方面，上一次麦克罗波洛智库列出的顶级AI研究机构前 25 名列表中（根据论文作者的隶属机构），清华和北大是仅有的两家中国研究机构。但在今年的统计中，中国研究机构占据6席，上海交通大学、浙江大学、中国科学院和华为也进入了前25名，清华和北大更是分列第3和第6名。选择在中国而不是美国接受研究生教育的AI人才更多了，麦克罗波洛智库2020年的报告显示，中国获得接受本科教育的AI研究者中，大约 56％则前往美国深造。而在今年的报告中，这个数字只有36%左右。由于接受研究生教育的国家和未来的工作地联系紧密，这也意味着未来更多人才会在中国工作。这可能也和疫情期间留学的不便，以及美国对中国在STEM方面留学的限制有关。2019年到2022年，在美国学习计算机科学和数学的中国留学生总数减少了1万多人。AI 机器人公司Covariant 的联合创始人兼首席执行官陈曦曾在采访中表示，美国政府进一步的限制可能会伤害整个领域，这肯定会影响公司招聘人才的能力，如果继续下去，他的公司可能会面临招不到人的窘境[4]。但问题也不能只归咎于新冠的阻碍和美国对中国STEM领域留学的限制，因为印度也出现了类似的人才回流趋势。虽然印度仍是顶级AI人才的重要输出国，但留住人才的能力正在增强。2019年，几乎所有印度AI研究人员(根据本科学位统计)都选择在海外发展，但到2022年，已有五分之一的人才留在印度工作。中印的发展趋势似乎反映了过去几年顶级AI研究人员的整体流动性下降。2022年，只有42%的顶级AI人才是在其他国家工作的外国人，比2019年下降了13个百分点，意味... PC版： 手机版：

世界级投资大佬去世：身为顶级数学家 旗下基金收益率远超巴菲特

世界级投资大佬去世：身为顶级数学家 旗下基金收益率远超巴菲特 根据亿万富翁指数，西蒙斯的身家估计达到318亿美元（约合人民币2298亿元），在全球富豪榜上排名第49位。据中国基金报此前报道，西蒙斯是世界级数学家，40岁才开始做投资，被誉为“最赚钱的基金经理”和“最聪明的亿万富翁”。西蒙斯，1938年出生美国马萨诸塞州东部的米德尔塞克斯县的牛顿镇，是一个马萨诸塞州鞋厂老板的儿子，1958年毕业于麻省理工学院数学系。1961年（23岁）获得加州大学伯克利分校的数学博士学位。1964年至1968年期间，西蒙斯是美国国防研究院的研究人员之一，他同时在麻省理工学院和哈佛大学教授数学。1968年被石溪大学授予数学学院院长的职位，年仅30岁。1976年，西蒙斯赢得了美国数学协会的Oswald Veblen几何学奖，用来表彰他在多位平面面积最小化研究的成果，这个成果证明了伯恩斯坦猜想中N维的第8维，同时也成为了佛拉明的高原问题猜想的有力证据。西蒙斯最著名的研究成果是发现并实践了几何学的测量问题，这个研究成果被命名为陈氏-西蒙斯定理（这是一个与我国著名数学家陈省身共同研究的成果）。1978年（40岁），西蒙斯离开学术界，创建投资基金Limroy，5年后创立文艺复兴科技公司。与巴菲特的“价值投资”不同，西蒙斯依靠数学模型和电脑，管理着自己旗下的巨额基金。西蒙斯曾经表示：“我是模型先生，不想进行基本面分析，模型的优势之一是可以降低风险。而依靠个人判断选股，你可能一夜暴富，也可能在第二天又输得精光。”他认为模型较之个人投资可以有效地降低风险。据悉，文艺复兴科技的第一支基金产品大奖章基金被称为“印钞机”。从1988年到2019年大奖章基金年化收益率为39%（费前收益率则是66%！该基金收取5%管理费和44%的业绩激励，规模为100亿美元），这样的投资业绩迄今为止独步全球、无出其右者。与之相比，巴菲特1965年2018年的年均净值增长率为21%、索罗斯旗下量子基金从1969年2000年的年均收益是32%。图片来源：中国基金报文艺复兴公司200多名员工中将近二分之一都是数学、物理学、统计学等领域顶尖的科学家，其中仅有两位是金融学博士。