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Meta再展示AR未来：AR眼镜Orion新视频演示流出，UI、操作菜单、APP细节曝光；惊喜！谷歌开源了刚刚获得诺贝尔化学奖AlphaFold 3......
新视频！Meta再次展示Orion AR眼镜的操作系统界面
Meta分享了一段短视频，展示了其Orion AR眼镜原型的操作系统界面。
Orion AR眼镜原型于2024年9月的Meta Connect大会上首次亮相。虽然Meta承认Orion本身无法实现量产，但公司计划最终推出一款"基于我们在Orion项目上的研发成果"的AR眼镜，不过视场角会更窄。
作为Orion项目的一部分，Meta表示在Connect大会展示之前的几个月里，他们开发了一个原型操作系统，包括用户界面和核心应用。这段新视频展示了这个界面以及一些应用程序。
得称赞的是，视频真实地展现了视场角的截断效果，以及大多数虚拟界面和对象的半透明效果.....
开发者Alex Coulombe在X平台上确认这段视频并非概念展示。他说："对于那些好奇的人来说，这不是概念视频，这就是实际使用时的真实视觉和感受体验。"
然而值得注意的是，尽管视频不到20秒，Meta的新视频似乎展示了至少六种不同的应用启动器主菜单界面。这可能表明其中一些是概念设计，或者公司正在尝试多种不同的方案。
你可能会想知道为什么Orion不直接使用Meta为Quest头显开发的Horizon OS。这可能有两个原因，都源于AR眼镜是一个独立的产品类别，而不是混合现实头显的替代品。
第一个原因是，Horizon OS是为具有（相对）宽视场角、能够完全不透明、具有较大手部追踪范围的头显设计的，这类设备主要在室内使用，且多为静态使用。这与你希望在户外和移动中使用的AR眼镜有着完全不同的设计考虑和限制。
第二个原因是性能限制。Meta的首席技术官Andrew Bosworth最近表示，Orion的"计算能力限制比Quest小10倍"，一位前员工说他告诉员工要将Orion视为"更接近Game Boy Advance或DS的水平，而不是PS3，甚至不及PS2或PS1"。这意味着需要一个简化的界面，采用不同的架构和更简单、不那么雄心勃勃的应用程序。
这种情况有点类似于为什么iPhone不运行macOS，Apple Watch不运行iOS。虽然这些平台确实共享核心技术，就像Meta所说Orion的操作系统与Horizon OS那样，但由于形态因素的不同，应用架构和界面都有很大差异。据报道，首款消费产品计划于2027年推出，Meta将在未来三年里努力找出适合AR眼镜独特形态的界面和方法，将上述视频中展示的粗糙原型发展成为公司希望成为未来计算主导平台的产品。
XR知名开发者KOL Dilmer Valecillos表示：Meta刚刚发布了一段关于Project Orion的小视频，看起来非常棒，让我想起了ML1的日子，除了它的外形设计使其更加吸引广泛的观众群体。
全彩全息透镜（光波导技术），70度对角视场。
轻便舒适的设计，适合长时间佩戴。
手部追踪，实现自然的手势操作。
语音命令，实现免手操作的应用控制。
手势识别，用于快速交互。
神经接口腕带，将生物电信号转化为命令。
空间感知技术，能够检测用户的动作和环境。
眼动追踪，通过焦点输入与选择操作。
空间音频，提供与视觉效果相匹配的沉浸式声音体验。
类似ML1和ML2的计算 puck，用于分担处理负担。
电池续航：AR眼镜最长可续航3小时，计算 puck则可以持续全天使用。
Google DeepMind开源AlphaFold 3，开启药物研发和分子生物学新纪元
刚刚，Google DeepMind出人意料地发布了AlphaFold 3的源代码和模型权重，供学术使用，这标志着可能加速科学发现和药物开发的重大进展。这一突然宣布发生在该系统的创造者Demis Hassabis和John Jumper因在蛋白质结构预测方面的工作获得2024年诺贝尔化学奖几周后。
AlphaFold 3相比其前代产品实现了质的飞跃。虽然AlphaFold 2可以预测蛋白质结构，但第3版可以模拟蛋白质、DNA、RNA和小分子之间的复杂相互作用——这些是生命的基本过程。这很重要，因为理解这些分子相互作用推动着现代药物发现和疾病治疗。传统研究这些相互作用的方法通常需要数月的实验室工作和数百万研究经费，而且不能保证成功。
该系统预测蛋白质如何与DNA、RNA和小分子相互作用的能力，使其从一个专门工具转变为研究分子生物学的综合解决方案。这种更广泛的能力为理解从基因调控到药物代谢的细胞过程开辟了新途径，其规模前所未有。
发布的时机突显了现代科学研究中的一个重要矛盾。当AlphaFold 3在5月首次亮相时，DeepMind决定保留代码而仅通过网络界面提供有限访问的做法招致研究人员批评。这一争议暴露了AI研究中的一个关键挑战：如何在开放科学与商业利益之间取得平衡，特别是当DeepMind的姐妹机构Isomorphic Labs等公司正在利用这些进展开发新药时。
开源发布提供了一条中间道路。虽然代码在创作共用许可下免费提供，但访问关键的模型权重需要获得Google对学术用途的明确许可。这种方法试图同时满足科学和商业需求——尽管一些研究人员认为应该走得更远。
AlphaFold 3的技术进步使其与众不同。该系统基于扩散的方法直接处理原子坐标，这代表了分子建模的根本性转变。与需要针对不同分子类型进行特殊处理的previous versions相比，AlphaFold 3的框架与分子相互作用的基本物理原理相一致。这使得系统在研究新型分子相互作用时更加高效和可靠。
值得注意的是，AlphaFold 3在预测蛋白质-配体相互作用方面的准确性超过了传统的基于物理的方法，即使在没有结构输入信息的情况下也是如此。这标志着计算生物学的一个重要转变：AI方法现在在理解分子如何相互作用方面超越了我们最好的基于物理的模型。
这将对药物发现和开发产生重大影响。虽然商业限制目前限制了制药应用，但此次发布所支持的学术研究将推进我们对疾病机制和药物相互作用的理解。该系统在预测抗体-抗原相互作用方面的改进准确性可能加速治疗性抗体的开发，这是制药研究中日益重要的领域。
当然，挑战依然存在。该系统有时在无序区域会产生错误的结构，并且只能预测静态结构而非分子运动。这些限制表明，虽然像AlphaFold 3这样的AI工具推进了该领域，但它们最好与传统实验方法一起使用。
AlphaFold 3的发布代表着AI驱动科学的重要进步。其影响将超越药物发现和分子生物学。当研究人员将这个工具应用于各种挑战时:从设计酶到开发抗逆作物,我们将看到计算生物学的新应用。
AlphaFold 3的真正考验在于其对科学发现和人类健康的实际影响。随着全球研究人员开始使用这个强大的工具，我们可能会看到在理解和治疗疾病方面比以往任何时候都更快的进展。
参考：
https://venturebeat.com/ai/google-deepmind-open-sources-alphafold-3-ushering-in-a-new-era-for-drug-discovery-and-molecular-biology/
https://www.uploadvr.com/meta-orion-ar-operating-system-video/
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