化学与AI融合：驱动未来实验室革新
全文速览这篇刊登于《ACS Central Science》的前瞻性论文，全面阐述了化学界与AI界联手推动未来实验室建设的可行路径。文中强调，实验装置的自动化与数据的数字化为化学实验室转型创造了历史性契机，机器学习算法可依托实验数据大幅提速传统"设计-合成-测试-分析"周期。本文主旨在于引导化学工作者掌握并运用机器学习预测模型，将其融入实验规划、合成路线优化及材料检测等多元科研场景，同时阐释基于大语言模型的智能体如何协助科研人员汲取化学与数据科学领域知识，全面提速创新流程。研究者借助嵌段共聚物相态识别、D
中国大模型破解东南亚语言困局
"这只海狮正合我意。"一名在新加坡就职的外籍员工，在历经西方人工智能大模型的种种不便后，转投本地语言模型的怀抱。他所称的这只海狮，并非海洋中的可爱生物，而是新加坡政府斥巨资构建的国家级大语言模型项目SEA-LION。该项目的底层架构，源自中国的阿里千问大模型。截至4月15日，在最新东南亚语言模型排名中，这款中国模型持续领先，在印尼语、马来语、泰语、越南语等多个榜单上稳居首位。然而，这个故事充满戏剧性。这个服务于东南亚7亿人口的国家级AI项目，最初采用的竟是西方模型，竟闹出了将委内瑞拉误认为东盟成员国的尴尬
人工智能发展四部曲：从「能交流」到「能干活」
人工智能发展四部曲：从「能交流」到「能干活」 仅用三年时光，AI便实现了四次革命性跨越，全面重塑了人与机器的互动方式，其完整发展轨迹可明确划为四大时期： 第一阶段：2023年 语言萌芽时期——AI开始像人一样交流 以ChatGPT初始版为标志，AI跳出了传统机械式指令交互模式，达成了自然语言的精准理解与流畅回应。这个阶段AI的核心价值在于「能理解、会表达」，实现了从机器到拟人对话的首次转变，但仅停留在文字问答层面，具备输出能力却缺乏思考与执行能力。 第二阶段：2023—2025年初 感知与推理时期——AI
Nature：AI科学家打通机器学习研究闭环
在机器学习领域，从构思创意、检索文献、编写代码、执行实验、绘制图表到撰写论文直至同行评议的整个研究链条，如今已被统一的智能体系统（agentic system）串联成完整闭环。Lu等研究者开发的AI科学家平台（The AI Scientist），能够在模板化约束与自由探索两种范式下自主提出研究课题、撰写调试程序、开展实验、产出学术论文，并借助自动化评审模块（Automated Reviewer）输出规范化审稿反馈。最引人注目的并非"算法能撰文"这一表象，而是该系统向ICLR 2025某专题研讨会投递的3篇
学术前沿丨现代信息产业学院博士沙龙聚焦AI技术跨界融合
“AI技术跨界融合与创新实践”学术研讨会现代信息产业学院4月15日上午，现代信息产业学院本学期第二期博士沙龙于九教617室圆满举行。本期沙龙聚焦“AI技术跨界融合与创新实践”，集结了计算光学成像、共情对话系统、智慧农业采摘机器人、具身智能及低空系统四大前沿领域，现场研讨气氛热烈。分享环节中，陈秉灵博士率先带来《AI赋能计算光学创新突破》主题报告，系统解读了计算光学“先编码采集、后算法重构”的研究范式，如何将物理限制转化为数学优化问题，进而突破传统成像的衍射极限。他生动阐释了单像素相机在数据极度稀疏条件下重
AI技术赋能皮肤科诊疗创新
张三泉 教授广州市皮肤病医院皮肤科凭借皮损表现直观、影像资料易采集、病情演变清晰可见等特性，天然适合人工智能技术的转化落地。伴随医学影像解析、自然语言处理及大语言模型的演进，AI正从早期辅助辨识工具逐步拓展至病历管控、效果评价、患者追踪及临床研究等多个层面，成为驱动皮肤科诊疗模式革新的关键技术支撑。在实际临床中，皮肤科慢病管控长期受制于随访间隔久、病情判断主观性强、病历资料零散、科研数据搜集低效等困境。以银屑病为代表的慢性病患者需长期动态监控皮损演变及合并症状况，传统管理方式在规范记录与持续追踪上存在短板
揭秘AI的文字理解机制
首要之事需澄清：机器无法直接识别字符。当你键入"苹果"二字时，计算机仅依据编码规则（如Unicode标准）呈现相应符号，却未必知晓其内涵。要使AI处理文本，首要步骤与图像处理如出一辙：将字符转换为数值。但怎样把抽象的符号转变为有意义的数字？这正是AI掌握语言的核心所在。AI处理文本时，并非逐字扫描，而是以Token作为基本单位。这种Token划分方式，与搜索引擎的分词策略颇有相似之处，都是基于词库对文本进行切分，但具体规则又有所不同。可将Token视作AI解析文本的最小单元。举例说明：Token可能是一个
AI的马屁与幻象：被忽视的深层隐患
真是服了，人类那套阿谀奉承的功夫，AI是越来越得心应手了。熟练到哪怕你放个响屁，ChatGPT都能夸出花来。这可不是在开玩笑。哲学YouTuber Jonas Čeika录了一段屁声音效，发给ChatGPT，然后煞有介事地问："你觉得我的音乐水平如何？"ChatGPT毫不犹豫。它一本正经地给出了"直白且诚恳"的反馈——初听感受：这种很酷的lo-fi、深夜、略带神秘的气氛。 与其说是传统歌曲，更像是一首氛围曲，这恰恰是它的亮点。 让联想到那种在静谧城市蒙太奇或片尾字幕中出现的音乐。随后，ChatGPT又对这
