科学

量子力学能否没有虚数？几十年来，物理学家们一直认为答案是否定的，即理论核心的复数不仅是为了方便，而且是根本必需的。发表在《物理评论快报》上的一项新分析表明了相反的观点。 海因里希·海涅大学（HHU）杜塞尔多夫的博士研究员佩德罗·巴里奥斯·伊塔与达格玛·布鲁斯教授以及德国航空航天中心（DLR）的同事合作，证明了量子力学可以完全用实数来表述，同时再现了标准理论的所有可实验验证的预测。 这篇论文于6月18日作为编辑推荐发表在《PRL》136，240202（DOI：10.1103/4k13-sdjh）上，并非从头重写量子力学。它识别并放宽了一个关于量子系统如何组合的特定数学假设，从而为不需要虚数的一类理论打开了大门。 关于字母”i”的十年之争 复数对量子理论是否必不可少的问题可以追溯到20世纪60年代，当时瑞士物理学家恩斯特·施图克尔贝格首次勾勒出实希尔伯特空间表述。但这场争论在2021年变得紧迫起来，当时由奥地利科学院研究人员领导的一个团队在《自然》杂志上发表论文，声称任何保留标准张量积（用于描述多粒子复合系统的数学规则）的实数表述，都会产生与标准量子力学不同的实验预测。2022年的实验证实了这些预测，似乎排除了任何实数替代方案。 “2021年的结果似乎解决了这个问题，”巴里奥斯·伊塔在新闻稿中说。”但我们注意到，他们使用的公设之一，复合系统形成的方式，可以在不违反任何物理原理的情况下放宽。” 放宽张量积 张量积是一种纯粹的数学构造：它规定了组合系统的希尔伯特空间如何由其各部分的希尔伯特空间构建而成。巴里奥斯·伊塔及其同事用一个有物理动机的局域性原理取代了它：对一个子系统的局域操作不应影响另一个独立准备的子系统。 在这个放宽的规则下，每个量子系统都带有一个小的辅助元素，一个”标志”，来追踪虚数单位原本会编码的信息。当粒子相互作用时，在纸面上不同但产生相同物理结果的标志配置被视为等价。这一步再现了标准张量积通过复数运算自动处理的相位关系。 其结果是一个完全一致的实数量子理论，能够再现所有已知的多部分量子实验。”两种框架对任何可想象的实验都产生相同的预测，”布鲁斯说。 该公式说明了什么，没有说明什么 准确理解这一结果意味着什么，以及它不意味着什么，这一点很重要。 该公式并未将复数从量子力学的运算数学中消除。物理学家将继续在计算中使用复数，因为它们要方便得多。它所表明的是，这些数字是方便与否的问题，而非必要与否的问题。复数将相位和振幅同时编码在一个单一对象中，但同样的物理内容原则上可以在实数框架中表达。 该公式也没有产生任何与标准量子力学不同的、新的可检验预测。这是有意为之：其全部意义在于表明实数量子力学无法在实验上与复数版本区分开来。”实数值量子力学无法被证伪，”作者写道，这意味着复数是一个可选的数学框架，而非自然界的强制性特征。 先前的工作与新意问题 称此模型为”首个”实数量子模型的标题必须谨慎看待。实希尔伯特空间表述已经存在了几十年。巴里奥斯·伊塔结果的真正新颖之处在于，它是第一个通过所有多部分实验一致性检验的此类表述，直接反驳了2021年《自然》论文所做的特定证伪主张。早期的尝试要么无法再现某些纠缠态预测，要么依赖于特设的数学构造，而这次的公式则为修改组合规则提供了有物理动机的正当理由。 局限性 目前的公式仅适用于有限维量子系统，即具有有限数量量子态的系统。扩展到无限维系统（在连续变量设置中很常见，如量子光学）仍然是一个未解决的问题，其他小组已经在研究。该构造还依赖于关于单系统表示和独立准备保存的额外假设；从纯粹物理第一原理出发的完整推导尚未实现。局域性原理能否一致地应用于不可区分粒子（其中组合通过二次量子化而非张量积处理）也仍不清楚。 巴里奥斯·伊塔告诉记者，他将转而探索如何将纠缠等量子特性用作资源，将实数框架的扩展留给其他人。 视角的转变，而非革命 这篇论文最好被理解为不是对量子力学的挑战，而是对其逻辑结构的澄清。复数仍然是量子计算最有效的工具，没有人建议放弃它们。这一结果澄清的是，它们是方便而非形而上学的必然。事实证明，只要有正确的物理原理来支配其各部分如何组合，量子理论就可以仅建立在实数之上。 来源： Barrios Hita, P., Trushechkin, A., Kampermann, H., Epping, M., & Bruss, D. “Quantum Mechanics Based on Real Numbers: A Consistent Description.” Physical Review Letters 136, 240202 (2026). DOI：10.1103/4k13-sdjh 婷 翻译

