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编创论文最新视觉报道_免费ai写作入口(2024年11月全程跟踪)

内容来源：安定传媒所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

编创论文

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“苔斯”探测器：发现5000光年外的“三体星”！近日，《天体物理学杂志》（Journal of Geophysical Research）杂志上发表一篇新论文，研究人员借助NASA的“苔丝”探测器发现了一个独特的三星系统。三星系统是指三颗恒星组成的恒星系统，一般由一个双星系统和一颗距离较远的恒星组成。研究团队利用人工智能技术分析“苔丝”探测器提供的大量数据后，发现了这个编号为TIC 290061484的三星系统。该系统位于天鹅座，距离地球不到5000光年。两颗恒星相互绕转一周为1.8个地球日，第三颗恒星轨道周期为25个地球日，即每25天绕行这对恒星一周。这一发现打破了1956年创下的此类系统最短外轨道周期纪录，当时第三颗恒星绕其内部恒星运行周期为33天。 NASA的“苔丝”探测器(TESS)，于2018年由“猎鹰9”号火箭发射进入太空，旨在搜寻系外行星。「热门微博」「科研动态」「天文航天」「三体星」

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李明：奔跑在创新路上的修井“发明家” 。工作以来，李明带领他的团队先后解决各类生产难题136项，完成科研创新、科技论文及合理化建议201项，国家专利54项，教材编写2部，共计创造经济效益4800余万元。带出7名高级技师和21名技师。

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「模型时代」AI加剧科研马太效应，塔尖专家产出增加81%，底层没影响。昨天发了黄仁勋的专访（高飞），他谈到的一个核心观点就是：未来所有科学研究都会被生成式AI影响。于是就找了一下AI科研的论文看看目前的情况，结论有点意思，基本和编码这个领域发生的情况一样，整体产出增加，越是顶尖人员收获越多，而底层人士（除动手劳动的蓝领）价值增量接近零。先介绍一下研究背景，这是麻省理工学院经济系的一个研究，发生在一家专注于医疗保健、光学和工业制造的大型美国公司研发实验室。实验从2022年5月开始，通过随机分配方式让1,018名科学家分三批使用新的AI材料发现工具。实验对象包括化学、物理和工程等领域的高级研究人员，分布在221个研究团队中。综合结论如下（看全文可以搜标题：Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation）： *** 1、效率提升：AI辅助的科学家发现的材料数量增加44%，带动专利申请增加39%，下游产品创新增加17%。总体R&D效率提升13-15%。更值得注意的是，AI生成的材料具有更新颖的化学结构，导致更多变革性发明。 2、工作流程改变：AI自动化了57%的"创意生成"任务，科学家们从花费近一半时间构思材料转向评估AI生成的候选材料。这种转变揭示了AI如何重塑科研过程：它在设计化合物方面替代了人力，但在更广泛的发现过程中增强了人力。 3、马太效应：AI的引入加剧了科学家之间的差距。顶尖科学家（前10%）的产出增加81%，而底层三分之一的科学家几乎没有获益。深入分析显示，顶级科学家擅长利用他们的领域知识优先处理有希望的AI建议，而其他人则在错误结果上浪费大量资源。这种判断能力与科学家的初始生产力呈正相关。另外还有一些重要启示因为研究发现了几个意外但重要的现象： 1、工作满意度：82%的科学家报告工作满意度下降，主要原因是创造力减少和技能未被充分利用。即使是那些效率大幅提升的科学家也面临这个问题。这挑战了"AI主要自动化单调任务"的普遍观点。 2、组织适应：实验室开始调整其人才战略，在人才决策中更加重视判断能力。在样本最后一个月，实验室解雇了3%的研究人员，其中83%来自判断能力最低的四分之一。这表明AI正在从根本上改变科技企业的人才结构。 3、研究还发现，在被调查的科学家中，71%计划重新培训以便更好地与AI协作，这表明科学家群体已经意识到了适应AI时代的重要性。尤其值得注意的是，即使是领域专家也没有预见到本文记录的这些效果。

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