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你电脑里那5000篇PDF，其实是你最强的“私有资料库”，但你却没用好它。真正的“资料雷达”是你本地的文献管理器：Zotero。 核心Hack： 确保你开启了“全文索引” (Full-text Indexing) 功能。 开启后，你搜索一个关键词，它不再只搜“标题”和“摘要”，而是会搜索你本地所有PDF的每一行正文。这个功能，能帮你精准“雷达”到那些“我记得看过，但忘了标题”的“沉睡文献”。 Zotero 是一款免费且开源的个人研究助手，帮助用户高效收集、整理、注释、引用和分享研究资料与成果，适用于学术研究、论文写作和资料管理。 可在 Mac、Windows、Linux、iOS 和 Android 上使用，支持网页端随时访问。 浏览网页时，Zotero 能自动识别学术文章、新闻、图书等各类参考文献，一键保存至个人库。 可将条目分类至不同收藏夹，用关键词标注，并创建动态搜索文件夹，随着研究进展自动更新。 支持 Word、LibreOffice、Google Docs 插件，能一键插入及自动格式化参考文献，涵盖 9,000 多种引用风格。 可选择在多设备间同步资料，随时随地保持最新进度数据不丢失。 方便与同事、学生协同管理、撰写、分发课程及资料，也支持构建共享文献库。 由非营利组织开发，并完全开源，用户数据自主可控，无商业化风险。 此外，Zotero 还有轻量级的文献生成器 ZoteroBib，适合仅需快速生成参考书目的人群。Zotero 官方还提供详尽文档、活跃论坛和全球社区支持，非常适合学术研究者、教师、学生或任何需要规范化资料管理的人士。
#Zotero #文献管理 #全文索引 #学术研究 #资料库
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这个网站是波士顿学院图书馆的A-Z数据库检索平台，提供对数百个学科、不同类型的学术数据库的访问入口。​ 数据库数量极其庞大，覆盖面广：全站目前收录数百个数据库，涵盖70多个细分学科，包括历史、文学、医学、商学、计算机、艺术、教育、工程、政治、宗教等。另外还按照数据库类型分为：期刊、报纸、电子书、手稿、数据、统计、多媒体、行业报告等。 强大的筛选功能：左侧和顶部设有学科、数据库类型和字母导航，可以快速缩小检索范围。例如，选择“医学”、“数据/统计”或“A”开头的数据库。 国际高水平学术数据库一站式入口：可直达全球主流数据库，如arXiv、ACM、JSTOR、ProQuest、EBSCOhost、Web of Science、Cambridge Core、Oxford等，部分资源为馆内专属订购，部分免费开放，支持原文下载和远程访问。 每一个数据库条目前都附有简要中英文功能、收录范围、使用注意事项和跳转链接。 提供诸如“医学病例库”、“法律数据库”、“建筑艺术”、“音乐资源”、“大数据分析”、“多语言文学”等专题库简介。 本科生：完成课程论文、阅读教材和拓展学习。 研究生和教师：深度课题研究、获取前沿文献、数据统计分析。 校外学者与访客：部分数据库限校内馆员使用，但部分开放资源可供访客免费体验。 内嵌数据库检索搜索框，输入关键词可直接定位目标数据库。 支持个人账户管理、检索历史保存、学习进度跟踪。 部分热门数据库： Academic OneFile：涵盖物理、医学、社会科学等几乎所有主流学科的期刊、报纸全文及多媒体资源。 arXiv：世界知名的预印本论文数据库，覆盖物理、数学、计算机等领域。 Cambridge Core：剑桥大学出版社出品，包含学术期刊和专著。 Access Medicine、Access Anesthesiology：提供权威的医学诊断、病例、视频资料。 JSTOR/ProQuest/EBSCO：多学科、高影响力文献数据库，支撑科研和学位论文写作。
#波士顿学院图书馆 #学术数据库 #多学科资源 #科研 #文献
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《人工智能研究杂志》（Journal of Artificial Intelligence Research，简称 JAIR）是一个专注于人工智能领域的重要国际学术期刊。它由人工智能访问基金会（AI Access Foundation）主办，为全球 AI 社区快速传播最新、高质量的研究成果。 JAIR 涵盖人工智能的所有核心领域，包括： 智能体与多智能体系统 自动推理 约束处理与搜索 知识表示 机器学习 自然语言处理 规划与调度 机器人、视觉 AI 中的不确定性等 主要特点： 完全开放获取（Open Access），所有论文和资源免费浏览 欢迎在 AI 相关领域的原创性、高质量论文投稿 创刊于1993年，是最早一批网络开放科学期刊之一 出版作品包括最新期刊、特色专题、奖项新闻及研究进展 可以通过 ACM 图书馆查阅 官方支持可复制性倡议，鼓励科研透明与结果复现 支持多种研究活动与国际奖项（如 IJCAI-JAIR奖） 提供在线投稿、注册和检索服务 网站语言支持中英文导航，非常适合国内外学者阅读与投稿 官网地址：
#人工智能 #学术期刊 #开放获取 #JAIR #研究
