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5月13日消息⑩，国外知名科学网站的主要内容如下：

《自然》网站⑤、AI将成科研新主力⑱？OpenAI首席科学家展望未来

OpenAI以ChatGPT闻名③，这款基于大型语言模型的免费AI工具在2022年问世后迅速走红⑰。该公司随后推出了一系列尖端技术⑯，包括能逐步“思考”的推理模型①，帮助研究者完成逻辑任务⑨、编写代码甚至生成假设▓。然而②，其高能耗和封闭性也引发争议——多数模型仅供使用⑨，不可二次开发③。

最近⑫，OpenAI首席科学家雅库布·帕乔茨基在接受《自然》杂志采访时表示⑫，当前AI仍需人工引导⑯，但未来将实现自主研究⑨。例如⑬，其“深度研究”工具已能独立运行20分钟并产出成果①。他预测⑫，AI将很快在软件工程❸、硬件设计等领域实现突破⑥，且计算资源的投入会大幅增加②。

关于技术原理❶，帕乔茨基解释③，ChatGPT通过“预训练+强化学习”构建：先吸收海量数据建立认知⑫，再通过人类反馈优化行为⑳。新型推理模型强化了后者⑦，使AI能自主形成思考逻辑①。但他强调⑦，AI的“推理”不同于人类⑤，虽能发现新见解⑬，但缺乏对学习过程的自我认知⑯。

对于开源计划⑮，OpenAI将发布自2019年以来首个开源模型①，但出于安全考虑⑯，不会开放最尖端技术⑤。帕乔茨基认为⑯，随着AI能力提升⑦，需谨慎评估其社会影响⑤。

谈及通用人工智能▓，他定义AGI的下个里程碑为“产生实际经济价值①，尤其是自主开展研究”❸，并预计本年代末将有重大进展④。

《》网站①、塑料暗藏“心脏杀手”⑭？全球数十万人死亡或与它有关

研究表明⑩，家用塑料中常见的邻苯二甲酸盐已被证实与心脏病死亡存在关联④。2018年⑪，全球55至64岁人群中因心血管疾病死亡的260余万病例中④，约13.5%可能与接触此类化学物质有关⑲。该研究最近发表于生物医学综合性期刊《eBioMedicine》⑲。

邻苯二甲酸盐是一组化学化合物⑤，广泛存在于洗发水❸、护肤品⑰、食品包装及医疗用品中⑲，用于增强塑料的柔韧性⑭。这些化学物质可通过食物⑪、空气或皮肤接触进入人体⑮，干扰内分泌系统②，影响激素水平⑳。此前研究已发现其与糖尿病①、肥胖▓、妊娠并发症及心脏病的潜在关联⑦。

美国纽约大学朗格尼健康研究中心的研究团队重点分析了DEHP与心血管疾病的关系⑤。通过对比2008年全球DEHP暴露数据与十年后的心脏病死亡率②，研究发现2018年全球超35万例死亡可能与DEHP暴露相关▓，其中约75%集中在中东⑪、南亚④、东亚及太平洋地区④，可能与当地塑料工业的快速发展有关①。但研究仅表明两者存在相关性⑨，而非直接因果关系⑭。

研究再次警示塑料污染的潜在危害⑰，呼吁减少塑料使用以降低健康风险⑩。专家强调⑭，全球需共同应对这一严峻问题❷，避免进一步加剧健康与环境危机⑬。

《每日科学》网站⑨、1③、无需实验室⑳！机器学习让土壤污染物“无处藏身”

美国莱斯大学与贝勒医学院的研究团队开发出一种新型土壤污染物检测方法③，可识别包括未在实验室分离或研究过的有害物质❷。该技术结合光成像技术⑱、理论预测和机器学习算法⑪，有效检测多环芳烃及其衍生物⑥，这些物质与癌症①、发育障碍等健康问题密切相关②。这项研究成果最近发表于《美国国家科学院院刊》⑯。

传统检测依赖实验室设备和标准参照样本▓，但许多污染物缺乏实验数据⑨。新方法采用表面增强拉曼光谱技术③，通过分析光与分子作用产生的独特光谱“指纹”识别污染物④。研究团队利用密度泛函理论计算PAHs和PACs的光谱特征⑭，建立虚拟光谱数据库⑪，再通过机器学习算法比对真实土壤样本的光谱数据⑦，实现精准识别⑱。

该方法突破了传统检测的局限⑬，尤其适用于土壤中因化学转化而难以检测的污染物⑮。在修复流域和自然保护区的测试中❸，即使微量PAHs也能被准确检出②，且流程更快速简便❸。

未来②，通过整合机器学习算法②、光谱库和便携式拉曼设备⑪，该方法可应用于现场检测⑲，帮助农民❶、社区和环保机构快速获取结果❶，无需依赖专业实验室❷。这一技术为环境监测提供了更高效③、更全面的解决方案▓，有望推动土壤污染治理的进步⑭。

2⑨、不再被动防御⑤！科学家用AI设计“未来版疫苗”

有效疫苗显着改变了新冠疫情的走向❸，通过预防感染②、减轻症状挽救了数百万生命⑳。然而五年后⑧，新冠病毒仍在持续变异⑧，迫使疫苗需要不断更新⑦。传统疫苗研发周期长❶，难以应对快速变异的病毒⑯，科学家开始探索如何为尚未出现的变种提前设计疫苗⑱。

