学科: 计算机科学与技术

科学家开发出AI工具THOR AI，首次能快速、精确地直接计算材料科学中长期难以解决的‘构型积分’问题。它将原本需超算运行数周的计算缩短至几秒，大幅提升材料热力学与力学行为预测效率，助力新材料研发。

标签: 人工智能计算 张量网络 材料模拟 构型积分 第一性原理

RNA分子结构预测长期受限于数据不足和模型泛化能力差。本研究构建了包含1456个人类mRNA区段和1098个初级microRNA的高质量化学探针结构数据库，并开发了新型深度学习模型eFold。该模型显著提升了对长链、复杂RNA（如病毒RNA和长链非编码RNA）的结构预测准确率，为理解RNA功能提供了更可靠工具。

标签: RNA结构预测 eFold 化学探针 泛化能力 深度学习模型

本文提出一种新型光学逻辑卷积神经网络（OLCNN），用光子芯片直接执行二进制逻辑运算，替代传统AI芯片中的模拟计算。它无需高精度数模/模数转换器，不依赖电子非线性器件，功耗低、速度快（最高20Gbit/s），在手写数字四分类任务中准确率达95.1%，为边缘端低功耗、高实时性人工智能提供了新路径。

标签: 二值化卷积 低功耗边缘计算 光子人工智能 光学逻辑神经网络 波长-空间联合编码

1997年《毁灭战士》游戏源代码公开后，科学家们开始用它做各种有趣研究：让培养的神经元、大肠杆菌甚至计算器运行这款游戏。这不仅推动了人工智能和脑科学进展，也体现了‘玩’在科研中的创造力价值。

标签: 开源游戏 毁灭战士 活体计算 神经元计算 趣味科研

谷歌AI搜索模式（AI Mode）大量引用自家产品（如Google搜索结果、YouTube），导致原本应导流至第三方网站的点击大量回流到谷歌内部，使出版商流量锐减。这不仅削弱了开放网络的活力，也引发对‘零点击网页’趋势的担忧。

标签: 内容出版商困境 搜索引擎闭环 流量回流 谷歌AI搜索 零点击网页

一些科学家警告：频繁使用AI写作工具正悄然改变人类的表达方式，使不同人的写作风格、思维逻辑甚至观点趋于雷同——这种‘同质化’现象不仅影响AI用户，还可能波及未直接使用AI的普通人。

标签: AI同质化 AI社会效应 人类表达多样性 大语言模型影响 观点迁移

本文介绍经典游戏《毁灭战士》（Doom）如何被科学家用作研究工具，帮助测试人工智能、视觉感知和机器人导航等前沿课题，让科研更高效、更有趣。

标签: 毁灭战士 科学工具化 虚拟实验环境

本文深度解析Anthropic公司起诉美国国防部事件：因被单方面列为‘供应链风险’，其数千万美元企业合同受阻；同时探讨特朗普政府用电影梗图渲染伊朗战事、亲信活动公司借‘美国250周年庆典’狂揽上亿美元联邦合同，以及AI平台ADIN正挑战风投行业传统作业模式。

标签: AI取代风投 Anthropic诉讼 供应链风险标签 特朗普政府传播策略 联邦合同争议

一款名为‘爱因斯坦’的AI学习助手上线仅三天就被下架。它声称能替学生听课、读资料、参与讨论、做测验、写作业并提交——几乎包揽全部学业任务。教育界强烈批评其为‘作弊神器’，认为它冲击传统教学评估。此事引发全球对AI时代如何教与学的深刻反思。

标签: 人工智能教育 学术诚信 教学评估改革 教育伦理

人工智能兴起导致高性能内存芯片严重短缺，价格暴涨，影响科研工作。普通电脑内存也变贵，加剧了资源匮乏实验室开展AI研究的困难。

标签: 内存芯片短缺 科学计算基础设施 科研资源不平等 高性能内存