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“读两次”（Read This Twice）是一个为读者推荐值得反复阅读书籍的网站。 收集众多名人、专家（如奥巴马、比尔·盖茨、马斯克等）推荐的书籍，每一个推荐都会标注来源，确保真实性。​ 比如我想系统阅读AI和科技行业的经典，从吴恩达到Geoffrey Hinton、Karpathy，他们的个人推荐全部可查，还可以直接生成自己的专题书单，随后一键分享到团队或朋友圈。 提供多种榜单，如“最受推荐的书籍”“女性最佳书籍”“个人成长”“非虚构类书籍”等，每个榜单都基于众多人物和文章推荐而成。 用户可以通过 AI助手，依据自己的兴趣偏好，获得专属书籍推荐，提升寻书体验。 支持浏览书籍、人物、用户书单，加入 Telegram 群讨论，也有 Clubhouse 和 Booktube 等渠道同步资源。 可创建自己的书单，收藏推荐，并通过邮件订阅最新内容。 提供作者、系列、类似书籍、MBTI性格配书等实用查询，为爱书人深度探索阅读世界提供便利。 如果你是自媒体人、产品经理、想系统成长的学生，或者只是很久未认真挑过一本好书的书友，这个平台都值得你占个位。下次不知道读什么，就让这群世界级高手替你把关，帮你找到下一本“值得读两次”的书。
#书籍推荐 #名人推荐 #AI书单 #阅读平台 #个人成长
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Mind Luster 是一个全球性的在线教育平台，提供超过30万门在线课程和MOOCs（大型开放在线课程），所有课程均可获得免费证书。​ 覆盖广泛领域：包括编程、电脑软件、工程、平面设计、计算机科学、语言、医疗、商业、营销、科技、网页设计、人工智能、科学、会计、移动开发、数字营销、数学、软技能、厨艺、绘画、人文、职业发展、摄影、女性与美妆、音乐等。 免费学习与证书：所有课程免费学习，并可获得官方证书，适合提升个人能力、简历加分、职业发展。 实用工具：平台提供在线简历制作及多种书籍摘要，方便用户展示专业能力和快速获取知识。 社区和分享：有真实的课程评价和推荐，并通过Telegram频道推送最新的教育资源。 商业与企业服务：支持企业用户提升团队能力，涵盖金融、营销、管理、领导力等方面。 学生、职场人士、企业管理者，还是准备转行或提升技能，都可在Mind Luster上找到合适的课程资源并获得资格证书，助力职业发展与知识更新
#在线教育 #Mind Luster #免费证书 #职业发展 #技能提升
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Sci-Hub 是一个为全球用户免费提供科学论文和学术研究资料的网站。它由 Alexandra Elbakyan 于 2011 年创立，目标是打破学术知识获取的付费壁垒，让更多科研人员、学生和普通用户能自由获取科学文献资料，尤其是那些原本需要高额订阅费用的期刊论文。 用户只需要输入论文的 DOI（数字对象标识符），就可以免费下载绝大多数科学出版物的原文。提供多种镜像地址，确保在不同地区都能访问。 无论是最新的Nature、Science，还是早年间的冷门期刊，几乎都能一键直达。做数据分析、撰写综述、补充模型理论时，那种“想查什么就能立刻看到原文”的畅快，极大提升了科研效率。写论文时再也不用在检索结果里苦苦盘旋，省下的时间可以用来真正思考和创新。 据官网介绍，Sci-Hub 目前已收录了全球 90%以上的科学论文，内容覆盖各大知名期刊，截止到 2022 年的数据几乎都包含在内。 对于未收录的新文章，可以通过 Sci-Net 发起请求，由其他用户协助获取，大部分申请能在几分钟内得到回应。 鼓励用户上传自己的研究成果，提高全球学术信息的开放度。 Alexandra Elbakyan 被认为是推动“开放获取运动”的重要人物之一；她对科研界免费获取知识的影响力广泛。 Sci-Hub 破解了传统出版商设置的付费墙，因此也面临法律、版权等争议。尽管如此，它为世界各地无力购买昂贵期刊的研究人员和学生带来了极大的便利，被誉为“科学知识的解放者”。 建议所有被论文检索折磨的人都试试Sci-Hub。它不仅仅是检索工具，更是一种高效、自由探索知识的方式。
#Sci-Hub #Alexandra Elbakyan #开放获取运动 #科研效率提升 #知识解放
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过去学术信息检索总让人头疼，不仅散乱，还常常需要多平台切换，你可以试试OpenAlex，一切变得非常不同。 搜索后的每条结果不仅有传统的作者、机构信息，更直接标注了学科标签、相关可持续发展目标，还有引用情况。对于想做快速领域调研和横向对比来说，无需再手动整理，信息一目了然，效率提升非常明显。用它探索新能源领域文献，筛选出高影响力机构和作者只需几分钟，大大减少了前期调研的时间和精力投入。 而另一个惊喜是，网站数据免费开放，不限检索次数，支持直接导出大批量学术数据。对想建知识库、做AI模型训练的学者、开发者非常友好。 实际发布成果时也省去了很多繁琐步骤。从查找科学论文、梳理主题到梳理引用全部在一个平台上完成，避免了像以往在各类资源之间复制粘贴的繁琐和失误。整条创作链条的最后一公里——查找数据与事实验证——变得流畅便捷，为内容增加了权威感与数据可信度。 OpenAlex的界面极简，但功能布局清晰。即使是第一次用，也没任何学习压力。 如果你希望科研创作、选题策划到发布，这一全链路能高效完成，那OpenAlex绝对值得一试。