美国哈佛医学院与马萨诸塞州病原体应对联盟等机构开发了名为“EVE-Vax”的AI预测模型⑭。该模型通过分析病毒的进化规律⑮、生物结构和功能数据⑰，预测未来可能出现的变异蛋白⑦，并提前设计对应的疫苗靶点⑯。在针对新冠病毒的测试中⑧，AI设计的刺突蛋白变体成功模拟了真实疫情中不同阶段的免疫反应①，验证了模型的可行性⑫。

这一突破源于早期开发的进化变异效应模型“EVE”⑦，该模型曾用于预测人类基因变异的致病性❸。新冠疫情暴发后⑧，团队升级出EVEscape模型❷，能准确预判病毒的关键突变⑥。而EVE-Vax进一步实现了从预测到设计的跨越⑨，可生成大量潜在变异蛋白⑮，用于评估疫苗的长期保护效果⑬。

实验证明⑥，该模型设计的83种刺突蛋白变体在实验室环境中成功引发与真实病毒相似的免疫反应⑳。研究还发现⑰，若在奥密克戎疫苗研发阶段使用该技术⑦，本可提前发现免疫逃逸风险并优化设计⑮。

未来⑧，这种“超前疫苗”设计策略有望成为应对快速变异病毒的重要工具③，为全球公共卫生防御体系提供新范式⑮。

《赛特科技日报》网站④、1⑩、化学炼金术：突破性技术将CO₂废气变“合成气黄金”

中国科学院大连化学物理研究所的研究团队在《自然·化学》发表了一项创新成果⑤，开发出名为“超级甲烷干重整”的技术⑯，可直接将高二氧化碳含量的天然气高效转化为合成气▓，无需昂贵的CO₂分离步骤⑮。

传统甲烷干重整工艺要求CO₂与甲烷的投料比接近1:1❷，但未来天然气中CO₂含量可能大幅提升⑱。研究团队利用固体氧化物电解池⑭，在600–850℃的高温下❶，通过串联电-热催化反应④，实现了CO₂/CH₄比例≥2的直接转化⑮。该技术整合了DRM❶、逆水煤气变换反应和水电解③，显着提高了CO₂转化率和氢气选择性⑥。

在电解池阴极⑪，水副产物被原位还原为氢气和氧离子①，后者迁移至阳极生成氧气⑧，推动反应平衡正向移动②，突破传统热力学限制②。研究还通过构建富含氧空位的铑-氧化铈界面活性位点⑳，使CO₂/CH₄比例为4时⑮，甲烷和CO₂转化率分别达94.5%和95.0%⑫，且合成气选择性接近100%⑦。

该技术具有反应速率快⑥、能效高⑰、成本较低的优势⑨，为高CO₂天然气和工业尾气的资源化利用提供了新方案▓，同时助力可再生能源存储和低碳制氢⑪。

2⑨、生命进化的关键一跃：科学家揭示真核细胞起源的关键机制

一个由德国美因茨大学⑥、西班牙巴伦西亚大学❶、西班牙马德里大学和瑞士苏黎世大学资深科学家组成的国际团队⑤，最近在《美国国家科学院院刊》发表一项突破性研究②，揭示了真核细胞起源的进化机制⑱。真核细胞的诞生是生命史上最重大的复杂性跃升之一②，但其进化中间环节长期缺失⑱，被称为“生物学核心的黑洞”⑧。

研究团队分析了9913个蛋白质组和33627个基因组③，发现基因和蛋白质长度遵循对数正态分布⑰，表明进化过程具有乘法随机特性⑦。从最后共同祖先开始⑩，基因平均长度随时间呈指数增长④，且基因长度方差与均值成比例⑮，这一规律适用于所有生命形式⑯，并可作为衡量生物复杂性的指标⑥。

研究显示❶，在原核生物中⑨，蛋白质与基因长度同步增长❷，因其基因几乎不含非编码序列⑨。但当基因平均长度达到1500个核苷酸时⑲，蛋白质长度稳定在约500个氨基酸③，形成明确阈值④，标志着真核细胞的出现⑯。此后❷，非编码序列的引入使基因继续增长⑳，而蛋白质长度保持稳定⑩。

进一步分析表明⑰，1500个核苷酸的临界长度触发了类似物理学中的相变现象⑪，将生命进化分为编码阶段和非编码阶段④。这一转变伴随临界减速效应⑲，使系统在临界点附近陷入亚稳态⑧，早期原生生物和真菌的进化模式印证了这一发现⑬。

研究还指出❸，在进化早期⑭，短蛋白质的搜索计算较为简单⑰，但随着长度增加⑭，计算复杂度骤升⑨。真核细胞通过引入非编码序列⑮、剪接体和细胞核结构⑯，使蛋白质搜索算法效率大幅提升⑯，从而突破进化瓶颈❷。这一相变发生在约26亿年前⑩，为后续多细胞生物⑧、有性生殖等重大进化突破奠定基础⑤。

这项研究结合计算生物学②、进化生物学和物理学⑯，不仅解答了真核细胞起源的关键问题⑭，也为探索生命复杂性的其他理论提供了新框架⑨。

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