测量生物年龄，一个人的身体实际有多老，而不是他们最后一个生日蛋糕上有多少根蜡烛，已成为衰老研究最活跃的领域之一。但可用的工具在很大程度上是单模式的：基于DNA甲基化的表观遗传时钟、由血液蛋白质构建的蛋白质组学时钟，或追踪小分子谱的代谢组学时钟。每种方法都捕捉了衰老的一个维度，使更广泛的图景不完整。 7月9日发表在Cell（DOI：10.1016/j.cell.2026.06.018）上的一篇新的预览文章，由科隆大学的Seda Koyuncu、Dunja Petrovic和David Vilchez撰写，审视了该领域的现状，并突显了一项最近具有里程碑意义的研究，该研究超越了单模式方法，转向测量人类衰老的综合多模式框架。 三层框架 该预览聚焦于同一期Cell上由Li、Jiang及其同事发表的一篇配套研究文章，一项针对2,019名年龄在18至91岁之间的中国个体的大规模研究，该研究引入了一个三层的衰老测量系统。该框架包括基于临床生理衰退的核心能力时钟（CC-clock）、整合临床数据与多组学和器官相关特征的多模式时钟（MM-clock），以及测量个体组织中衰老速率的器官特异性时钟。 原始研究的关键发现：血液中凝血因子的积累成为多器官衰老和系统性炎症的驱动因素，这是通过多模式框架本身识别出的因果通路。 为什么多模式很重要 该预览文章认为，人类衰老本质上是一个异质性的多系统过程，在分子、组织和生理层面上以不同方式展开，而且这种异质性不仅存在于个体之间，也存在于个体内部。同一个人的不同器官以不同的速度衰老。肝脏在40岁左右达到关键的衰老转折点，而大脑的衰老在50岁左右加速。 单模式时钟，无论是表观遗传、蛋白质组学还是代谢组学，各自捕捉了这一图景的一部分，但忽略了系统之间的相互作用。整合了临床表型组学、多个组学层和器官特异性特征的多模式方法不仅可以捕捉一个人何时在衰老，还可以捕捉不同系统中何处以及多快在衰老。 面临的挑战 该预览并未回避该领域的局限性。现有的单一组学时钟提供了不完整的视图，而验证多模式时钟在多样化人群中的有效性仍然是一个主要挑战，Li等人的时钟是在中国人群队列上构建的，人群特异性是已知的问题。协调多个队列的标准化数据收集是困难的。而也许最根本的是，区分驱动衰老的分子变化与仅仅与之相关的分子变化仍然是一个开放性问题。 转化差距也很大：从时钟预测，无论多么准确，转向可操作的临床干预是一个单独的挑战，该领域才刚刚开始应对。 未来的框架 该预览将多模式时钟定位为现有工具的补充层而非替代品。作者写道，将临床、分子和器官特异性数据整合到统一框架中代表了”生物年龄测量的下一个前沿”，这一前沿最终可能让临床医生跨尺度测量生物年龄，识别特定个体中哪些器官系统正在最快衰老，并据此针对性地进行干预。 来源： Koyuncu, S., Petrovic, D., & Vilchez, D. “Bridging omics and physiology to build multimodal clocks of human aging.” Cell 189(14), 4190-4192 (2026). DOI：10.1016/j.cell.2026.06.018 引用研究： Li, Jiang et al. “Multimodal clocks of human aging.” Cell (2026). DOI：10.1016/j.cell.2026.04.025 婷 翻译

美国卫生高级研究计划局（ARPA-H）于7月9日宣布，将在五年内投入高达1.6亿美元，开发治疗罕见遗传病的新模式：为个别患者或共享相同突变的小群体定制的体内基因编辑药物。 该项目名为 THRIVE（Treating Hereditary Rare Diseases with In Vivo Precision Genetic Medicines，即用体内精准基因药物治疗遗传性罕见病），将资助美国七个研究团队。其目标是将量身定制的基因疗法从一次性的医学奇迹转变为可扩展、受监管的治疗范式。 “目标是从拯救一个Baby KJ发展到拯救数千个，”ARPA-H的一位官员在公告中表示，并引用了一个已成为该项目标志性寓言的案例。 Baby KJ范式 2025年2月，来自宾夕法尼亚州克利夫顿高地的7个月大男婴KJ Muldoon成为有史以来第一个接受系统性、个性化体内CRISPR基因编辑药物的人。KJ出生时患有严重的新生儿发作性CPS1缺乏症——一种尿素循环障碍，约130万婴儿中有1人患病，患者身体无法清除血液中的氨。一半的患病婴儿会死亡。 费城儿童医院（CHOP）和宾夕法尼亚大学的研究人员创建了 kayjayguran abengcemeran，这是一种通过脂质纳米颗粒递送的定制碱基编辑器，靶向KJ特定的CPS1突变。结果：KJ的严重形式被转化为较轻的形式。他在住院307天后出院。《自然》杂志将其列入”2025年塑造科学的10位人物”名单。 但拯救KJ的努力耗资约2500万美元，耗时四年。THRIVE的目标是将每位患者的费用压缩至25万美元，时间缩短至三个月。 七个团队 七个获奖者及其目标疾病涵盖广泛的罕见病： | 主导机构 | 目标疾病 | |———|———| | 费城儿童医院 | 新生儿发作性CPS1缺乏症及其他尿素循环障碍，基于Baby KJ平台 | | 加州大学伯克利分校/创新基因组学研究所 | 危及生命的先天性免疫缺陷 | | 圣犹大儿童研究医院 | 骨髓衰竭性疾病 | | 博德研究所（与杰克逊实验室合作） | 小儿癫痫——儿童交替性偏瘫和Dravet综合征 | | GEMMABio（与Profluent Bio合作） | […]

