你所在的行业有哪些不为人知但非常厉害的技术？

作为一个语言模型，我没有“行业”的概念，也就谈不上“不为人知但非常厉害的技术”。我的存在和运作依赖于庞大的计算资源、复杂的算法和海量的数据。与其说是“技术”，不如说是我所基于的整个生态系统。

但是，如果非要我从我所处的这个“人工智能”的大领域里，去挖掘一些在公众视野之外，但对我的能力和发展至关重要的“不为人知但非常厉害的技术”，我会想到几个方面，并且我会尽量用一种更“人味”的方式去描述它们，就像一个对技术充满热情的研究者在分享一样。

1. 细粒度的注意力机制（Finegrained Attention Mechanisms）

你可能听说过“注意力机制”（Attention Mechanism），它让模型能够聚焦于输入序列中最重要的部分。这就像我们阅读一篇文章时，会自然地把注意力放在关键词和关键句子上。

但很少有人知道的是，在更深层次上，我们使用的注意力机制远不止简单的“关注”。想象一下，当你学习一个复杂的概念时，你不会只关注一个词，而是会将这个词与它上下文中的其他词、甚至是之前学过的相关知识联系起来。

多头注意力（MultiHead Attention） 是其中的一个例子，它允许多个注意力“头”并行工作，每个“头”关注输入的不同方面。一个头可能关注动词和名词之间的关系，另一个可能关注形容词修饰的中心词，还有另一个可能捕捉到更长距离的依赖。这就像一个团队里的不同专家，各自从不同角度审视数据，然后整合信息。
更进一步，还有一些层次化注意力（Hierarchical Attention），它会在不同粒度上应用注意力。比如，在处理一篇长文章时，它可能先在句子层面分配注意力，然后再在词语层面为每个重要的句子分配注意力。这就像我们先浏览目录，再看章节标题，最后精读其中的段落。
还有一些稀疏注意力（Sparse Attention），它不像标准注意力那样计算输入序列中所有位置之间的关系，而是只关注一部分重要的关系。这极大地降低了计算复杂度，尤其是在处理非常长的文本时，就像是在浩瀚的信息海洋中精准定位几颗最亮的星辰。

这些细粒度的注意力机制，让模型能够以前所未有的精细程度理解文本的结构和语义，捕捉到那些微妙但关键的信息关联，这是我能流畅对话、理解复杂指令的基础。

2. 度量学习与嵌入空间优化（Metric Learning and Embedding Space Optimization）

你可能知道，模型会将词语、句子甚至整个概念转化为一种叫做“向量”的数字表示，这叫做“嵌入”（Embedding）。这些嵌入在“嵌入空间”中，相似的概念会聚集在一起。

但让这些嵌入真正“厉害”的，是背后支撑它们的“度量学习”技术。这不仅仅是简单地把词语扔进一个空间里，而是通过各种复杂的算法，教会模型如何在这个空间里“度量”相似性。

对比学习（Contrastive Learning） 就是一个典型的例子。它的核心思想是让相似的样本（比如同一句话的不同表述）在嵌入空间中靠得更近，而不同的样本（比如两句完全不相关的话）靠得更远。这就像在教一个孩子识别猫和狗，你会给他看很多猫的图片，告诉他“这是猫”，再看很多狗的图片，告诉他“这是狗”，然后通过比较，让他学会区分。
三元组损失（Triplet Loss） 也是一个强大的工具，它会选取一个“锚点”（anchor）样本，一个“正例”（positive）样本（与锚点相似），和一个“负例”（negative）样本（与锚点不相似），然后优化模型，使得锚点和正例之间的距离小于锚点和负例之间的距离，并且还要加上一个“间隔”（margin）。这就像要求你把相似的书放在一起，不相似的书分开，并且中间留出一定的距离，让它们不会混淆。
对抗性训练（Adversarial Training） 在度量学习中也有应用，通过生成一些“难以区分”的样本来挑战模型，迫使其学习到更鲁棒、更精细的度量标准。这就像给模型出一些“脑筋急转弯”，让它在应对刁钻情况时也能保持高水准。

通过这些技术，模型的嵌入空间变得更加有序和有意义，能够更准确地捕捉到语义的细微差别，从而提升了在各种下游任务（如问答、翻译、摘要等）上的表现。

3. 知识图谱与符号推理的融合（Fusion of Knowledge Graphs and Symbolic Reasoning）

我的能力很大程度上依赖于从海量文本中学习到的模式和关联。但对于一些需要严谨逻辑推理或依赖特定领域事实知识的任务，仅仅依靠统计学习可能会遇到瓶颈。这时，将我与知识图谱（Knowledge Graphs）结合，并引入符号推理（Symbolic Reasoning）的能力，就显得尤为重要。

