2024年4月15日，由李飞飞联合领导的斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布了《2024 年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2024）。这份长达 300 多页的报告是 Stanford HAI 发布的第 7 份 AI Index 研究，追踪了 2023 年全球人工智能的发展趋势。 Stanford HAI 官方介绍道，“这是我们迄今为止最全面的报告，而且是在人工智能对社会的影响从未如此明显的重要时刻发布的。” Stanford HAI 研究项目主任 Vanessa Parli 表示，“我认为最令人兴奋的人工智能研究优势是将这些大型语言模型与机器人或智能体（agent）相结合，这标志着机器人在现实世界中更有效地工作迈出了重要一步。” 新报告揭示了 2023 年人工智能行业的 10 大主要趋势： 1.人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上。  人工智能已在多项基准测试中超越人类，包括在图像分类、视觉推理和英语理解方面。然而，它在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上依然落后于人类。 2.产业界继续主导人工智能前沿研究。 2023 年，产业界产生了 51 个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了 15 个。2023 年，产学合作还产生了 21 个著名模型，创下新高。此外，108 个新发布的基础模型来自工业界，28 个来自学术界。 3.前沿模型变得更加昂贵。  根据 AI Index 的估算，最先进的人工智能模型的训练成本已经达到了前所未有的水平。例如，OpenAI 的 GPT-4 估计使用了价值 7800 万美元的计算资源进行训练，而谷歌的 Gemini Ultra 的计算成本则高达 1.91 亿美元。相比之下，几年前发布的一些最先进的模型，即原始 transformer 模型（2017 年）和 RoBERTa Large（2019 年），训练成本分别约为 900 美元和 16 万美元。 4.美国成为顶级人工智能模型的主要来源国。 2023 年，61 个著名的人工智能模型源自美国的机构，超过欧盟的 21 个和中国的 15 个。美国也仍然是人工智能投资的首选之地。2023 年，美国在人工智能领域的私人投资总额为 672 亿美元，是中国的近 9 倍。 然而，中国依然是美国最大的竞争对手，中国的机器人安装量居世界首位；同样，世界上大多数人工智能专利（61%）都来自中国。 5.严重缺乏对 LLM 责任的可靠和标准化评估。  AI Index 的最新研究显示，负责任的人工智能严重缺乏标准化。包括 OpenAI、谷歌和 Anthropic 在内的领先开发商主要根据不同的负责任人工智能基准测试他们的模型。这种做法使系统地比较顶级人工智能模型的风险和局限性的工作变得更加复杂。 6.生成式人工智能投资激增。 尽管去年人工智能私人投资整体下降，但对生成式人工智能的投资激增，比 2022 年（约 30 亿美元）增长了近八倍，达到 252 亿美元。生成式人工智能领域的主要参与者，包括 OpenAI、Anthropic、Hugging Face 和 Inflection，都获得了一轮可观的融资。 7.数据显示，人工智能让打工人更有生产力，工作质量更高。 2023 年，多项研究评估了人工智能对劳动力的影响，表明人工智能可以让打工人更快地完成任务，并提高他们的产出质量。这些研究还表明，人工智能有可能缩小低技能和高技能工人之间的技能差距。还有一些研究警告说，在没有适当监督的情况下使用人工智能可能会起到负面作用。 8.得益于人工智能，科学进步进一步加速。 2022 年，人工智能开始推动科学发现。然而，2023 年，与科学相关的更重要的人工智能应用启动——使算法排序更高效的 AlphaDev、促进材料发现过程的 GNoME、可在一分钟内提供极其准确的 10 天天气预报的 GraphCast、成功对 7100 万种可能的错义突变中的约 89% 进行分类的 AlphaMissence。如今，人工智能现在可以完成人类难以完成的、但对解决一些最复杂的科学问题至关重要的粗暴计算。在医疗方面，新的研究表明，医生可以利用人工智能更好地诊断乳腺癌、解读X射线和检测致命的癌症。 9.美国的人工智能法规数量急剧增加。 2023 年，全球立法程序中有 2175 次提及人工智能，几乎是上一年的两倍。美国人工智能相关法规的数量在过去一年大幅增加。2023 年，与人工智能相关的法规有 25 项，而 2016 年只有 1 项。仅去年一年，人工智能相关法规的总数就增长了 56.3%。其中一些法规包括生成式人工智能材料的版权指南和网络安全风险管理框架。 10.人们对人工智能的潜在影响有了更深刻的认识，同时也更焦虑。 来自市场研究公司 Ipsos 的一项调查显示，在过去一年中，认为人工智能将在未来 3-5 年内极大地影响他们生活的人，比例从 60%上升到 66%。此外，52% 的人对人工智能产品和服务表示焦虑，比 2022 年上升了 13 个百分点。 在美国，来自皮尤研究中心（Pew）的数据显示，52% 的美国人表示对人工智能的担忧多于兴奋，这一比例比 2022 年的 38% 有所上升。