公司从不雇用商学院毕业生，也不雇用华尔街人士，这在美国的投资公司中堪称绝无仅有。西蒙斯说：“好的数学家需要直觉，对很多事情的发展总是有很强的好奇心，这对于战胜市场非常重要。”2008年度，西蒙斯以高达25亿美元的收入，排名《阿尔法》杂志“第八届全球对冲基金经理收入年度排行榜”的第一名。2010年，他在文艺复兴科技公司中退居二线，但仍是控股股东且担任董事会主席至2021年，期间参与了公司的重大决策。西蒙斯把大量金钱花费在慈善事业上，他是数学研究的主要赞助人，在全球范围内赞助会议、项目等等。1994年，他和妻子玛丽琳（Marilyn）成立了西蒙斯基金会（Simons foundation），是美国高中数学和科学教师非营利组织“Math for America”的主要捐赠者。西蒙斯的基金会还支持生命科学研究，向纽约基因组中心捐款，并通过向自闭症研究倡议组织捐款来支持自闭症研究。2011年，西蒙斯向前雇主石溪大学（Stony Brook University）捐赠了创纪录的1.5亿美元。2022年1月，西蒙斯夫妇入选《福布斯》公布的美国25位最慷慨的捐赠者名单。该名单显示，西蒙斯夫妇已累计捐赠33亿美元。以下为讣告全文：西蒙斯基金会怀着极大的悲痛宣布，联合创始人兼名誉主席詹姆斯·哈里斯·西蒙斯（James Harris Simons）于2024年5月10日在纽约市去世，享年86岁。吉姆（他更喜欢别人这样称呼他）是一位获奖无数的数学家、量化投资界的传奇人物，也是一位富有灵感且慷慨的慈善家。他与妻子、西蒙斯基金会主席玛丽琳·西蒙斯 （Marilyn Simons） 一起向数百个慈善事业捐赠了数十亿美元，特别是那些支持数学和科学研究及教育的慈善事业。1994年，他们成立了西蒙斯基金会，该基金会的主要目的是支持全球的科学家和组织，推动数学和基础科学研究的前沿发展。直至生命的最后阶段，吉姆都活跃在基金会的工作中。他对数学和基础科学的好奇心和毕生的热情激励着他周围的人。他决心在美国提高对数学和基础科学的支持水平，特别是通过赞助支持那些虽具有重大潜力但常被忽视的科研项目。在30年的历史中，西蒙斯基金会的工作促成了多个科学领域的重大突破，包括对自闭症的理解、宇宙起源的研究、细胞生物学以及计算科学。吉姆和玛丽莲的资助覆盖了纽约市及全球的学校和大学，支持这些机构培养新一代的数学家和科学家。吉姆经常说，他的职业生涯经历了三个阶段：数学家、投资者和慈善家。在数学家阶段，他曾担任纽约石溪大学（Stony Brook University）数学系的系主任。在此期间，西蒙斯取得了多项数学上的突破，这些成就对现在的弦理论、拓扑学和凝聚态物理等科学研究领域产生了深远影响。在投资者阶段，西蒙斯于1978年创立了文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies），这是一家对冲基金公司，开创了量化交易的先河，并成为历史上最赚钱的投资公司之一。随后，在慈善家阶段，他将注意力转向通过西蒙斯基金会、西蒙斯国际基金会、美国数学组织以及其他慈善事业来改变世界。西蒙斯基金会总裁大卫·斯佩格尔（David Spergel）说：“吉姆是一位杰出的领导者，他不仅在数学领域做出了变革性的工作，还创建了一家世界领先的投资公司。吉姆与现任基金会董事会主席玛丽琳·西蒙斯一起共同创立了西蒙斯基金会，该组织已经在数学、基础科学以及对自闭症的理解方面产生了巨大的影响。西蒙斯基金会作为一个永久性基金会，将他们对慈善事业的愿景延续到未来。”吉姆·西蒙斯身后留下了他的妻子、三个孩子、五个孙子、一个曾孙，以及无数的同事、朋友和家人，他们深情地怀念他那真挚的好奇心和敏捷的智慧。 ... PC版： 手机版：

这种布做成的帽子、衣服，有望替代手机