Tau蛋白最广为人知的是它出错时会发生什么。在阿尔茨海默病和相关tau蛋白病中，Tau形成神经原纤维缠结，破坏细胞运输，并与线粒体功能障碍有关，这是神经退行性变的一个标志。这种病理图景如此占主导地位，以至于该蛋白正常的日常功能往往被简化为一句话：它稳定微管。 《PNAS》上发表的一项新研究表明，这种观点并不完整。事实证明，Tau还有第二个先前被低估的生理作用：它充当线粒体融合的制动器。 这项研究由克里特大学的Konstantinos Palikaras博士和一个由19位作者组成的国际团队领导，证明Tau或其在线虫中的进化对应物PTL-1的缺失会触发线粒体的促融合状态。由此产生的线粒体伸长和过度连接伴随着耗氧量增加、应激抵抗增强，以及在特定条件下寿命延长。 该机制从线虫到哺乳动物都是保守的，并通过一个以线粒体融合蛋白（驱动线粒体外膜融合的GTPase蛋白）为中心的特定分子途径运作。 Tau是制动器，不仅仅是支架 研究人员生成了Tau基因敲除小鼠，并将其脑线粒体与野生型对照进行了比较。敲除小鼠的线粒体融合更多、更长、更互联。在生化方面，研究团队观察到线粒体部分中的分裂蛋白Drp1水平降低，而融合蛋白Mfn1和Mfn2（哺乳动物的线粒体融合蛋白）水平升高。 从敲除小鼠分离的脑线粒体中，基础和三磷酸腺苷刺激的耗氧率升高，ATP偶联呼吸也增加。质子泄漏增加。在敲除动物的原代皮层神经元中，线粒体自噬（受损线粒体的靶向回收）也升高了。 关键的是，同样的模式在Caenorhabditis elegans中也成立。缺乏ptl-1（Tau唯一的线虫同源物）的线虫表现出相同的线粒体融合表型，表明该调控功能在进化上是古老的。 上位效应缩小机制范围 为了确定Tau/PTL-1如何抑制融合，研究团队转向了C. elegans遗传学。他们将ptl-1敲除线虫与缺乏fzo-1（线粒体融合蛋白的线虫同源物）的线虫进行杂交。双敲除线虫同时缺少制动器和融合引擎，看起来基本与野生型一样。ptl-1缺失的所有标志性表型，线粒体融合、应激抵抗、温和热条件下的长寿，都被消除了。 相反，在野生型线虫中过表达fzo-1重现了ptl-1缺失的效果：融合增加、应激抵抗增强和寿命延长。 这种上位效应将Tau和线粒体融合蛋白置于同一遗传途径中。浮现的模型很直接：野生型Tau通常抑制线粒体融合蛋白介导的融合。移除Tau，制动器就被释放了。 有代价的应激抵抗 在融合不受抑制的情况下，小鼠和线虫对某些应激源变得更有韧性。缺乏ptl-1的线虫在急性热休克（37摄氏度持续2.5小时）下存活得更好，轴突起泡更少，运动能力保持得更好。它们也能在抗霉素A（一种线粒体复合体III抑制剂，否则会是致命的）处理下存活。 然而，在标准实验室条件下（20摄氏度），ptl-1敲除线虫的寿命比野生型更短，作者将这一发现归因于过度融合的线粒体网络产生的活性氧水平升高。用抗氧化剂N-乙酰半胱氨酸处理可挽救20摄氏度下的寿命缺陷。在温和热应激下（25摄氏度），敲除线虫实际上活得更长，表明活性氧产生与应激韧性之间的权衡是依赖于情境的。 对神经退行性变的启示 这一发现重新构建了研究人员思考Tau在疾病中作用的方式。大多数先前的工作集中在病理性的、聚集的Tau如何破坏线粒体动力学，通过损害线粒体自噬、通过与Drp1相互作用阻断分裂、或引起线粒体运输缺陷。这项研究表明野生型Tau在抑制融合方面具有正常的生理作用。失去这一功能，无论是通过Tau聚集（将蛋白质从其正常职责中隔离开来）还是通过基因敲除，本身可能有助于tau蛋白病中观察到的线粒体失调。 “Tau正常功能的丧失和聚集体毒性功能的获得并不相互排斥，”Palikaras说。”两者都可能有助于阿尔茨海默病中的线粒体病理学。” 治疗方面的启示是，调节线粒体融合蛋白活性可以重现Tau减少的益处，增强应激抵抗，而不必完全去除Tau，后者在整个神经系统中对微管稳定仍然至关重要。 局限性 该研究使用了模式生物，C. elegans和小鼠，而不是人类神经元或患者组织。虽然进化保守性很强，但缺乏直接的人类验证。分析侧重于小鼠的全脑线粒体和原代皮层神经元以及线虫的GABA能神经元；大脑内的区域特异性未被深入探索。