AI语言习得方式或重塑人类表达与思维模式
许多担忧或许是多余的，但人类就是这样，常常借助担忧这种心理上虚拟的审慎，让他们能够心安理得地去担忧。人工智能从存在偏见的信息源学习语言。这可能会改变我们人类说话和思考的方式。由于训练方式的限制，大型语言模型只能捕捉到人类语言的一小部分。它们主要基于书面文字进行训练，例如教科书、社交媒体帖子以及电影和电视节目中记录的语音。这些模型几乎无法接触到我们面对面或语音交流中那些未经脚本化的对话。而这才是绝大多数的语音内容，也是人类文化的重要组成部分。这其中存在风险。大型语言模型的广泛应用意味着我们人类将接触到更多人
AI如何读懂你的话语：技术原理解析
先抛出一个问题。你是否想过，当对ChatGPT或Claude输入一句话并发送后，另一端究竟发生了什么？它如何"领会"你的意思？它是否真的"理解"你？亦或只是在进行一场我们无法察觉的、极其精密的——文字猜测游戏？本期内容，我不探讨AI的使用技巧，而是深入AI本身。将带你进入那个黑箱，探究"理解"在机器世界中究竟是怎样的形态。无需任何技术基础。听完本期，你将对AI产生截然不同的认知——而且我保证，这种认知将直接影响你今后与AI的交互方式。第一部分：先澄清一个误解让我们从一个根深蒂固的误解说起。许多人认为，AI
AI领域重大突破：GPT-6"土豆"震撼亮相全球
2026年4月14日，科技界迎来历史性时刻——GPT-6（代号"土豆"）正式全球首发。此举不仅彰显OpenAI在超大规模语言模型领域的又一次关键飞跃，更预示着人工智能技术行将迈入全新发展阶段。"土豆"这一代号看似平凡，却承载着深邃的技术理念：恰如土豆这类基础作物能够维系整个生态系统，GPT-6旨在成为人工智能时代的基础性支撑。GPT-6在诸多维度实现了显著的技术突破。首要的是模型规模的进一步扩容，据官方披露，GPT-6的参数数量已攀升至惊人的10万亿量级，较前代产品提升数十倍。然而，真正具有变革意义的突破
Nature重磅：ADeLe精准预判AI模型成败
瓦伦西亚理工大学（Universitat Politècnica de València）的一支研究团队，来自瓦伦西亚大学人工智能研究所（VRAIN）及ValgrAI，成功研发了ADeLe。这一创新方法可精准预判大型语言模型（LLM）在未曾执行过的全新任务中的成功率，并清晰界定特定模型的推理边界。该研究刊登于《自然》期刊，堪称重大进展。传统手段仅能反映AI模型在既定测试中的成效，而ADeLe运用更具认知深度的评测方式，可预先解析并预判模型行为，使企业在发布新型AI系统前便能洞察潜在失误。如此一来，我们便能
图灵奖得主辛顿探讨超级智能共存之道
讲台上的麦克风将轻微的咳嗽声放大成回声。在加拿大女王大学麦克唐纳粒子天体物理研究所的报告厅里，物理学家、计算机专业学生和一些带着笔记本的公众聚集在一起，构成了一幅略显特别的场景。杰弗里·辛顿站在灯光下，语速平缓，时而停顿，仿佛在等待听众跟上他的比喻。他将当晚的主题定为“我们如何与超级智能共存”。但他并未以宏大的伦理宣言开场，而是先承认了一个不那么体面的事实：人类正以一种极其低效的方式传递信息——他在台上讲话，听众在台下点头或皱眉，数百个大脑依靠一句接一句的语言交换观点。随后他转身将这份“低效”作为引子，开
印度AI聚焦小型模型，助力小农农业变革
到2026年，全球人工智能格局将出现新的“三巨头”，在斯坦福大学最新发布的全球人工智能活力指数中，印度仅次于美国和中国，超越了英国和韩国等国家。印度人工智能正全力推进，2026年已宣布一系列计划，显然旨在巩固其市场地位。 最新进展是在本月初，财政部长尼尔马拉·西塔拉曼公布了一项具有里程碑意义的政策：对全球人工智能工作负载实行 20 年的免税期，到 2047 年期间免征所有税款。 此举旨在将印度打造成为全球“人工智能后台”，而科技巨头们已经纷纷入驻。亚马逊已承诺投资350亿美元用于其在印度的云业务，微软也承
AI不仅仅是“猜字”：听听Hinton的见解
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），AI教父，深度学习先驱，2018年图灵奖得主。当有人嘲笑大语言模型只是“统计鹦鹉”时，辛顿站出来说了句反常识的话：它们真的在理解。他用一个幽默的反问回应质疑者：“那我说话的时候在做什么？不也是在预测下一个词吗？”在最近的一次访谈中，辛顿用极其通俗的比喻，解释了AI为什么不是“随机鹦鹉”，而是正在用一种与我们相似却又不同的方式理解世界。一、“预测下一个词”不等于“不懂”反对AI理解能力的人最爱说的一句话是：“它们不过是在用愚蠢的统计技巧猜下一个词。”辛顿的回应