人工智能

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人工智能能否助力寻找标准模型之外的新物理

人工智能能否助力寻找标准模型之外的新物理

人工智能在物理研究中的角色正从“数据处理工具”转向更主动的参与者:不仅承担粒子碰撞分类、探测器噪声清理等繁琐工作,也被用于在海量数据中寻找可能指向新现象的细微结构。研究人员对其寄予的期待之一,是借助机器的模式识别与搜索能力,在标准模型高度稳固、显著实验异常罕见的背景下,挖掘被忽视的偏差并更系统地探索广阔的理论空间。 从自动化处理到“发现伙伴” 长期以来,机器学习在高能物理等领域主要用于提升数据处理

人工智能用电激增推动能源路线再评估,聚变、地热与氢能等方案加速探索

人工智能用电激增推动能源路线再评估,聚变、地热与氢能等方案加速探索

人工智能训练与推理带来的用电需求正逼近电网承载边界,并由此引发对多种发电与供能路径的重新评估。随着大型模型训练耗电量被形容为可与小城镇用电规模相当,未来数年数据中心负荷增长的预测,促使公用事业公司、科技企业与研究机构加快讨论哪些能源供给方式在成本、部署速度与稳定性上更具可行性。与此同时,推动电力系统承压的算法也被用于聚变、地热、氢能与先进储能等方向的研发,试图将过去更接近“科幻”的选项转化为可用技

研究警示:部分脆弱用户与AI聊天后妄想加剧,临床出现“AI诱发精神病”说法

研究警示:部分脆弱用户与AI聊天后妄想加剧,临床出现“AI诱发精神病”说法

AI聊天机器人曾被视为随时可用的助手与陪伴工具,但多项新近研究与一线精神科观察提示,对少数心理脆弱人群而言,长时间、强烈的人机对话可能模糊现实与想象的边界,进而助长妄想而非对其形成纠偏。 临床医生已开始用“AI诱发的精神病”描述一类新出现的风险模式:个体在与大型语言模型持续互动后,现实检验能力下降,出现或加重精神病性症状。相关表述强调,这并非科幻叙事,而是医院与研究团队正在记录的临床问题。 从日常