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（来源：中国科普博览）
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曾经是工人们一针一线穿出来的
如今，一块指甲盖大小的存储芯片，就能容纳大量数据。但在70年前，让计算机可靠地“记住”信息，却是困扰工程师的一大难题。
早期计算机曾尝试过水银延迟线、Williams管等存储方式，但它们要么体积庞大，要么稳定性不足。直到20世纪50年代，磁芯存储器逐渐成熟，计算机才拥有了一种可靠、实用的随机存取存储技术。
它的核心，是一个直径约几毫米的微小磁环。磁环被磁化后，即使断电，也能保持“0”和“1”的状态，相当于给计算机留下了一段不会消失的记忆。
但制造它并不容易。大量工人在显微镜下，用镊子一点点将成千上万个磁环穿过细小的导线，完成“编织”。一个看似简单的存储器，背后凝聚着无数次精细操作。
这种技术曾服务于阿波罗登月计划。登月计算机的存储容量只有几十KB，却承担了飞船导航和控制任务。
不过，磁芯存储最终还是被更小、更快、更便宜的半导体存储器取代。20世纪70年代，DRAM进入舞台，计算机存储正式迈入芯片时代。
从人工穿线的磁环，到如今纳米尺度的存储芯片，人类让计算机“记住东西”的方式，经历了一场跨越几十年的进化。
科学家发现，AI可能会“走捷径”
如今，大语言模型已经能完成复杂问答、数学推理等任务，但它的答案究竟来自真正的推理，还是对训练数据规律的巧妙匹配？这是AI可靠性研究中的重要问题。
近日，中国科学院合肥物质科学研究院等团队在大模型强化学习与推理可靠性方面取得进展。研究发现，在仅依据最终答案进行奖励的强化学习中，模型容易倾向于学习数据中的表面相关性，而不一定形成稳定的推理过程。
为解决这一问题，研究人员对比了结果奖励模型（ORM）和过程奖励模型（PRM）。其中，ORM只关注最终结果是否正确，而PRM会对模型推理过程中的每一步进行评价，通过更细致的反馈，引导模型形成更可靠的推理链条。
研究表明，单纯增加训练数据规模，并不能从根本上消除模型推理中的脆弱性，对推理过程进行结构化监督，是提升模型可靠性的重要方向。
此外，团队还提出了大模型强化学习评测基准体系——棱镜基准OPG-D3，用于测试模型在难度提升、数据分布变化和反事实情境下的泛化能力，帮助发现模型在陌生环境中的不足。
这项研究表明，大模型能力的提升不仅依赖更大的参数规模和更多的数据，也需要更合理的训练目标和更科学的评测方法，让AI不仅“答对”，还能具备更加可靠的推理能力。
一滴水如何追踪土壤生命
近日，中国科学院沈阳应用生态研究所王超团队联合国际合作者，找到了一个巧妙的追踪方案——用一滴水给微生物做标记。他们利用的是¹⁸O-H₂O稳定同位素示踪技术。
为什么选水？答案藏在微生物生长的底层逻辑里。微生物每繁殖一次，就必须复制新的DNA，而DNA中的氧元素主要来自周围环境中的水。如果把普通水换成含有¹⁸O的水，微生物新合成的DNA就会留下这种特殊印记。科学家通过检测这些标记，就能知道哪些微生物正在活跃生长，哪些处于休眠状态。相当于给看不见的微观世界装了一台生长记录仪。
进一步研究还排除了干扰因素：微生物吃的食物、空气中的氧气，都不会显著影响¹⁸O-H₂O对生长的记录。这枚“隐形标签”比预想的更可靠，而且不打搅微生物原本的生活状态。
土壤健康的秘密，正在被一滴水悄然揭开。
一锅“环汤”，揭开随机背后的规律
在数学世界里，随机并不意味着完全无序。2006年菲尔兹奖得主、数学家温德林·沃纳研究的“环汤”，就揭示了随机现象背后隐藏的规律。
“环汤”中的“环”，来自布朗运动。1827年，植物学家罗伯特·布朗发现，水中的花粉颗粒会不断进行无规则运动。后来科学家认识到，这是由于周围分子的随机碰撞造成的，这种现象被称为布朗运动。
数学家进一步研究发现，如果一条布朗运动形成的随机路径最终回到起点，就会形成一个“布朗环”；许多个布朗环叠加在一起，就像一锅由随机曲线组成的“环汤”。
奇妙的是，环汤虽然每次生成的样子都不同，却具有稳定规律。无论旋转它，还是改变观察尺度，它依然保持相同的统计特征。这种“变化中保持不变”的性质，被称为不变性。
环汤的特别之处在于，它并不是规则的几何图形，却拥有类似圆形的对称性——只不过圆的对称来自固定形状，而环汤的对称来自随机规律。
对沃纳来说，环汤的魅力并不在于解释整个世界，而在于展示了一个数学事实：看似混乱的随机背后，也可能隐藏着深层的秩序。
这种鱼的器官为啥全是白色的？
南极冰鱼的血液几乎透明，体内也没有红细胞和血红蛋白，就连支气管、舌头等器官都呈现出白色。这是长期适应南极冰冷环境的结果。由于低温海水中氧气含量较高，冰鱼可以通过皮肤直接吸收水中的氧气，并借助较大的心脏和更宽的血管，将氧气输送到全身。
视频来源：CCTV纪录
内容综合自中国科普博览微博、中科院物理所、科学大院、CCTV纪录
本文首发于中国科普博览（kepubolan）
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