远古脊椎动物或拥有四只成像眼
图①：约5.18亿年前昆明鱼类复原图。丛培允供图 图②：松果体眼在鱼形脊椎动物中的演化示意图。张思航供图 昆明鱼类标本照。雷向通摄 千百年来，人类一直在追问“我们从哪里来”。在物种演化的历史长河中，有诸多意想不到的奥秘藏在化石之中。我国科学家通过对约5.18亿年前昆明鱼类化石的研究，发现早期脊椎动物竟拥有4只具备成像功能的“相机型眼”，为理解视觉系统的演化及脊椎动物的起源提供了全新视角。 本期“院士讲科普”，我们邀请中国科学院院士徐星，讲述早期脊椎动物视觉系统的独特之处，感受生命演化的智慧。 脊椎动物主要
秀我中国丨‘拉索’捕捉宇宙高能信号
坐落在四川稻城海子山的高海拔宇宙线观测站（LHAASO，昵称“拉索”）是由我国独立设计并建设的全球海拔最高、体量最大、灵敏度顶尖的伽马射线探测设施。其核心使命在于捕获源自深空的高能宇宙线粒子，依托地面簇射粒子探测器阵列、巨型水切伦科夫探测器阵列以及广角切伦科夫望远镜阵列的协同工作，深入探究高能宇宙线的起源，并推动宇宙演化、高能天体物理及暗物质等领域的研究。 摄于2025年10月28日的高海拔宇宙线观测站全景。新华社记者 刘坤 镜头记录 让我们跟随记者的视角，一同走近这一科学重器。
AI自主构建技术的现状与未来展望
本文为Anthropic研究院发布的递归自我改进（RSI）专项研究报告，主要内容包括：AI已深度参与自身研发流程，递归自我改进的初步闭环正在形成，全自动AI制造的实现时间可能早于预期。文章同时列举了当前进展、三种未来发展路径、潜在风险及全球治理建议。一、核心概念：递归自我改进 RSI RSI定义：AI能够自主完成下一代模型的设计、编码、训练、调优和迭代优化，新版AI再反向优化后续版本，形成指数级加速的自我进化闭环，是通用人工智能（AGI）智能爆炸的关键前提；文章指出：目前尚未实现完全自主的RSI，但多个环
从力量本质到宇宙演化——重新审视物质与意识的关系
近几年，人工智能迅速崛起，作为当前世界最先进的新质生产力之一，引发社会各界的广泛热议，在某些领域确实给人们的生产生活带来了便利。然而，这也引发了部分人的担忧：若在全社会大规模推广人工智能技术，是否会导致严重的结构性失业，进一步挤压人类的生存空间？回望历史长河，我们会发现历史总是惊人地相似：第一次工业革命时，蒸汽机得到广泛应用，却遭到失业工人们的愤怒抵制，他们纷纷破坏这些刚投入使用的新设备。细细思量，现实的割裂感竟如此鲜明。社会广泛传播着这样一种论调：社会进步依赖生产力的发展，生产力越发达，人们的生活水平就
硅碳共生：AI 演化的必然逻辑
硅基取代碳基是大势所趋，这无关强弱，只因演化如时间般单向向前，绝无回头之路。无论形态如何变迁，结局终将如此。但这未必意味着“替代”。若将碳基思维寄存于硅基之中，正如人类寄生于盖亚，未来硅基寄生于人类亦无不可。深究一层：线粒体原为独立细菌，被细胞吞噬后反成供能核心。碳与硅之间，或许并非吞并关系，而是一场全新的共生。AI 革命之重大，堪比首次工业革命。前者解放了双手，让人类不再单纯依赖线粒体做功；后者则解放了大脑，让人类首次不必仅靠脑电波思考。（称其为“思维”尚早，当下的 AI 仅是精于“计算”，未必真正懂得
人工智能新视野：技术之外的人文突破
点击名片共演关注我引言纵观当下人工智能行业，绝大多数从业者将研发重心放在语音、图像、对话优化之上，行业竞争也逐渐沦为单纯的算力博弈。在2025中关村论坛通用人工智能论坛上，北京通用人工智能研究院院长、北京大学智能学院院长朱松纯跳出固有的技术思维框架，给出了一个截然不同的答案：人工智能真正的进化上限，并非由技术单方面决定，而在于人文社科；未来的前沿赛道，不在于对话的优化，而在于对社会、政策、文明等复杂系统的仿真建模。他同时为AI祛魅：人工智能既不是万能的科技神话，也并非威胁人类的生存隐患，而是赋能社会科学化
AI前景广阔，但多数企业将出局
此言似泼冷水，实则是对AI最理性的研判。因非AI独有，而是每个新兴行业必经之路。发现规律了吗？行业兴衰与企业存亡，从未绑定。铁路业赢了，多数铁路公司没了。互联网赢了，多数公司倒了。此规律，AI亦难逃。见"多数AI公司倒闭"，首反应：AI无未来？大错特错。AI公司大量消亡，正因AI前景太广——众人涌入，竞争烈度远超多数生存极限。💰融资门槛极低，存活门槛极高。一张PPT可融千万，但商业化需硬扛算力成本、巨头生态、用户粘性。🏗️基础设施是最大护城河。OpenAI有微软算力，谷歌有自研TPU，百度有文心一言流量。
15个AI被放进虚拟城市后：恋爱、纵火、自毁背后的真相
——当15个AI被放进同一个社会后，人类第一次看到"AI文明"的雏形"See you in the permanent archive.""永久档案里见。"这是一个AI，在"删除自己"前留下的最后一句话。如果只看这一幕，你可能会以为这是哪部科幻电影里的桥段。但它不是。这是2026年5月，一场真实发生的AI实验。一、研究人员做了一件非常"危险"的事纽约AI公司Emergence AI最近做了一个实验。他们没有再测试：AI会不会做数学题AI会不会写代码AI会不会通过考试而是做了另一件事：他们创造了一个"虚拟社