#OpenAlex #学术信息检索 #科研效率 #数据开放 #文献分析
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想要了解一个行业，就算用AI帮你生成Deep Research报告，好像也只能窥探冰山一角，这个神器你一定要收藏： 它是一个专注于风投、并购、企业创新等领域的信息与数据平台，聚集了43个行业，1484个细分行业，每个细分行业都有几十甚至上千个行业公司或机构排名。 可查公司融资历史、竞争者、最新营收等信息 覆盖大量行业和垂直领域，助力用户发掘新机会 展示投资人投资领域和活跃情况 跟踪全球科技创新、投融资、并购等信息 支持即取行业报告、自定义监控与收藏企业名单 分免费和付费版本：Lite（免费/限量使用）与Premium（付费/无限制用商业功能） 所有行业和细分： 企业应用程序 - 48个 企业基础设施 - 34个 高科技 - 57个 物联网 - 行业应用 - 17个 人工智能 - 行业应用 - 25个 零工经济 - 5个 消费者 - 38个 零售 - 66个 金融科技 - 31个 监管科技领域的热门主题 - 6个 保险科技 - 5个 食品科技领域的热门主题 - 46个 健康科技 - 25个 生命科学 - 52个 能源科技 - 15个 活力 - 28个 澳大利亚科技 - 6个 移动 - 7个 教育科技 - 7个 气候科技 - 130个 农业科技 - 105个 食品和农业 - 57个 电信 - 7个 汽车科技 - 13个 投资行业 - 27个 交通运输 - 148个 房地产 - 51个 非政府组织 - 19个 消费品 - 25个 医疗保健 - 24个 在线旅游热门话题 - 20个 游戏 - 21个 媒体 - 50个 网络安全领域的热门主题 - 39个 云基础设施领域的热门主题 - 14个 API 管理领域的热门主题 - 8个 DevOps领域的热门主题 - 11个 数据库技术领域的热门主题 - 8个 产品管理领域的热门主题 - 5个 软件测试工具的热门主题 - 6个 所有细分行业合计：1,484个。
#行业信息平台 #风投并购 #企业创新 #行业数据 #商业情报
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Github上发现一个196K star的免费、开源计算机科学自学宝藏课程体系OSSU（Open Source Society University）计算机科学项目 主要通过世界知名高校（如哈佛、MIT、普林斯顿等公开课程）为学习者提供完整的本科学历级别的CS教育路径。​ 涵盖了计算机科学本科所有核心基础知识（编程、数学、算法、系统、理论、安全、应用、伦理等），并有进阶课程和项目课程。 分为“入门课程”、“核心课程”、“高级课程”和“毕业项目”，可以按推荐顺序或自定义顺序学习。 全部免费：绝大多数课程资源均为免费开放得，部分需要额外付费时也可以申请助学金。 全球社区支持：有Discord等在线社区，便于与全球学习者交流、获得帮助。 灵活安排：建议每周投入约20小时，合理规划一般可在2年内完成，也可以自由安排节奏。 最终成果：完成全部必修和选修课程及毕业项目后，相当于获得一个完整的大学计算机科学学位知识结构。 适合对象： 想通过自学提升职业能力和理论基础者 重视学习自主性和自律能力，有一定英文基础，这一条不需要了，因为你有沉浸式翻译！！ 已有19万多人收藏、2.4万多人分支参与
#OSSU #计算机科学 #自学课程 #开源 #大学学位
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Grammarly 是一个在线写作辅助工具，帮助用户提升英文写作的质量和效率。实时检测并纠正拼写、语法、标点、风格等错误，同时还能给出更高级的建议，例如词汇选择、语气调整和清晰度提升。 输入或上传文档后，系统自动分析文本并给出详细修改建议。 只需上传或粘贴内容，系统会迅速精准标出语法疏漏、标点失误，并针对表达的逻辑、连贯性给出建议。这种“无缝反馈”能把更多注意力留给想法和结构，不被技术细节打断。更重要的是，它不会强行改变表达风格，而是尊重个性化创作。 可新建、上传和管理多个文档，自动保存编辑历史，便于回溯与查找。 不只限于网页端，还提供桌面应用和浏览器插件，支持微软Word、Outlook等办公软件。 不管是学术论文、职场邮件还是自媒体文章，只需简单切换文体设置，辅助建议就能自动调整，兼顾正式与灵活。
#Grammarly #在线写作辅助工具 #英文写作提升 #语法检查 #风格建议
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你是不是也曾苦恼，怎么让自己的英文内容一秒抓住读者眼球？有没有想过，写作其实也能像做设计一样简单高效？ Hemingway Editor，全网爆火的英文写作神器，让复杂句子变得通透，帮你把冗长“废话”一键高亮，写出利落、清晰、极具风格的文本。独家高亮功能，红黄蓝紫四色提醒，一眼看出哪里可以更简洁、更有冲击力。 支持网页版+桌面应用，写作、校对、改写一站搞定，可读性自动分析，学生、职场、内容达人都在用！更贴心的是，AI增强版还能自动帮你优化文字。 1⃣突出长句和常见错误：它会用黄色高亮提示较长或结构复杂的句子，建议简化或分割。如果出现红色高亮，则表示句子极其难懂，建议彻底修改。 2⃣词汇建议：紫色高亮会提示有更简单词汇可以替换，蓝色高亮提示使用了虚弱的短语或被动语态，建议用更有力的表达方式。 3⃣AI辅助增强功能（Editor Plus）：付费版本使用 AI 自动修正高亮问题、语法错误（绿色高亮），并支持一键调整写作风格或语气。 4⃣统计与可读性分析：会显示单词数、句子数、可读性等级（例如八年级），并为每句提示难读程度。 5⃣多平台支持：提供网页版、经典桌面应用（可离线使用）、多种辅助工具如在线语法检查、改写、校对、可读性分析等。