这种布做成的帽子、衣服，有望替代手机 2月1日，南洋理工大学教授魏磊牵头的国际联合团队在《自然》发表论文，介绍了这块用超长连续高质量硅锗纤维材料“编织”的布料是如何问世的。长13.5米、宽0.6米、厚1毫米的光电传感布。受访者供图寻找“能屈能伸”的材料让脆性材料变得柔软，甚至能够编织衣物，是魏磊团队的研究方向之一。“如今的手机、电脑、智能手表等设备的芯片制造都离不开硅材料，在硅材料获得青睐之前，锗是用于制作历史上第一根晶体管的经典材料。”论文共同第一作者、在南洋理工大学从事博士后研究的汪志勋介绍，这两种材料自然储量丰富，电气性能优良，但它们是“宁为玉碎，不为瓦全”的脆性材料，用其制作的芯片非常容易断裂。已有研究发现，虽然以硅和锗为代表的无机半导体材料已成为芯片制造不可或缺的关键材料，但在电子产业拥抱柔性化的新趋势下，这些半导体的本征脆性给材料科学家带来了挑战。为了让这些半导体材料“能屈能伸，柔软好用”，近年来，国际学术界提出了一些降低维度的解决方案。参与该研究的吉林大学教授王哲解释说，降低维度是指采用三维尺寸极小，可以认为是零维形态的硅“点”（零维纳米硅），以阵列形式分布在柔性基底上，形成一个软硬交联的网络以实现脆硬材料的柔性化；或者是减少晶圆的厚度并钝化机械损伤，从而得到一张平面（二维纳米硅）形态可以弯曲的硅薄膜。“当前，学术界对一维（一维纳米硅）形态的半导体纤维研究相对较少，主要原因是制备极其困难。”魏磊表示，如何大规模高产量地连续制造具有相当长度的无裂纹半导体纤维是关键挑战。可编织光电传感布问世尽管目前科学家已经研究发现了微下拉法等从熔体出发的晶体生长法，但半导体纤维制备仍然面临一些重大难题。汪志勋介绍，熔芯热拉法是将生产玻璃光纤的方法稍加改动，用于制造多材料纤维的一种方法。该方法具有低成本、高速度、长纤维等特点，其纤维拉制速度可以达到每分钟数十米甚至上百米，并且单根纤维的拉制长度可以达到公里级。但是，熔芯热拉法制造出的半导体纤维往往有形状不均匀、纤芯断裂多发等缺陷，限制了其实际应用。“要解决半导体纤维的生产难题，熔芯热拉法是一个有潜力的办法，但需要从根本上弄清楚缺陷发生机制，从源头解决问题。”参与该研究的中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所研究员张其冲告诉《中国科学报》，团队成员结合各自背景优势，突破传统思维，从基础科学出发并结合实验验证，分阶段归纳总结熔芯热拉法中不同的物理和化学过程，明确了纤维制备中关键的流体和固体力学问题。从理论模型的建立到半导体纤维的成功拉制，这支国际联合团队验证了熔芯热拉法的系统规律，并基于半导体纤维展示了可编织光电传感布的日常应用。“这种传感布可以被缝成一顶帽子、一件衣服，或是以单根纤维（一维纳米硅）的形式贴附在复杂形状的表面，以实现环境光连续监测、室内光通信、健康管理甚至深海无线通信等极端环境中的多种实际应用。”参与该研究的中国科学院深圳先进技术研究院副研究员陈明说。一根根“发丝”大有可为硅、锗是电子产业中成熟的广为应用的代表性材料，用它们做成的半导体纤维有一个重要优势可以与现有技术工艺兼容。张其冲表示，光电传感只是这款硅锗纤维材料应用的一小部分，该材料还有更广阔的应用前景。未来，太阳能电池、温度压力及其他信号的传感、数据储存，甚至集成电路和微处理器都有可能集于这一根根“发丝”上，被编织进日常衣物中，提升人们的生活品质。“如今，我们已经在实验室实现了高质量硅、锗半导体纤维材料的规模化生产，但要实现更广泛的应用还面临挑战。”魏磊介绍，从纤维形态来看，目前形状单一，实际应用中不同器件可能需要不同形状或是具有某种内部结构的纤维；从材料本身来看，需要进一步探索第三代及第四代半导体材料的纤维化制备。张其冲透露，未来联合研究团队将进一步研究多功能纤维材料，共同解决生产制备中的问题，让人们像穿贴身衣物一样携带智能设备。 ... PC版： 手机版：