一个物理学家眼中的 AI for Science

本文认为，人工智能革命，尤其是大语言模型的兴起，其最重要的意义并不只是自动化，而在于复杂信息以及人类 know-how 的承载、复制与共享方式发生了根本变化。从这个角度看，AI for Science 之所以尤其重要，是因为它改变的不仅可能是科研效率，还可能是科学协作、科学发现、科研出版与科研评价的整体结构。本文勾勒了 AI 从科研工具逐步走向科研合作者的路径，并讨论 AI 可能如何根本性地重塑科研出版。文章同时指出，如果要让 AI 在原创性科学发现中发挥真正作用，持续学习和思想多样性是两个关键前提。

“最重要的知识分子”去世了

哈贝马斯去世，最近这两天我也被连续刷屏。他是一个现象级的人物，在我看来，他的去世是当代世界思想界的一件大事。哈贝马斯在世时，可能是当时在世的最重要的公共知识分子之一，也是最重要的哲学家，影响巨大。他3月14号去世后，我看到无论是思想界还是主流媒体，都有报道。很多朋友也很关心，读过他的书，研究过他的思想。

我们今天比任何时候都更需要爱因斯坦

爱因斯坦不仅是一位突破范式的科学天才，更是不拘一格的思想家。他的名字几乎等同于“智慧”，真正了解他的人会发现，他并不认为自己是天才，反而更愿意称自己为“顽固的好奇者”。在本书中，我希望带领读者看到一位心灵不受束缚的自由思想者，他既是科学的探索者，也是世界的观察者。

引力，作为一种思想对象 | 赛先生书评

在科学中，真正具有吸引力的，往往不是答案本身，而是那些迫使我们重新思考“什么是理解”的问题。

饶毅荐书：遗传学家霍尔丹的多彩人生

 刘钝的《霍尔丹与代达罗斯》为我们提供了第一本中文书写的霍尔丹“评传”。本书并不是西文传记的摘译或改编，而是作者基于多年研究与材料蒐集，全面研究霍尔丹的生平、思想、科学贡献，及其个人行迹与所处大时代之关系的结果。

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。

北大力学老教授的“三线”记事｜赛先生看历史

创新需要新思想

爱因斯坦：我们为什么研究物理学？

阿尔伯特·爱因斯坦被认为是科学界最著名的天才。他最著名的理论是相对论和光电效应，其中光电效应为他赢得了1921年的诺贝尔物理学奖，但与此同时，爱因斯坦几乎没有做过任何实验。事实上，他的大部分发现都是基于一些奇异但又令人着迷的思想实验。

现代科学如何孕育于哲学：日本诺奖得主直言老庄思想启发了他

现代科学家的工作，与哲学思维紧密联系在一起。

对称破缺——美妙思想来自凝聚态物理 | 量子群英传

公众的眼光大多数投向传统的、以还原论思想为指导的高能粒子物理，以为那才是物理的正统方向。