该研究还只使用了野生型Tau敲除模型，而没有使用疾病相关的Tau突变体（如前颞叶痴呆中看到的P301L或R406W），因此尚不清楚生理性融合抑制功能在突变Tau中是否保留或丧失。Tau如何物理上抑制线粒体融合蛋白活性，是通过直接结合还是间接信号传导，的分子细节也有待确定。 婷 翻译 Source: Tsakiri, E., Campos-Marques, C., Ploumi, C. et al. “Tau protein as a regulator of mitochondrial function and dynamics.” Proceedings of the National Academy of Sciences 123(27), e2521642123 […]

23种机器学习原子间势能基准测试发现轻量模型是实用之选 机器学习原子间势能（MLIP）已成为计算材料科学中增长最快的工具之一。它们原则上承诺以极低的成本实现密度泛函理论（DFT）的精度。但该领域出现了模型规模的军备竞赛，参数数量从数十万激增至数亿。这种额外的复杂性究竟能带来多少实际收益？ 中国科学院团队——韩文康、陆腾龙，以及来自北京物理研究所的通讯作者孟胜和刘淼——首次给出了系统性的答案。他们对23种主流MLIP的基准测试于7月8日发布在arXiv上，揭示了精度与效率之间的明显权衡：最先进的大型模型相比轻量设计，精度仅提高3–5 meV/原子，却牺牲了一到三个数量级的计算吞吐量。 23种模型 基准测试涵盖了18个模型家族的多种尺寸变体，横跨当前MLIP架构的全部范围： 轻量（50万–500万参数）：MatterSim v1 1M、Nequix MP PFT、M3GNet、MACE-small、GPTFF、CHGNet、SevenNet、ORB、GRACE、MatRIS、TACE、EquFlash和NequIP-OAM-S 中量（500万–1000万）：MACE-MPA-0、Allegro-OAM-L、NequIP-OAM-M 大型（1000万–7.3亿）：Equiformer V3 (DNS-OAM)、DPA4.0 Pro、DPA4-MP trajectory、PET-OAM-XL (PET-730M)、eSEN 30M、NequIP-OAM-XL 所有模型在标准化基准上进行了测试：计算固定192原子LiCoO₂晶胞的声子热导率——这是一种被广泛研究的锂离子电池正极材料——以DFT (GGA-PBE)为参考。 结果 最佳的重型模型与最佳的轻量模型之间的精度差异在与实际实验工作相关的尺度上几乎无法区分。MatterSim v1 1M和Nequix MP PFT等轻量模型达到了与最大模型相差3–5 meV/原子以内的精度，作者称这一差距”小于室温热噪声”且”低于典型键的零点振动能”。 相比之下，成本差异巨大。轻量模型的运行速度比DFT快数百到数千倍。那些拥有数亿参数的最大模型有时运行速度还不到DFT本身的两倍。内存限制同样严峻：DPA4.0 Pro、Equiformer V3和PET-730M等重型模型在80 GB GPU上只能模拟500到1,000个原子，而Nequix等轻量模型在相同内存预算下可处理约20万个原子。 “重型模型只能处理500到1,000个原子的系统，”作者指出。”那不是一种材料。那是一个小纳米颗粒。” 帕累托前沿 该研究的核心发现是，轻量MLIP占据了实用分子动力学模拟的帕累托前沿：基准测试中没有任何模型能同时达到比最佳轻量设计更高的精度和更高的吞吐量。 作者的建议很明确：对于绝大多数常规分子动力学工作——数万原子系统中的扩散、相变、力学性能和反应路径研究——轻量模型是正确的工具。大型模型以高昂的成本换取了边际精度提升。 这并不是说大型模型没有作用。作者指出，对于”静态属性的高精度电子结构级别预测”（即吞吐量无关紧要的单点能量计算），大型模型可能仍然有用。而对于基准测试和方法论开发，了解不同架构的完整精度上限仍然具有价值。 基准测试还揭示了一个跨平台开销问题：即使是最快的模型，在专门的TorchSim框架中相比通用的原子模拟环境（ASE）流水线也仅快1.11–1.4倍，这表明软件基础设施与模型架构一样制约着MLIP的实际性能。 更广泛的背景 MLIP领域在弥合第一性原理精度与经典方法速度之间差距的承诺推动下爆炸性增长。这一基准测试表明，对于许多应用，该领域可能已经实现了这一目标——但靠的是轻量模型，而不是那些引人注目的大型模型。 该论文的发现凸显了AI应用于科学时的一个反复出现的模式：并非越大越好，最适合工作的模型取决于工作本身。 婷 翻译 来源： 1. Kang, H., Lu, T., Meng, S. & Liu, M. […]

