AI自主筛选发现四种新型超导材料，实验证实有效
ElementsClaw采用"专通融合"架构。专有模型层面，团队基于涵盖1.25亿种分子与晶体结构的数据库，预训练出参数量达1B的原子基础模型Elements，其判定材料超导性的AUC达到0.996，预测超导临界温度的平均偏差控制在1K以下。通用智能体框架层面，ElementsClaw完成了工具制造、流程编排、文献复核等全流程自动化材料筛选，且能在文献中发现新线索时实现"自我进化"。AI仅耗费28个GPU小时便完成240万晶体结构的筛选工作，预测出6.8万个潜在超导材料。研究团队已从中实验合成并确认了4种
AI揭开心脏猝死的无声预警
前几天刷到一条新闻，看完之后我在沙发上坐了好久。不是那种被震撼到说不出话的坐，是那种……你突然意识到，有些改变已经发生了，但大多数人还浑然不觉。事情是这样的：6月24日，UC伯克利的研究团队在《自然》杂志上发表了一项研究。他们训练了一个AI，让它看了44万多张心电图。然后这个AI发现了一个人类医生看了几十年都没注意到的东西——心电图里藏着一种能预测心脏猝死的信号。你没看错。是"发现"，不是"识别"。识别是你告诉AI去找什么，发现是AI自己找到了你不知道的东西。先说说