贺建奎称已在北京新建实验室，并正在招收实习学生；被引3000余次的“羟氯喹治新冠”研究正式撤稿
· 人物
贺建奎称已在北京新建实验室，并正在招收实习学生
贺建奎在社交媒体上表示自己正在招收实习学生（图片来源：@Jiankui_He via X）
近期，曾因“基因编辑婴儿”事件被判入狱的贺建奎频频在社交媒体 X 上发布自己建立新实验室的动态。贺建奎自称，他已经在北京建立了新的实验室，且正在招收实习学生。
根据贺建奎的社交媒体动态，9 月 19 日，贺建奎表示，自己想换个地方继续进行罕见病和阿尔茨海默病相关基因编辑研究；9 月 27 日，贺建奎表示自己离开三亚到了北京；10 月 1 日，贺建奎表示自己在北京租了一间小办公室；10 月 18 日，贺建奎发布了自己北京新实验室的照片；11 月 13 日，贺建奎发布了一张自己在北京新实验室的照片；11 月 15 日，贺建奎表示自己的实验室正在招实习学生；11 月 16 日，贺建奎发布了一段其北京实验室的视频；11 月 18 日，贺建奎发布了一张与美国密歇根州立大学理论物理学教授 Stephen Hsu（曾于 2021 年因支持基因改造人类失去该校副校长职务）的合影，称该教授访问了他的实验室；11 月 26 日，贺建奎表示自己的目标是在北京建立一个生物医学研究所。
· 撤稿观察
被引 3000 余次的“羟氯喹治新冠”研究正式撤稿，为被撤论文中引用数第二高
据《自然》新闻（Nature News）消息，当地时间 12 月 17 日，由法国马赛地中海传染病医疗和教学研究所 (IHU) 的微生物学家迪迪埃·拉乌尔（Didier Raoult）领导的关于廉价抗疟药羟氯喹治疗新冠的研究论文，现因伦理审批问题和数据可靠性质疑被正式撤稿。该论文于 2020 年 3 月 20 日发表在《国际抗菌剂杂志》（International Journal of Antimicrobial Agents）。根据 Web of Science 的数据，该论文在四年半的时间里已被引用近 3400 次，是被引用次数最高的新冠相关撤稿论文，也是被引用次数第二高的撤稿论文。
据悉，2020 年 3 月 16 日，拉乌尔发布预印本论文，称联合使用羟氯喹和阿奇霉素降低了 20 名参与者的新冠病毒载量，4 天后该研究被发表见刊。“羟氯喹治新冠“因而被多国媒体大肆报道，甚至得到时任美国总统特朗普的推崇，包括美国在内的几个国家都批准其用于新冠治疗。然而，研究方法的缺陷和伦理问题随即引发广泛批评，包括伦理审批时间表不明确，以及对照组和治疗组并非随机分配。后续研究也证实羟氯喹对新冠无显著疗效，6 名接受该药物治疗的患者中，1 人死亡，3 人被转移到重症监护室。拉乌尔未对撤稿发表任何意见，但仍有 5 位论文作者对撤稿表示质疑，并坚持研究结果的可信性。截至目前，IHU 共有 32 篇论文被撤稿，其中 28 篇由拉乌尔撰写，另有 230 篇论文被标注为值得关注。批评者指出，这些问题不仅损害了科学诚信，也延误了真正有效的新冠治疗方案的开发进程。（《自然》新闻）
· 海外学界
英国主要公共资助机构计划不再持续资助大学主办研究单位，遭 400 余名科学家联名反对
据《科学》新闻（Science News）消息，近日，400 余名科学家联名签署公开信，反对英国医学研究理事会（MRC，英国唯一政府性医学研究基金会，也是英国医学研究的主要公共资助机构）的资金改革计划，因为该计划可能威胁多所老牌大学研究单位生存。此前，MRC 曾于2022 年 7 月宣布改变资助模式，结束对大学主办研究单位的长期滚动资助，转而将大量资金投入新的卓越研究中心（CoREs），以期在未来 14 年中解决特定挑战，如基因疗法等。
