智源研究院王仲远：人工智能迈向世界模型，预测物理世界新状态
专题：2026北京智源大会 新浪科技讯 6月12日上午消息，2026第八届北京智源大会在北京中关村(4.080, 0.09, 2.26%)国际创新中心举行。北京智源人工智能研究院院长王仲远表示，“当前人工智能正从大语言模型向多模态大模型、再向世界模型的方向加速演进，正在快速从数字世界走向物理世界。” “大模型已不再仅仅是对话工具，它开始协助人们完成具体任务，并逐步与AI硬件深度融合。”王仲远指出。 会上，王仲远发布了智源研究院最新研发的通用世界基座模型——悟界·Physis-v0.1。据其介绍，该模型整合
王坚论AI变革：科研人员将面临与程序员相同的冲击路径
在2026第八届北京智源大会上，之江实验室主任、阿里云创始人王坚就人工智能对科学研究的影响发表看法。他强调，AI对科学领域的作用已经产生了根本性的质变，其深远影响不可忽视。王坚指出，早期的大语言模型仅能处理文本信息，而现在的AI已经能够理解多模态数据和代码。这种进步的关键在于AI对不同类型数据的识别能力。他表示，目前AI已经深刻改变了程序员的工作方式。人工智能实现了真正的突破，能够有效区分自然语言文本与编程代码。王坚预测，所有科学数据都将因AI技术而被重新诠释，这种变化的影响将是极其深远的。正如AI理解代
王仲远解析 AI 新范式：从预测 Token 迈向预测物理状态
专题：2026 北京智源大会 新浪科技讯 6 月 12 日下午消息，在今日召开的 2026 第八届北京智源大会上，北京智源人工智能研究院院长王仲远表示，伴随 Next Token Prediction 技术的不断深化，人工智能正经历一场深刻的范式转移，逐步演进至 Next State Prediction，乃至 Next Physical State Prediction 阶段。 “早期大语言模型主要处理文本，多模态模型随后引入了图像、音频及脑电信号，而接下来的核心任务将是攻克真实物理空间中的时空维度、物
红色文化与AI融合课题令人赞叹
红色文化结合人工智能的获奖课题令人惊叹 今天为大家推荐一份极具深度的课题申报范例——《基于人工智能的红色文化传播效果评估与优化策略研究》📚。这项研究着实让人耳目一新，没想到红色文化的传承竟能与尖端科技交织出如此绚丽的篇章！特此分享这份珍贵的课题申报模板，供各位参考借鉴~ 福建 , 3小时前 ,今日为大家呈献一份极具深度的课题申报范例——《基于人工智能的红色文化传播效果评估与优化策略研究》📚。该研究成果令人耳目一新，未曾想红色文化的传承竟能与尖端科技交织出如此绚丽的篇章！特此分享这份珍贵的课题申报模板，供各
AI赋能：土壤科学的新搭档
人工智能土壤研究新伙伴AI: A New Teammate for Soil Science许多人认为土壤只是脏兮兮且毫无用处的东西，可实际上，土壤是地球的生命系统。土壤孕育粮食、净化水源，为数十亿微生物提供栖息地，还能够固存碳元素、缓解气候变化。遗憾的是，土壤状态始终处于动态变化之中，相关研究工作难度很大。为攻克这一难题，如今科学家开始借助人工智能开展研究。他们使用一款名为人工智能多智能体系统的新型工具。它并非单个人工智能程序，而是由多个人工智能组成的“科研小队”。如同人类团队里的成员，每一个人工智能各
神经科学能否验证AI是否具备真意识？
摘要本文旨在对当前意识研究的科学基础进行批判性审视。研究团队指出，现有的神经科学手段难以准确捕捉主观体验。主流实验往往混淆了有意识的觉察与无意识的信息处理。这导致关于人工智能、动物、胎儿及类器官是否具有感知能力的结论，缺乏坚实的科学依据。随着人工智能技术的飞速发展，意识问题已从哲学思辨转变为科学界与公众关注的焦点：AI是否会产生意识？动物、胎儿或人工类器官是否具备主观感受？1韩国基础科学研究所（IBS）的Hakwan LAU教授团队，联合蒙特利尔大学及纽约大学的学者进行了深入分析。他们指出，目前的科学手段
保研后的黄金空窗期：如何利用AI技术为研究生阶段蓄力
每年十月，保研尘埃落定之后，大四往往会迎来一段长达半年的"关键准备期"。许多准研究生会选择在这段时间提前参与导师课题，或者开始规划未来的研究方向与职业发展路径。当被问及"打算如何规划这段时间"时，不少同学的回答是："报个班学点 Python，顺便学学怎么用 AI 写代码和改论文"。然而，当你真正进入学术课题组或提前去企业实习时，现实往往会给你当头一棒。🎓 导师的文献综述，为何成了你的"废话生成器"？我们来看一个极其普遍的微观困境：保研结束后，导师发来 50 篇前沿英文顶会论文，要求你在一周内交出一份开题前
西湖大学与炽橙科技携手共建工业人工智能联合研究中心
