分类： AI

来源：《自然》

研究人员在论文中植入针对AI的隐藏指令，试图诱导大语言模型生成有利的审稿意见。《自然》已发现18篇含此类操作的计算机科学预印本论文。尽管多数出版商禁止AI参与审稿，但部分研究者仍违规使用AI评估论文。专家指出，这一漏洞正被恶意利用，威胁学术评审公正性。

来源：物理学家组织网

美国团队研发的便携设备集成AI算法，通过智能手机即可实现专业级视网膜分析，1秒内完成糖尿病视网膜病变分期（准确率99%）。该技术可解决医疗资源匮乏地区的早期筛查难题，覆盖全球超1亿糖尿病患者。（基于数万张多族裔视网膜图像数据库开发）

来源：《自然·医学》

AI系统Eagle通过分析5000多张肺癌病理切片，学会识别表皮生长因子受体(EGFR)突变的视觉特征。实际测试中，该技术使EGFR基因检测需求降低43%，为无法负担昂贵基因测序的患者提供快速、低成本的替代方案。

来源：Undark

尽管人们常因大语言模型（LLM）的错误而发笑，但AI是否能真正具备幽默感？一些专家认为可以。一位专家指出：“事实证明，AI生成某些类型的幽默比安全驾驶汽车更容易。”这表明AI在特定形式的幽默创作上已具备一定能力，但距离完全理解人类幽默的复杂性仍有差距。

来源：《地球物理研究快报》

研究团队通过结合水下新月形沙丘实验、高精度数值模拟与卷积神经网络（CNN），开发出一种仅凭沙丘图像即可估算每颗沙粒所受作用力的创新方法。该技术利用模拟生成的高分辨率力场图训练AI模型，使其能根据真实沙丘形态准确推断力分布，甚至泛化至未见过的新形状。该方法适用于各类颗粒系统（如冰晶、盐粒），可应用于河道淤积、海岸侵蚀及火星沙丘演化等研究，为环境预测与行星科学提供了全新量化工具。

来源：《自然》

研究团队受进化论启发，开发出一种能自主设计强化学习算法的AI系统。该系统通过“元网络”监督大量数字代理在复杂环境中试错，分析其表现并迭代优化学习规则，最终自动发现了名为DiscoRL（在57款雅达利游戏中测试）的新算法。经评估，该算法在雅达利基准测试中性能超越PPO、MuZero等人类设计的最佳算法，并在未知挑战（如ProcGen、NetHack）中达到顶尖水平。这表明AI未来有望自主发现高效学习规则，减少对人类直觉设计的依赖。

来源：《科学》

最新研究显示，在数学题中插入无关的猫相关事实（如“猫一生大部分时间在睡觉”）会导致AI模型的错误率激增700%，并显著延长回答时间。这种名为“CatAttack”的攻击策略通过添加无关文本干扰大语言模型（如DeepSeek V3、Qwen 3等）的逻辑推理，而人类却能轻松忽略干扰。研究者警告，此类漏洞可能被恶意利用，影响金融、法律等关键领域的AI应用，呼吁开发更强大的防御机制。 （你知道吗？从某种意义上说，猫其实是液体哦！）

来源：BBC Future

研究表明，当谷歌提供AI生成的搜索结果摘要时，用户点击原始链接的意愿降低，甚至可能直接结束搜索。这一趋势若持续，依赖搜索流量的网站或将面临生存危机。尽管谷歌否认AI对网站营收造成负面影响，但即将推出的”纯AI模式”（完全取代传统搜索结果）引发专家担忧——AI辅助搜索可能从根本上改变甚至破坏现有互联网生态。