中国铁电材料研究获重大突破，为下一代人工智能器件奠定了全新物理基础！中科院物理研究所的最新成果，揭开了萤石结构氧化锆中原子级“一维带电畴壁”的神秘面纱，论文登上了最新一期Science。
近日，中国科学技术大学（USTC）联合新疆师范大学、中关村人工智能研究院、香港理工大学，在数据驱动的多功能双连通多尺度结构逆向设计领域取得重要突破。
胡宇航（网名 “U 航”），毕业于美国哥伦比亚大学，博士学位，首形科技创始人。长期专注于机器人自主学习的研究工作。研究成果发表于《Nature Machine Intelligence》，《Science Robotics》等国际顶级期刊。
机器学习部署在边端设备的时候，模型总是存储在云端服务器上（5G 基站），而模型输入输出总是在边端设备上（例如用照相机拍摄照片然后识别其中的目标）。在这种场景下，传统有以下两种方案完成机器学习的推理：
最近，一篇由中国团队领衔全球24所TOP高校机构发布，用于评测LLMs for Science能力高低的论文，在外网炸了！当晚，Keras （最高效易用的深度学习框架之一）缔造者François Chollet转发论文链接，并喊出：「我们迫切需要新思路来推动人工智能走向科学创新。」
哈工大、鹏城实验室、新加坡国立、复旦、北大联合发布了一篇重磅综述《AI Meets Brain: A Unified Survey on Memory System from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents》，首次打破认知神经科学与人工智能之间的学科壁垒，系统性地将人脑记忆机制与 Agents 记忆统一审视，
清华大学智能产业研究院（AIR）联合清华大学生命学院、清华大学化学系在Science上发表论文：《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》。团队研发了一个AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。
新一代科学发现智能引擎与科研基础设施正在由中国团队打造。
OpenAI最新发布的FrontierScience基准，试图用真实的博士级难题，从物理、化学、生物三个维度上考验AI。真相是残酷的：在没有唯一标准答案的科研实战中，AI作为「顶级做题家」，距离真正的科学家，还差得远。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院（The Wharton School）今年发布了一系列名为《Prompting Science Reports》的重磅研究报告。他们选取了2024-2025最常用的模型（如GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini Pro/Flash等），在极高难度的博士级基准测试（GPQA Diamond）上进行了数万次的严谨测试。
