学科: 智能科学与技术

人工智能发展加速科学发现，近期诺贝尔奖也凸显其在科学中的作用。研究显示，使用AI的科学家发表论文多3倍、被引多4.8倍、早1.37年成为项目负责人，但科学研究主题总量减少4.63%，科学家间互动减少22%，呈现个人影响扩大而集体研究范围收缩的悖论。

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人工智能或能像人类一样学习：通过自问自答。清华大学等机构的“绝对零推理器”（AZR）系统让AI生成并解决Python编程题，以此提升编码和推理能力，甚至超越部分人类标注数据模型，未来或助AI突破人类教学，迈向超级智能。

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气候研究人员正采用人工智能系统，但常先考虑AI能做什么再找气候应用。作者提出应逆转这一流程，先思考气候管理需要AI做什么。

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为何会进化出如此多样的眼睛？一项游戏化计算机模拟给出答案：不同眼睛类型可能是为解决特定任务而出现，且更好的眼睛需与更发达的大脑共同进化。

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发表于《自然-机器智能》的研究挑战主流AI开发策略，指出无需依赖海量数据和训练，采用类脑架构（如卷积神经网络）的未训练AI系统，其活动模式更接近人脑，性能堪比传统模型，表明架构作用更大，或加速AI学习并减少数据依赖。

标签: AI架构 卷积神经网络 海量数据集 类脑AI

今年2月，一架载有炸药的无人机撞损隔离设施，国际原子能机构确认其防辐射能力下降，虽目前辐射水平未变，但存在泄漏风险。辐射本就无处不在，切尔诺贝利和福岛核事故后，全球建立起政府、志愿者及企业参与的监测网络，可快速捕捉异常。监测受天气等因素影响，如今实时数据公开有助公众了解辐射状况、缓解焦虑。

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人类语言能力是否独一无二？长期以来，学者认为AI无法进行复杂语言分析。但新研究显示，OpenAI的o1大语言模型在递归、歧义消解、人工语言规则归纳等测试中表现惊人，接近语言学研究生水平，挑战了对AI能力的认知。

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人工智能虽已改变天气预报，但难预测前所未见的极端天气。一种结合人工智能、传统气候模型与罕见事件数学工具的混合方法，能更有效预测极端天气，被认为是未来方向。

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生命体中受限制的分子相互作用是代谢信息传递的基础。本研究提出DNA折纸框架密码系统(DOFC)，利用纳米级空间限制控制荧光共振能量转移(FRET)，结合荧光排列和DNA折叠多样性，实现1742位密钥，提升密码安全性。

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未来火星漫游车或配备人工智能辅助软件，用于搜寻这颗红色星球上过去生命的迹象。机器学习算法能帮助识别远古岩石中的生命痕迹，拓展科学家在地球及地外寻找生命的途径。

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