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美国能源部重组科研架构，设立核聚变及人工智能与量子办公室，可能从最大物理科学资助机构——科学办公室抽调资源。此举引发科学家担忧，基础研究或面临挤压，传统优势领域如高精度模拟也可能受影响，白宫对热门技术的侧重或打破长期支持基础研究的传统。

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自2022年底ChatGPT推出后，学生广泛使用人工智能，引发评估公平性、浅层学习等问题。大学现有AI检测工具不可靠，需从根本上重新思考学习与评估，提出适应AI时代的评估方法以促进真正的智力发展。

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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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人类能轻松适应新情况而AI难以实时调整，普林斯顿大学研究发现：人脑通过重复使用认知“积木”（如“认知乐高”）并灵活组合，实现快速学习新技能，这可能是前额叶皮层的独特功能，或为AI和精神健康研究提供新思路。

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一种智能紧凑的可穿戴压力-应变组合传感器系统，能通过孕妇腹部皮肤运动持续监测胎动。在59名孕妇测试中，AI模型区分胎动与非胎动准确率超90%，有望成为舒适、准确的院外持续胎动监测技术。

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固态电池对可持续储能至关重要，具备长寿命、耐低温和高安全性等优势，但稳定固态电解质与界面的设计仍是重大挑战。人工智能作为颠覆性催化剂，为材料发现和能源系统重构带来新可能。本文综述其在电解质和界面工程中的应用进展，分析挑战并提出构建智能生态系统的路线图，有望加速可持续电池技术发展。

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目前缺乏同时针对衰老和阿尔茨海默病（AD）的安全长效疗法。本研究利用人工智能筛选出褪黑素（MLT），其血清水平随年龄下降。实验表明MLT可改善认知、抑制神经炎症、缓解衰老表型，通过靶向组蛋白乙酰转移酶p300，与SP1在BMAL1超级增强子处协同作用，激活昼夜节律-表观遗传程序，为AD和衰老提供双效候选疗法。

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作者曾认为AI无法拥有真正智能，后发现大型语言模型展现智能。进而探讨：若AI智能源于计算规模扩大，生物智能是否亦然？提出AI与生物智能、甚至生命本身可能源于共生起源，揭示自然计算的起源。

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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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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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