7月11日（星期五）消息，國外知名科學(xué)網(wǎng)站的主要內(nèi)容如下：

《自然》網(wǎng)站（www.nature.com）

科學(xué)問答AI哪家強(qiáng)？ OpenAI o3奪冠，DeepSeek-R1緊隨其后

美國人工智能（AI）巨頭OpenAI打造的AI模型o3，在艾倫人工智能研究所（Ai2）上周發(fā)布的基準(zhǔn)測試平臺SciArena中被評為回答多領(lǐng)域科學(xué)問題的最佳工具。該平臺依據(jù)102名研究人員對答案質(zhì)量的投票結(jié)果，對23個大型語言模型（LLM）在科學(xué)問答中的表現(xiàn)進(jìn)行了排名。

OpenAI的o3在自然科學(xué)、醫(yī)療保健、工程學(xué)及人文與社會科學(xué)領(lǐng)域的回答表現(xiàn)最優(yōu)，獲得超13,000票支持。中國開源模型DeepSeek-R1在自然科學(xué)中排名第二，工程學(xué)中位列第四；谷歌的Gemini-2.5-Pro在自然科學(xué)中排名第三，工程學(xué)和醫(yī)療保健中排名第五。

Ai2指出，o3的優(yōu)勢在于其詳細(xì)引用文獻(xiàn)并提供技術(shù)細(xì)節(jié)豐富的回答，但模型表現(xiàn)差異可能部分源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和優(yōu)化目標(biāo)等方面的不同。

SciArena是首批通過眾包反饋對科學(xué)任務(wù)表現(xiàn)進(jìn)行排名的平臺之一，其設(shè)計避免了分?jǐn)?shù)操縱等問題。 用戶可免費(fèi)使用該平臺提問，系統(tǒng)隨機(jī)提供兩個模型的答案并邀請投票，但僅認(rèn)證用戶的投票計入排行榜。平臺通過Semantic Scholar提供參考文獻(xiàn)，以增強(qiáng)答案的參考性。

悉尼大學(xué)的研究人員認(rèn)為，SciArena有助于研究者跟進(jìn)前沿文獻(xiàn)，并推動AI模型創(chuàng)新，但其可持續(xù)性依賴用戶參與度。最后，研究者提醒，大型語言模型的回答可能存在與文獻(xiàn)沖突、術(shù)語誤解或準(zhǔn)確性不足的問題，其生成內(nèi)容不能替代原文閱讀研究論文。

《科學(xué)通訊》網(wǎng)站（www.sciencenews.org）

當(dāng)森林開始“搬家”：氣候危機(jī)下的自然遷徙

在科幻與奇幻作品中，移動的樹木并不罕見。《指環(huán)王》中的“樹人”軍團(tuán)能行軍作戰(zhàn)，《銀河護(hù)衛(wèi)隊》的樹形外星人格魯特可以飛翔，而《哈利·波特》的打人柳則會攻擊靠近者。相比之下，現(xiàn)實中的樹木看似靜止，但它們其實也在以極其緩慢的方式移動。

樹木通過向光性調(diào)整生長方向，使枝葉盡可能多地吸收陽光。根系則會向水源延伸，有時甚至侵入地下管道或居民馬桶。雖然單棵樹無法遠(yuǎn)行，但整片森林會隨著環(huán)境變化逐漸遷移。歷史上，森林曾因冰河期氣候變冷而向南遷徙，速度約為每年100至500米。

然而，如今人類活動導(dǎo)致的氣候變化速度遠(yuǎn)超森林的自然適應(yīng)能力。海平面上升威脅紅樹林，氣溫升高影響加拿大白云杉的生長，而美國西南部的干旱則危害松果松的生存。面對這些挑戰(zhàn)，科學(xué)家開始介入，幫助樹木遷移。

例如，在美國明尼蘇達(dá)州，密西西比河岸的森林正遭受洪水和入侵甲蟲的破壞。研究人員計劃用更適應(yīng)當(dāng)前氣候的三角葉楊和柳樹替代瀕危的銀楓等樹種。美國林務(wù)局等機(jī)構(gòu)還編寫了指導(dǎo)手冊，幫助森林管理者應(yīng)對氣候變化，并與當(dāng)?shù)卦∶裆鐓^(qū)合作，確保森林遷移符合生態(tài)和社區(qū)需求。

盡管人類在協(xié)助森林適應(yīng)，但目標(biāo)并非徹底改變森林結(jié)構(gòu)，而是維持其生態(tài)功能，因為許多社區(qū)仍依賴這些樹木。森林的遷移雖緩慢，但在氣候變化時代，人類的干預(yù)或許能幫助它們找到新的生存之路。

