学科: 计算机科学与技术

一篇发表在《自然》的研究（2025年，647卷343-348页）报道了二维Transmon量子比特的毫秒级寿命和相干时间，这对量子计算实用化意义重大，涉及量子信息、量子物理和材料科学领域。

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人工智能旨在构建复杂推理系统，数学是典型领域。现有AI缺形式化验证，我们提出AlphaProof：受AlphaZero启发，用强化学习训练数百万自动形式化问题，难题用测试时强化学习。2024年IMO上，它与AlphaGeometry 2结合，解决3道非几何题（含最难），经多日计算获银牌，系AI首获奖牌级成绩，证明大规模基础经验学习可产生复杂数学推理智能体，为可靠解题AI铺路。

标签: AlphaProof 国际数学奥林匹克 强化学习 形式化证明 数学推理

有人用AI模拟爱因斯坦、玻尔等历史人物组建个人顾问团，为职业决策提供建议。本文介绍了如何构建这样的AI顾问团，以及使用时需注意不可将决策权外包给AI。

标签: AI顾问团 人工智能模拟 决策权 聊天机器人 职业决策

与许多人工智能领域类似，计算机视觉的突破性应用依赖机器学习，通过互联网收集的大量数据训练模型，这使得人脸识别、活动识别及视觉搜索引擎等系统广泛应用，但也引发了涉及用户、数据提供者和开发者的诸多伦理问题。

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希门尼斯教授与巴格达大学合作，重新发现了一首隐藏千年的巴比伦赞美诗。通过人工智能复原后，该诗展现了巴比伦的辉煌、社会生活、女性角色及对外邦人的友善，让这一古老文明的声音时隔三千年再度被聆听。

标签: 人工智能复原 巴比伦文明 巴比伦赞美诗 楔形文字泥板

日内瓦湖畔小镇有可租用的人类脑细胞团，能接收并响应电信号，这就是湿件（生物计算机）。研究人员正将神经元培养成生物晶体管系统，有望低功耗匹敌超级计算机，虽有识别盲文等初步进展，但意识争议与实用化挑战并存。

标签: 湿件 生物计算机 神经元计算 脑类器官

一项新的广泛分析研究了美国数据中心的环境足迹，以了解未来几年建设持续推进时该国可能面临的问题，以及应在何处建设以避免最有害的环境影响，指出选址对碳和水足迹影响大，得州、蒙大拿等为AI服务器安装的理想候选地。

标签: 人工智能数据中心选址 净零承诺 数据中心水资源消耗 数据中心环境足迹 数据中心碳排放

量子纠错是大规模量子计算机的关键，但构建容错设备面临挑战。本研究利用中性原子阵列实现通用容错量子架构关键要素，揭示设计原则，为可扩展纠错量子处理的实际应用奠定基础。

标签: 中性原子架构 容错量子计算 逻辑隐形传态 量子纠错

《大卫王朝》第二季因预算限制大量使用AI生成战争人群、堡垒等场景，AI镜头较首季激增。业内对此褒贬不一，虽有反对声音，但AI或因成本与效率优势逐渐融入影视制作。

标签: 大卫王朝 影视AI应用 演员工会 生成式AI 行业反响

本文涵盖多项自然科学进展：AI通过脑扫描生成心理图像描述助语言障碍者交流但引发隐私担忧；中国在全球科研合作中领先，需加强颠覆性基础研究；墨西哥岛屿鬣蜥并非入侵物种获保护；儿童接种新冠疫苗心血管风险低于感染。

标签: 人工智能脑成像 儿童新冠疫苗 全球科研合作 物种入侵澄清