抗衰老疗法在灵长类动物试验成功后距离人类又近了一步

抗衰老疗法在灵长类动物试验成功后距离人类又近了一步研究人员包括来自加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所的科学家，他们专注于klotho和再生认知功能的研究已超过半年。在这项研究中，猴子必须反复穿越容易和困难的迷宫来寻找食物，以观察它们对最直接路径的记忆程度。这些动物在四小时后重复了这些任务。在给它们注射了klotho后，它们的蛋白质水平提高到了青少年时期的水平。虽然它们在简单的迷宫中只显示出6%的平均改善，但在更难的任务中，它们的表现要好20%左右。记忆力的提高显示出至少持续两周。有趣的是，剂量相对来说要比小鼠试验中低得多。作为三个亚家族，跨膜蛋白家族klotho包括最常被提及的α-klotho，在1997年才被确认，其功能仍未被完全理解。然而，它确实在衰老中起着关键作用，调节许多途径，如磷酸盐水平和胰岛素信号传导。这种蛋白质以希腊女神克洛托（Clotho）的名字命名，它是在肾脏中自然产生的，并随着年龄增长而耗尽。它的缺乏是导致动脉僵化、高血压和血管退化以及其他许多与年龄有关的健康状况的一个因素。此前，研究表明klotho的表达如何促进了小鼠模型的认知功能，从间歇性禁食如何影响其水平到从年轻动物输血给老年动物如何导致肌肉再生。目前研究的共同作者之一DenaDubal将认知测试与现实世界的经验相比较，比如需要记住车停放在停车场的位置，或者回忆一串数字，这两种技能会随着年龄增长而下降。Dubal现在是加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所的医生研究员，多年来一直在研究klotho的延寿潜力。"对于人类来说，最终的游戏真的是：我们如何能够增加我们的'健康跨度'？"Dubal在2018年说。"而这可能与寿命的增加齐头并进，因为帮助我们活得更长的东西也是帮助我们活得更好的东西。"虽然对lotho的恢复能力所涉及的机制仍有许多未知数，但Dubal说，目前的这项研究提供了"一个非常有力的理由，让我们现在跳入人体临床试验"。该研究发表在《自然-衰老》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1369125.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1369125.htm

