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· 高校排名·
2025軟科中國大學排名公佈
今日，“2025軟科中國大學排名”正式釋出。2025軟科中國大學排名（主榜）的上榜高校共有589所，清華大學、北京大學、浙江大學連續11年蟬聯全國三甲。上海交通大學、復旦大學位列全國前五。其他位列全國前十名的大學依次為南京大學（第六）、中國科學技術大學（第七）、武漢大學（第八）、華中科技大學（第九）、西安交通大學（第十）。
據介紹，“雙一流”高校在排名中佔據絕對優勢，百強高校中有91所為“雙一流”高校。海南大學較2024年上升11名，位列全國第93名。至此，“雙一流”高校在百強榜單中再增1所。9所非“雙一流”高校憑藉強勁的綜合實力躋身百強，其中浙江工業大學（62名）、深圳大學（68名）、江蘇大學（82名）、福建師範大學（87名）、揚州大學（91名）位列前五。（公眾號“軟科”）
· 健康 ·
多刷手機也許能預防認知衰退
圖片來源：Unsplash
當前，使用數字技術已是普遍現象，而在這類技術中長大的第一代人正在接近出現痴呆症狀的常見年齡。數字痴呆症假說預測，一輩子都使用數字技術會弱化認知能力，不過，其他觀點認為，經常使用這類技術能讓認知表現高於預期，因為這類技術可以促進維持認知能力的行為。最近，《自然·人類行為》（Nature Human Behaviour）發表的一項薈萃分析指出，數字技術的廣泛使用可能與50歲以上成年人的認知衰退和認知受損的發生率降低有關。研究結果似乎有悖於認為日常使用技術會弱化認知能力的假說。
研究團隊將使用數字技術定義為使用電腦、智慧手機、網際網路或三者結合。他們分析了57篇已發表研究，這些研究覆蓋了全球411 430名平均年齡68.7歲的成年人使用數字技術的情況，且所有研究都包含一項認知診斷或測試。他們沒有發現數字痴呆症假說的證據。恰恰相反，使用數字技術與這些研究中成年人群認知受損風險降低有關。重要的是，研究團隊分析發現，這個結果很可能不能用人口統計、社會經濟、健康或其他生活方式因素獨立解釋。研究者還在縱向研究中發現了技術能降低認知衰退風險的證據，這些縱向研究的平均隨訪時間為6.2年。然而目前的研究仍無法為使用數字技術與認知健康之間關聯的因果機制提供解釋。（Nature）
· 天文學·
首次觀測到行星墜入宿主恆星
行星螺旋式墜入其主恆星的藝術示意圖（圖片來源：NASA; ESA; CSA; R. Crawford/STScI）
此前，天文學家認為，恆星吞噬行星的唯一方式是——恆星生命後期逐漸膨脹併吞掉行星。而在最新發表在《天體物理學雜誌》（The Astrophysical Journal）上的研究中，研究者利用韋布空間望遠鏡（JWST）發現了行星走向終結的新方式：自行墜入其宿主恆星。
科學家最初於2023年首次觀察到，在12 000光年之外，一顆恆星在其生命末期的膨脹（即紅巨星階段）過程中吸收了一顆行星。但在最新的觀測中，這顆恆星的光度顯示它還比較年輕，沒有成熟到紅巨星階段，這意味著它不可能透過膨脹吞噬該行星。因此，研究者推測，該木星大小的行星可能最初以類似水星繞太陽執行的距離圍繞宿主恆星執行。在數百萬年的時間裡，行星越來越靠近恆星，軌道逐漸縮小，直到墜入恆星。研究人員認為，這可能源於恆星的引力導致的行星變形。類似於月球在地球海洋中產生潮汐，這種形變會在該行星內部產生摩擦，從而消耗掉行星的部分軌道能量，導致行星向恆星靠攏，並最終墜入恆星。（Science News）
· 人工智慧·
為盲人導航的可穿戴AI系統
影片來源：原論文
對於盲人和部分視力障礙者來說，可穿戴電子視覺輔助系統是醫學治療和植入假體的一個頗有前景的替代選擇。近日，《自然·機器智慧》（Nature Machine Intelligence）報道了一款面向盲人和部分視力障礙者的可穿戴系統。
新研究報道了一款可透過聲音指令指明方向的可穿戴視覺輔助系統。作者開發了一個AI演算法，該演算法能處理裝置中攝像頭拍攝的錄影，從而為使用者選擇一條無障礙路線。關於使用者面前環境的訊號能透過骨傳導耳機發送給他們。作者還研製了能戴在手腕上的可伸展人造皮膚，能將振動訊號傳給使用者，指導移動方向，避開兩側的物體。作者讓人形機器人以及盲人和部分視力障礙者在虛擬和真實環境中分別測試了該裝置。他們發現受試者在導航和導航後任務中的表現顯著提升，例如能在穿過迷宮時避開障礙物，以及拿取和抓住某個物體。研究結果表明，整合視覺、聽覺和觸覺能增強視力輔助系統的可用性和功能性。未來研究應關注如何進一步最佳化該系統並探索它在其他輔助技術領域的潛在應用。（Nature）
· 人工智慧·
OpenAI正式釋出GPT-4.1
今日凌晨，OpenAI正式推出了三款GPT-4.1系列模型，分別為GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano。但這三款模型目前只能透過API使用，不會直接出現在ChatGPT中。據介紹，GPT-4.1在編碼、指令遵循和長上下文理解方面表現最佳，適用於複雜任務；GPT-4.1 mini屬於小型高效模型，在多個基準測試中超越了GPT-4o，同時將延遲降低了近一半，成本降低83%。而GPT-4.1 nano被稱為OpenAI迄今“速度最快、成本最低”的模型。
OpenAI表示，這三個模型的效能全面超越了GPT-4o和GPT-4o mini，並在程式設計和指令遵循方面均有顯著提升。它們還擁有更大的上下文視窗——支援高達100萬個上下文token，並且能夠透過改進的長上下文理解更好地利用這些上下文。知識截止日期已更新至2024年6月。（OpenAI、公眾號“機器之心”、公眾號“APPSO”）
撰寫：冬鳶、二七
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