4130万篇论文洞察：AI让发文量暴涨3倍，却让科学路越走越窄
2026-01-18IT之家 1 月 17 日消息，芝加哥大学社会学家詹姆斯 · 埃文斯（James Evans）团队于 2026 年 1 月 14 日在《Nature》发表重磅研究，揭示了人工智能在科学界的“双刃剑”效应。 该团队深入分析了 4130 万篇研究论文，量化评估了人工智能工具对科学发现的双重影响。结果显示，AI 虽然极大地扩展了科学家个人的研究能力，却意外地收缩了科学探索的集体边界，导致科研重心过度集中，潜在的创新领域遭到冷落。 数据表明，拥抱 AI 的科学家在个人产出上获得了压倒性优势。与不使用
Nature警告：用AI发论文更快，但科学的路反而更窄了
2026-01-18AI 让科学更成功，却可能让科学更保守。 如今，AI for Science 已经是一个发展趋势，但这背后有一个不容忽视的核心问题：AI 在帮助科学家提升影响力和更高效地进行科学发现的同时，也在将科学探索的视野收得更窄。这引发了关于科学家个人职业发展与科学领域进步之间潜在张力的深刻思考。 那么，AI 对于科学研究到底有怎样的影响？为探索这个问题，来自美国芝加哥大学和清华大学的团队在 Nature 发表了一项深入的研究。 简单来理解这个问题，科学家们进行的基础研究就好比是在一片广阔的森林里寻找宝
英伟达悄然修改技术论文错误表述 大幅下调数据中心铜使用量
2026-01-17在媒体近日指出英伟达此前提出的铜需求预期值存在错误后，英伟达方面已悄然修改该数据，外界对人工智能数据中心的铜需求可能需要重估。 据英伟达官网去年刊登的一份技术论文指出，一个容量在一吉瓦的传统数据中心机架，需要高达50万吨铜母线，这引起外界对未来铜的供需形势大为担忧。 不过，近期有细心的观察者发现，该论文的结论存在明显的计算错误，实际上一吉瓦数据中心仅需要200多吨铜，差不多相当于50万磅，可能是该论文用错了单位。 注：修改前论文中有关铜需求的表述 而英伟达目前已经修正了这一错误，将论文中的50
这是一个关于 AI 底层逻辑重构的时刻。 长期以来，Transformer 架构被困在一个昂贵的悖论中：我们用着最先进的 GPU 算力，去让 AI 模型"死记硬背"那些查字典就能知道的静态知识。 DeepSeek 梁文锋团队与其北大合作者在今日凌晨发布的重磅论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》，彻底打破了这一僵局。他们提出了一种全新的Engram（印迹）模块，在传统的"条件计算"（MoE）之外，开辟了第二条稀疏化战线——"条件记忆"。 这不只是一
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AG游戏 大学恋爱心理论文2000字（3篇）
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AG庄闲游戏 《人工智能：变革与挑战中的未来之路》论文8000字
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