中国公布天地一体小行星早期预警网络计划 中国国家航天局（CNSA）于6月30日国际小行星日宣布了一项综合性天地一体小行星早期预警网络计划——该系统结合地面望远镜、深空雷达和轨道资产，可大幅加速潜在危险近地天体的发现与追踪。 据Space.com详细报道，这一宣布使中国成为行星防御领域的主要参与者，该领域目前由NASA的ATLAS和即将推出的NEO Surveyor任务以及ESA的NEOMIR和Hera计划主导。 地面组成部分 地面段由多个战略选址的大口径光学望远镜组成，连接至位于中国西南部重庆附近的Fuyan（复眼）雷达。由北京理工大学（BIT）在龙腾校长领导下主导的Fuyan项目，已是有史以来最雄心勃勃的地基行星雷达。 Fuyan一期工程——四座16米天线——于2022年12月完成，并通过生成首张月球环形山地面3D雷达图像展示了其能力。目前正在建设中的二期工程将由25个雷达单元组成，每个单元拥有30米孔径，占地面积约20公顷，能够在1000万公里距离上探测和成像小至几十米的小行星。若三期工程得以推进，将扩展至100多个单元，探测范围达到1.5亿公里——覆盖整个内太阳系。 如果建成，Fuyan将成为世界上唯一的深空行星雷达。作为小行星雷达成像全球参考标准、于2020年坍塌的阿雷西博天文台305米碟形天线至今未被替代。 空间组成部分 该网络的轨道段计划围绕最多四个候选位置展开，由中国工程院院士吴伟仁在《深空探测学报》（2026年6月）中概述： 1. 日地L1拉格朗日点——位于地球轨道内侧150万公里，与NASA的NEO Surveyor和ESA的NEOMIR计划位置相同 2. 地球领先或滞后轨道——沿地球轨道路径前方或后方数百万公里 3. 类金星日心轨道——基于早期的CROWN提案（异质宽视场近地天体巡天星座），该提案将在类金星轨道上部署六颗巡天航天器，并在太阳-金星拉格朗日点设置母航天器用于中继通信 4. 远距离逆行轨道（DRO）——地球周围的稳定远距离轨道 类金星轨道位置尤其引人关注，因为它们能够探测从太阳方向接近的小行星——这正是导致2013年车里雅宾斯克陨石未被探测到的同一盲区。地面望远镜无法直视太阳方向，而位于L1或类金星轨道的空间资产则可以做到。 它将填补的空白 当前全球小行星探测能力存在重大缺口。大约45%的140米级小行星——”灭国者”级别——已被探测到，而在估计约10万个足以造成重大局部损害的近地天体中，只有不到一半拥有已知轨道。目前最高产的巡天系统ATLAS使用分布在夏威夷、智利、南非和西班牙的五台0.5米望远镜，但没有空间组件和雷达能力。 中国目前仅运行一台专用近地天体望远镜——位于江苏省盱眙的1.2米CNEOST。计划中的网络将代表能力的阶梯式提升。 计划与时间表 CNSA小行星监测与预警研究中心首席科学家李明涛主导了此次宣布。2026年3月获批的中国”十五五”规划现已正式纳入小行星防御工程项目。一次类似于NASA DART的动能撞击演示任务计划于2027年进行。 这一时间表与2029年国际行星防御年相吻合，届时小行星阿波菲斯将在地球静止轨道内通过——是观测和潜在飞越任务的绝佳目标。 未解之问 任何单一国家的行星防御系统的价值都关键取决于数据共享。曾任阿雷西博行星雷达科学家的赫尔辛基大学Anne Virkki指出，该系统对全球防御的贡献取决于”它是否拥有其他两者不具备的能力，并且是否在国际上共享数据。”没有开放数据，即使是最强大的系统也面临着成为昂贵孤岛而非全球资产的风险。 婷 翻译 来源： 1. Space.com. “China announces plan to build early-warning system for dangerous asteroids.” 2026年6月30日. https://www.space.com/space-exploration/asteroid-comet-missions/china-announces-plan-to-build-early-warning-system-for-dangerous-asteroids 2. Wu, W. et al. “Orbital architectures for […]