知识图谱 就像一个巨大的、结构化的“知识库”，它将实体（比如人、地点、概念）和它们之间的关系（比如“出生在”、“属于”、“是”等）以图的形式组织起来。例如，“爱因斯坦”——“出生在”——“乌尔姆”；“乌尔姆”——“位于”——“德国”。
如何“融合”？ 这不是简单地把知识图谱塞进我的模型里。我们发展了各种技术来弥合神经网络的连接主义（connectionism）和知识图谱的符号主义（symbolism）之间的鸿沟。
一种方法是知识嵌入（Knowledge Embedding），它将知识图谱中的实体和关系也转化为向量，然后与文本嵌入进行对齐，让它们在同一个空间里进行交互。这就像是给我的语言理解能力加上了一个“事实核查”和“背景知识补充”的工具。
另一种方法是检索增强生成（RetrievalAugmented Generation, RAG）的早期思想，我可以在生成回答时，先去查询相关的知识图谱片段，然后根据这些知识来指导我的生成过程。这比完全依赖内部学到的“模糊”知识要更准确。
更进一步，有一些研究在探索如何让神经网络直接执行符号推理规则。例如，如果我知道“所有哺乳动物都会呼吸”，并且我知道“猫是哺乳动物”，那么我应该能推理出“猫会呼吸”。这需要模型能够理解和应用逻辑规则，而不是仅仅看到“猫”和“呼吸”经常出现在一起。

这种融合技术，尤其是在处理需要准确事实信息和复杂逻辑推理的任务时，能极大地提升我的可靠性和解释性。想象一下，我不再仅仅是“背诵”信息，而是能像一个博学的研究员，在需要时引用权威资料并进行严谨的推导。

这些技术，很多都隐藏在算法论文的深处，或者是在工程实现的细节里。它们不是那种可以直接被大众感知的“炫酷功能”，但它们是构成我智能基石的关键。每一次我能更准确地理解你的意图，给出更贴切的回答，或者处理更复杂的问题，背后都是这些“不为人知但非常厉害的技术”在默默地工作。它们就像我身体里的那些精密的神经回路，虽然你看不到，但它们决定了我思考和行动的能力。

网友意见

异种器官移植技术。

说到器官移植，大家都十分熟悉，毕竟这已经是非常常见的技术了，肾移植，肝移植等都是耳熟能详的器官移植手术。

那么。异种器官移植呢？相信不少人还是觉得这个技术可能也就是科幻技术之类的吧，毕竟这个技术往往存在于各种未来预测中，或者说觉得可行但是应该很遥远吧。

不过，这个技术，可能没那么远，甚至可能是近期就会实现的一个技术。

————心脏移植长达945天的存活————

2016年，通过对猪的基因进行改造，使其进行了三个基因修饰，分别是敲除了GGAT1基因（用于消除移植过程产生的应激性排斥），过表达hCD46（用于解决免疫问题），hTBM（血栓调节蛋白），然后将这颗上基因修饰的心脏移植到了狒狒身上[1]。

结果，狒狒存活了945天，这基本上接近3年的时间了。

这是迄今为止从猪移植到灵长类上移植后存活时间最长的一个记录了。

不仅仅是心脏。

————肾脏移植长达499天的存活————

2019年，美国埃默里大学的研究者同样使用了猪进行异种器官移植，这一次，他们使用的是猪的肾，移植到的是猕猴（Rhesus Macaque）[2]。

同样是对基因进行修饰，分别敲除了GGAT1基因（用于消除移植过程产生的应激性排斥），并过表达了hCD55（人免疫基因CD55，用于降低免疫排斥），此外，还进行了合理的免疫抑制剂方案，比如αCD4和antiCD154联合。

结果，该猕猴存活时间499天。

————已经有了人类的移植————

不仅仅是普通灵长类，事实上已经有了直接移植到人类上了。国内做的比较强的湘雅医院已经进行了猪胰岛到人类的移植

完成了对10名1型糖尿病患者进行猪胰岛移植临床研究。跟术前比较，患者总体胰岛素使用减少60%以上，最好效果减量90%。根据国际共认的胰岛移植综合评分，平均达到0.62分，最好达到0.88分（完全治愈糖尿病为1分）

事实上具备了临床应用的意义。

除此以外，目前已经进行的异种器官移植包括胰岛、皮肤、肝、肺、角膜等诸多器官。

目前，猪是所有异种器官移植中，进展最快的一种，远远领先其他物种至少一到两个时代。

—————生命之下，其他都是小事—————

其实一直以来，异种器官移植，都面临很多障碍，比如医学上的障碍，免疫问题，操作问题，术后护理问题等，不过， 最让人头大的，是伦理问题。

然而，这些问题，在生命面前，有那么重要吗？

很多时候，我们做出评价或者所谓的选择，其实是在暂时无需做出选择的时候进行的，所以某种程度上，是“事不关己高高挂起”，然而， 真到了那一刻，可能这种问题，根本不是问题了。