作为近年来新兴的计算模态，智能光计算具备高速、低功耗等特性，在后摩尔时代拥有超越硅基电子计算的潜力，可以突破性解决人工智能领域的算力与功耗难题。 光芯片具备高速高并行计算优势，被寄予希望用来支撑大模型等先进人工智能应用。如何制造出兼具大算力和高能效的下一代 AI 芯片已成为国际前沿热点。 针对大规模光电智能计算难题，清华大学研究团队摒弃传统电子深度计算范式，首创分布式广度光计算架构，研制大规模干涉-衍射异构集成芯片太极（Taichi），实现了具备 879 T MACS/mm^2 的面积效率与 160 TOPS/W 的能量效率的通用智能计算。 相异于电子神经网络依赖网络深度以实现复杂的计算与功能，“太极” 光芯片架构源自光计算独特的全连接与高并行属性，化深度计算为分布式广度计算，为实现规模易扩展、计算高并行、系统强鲁棒的通用智能光计算探索了新路径。 清华大学团队在实验环境下，实现了片上（on-chip）1396 万光神经网络（ONN），可用于复杂的自然场景千类对象识别、跨模态内容生成等人工智能复杂任务。太极光芯片的计算能效超现有智能芯片2—3个数量级，将可为百亿像素大场景光速智能分析、百亿参数大模型训练推理、毫瓦级低功耗自主智能无人系统提供算力支撑。  该研究成果发表于《科学》期刊上，论文下载链接： https://www.science.org/doi/pdf/10.1126/science.adl1203

2024年4月10日，里昂大学等机构的研究人员在Cell上发表了题为Time-series reconstruction of the molecular architecture of human centriole assembly的文章。 与大多数细胞器组装过程一样，中心粒的生物生成涉及到支持其功能的亚结构元素的有序招募。 为了揭示这一过程，该研究利用膨胀显微镜将 24 种中心粒蛋白质的空间位置与结构特征相关联。对整个人类原中心体组装过程中蛋白质分布的时间序列重建揭示了中心体生物发生步骤的分子结构。研究人员发现，这一过程的起始阶段是一个没有微管的裸车轮的形成。接着，在开花阶段，微管叶片开始组装，同时出现径向分离和车轮的快速增长。在随后的伸长阶段，随着 A-C 连接体的加入，微管蛋白骨架线性增长，随后是内部支架（IS）的蛋白质。通过遵循六个结构模块，研究人员建立了人类中心粒的 4D 组装模型。 总之，这项工作为研究大型大分子的空间和时间组装提供了一个框架。

2024年4月11日，华盛顿大学, HHMI Jay Shendure团队在Cell杂志上发表了题为Chromatin context-dependent regulation and epigenetic manipulation of prime editing的研究。该研究通过建立新的分子生物学方法，阐述了影响PE效率的表观遗传因子，并且开发出基于表观遗传“编辑”从而有效操纵PE效率的新方法。 首先，为了探究PE在不同染色质环境的工作效率，作者建立了一个T7-assisted reporter mapping assay，这个方法可以高效地定位所有随机插入基因组的PE reporter （synHEK3）。通过比较4000多个位点的编辑效率，作者发现PE效率与H3K79me2正相关，而且可以被表观遗传特性有效预测。通过深入分析，发现转录延伸是高效PE的决定因素。 其次，为了研究chromatin context-dependent regulation，即表观遗传环境（cis-chromatin environment）和反式作用因子的相互作用，作者开发了一种基于单细胞测序(sci-RNA-seq3)的技术。通过将该技术运用在PE和pooled genetic screen中，作者可以将细胞受到的遗传干扰和不同染色质环境中的PE响应联系起来，进而发现chromatin context-dependent regulator – HLTF。 最后，作者试图利用操纵编辑位点周围的表观遗传环境来改变编辑效率。通过CRISPRoff降低编辑基因的转录，PE效率能够被显著降低，证明了PE编辑效率和转录的紧密联系。反之，通过CRISPR activation对编辑基因启动子的预激活，PE效率可以被大幅提升。例如，对于基因CREB3L3，一个效率仅为5%的epegRNA在激活基因表达后，可以被提升到66%（16.5x）。作者还证明了此方法对多种细胞环境（K562，iPSCs），所有突变类型都有很好的提升效果。 此工作建立了一系列新的、可以用来研究chromatin context-dependent regulation的分子生物学方法。当运用在基因编辑中，作者发现了调控PE效率的重要因子。这些方法对研究其他chromatin-associated processes都会有广泛意义。

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