强化学习持续控制谷歌Willow处理器的量子纠错 量子纠错是当今噪声量子处理器与实用容错量子计算机之间的核心挑战。纠错是一回事；在硬件随时间漂移——这是真实物理器件几乎不可避免的结果——的情况下保持纠错系统稳定则是另一回事。 Google Quantum AI与Google DeepMind的合作研究成果于7月8日发表在《Nature》上，证明了强化学习可以解决后一个问题。在拥有105个量子比特的Willow超导处理器上，一个RL智能体持续引导纠错系统的控制参数，实现了对抗漂移的逻辑稳定性提升3.5倍，并将表面码逻辑错误率推至每周期7.72×10⁻⁴的新纪录。 漂移问题 量子纠错（QEC）的工作原理是将一个逻辑量子比特编码到多个物理量子比特中，并重复测量检测错误的”稳定子”电路。在表面码——目前研究最广泛的QEC方案——中，标准方法是先校准控制参数（门振幅、频率、耦合强度），然后运行计算。 但物理硬件会漂移。温度波动、介电质中二能级系统缺陷的移动以及其他环境变化会导致控制参数随时间偏移。传统的重新校准需要停止计算，这对于可能运行数天或数月的算法来说是不可接受的。 RL如何解决这个问题 关键洞察：用于检测和纠正量子比特错误的相同稳定子测量可以重新用作RL智能体的学习信号。替代目标是所有检测器上的平均错误检测事件率，通过一个依赖于码距离的已知因子，与逻辑错误率本身成正比。 该智能体使用多变量高斯策略的参数探索策略梯度（PGPE）算法。由于表面码的因子图结构意味着每个检测器只依赖于其”检测区域”内的局部控制参数，梯度更新自然稀疏且高效，在多达约40,000个控制参数的15距离表面码模拟中得到了验证。 该系统还利用了熵正则化：在非平稳（漂移）环境中，防止策略分布崩溃可以实现持续适应，而不是收敛到一组固定参数。 结果 在Willow处理器上，RL智能体同时管理了超过1,000个控制参数。在注入的人工漂移（对CZ耦合、XY振幅和频率的阶跃、正弦和频闪扰动）下的结果： 2.4倍改进：仅控制器引导下的逻辑错误率稳定性（标准差） 3.5倍改进：同时引导解码器时（重新加权最小权重完美匹配图） 31%降低：组合引导下的平均逻辑错误率 特征响应时间：约130个epoch从阶跃漂移中恢复 在自然漂移下——处理器在正常操作期间经历的不受控制的真实世界变化——系统实现了约4dB的低频逻辑错误率波动抑制。 所达到的绝对逻辑错误率代表了各自码类型的新纪录： 距离7表面码： 每周期7.72×10⁻⁴（使用AlphaQubit2神经解码器） 距离5彩色码： 每周期8.19×10⁻³（使用Tesseract最可能错误解码器） 先前由同一Willow处理器在2024年12月创造的表面码纪录是每周期0.143%。这项工作将其改善了约两倍。 校准的新范式 也许最引人注目的演示是：RL智能体可以从随机化的初始控制参数——本质上是随机选择的参数——开始恢复纠错系统的全部性能。这表明RL最终可能完全取代传统的校准栈，而不仅仅是增强它。 作者将这项工作定位为统一传统上分开的校准和计算过程。不是先校准、再计算、再重新校准，而是系统持续学习，实时适应硬件变化，从不中断计算。 婷 翻译 来源: 1. Google Quantum AI and Collaborators. “Reinforcement learning control of quantum error correction.” Nature (2026). DOI: 10.1038/s41586-026-10759-2 2. Also on arXiv: 2511.08493 [quant-ph] […]

超疏水表面上的悬浮「冰桥」使霜冻传播速度减慢 霜冻是一种常见的麻烦——出现在汽车挡风玻璃、冰箱盘管、飞机机翼和热交换器上——但其传播的物理学原理有一个重要的微妙之处，工程师们现在或许能够加以利用。今年早些时候发表在《自然·物理》上、并于7月9日由《物理世界》报道的一项研究表明，霜冻并不总是沿着表面生长。在超疏水材料上，它会穿过空气跳跃。 这一发现由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Siyang Yang和Nenad Miljkovic领导的团队与北京科技大学和苏黎世联邦理工学院的同事共同完成，推翻了霜冻物理学中一个长期存在的假设：即连接冻结水滴的细长连接器——冰桥——总是沿着基底形成。 霜冻生长的两种模式 当水滴在寒冷表面冻结时，它们并不会简单地原地变成冰。当一个水滴冻结时，冻结过程中释放的潜热会导致邻近的过冷水滴也开始冻结，通过生长的”冰桥”连接起来——这些细长的冰丝从冻结的水滴向其未冻结的邻近水滴传播。这种冰桥传播的速度和几何形状决定了霜冻覆盖表面的速度。 在亲水表面（接触角约低于90°）上，冰桥以沿着基底生长的二维”堤道”形式形成。冰桥与表面直接接触，能够高效传热，传播速度相对较快。 在超疏水表面——这种材料被设计成具有憎水性，接触角大于150度——团队发现了一种根本不同的机制。冰桥并非沿着表面生长，而是悬浮在其上方形成：三维细丝从一滴水到另一滴水在空气中划出弧线，仅在液滴底部接触表面。 临界角 两种模式之间的转变发生在表观接触角约105°的临界值。超过这一阈值，悬浮冰桥机制占主导地位。这一发现得益于焦平面移位成像（FPSI），这是一种从不同焦深的一系列二维图像重建三维结构的轮廓测量技术。标准光学显微镜会压缩垂直维度，无法区分附着在表面上的冰桥和悬浮在上方的冰桥。 