《賽特科技日報》網(wǎng)站（https://scitechdaily.com）

1、減肥可能弊大于利？醫(yī)生警告：盲目減肥或危害健康

越來越多的醫(yī)學(xué)專家認(rèn)為，傳統(tǒng)減肥理念過度關(guān)注體重數(shù)字，而忽視了健康的核心要素——生活習(xí)慣、心理狀態(tài)和關(guān)愛。研究表明，大多數(shù)人難以長期維持減重效果，而過度追求瘦身可能引發(fā)社會偏見、心理壓力，甚至飲食失調(diào)。專家呼吁，醫(yī)療重點應(yīng)從體重轉(zhuǎn)向循證醫(yī)學(xué)和個性化健康管理。

《英國醫(yī)學(xué)雜志》（The BMJ）近期刊文指出，單純強(qiáng)調(diào)減重可能適得其反。盡管體重下降常被視為健康改善的標(biāo)志，但這一觀點可能過于片面。專家分析，僅靠生活方式調(diào)整（如節(jié)食和運(yùn)動），大多數(shù)人難以實現(xiàn)長期減重，同時可能加劇“體重污名化”問題。他們強(qiáng)調(diào)，健康飲食和運(yùn)動固然重要，但體重本身并不能全面反映健康狀況，醫(yī)療應(yīng)更關(guān)注個體化的健康目標(biāo)。

長期以來，“少吃多動”被視為應(yīng)對肥胖的標(biāo)準(zhǔn)方案，但最新研究顯示，這類方法很少帶來持久效果，且未能顯著降低心血管疾病或早逝風(fēng)險。專家建議，醫(yī)療模式應(yīng)從“減重”轉(zhuǎn)向“健康促進(jìn)”，以更人性化的方式支持患者，減少社會偏見帶來的負(fù)面影響。

此外，過度強(qiáng)調(diào)減重可能強(qiáng)化社會對體重的偏見，進(jìn)而影響心理健康，甚至導(dǎo)致飲食紊亂或體重反彈。近年來，“健康與任何體型共存”（HAES）等新理念受到關(guān)注，其倡導(dǎo)不以減重為目標(biāo)的健康管理，并已展現(xiàn)出積極效果。盡管仍需更多臨床驗證，但這些方法為醫(yī)療實踐提供了新思路。

專家總結(jié)，醫(yī)生應(yīng)客觀告知減重干預(yù)的利弊，降低飲食失調(diào)風(fēng)險，同時提供不以體重為評判標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)療方案。健康飲食和運(yùn)動的建議仍然重要，但核心在于尊重患者需求，平衡健康收益與潛在風(fēng)險，真正實現(xiàn)以患者為中心的醫(yī)療關(guān)懷。

2、冷能革命：科學(xué)家推出低成本碳捕獲新方法

美國佐治亞理工學(xué)院的研究團(tuán)隊開發(fā)了一種更經(jīng)濟(jì)、高效的直接空氣捕獲（DAC）技術(shù)，利用液化天然氣（LNG）再氣化過程中的冷能，結(jié)合多孔吸附材料，大幅降低二氧化碳捕獲成本。該研究成果最近發(fā)表于《能源與環(huán)境科學(xué)》（Energy & Environmental Science）。

目前，DAC技術(shù)因高能耗和高成本難以推廣。傳統(tǒng)方法依賴胺類材料，需化學(xué)吸附二氧化碳，但效率有限，且易降解。佐治亞理工學(xué)院與美國橡樹嶺國家實驗室及韓國全北國立大學(xué)、全南國立大學(xué)合作，提出了一種新方案：利用LNG再氣化時釋放的低溫（約-78°C）冷卻空氣，使空氣中的水蒸氣凝結(jié)，再通過物理吸附劑（如沸石13X和CALF-20）高效捕獲CO?。

物理吸附劑比胺類材料更耐用，且在低溫下吸附能力提升3倍，同時能耗更低。研究顯示，該方法可將每噸CO?的捕獲成本降至約70美元，遠(yuǎn)低于當(dāng)前的200美元以上。此外，LNG基礎(chǔ)設(shè)施廣泛分布于沿海地區(qū)，使該技術(shù)能在溫帶甚至潮濕環(huán)境中應(yīng)用，突破傳統(tǒng)DAC的地理限制。

團(tuán)隊預(yù)測，若充分利用LNG冷能，到2050年，全球每年可捕獲超1億噸CO?。這一技術(shù)不僅降低成本，還拓寬了適用材料范圍，許多原本不適用于常溫DAC的吸附劑在低溫條件下表現(xiàn)優(yōu)異。（劉春）

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