《自然》：中国领跑应用科学，贡献全球56%，包揽前30顶尖机构

最新《自然指数》首次聚焦应用科学领域，该指数显示：中国贡献了全球56%的顶尖成果，相关领域排名前十的机构全部来自中国。对此，《自然》杂志评论：这不仅是数量的领先，更折射出东西方迥异的科研战略——一方瞄准产业与工程，一方侧重基础与自由探索。 面对现状，《自然》杂志开始思考，当“工程型社会”与“科学型社会”路径日渐分明，全球科技竞争格局将被如何重塑，西方应该怎么办，该如何学习东方？ 然而，身为以“工程型”科研为主的国家，我们同样需要思考，中国该如何理解这项新数据？中国该怎么办？

MIT所长涉嫌图片操纵，《自然》发布关注声明

9月10日，因存在明显的图像处理痕迹，《自然》对麻省理工学院（MIT）皮考尔学习与记忆研究所所长蔡立慧（Li-Huei Tsai）的论文《Recovery of learning and memory is associated with chromatin remodelling》发布了关注声明。

实锤！AI来了，人类反倒更忙了

截至目前，AI大模型已经可以帮助我们写程序代码，制定旅行计划，资料阅读与信息检索，快速完成分析报告，学习第二外语，乃至编辑视频，制作商业网站或游戏……然而，大模型降世两年多，人们却吃惊地发现，自己最终的那个梦想，一个有强大AI为人类工作的社会，一个有更多的闲暇，上四休三甚至每周工作更短时间的世界，却仿佛更遥远了，我们变得更忙了，而且，这个事实居然在数据上得到了确认。

北大教授陈耀松：我的黄金三十年（上）

陈耀松自1950年起师从周培源先生学习近代力学，随后又在钱学森先生领导下建设空气动力学发展基地。他半个多世纪身体力行工作在技术科学（力学）第一线，是我国计算流体力学的泰斗级人物。 自1984年从美国访问回国，陈耀松开始了在科学界和教育界推广互联网技术的“黄金三十年”。本文为《赛先生》与陈耀松先生团队共建的《技术科学论坛》专栏的第一篇。

AI教父辛顿：从反向传播到凡人计算

杰佛瑞·埃佛勒斯·辛顿（Geoffrey Everest Hinton，1947－）【1】，被誉为“AI教父”，他一生的理想是要明白“人的大脑是如何工作的”？机器是否能模仿大脑的运作机制？为此他花了半个世纪的时间开发神经网络，他在1986年和2022年，分别发表了两篇与神经网络算法相关的重要论文，一前一后相隔三十多年，一反一正都是讨论机器如何学习的问题。哪一种算法更接近人脑的运作模式呢？辛顿对此有与众不同的观点，此文将为你解读这两篇文章的核心思想，然后，你对上述问题便能得出你自己的答案了。

AI史上的第一个成功的商业产品是怎样诞生的？

2024年初，自然杂志公布了2024年重要的七项科技，其中一項是“蛋白质序列的深度学习模型”。

华裔科学家李飞飞：她看见的世界和她改变的世界

李飞飞是人工智能领域最重要的科学家之一。她最重要的贡献，是创建了数据库ImageNet，有人工智能领域的从业者评论，“没有ImageNet，就没有现在的深度学习革命”，李飞飞也因此被誉为AI教母。

46年前，我们的大学

我在文章《30岁才读大学，那又如何？回忆我9个“老三届”同学的人生逆袭》中描绘了我南京大学同窗中的九名老三届。班上更多的伙伴基本同我一般大，他们本科四年的学习故事也值得写上一文。

我们应从人类历史上的几次大流行中学习到什么？

斯隆奖得主方飞：当深度学习和博弈论相结合，能解决哪些社会问题？