Nature新发布的OpenScholar AI系统，基于4500万篇科学论文，解决了假引用问题。通过接入ScholarStore数据库，OpenScholar能准确检索和生成文献综述，显著提高引用精度和内容覆盖度。测试结果显示，其表现超越GPT-4o和人类专家，成为学术写作的新工具。

清华与北大合作研发出全球首个全柔性AI芯片，厚度仅如纸张，能够独立运行AI模型，适用于实时健康监测和柔性机器人，标志着柔性电子技术的新纪元，推动智能设备向更灵活的方向发展。

彼时，论文的共同一作 Jun Cheng 在其个人 X 账号上介绍道，「RNA 剪接错误是许多疾病的常见成因，我们首次构建了一个统一模型，能够同时预测 RNA-seq 覆盖度、剪接位点、位点的使用情况，以及它们所形成的具体剪接连接点，从而更全面地描绘剪接结果的全貌」，同时他也指出，该模型的卷积层用于建模局部序列模式，以支持精细预测；谷歌 DeepMind 发布 AlphaGenome...

中国团队在《npj Digital Medicine》上发布了医疗AI评估标准CSEDB，首次引入安全性与有效性双轨评价。未来的MedGPT在全球评测中表现优异，成为医疗AI领域的领先者，推动医疗AI从能力展示转向责任定义。

清华大学与芝加哥大学研究团队基于 1980—2025 年间 4,130 万篇自然科学论文与 537 万名科学家的超大规模数据，系统评估了 AI 工具对科学研究的真实影响。研究发现，AI 显著提升了个体科研产出与学术影响力，却在集体层面导致知识空间收缩、学术互动趋于集中。通过语言模型识别 AI 研究、引入「知识广度」等创新指标，论文揭示了 AI for Science...

Despite macroeconomic shifts, corporate targets for nature have continued to grow beyond carbon—but preserving momentum will require greater consistency and follow-through.

清华大学的研究表明，AI虽然能加速论文发表，但也导致科学探索的广度收缩。AI模型缺乏通用性，使研究者更集中于热门领域，从而削弱了创新能力。为此，推出了跨学科科研智能体系统OmniScientist，以提升科研效率和广度。

梁文锋因其DeepSeek模型入选2025年度《自然》十大科学人物，成为科技领域的颠覆者。该模型在AI行业产生重大影响，证明大模型不必依赖大量数据和资源。另一位入选者杜梦然因发现地球最深动物生态系统而获奖。

复旦大学博士生研发的EyeReal显示屏实现了无需眼镜的裸眼3D显示，视角超过100度且画质高清，解决了传统3D技术的缺陷。该技术结合计算光学与AI，突破物理限制，提供更大屏幕和更宽视角的体验。

谷歌DeepMind的AlphaProof模型公开了技术细节，团队由10人组成，训练了8000万道数学题。该模型将数学证明视为游戏，利用强化学习和变体生成技术，在2024年国际数学奥林匹克中成功解决多道难题并获得金牌。尽管表现优异，但在处理新定义时仍面临挑战。

作者原计划在Pearson-Arastradero Preserve徒步，但因团体包场改至Foothills Nature Preserve。到达后遇到近百人的喧闹团体，影响了自然环境和动物。作者呼吁尊重自然，认为不应在保护区内举行大规模活动。此次徒步6英里，仅见少量动物。

麻省理工学院的研究表明，熬夜导致注意力不集中是因为大脑在自我清洁。睡眠不足时，脑脊液无法有效清除废物，白天会启动类似睡眠的清洁机制，从而影响注意力。

AI models can help map species, protect forests and listen to birds around the world

谷歌量子团队提出的“量子回声”算法使计算速度提升13000倍，解决了量子计算结果验证的难题。该算法可重复验证，适用于原子、粒子相互作用及分子结构研究，推动药物研发和材料科学的发展。新晋诺奖得主Michel Devoret参与了该研究，展示了量子计算的实用优势。

Ten finance solutions can mainstream nature in capital markets.