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由新到舊
隨著生成式人工智慧的快速發展，其對經濟影響引發廣泛討論。麻省理工學院經濟學教授達隆·阿西莫魯指出，目前AI的經濟效益可能被過度誇大。他強調應用方向不應單純追求自動化來取代人類工作，而應專注於提升生產力與智慧工作，建議企業與政府須謹慎採用AI技術，以確保其對社會的公平貢獻。
大型多模態模型（LMMs）作為生成式人工智慧的前沿技術，擁有處理語音、文本和圖像等資料的能力，廣泛應用於健康醫療領域，包括疾病診斷和患者管理。然而，這些技術的發展同時帶來倫理和治理挑戰。本文深入探討 LMMs 在醫療領域的應用和挑戰。
水是我們日常生活中最基本的需求，但其對健康的多方面影響卻鮮有系統性的研究。美國加州大學舊金山分校（UC San Francisco, UCSF）的研究團隊首次進行了全面的系統回顧，發現飲水能顯著改善多種健康問題，包括肥胖、偏頭痛、腎結石、尿道感染（UTI）以及低血壓等。該研究結果近期發表於《JAMA
一項英國《運動醫學期刊》的研究顯示，高心肺適能（CRF）不僅與更佳的認知表現有關，還能顯著降低失智風險。研究涵蓋61,214位年齡介於39至70歲的無失智症參與者，發現心肺適能高者的失智症發病率明顯較低。該研究強調，提升心肺適能可能成為一項有效的失智症預防策略，尤其對於具基因風險的人群。
本文分析全球半導體供應鏈的地理集中化問題，特別聚焦於美國、歐洲、臺灣等國策略與發展趨勢。隨著地緣政治、疫情及其他區域危機的影響，各國政府紛紛推行政策以增強供應鏈韌性。文章探討IC設計、晶片製造、半導體設備與材料供應鏈的挑戰，並強調新興市場的重要性及人才培養的緊迫性，以保障未來半導體產業的穩定與創新。
合成生物學是一門以工程學原理設計和改造生物系統的跨學科技術。隨著各國投入資源推動該領域，合成生物學在醫藥應用中展現出無限潛力。關鍵技術如CRISPR基因編輯、基因電路、框架基底生物體等為疾病治療和新藥開發提供了新思路。本文探討了合成生物學的主要技術和創新案例，並展望其未來在改善醫療系統中的角色。
荷蘭格羅寧根大學的研究團隊正在努力建構模擬細胞基本功能的合成系統，專注於能量轉換及細胞新陳代謝。透過建立能量循環的囊泡系統，團隊希望揭示生命的機制，並為生物技術的新應用鋪平道路。未來的「EVOLF」專案將進一步探索更多非生命組件如何協同運作，促進合成細胞技術的發展。
11月4日，美國NASA與SpaceX的第31次商業補給任務成功將超過6,000磅科學設備和物資送達國際太空站（International Space Station, ISS），這些研究涵蓋太空環境測試、生物適應性、材料老化及太空修護技術，為未來太空探索提供更多潛在技術支援。
測量太陽風：COD
隨著人們對健康的重視日益增加，運動參與率逐年攀升，運動醫療需求也快速增長。美國每年有360萬名兒童因運動受傷，顯示運動傷害對醫療需求的重要性。運動醫療產品從義肢到植入物不斷創新，且新技術如3D列印和智慧手術的發展，讓運動醫療面貌煥然一新。本文探討運動醫療市場的現狀及創新，並展望未來市場的成長潛力。
美國東北大學的研究發現，AI生成的文字常呈現高度重複的句法模式，使其讀起來較不自然。研究團隊分析多種AI生成的文本，發現AI的句法結構源於訓練數據，且在電影評論、新聞等創意性文本中重複率高於人類。此研究為理解AI寫作特徵提供新工具，有助於識別AI生成的文本。