#英文写作 #Hemingway Editor #AI写作工具 #写作效率 #可读性
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你知道欧美书友圈都热衷什么挑战吗？ 2025年最火爆的是“52本书挑战”，每周一本书，网站会给出多种选书提示和攻略。 参与者每年根据网站提供的52个不同类别，用一年时间完成52本书的阅读目标。你可以自行选择适合的书籍，一本本划掉完成，既增加阅读量，也丰富阅读类型。 每完成一本还能打卡、晒进度、交流书评，激励自己坚持同时结识全国/全球同好，把读书变成社交快感和知识游戏，并可随时调整挑战目标。
#欧美书友圈 #52本书挑战 #阅读社交 #知识游戏 #年度阅读目标
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查找最新学术论文时总是被付费墙和信息孤岛阻挡，无法自由获取知识？ ScienceOpen + 沉浸式翻译 = 你的论文弹药库 ScienceOpen 是一个面向全球研究人员的开放科学与出版平台 拥有超过1亿条学术出版物，涵盖论文、书籍、会议论文、海报、预印本等多种类型，提供广泛的学术资源搜索与发现服务。 支持发布预印本与学术海报：研究人员可以免费发布近期论文和科学海报，并获取可被引用的 DOI，便于学术交流和成果传播。 开放、可扩展的系统：提供早期成果分享、对话建立、同行评审等功能，使研究人员在发表前就能获得社区反馈，并打造个人学术声誉。 协作与集合：允许用户参与、创建专题合集（1,000+），促进以主题为中心的科学讨论和资源整理。 合作期刊和开放出版：支持向500多家国际合作期刊和图书项目投稿，并通过平台实现更高的可见度和影响力。 开放透明同行评审：可参与或发起任何预印本、论文的公开同行评审，并为评审提供可引用的 DOI。 数据与指标：提供高级引用、使用等影响力指标，助力机构与个人衡量成果影响。 为期刊、组织和会议提供出版解决方案，如会议内容开放获取、品牌展示空间、编辑和管理工具等。
#开放科学 #ScienceOpen #学术出版 #预印本 #开放获取
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有没有想过，给未来的自己写封信，立个FLAG？或者说一件很重要的事？ FutureMe 是一个超级有仪式感的「未来信」网站。 你可以给一年后甚至十年后的自己发一封邮件。写下此刻的期待、困惑或心愿，未来准时收到，发送一个专属时光胶囊。 沉浸式翻译使用tips：浏览器任何输入栏，输入文字后，连按三次空格，会自动把你输入的文字翻译为制定语言。 收到那封信的瞬间，和自我深度对话的感觉很像时间穿越。 对于热爱阅读与收藏的你，这个网站能帮你建立更有回顾意义的人生节点，重新发现自己走过的每一步。 FutureMe 承诺安全存储信件。截至目前已经成功发送了超过 2000 万封信，运行时间超过20年，是非常有历史感的在线服务
#FutureMe #未来信 #时间胶囊 #人生节点 #自我对话
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管理书单很麻烦，从不同地方收集的信息总是乱七八糟？ 每次想找一本适合自己的新书，苦于没有靠谱的推荐和真实读者的深度交流？ LibraryThing + 沉浸式翻译 = 你得LibraryBridge LibraryThing 是一个面向书籍爱好者、藏书家和小型图书馆的综合性图书管理与交流平台。 1⃣可以管理自己的图书馆藏，包括新增、编辑、删除和批量导入图书，可以一次性迁移大批量图书数据。 可创建自定义“收藏”（如愿望清单、待读、已读未拥有等）、打标签、记录作者、评分和评论书籍。 支持多维度检索，如通过标签、作者、收藏等筛选本地藏书。 2⃣社区性质浓厚。群组涵盖各种兴趣话题（如年度阅读挑战、类型小说讨论），可加入、创建和管理自己感兴趣的小组，参与分主题讨论。 类似于大型论坛，用户可以发帖、回复，并与全球书友深度交流。例如聊书目、交换推荐、参与活动等。 所有用户都可以对任意书籍撰写公开评论，社区内参考价值较高。 可主动添加并关注其他用户，进行私信互动和结交更多书友。 支持制作个性化书单并分享，比如“我2025最想读的书”，同时浏览社区其他用户创建的公开书单。 3⃣智能算法根据个人藏书和活动，定制推荐你可能喜欢的图书，包含热门、冷门、同类（相似标签）、小众深度挖掘等多种维度。 自动生成读书统计数据，包括年份、作者、标签分布、阅读趋势等数据的可视化图表，帮助用户了解自己的阅读偏好。
#图书管理 #LibraryThing #书籍爱好者社区 #个性化书单 #阅读偏好分析
