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大型语言模型（LLMs）完全可以通过人类提示进行管理，并且不表现出“突现能力”，这意味着它们无法自行得出结论或见解。仅仅增加这些模型的规模并不会赋予它们新的推理技能，这意味着它们不会发展出危险能力，并且并不构成生存风险。最近的一项研究澄清了LLMs的能力和局限性，强调了为了实现最佳性能所需的结构良好的提示。 根据巴斯大学和德国达姆施塔特工业大学的新研究，ChatGPT和其他大型语言模型（LLMs）无法独立学习或获得新技能，表明它们对人类不构成生存威胁。 这项研究今天在第62届计算语言学协会年会上发布——这一全球领先的自然语言处理会议——揭示了尽管LLMs可以表面上遵循指令并展现语言能力，但它们需要明确的指令才能发展新技能。因此，它们本质上是可管理的、可预测的和安全的。 这意味着它们从根本上是可管理的、可预测的和安全的。 研究团队得出结论，尽管LLMs在更大数据集上进行训练，但可以在没有安全担忧的情况下使用。然而，这项技术仍然可能被误用。…

一种极大提高氨转化率的催化剂有潜力增强废水处理、可持续化学生产和氢气生成。 一组研究人员创造了一种高效的催化剂，显著提高了氨转化的效率。这项研究发表在先进能源材料上，展示了该催化剂在废水处理、绿色亚硝酸盐和硝酸盐的生产以及氢气生成方面的显著进展。 催化剂是加速化学反应的材料，通过提供更高效的反应路径，使反应更容易启动和完成。由于催化剂在反应中保持不变且不被消耗，因此可以重复使用，并在许多工业、环境和生化应用中发挥关键作用。 研究团队包括来自日本北海道大学、澳大利亚悉尼科技大学及其他机构的专家，创造了被称为NiOOH-Ni的催化剂，该催化剂通过将镍(Ni)与镍氧氢氧化物结合而成。 过量的氨会导致严重的环境问题，例如水体中肆虐的藻类繁殖，降低氧气水平并危及水生生物。在高浓度下，氨对人类健康和野生动物都构成风险。因此，有效管理和转化氨是至关重要的，但其腐蚀性特征使其处理起来具有挑战性。…

你可以将聚合物视为类似于火车：就像火车由多个车厢组成，聚合物由许多单体组成，这些火车车厢之间的连接类似于将单体结合在一起的化学键。聚合物的用途广泛——从药物输送到用于建筑——但它们的结构和功能受限于其单体成分的化学相似性。 最近，来自斯克里普斯研究所的化学家们与其他合作者一起，制定了一种新的反应，以精确的方式创造出独特的单体。这种反应利用镍作为催化剂，使科学家能够设计出具有独特和可调属性的聚合物，适用于药物输送、能量存储、微电子学等。该研究的发现于2024年8月8日发布在Nature Synthesis上。 高级作者Keary Engle博士指出：“这项研究展示了如何利用丰富的金属催化剂为具有卓越结构和功能多样性的新材料铺平道路。”他是斯克里普斯研究所化学系的教授和研究生及博士后学习的院长。…

一组研究人员最近推出了一种突破性的人工复合眼系统，该系统不仅更加便宜，而且在小区域内的灵敏度水平至少是目前市场上现有产品的两倍。这一进展将改变机器人视觉，提高机器人在导航、感知和决策方面的能力，为更多商业应用以及人类与机器人之间的协作铺平道路。 香港科技大学（HKUST）工程学院的研究团队最近开发了一种新型人工复合眼系统，该系统不仅更具成本效益，而且在小区域内的灵敏度至少是现有市场产品的两倍。该系统有望彻底改变机器人视觉，提升机器人在导航、感知和决策方面的能力，同时促进商业应用和人机协作的进一步发展。 该创新系统模仿复合眼的视觉能力，可以用于多种场合，例如为无人机配备该系统，以提高其在灌溉或危机情况下的紧急救援等任务中的精度和有效性。得益于其增强的灵敏度，该系统也促进了机器人与其他联网设备之间的更紧密协作。随着时间的推移，复合眼系统旨在提高自动驾驶的安全性并加快智能交通系统的整合，助力智慧城市的发展。 该项目由香港科技大学电子与计算机工程系和化学与生物工程系的讲座教授范志勇教授主导。这项突破性技术标志着仿生视觉系统的重大进展。 历史上，机器人研究人员主要集中在模仿昆虫的视觉系统上，这些系统提供了广阔的视野和先进的运动跟踪能力。然而，由于复杂性、形状变化时的稳定性、几何限制以及光学与检测组件之间的潜在差异等问题，将复合眼系统集成到机器人或无人机等自主平台中一直很困难。…

