学科: 计算机科学与技术

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。

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张量运算对AI系统至关重要，但数据增长使GPU等传统硬件面临速度、能耗和扩展性压力。研究人员开发出光基单脉冲张量计算新方法，利用光的物理特性，一次光传输即可完成复杂张量运算，速度达光速且无需主动控制，有望催生新一代光计算系统，加速各领域AI任务。

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布拉德利·塔斯克推动基于加密技术的移动投票协议VoteSecure，旨在通过提高投票率改善民主，但该技术遭安全专家质疑，其在立法者与公众间的接受度将是更大挑战。

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光驱动计算尚处早期，控制芯片光流需各向同性带隙材料。纽约大学发现的陀螺形材料，结合液、晶特性，能更好阻挡各角度光线，或推动光子计算机发展。

标签: 光子计算机 各向同性带隙材料 超材料 陀螺形材料

人工智能领域“教父”之一的约书亚·本吉奥长期处于机器学习研究前沿。近年来他对该技术的看法发生转变，将探讨应对人工智能风险的方法，以及为从一开始就内置安全性的人工智能所做的努力。

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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

深度神经网络常无法像人类那样捕捉概念知识的多层级结构。研究通过训练教师模型模仿人类判断，再将人类对齐结构迁移到视觉基础模型，使其更贴合人类认知，同时提升泛化能力和分布外鲁棒性，为更可靠的类人AI铺路。

标签: 人类对齐模型 概念层级结构 泛化能力 视觉基础模型 鲁棒性

去年，谷歌DeepMind的人工智能系统在国际数学奥林匹克（IMO）中达到银牌水平，系AI首次在该赛事解题中获奖牌级成绩。如今《自然》期刊论文揭示其核心技术——用于证明数学命题的工具AlphaProof。

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罗切斯特大学研究人员开发新算法，揭示了纳米催化剂将丙烷转化为丙烯时的原子行为，发现氧化物会选择性围绕缺陷金属位点形成以稳定催化剂。该成果及算法有助于优化工业生产，减少试错依赖。

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新型超导量子比特稳定性显著提升，相干时间超1毫秒（此前最佳的3倍）。该进展通过改进材料（钽和超纯硅）实现，或减少量子计算机所需量子比特数量，凸显材料科学对量子计算的重要性。

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