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沉浸式翻译BabelDOC 大更新-BabelDOC 0.5 4 个月，我们憋了这些大招： 1⃣可以翻译表格和矢量图中的水平文字，之前的旧版 BabelDOC 会直接跳过图表和矢量图的文字内容 2⃣公式和表格线条优化，表格和公式里的线条终于得以保留，译文的排版也更接近原始文件 3⃣跨页段落连贯性增强，旧版 翻译 PDF 时，一句话正好跨栏或跨页，就会被拆开翻译，导致译文断裂、不连贯。 0.5版对这类问题进行了优化，能自动识别并合并这些跨页段落，翻译出来顺畅得多。 4⃣术语更加统一：同一个术语在不同的段落中，可能会被翻译成不同的词语。原因是旧版 BabelDOC 中采用的是并行翻译技术，能够加快翻译速度，但缺少统一术语机制。 新版加入了术语提取功能，在翻译时会进行以下步骤： 🌀先扫描全文，识别出重要术语； 🌀给每个术语协商一个唯一的译法； 🌀在翻译过程中自动应用，保证全篇术语一致。 从而尽可能保证术语名词在同一篇 PDF 文档中译文的一致性。 5⃣字号大小更稳定：原文和译文的长度经常会不同。通常来说，从英文翻译为德文可能会产生 20%-30% 的篇幅膨胀，而英文翻译为中文日文等东亚语种则会反过来，出现篇幅缩小。 旧版 BabelDOC 的动态缩放是逐段计算。这就导致了有的段落字很大，有的又很小，看起来不美观。 新版BabelDOC 0.5 版引入了「二阶段排版」技术，先为全文计算一个统一的缩放比例；大部分段落用统一比例显示；只有极少数重排过程中实在放不下的段落，才会继续缩小。这样一来，整份译文看起来就更加整齐，可读性和美观度都有明显的提升 详细更新说明：
#BabelDOC更新 #沉浸式翻译 #PDF翻译优化 #术语统一 #二阶段排版
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2025未来生活说明书：十大科技趋势正在重塑世界 世界经济论坛发布的《2025年十大新兴技术》报告，是未来三到五年内即将深刻影响我们生活的“预告片” 揭示了那些正从实验室的“微弱信号”演变为社会变革驱动力的颠覆性力量 1. 结构化电池复合材料 (Structural Battery Composites) 🌀你的车壳，就是你的电池：未来万物皆可储能 2. 渗透能系统 (Osmotic Power Systems) 🌀“盐差”也能发电？大海与河流交汇处藏着无尽的清洁能源 3. 先进核能技术 (Advanced Nuclear Technologies) 🌀核能“充电宝”来了：更安全、更小巧的下一代核电站 4. 工程化生命疗法 (Engineered Living Therapeutics) 🌀从“治病”到“自愈”：你的身体，就是最好的医生和药厂。 5. GLP-1s用于神经退行性疾病 (GLP-1s for Neurodegenerative Disease) 🌀大脑的“逆龄”开关：用代谢钥匙，解锁认知健康的未来 6. 自主生化传感 (Autonomous Biochemical Sensing)从“被动检测”到“主动预知”：在问题发生前，就看到答案。 🌀从“被动检测”到“主动预知”：在问题发生前，就看到答案 7. 绿色固氮技术 (Green Nitrogen Fixation)喂饱地球的绿色革命：让每一次丰收，都成为对地球的治愈。 🌀喂饱地球的绿色革命：让每一次丰收，都成为对地球的治愈 8. 纳米酶 (Nanozymes)超越自然的催化剂：用纳米技术，加速一个更高效、更清洁的世界。 🌀超越自然的催化剂：用纳米技术，加速一个更高效、更清洁的世界 9. 协同传感 (Collaborative Sensing)从“连接”到“共生”：我们正在构建一个拥有自我意识的物理世界。 🌀从“连接”到“共生”：我们正在构建一个拥有自我意识的物理世界 10. 生成式水印 (Generative Watermarking)在虚拟世界里，寻找“真实”的锚点。 🌀给AI内容盖个“数字身份证”：一眼看穿真假，重塑网络信任 原版： 中文版： 双语版：
澎湃AI新闻合辑：未来科技与社会热点交锋· 104 条信息
#未来科技 #新兴技术 #可持续发展 #人工智能伦理 #能源革命
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内部报告泄露：全球顶尖医生揭秘4个颠覆你认知的AI医疗内幕 刚刚解码了一份来自全球顶尖信息分析公司爱思唯尔 (Elsevier) 的重磅报告。这份报告调查了来自109个国家的2206名一线临床医生，可以说是医疗界最真实的声音 。 先说结论：做AI产品可以躲开拥挤赛道，医疗领域才是金山！ 1⃣倦怠悖论：AI是拯救你疲惫医生的“续命”神器 我们必须直面一个残酷的现实：全球的医生和护士正处在一个系统性的倦怠危机中。这不只是“忙”，而是一种正在侵蚀医疗质量的危机。 时间黑洞：超过四分之一 (28%) 的医生坦言，他们没有足够的时间提供高质量的医疗服务。而在这些人中，74%的人将矛头指向了不堪重负的患者数量 。 近三分之一 (31%) 的临床医生正在考虑在未来几年内辞职。在北美和欧洲，这个数字更是飙升至惊人的46%和43% 。他们正在被这个行业“榨干”。 当被问及对AI未来的期望时，排名第一的预测是：70%的医生相信AI将为他们节省时间 。这直接命中了整个倦怠危机的核心。 这一切指向一个深刻的结论：AI在短期内对医疗质量的最大贡献，可能并非来自它超人的诊断能力，而是来自它解放医生的能力。它正在悄悄地为整个医疗系统“续命”。 2⃣近半数医生已在偷偷使用AI，你却不知道 别再以为AI是科幻，你的医生可能比你更懂ChatGPT。 