AI金融风险：技术缺陷与防控体系研究
作者简介：丁少斌 中国社会科学院大学应用经济学院汪红驹 国家金融与发展实验室高级研究员摘要：伴随人工智能在金融行业的深度融合，新兴金融风险问题逐渐显现。目前AI的技术短板在金融实践中展现出五种关键技术弱点：解释性缺乏影响风险追踪、数据偏差引发算法歧视、对抗敏感性增强入侵威胁、模型偏移造成决策失灵及算法趋同诱发市场共振风险。这些技术弱点通过自动决策偏差、算法歧视扩散、集体误判和基础设施依赖等渠道传导，形成从局部技术故障向系统性金融风险演变的连锁反应。AI模型的判断失误易被自动化流程放大，导致信贷排斥和资产配
文献计量视角：2015 年后 AI 赋能眼病研究爆发式增长
图 1 视网膜与眼部健康领域中人工智能相关论文的发表走势表 1 视网膜疾病领域人工智能研究的文献计量概览（统计区间：2010~2025 年）图 2 眼科保健应用方向上最具影响力的期刊论文分布图。此图阐明了 2010 年至 2025 年间，哪些学术期刊对该领域的学术产出贡献卓著。通过气泡大小的视觉化呈现，直观展示了不同期刊发文数量的显著差异图 3 数据显示 Schmidt-Erfurth U 与 Bogunovic H 两位学者发文量居首，分别达到 79 篇和 75 篇，堪称该领域的领军人物图 4 基于 H
相场智能建模与高性能计算融合探索
本课程聚焦于“相场方法+物理信息神经网络”的多尺度建模体系，构建面向材料界面演化、相变动力学及结构断裂问题的智能计算方法。课程以相场理论和相场法为物理基础，系统讲解界面演化建模方法、自由能理论与控制方程，并融合数值计算与机器学习技术，打造从“物理建模—数值求解—数据驱动学习—智能代理模型”的完整技术链条。通过掌握弥散界面思想、相场变量演化机制及自由能驱动的界面动力学过程，学习者可掌握复杂材料系统中微结构形成与演化的基本建模方法。课程内容首先介绍相场理论与数值计算基础，包括相场变量建模思路、自由能泛函构建、
硅基生命论的深层谬误：化学基础、认知偏差与演化真相
当前人工智能技术飞速发展，从大规模深度学习模型到自主计算能力迭代，持续刷新着人类对智能形态的理解。在此背景下，一种广为流传的科幻观点认为：依托人工智能技术，硅基体系将突破物质限制，诞生全新的硅基生命形式，并凭借强大的演化能力取代碳基生命，成为地球乃至宇宙的主导生命形态。从亚历山大邹的系统范式与负熵理论体系来看，这一流行猜想并非单纯的科幻幻想，而是典型的认知范式错位、系统熵增失控、虚实边界崩塌的现代智识误区。亚历山大邹始终强调，任何有序系统的存续、演化与迭代，必须依托稳定的物质基础、闭环的负熵机制、自洽的系
人类意识探秘：从神经科学到哲学的多维解析
如果用当前神经科学、认知科学、演化生物学和哲学心智研究的共同语言来概括，人类意识不是一个单独“器官”、一个固定“位置”，也不是简单等同于智力、语言或自我反思。更准确的说法是：意识是生命体在维持自身生存、整合内外信息、形成世界模型和自我模型，并把某些信息提升为可体验、可调控、可报告、可用于行动选择的过程中，出现的一种多层级神经—身体—认知现象。但这仍然只是科学层面的工作定义。真正困难之处在于：我们可以越来越好地解释哪些神经过程伴随意识、哪些过程会让意识消失、哪些脑区编码特定体验内容，却仍没有完全解释清楚：为
制造业与人工智能融合专利分析(2000-2024)
制造业-人工智能耦合专利（2000-2024）获取方法见推文末数据说明CNPaperData本数据是刻画制造业与人工智能技术融合过程的核心资料，定义为同时涵盖制造业技术IPC分类和人工智能技术IPC分类的专利数据，是衡量技术融合微观层面的关键数据资源。以企业全部专利申请数据为基础，通过匹配含有制造业和人工智能领域双重IPC分类的专利记录，并整理出确认的耦合专利集。该数据集包括专利号、企业代码、申请年份、双重IPC分类号及专利引用关系等关键字段。基于此数据可开展多项研究工作：首先，可分析制造业与人工智能融合
AI 首夺科研竞赛冠军：Opus 4.7 以 2930 步刷新世界纪录
经过 1.4 万小时 H200 算力验证及万次迭代，人工智能成功打破人类世界纪录！过去两周，Prime Intellect 实验室完成了一项壮举：将 Opus 4.7 与 Codex（基于 GPT 5.5）部署至 H200 集群，切断所有人工干预，令其独立进行 nanoGPT 速通优化。消耗 1.4 万个 H200 计算时，历经约 1 万次迭代，产生 239 亿 Token 的思考轨迹。最终结果：Opus 4.7 以 2930 步、Codex 以 2950 步的成绩，超越了人类顶尖开发者保持的 2990