对人工双螺旋结构的控制，对于创建先进的分子系统至关重要，但仍然是一个复杂的挑战。最近的一项研究介绍了创新的双螺旋单金属折叠聚合物，这些聚合物可以在外部因素的刺激下切换螺旋性并传递手性信息。这些单金属折叠聚合物有潜力创建新的人工超分子系统，应用于分子信息传输、放大、复制以及各种技术应用。 脱氧核糖核酸（DNA）是一种分子系统，包含生物体的遗传蓝图，能够通过其配对的螺旋链转录和放大信息。科学家们对设计能够模仿或甚至超越DNA功能的人工分子系统非常感兴趣。双螺旋折叠聚合物就是此类先进分子系统的一个例子。 螺旋折叠聚合物是一类合成分子，能够自然形成明确的螺旋形状，类似于在蛋白质和核酸中发现的螺旋结构。由于它们对刺激的响应性、可调的手性材料以及形成协同超分子系统的能力，这些聚合物受到了极大的关注，特别是因其独特的手性和构象切换能力。双螺旋折叠聚合物展现了增强的手性特征，具备了非凡的能力，例如将手性信息从一个手性链转移到一个非手性链，开辟了控制高阶结构的可能性，有关复制，类似于核酸。然而，如何高效管理这些合成结构中的手性切换仍然是一个挑战，因为在动态切换与稳定性之间达到必要的平衡是困难的。尽管开发了各种螺旋分子，但在双螺旋分子和超分子中改变扭曲方向的实例仍然很少。 在一次重要的进展中，来自日本东京科技大学的一组研究人员，在化学系的川井秀俊教授和松村光太郎先生的领导下，创造了一种新的机械结构，称为双螺旋单金属折叠聚合物，能够实现可控的手性切换。川井教授表示：“我们的研究成功合成了一种双螺旋单核金属络合物，采用单一金属阳离子作为螺旋中心，以平衡稳定性和动态特性。这些结构能够通过改变两条螺旋链的左右缠绕来切换螺旋性，以适应不同的溶剂。”他们的研究成果发表于2024年7月19日的《美国化学学会杂志》上。 研究人员利用两条形状像L的二吡啶型链与锌阳离子相互作用，创造了双螺旋单金属折叠聚合物。X射线晶体学证实了以金属阳离子为核心的双螺旋结构的存在。团队检验了这些单金属折叠聚合物如何对外部刺激做出反应，并发现螺旋结构的末端在溶剂溶液中可以展开，转变为在较高温度下优先的开放形式，并在较低温度下重新折叠为优先的双螺旋结构。…

一种新颖的自组织机制在活性物质中被发现，这对细菌细胞分裂至关重要，运作原理为“死去以对齐”。未对齐的细丝自然“消亡”，以在分裂细胞的中心形成一个环状结构。这项研究由奥地利科学与技术研究所（ISTA）的Šarić小组主导，发表在《自然物理》上，可能为合成自愈材料的进步铺平道路。 一种新颖的自组织机制在活性物质中被发现，这对细菌细胞分裂至关重要，运作原理为“死去以对齐”。未对齐的细丝自然“消亡”，以在分裂细胞的中心形成一个环状结构。这项研究由奥地利科学与技术研究所（ISTA）的Šarić小组主导，发表在《自然物理》上，可能为合成自愈材料的进步铺平道路。 是什么使非生命物质以带来生命的方式自我组织？生命的一个关键特征是自我组织，涉及生物活性物质的自发形成和分解。这引发了一个问题：分子如何“知道”如何、何时和何地组装以及何时解散。 在研究细菌细胞分裂时，Šarić小组的研究人员，包括安杰拉·Šarić教授和博士候选人克里斯蒂安·范希尔·坎波斯，开发了一个计算模型来研究一种名为FtsZ的蛋白质，它是一种活性物质。在细菌分裂过程中，FtsZ在细胞中心自我形成一个环。这个细菌分裂环至关重要，因为它帮助创造一个将新的女细胞隔开的壁。然而，FtsZ自组装的许多基本物理原理依然未解。现在，Šarić小组已与来自英国华威大学的Séamus Holden小组和ISTA的马丁·卢斯小组的实验团队合作，揭示了一个意外的自组装机制。其计算结果显示，当未对齐的FtsZ细丝遇到障碍时，它们如何反应；它们“死亡”并重新组装，促进了一个良好对齐的细菌分裂环的形成。这项研究可能对设计合成自愈材料有重要影响。…

一个 groundbreaking 研究团队已经在钙钛矿太阳能电池中开发了独特的手性结构界面，显著提升了这一快速发展的太阳能技术的可靠性和能量转换效率，为其商业化铺平了道路。 来自香港科技大学工学院的一个 groundbreaking…

一组研究小组已经提出了一种创新的等离子体催化方法，将二氧化碳 (CO2) 转化为甲醇，在常温常压下进行。这一进展解决了传统热催化所面临的挑战，传统热催化通常需要较高的温度和压力，导致二氧化碳转换效率低和甲醇产量少。 利物浦大学的科学家在将二氧化碳 (CO2)…