据悉，许多科学家曾寄希望于新的英国政府能推翻 MRC 的计划。然而，新的英国政府于今年 7 月出炉后，其科学大臣帕特里克·瓦兰斯（Patrick Vallance）于今年 10 月在英国议会中为 MRC 的资金改革计划辩护，因而遭致众多科学家反对。尽管各单位原则上可以使用 CoREs 和其他资助，但许多科学家仍担心该举措会导致许多研究机构关闭。而且，CoREs 拨款覆盖的员工费用较少，并且不支持部门的基础设施，其规模也较小。由于 CoREs 主要关注以应对现实世界挑战为目标的科研项目，且有时间限制，反对者认为这是目光短浅的表现，称其将对不符合这一特性的基础研究产生负面影响。MRC 方面表示，这些改变对于进行“变革性”生物医学研究是必要的，并声称新系统将保持总体资助水平不变，建议研究部门从大学赠款等其他来源寻求工资支持。（《科学》新闻）
· 人工智能
开源生成式物理引擎 Genesis 发布，速度比现实世界快 43 万倍，可生成 4D 动态世界
据 Ars Technica 网站消息，当地时间 12 月 19 日，美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）联合其他 20 多所研究实验室开源发布了生成式物理引擎 Genesis。据悉，Genesis 专为通用机器人、具身 AI 和物理 AI 应用而设计，是迄今最快的物理引擎。此外，Genesis 能生成 4D 动态与物理世界，即随时间变化的 3D 世界。
据悉，Genesis 能使机器人在模拟现实中的任务练习速度比现实世界快 43 万倍，这意味着用于操控机器人的神经网络可以在仅仅几个小时的时间内，花费相当于数十年的虚拟时间学习如何拾取物体、行走或操控工具，比现有的 GPU 加速机器人仿真器的速度高出了 10～80 倍。Genesis 同时具备多种功能：它是一个通用物理引擎，能从头模拟各种材料和物理现象；同时，它也是一个强大且快速的照片级真实感渲染系统；Genesis 还是一个生成性数据引擎，能将用户提示的自然语言描述转化为各种数据模态；最后，Genesis 的前端界面和后端物理引擎均为原生开发，并全部使用 Python 语言，是一个轻量级、超快速、使用 Python 语言且用户友好的机器人仿真平台。（Ars Technica）
认知测试显示，几乎所有顶尖 AI 聊天机器人都“患有”轻度认知障碍
近日，一项发表于《英国医学杂志》（The BMJ）圣诞特刊的研究显示，几乎所有顶尖的大语言模型（包括 ChatGPT 4、ChatGPT 4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.0 和 Gemini 1.5）都显示出了轻度认知障碍的迹象。
研究团队使用蒙特利尔认知评估（MoCA）测试评估了一系列主流聊天机器人的认知能力。MoCA 是一种广泛用于检测认知障碍和早期痴呆迹象的测试，通常针对老年人。该测试通过一系列短小的任务和问题，评估被测者的注意力、记忆、语言、视空间技能和执行功能等。测试满分为 30 分，26 分及以上被视为正常范围。研究结果显示，ChatGPT 4o 取得了最高分（26分），其后是 ChatGPT 4 和Claude（各25分），而 Gemini 1.0 得分最低（16分）。所有大语言模型在视空间技能和执行任务方面均表现不佳，Gemini 还未能完成延迟回忆任务。对于其他大多数任务，包括命名、注意力、语言和抽象能力上，所有大语言模型均表现良好。尽管人脑与大语言模型之间存在本质区别，但研究人员仍然指出，大语言模型在视觉抽象和执行功能上的能力普遍不足，这可能阻碍其在临床环境中的应用。（《英国医学杂志》）