科学摘要

分类： AI

  •  AI模型首次精准预测固态反应动力学，加速新材料合成

    来源： 《自然·材料》（Nature Materials）

    伯克利实验室团队开发AI模型，首次同时考虑热力学与原子扩散动力学，可快速模拟固态反应全过程（含中间产物、杂质）。以钡钛氧化物测试，预测与数十年实验数据高度吻合。该模型有望大幅缩短新材料从发现到制造的试错周期，加速电池、传感器等应用商业化，未来将扩展至更多材料体系。

  • AI预测催化剂性能需“标准化实验数据”支撑

    来源： 《自然·催化》

    SLAC国家实验室联合四家机构进行“循环实验”，发现同一铑基催化剂在CO₂转化测试中，因搅拌程度等微小操作差异，导致CO和副产物甲烷产量结果不一，AI无法有效学习。经统一反应器设计、操作规程后数据趋于一致。研究强调，构建科学AI模型需高度重视实验可重复性，否则预测可靠性将受严重影响。

  • AI平台ContactSeek大幅提升基因编辑精准度

    来源： Nature

    科学家开发基于AlphaFold3的AI平台ContactSeek，通过预测基因编辑蛋白与靶标DNA及引导RNA的接触概率，识别导致脱靶编辑的关键位点。测试显示，经其优化的腺嘌呤碱基编辑器可将全基因组脱靶效应降低约83%，并提升了Cas12a编辑器的准确性。该工具有望广泛应用于各类DNA和RNA编辑系统，但临床前仍需更多验证。

  • AI蛋白质结构预测常违背物理化学原理，研究者提醒“信任但须验证”

    来源： Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)

    伦斯勒理工学院研究发现，AlphaFold2等主流AI蛋白质结构预测工具常产生不符合热力学原理的“不可信结构”，尤其对含可电离残基的蛋白表现不佳，且各工具均高估自身准确性。研究者建议将AI预测与分子动力学模拟等物理验证相结合，强调“不能盲信模型输出”，并呼吁开发者增加理化验证模块。

  • 东京政府AI婚恋App促成265对夫妇结婚，注册会员1.6万人

    来源： 法新社

    东京都政府2024年9月推出AI婚恋App“TOKYO Enmusubi”，要求用户证明单身身份并通过在线面试，以筛选真正有结婚意愿者。截至2025年6月30日，约3.6万申请人中注册会员达1.6万人，760对处于“认真交往”，265对已结婚。有用户表示AI分阶段显示兼容度，高匹配度给予“勇气”。该App旨在应对日本少子化，2025年新生儿数降至671,236例，为连续第十年下降，生育率仅1.14。

  • 中国AI模型以高性价比风靡美国市场

    来源：AP News（美联社）

    中国AI模型凭借低价和持续提升的性能，正迅速赢得美国用户青睐，如Moonshot的Kimi K3和DeepSeek等被用于日常办公与商业拓展。尽管美方指控中国公司“蒸馏”技术并酝酿更多限制，但开源、廉价且“够用”的中国模型仍吸引大量开发者。专家指出，美国出口管制反而为中国AI创造市场空间，全球AI竞争已进入多维博弈阶段。

  • 中科院团队开发AI辅助平台，按需设计合成植物免疫受体

    来源：《科学》

    中科院遗传发育所团队利用AlphaFold 3等AI工具设计人工蛋白，替换水稻免疫受体Pikm-1的天然结构域，构建391种合成植物免疫受体（SPIRs），靶向病毒、细菌、真菌等多种病原蛋白，其中18.2%可激活免疫反应。结合定向进化平台优化后，转基因植物成功抵抗番茄褐皱果病毒。该技术可在数周内定制抗病受体，为作物快速抗病育种提供新策略。

  • 中国出台AI伴侣新规限制情感依赖，澳大利亚专家呼吁借鉴

    来源：The Conversation

    研究指出，AI伴侣虽可缓解孤独，但易导致依赖、孤立和“孤独螺旋”。中国新规禁止AI向未成年人提供“伴侣”或“亲属”角色，要求对过度依赖用户发出提醒，并干预极端情绪用户。澳大利亚专家认为，澳应效仿中国，在eSafety现有工作基础上，将年龄限制内容保护延伸至AI伴生的社会危害，优先发展真实人际联结能力，而非任由AI替代人际关系。

  • 生成式AI“混搭”人类作品却不付费，创意劳动价值面临消亡风险

    来源：University of Melbourne

    文章指出，生成式AI以类似人类“混搭”的方式拆解并再现已有创意内容，但区别在于AI能瞬间复制任何风格且不征求同意、不署名、不付费。版权追责（如Anthropic被判赔15亿美元）虽是必要手段，但未能解决创意工作的生存威胁。作者呼吁采取“数据化劳动税”等机制——对AI生成服务平台征税，用于补贴雇佣人类创意人员的公司，以保护人类在未来继续掌握文化表达的主导权，而非仅由算法决定。

  • AI会让人变笨吗？答案取决于“怎么用”

    来源： Trends in Cognitive Sciences

    研究团队系统回顾认知科学、教育及医学领域证据发现，AI对认知的影响并非“是或否”的简单结论。若用AI替代思考（如直接求解或代劳信息整合），会削弱技能练习与记忆保持；但若作为协作工具（如辅导答疑、提供范例），则能促进学习。长期影响尚不明确，关键在于AI是“替代者”还是“合作伙伴”。