Meta新模型“分割一切”：抠图完成究极进化 计算机视觉迎来GPT-3时刻

Meta新模型“分割一切”：抠图完成究极进化计算机视觉迎来GPT-3时刻当最近巨头们正在AIGC领域上激战之时，Meta默默的在人工智能的另一个重要分支搞起了大动作——计算机视觉。本周三，Meta研究部门发布了一篇名为其“SegmentAnything（分割一切）”的论文，文中介绍了一个全新的SegmentAnythingModel（即SAM），可以用于识别图像和视频中的物体，甚至是人工智能从未被训练过的物品。所谓的“分割”，用最通俗的话来说就是抠图。但Meta此次所展示的人工智能抠图能力，可能远比你想象的要更加强大，甚至在人工智能领域被认为是计算机视觉的“GPT-3时刻”。01.图片、视频一键识别，哪里喜欢点哪里虽然智能抠图这件事并不算是个新鲜事物，但如果你尝试过用P图软件来抠图换背景，就会发现想把照片抠得快、抠得准、抠得自然其实是一件费时又费力的事。从技术的角度来说，数字图像的“抠图”一直就是计算机视觉领域的一项经典且复杂的任务，其中关键的难点在于识别的时间和精准度。而Meta此次发布的SAM可以说给出了近乎完美的解决方案。对于任何一张照片，Meta都可以快速识别照片中的所有物体，并智能地将其分割成不同的形状和板块。你可以点击图中的任意物品进行单独处理。此次SAM的一大突破还在于即使是在训练过程中从未遇到过的物品和形状，人工智能也能将其准确识别并分割出来。而除了简单的识别图片中的物品之外，此次SAM还支持用户使用各种交互性的方式来分离出想要的物体。比如你可以通过将鼠标悬浮在该物体之上，就能自动定位出物体的轮廓。即使是颜色非常相近或者有连人眼都很难快速分辨出的倒影的图片之中，SAM都能非常准确的找出轮廓边线。再比如，你也可以直接通过输入文字查询，AI就可以帮你找到并标记出这个图片中的你想找的这个文字对象。不仅仅是静态图片，对于视频中的物体，SAM也能准确识别并且还能快速标记出物品的种类、名字、大小，并自动用ID给这些物品进行记录和分类。Meta表示未来这一技术会跟AR/AR头显进行广泛结合。这听上去是不是确实有点钢铁侠头盔的味道了？看到这里是不是已经觉得很厉害了？别着急，Meta这次还有大招。除了能把物品从图像中精准地分离出来，SAM还能支持对这个物品的编辑。也就是说，你可以把这个衣服从这个模特身上换下来，或许再换个颜色改个大小，放在另一模特身上。你也可以把你从静态图片中“抠”出来的椅子，进行3D渲染和编辑，让它从一个图片立刻动起来，接着你还可以改变形状或者进行更多的创意操作。02.计算机视觉领域的GPT-3时刻，打开更大应用想象空间Meta发布了SAM之后，立刻吸引了大量关注，甚至在很多人工智能业内人士的眼中，SAM的出现可以说是计算机视觉领域的GPT-3时刻。英伟达人工智能科学家JimFan表示此次SAM最大的一点突破是它已经基本能够理解“物品”的一般概念，即使对于未知对象、不熟悉的场景（例如水下和显微镜里的细胞）它都能比较准确的理解。因此他表示相信SAM的出现会是在计算机视觉领域里的GPT-3时刻。不仅是Jim有这样的观点，一些AI研究专家甚至也表示，SAM之于计算机视觉，就像是GPT之于大语言模型。而就在SAM昨天发布之后，很多人也在第一时间上手进行了实测。硅星人浏览了一圈，发现不仅基本满屏都是惊叹，一些网友还结合自身的工作领域打开了SAM更广的应用想象空间。有人将包含了众多复杂元素的图片上传之后，SAM识别起来毫无压力，无论是近景还是远景，大量的复杂细微的元素都可以基本准确找出。有自然科学研究者将SAM和卫星图像结合在了一起，表示SAM能够很好的识别和找到他标记的风貌类型。有神经外科影像学的专家将SAM用到了一个脊髓血管病的病例文件之中，认为SAM在帮助判断和分析病情上有很大帮助。有生物学家输入了一张显微镜下的组织图片，即使图中形状特征毫无规律，但凭借着Zero-shot技术，SAM也能够自动识别多细胞结构中的腺体、导管、动脉等。该生物学家认为SAM的产出结果已经非常接近完美，未来能够节省大量手动注释的时间。还有有骑行爱好者将地图和SAM结合起来，认为能够帮助自己未来更快更高效地给地图做标记。03.基于1100万张照片训练，模型和数据全部开源总体来看，跟过去的一些计算机视觉模型相比，SAM在几个方面有着显著的提升和不同。首先，SAM开创性地跟Prompt结合了起来。它可以接受各种输入提示，例如点击、框选或指定想要分割的对象，这种输入并不是一次性指令，你可以不停地对图像下达不同的指令达到最终的编辑效果，这也意味着此前在自然语言处理的Prompt模式也开始被应用在了计算机视觉领域。此外，SAM基于1100万张图像和11亿个掩码的海量数据集上进行训练，这是迄今为止最大的分割数据集。该数据集涵盖了广泛的对象和类别，例如动物、植物、车辆、家具、食物等，这些图像的分辨率达到了1500×2250pixels，平均每张图像约有100个掩码。此次SAM采用了轻量级掩码解码器，可以在每次提示仅几毫秒内在网络浏览器中运行。SAM在各种分割任务上具有很强的零样本性能。零样本意味着SAM可以在不对特定任务或领域进行任何额外训练或微调的情况下分割对象。例如，SAM可以在没有任何先验知识或监督的情况下分割人脸、手、头发、衣服和配饰。SAM还可以以不同的方式分割对象，例如红外图像或深度图等。SAM的训练数据集是OpenImageV5的6倍Meta表示，目前公司内部已经开始使用SAM相关技术，用于在Facbook、Instagram等社交平台上照片的标记、内容审核和内容推荐等。而之后，生成人工智能作为"创意辅助工具"也将被作为今年的重点优先事项被纳入到Meta更多的应用程序中。此次，可能最让很多业内人士惊喜的地方在于，无论是SAM模型还是巨大的训练数据集都是开源的！也就是说，目前任何人都可以在非商用许可下载和使用SAM及数据。Meta表示，此举是希望进一步加速整个行业对图像分割以及更通用图像与视频理解的研究。‘Meta也预计，随着SAM的演进和发展，该技术可能会成为未来AR/VR、内容创作、设计更多领域的强大的辅助工具。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1353479.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1353479.htm