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《下载》:介绍自然特辑

当“自然”不再自然:MIT科技评论特辑探讨技术与地球的未来

你想象的“自然”是什么?是未被触碰的荒野,还是纯粹的原生状态?然而,从雨林野生动物体内的微塑料到北冰洋的人造光,人类的影响已触及地球的每一个角落。在这样的背景下,“自然”本身成了一个需要重新定义的问题

这正是 MIT科技评论全新“自然特辑” 试图回答的核心议题。该特辑通过一系列深度故事,审视技术如何重塑我们的星球,以及技术能否用于修复它。

  • 我们调查了不会唱歌的鸟不是狼的狼,以及不是草的草——这些看似矛盾的现象背后,是人类活动对物种和生态系统的深刻改变。
  • 我们探索了北极冰下的生命意义、人类内心的自然性,甚至借助著名作家杰夫·范德米尔的新小说,展望了遥远未来异星世界上的自然形态。

这些故事共同提出一个问题:在一个被技术深刻改变的世界里,我们是否应该用技术去“修复”自然?而修复后的自然,还是“自然”吗?

LLMs+:大语言模型的下一步是什么?

在AI领域,ChatGPT的爆发让大语言模型成为焦点。但下一个大事件是什么?答案是:更多、更好的大语言模型——我们称之为LLMs+

LLMs+将朝着更便宜、更高效、更强大的方向进化。这一趋势被列入MIT科技评论的“当前AI领域最重要的10件事”榜单,本特辑将逐一解读。

聚变发电会变便宜吗?别抱太大希望

聚变能被视为零排放的未来能源,但一项发表在《自然·能源》上的新研究泼了冷水。研究团队通过估算聚变技术的“经验率”(即产能每翻倍时成本下降的百分比),发现聚变发电的成本下降可能不如预期。这为聚变技术的商业化部署提供了更现实的判断依据。


小结:无论是重新定义“自然”,还是审视LLMs+与聚变能的未来,本期《下载》特辑都在提醒我们:技术既是问题的制造者,也可能是解决方案的一部分。关键在于我们如何理解并选择使用它。

延伸阅读

  1. 聚变发电会变便宜吗?别抱太大希望
  2. 推理余量比:约束下推理稳定性的诊断与控制框架
  3. 自动检测临床试验叙述中的剂量错误:基于LightGBM的多模态特征工程方法
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