粵公網安備 44010602001315號
摘要在傳統的機器學習范式中，人類往往只是訓練數據的提供者，或是模型決策的被動接受者。但近年來，一種新
導語人類知識正以前所未有的速度爆炸，科學智能、尤其是AI科學家的發展正在迅速改變人類科研范式和版圖。
摘要世界模型是靈活的目標導向行為的必要因素，還是無模型學習就足夠了？我們對這個問題給出了正式的答案，
摘要本文的核心觀點是：在量子物理中，觀測行為本身對系統造成不可避免的干擾，這種干擾無法被消除，正是它
導語在基礎理論、生命系統、氣候變化、社會經濟、智能技術等領域中，研究各種復雜系統中的涌現問題已經成為
摘要在自然科學和社會科學的許多復雜系統中，在微觀尺度上控制系統動力學的機制取決于粗?；暮暧^尺度上表
摘要研究顯示，人們往往被結構和規律性所吸引。本研究提出假設認為，即使某種規律并不帶來額外價值，決策者
導語我們正處于一個技術復雜性不斷升級和社會深刻變革的時代，以大語言模型為代表的AI技術重新引發了關于
摘要對地球系統的可靠預測是減輕自然災害、支持人類發展的重要基礎。盡管傳統數值模型功能強大，但其計算成
摘要當兩個AI模型在同一科學任務上訓練時，它們學到的是相同的理論，還是兩種不同的理論？縱觀科學史，我
導語成塊性（Lumpability）是馬爾科夫鏈的粗?；碚撝幸环N描述是否可聚類或可粗?；母拍?，最
導語在現代職場中，我們經常遇到一些看似無關卻又彼此呼應的現象：同樣是專業技能，為什么編程與電器維修會
摘要隨著大語言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的快速崛起與人工智能（AI）技
摘要人們習慣于從不同尺度去描述同一個對象。比如對于一個人類群體，你既可以從社會學經濟學角度解釋這個系
摘要在瞬息萬變的現實世界中，人工智能（AI）需要在時間緊迫、反饋稀缺的場景下迅速學習并做出精準決策，
摘要強化學習理論將人類行為解釋為受最大化獎勵這一目標的驅動。然而，傳統方法對于人們如何從過往經驗推廣
摘要大型語言模型（LLMs）的出現為自然科學與社會科學研究帶來了變革性機遇，其通過提供理解復雜系統的
導語大語言模型（LLMs）的快速發展使人們看到很多神奇的現象，比如神經標度律、涌現、頓悟等等。其中涌
摘要重整化群(renormalizationgroup,RG)理論是一套強有力的理論框架，主要應用于
摘要近期新一代前沿語言模型引入了大型推理模型（LargeReasoningModels，LRMs），
摘要近年來，神經形態計算（neuromorphiccomputing）逐漸成為研究熱點，它利用尖峰神
摘要科學家和發明家在不斷變化的問題、機遇和挑戰中確定自己的工作方向，然而對于研究領域之間的轉換及其成
摘要為了在復雜環境中生存并獲得成功，動物和人工智能體必須學會自適應地行動，以最大化適應度（fitne
摘要思想種子框架引入了一種新穎的計算方法來模擬冥想狀態下思維動態過程，將思想種子概念化為整合信息的動
摘要除了神經標度律之外，人們對大語言模型（LLMs）背后的定律知之甚少。我們介紹了神經熱力學定律(N
摘要非線性動態系統在自然界中無處不在，且難以預測。這些系統對初始條件的小擾動可能十分敏感，并且通常由
摘要網絡關鍵節點識別是網絡科學的一個基本問題。本研究提出了一種量子深度強化學習（QDRL）框架，該框
摘要超過30億年的進化在天然蛋白質的空間中形成了生物學的圖景。在此，我們展示了大規模訓練的基于進化數
導語在人工智能領域，大語言模型（LLMs，如Claude3.5Haiku）已展現出強大的語言處理能力
摘要本文強調衰老機制中的因果關系，認為在衰老的十二個標志中，只有端?？s短是導致衰老的原因?！岸肆N
導語物質間相互作用常以層次結構呈現，各層次有獨特的相互作用規則而并非較低層次規則的簡單疊加，整體涌現
集智星空圖導語最近，推特網友Jinay做了一件好玩兒的事情。他把arxiv網站上截止2025年5月的
摘要當前大語言模型的流行帶火了一個概念——涌現。人們發現當人工智能參數足夠多的時候，可以涌現出很多神
導語在人工智能飛速發展的背景下，支撐大語言模型（LLM）的核心技術——Transformer，以其強
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