论文解读、算法突破、架构分析
一项发表于《科学》期刊的研究挑战了传统认知,发现多发性硬化症患者大脑中受损的神经髓鞘并非永久性损伤,而是可以动态缩小甚至完全恢复。这项跨物种研究揭示了神经元活动对髓鞘修复的关键影响,为早期干预提供了新思路。
谷歌 DeepMind 发布基于 Gemini Deep Think 构建的 AI 智能体 Aletheia,它自主解决了 13 个未解的埃尔德什问题,其中 4 个被认为是新颖发现。该系统通过迭代框架模拟学术评审,但研究显示 AI 解决方案正确率仅 6.5%,存在误解问题和抄袭风险,DeepMind 强调数学研究仍需人类主导。
欧洲最强大的阿里安64火箭首次成功发射,将亚马逊的32颗Leo宽带互联网卫星送入轨道,标志着欧洲重型运载能力的新突破。这次任务使亚马逊在轨卫星总数增至212颗,旨在挑战SpaceX的星链,为全球提供高速互联网服务。
随着全球能源需求激增,太空太阳能发电和放射性同位素能源系统正吸引各国政府与投资者的目光。这些技术有望提供不受天气限制的清洁电力,从根本上改变发电方式。中国、日本、美国等国已展开相关研发,商业应用前景广阔。
深圳大学研究人员开发出一种高灵敏度光学传感器,能检测血液中亚阿摩尔浓度级别的癌症生物标志物,样本中仅需几个分子即可产生可测量信号。该技术结合DNA纳米结构、量子点、CRISPR和二维半导体,无需传统扩增方法,有望通过简单血液检测在影像扫描前发现癌症。
SpaceX 于周五清晨成功发射 Crew-12 任务,搭载 NASA 宇航员杰西卡·梅尔等四人前往国际空间站。这次任务将恢复空间站满员配置,进行为期约八个月的科学实验,包括细菌研究和太空食物生产探索。梅尔作为任务指挥官,曾创造首次全女性太空行走的历史。
NASA 周四在肯尼迪航天中心对太空发射系统火箭进行液氢注入测试,以验证密封修复效果。此前因氢气泄漏,阿尔忒弥斯II号任务的关键倒计时演练被迫中止,发射窗口已推迟至三月。这项测试是该机构推进首次载人登月任务的最新进展。
仙女座星系中一颗大质量恒星没有以超新星爆发告终,而是直接静默坍缩成黑洞,为恒星演化提供了新证据。这项发表于《科学》杂志的研究挑战了传统黑洞形成理论,可能意味着宇宙中黑洞数量远超预期。
NASA 宣布新政策,允许宇航员在执行太空任务时携带个人智能手机,打破了数十年来禁止消费电子产品随载人航天器离开地球的规定。Crew-12 任务和阿尔忒弥斯 II 号登月之旅的宇航员将成为首批携带 iPhone 和安卓设备进入轨道及更远太空的人。
蒙特利尔临床研究所的科学家在《自然》期刊发表研究,发现一种名为SLAMF6的细胞表面蛋白会抑制T细胞的抗癌能力,加速免疫耗竭。研究团队开发了新型抗体来阻断SLAMF6,在小鼠实验中显示出良好抗肿瘤效果,有望为对现有疗法无应答的癌症患者提供新选择。
美国研究团队成功将钚离子困在凯金离子内部,这是钚化学领域的首次突破。这一成果可能为研究元素周期表中一些最具挑战性的元素开辟新途径,相关研究已发表在《无机化学》期刊上。
中国 AI 初创公司 DeepSeek 计划于 2026 年 2 月中旬发布下一代 V4 模型。内部测试显示,该模型在编程任务上表现优于 Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 GPT 系列。V4 引入了流形约束超连接和 Engram 条件记忆架构等创新技术,旨在应对中国硬件限制,并可能以 Apache 2.0 许可证开源发布。
NASA在星际彗星3I/ATLAS上首次探测到水活动和有机分子,包括甲醇、甲烷和氰化氢等生命前体物质。这颗来自太阳系外的彗星携带富碳成分,表明生命所需化学成分可能在宇宙中普遍存在,为研究行星形成提供新线索。
阿联酋与生物科技公司Colossal Biosciences签署6000万美元协议,将在迪拜建造全球首个大规模生物库,旨在保护濒危物种免于灭绝。该项目预计2027年完工,将储存超过1万个物种的遗传样本,并利用AI和自动化技术进行管理。
蚂蚁集团发布开源多模态大模型Ming-Flash-Omni 2.0,号称首个统一音频生成系统,能在单音轨中同时生成语音、音效和音乐。该模型在多项基准测试中优于谷歌Gemini 2.5 Pro,成为开源多模态模型的新标杆,现已开放权重和代码。
英特尔与软银子公司SAIMEMORY近日发布Z-Angle Memory原型机,这是一种旨在挑战AI应用中高带宽内存的下一代DRAM技术。该技术采用垂直堆叠设计,功耗可降低40%至50%,单芯片容量达512GB,并有望在2029财年实现商业化。这标志着英特尔自1980年代以来首次重返内存业务,但能否在Optane折戟之处取得成功仍待观察。
英国国防部选择红帽作为其AI和混合云架构的核心供应商,旨在打破数据孤岛,加速AI模型从数据中心到战术边缘的部署。这一合作标志着国防AI正从分散试点转向平台化工程,通过标准化基础设施实现算法一次开发、随处运行,提升规模化AI能力。