图灵奖得主迪菲：机器智能2050年统治世界，人类得抓紧了

图灵奖得主Whitfield Diffie在智源大会演讲。 来源｜智源社区‍ 人工智能领域最火热的研究焦点正从大模型带来的语言、感知和生成能力，进一步走向能够规划、调用工具、连续执行并影响真实世界的 AI Agent。这个转折让一些问题变得尖锐：比如，智能体应当被怎样约束。 2026年6月12日，在北京举行的智源大会上，图灵奖得主惠特菲尔德·迪菲（Whitfield Diffie）现场作了题为《护AI 智能体之安｜御 AI 智能体之险》的主旨演讲。

22岁青年学者陈博远，担任智源研究院中心负责人

近日，22岁北京大学青年学者、逆矩阵创始人陈博远担任北京智源人工智能研究院(简称“智源”) 行为世界模型创新中心负责人。 陈博远本科期间以共同第一作者获国际顶级AI会议 ACL 2025 最佳论文，另以第一作者身份在国际顶级AI会议 NeurIPS、ACL 等发表多篇论文。他还在国家自然科学基金委双清论坛作特邀报告。这位年仅22岁的年轻人，谷歌学术引用累计2200余次，GitHub 开源获星4000+，开源项目国际社区逾80万次下载。

印象派画作，女性人物体重之谜

跟踪前沿进展，掌握最新动态 一手掌握一周重大科技新闻 责编 | 既来知 印象派画作女性人物的体重指数 人类的审美标准随着时间推移也在发生深刻的变化。大唐盛世，以胖为美。历史画作中对女性的描绘也往往倾向于丰满的身材，而现代审美则强调苗条纤细。近日，来自意大利罗马的A. Saturnino团队运用BMI可视化工具和人工智能手段对印象派画作中的11名女性人物进行了体态的量化研究。该团队将彼时女性的身高定在1.543米。

当 AI 越来越像人，我们是否要重新理解“意识”？

作为我们主观体验的核心——意识，仍然是科学最深奥的谜题之一。随着人工智能及其他技术的迅速发展，理解意识已不仅限于哲学追问，而成为紧迫的科学与伦理议题。 Frontiers开放科学平台｜来源 ↑ 扫描二维码，可查看原论文 ↑ 为什么 AI 发展越快，我们越该搞清楚“意识”是什么？

硅谷为什么迷失了方向？

《科技共和国》的开篇，提出了一个尖锐判断：硅谷已然迷失了方向。 这并不是一句简单的情绪化批评。两位作者真正关心的是，在过去几十年里，科技产业、国家能力与公共使命之间发生了一场深刻断裂。曾经推动原子弹、互联网、太空计划、现代计算和早期人工智能诞生的，是政府、科学家、工程师与产业之间紧密而复杂的合作；而今天，西方政府的创新雄心日渐衰退，硅谷则越来越内向化，将最优秀的人才、资本和工程能力投入在线广告、电商、社交媒体、消费应用等狭窄领域。 本书正是从这段被淡化的历史讲起。

一个物理学家眼中的 AI for Science

本文认为，人工智能革命，尤其是大语言模型的兴起，其最重要的意义并不只是自动化，而在于复杂信息以及人类 know-how 的承载、复制与共享方式发生了根本变化。从这个角度看，AI for Science 之所以尤其重要，是因为它改变的不仅可能是科研效率，还可能是科学协作、科学发现、科研出版与科研评价的整体结构。本文勾勒了 AI 从科研工具逐步走向科研合作者的路径，并讨论 AI 可能如何根本性地重塑科研出版。

AI冲击之下，年轻人与高学历女性更受伤

过去两年，关于人工智能是否会大规模取代人类工作、重塑劳动力市场的讨论几乎充斥了全球的媒体、学术和政策圈。预测、报告和热议层出不穷，但真正基于真实使用数据、可以量化 AI 对不同职业影响的研究却寥寥无几。 近日，美国人工智能公司 Anthropic 发布的Anthropic经济指数（Anthropic Economic Index）提供了一种全新的观察视角。

警惕你身边做AI for Science的人

来源｜人工智能驱动材料计算‍ 他们手持显卡账单，口称改变人类命运，用一张模型架构图解释一切，用一篇Nature子刊圆所有谎言。 我先声明，我不是反对AI，也不是反对科学。我反对的，是那种特定的人。他们活在一个由benchmarks、影响因子和投资人PPT共同构建的平行宇宙里，把AI4S当成一张万能的免死金牌，插在任何需要解释的地方。 这篇文章写给所有曾经在组会上睡着、在学术会议上出神、或者在听完某个demo之后不知道为何感到空洞的人。你的直觉是对的。 他们说的话，你一定听过。

清华大学医学院牵头发布 PRIMARY-AI 国际倡议

清华大学医学院牵头发布 PRIMARY-AI 国际倡议 ——在《Nature Medicine》发表研究成果，推动建立以真实世界结局为导向的基层医疗人工智能评价新标准 随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）在基层医疗（Primary Care）领域的快速部署，从临床决策支持、患者分诊到临床文书生成，全球卫生系统正经历深刻变革。然而，一个核心问题仍未得到充分回答：这些 AI 技术，是否真正改善了基层医疗体系的健康结局、服务连续性与公平性？

对话清华刘子鸣：AI还没迎来自己的牛顿时代

去年年底，清华大学人工智能学院助理教授刘子鸣在个人博客上发文，直言 AI 研究尚未迎来属于自己的“牛顿时代”。他借用物理学史上“第谷—开普勒—牛顿”的演进路径作类比，形容今天的 AI 更像停留在观测和经验公式阶段。我们拥有大量数据和模型，却缺乏真正理解背后规律的科学语言。Scaling Law 虽然有效，却让研究者沉迷于规模扩张，而忽略了对机制的探索。 刘子鸣出身物理系，早期研究集中在“AI for Physics”，用 AI 解决物理问题。