2026年6月10日，西湖大学可信及通用人工智能实验室（TGAI）与杭州炽橙数字科技有限公司共同建立的“工业人工智能联合研究中心”正式揭牌成立，实验室负责人金耀初教授同时受聘担任炽橙科技人工智能首席科学家。此次携手标志着实验室在推进工业智能领域产学研一体化发展方面取得重大突破。杭州炽橙数字科技有限公司是一家专注于工业原生物理AI的企业，致力于自主工业智能底座研发与智能体应用服务，目标是将自身打造成为中国工业智能领域的领军企业，让工业生产更加智能、更加安全可靠。公司创立于2015年10月，已获评国家级专精特
强生创新人工晶状体美国上市：白内障手术的新突破
强生公司本周宣布，其研发的TECNIS PureSee人工晶状体正式在美国全面上市。这是一款专为白内障手术患者设计的扩展焦深晶状体，能够提供清晰的远距离和中距离视力，同时兼顾一定的近距离视力。 TECNIS PureSee人工晶状体是首款获得美国食品药品监督管理局批准的扩展焦深人工晶状体，且无需在标签上标注对比敏感度下降的警告。对比敏感度是指患者在低光或雾霾等条件下区分物体与背景的能力，是衡量视觉质量的重要指标。该晶状体可在一次手术中同时解决白内障导致的视力下降以及老视问题。老视是一种几乎所有人在50岁前
【锦脑科普】信 AI 还是信医生？哈佛数据揭秘：AI 初诊误诊率超 80%
不少朋友如今稍有头痛脑热，不再首选搜索引擎，而是直接转向 AI，询问“这是什么病？”或“该如何治疗？”。毕竟 AI 响应迅速、全天候待命，比去医院排队便捷太多！它总能自信罗列多种可能性与方案，语气显得十分确凿。（图片来自于网络，仅供参考，不代表客观事实）然而，哈佛大学近期的一项研究却给大众浇了一盆冷水——AI 在初步诊疗中的错误率竟高达 80%！这意味着什么？换言之，若你向 AI 描述症状十次，其中八次它给出的主要诊断可能是错误的。这让许多连体检报告都不敢细看的朋友震惊到大脑宕机：“等等，80%？！我平日
浙东南人工智能与大数据研究院正式落成
日前，浙东南人工智能与大数据研究院已正式投入使用。该院坐落于中国（黄岩）国际设计创造湾二期设计产业核心区21号楼，是一座四层楼高的建筑，占地2000平方米。项目于2025年12月动工，规划了三个功能区：一楼用于引入企业办公，二楼是功能展示大厅，三楼和四楼则是研究院的办公区域。该研究院由台州市黄岩区政府与合肥人工智能与大数据研究院携手打造，属于新型研发机构。它深度融合了中国科学技术大学安徽应用数学中心、北京大数据研究院等顶尖单位的资源与人才，专注于满足制造业数智化转型的需求，致力于助力区域产业升级。据悉，未
AI 幻觉困境：为何“核实”举步维艰
虽然我坚信 AI 能助力我们提升效能，达成那些曾因时空或资金局限而难以企及的目标。然而，我也预判将出现大量放任 AI 幻觉而不加核实的情形，这将削弱历史学研究的信度并损害 AI 的“声誉”譬如甲可能径直指令 AI 联网检索某主题史料，若 AI 未寻得相关信息便着手杜撰，或断言其不存在—而甲并未核验。又如乙或许让 AI 执行 OCR 文字转换，因原始影像过于模糊或字迹潦草，AI 识别欠佳，产出些看似通顺却与原文相去甚远的内容—而乙不予核对。丙则令 AI 联网查询事实类问题，笃信 AI 无所不知—实则网络并无
2026年人工智能创新项目榜单揭晓
各有关单位：为落实省委、省政府关于推进人工智能赋能科研的指示，依据《安徽省科技厅关于开展2026年度安徽省人工智能场景创新项目（人工智能赋能科学研究方向）申报的通知》相关要求，经推荐申报、形式审查、会议评审等流程，最终评选出AI赋能船用凸轮轴生产线数智化集成技术研究及示范应用等17个创新项目榜单（详见附件），现予以公布，具体内容如下：1.有意向揭榜单位请与榜单联系人沟通对接。2.请发榜单位协助归口管理部门完成揭榜评审工作，尽快确认合作单位及场景建设内容、资金安排等事项。3.各归口管理部门需在6月23日18
AI赋能数学研究：工具演进、边界认知与实践策略
今日在学院午间研讨会进行了关于AI4Math的主题分享，以下为演讲完整内容。各位同仁，中午好！非常感谢学院提供的交流机会。坦白讲，接到这个分享任务时，内心确实有些顾虑。因为我知道，院内不少老师在人工智能的应用与探索方面已走在前列。今天我更多是以抛砖引玉、相互学习的态度，与大家分享个人的观察与心得。计划用约三十分钟做简要汇报，之后预留更多时间，期待与各位同仁深入探讨。今日分享的主题是：AI赋能数学研究：工具演进、边界认知与实践策略首先需要说明的是，这并非严格意义上的学术报告，更倾向于经验交流。过去一两年间，
博士生的AI科研实践：构建可复现的实证研究流程
近期我一直在探索 Codex 与 Claude Code 的应用。Codex 并非论文代写机：经管博士科研 Skills 配置指南最初，我也容易陷入一个思维定式：以为只要安装几个 Skill，AI就能自动帮我完成回归分析、图表制作、数据整理，甚至顺手把论文写出来。后来我意识到，这种想法存在很大风险。对经管博士而言，AI工具的核心价值并非"替你做研究"，而是将那些重复、琐碎、易出错的环节，变得更为标准化、更具可复制性。例如 Stata 回归中最常见的问题，往往不在于模型本身的复杂度，而在于：变量名称拼写错误