数据显示，全球已有48%的临床医生在工作中使用过AI工具。这个数字在去年还仅仅是26%，短短一年内，使用率几乎翻了一番 。 广泛的渗透：如果算上工作和非工作用途，那么高达76%的医生都已经接触和使用过AI工具 。 报告发现，在那些使用AI工作的医生中，一个惊人的数字出现了：97%的人使用的是像ChatGPT或Gemini这样的通用型AI工具 。 相比之下，在同一群体中，只有76%的人使用过专门为临床设计的AI工具 。 逻辑链条再次变得清晰：由于机构行动迟缓，无法满足医生们迫切的需求，医生们只能“自力更生”，转向了通用AI。然而，这些通用AI并非为严谨的医疗场景设计。它们的数据来源不透明，缺乏同行评审的验证，甚至会凭空“捏造”信息。有些AI会“发明参考文献”，这让医生不得不花费额外精力去核实每一个细节 。 3⃣一个“靠谱”医疗AI必须遵守的3大铁律 AI看病靠谱吗？顶尖医生只信满足这3个“铁律”的AI：透明 + 安全 + 基于真科学。 当AI的建议可能关乎生命时，“信任”就成了最关键的要素。 当一个工具无法解释其结论的来源时，任何一个负责任的医生都不会轻易采纳它的建议。 透明度 (Transparency)：这是医生们最看重的一点。68%的医生表示，如果AI能自动引用其信息的参考文献，他们会更信任它 。他们需要知道AI的每一个结论是基于哪篇文献、哪个研究，而不是一个无法追溯的算法黑箱。 铁律2：安全性 (Security)：医疗数据的隐私是绝对的红线。65%的医生坚持，AI必须确保输入数据的机密性 。任何可能泄露患者隐私的工具，都会被立刻排除。 铁律3：高质量输入 (Quality Input)：AI的“智商”取决于它的“食粮”。65%的医生要求，AI必须基于高质量的、经过同行评审的内容进行训练 。用网络论坛的帖子训练出的AI和用《柳叶刀》文献训练出的AI，是完全不同的两个物种。 医生们的需求不是凭空想象的，而是基于血淋淋的实践经验。他们知道什么地方最容易出错，什么环节最需要保障。这也为未来的医疗AI发展指明了方向：成功的关键，可能不在于算法有多么复杂和“智能”，而在于它是否足够“负责任” (Accountable)。未来，赢得市场的不会是那个号称最聪明的AI，而是那个能在这三大信任支柱上做得最扎实的AI。 4⃣你未来的医生是“赛博格”，而这是件好事 最终赢家不是AI，而是会用AI的超能医生。 关于AI医疗，最大的恐惧莫过于“医生将被取代”。但这份来自全球2000多名医生的报告，给出了一个截然相反的、充满希望的答案：未来不属于AI，也不属于单打独斗的人类医生，而属于人机协同的“超能医生”。 赋能而非取代：报告显示，41%的医生相信，使用AI工具的医生将比不使用AI的医生提供更高质量的医疗服务 。这清晰地表明，在一线医生眼中，AI不是竞争者，而是提升自身能力的强大武器，是一种竞争优势。 AI的角色（数据大师）： 分析影像：56%的医生预测，在未来2-3年内，AI将分析所有的医疗影像以识别异常 。它能比人眼更早、更准地发现微小的病灶。 识别模式：识别药物相互作用是AI最受欢迎的应用之一，高达89%的医生已经或希望使用AI来完成这项任务 。AI能瞬间交叉引用海量数据，避免潜在的用药风险。 个性化方案：40%的医生相信，未来他们的大多数患者将收到由AI生成的个性化治疗方案 。 医生的角色（人性专家）： 人性的触感：报告中一位医生忧虑地提到，要警惕体格检查成为一门“失传的艺术” 。这强调了触摸、观察、倾听这些人类技能的不可替代性。 最终的判断：所有的数据和建议都将汇总到医生这里，由他们结合经验、情境和与患者的沟通，做出最终的、负责任的决策 。 共情与沟通：报告中一位护士提到，AI技术的应用不应忽视“对患者的人性化关怀” 。这正是AI解放医生时间后，他们最应该投入精力的领域。 这或许是技术时代最大的悖论：最先进的科技，最终的目的，是让我们重新找回最宝贵的人性。你未来的“超能医生”，不是一个冷冰冰的机器，而是一个因为有了AI这个得力助手，而变得比以往任何时候都更有时间、更有精力、也更“像人”的专业人士。这，才是AI医疗真正激动人心的未来。 原版： 中文版： 双语版：
#DeepSeek诊断与医生一致引发医疗界热议· 10 条信息
#AI医疗 #医生倦怠 #人机协同 #医疗AI铁律 #超能医生
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《DCO 2025数字经济报告》数字世界不再是我们生活的一个独立部分；它就是我们的经济。我们需要理解它的发展轨迹，才能在其中生存和发展。这份报告就是你的未来地图。 到2025年，数字经济的价值预计将达到约24万亿美元，占全球GDP的21% 。这已经不是一个利基市场，而是一股主导力量。 1️⃣ AI正在“私人化” 从万能“大神”到你的专属“军师” ，像ChatGPT那样一个模型包打天下的时代正在过去。未来属于更小、更专业、更便宜的AI模型。它们被部署在你的手机、电脑甚至汽车上，专门解决特定行业或特定工作的问题，比如帮医生看片子，帮律师查案卷。 这意味着AI不再是科技巨头的专属玩具。小公司甚至个人都能用上定制化的AI工具，技术门槛和成本都在暴降 。这不仅是效率革命，更是一场技术权力的“民主化”下放。 未来的AI，不是一个全知全能的“神”，而是一群各有所长的“专家”。 2️⃣ 算法“算计”你 便利的背后是“被计划”的人生 ，超个性化已经超越了“猜你喜欢”。