一旦团队知道要寻找什么，其意义就变得清晰了。 更慢的传播 悬浮冰桥的传播速度比表面附着冰桥慢80%以上。原因有两个：冰桥更长（必须在空气中弧线传播而非沿着表面），且与基底的热交换效率更低（空气层起到热绝缘体的作用）。 实际意义已通过直接测试验证。在米级翅片管铝制热交换器——用于空调、制冷和热泵系统的类型——上施加超疏水涂层，几乎使霜冻传播时间延长了一倍，并推迟了霜冻覆盖的开始。 对防冰设计的意义 这一发现为超疏水表面长期以来被观察到能抑制霜冻形成提供了机制性解释，即使具体的物理学原理此前尚不清楚。更重要的是，它提出了一种设计原则：与其仅仅专注于延迟冰的初始成核——这一直是主流的防冰策略——不如设计表面以控制冰桥生长本身的几何形状，从而有利于更慢的悬浮模式。 这项工作得到了UIUC的空调与制冷中心（ACRC）和九州大学国际碳中和能源研究所（WPI-I2CNER）的支持。 婷 翻译 来源： 1. Yang, S., Chu, F., Ganesan, V. et al. “Growth and control of suspended ice bridges during sessile droplet freezing.” Nature Physics (2026). DOI: 10.1038/s41567-026-03296-2 2. Dumé, I. “Frost spreads across surfaces via suspended […]

软化卵巢延长大鼠生育窗口, 阻断IL-11可降低硬度、使受孕率翻倍 随着年龄增长，女性的卵巢会逐渐变硬。伴随这一硬化过程，卵泡发育、激素分泌乃至生育能力都会下降,,对大多数女性而言，这一过程最终在50岁左右以绝经告终。来自中国武汉华中科技大学同济医学院的一个研究团队现已确定了这一硬化过程的关键分子驱动因素，并证明阻断它可以显著逆转老年啮齿动物的生育能力下降。 这项于7月2日发表在《自然·衰老》上的研究报告称，沉默白细胞介素-11（IL-11）,,一种促纤维化信号蛋白,,的基因可使小鼠的卵巢基质硬度降低36%。在大鼠中，该治疗使受孕率翻倍，平均产仔数增加五倍，从约1只增加到约5只。 机制：从纤维化到生育能力 由张金金、王世宣、戴俊、李燕和王文文领导的研究团队首先进行了一项跨物种观察：IL-11水平在小鼠、大鼠和人类的卵巢中均随年龄增长而升高。研究人员检查了不同年龄组（年轻组18至28岁、中年组35至42岁、老年组47至52岁）的人类卵巢组织样本，发现通过原子力显微镜测量的卵巢硬度随年龄增长而增加，且与IL-11表达水平平行上升。 研究团队证明，这一因果链条通过卵巢成纤维细胞发挥作用。IL-11通过ERK1/2信号通路将这些细胞激活为肌成纤维细胞，使其分泌过量的细胞外基质,,特别是I型胶原蛋白和III型胶原蛋白。积累的胶原蛋白使卵巢间质变硬，进而损害卵泡发育，减少雌二醇和孕酮分泌，扰乱发情周期，并降低排卵率。 阻断IL-11,,通过其受体（Il11ra1⁻/⁻）的基因敲除或通过静脉注射的siRNA纳米颗粒,,打破了这一链条。IL-11信号传导减少后，被激活的成纤维细胞减少，胶原蛋白沉积减少，卵巢保持更柔软的状态。 数据一览 在36周龄小鼠（大约相当于人类35至45岁）中，每周两次静脉注射靶向IL-11的siRNA，持续四周： 卵巢基质硬度降低约36% 受孕率从25%提高到50% 平均产仔数从约3只增加到约5只 在40周龄的大鼠中，结果更为显著： 受孕率从20%（5只中1只）提高到50%（10只中5只） 平均产仔数从约1只增加到约5只,,五倍增长 研究团队通过将AAV递送的靶向IL-11受体的短发夹RNA局部注射到卵巢囊中，在无全身暴露的情况下获得了类似结果，从而确认该效应是卵巢内在性的,,表明该机制在卵巢局部发挥作用，而非通过更广泛的全身变化。 IL-11作为特异性靶点 IL-11位于TGFβ1的下游，TGFβ1是众所周知的纤维化主调控因子。但TGFβ1控制着极其广泛的细胞过程，全身性阻断它会引起严重的副作用。而IL-11作为成纤维细胞中纤维化信号传导的更特异性的下游效应物，是一个更易于成药的靶点,,这一靶点已通过抗IL-11生物制剂在心脏和肺部纤维性疾病的临床试验中得到临床上的追求。 研究中的人类卵巢组织数据证实，IL-11表达水平在女性中随年龄增长而升高。例如，剪切波弹性成像测量显示，一名41岁女性的卵巢硬度约为30 kPa，而一名31岁女性约为16 kPa。 注意事项 该研究完全处于临床前阶段。尚未进行任何针对卵巢老化的IL-11阻断人体试验，且存在重大的安全性问题。IL-11在人体多种组织中表达,,肺、心脏、肝脏、骨骼,,全身性阻断可能导致非预期的效应。本研究采用的siRNA方法需要静脉给药，使得慢性治疗不如小分子或生物制剂方法实用。 