英國每八位女性中就有一位受到乳腺癌的影響，早期檢測至關重要。 ⚕️ 我們在 @NatureCancer 的最新研究顯示，AI 如何加強乳腺癌的早期檢測工作。在與 @imperialcollege 和 @NHSuk 的研究中，我們的實驗性研究基於 AI 的篩查系統識別出 25% 更多的「間隔癌症」——這些案例通常會被傳統篩查漏掉——同時將篩查工作量減少了約 40%。 該研究的關鍵發現在此線程中🧵⤵️

為了推進基礎 AI，我們必須解決持續學習和災難性遺忘。我們團隊的新研究介紹了嵌套學習（NL），這是一種將機器學習模型視為嵌套優化問題系統的範式。 這種方法統一了架構和優化，為學習創造了更深的計算能力。這是朝著創建具有持續學習能力的模型邁出的重要一步，這種能力在人的大腦中可見。 更多內容請參閱 Vahab Mirrokni 和 Ali Behrouz 的博客： 閱讀 NeurIPS 2025 論文：

轉向設備內 AI 需要更高的隱私標準。我們推出了可證明的私密洞察（PPI），以便開發者能夠對 GenAI 功能進行必要的分析，並有可驗證的保證，確保原始用戶數據從未被暴露。這個系統是負責任地構建 AI 的核心組件。 PPI 在受信執行環境（保密聯邦分析）內使用開源的 Gemma LLM 來對非結構化數據進行分類並推導洞察。只有聚合的、差異隱私的統計數據會離開安全環境。我們已經發布了代碼，以允許外部驗證端到端的隱私保證。 閱讀更多關於其在 Recorder 中的部署以及 Artem Lagzdin 和 Daniel Ramage 的藍圖： 預印本：