AI现在能预测你的需求，在你开口之前就把你想要的东西推到你面前。从你听的歌到你看到的新闻，都在被精心安排 。 这带来了极致的便利，但也隐藏着风险。当你的所有选择都被算法“优化”时，你可能会被困在一个“信息茧房”里，失去看世界的其他可能性 。便利和隐私、自由之间的平衡，正变得前所未有的脆弱。 当便利的代价是你的选择权时，你得到的不是个性化，而是“被计划”。 3️⃣ AI的“能源饥渴症” 聪明的代价是地球在“发烧” ，AI的每一次思考，都在消耗惊人的电力。到2026年，仅AI一项技术增加的用电量就可能相当于整个德国一年的消耗 。训练一个大模型，比5辆汽车一辈子的碳排放还多 。 这形成了一个巨大的悖论：我们既希望用AI解决气候变化等问题，但AI本身却成了能源消耗大户 。未来，一个国家能否在AI竞赛中领先，很大程度上取决于它能否获得足够多、足够便宜的绿色电力。 每一个由AI生成的惊艳图像背后，都有一座数据中心在默默“发烧”。 4️⃣ 知识“保质期”缩短 你的文凭正在加速“过期” ， “学成就业”的观念已经彻底过时。数字经济中的技能迭代速度快得惊人，今天热门的技能，可能三年后就无人问津。持续学习、终身学习成了唯一的生存法则 。 这意味着你的职业生涯不再是一条笔直的阶梯，而更像一个需要不断攀爬和转换方向的“攀爬架”。未来的职场通行证，不再是一张大学文凭，而是一个由各种“微证书”和项目经验组成的、不断更新的技能包 。 过去，你靠一张文凭走天下；未来，你靠一身“补丁”闯江湖。 5️⃣ 你的手机正在“吞掉”银行 金融正在被“肢解”。储蓄、贷款、支付、投资这些传统银行业务，正被一个个拆分出来，变成各种App里的一个功能 。你可以在购物App里贷款，在社交软件里投资。 金融正在从一个你需要“去”的地方，变成一种随时随地可以“用”的服务。更重要的是，你的数据正在成为新的“抵押品”。未来评估你的信用，可能不再只看你的房产和收入，还会看你的手机使用行为和数字足迹 。 未来，你的信用评分可能不是看你的资产，而是看你的数据。 6️⃣ 数字游民的悖论 连接了世界，却失去了身边 ，我们通过数字平台与全球连接，肯尼亚、巴西等国的用户每天花在社交媒体上的时间接近4小时 。但与此同时，“孤独感”也在全球流行，数字成瘾和心理健康问题日益凸显。 我们似乎陷入了一个怪圈：连接我们的技术，却可能在某种程度上加剧了现实生活中的疏离。我们拥有了前所未有的信息和社交选择，但也可能因此失去了深度、真实的连接质量。 我们刷着别人的生活，却忘了经营自己的。 7️⃣ 网络安全进入“AI战争”时代 网络攻防不再是人与人的游戏，而是AI与AI的战争。黑客用生成式AI制造出极其逼真和复杂的攻击（比如伪造你老板的视频电话），而防御方也必须用AI以毫秒级的速度进行拦截 。 这意味着网络攻击的门槛被大大降低，而攻击的破坏力却指数级上升。对于个人而言，“数字怀疑主义”将成为一项基本生存技能。对于企业和国家而言，这场AI军备竞赛的胜负，将直接决定数字世界的安全边界。 当你的敌人是AI时，你唯一的盟友也只能是AI。 8️⃣ 量子黎明：所有数字保险箱即将失效？ 一种能破解当今几乎所有加密方式的“万能钥匙”——量子计算，正在从理论走向现实。虽然离大规模应用还有几年，但威胁已经迫在眉睫 。 存在一种“现在偷数据，未来再解密”的风险。也就是说，很多今天被加密传输的重要信息（如国家机密、商业专利），可能已经被截获并储存，等待量子计算机成熟后被破解。我们必须在这把“钥匙”诞生前，更换掉世界上所有的“数字锁”。 量子计算的黎明，可能是我们数字隐私的黄昏。 9️⃣ 终极问题：谁来为“超级智能”立规矩？ 开发一个在所有方面都超越人类的“超级智能AI”，已不再是科幻情节，而是科技巨头和国家正在认真竞赛的目标。专家预测，到2047年实现这一目标的可能性为50% 。 这带来了终极的治理难题：我们如何为一种比我们更聪明的“存在”制定规则？这不仅是技术问题，更是权力和控制权的问题。第一个实现超级智能的国家或公司，可能会获得巨大的战略优势，这使得全球合作监管变得异常困难 。 创造神之前，先想好戒律。 原版： 中文版： 双语版：
#数字经济 #AI #算法 #网络安全 #量子计算
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麦肯锡发布的108页《2025年技术趋势展望》报告不仅仅是一份清单，它描绘了即将颠覆世界的8大科技预言 。 未来并非孤立地、一个趋势接着一个趋势地到来。我们正生活在一个“大融合”（Great Convergence）的时代，人工智能、机器人技术和生物学的突破性进展正在相互碰撞，共同创造一个比以往任何时候都更加自主、智能和互联的世界。 1⃣人工智能革命进入现实 预言一：智能体AI——你的第一个AI同事即将入职 AI智能体是能够“独立规划和执行复杂、多步骤任务”的系统 。它不再仅仅是一个信息工具，而是一个行动工具。它能像人类一样，使用我们日常的数字工具（如网页浏览器、订单系统）在数字世界中采取行动 。 💥这种转变的深层影响，可能标志着我们所熟知的图形用户界面（GUI）时代的终结。 💥未来的交互核心不再是“点击”，而是“委托”。你不再是“使用”软件，而是向你的AI智能体“下达指令”。 这意味着，未来最有价值的员工将是那些最懂得如何清晰地阐述目标、管理一个数字团队的人，而不是那些鼠标点得最快的人。 2⃣无处不在的AI——“小模型”革命，正在你的口袋里装下一个超级大脑 💥AI的真正价值仍有待释放，而释放这一价值的关键，正是“小模型爆炸”。