学科: 系统科学

一项针对4100万篇论文的分析显示，人工智能虽提升科学家个人影响力（论文多3倍、引用多5倍、晋升更快），却缩小整体科研探索范围，导致研究主题集中、文献关联减少。

标签: 人工智能 科学研究 科研多样性 科研趋势 论文引用

1月6日发表于《统计力学杂志：理论与实验》的新研究，提出了一种热力学框架，能计算此前被忽视的代谢能量消耗，有助于理解地球早期生命如何选择和优化代谢途径。

标签: 代谢效率 代谢途径 热力学框架 生命起源 能量消耗

德国科研国际地位突出，2012 - 2022年主要非大学研究机构国际科学家数量翻倍，研究机构及高校排名靠前。这得益于稳定的公共资金支持与结构化生态系统，各研究组织分工明确，推动科研卓越。

标签: 德国科研 科研生态系统 非大学研究机构 马克斯·普朗克学会

预印本平台引入AI审稿工具，虽能快速反馈提升效率，但可能引发学术问题。科学界在拥抱AI时，需确保解决流程问题的同时不制造智力难题。

标签: AI同行评审 同行评审目的 大型语言模型局限性 学术出版 预印本

作者曾认为AI无法拥有真正智能，后发现大型语言模型展现智能。进而探讨：若AI智能源于计算规模扩大，生物智能是否亦然？提出AI与生物智能、甚至生命本身可能源于共生起源，揭示自然计算的起源。

标签: 人工智能 共生起源 生物智能 计算起源 预测性大脑

大脑功能依赖神经回路的精确组装。研究通过改变果蝇嗅觉神经元中的细胞表面蛋白组合，成功将其突触连接从原有伙伴切换到新伙伴，揭示了突触匹配的组合密码，为研究神经回路进化提供新途径。

标签: 果蝇嗅觉系统 神经回路重连 突触伙伴匹配 细胞表面蛋白组合密码

数字孪生是现实实体的虚拟模型，在生态等领域应用广泛，如鹤类迁徙雷达助观测，还可模拟河流防洪水等。但面临数据、资金等挑战，未来潜力大。

标签: 数字孪生 数据 洪水预测 生态学 迁徙

中国团队研发的AI-Newton系统，在输入物理实验数据后，能自主‘发现’关键物理原理（如牛顿第二定律）。该系统模仿人类科学研究过程，采用符号回归方法，已通过46项物理实验（含球类、弹簧运动、碰撞及类摆运动等）验证，展现出优于此前AI的自主科学发现能力。

标签: AI-Newton系统 物理原理发现 科学发现 符号回归

生物纳米孔虽革新了生物技术，却存在整流、门控等难解释的复杂行为。瑞士洛桑联邦理工学院团队发现，这些行为与纳米孔自身电荷及结构相关，有望据此设计更智能的纳米孔，用于传感或仿生计算。

标签: 整流 生物纳米孔 突触可塑性 门控

生物体如何响应营养变化生长是生物学核心问题。研究发现“全局约束原理”，揭示细胞内资源分配网络如何共同控制生长，统一传统模型，为普适生长规律奠定基础。

标签: 全局约束原理 微生物生长 资源分配 阶梯式木桶模型