主要观点总结
文章主要介绍了多篇关于人工智能、材料科学、医学、地球科学和教育学的最新研究，涵盖了优化生成式人工智能、高弹性超材料、精准治疗肝癌、地中海降水趋势以及儿童算术技能等多个关键点的摘要和链接。
关键观点总结
关键观点1: 优化生成式人工智能
通过反向传播语言模型反馈来优化AI系统，实现跨多种任务的生成式AI系统的自动优化。TextGrad赋予科学家和工程师轻松开发具有影响力的生成式AI系统的能力。
关键观点2: 高弹性超材料
构建高弹性的超材料，通过手性扭曲超结构实现超大可恢复弹性储能。未经优化的手性超材料保持了高刚度、承受更大的可恢复应变，并提供了更宽的屈曲平台。
关键观点3: 精准治疗肝癌
构建人类相关的基因模型，用于肝癌的精准治疗。该模型再现了人类肝癌的多种特征，包括克隆起源、组织病理学表现和转移。研究验证了对标准治疗的反应，并识别出一种有前景的治疗候选药物。
关键观点4: 地中海降水趋势
地中海地区的降水基本保持稳定，尽管存在显著的多年代际和年际变异性。该研究基于该地区最全面的数据集，涵盖了多个国家的站点数据，并将观测结果与气候模型进行比较。
关键观点5: 儿童算术技能的应用与学术差异
研究发现在现实环境中获得的市场数学技能并不一定能转化为学术数学技能。儿童在市场环境中表现出良好的算术技能，但在解决抽象格式的数学问题时表现较差。强调教育课程在弥合直觉数学和形式数学之间差距的重要性。
正文
编译 | 李言
Nature
,
20 March 2025, Volume 639 Issue 8055
《自然》
2025年3月20日，第639卷，8055期
人工智能
Artificial Intelligence
Optimizing generative AI by backpropagating language model feedback
通过反向传播语言模型反馈优化生成式人工智能
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作者：Mert Yuksekgonul, Federico Bianchi et al.
▲ 链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-08661-4
▲ 摘要：
在此，我们介绍多功能框架TextGrad，它通过反向传播由大型语言模型（LLM）生成的反馈来执行优化，从而改进AI系统。通过利用自然语言反馈来批评和建议改进系统的任何部分——从提示到输出，如分子或治疗计划——TextGrad实现了跨多种任务的生成式AI系统的自动优化。
我们通过在解决博士级科学问题、优化放射治疗计划、设计具有特定性质的分子、编码以及优化代理系统等方面的研究，展示了TextGrad的通用性和有效性。TextGrad赋予科学家和工程师轻松开发具有影响力的生成式AI系统的能力。
▲ Abstract：
Analogously, here we introduce TextGrad, a versatile framework that performs optimization by backpropagating LLM-generated feedback to improve AI systems. By leveraging natural language feedback to critique and suggest improvements to any part of a system—from prompts to outputs such as molecules or treatment plans—TextGrad enables the automatic optimization of generative AI systems across diverse tasks. We demonstrate TextGrad’s generality and effectiveness through studies in solving PhD-level science problems, optimizing plans for radiotherapy treatments, designing molecules with specific properties, coding, and optimizing agentic systems. TextGrad empowers scientists and engineers to easily develop impactful generative AI systems.
Large recoverable elastic energy in chiral metamaterials via twist buckling
手性扭曲超结构中的超大可恢复弹性储能
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作者：Xin Fang, Dianlong Yu et al.
▲ 链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-08658-z
▲ 摘要：
在此，我们构建了由可自由扭转的手性胞元组成的高弹性超材料。与现有的非手性晶格相比，未经优化的手性超材料同时保持了高刚度、承受更大的可恢复应变、提供更宽的屈曲平台、将屈曲强度提高5至10倍、提高弹性应变能密度2至160倍，并将单位质量能量提高2至32倍。这些改进源于手性引发的扭转屈曲变形，这种变形模式在传统超材料中是不存在的。
这种变形模式在存储大量额外能量的同时，对定义材料失效的峰值应力影响最小。我们的发现揭示了一种机制，并为具有高机械能量存储能力的超材料和结构的设计提供了洞见，这是一个基础且普遍的问题，具有广泛的工程意义。
▲ Abstract：
Here, to address this challenge, we construct high-enthalpy elastic metamaterials from freely rotatable chiral metacells. Compared with existing non-chiral lattices, the non-optimized chiral metamaterials simultaneously maintain high stiffness, sustain larger recoverable strain, offer a wider buckling plateau, improve the buckling strength by 5–10 times, enhance enthalpy by 2–160 times and increase energy per mass by 2–32 times. These improvements arise from torsional buckling deformation that is triggered by chirality and is absent in conventional metamaterials. This deformation mode stores considerable additional energy while having a minimal impact on peak stresses that define material failure. Our findings identify a mechanism and provide insight into the design of metamaterials and structures with high mechanical energy storage capacity, a fundamental and general problem of broad engineering interest.
Disorder-assisted real–momentum topological photonic crystal
无序辅助实动量拓扑光子晶体
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作者：Haoye Qin, Zengping Su et al.
▲ 链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-08632-9
▲ 摘要：
在此，作为概念验证，我们展示了在窄带宽的共振动量空间涡旋光束旁边同时独立生成真实空间宽带涡旋或全息图像，这是传统方法无法实现的。这种工程化的无序为系统贡献了巨大的内在自由度，而无需增加额外维度或牺牲光学平坦性。
我们对实动量对偶的发现不仅为拓扑光子学中的无序工程奠定了基础，还为光学波前整形、加密和通信开辟了新途径。
▲ Abstract：
Here, as a proof of concept, we demonstrate the simultaneous and independent generation of a real-space broadband vortex or a holographic image alongside resonant momentum-space vortex beams with a narrow bandwidth, which cannot be achieved with conventional methods. Such engineered disorder contributes to vast intrinsic freedoms without adding extra dimensions or compromising the optical flatness. Our findings of real–momentum duality not only lay the foundation for disorder engineering in topological photonics but also open new avenues for optical wavefront shaping, encryption and communications.