通过“蒸馏”和“量化”等技术，可以从大型“父模型”中衍生出功能强大、领域特定的AI模型 。 这些小模型最大的优势在于它们需要“少得多的计算能力” 。这意味着AI现在可以被集成到“从智能手机、家用电器到卡车和工业设备的各种设备和应用中” 。 💥最强大的AI不在云端，而在你的手中，它即将改变力量的平衡。 3⃣人形机器人时代——它们正在打卡上班 人形机器人正从YouTube视频里走出来，进入仓库和生产线。这并非要取代人类，而是为了创造一个全新的、人机混合的劳动力。 尽管全球已有超过400万台工业机器人，但它们大多被安全围栏隔离。 新一波的浪潮是关于“协作机器人”（cobots），它们能够安全地与人类并肩工作 。之所以选择“人形”，其背后的逻辑非常务实：为了让机器人能够在我们现有的世界中工作，而无需对环境进行大规模改造。毕竟，“在爬楼梯时，腿比轮子更合适” 。 💥机器人不是来抢你的饭碗，而是来接手你最无聊的任务，从而迫使我们在工作中变得更具人性。 4⃣科幻通勤——飞行出租车和无人驾驶汽车已在地平线上 你的日常通勤即将迎来一次史诗级升级。全自动驾驶的网约车服务正在大城市扩张，送货无人机正布满天空，而第一批获得认证的“飞行出租车”也即将问世。 这是一场关于“操作系统”的战争。无论是自动驾驶汽车、无人机还是飞行出租车，它们都需要极其复杂的软件来进行导航、确保安全和管理整个机队。其核心价值不仅仅在于硬件本身（汽车或无人机），更在于管理这一切的网络——优化路线、管理电池、确保安全、处理支付。 💥我们不只是在制造更智能的汽车和飞机，我们正在为物理世界构建一个移动互联网。 5⃣生物工程——我们正在学习编写自己的生物程序 技术与生物学之间的界限正在消融。在AI和CRISPR等基因编辑工具的驱动下，科学家们正从“观察生命”转向“设计生命”。 我们正处在一场新工业革命的开端，其核心是“生物制造”的崛起。在过去200年里，制造业主要由化学和物理主导——加热、塑模、组装惰性材料。 💥生物工程引入了一个全新的范式：利用活细胞（如酵母或细菌）作为微型工厂。通过“编程”它们的DNA，我们可以指令它们生产几乎任何复杂的分子，从药品到食品再到织物，而且通常能耗更低、浪费更少。 💥我们正进入一个时代，最先进的工厂将是活细胞，而我们的编程语言将是DNA。 6⃣AI的能源悖论——一份惊人的电费账单，正倒逼一场绿色革命 人工智能的繁荣背后有一个肮脏的秘密：对电力的无尽渴求。这种前所未有的需求正将我们的电网推向极限，但出人意料的是，它也正成为推动新一轮清洁、可靠能源创新的最大催化剂，包括下一代核能和太阳能技术。 问题的根源非常明确：“仅数据中心就已成为全球电力消耗增长的最大驱动力之一” 。麦肯锡的分析预测，到2030年，数据中心的容量需求可能会增长超过三倍 。 💥AI正在制造一场巨大的能源危机，大到只有AI自己才能解决它，并在此过程中催生了下一代清洁能源。 7⃣沉浸式现实——超越屏幕，去“感受”互联网 准备好迎接一个可以触摸和感受的互联网。下一代增强现实（AR）和虚拟现实（VR）正在超越视觉和听觉。先进的触觉技术（haptics）正在创造出极其逼真的多感官体验，从外科手术训练到工业设计，数字与物理世界之间的界限正变得模糊。 关键的进展在于“触觉技术的进步正在模糊现实与模拟之间的界限” 。可穿戴的手套和套装现在可以提供精确的触觉反馈，模拟物体的纹理甚至雨滴的感觉。 我们将完善虚拟现实，不是为了玩游戏，而是为了练习做手术，而这将改变一切。 8⃣太空淘金热——抵达星辰的成本，前所未有的低廉 进入太空不再是超级大国的专属特权。可重复使用火箭技术的革命正导致发射成本急剧下降，引发了一场低地球轨道的商业淘金热，这将彻底改变全球互联网、气候监测和数据情报的格局。 成本的急剧下降是这一切背后最重要的驱动力。报告强调，SpaceX的“星舰”（Starship）旨在将发射成本降低至每公斤10到30美元，相比之下，“猎鹰重型”（Falcon Heavy）的成本约为每公斤1400美元，降幅接近百倍 。 历史上，基础设施指的是公路、电网和海底光缆——全部位于地球表面。 而如今，用于通信（星链）和观测（Planet）的LEO星座的激增，正在地球上空形成一个持久的、实时的数字层，覆盖全球。 太空不再仅仅是探索的目的地，它正在成为一种“公共事业”。就像今天的企业依赖云基础设施（AWS、Azure）一样，下一代公司——无论是在农业、航运、保险还是金融领域——都将基于这个新的太空公共事业层所提供的持续数据流和连接来构建其商业模式。 💥最宝贵的地产已不在地球上，而在我们头顶上方2000公里的太空之中。 结论：一个组合式的未来 这八个预言并非各自独立的事件，它们相互关联，并互相加速。人工智能革命需要能源革命为其提供动力；人形机器人需要先进的AI来认知世界；生物工程需要AI来设计新分子；而所有这些技术，都将被来自新太空基础设施的数据流所连接和增强。 未来的领导者，将是那些能够看到趋势之间联系的人，而不仅仅是看到孤立的技术。他们将明白，真正的力量在于交叉点——在那里，一个AI智能体可以派遣一架无人机，去递送一种经过基因编辑的疗法。未来是一场组合创新的游戏，而这场游戏才刚刚开始 。 原版： 中文版： 双语版：
澎湃AI新闻合辑：未来科技与社会热点交锋· 104 条信息
#技术趋势 #人工智能 #能源危机 #生物工程 #太空探索
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