学科: 计算机科学与技术

深度思维联合创始人哈萨比斯因AI模型AlphaFold获诺贝尔化学奖。该公司过去十年在科学领域屡获成功，如今正将AI应用于更多学科，但ChatGPT引发的AI商业化浪潮带来了竞争与责任挑战。

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本期播客探讨人工智能是否处于泡沫中。通过学者四要素框架（创新不确定性、纯押注型投资、新手投资者、信念一致性）分析，当前AI具备泡沫全部特征，或成“终结一切的泡沫”，但泡沫破裂后技术仍可能持续发展。

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普林斯顿大学团队研发的新型量子比特采用钽和硅材料，相干时间超1毫秒，是实验室纪录的3倍、工业标准的近15倍，且与谷歌、IBM等企业架构兼容，为实用化量子计算迈出关键一步。

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佛罗里达州立大学团队发现形成广义维格纳晶体的特定条件，这种电子晶体兼具固态晶格与流体特性，能形成条纹或蜂窝状等多种形状，有助于理解电子相互作用，推动量子计算等领域进步。

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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。

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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。

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