ChatGPT等AI模型爆发式增长引发关键问题：这场AI革命需要消耗多少能源？本文探究数据中心在乡村地区的快速扩张，以弗吉尼亚州为例，揭示研究者如何通过供应链分析和直接测量两种方法估算AI能耗。
近日，来自哥大的研究人员开发出了一种新AI系统，让机器人通过普通摄像头和深度神经网络实现自我建模、运动规划和自我修复，突破了传统机器人依赖工程师调整的局限，使机器人能像人类一样自主学习和适应环境变化，为具身智能发展带来新范式。
DeepSeek的风，也是飘到了科研领域——
游戏开发不仅需要生成新颖的内容，更需要在保持游戏世界一致性、多样性和用户修改持续性方面达到高度平衡。近日，一篇发表在Nature上的研究论文World and Human Action Models towards Gameplay Ideation揭示了如何利用生成式AI模型推动游戏玩法创意的生成。
在人类探索自然奥秘的征途中，科学工具的革新始终是突破认知边界的核心驱动力。2024年诺贝尔化学奖的颁发，标志着人工智能（AI）正式登上科学研究的核心舞台——三位获奖者通过AI驱动的蛋白质结构预测与设计，破解了困扰生物学半个世纪的难题，并实现了“从无到有”的蛋白质创新设计。
谷歌DeepMind最新数学AI，一举解决了2000-2024年IMO竞赛中84%的几何问题。AlphaGeometry2论文发布，在总共50道题中完成了42道，相比去年的一代多完成了15道。
北京大学信息工程学院田永鸿教授、陈杰副教授，联合广州国家实验室周鹏研究员指导博士生聂志伟、硕士生刘旭东等，提出了一种进化驱动的病毒变异驱动力预测框架 E2VD，可以对新冠病毒、流感病毒、寨卡病毒、艾滋病病毒进行预测。
Nature子刊近日发布了一项研究，针对学术写作中大模型的使用。他们发现，那些了解LLM以及大模型相关技术的受访者有更多的发表文章数量。
AI的飞跃可能会开辟我们理解古代世界的新方法。想象一下，如果ChatGPT可以在「上古卷轴」的文本洪流上接受训练，我们将有机会直接与历史对话。
电子表格也迎来了自己的ChatGPT时刻。 就在这两天，一个名为TabPFN的表格处理模型登上Nature，随后在数据科学领域引发热烈讨论。
