AI 从自拍照预测癌症生存率：Mass General Brigham 用 4000 万张面部图像训练模型

早上好，科技爱好者们。你的医疗未来有多少写在脸上？

麻省总医院布莱根和妇女医院（Mass General Brigham）的研究人员用 4000 万+张面孔训练 AI，仅凭一张自拍照就能估算生物学年龄和癌症生存风险。但下一步的考验是，它是否真的能改善医疗。

还有：苹果即将揭晓下一个重磅产品，日本则着手将火星卫星的一块碎片带回地球。

今日科技速览：

自拍照或可帮助预测癌症生存率
日本正在追寻火星卫星之谜
苹果为触屏 Mac 定下发布日期
Meta 揭开 Prometheus 的神秘面纱

最新动态

医疗科技

🤳🏽 自拍照或可帮助预测癌症生存率

图片来源： Mass General Brigham

速览：自拍照可能成为肿瘤学的下一个医学线索：麻省总医院布莱根和妇女医院的研究人员刚刚开发出 AI 工具，仅凭一张面部照片即可估算生物学年龄和癌症生存风险。

详情：

FAHR-Face 在超过 4000 万张面部图像上训练而成，为估算生物学年龄和直接预测生存率分别驱动独立模型。
在一个约 4000 名患者的测试组中，评分 0.9–1 的患者有 53% 在 90 天内死亡；而在评分 0–0.1 的患者中，这一数字为 2%。
在 3.8 万+名放疗患者中，看起来比实际年龄老 5 岁以上，意味着在约 4 年的随访期内死亡风险高出 21%。
生存模型重点关注眼睛下方和鼻梁周围的区域；年龄模型则强调面部褶皱、额头和太阳穴。

意义所在：癌症治疗部分取决于一个难题：患者还剩多少时间？一张照片可以为医生提供另一条线索，或许有助于指导治疗的激进程度。下一个难关是证明这些预测不仅仅是预测结果，而是真正有助于改善医疗。

太空科技

🔴 日本正在追寻火星卫星之谜

图片来源：NASA/JPL-Caltech/亚利桑那大学（火卫一）

速览：日本发射了一项耗资 5.78 亿美元、为期五年的任务，旨在带回火卫一（Phobos）——火星最大卫星——的一块碎片，并弄清它究竟是一颗被捕获的小行星，还是一场古老行星碰撞的残骸。

详情：

MMX 探测器于当地时间 10 月 20 日搭乘日本 H3 火箭发射升空，预计 2027 年 8 月抵达火星，样本计划于 2031 年返回地球。
法德联合研制的 Idefix 将在火卫一上勘测约 100 天，在不足地球千分之一的引力下导航，以帮助确定安全的着陆点。
MMX 将在 2029 年尝试最多两次着陆，使用取芯装置和氮气驱动的采样器收集至少 10 克物质。
中国计划在 2031 年送回火星样本，而 NASA 仍在权衡如何取回其毅力号火星车采集的样本。

意义所在：MMX 或许能完成 1988 年发射的两艘苏联探测器和俄罗斯 2011 年的福布斯-土壤（Phobos-Grunt）任务未能实现的目标。火卫一表面预计既有其自身物质，也有撞击碎片以及从火星喷射出的碎片，因此即便只有 10 克，也可能有助于解开火星卫星的形成之谜。

苹果

💻 苹果为触屏 Mac 定下发布日期

图片来源：Apple

要闻速览：Apple 将于 10 月 28 日在洛杉矶举办本月第二场发布会——标语为 “Pro and tell”，据 Bloomberg 报道，主角是首款触控屏 MacBook Pro。

细节：

预计配备 OLED 触控屏、并首次搭载灵动岛的 14 英寸和 16 英寸 MacBook Pro 将搭载 M5 Pro 和 M5 Max 芯片。
Bloomberg 的 Mark Gurman 仍预计新机型会“明显更轻”，不过近期的报道已让人们对更纤薄设计的期待降温。
全新升级的 iPad mini 预计将采用 OLED 显示屏，并将前置摄像头移至横向边缘。
“Pro and tell” 发布会将于太平洋时间上午 10 点开始，此前 Apple 已于 10 月 13 日发布了智能家居产品；产品阵容尚未确认。

重要性：Steve Jobs 在 2010 年称竖向触控屏“人体工学上糟糕透顶”，而 Craig Federighi 在 2025 年 6 月仍称 iPad 是“终极触控设备”。传闻中的触控屏 MacBook Pro 将逆转 16 年的抵制，同时带来该笔记本自 2021 年以来的首次重大重新设计。

⚡ Meta 揭开 Prometheus 的引擎盖

图片来源：Meta

要闻速览：Meta 表示，其位于俄亥俄州的吉瓦级 AI 超级集群 Prometheus 第一阶段已完成。其工程文档读起来像是一份让数十万芯片协同工作的生存指南。

细节：

Prometheus 将数十万块 Nvidia 芯片连接在普通建筑和防风暴帐篷中，Meta 计划将数量增至约 100 万块。
在 2025 年年中的最糟糕时期，该集群每 8000 块 GPU 每天会出现约 1000 次中断。Meta 和 Nvidia 花了一年时间将这一数字降低了 99%。
每个装有 72 块芯片的机架只运行 64 块，保留 8 块备用，因此芯片故障时会被替换，而不会中断训练。
暂停/恢复训练可能在几秒内使功耗波动数十兆瓦，因此 Meta 用软件限制 GPU 功耗，并用电池吸收峰值。

重要性：每次中断都会消耗 Meta 已经付费购买的算力时间。减少这些损失能为它腾出更多训练和实验的空间——而这些经验现在正被纳入 Hyperion。随着集群规模越来越大，维持其运转的工程师在决定 AI 竞赛节奏方面可能拥有越来越大的话语权。

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回头见，

Rowan、Zach、Shubham、Jennifer 和 Nate —— The Rundown 编辑团队