学科: 计算机科学与技术

通过观察人类互动（如舞蹈、握手）训练的模型，能让机器人在与人交互时表现出更自然的行为，提升人机互动体验。

标签: 人机交互 人类互动观察 动作重定向 机器人行为

有机薄膜晶体管（TFT）在柔性显示屏、传感器和电路中应用广泛，需兼具高开关电流比和特征频率。高特征频率需短沟道长度，常引发短沟道效应，难以兼顾。本研究突破限制，实现300nm沟道长度下无有害短沟道效应，在≤3V低压下，柔性有机TFT同时达到10^10开关电流比和40MHz特征频率，满足柔性高频低压电子系统需求。

标签: 低压操作 开关电流比 有机薄膜晶体管 柔性电子 特征频率

本期播客讨论了五个科技故事：亚马逊新AI模型及定制工具、诗歌绕过AI护栏获取危险信息、脸书约会应用用户情况、性工作者的“反OnlyFans”平台，以及DOGE在联邦机构的持续活动。

标签: AI护栏 DOGE Hidden平台 亚马逊AI 脸书约会应用

建筑师因混凝土成本高、浪费多且缺乏透明性，正转向格栅壳结构。东京大学与工程公司合作开发新算法，解决了格栅壳设计中形状不规则、计算耗时的难题，借助NURBS技术提升效率，让更多建筑师能轻松设计金属玻璃格栅壳。

标签: NURBS曲面 建筑设计算法 格栅壳 金属玻璃结构

科技高管正大力投资AI数据中心，其从传统及云数据中心演进而来。尽管支持者认为值得，但存在AI泡沫担忧，且巨大的能源、水资源消耗及对当地社区的影响等实际问题正在显现。

标签: AI数据中心 数据中心泡沫 生成式人工智能 能源需求 资本投资

滑铁卢大学和佐治亚理工学院科学家分析发现，若AI按当前趋势普及，其整体能源消耗在国家/全球层面影响不大，但数据中心所在地能源产出和排放或翻倍；同时AI可助力开发绿色技术。

标签: 人工智能环境影响 局部能源压力 数据中心能源消耗 绿色技术开发

卡内基科学研究所研究人员联合国际团队，将先进化学技术与人工智能结合，从古老岩石中发掘古代生物微弱的化学“低语”。通过机器学习识别生物分子指纹，分析400余样本准确率超90%，将可检测古代生命化学信号时间跨度翻倍，为地球早期生物圈研究及地外生命探索提供新方法。

标签: 人工智能 化学低语 古代生命 机器学习 生物标志物

研究发现大脑通过组合共享的神经子空间灵活执行多任务。猴子实验显示，不同任务中刺激特征和运动动作的相关信息由共享子空间表征，大脑根据内部任务信念灵活调用这些子空间，实现任务切换与学习。

标签: 任务信念 神经子空间 神经表征 组合任务 认知灵活性

中国开源大语言模型“通义千问”（Qwen）等因性能好、易修改且应用广而走红，部分美国模型表现不佳，凸显中国开源AI模型崛起。

标签: Qwen 中国AI模型 开源大语言模型 通义千问

准确估算量子态的纠缠等特性对量子技术发展至关重要，但传统方法依赖设备建模和假设，易出错。本文展示量子储备池计算是见证量子纠缠的有力替代方案：利用光子对的轨道角动量作为辅助自由度，实现偏振的单设置信息完备测量。该方法无需微调或详细设备知识，性能优于传统方法，能自动适应噪声，避免过拟合，为评估实验多体量子态特性奠定基础。

标签: 光子纠缠见证 轨道角动量 量子储备池计算 量子极限学习机