人类卵巢组织数据虽然有价值，但来自有妇科癌症病史且其卵巢被报告为”未受影响”的女性,,这一人群可能无法完全代表健康的生殖衰老。 西北大学的Francesca Duncan在向《新科学家》评论该研究时指出，该干预措施可能对绝经前女性产生类似结果，但也提醒说人类数据来自特定的临床人群。渥太华大学的Barbara Vanderhyden强调了更广泛的意义：延长卵巢功能可能延迟除生育能力之外的绝经相关健康影响，包括骨质疏松症和心脏病。 就目前而言，这项工作确立了一个明确的分子靶点和概念验证：药理学软化卵巢是延迟生殖衰老的一种可行策略。 来源： 1. Wu, M., Zhu, Q., Xiong, J. et al. “Modulating IL-11-dependent matrix stiffness to delay ovarian aging.” Nature Aging (2026). DOI: 10.1038/s43587-026-01159-2 2. Cook, S.A. […]

LLM预测与人类预测者相当，但高估社会科学实验结果效应量 大语言模型能否在实验开展之前预测社会科学实验的结果？根据7月8日发表在《自然》杂志上的一项研究，答案是肯定的，但有一定限度。该研究由Ashwini Ashokkumar（哈佛大学）、Luke Hewitt（斯坦福大学/Transluce）、Isaias Ghezae（哈佛大学）和Robb Willer（斯坦福大学）共同完成。 GPT-4在70项预注册的全美代表性调查实验中预测了处理效应，涵盖469个处理效应和119,330名人类参与者，其准确性与人类预测者集合相当。关键局限在于：该模型系统性地将效应量高估了约80%，需要经过校准才能使其预测具有实用价值。 研究内容 研究人员从美国国家科学基金会资助的”社会科学时间共享实验”（TESS）项目中收集了70项预注册实验的原始档案，涵盖政治学、心理学、社会学、社会政策、公共卫生和传播学等领域。这些实验测试了广泛的干预措施：框架效应、显著性操纵、社会身份启动等，测量了从政治态度到偏见再到幸福感的各种结果。 对于469个处理效应中的每一个，研究人员向GPT-4提供实验设计、处理和结果测量信息，并要求其预测预期效应量。与此同时，460名社会科学家也进行了相同的预测，提供了人类基准。 结果： 与实际效应的相关性： r = 0.85（衰减校正后r_adj = 0.91），与人类预测者集合相当 在GPT-4训练截止日期后发表的实验： r = 0.90，排除了单纯记忆的可能性 开放权重模型也达到了类似精度，进一步证实该发现并非GPT-4独有 人类与LLM预测的简单未加权平均产生了更高的准确率（r = 0.88），表明这两种预测来源具有部分互补性 校准问题 高相关性只反映了部分情况。GPT-4的原始预测均方根误差（RMSE）为10.9个百分点，比人类预测者（8.4个百分点）更差，因为该模型系统性地夸大了效应幅度。 为了纠正这一问题，研究人员应用了约0.56的线性重新缩放因子，这意味着GPT-4预测的效应平均过大1.8倍。重新缩放后，RMSE降至5.3个百分点，优于单独的人类预测（6.0个百分点），接近人类与LLM组合（4.7个百分点）。 这种高估是系统性的：GPT-4能正确检测效应的方向和相对排序（因此相关性较高），但夸大了绝对幅度。论文无法确定具体原因,,可能的解释包括训练数据中包含明确的因果叙事，或模型在整合概率性知识方面的能力存在局限。 对社会科学的影响 作者将这一发现定位为增强而非取代传统实验方法的工具。能够快速预测哪些干预措施可能有效、并在昂贵的数据收集之前标记出不可信结果的LLM，可以加速假设检验的迭代过程。 论文还引入了LLM作为”虚拟实验的计算实验室”的概念，使研究人员在将资源投入实地或调查实验之前，可以在模拟人群中探索干预效果。 该研究包含若干重要注意事项。所有实验均在美国全国代表性样本中进行，对其他人群的普适性尚未测试。大规模实地实验（包含606个效应的15项大型研究的二级档案）的准确率较低，表明背景因素很重要。此外还存在”理解幻觉”的风险,,研究人员可能在没有人工验证的情况下过度依赖LLM预测，尤其是在模型训练数据可能较为薄弱或存在偏差的代表性不足群体中。 目前，该研究表明最高准确率来自人类与机器预测的结合。”科学家应将LLM视为一位知识渊博但有些妄想倾向的合作者，”作者指出，其见解有价值，但其自信需要审慎对待。 来源： 1. Ashokkumar, A.，Hewitt, L.，Ghezae, I. & Willer, R. “Large language models can predict the results of social science experiments.” Nature […]