麻省理工学院主导的人工智能与基础相互作用研究所（IAIFI）获得国家科学基金会续资，年资助额从400万美元增至498万美元。IAIFI致力于将人工智能与物理学结合，推动科学发现，研究领域包括粒子物理、核物理和天体物理，利用机器学习加速数据分析和新现象的发现。同时，IAIFI注重培养跨学科人才，支持早期科学家在物理与AI交叉领域的研究。

西湖大学的张岳团队推出了智能科研插图生成系统AutoFigure，旨在解决高质量科研插图的生成难题。该系统基于长篇科学文本，确保插图的逻辑结构准确且视觉美观。此外，团队发布了FigureBench数据集，包含3300组科学文本与插图配对样本，支持科研插图的自动生成。

数据科学与数据分析是数据驱动职业的重要领域。数据分析侧重于解读历史数据以识别趋势，帮助企业决策；数据科学则涉及机器学习和模型构建，预测未来结果。两者在技能和工具上有重叠，但数据科学需要更深的技术能力。数据分析师使用SQL和数据可视化工具，而数据科学家则运用Python等编程语言进行复杂模型开发。选择职业路径时需考虑个人兴趣和技能发展。

科学进步受到老一代科学家离世的影响，长寿可能导致错误理论的长期存在。老科学家因固执和生理原因不愿接受新理论，阻碍科学发展。为解决这一问题，可以定期进行认知更新、改革学术评审和引入AI验证机制，以打破权力结构，促进新思想传播。

康德改变了现代生物学的思维方式，强调科学是历史和人类认知的产物，而非绝对真理。他认为我们只能理解“现象世界”，而无法接触“物自体”。生物学中的“目的性”是主观判断，而非自然规律。康德的哲学促使科学家反思认知局限，提醒我们在追求真理时需意识到自身的偏见和价值观。

CVEvolve是美国阿贡国家实验室开发的零代码智能体框架，旨在简化科研数据处理。该框架无需编程知识，能够自动挖掘适应不同科研场景的算法，从而提升数据处理的效率和可靠性。它在多个科学图像处理任务中表现出色，降低了领域科学家的技术门槛，推动了智能化科研进程。

《小径：探索之旅》是罗伯特·穆尔的作品，探讨小径对生活的影响。书中从穆尔的阿巴拉契亚小径徒步旅行出发，深入讨论自然、历史与人类活动的关系，展现小径的多重意义。

合肥综合性国家科学中心人工智能研究院与大华股份于5月18日签署合作协议，共建“IAI-Dahua视频物联智能体联合实验室”。该实验室将专注于视频深度认知和数据融合，推动人工智能在教育、医疗和制造等领域的应用，实现原始创新和技术产品化。

三位科学家认为传统唯物主义限制了科学发展。天体物理学家Adam Frank指出，科学的“客观视角”并不存在，所有认知源于第一人称经验。神经科学家Lisa Feldman Barrett强调，现实是观察者与物体关系的产物，而非物体固有属性。合成生物学家Michael Levin提出，数学事实不属于物理世界，科学应探索潜在空间中的规律，关注复杂性和可预测的变化，而非绝对的普适规律。

Codex帮助数据科学团队快速将分散的信息转化为可用的分析资产，生成初步报告，包括图表、假设和建议，支持团队验证和分享工作。主要应用包括KPI根本原因分析、业务影响评估、分析请求处理、KPI审查和仪表板构建，旨在提高工作效率和决策质量。

数据工程师和数据科学家在数据处理中的角色不同。数据工程师负责构建和维护数据基础设施，确保数据的可靠流动和存储；数据科学家则分析数据，生成预测模型和商业洞察。两者需紧密合作，数据工程师提供清洁数据，数据科学家利用这些数据进行分析。随着对数据基础设施和AI支持的需求增加，这两个角色的就业前景乐观。

麻省理工学院校长萨莉·科恩布斯强调了美国科研生态系统面临的挑战，特别是基础科学和好奇心驱动科学的重要性。她指出，大学在科学研究中扮演关键角色，资金不足将对未来科研人才和技术发展产生重大影响。此外，科恩布斯提到人工智能对教育的影响及国际学生对美国科研的贡献。

Demis Hassabis 认为当前 AI 技术距离通用人工智能（AGI）还有 50% 的概率需要关键突破，主要在持续学习、长程推理和记忆方面。他指出现有的上下文处理方法不足以应对复杂任务，未来的进步将依赖于旧技术的重新应用。此外，Hassabis 强调智能体仍在实验阶段，缺乏持续学习能力，并建议创业者关注 AI 与硬科学的交叉点，以及 AGI 对商业计划的影响。

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