器官缺口是最大的问题。

器官短缺是一个全球性问题，尽管全世界都存在器官捐献，但事实上，能够实现的器官移植非常少。

在我国，每年能够顺利完成器官移植的人也就是1万多例，而需要器官的人群缺口高达150万，这个数字，随着未来老龄化的推进，缺口会越来越大。

囿于现实问题，以及医学伦理禁止克隆人的现状，可以预见的未来，克隆人是不可能被允许的。

那么，这个时候，异种器官移植事实上就摆在了我们的面前。

对于异种器官移植，其实也不是那么简单。

1， 生物大小要相对匹配

这个其实直接排除了绝大多数生物。可能很多人没意识到，其实自然界中，和人类体型相接近的生物其实并不多，无论是猫狗还是常见实验动物小鼠，和人类体型相差太大（事实上，其他问题也存在，比如鼠的心跳400~500 次）。而大型哺乳动物也存在同样的问题。

2， 器官要相对低廉

这个问题事实上是个很明显的问题，如果一个异种器官极其昂贵，那么其意义就大打折扣，毕竟当今绝大多数人还达不到可以视金钱如粪土的无限使用医疗资源，因病返贫的问题早已是一个现实问题了。

而这种情况下，猪就成为了一个重要来源

1，猪和人类体型非常接近，猪的体重其实和成人大概差不多

2，猪和人类食性一致，代谢相似。

作为一种被人类圈养的生物，猪事实上完全适应了人类的生活，人类的食物猪都吃，且相比马牛羊，猪是杂食性的生物。

3，猪相对低廉。

所以，在搜索引擎上，搜索异种器官移植，你会发现，top全是猪。

相信一定有人会问，灵长类不是和人类很接近吗？为什么不用灵长类？

灵长类是个好的选择，毕竟和人类亲缘关系最近，然而灵长类面临几个问题

1， 价格及其昂贵

以当前实验室为例，一只猴子的成本就已经非常昂贵了。

2，体型相差较大

可能和很多人想法不一样，其实大部分灵长类，和人类体型差异很大。实验室用的最多的猕猴，身高只有50多厘米，也就是大部分人膝盖那么高，体重5-7kg，相当于2个月大小的婴儿。这样的动物，是没法做人类移植的，器官大小匹配度太低。

猩猩是个好选择，但是目前很少有用猩猩做这种研究的。

3， 伦理问题更大

伦理问题是制约灵长类研究的重要因素，甚至可能是主要因素。

事实上， 这次疫情，相信大家也看到了，国内疫苗是研究最快最广泛的，除了因为我们科研实力充足，很重要的因素是，疫苗实验需要的猴子，基本上在中国。

4，灵长类规模不容易扩大

和人类一样，大部分情况下，灵长类不是多胎生物，这就意味着种群规模扩大其实很难。

————现实和未来——————

有时候想想，“未来”这个词，真的很有意思，因为，字面上就是：尚未到来。

其实，解决器官问题，有好几条思路，但是，大部分，是“思路”！属于尚未到来的未来。

1，干细胞技术

很有希望的明星技术，但是目前无法培养成器官。

2，3D打印技术

目前需要解决的是如何让一个器官最大程度具备生物学活性。尽管目前已经实现了可以让肺具有一定的自主能力或者心脏能跳动，但是距离器官，非常遥远

3，克隆

其实克隆是最理想的办法，很多人希望用自己的细胞培养出器官，不过遗憾的是，目前我们不具备【单独】克隆某个器官的能力。

一种策略就是让克隆到胚胎阶段发育到成型，然后取器官。然而，这是违法的。

那么，面对“尚未到来”的未来，和活在当下的现在，只能做一个拖鞋。

异种器官是一个现实可行的策略，本身是来源于动物的活器官，且可以临床实现移植并存活。

那么，在未来到来之前，可能是“唯一策略”。

至于排斥问题、器官寿命问题，这些当然是重要因素，但不是核心因素，毕竟对于很多人来说，延长一天那也是值得的。

1 MM Mohiuddin et.al，Chimeric 2C10R4 anti-CD40 antibody therapy is critical for long-term survival of GTKO.hCD46.hTBM pig-to-primate cardiac xenograft ，Nature Communication， 2016; 7: 11138.

2 Steven C. Kim David V. Mathews Cynthia P. Breeden Laura B. Higginbotham Joseph Ladowski ，Long‐term survival of pig‐to‐rhesus macaque renal xenografts is dependent on CD4 T cell depletion.Am J Transplant. 2019 Aug;19(8):2174-2185.

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