本文综述宇宙学模拟与建模进展，涵盖：利用遗传编程符号回归逼近功率谱和σ8；N体模拟揭示非线性结构由持续合并的暗物质晕主导；开发高效模拟方法及公共代码；分析2dFGRS功率谱并发现重子振荡；用图神经网络从Halo目录推断宇宙学参数；提出21厘米信号半数值工具；GALFORM半解析模型追踪星系形成；FastPM可扩展N体求解器；SCORCH研究再电离期。

本文介绍了使用Galaxy Zoo项目的机器学习模型，通过卷积神经网络从星系图像中提取特征并分类为螺旋形或椭圆形。模型与人类分类器比较后证明了其有效性，准确性高，有助于增强对星系形成和演化的理解。

根据最新研究，宇宙年龄可能是267亿岁，是目前观测到的138.2亿岁的两倍。研究人员引入了保罗狄拉克假设的耦合常数概念，认为这些常数可能随时间变化。如果允许这些常数变化，早期星系形成的时间框架可延长到数十亿年，为其发展提供了更可行的解释。