学科: 计算机科学与技术

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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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。

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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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Janus材料是一种TMDs亚型，因结构不对称具有高光敏性。研究揭示其可通过光致伸缩等效应响应光的微小力，有望助力更快计算机芯片、高灵敏传感器等未来光学技术发展。

标签: Janus材料 TMDs 光学技术 光敏感性 光致伸缩

尼科劳斯·帕齐亚莱教授致力于将高超音速旅行从愿景变为现实。其团队通过实验验证了莫尔科文假设，发现6马赫下的湍流行为与不可压缩流动相近，这简化了高超音速飞行器设计，有望改变地球及太空运输方式，让一小时环游半个世界等成为可能。

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罕见病总体常见，全球约每20人就有1人受影响。近年基因测序等技术推动诊断进步，但超半数疑似患者仍缺乏基因诊断。GREGoR联盟研究数千例疑难病例，应用新兴基因组技术并全球共享数据，为罕见病基因组学提供基础资源。

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