昆士兰科技大学数字媒体研究中心参与的一项研究发现，澳大利亚人接触到的虚假、误导或不可信信息并不局限于政治与疫情议题，商业经济、娱乐与突发事件等内容同样常见，并对公众新闻信任与参与度产生影响。

在DARPA“寒冷环境冰控”项目框架下，约翰斯·霍普金斯应用物理实验室通过BOREAS计划构建可调控冰形成与生长的分子与蛋白库，并开发高通量测试方法，推进相关材料与技术在极寒环境中的应用验证。

纽约大学团队发现，单纯依赖或单纯对抗生成式人工智能都存在风险；同时保持竞争与合作态度的作家，在生产力与长期技能维护上表现最为突出。

清华大学薛其坤、王莉莉团队利用STM/STS在单层FeSe中分辨两个Fe亚晶格的电子谱差异，发现一种随超导态出现并在临界温度以上消失的“亚晶格二分性”。相关成果发表于《物理评论快报》。

芝加哥大学团队在《Cell Reports Medicine》发表研究称，利用脂质纳米颗粒将编码PD-L1的mRNA递送至胰岛β细胞，可在小鼠及人类β细胞实验中诱导PD-L1表达，并在小鼠模型中延缓1型糖尿病进展。

研究团队在忆阻器中引入稳定的内置氧梯度，实现缓慢且可控的电导演化，并将其映射为强化学习中的自适应学习率，大幅提升学习效率与稳定性。

对全球数百段自录撤离视频的分析显示，洪水与丛林火灾来袭时，许多人在晚撤离或返回保护财产后才上路，最终在能见度骤降、热浪与急流等环境下陷入高风险情境。相关统计亦显示，车辆与道路场景在多起灾害死亡事件中占比突出。

东北大学与未来大学函馆团队将培养的生物神经元嵌入机器学习框架，成功训练其完成监督时序模式学习，生成复杂时间序列信号，为神经科学与仿生计算开辟新方向。

在模型生物支撑现代生物学研究的同时，蛋白质研究长期缺乏统一参照。研究者提出，可将绿色荧光蛋白确立为“模型蛋白”，以提升结果可比性，并用于评估生成式人工智能设计蛋白的可靠性与教学实践。

研究人员指出，多数国家仅靠减排难以实现气候中和，仍需碳汇抵消不可避免的排放。围绕将硅酸盐岩粉施用于耕地的增强型岩石风化（ERW）技术，最新观点文章认为，其材料供给、环境风险与碳封存核算等关键问题仍缺乏确定性。

格拉茨大学研究团队开发通用阈值超越计算方法，可量化热浪、洪水、干旱等极端事件多项风险指标。研究以1961年至2024年欧洲日最高气温数据测算，称2010年至2024年相较1961年至1990年，奥地利及中欧、南欧多地极端高温“总极端性”约增十倍。

新数值模拟显示，木星早期强磁场可能在其周围盘中开辟空洞，从而有利于多颗大型卫星的形成与存留；而土星较弱的磁场则难以形成类似结构，或与其卫星系统相对稀疏有关。