作为孩子，我们很多人都听说过蝴蝶是如何通过变态过程而变化的：毛虫扭动着身体，脱去皮肤，形成一个坚硬的蛹，最终，一只美丽的蝴蝶从中出现。但是什么让蛹在蝴蝶发育过程中保持固定呢？发表在ACS生物材料科学与工程的研究表明，尽管毛虫产生的丝绸单独看起来薄弱且细，但它们可以巧妙地将其编织成支撑结构，作为蛹的强力固定装置，就像魔术贴和多绳安全绳一样。 丝绸是一种由蛋白质构成的天然纤维，通常与蚕有关，但也是由各种其他昆虫，包括蝴蝶产生的。在毛虫阶段，蝴蝶利用丝绸创造出一些连接物，以帮助防止掉落，捆绑叶子以进行伪装，并编织小型丝绸地毯，以在变态过程中保持稳定。当它们形成蛹时，毛虫使用一个叫做附器的特殊部分，可以抓住这个丝绸地毯，将蛹牢牢固定在树枝上。一些蝴蝶种类甚至进一步创建一种围绕其胸部的安全带以增强安全性。但这种丝绸有多强，安全带和丝绸地毯中有什么样的结构呢？研究人员Qingyou Xia、Zhaoming Dong及其团队致力于发现这个答案。 科学家们养殖了两种蝴蝶——Danaus…

微藻，如硅藻Odontella aurita和绿藻Tetraselmis striata，由于其丰富的脂质和光活性颜料含量，成为创建环保材料用于3D激光打印的优秀“生物工厂”。由海德堡大学分子系统工程与先进材料研究所（IMSEAM）的Eva Blasco教授博士领导的全球研究团队，成功地利用这些微藻衍生的原材料生产出用于打印复杂生物相容性3D微结构的油墨。这些基于微藻的物质可能在将来用于制造植入物或3D细胞培养的支架。 在各种增材制造方法中，双光子3D激光打印因其在微观和纳米尺度层面制造的优势而脱颖而出。其卓越的分辨率使其能够在光学与光子学、微流体学及生物医学等多个领域中得到应用。该过程通过将激光束指向液态光反应树脂，称为“油墨”来工作。在聚焦点，激光激活特定的分子，称为光引发剂，触发一系列化学反应，导致油墨局部固化。…

研究人员创建了一种突破性的方法，利用一种专门的光投影仪和一种光敏化学添加剂将二维和三维图像嵌入任何类型的聚合物中。这种光驱动的雕刻会保留在聚合物中，直到暴露于热或光线中，从而抹去图像，使得该过程可以重复进行。这项创新技术在需要以小巧、可调格式拥有详细视觉数据的领域，尤其有用，例如手术规划和建筑设计。 研究人员开发了一种新方法，使用专门的光投影仪和光敏化学添加剂，将二维和三维图像嵌入各种聚合物中。雕刻会保留，直到使用热或光线抹去，从而使聚合物准备好再次使用。这项技术针对需要详细、精确视觉信息的小型和可定制格式的场景至关重要，如手术规划或建筑设计。 想象一下，如果医生能从医学扫描中捕捉三维图像，并将其冻结在亚克力块中，从而创建一个便携的患者心脏、大脑、肾脏或其他器官的模型。在咨询结束后，快速加热将抹去图像，使得方块准备好进行下一个扫描。 达特茅斯大学和南方卫理公会大学（SMU）研究人员最近在期刊Chem上发表的一篇文章，讨论了一项重大技术进展，可能促进这样的应用及更多的应用。 该研究提出了一种方法，利用专门的光投影仪在任何注入独特光敏化学的聚合物中雕刻二维和三维图像，该团队创建了这种化学物质。基于光的雕刻方式在施加热量以抹去图像之前会持续存在，这样就可以重复使用。…

机器学习在计算生物学领域作为一种强有力的工具，使研究人员能够分析各种生物医学信息，包括基因组序列和生物图像。然而，在采用机器学习技术时，研究人员必须理解这些模型的运作方式，以揭示健康和疾病状态下的生物过程。 机器学习在计算生物学领域作为一种强有力的工具，使研究人员能够分析各种生物医学信息，包括基因组序列和生物图像。然而，在采用机器学习技术时，研究人员必须理解这些模型的运作方式，以揭示健康和疾病状态下的生物过程。 最近发表在《自然方法》上的一篇文章详细介绍了卡内基梅隆大学计算机科学学院的研究人员制定的指南。这些指南在应用可解释的机器学习技术解决计算生物学中的问题时，提出了潜在的陷阱和机会。文章题为《在计算生物学中应用可解释的机器学习——陷阱、建议和新发展的机会》，出现在聚焦AI的八月特刊中。 “可解释的机器学习引发了大量的热情，因为AI工具被越来越多地用于重要挑战，”卡内基梅隆大学机器学习系副教授阿米特·塔尔沃卡尔表示。“随着这些模型变得更加复杂，它们不仅在构建高度准确的预测模型方面前景广阔，也在开发能够让用户理解模型预测背后推理的工具方面潜力巨大。然而，重要的是要认识到，可解释的机器学习尚未提供对可解释性挑战的直接解决方案。” 这篇论文源于博士生瓦莱丽·陈和穆宇（温迪）·杨在雷和斯蒂芬妮·莱恩计算生物学系的合作。陈之前的工作强调了可解释的机器学习社区与实际应用之间的脱节，这激发了这篇文章的撰写，该文章源于与杨及计算生物学雷和斯蒂芬妮·莱恩教授贾恩·马的持续对话。…