中关村发展集团副总经理张金辉介绍，该平台可提供从芯片设计到产品落成的全周期关键测试验证服务，将助力企业科技创新和成果转化，为北京市打造国际一流的集成电路产业生态环境贡献重要力量

近年来，中德科学家紧密合作，推动大麦研究国际协作迈上了新台阶。由于大麦具有适应性广、抗逆性强的特点，在全球得以广泛种植。

周文彬表示，本次大会将有助于加强中德在大麦学术研究和产业应用方面的交流与合作，为国际大麦研究的协作助力。在中国，大麦有着悠久的栽培历史，可追溯至大约4000年前。在啤酒工业历史悠久的德国，大麦的重要地位毋庸置疑。4月23日24日，在由中国农业科学院作物科学研究所与德国莱布尼茨植物遗传与作物育种研究所（以下简称双方）联合主办的大麦对气候多样性的适应机制学术研讨会暨国际大麦适应性学术报告会上，中国农业科学院作物科学研究所所长周文彬表示。这些研究成果有效地带动了我国大麦基础研究的发展，提高了我国大麦研究群体的国际影响力。

大麦对气候、逆境胁迫等环境适应性的重要基因和形成机制也得到了深入的发掘和解析，为定向育种改良奠定了基础。大麦，是全球第四大禾谷类作物。科学家一直以来并不确定永久冻土地区是否已经成为温室气体的净排放地。

该地区同期还排放了甲烷，以及每年排放300万吨氮，其中部分以一氧化二氮的形式排放，这是一种更强大的温室气体。此前研究通常依赖卫星数据或机器学习技术，但团队汇编了200个地点的地面排放观测结果，并将其外推到植物和湿度相似的地区，得出了上述结论prasinezumab是首个被设计用来与聚集的-突触核蛋白结合并使其降解的实验性治疗单克隆抗体。该抗体在PASADENAII期临床试验的316名帕金森病早期患者中进行了测试，没有发现对疾病发展有实质性影响。

在接受治疗的进展较慢的亚组中没有观察到这种效果。研究人员表示，后期仍需开展更多研究确定其在疾病进展较慢的患者使用更长疗程后是否有效。

《自然医学》16日发表一项对大规模II期临床试验数据的探索性分析显示，单克隆抗体prasinezumab能减少快速发展型帕金森病患者的运动退化迹象。不过，受试者的疾病进展具有高度变异性。帕金森病目前没有疾病修饰疗法，这种神经退行性疾病的特点为运动和非运动症状都会随时间推移而恶化。大脑内-突触核蛋白的聚集是帕金森病的一个特征，已有多项临床前研究发现这种病理症状是推动疾病发展的一个关键因素。

瑞士巴塞尔的罗氏研究中心团队分析了此次II期临床试验中运动症状进展较快的4个预先指定的亚组的潜在效果发现，相较于使用安慰剂患者的运动症状，prasinezumab能在治疗52周后缓解所有进展较快亚组的运动症状退化不过，受试者的疾病进展具有高度变异性。该抗体在PASADENAII期临床试验的316名帕金森病早期患者中进行了测试，没有发现对疾病发展有实质性影响。大脑内-突触核蛋白的聚集是帕金森病的一个特征，已有多项临床前研究发现这种病理症状是推动疾病发展的一个关键因素。

prasinezumab是首个被设计用来与聚集的-突触核蛋白结合并使其降解的实验性治疗单克隆抗体。研究人员表示，后期仍需开展更多研究确定其在疾病进展较慢的患者使用更长疗程后是否有效。

在接受治疗的进展较慢的亚组中没有观察到这种效果。瑞士巴塞尔的罗氏研究中心团队分析了此次II期临床试验中运动症状进展较快的4个预先指定的亚组的潜在效果发现，相较于使用安慰剂患者的运动症状，prasinezumab能在治疗52周后缓解所有进展较快亚组的运动症状退化。

《自然医学》16日发表一项对大规模II期临床试验数据的探索性分析显示，单克隆抗体prasinezumab能减少快速发展型帕金森病患者的运动退化迹象。帕金森病目前没有疾病修饰疗法，这种神经退行性疾病的特点为运动和非运动症状都会随时间推移而恶化收集数据走捷径英国《泰晤士报》近日刊文指出，科技巨头一直在走捷径为其AI系统收集训练数据。OpenAI总裁格雷格布罗克曼甚至亲自参与了所使用视频的收集。实际上，OpenAI员工知道这样做会涉足法律灰色地带。生成式AI的迅速兴起引发了一场全球性的高质量数据竞赛。

《商业内幕》网称，目前，谷歌、OpenAI和其他科技公司正在辩解，认为将受版权保护的内容用于AI模型训练是合法的，但监管机构及法院尚未对此作出裁决。OpenAI和微软回应称，这属于合理使用，或者说是版权法允许的，因为他们为了不同的目的而改造了这些作品。

然而，高质量数据短缺以及部分领域封闭式的数据生态似乎成为AI发展的掣肘。但他们无视既定政策，蓄意改变规则，并试图规避版权法。

但有研究认为，合成数据最终将让AI自食其果。据人工智能研究机构Epoch称，科技公司最快将于2026年耗尽互联网上的高质量数据。

包括微软、OpenAI在内的公司正在把大模型生成的结果，也就是所谓的合成数据，喂给参数更小的模型。《纽约时报》称，与OpenAI一样，谷歌也转录了YouTube视频，为其AI模型收集文本，这可能侵犯了视频创作者的版权。这些公司使用数据的速度超过了产生数据的速度。当OpenAI首席技术官米拉穆拉蒂被问及该公司是否使用YouTube视频来训练Sora时，她表示并不确定。

去年，超过1万个贸易团体、作者、公司和其他人士向美国版权局提交了有关AI模型使用创意作品的意见。最大的谜团在于，OpenAI如何访问足够多的YouTube视频来完成这项工作。

该公司打算采取一些措施，例如支付图书许可费用，甚至直接收购一家大型出版商。这些科技公司的处境似乎十分窘迫。

此番动机意图明显，即允许AI对来自谷歌文档中公开可用文档的数据以及上传到谷歌地图的餐馆评论等其他材料进行训练。美国电影制作人、前演员及作家贾斯汀贝特曼告诉版权局，AI模型在未经许可或付费的情况下获取了其作品内容。

美国《商业内幕》网报道称，YouTube在其官网明令禁止独立于其之外的应用程序使用其视频内容。但随着AI发展，现有互联网信息量的不足、高质量文本数据的匮乏以及科技巨头优质数据的垄断，都可能导致AI养分不足。面临数据瓶颈对于科技公司来说，庞大的数据肥料是生成式AI的核心养分，也是大模型发展的必争之地。Meta也曾作出以隐私为中心的变革，因此它使用消费者数据的方式显然也受到了限制。

她称，这是美国最大的盗窃案。唯有足够的数据才能指导技术即时生成与人类创作相似的文本、图像、声音和视频，实现系统创新。

Meta同样也遇到了训练数据可用性限制。但OpenAI依然认为这是合理的，最终获得了超过100万小时的转录视频。

然而，在这个新领域中，关于什么是合法的、道德的，没有明确规定。OpenAI开发了一款名为Whisper的语音识别工具，可将YouTube视频中的音频文件转录为纯文本文档，从而创建一个口语对话数据源，帮助训练其下一代基于文本的GPT-4算法。