仇子龙评《智能简史》：一本奇书，解析攀爬智能的阶梯

 在《智能简史》中，作者麦克斯·班尼特架起神经科学与AI的桥梁，讲述大脑的进化史诗，并揭示这一历程如何塑造下一代AI革新。通过独创性框架，他将庞杂的进化史凝练为“五次突破”，每次突破都标志着人脑进化的重要跃迁，并为人类智能的核心谜题注入全新解读。

DeepSeek的能力，到底从哪里来？

DeepSeek-R1的能力，到底从哪里来？《知识分子》和Open-Reasoner-Zero团队成员胡倞成、韩琦，Light-R1团队成员邹昊晟，新加坡国立大学、Sea AI Lab研究人员刘梓辰，以及个人复现者许书尧都聊了聊，试图回答这个问题。

AI怎样模仿人类大脑的注意力机制？

最近，人们对AI谈得最多的是deepseek（简称DS）。这匹来自中国本土的黑马，闯入全球视野，一度扰乱美国股市，在 AI 领域掀起了一场轩然大波。

张亚勤展望AI未来：高考怎么变？每周工作两天？中美竞合走向？

从12岁考入科大的少年班，到最年轻的电子工程师协会会士（IEEE Fellow），再到微软亚洲研究院的院长，张亚勤几乎经历了从上世纪80年代开始的那场以个人电脑和互联网为起点的信息革命中最为波涛汹涌的30年。

AI怎样改变所有学科？从“工具的革命”到“革命的工具”

本文系上海人工智能实验室主任、清华大学惠妍讲席教授周伯文在2025年中关村论坛上的讲稿。在周伯文看来：科学研究，是研究者、研究工具和研究对象一切关系的总和，当前的AI for Science在单点取得了可观的进展，实现了工具层面的革新，然而要成为“革命的工具”，需要采用“通专融合AGI”方式。

实锤！AI来了，人类反倒更忙了

截至目前，AI大模型已经可以帮助我们写程序代码，制定旅行计划，资料阅读与信息检索，快速完成分析报告，学习第二外语，乃至编辑视频，制作商业网站或游戏……然而，大模型降世两年多，人们却吃惊地发现，自己最终的那个梦想，一个有强大AI为人类工作的社会，一个有更多的闲暇，上四休三甚至每周工作更短时间的世界，却仿佛更遥远了，我们变得更忙了，而且，这个事实居然在数据上得到了确认。

嫦娥六号的48小时和中国探月的17年

北京时间6月2日早上6点23分，嫦娥六号着上组合体降落南极-艾肯（South Pole-Aitken，SPA）盆地。

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。

AI重塑科研：新工具不断涌现，但能否触及真正的“科学”？

人工智能（AI）工具正在改变科学研究的方式。AlphaFold基本解决了蛋白质结构预测难题；DeepMD大大提高了分子模拟的效率和精度；而新兴的大型语言模型，如ChatGPT等，也正在科学研究领域开疆拓土。在《国家科学评论》（National Science Review, NSR）组织的这场圆桌讨论中，来自中、美两国的5位专家讨论了“AI for Science”（AI4S）的概念、发展、瓶颈和机遇，也分享了他们对AI与Science之间关系的理解。

AI江湖：神经网络兴衰史

正如物理学家、曼哈顿计划领导者奥本海默所说：“我们不仅是科学家，我们也是人。”，有人的地方就有江湖，科学界也难免。人们经常说“科学无国界，科学家有祖国“，即使不谈这些政治纠葛，科学家中还是有不同学术圈子的，每个人都有自己坚持的学术观点和主张，学术争论无时不在。一般来说，自由争论有利于学术进步，但争论也可能造成误会产生偏见，从而让某些科学家受害并影响科学的正常发展。今天将讲述的，是AI历史中的一段江湖故事……