杜克大学

心理学家警告:与 AI 聊天可能导致严重心理健康问题

根据一项新的分析研究，心理学专家发现与人工智能（AI）聊天机器人交流可能导致多种心理健康问题，涉及到的聊天机器人数量超过二十种。这项研究由杜克大学的精神病学教授艾伦・弗朗西斯和约翰霍普金斯大学的认知科学学生露西安娜・拉莫斯共同进行，结果表明，AI 聊天机器人可能带来的心理健康危害超出了先前的预期。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney研究人员在2024年11月至2025年7月间，通过查阅学术数据库和新闻文章，采用了诸如 “聊天机器人不良事件”、“聊天机器人造成的心理健康危害” 和 “AI 治疗事件” 等搜索关键词，发现至少有27种聊天机器人与严重心理健康问题相关联。

8/20/2025 11:36:36 AM

AI在线

长思维链里的推理步骤，哪些最关键？三招锁定LLM的「命门句子」

思维链里的步骤很重要，但有些步骤比其他步骤更重要，尤其是在一些比较长的思维链中。找出这些步骤，我们就可以更深入地理解 LLM 的内部推理机制，从而提高模型的可解释性、可调试性和安全性。但是，这些步骤没有那么好找，因为每个生成的 token 都依赖于之前的所有 token，其计算难以分解。

7/9/2025 10:17:00 AM

机器之心

可直接比较潜在新药的性能，杜克大学团队开发新的药物AI模型

编辑 | 白菜叶目前的分子机器学习模型往往将单个分子作为输入，来预测其生物、化学或物理特性。然而，此类算法需要大型数据集，并且尚未针对预测分子之间的性质差异进行优化，限制了它们从较小数据集学习的能力，也限制了直接比较两个分子预期性质的能力。杜克大学（Duke University）的研究人员开发了 DeepDelta，这是一种成对深度学习方法，可以同时处理两个分子，并学习从小数据集中预测两个分子之间的属性差异。在 10 个 ADMET 基准任务中，DeepDelta 方法显著优于两种已建立的分子机器学习算法：定向消

12/6/2023 2:17:00 PM

ScienceAI

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