Wei Han Hung (magic)

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@llmagicll

🐰 Founder @offxstudio 🚀 Prev. CTO & Co-founder at @SPARKFULapp (Fourdesire) 📚 Prev. Adjunct Assistant Professor at NTU

Taiwan شامل ہوئے Kasım 2009
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Prioritize, focus, and persist. 🥦
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老化可能具可逆潛力 🤯🐣 一篇新發表於《Nature Reviews Molecular Cell Biology》的綜述論文,將老化重新定義為「表觀遺傳信息(epigenetic information)的系統性失敗」,而非傳統的「磨損與撕裂」。 簡單來說,這篇論文認為老化就像手機的系統檔案越來越亂、指令讀錯,而不是手機零件真的壞掉。只要把這些「亂掉的檔案」重新整理好,細胞就能找回年輕時的正確工作方式。 未來治療方向可能不再只是「修補損傷」或「減緩老化」,而是直接幫細胞「重置系統」、恢復年輕狀態,從而大幅改變治療老年疾病的方法。
Lifespan@JoinLifespan

A major new paper reframes aging as a systems failure of epigenetic information. Not wear and tear but a software problem. This is what the Information Theory of Aging predicts and, if correct, means aging is reversible. Let's dive in... 🧵

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還得是日本🤖 — 東京大學研發出一款搭載「活皮膚」的機器人臉部模型。 這層皮膚是用人類真皮細胞在實驗室培養出來的活體組織,不僅能自然貼合機器人,還能做出微笑的表情。研究團隊希望未來可應用在醫療(例如燒傷或皮膚損傷修復)、美容醫學,甚至開發出「與真人幾乎無法區分」的仿生機器人。 這是竹內昌治教授團隊的最新成果,他們模仿人類皮膚底下的膠原蛋白纖維結構,開發出「穿孔型錨定」(perforation anchors),讓培養皮膚能牢牢固定又能順暢伸展。 但目前這造型實在太迷因了
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這效果真驚人—AI 動態高斯潑濺🗿 - 4dv.ai 開發的 Animated 4D Gaussian Splatting(動態 4D 高斯濺射)技術,稱其可做出「Hyper Realistic」(超寫實)的動態 3D 效果。 技術核心是把 2D 影片轉成可互動的 4D 體積影片(支援時間軸 + 任意視角),目前還在研究階段,但視覺震撼度極高。 有貓就給讚 👍
Plasmanode@plasma_node

So this company 4vd.ai created animated gaussian splats. Hyper realistic. Meanwhile Nvidia is giving us AI slop filter DLSS

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好好睡覺比什麼都重要 😪 這是 2019 年波士頓大學發表於《Science》期刊的論文成果:全世界第一次用人類 MRI 影像,清楚捕捉並可視化睡眠中腦脊髓液(CSF)像波浪一樣有節奏地沖洗大腦的畫面(紅色代表血流變化,藍色/亮色代表 CSF 流入的脈動) 這段影片最近被廣泛引用和轉載,因為它第一次把「glymphatic system(類淋巴系統)」在人類身上的運作機制,以如此直觀的方式呈現出來。 研究指出,只有在深度非快速動眼睡眠,大腦細胞間隙才會擴大、腦血流暫時減少,讓腦脊髓液大量流入,像洗車一樣把白天代謝產生的老廢物有效沖刷排出。清醒時因為腦部空間被血液填滿,清洗效率極低;一旦睡眠不足或徹夜不眠,這些有害物質就會快速累積。長期下來,更會大幅提高認知衰退與神經退化疾病的風險。
syounan.tansuke@STansuke

《睡眠中に脳脊髄液(CSF)を通じて脳の老廃物を洗い流し排毒を行う、グリンファティックシステム(glymphatic system)の重要性》 以前仮説として紹介しましたが、2019年時点のボストン大学Laura Lewis准教授の研究、人間の睡眠中に脳脊髄液(CSF)が実際に「波状に洗い流す」様子を世界で初めてMRIで可視化(動画)により実証され、この研究以降、グリンファティック研究は爆発的に進み、今や疑いようのないものとなっています。 アルツハイマー病(AD)との関連においてもADの主な病理が脳内に蓄積するアミロイドβ(Aβ)プラークとタウタンパク質との定説通りならば、加齢によるCSF洗浄低下は認知低下の基盤となります。 実際、2025年研究で、健康な高齢者でも睡眠中のCSF流れが有意に減少(脳波slow wave低下) また、1晩の徹夜でも脳内Aβ増加が確認(複数人間試験)。 慢性的睡眠不足はADリスクを20〜30%押し上げる疫学データも。 ボストン大の研究の核心は、これらが睡眠中だけ効率的に洗い流されることを人間で初めて視覚化した点にあります。 覚醒時、脳神経活動が活発で血液が脳を満たすため、CSFが入るスペースがほとんどなく、洗浄効率が低い(Aβが日中蓄積しやすい) 深いノンレム睡眠時、脳波の「遅い波(slow waves)」が発生 → 血流が一時的に減少 → 脳細胞間隙が広がる → CSFが数秒周期の波となって大量流入(赤→青の脈動としてMRIで見える) これによりAβ・タウなどの有害老廃物が物理的に「押し流され」排出されるといった具合です。

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Meta AI 發表了 TRIBE v2 (aidemos.atmeta.com/tribev2/)能預測人類大腦對視覺、聲音與語言刺激的反應— 🧠 一個三模態基礎模型,來自 700 多位受試者、500 多小時的 fMRI 腦部掃描,主打 zero-shot 能力,不必重新訓練,就能對新的人、新語言與新任務做出預測。更重要的是,Meta 這次不只發表論文,也同步釋出模型、程式碼與互動 demo,讓這項研究不只是概念展示,而是能被研究社群直接拿來使用的開放科學成果。 這裡的「預測大腦反應」並不是讀心術(mind-reading),不是能夠預測你在想什麼,而是可量測的腦活動模式,比方說你播放一段音樂影片,模型不是在猜你喜不喜歡,而是在估計:視覺皮質、聽覺皮質、以及一些和語言或高階理解相關的區域,會不會被帶動、強度大概多高。然後把這個預測,拿去跟真正受試者的 fMRI 掃描做比對。
AI at Meta@AIatMeta

Today we're introducing TRIBE v2 (Trimodal Brain Encoder), a foundation model trained to predict how the human brain responds to almost any sight or sound. Building on our Algonauts 2025 award-winning architecture, TRIBE v2 draws on 500+ hours of fMRI recordings from 700+ people to create a digital twin of neural activity and enable zero-shot predictions for new subjects, languages, and tasks. Try the demo and learn more here: go.meta.me/tribe2

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直接借用 Apple AirDrop 的 AWDL 協議(Apple Wireless Direct Link),讓你可以用多台 MacBook 一起訓練模型,完全不需要路由器、雲端、任何設定。 grove 是一個專為 Apple Silicon(M 系列 MacBook) 打造的開源分散式訓練函式庫。它直接利用 Apple 裝置內建的 AWDL 協議(也就是 AirDrop 背後的那個無線直連技術),讓附近的多台 MacBook 能自動互相發現並建立點對點連線。
Swarnim Jain@swar_ja

I trained models across MacBooks using Apple's AirDrop protocol. grove is a distributed training library for Apple Silicon. Devices discover each other over AWDL, a direct radio link. If there's a shared WiFi network it upgrades to that for speed, otherwise everything goes over the direct link. No router, no cloud, no setup. grove start