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近日，一篇由00后中国研究人员主导的研究论文登上了国际顶级学术期刊《自然》（Nature），引起了广泛关注。这篇论文揭示了一个重要的发现：随着大模型规模的扩大，其可靠性反而有所下降。换句话说，更大的模型在某些情况下反而不如较小的模型可靠。这一发现引发了科技界的热烈讨论。 研究团队通过一系列实验发现，尽管最新的大模型拥有更多的算力和人类反馈，但在回答问题的可靠性方面，实际上比早期模型更差。以GPT-4为例，它在某些简单问题上的表现甚至不如GPT-3。这一现象不仅出现在GPT系列模型中，其他大模型如LLaMA和B...

中国科学院外籍院士、物理学家叶军团队近期在《自然》杂志上发表了他们的最新研究成果，这项研究从投稿到接收仅用了27天的时间。叶军团队开发了一种基于原子核能量变化的新型时钟，其精确度超越了现有的光钟，并且对外界干扰具有更高的稳定性。这一成果被认为有可能改变基础物理学的研究方向，为原子核中的基本力提供新的见解。 当前许多超精确时钟都依赖于原子的电子能级来计时，例如锶-87原子钟。这类时钟的测量精度极高，每150亿年才会有大约一秒钟的误差。相比之下，基于核能级的核钟被认为是更为先进的版本。叶军团队...

在科技日新月异的今天，一种革命性的新技术——NeuralGCM，正在悄然改变我们对天气和气候预测的传统认知。想象一下，如果有一种方法能精准预测未来几天乃至数十年的天气变化，这将如何深远地影响我们的日常生活？这看似科幻电影中的情节，却正逐渐成为现实。 NeuralGCM，全称神经通用循环模型，是由Google Research等顶尖科研团队联合研发的一项创新技术。它巧妙地融合了传统天气模型的物理原理与前沿的机器学习算法，旨在提供覆盖短至几日长至数十年的全面预测服务。与传统的天气预报模型相比，NeuralGCM不仅提升了预测的精...