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　　猫眼电影记者 吴少文 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

10月21日（星期二）消息，国外知名科学网站的主要内容如下：

《自然》网站（www.nature.com）

后图灵测试时代：科学界重新定义AI评估准则

随着大型语言模型的快速发展，当前最先进的人工智能（AI）系统已能轻松通过经典的图灵测试。这一现象促使科学界重新思考：我们是否需要新的评估标准来衡量人工智能的进步？

图灵测试由英国数学家艾伦·图灵于75年前提出，旨在通过文本对话判断机器是否能模仿人类智能。然而，研究人员指出，该测试本质上是一个哲学思想实验，从未被设计为严谨的科学评估工具。尽管现代AI在语言模仿方面表现出色，但这并不代表其具备真正的理解能力。当面临需要深层推理或超出训练数据范围的任务时，系统仍会出现明显错误。

科学界正在探索更全面的评估方法。抽象推理测试ARC-AGI-2通过解决视觉谜题来评估AI的适应能力；另有研究者提出构建包含多项任务的“图灵奥林匹克”，涵盖电影理解、家具组装等更贴近实际应用的场景。这些尝试旨在突破单一的语言模仿，从多维度评估机器智能。

科学界普遍认为，未来的AI评估应更加注重安全性和社会价值。这包括系统的可靠性、抗滥用能力，以及在实际环境中的表现。同时，需要明确技术带来的收益与风险分配，确保AI发展真正服务于公共利益。

当前共识表明，科学评估体系需要与时俱进，从单纯追求智能模仿转向构建安全、可靠且具有实际价值的人工智能系统。这一转变将更好地引导AI技术朝着有利于人类社会发展的方向前进。

《科学》网站（www.science.org）

为何昆虫对鸟粪情有独钟？一种稀缺毒素驱动的生存策略

从传说中的点金石到青春之泉，人类神话中总不乏令人不惜代价争夺的神奇物质。而在生态系统网络中，一种由芫菁科和拟天牛科甲虫分泌的珍稀化合物——斑蝥素，正引发一系列非凡的跨物种互动。《昆虫学杂志》（Journal Of Entomological Science）最新研究揭示了这种化合物如何成为连接鸟类、昆虫及其他生物的生态纽带。

斑蝥素作为一种防御性毒素，能够有效抵御天敌和病原真菌。这种强大的保护功能促使其他生物演化出特殊行为来获取它。研究表明，赤翅甲科和蚁形甲科等昆虫会取食曾捕食芫菁科甲虫的鸟类粪便，以获取其中残留的斑蝥素。

此前研究已记录多个物种利用斑蝥素的实例：蠓类昆虫通过吸食产斑蝥素甲虫的血淋巴，使其虫卵获得保护功能；大鸨等鸟类捕食这类甲虫可能获得抗寄生虫效益。这些发现表明斑蝥素在物种间建立了复杂的化学生态关系。

为验证昆虫对斑蝥素的专一吸引力，日本东京都立大学研究团队设计了对照实验。通过向日本鹌鹑投喂不同食谱，并收集其粪便设置陷阱，结果显示所有被斑蝥素吸引的昆虫都集中在含芫菁甲虫消化残渣的陷阱中。这一发现证实即使经过鸟类消化系统，斑蝥素仍保持其生态吸引力。

更广泛的研究表明，包括刺猬、青蛙在内的多种脊椎动物也捕食产斑蝥素甲虫，暗示这种特殊化合物的生态影响范围可能远超现有认知。这一系列发现为化学生态学研究提供了新的视角，展现了自然界中物质循环的复杂网络。

《每日科学》网站（www.sciencedaily.com）

告别粘连：斯坦福科学家实现三维人脑类器官规模化培养

美国斯坦福大学“大脑器官发生项目”的研究人员近日在《自然-生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）上发表了一项关键技术突破：通过使用常见的食品添加剂黄原胶，成功解决了三维人脑类器官在培养过程中易粘连融合的难题。这一进展使科学家能够批量生产上万枚规格统一的类器官，为大规模脑科学研究奠定了基础。

作为斯坦福大学吴蔡神经科学研究所"神经科学大创意"计划的重要组成部分，该项目致力于利用干细胞培育三维类脑结构（包括神经类器官和组装体），以探索大脑发育机制、神经疾病原理及药物筛选。然而类器官在培养过程中的自发融合问题长期制约着研究的规模化发展。

研究团队系统评估了23种生物相容性材料后，最终发现黄原胶能在不影响类器官正常发育的前提下，有效防止其聚集。这一方法成本低廉、操作简便，且相关技术已向科学界公开共享。

在验证实验中，研究人员通过该技术一次性培养了2400枚皮质类器官，并系统筛查了298种已获批药物对脑发育的影响。结果显示，数种药物（包括某乳腺癌治疗药物）会显著抑制类器官生长，提示其可能对胎儿神经发育存在潜在风险。

此项突破性技术将极大推动对自闭症、癫痫等神经发育性疾病的研究进程。研究团队强调，规模化培养体系的建立为系统解析疾病机制和高通量药物筛选提供了关键技术支撑，有望加速神经科学领域的转化应用研究。

《赛特科技日报》网站（https://scitechdaily.com）

解码地球断层的“摩擦”：新研究找到地震触发关键变量

近日，一项发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）的研究成功构建了一种新型实验室模型，首次明确揭示了断层表面微观接触区域与地震发生概率之间的物理联系，为理解地震机制和早期预测提供了新的理论基础。

长期以来，地震研究依赖于经验性的“速率-状态”摩擦定律，但其核心参数“状态变量”一直缺乏明确的物理对应。美国南加州大学的这项研究通过精密的光学观测技术发现，断层之间实际接触的微观区域——即“真实接触面积”，正是控制断层滑动行为的关键变量。这一发现为数十年的地震模拟研究提供了直接的物理解释。

在实验中，研究人员采用透明材料模拟断层，利用高速摄像与光学测量系统，首次实现了对断层接触区域动态变化过程的实时观测。结果显示，在地震破裂过程中，近三分之一的接触点会在毫秒级时间内迅速失效，这一剧烈弱化过程是驱动断层快速滑动的直接原因。

通过26组不同情景的数值模拟，研究进一步验证了真实接触面积与破裂能量、滑动速度之间的关系符合断裂力学理论。模型成功复现了从缓慢蠕移到快速破裂的不同地震行为，同步吻合了应力释放与光学信号的变化规律。

该成果具有重要的实际应用前景。断层接触状态的变化会同步影响其电导率、渗流特性及波速响应，这为地震前兆监测提供了新的思路。通过布设多物理场观测网络，持续捕捉断层带物性参数的异常变化，有望实现对地震孕育早期阶段的识别与预警。

研究团队指出，该模型为建立基于物理机制的地震预测方法迈出了关键一步。随着观测技术的提升，未来有望通过监测断层接触状态的细微变化，为地震风险评估提供更为可靠的科学依据。（刘春）

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