摘要：Med-Gemini-3D能够为CT扫描生成报告，这比标准X光成像复杂得多。在此示例中，Med-Gemini-3D的报告正确地包含了原始放射科医生报告中遗漏的一处病变（用绿色标出）8. 合作科学AI离不开多领域协作，公共和私营部门的合作尤为关键。从数据集创建到
Med-Gemini-3D能够为CT扫描生成报告，这比标准X光成像复杂得多。在此示例中，Med-Gemini-3D的报告正确地包含了原始放射科医生报告中遗漏的一处病变（用绿色标出）8. 合作科学AI离不开多领域协作，公共和私营部门的合作尤为关键。从数据集创建到成果共享，这种合作贯穿项目全程。比如，AI模型设计的新材料是否可行，需要资深材料科学家的评估；DeepMind设计的抗SARS-CoV-2蛋白质，能否如预期结合目标，也需与克里克研究所合作进行湿实验验证。甚至在数学领域，FunSearch解决Cap Set问题，也得益于数学家Jordan Ellenberg的专业指导。鉴于工业实验室在推动AI发展中的核心作用，以及对丰富领域知识的需求，公共与私营部门的合作在推动科学AI前沿发展方面的重要性将日益凸显。为此，必须加大对公私合作的支持，比如为大学和研究机构与企业的联合团队提供更多资金。但合作不简单。各方需尽早就目标和关键问题达成一致：研究成果归属、是否发表论文、数据和模型是否开源、适用的许可协议等，都可能引发争议。这些分歧通常反映了双方不同的激励，但成功合作往往建立在清晰的价值互换之上。比如，AlphaFold蛋白质数据库能覆盖200万用户，正是因为结合了我们的AI模型与EMBL-EBI的生物数据管理专长。这种优势互补式合作，不仅高效，还能让AI潜力最大化。参考资料：https://deepmind.google/public-policy/ai-for-science/https://x.com/_jasonwei/status/1861496796314493376 来源：小顾科技讲堂
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