7月11日(星期五)新闻,外洋着名科学网站的主要内容如下:
《自然》网站(www.nature.com)
科学问答AI哪家强? OpenAI o3夺冠,DeepSeek-R1紧随厥后
美国人工智能(AI)巨头OpenAI打造的AI模子o3,在艾伦人工智能研究所(Ai2)上周宣布的基准测试平台SciArena中被评为回覆多领域科学问题的最佳工具。该平台依据102名研究职员对谜底质量的投票效果,对23个大型语言模子(LLM)在科学问答中的体现举行了排名。
OpenAI的o3在自然科学、医疗保健、工程学及人文与社会科学领域的回覆体现最优,获得超13,000票支持。中国开源模子DeepSeek-R1在自然科学中排名第二,工程学中位列第四;谷歌的Gemini-2.5-Pro在自然科学中排名第三,工程学和医疗保健中排名第五。
Ai2指出,o3的优势在于其详细引用文献并提供手艺细节富厚的回覆,但模子体现差别可能部分源于训练数据和优化目的等方面的差别。
SciArena是首批通过众包反响对科学使命体现举行排名的平台之一,其设计阻止了分数使用等问题。 用户可免费使用该平台提问,系统随机提供两个模子的谜底并约请投票,但仅认证用户的投票计入排行榜。平台通过Semantic Scholar提供参考文献,以增强谜底的参考性。
悉尼大学的研究职员以为,SciArena有助于研究者跟进前沿文献,并推动AI模子立异,但其可一连性依赖用户加入度。最后,研究者提醒,大型语言模子的回覆可能保存与文献冲突、术语误解或准确性缺乏的问题,其天生内容不可替换原文阅读研究论文。
《科学通讯》网站(www.sciencenews.org)
当森林最先“搬家”:天气;碌淖匀磺ㄡ
在科幻与奇幻作品中,移动的树木并不有数。《指环王》中的“树人”军团能行军作战,《银河护卫队》的树形外星人格鲁特可以翱翔,而《哈利·波特》的打人柳则会攻击靠近者。相比之下,现实中的树木看似静止,但它们着实也在以极其缓慢的方法移动。
树木通过向光性调解生长偏向,使枝叶尽可能多地吸收阳光。根系则会向水源延伸,有时甚至侵入地下管道或住民马桶。虽然单棵树无法远行,但整片森林会随着情形转变逐渐迁徙。历史上,森林曾因冰河期天气变冷而向南迁徙,速率约为每年100至500米。
然而,现在人类运动导致的天气转变速率远超森林的自然顺应能力。海平面上升威胁红树林,气温升高影响加拿明确云杉的生长,而美国西南部的干旱则危害松果松的生涯。面临这些挑战,科学家最先介入,资助树木迁徙。
例如,在美国明尼苏达州,密西西比河岸的森林正遭受洪水和入侵甲虫的破损。研究职员妄想用更顺应目今天气的三角叶杨和柳树替换濒危的银枫等树种。美国林务局等机构还编写了指导手册,资助森林治理者应对天气转变,并与外地原住民社区相助,确保森林迁徙切合生态和社区需求。
只管人类在协助森林顺应,但目的并非彻底改变森林结构,而是维持其生态功效,由于许多社区仍依赖这些树木。森林的迁徙虽缓慢,但在天气转变时代,人类的干预或许能资助它们找到新的生涯之路。
《赛特科技日报》网站(https://scitechdaily.com)
1、减肥可能弊大于利?医生忠言:盲目减肥或危害康健
越来越多的医学专家以为,古板减肥理念太过关注体重数字,而忽视了康健的焦点要素——生涯习惯、心理状态和关爱。研究批注,大大都人难以恒久维持减重效果,而太过追求瘦身可能引发社会私见、心理压力,甚至饮食失调。专家呼吁,医疗重点应从体重转向循证医学和个性化康健治理。
《英国医学杂志》(The BMJ)近期刊文指出,纯粹强调减重可能适得其反。只管体重下降常被视为康健改善的标记,但这一看法可能过于片面。专家剖析,仅靠生涯方法调解(如节食和运动),大大都人难以实现恒久减重,同时可能加剧“体重污名化”问题。他们强调,康健饮食和运动虽然主要,但体重自己并不可周全反应康健状态,医疗应更关注个体化的康健目的。
恒久以来,“少吃多动”被视为应对肥胖的标准计划,但最新研究显示,这类要领很少带来长期效果,且未能显著降低心血管疾病或早逝危害。专家建议,医疗模式应从“减重”转向“康健增进”,以更人性化的方法支持患者,镌汰社会私见带来的负面影响。
别的,太过强调减重可能强化社会对体重的私见,进而影响心理康健,甚至导致饮食杂乱或体重反弹。近年来,“康健与任何体型共存”(HAES)等新理念受到关注,其提倡不以减重为目的的康健治理,并已展现出起劲效果。只管仍需更多临床验证,但这些要领为医疗实践提供了新思绪。
专家总结,医生应客观见告减重干预的利弊,降低饮食失调危害,同时提供不以体重为评判标准的医疗计划。康健饮食和运动的建议仍然主要,但焦点在于尊重患者需求,平衡康健收益与潜在危害,真正实现以患者为中心的医疗眷注。
2、冷能革命:科学家推出低本钱碳捕获新要领
美国佐治亚理工学院的研究团队开发了一种更经济、高效的直接空气捕获(DAC)手艺,使用液化自然气(LNG)再气化历程中的冷能,连系多孔吸附质料,大幅降低二氧化碳捕获本钱。该研究效果最近揭晓于《能源与情形科学》(Energy & Environmental Science)。
现在,DAC手艺因高能耗和高本钱难以推广。古板要领依赖胺类质料,需化学吸附二氧化碳,但效率有限,且易降解。佐治亚理工学院与美国橡树岭国家实验室及韩国全北国立大学、全南国立大学相助,提出了一种新计划:使用LNG再气化时释放的低温(约-78°C)冷却空气,使空气中的水蒸气凝聚,再通过物理吸附剂(如沸石13X和CALF-20)高效捕获CO?。
物理吸附剂比胺类质料更耐用,且在低温下吸附能力提升3倍,同时能耗更低。研究显示,该要领可将每吨CO?的捕获本钱降至约70美元,远低于目今的200美元以上。别的,LNG基础设施普遍漫衍于沿海地区,使该手艺能在温带甚至湿润情形中应用,突破古板DAC的地理限制。
团队展望,若充分使用LNG冷能,到2050年,全球每年可捕获超1亿吨CO?。这一手艺不但降低本钱,还拓宽了适用质料规模,许多原本不适用于常温DAC的吸附剂在低温条件下体现优异。(刘春)
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编辑:王家菁、段圣祺