跨抽象层级对齐机器和人类的视觉表征

深度神经网络已在广泛应用中取得成功，包括作为人类行为模型和视觉任务中的神经表征。然而，神经网络训练和人类学习存在根本差异，神经网络通常不能像人类那样稳健泛化，这引发了人们对其底层表征相似性的质疑。需要确定的是，现代学习系统想要表现出更符合人类的行为，还欠缺什么？

研究组强调了视觉模型和人类之间的一个关键差异——尽管人类概念知识是从精细到粗粒度来层级化组织的，但模型表征并不能准确捕获所有这些抽象层级。为解决这种偏差，研究组首先训练一个教师模型来模仿人类的判断，再通过微调将其表征中与人类对齐的结构迁移至最先进的预训练视觉基础模型，从而优化其表征。

这些人类对齐模型在广泛的相似性任务中更准确地逼近人类行为和不确定性，包括跨越多层级语义抽象的人类判断数据集。它们在各种机器学习任务上也表现得更好，提高了泛化和分布外鲁棒性。

因此，向神经网络注入额外人类知识会产生一个两全其美的表征，既符合人类的认知判断，又实用，这为更强大、可解释和与人类一致的人工智能系统铺平了道路。

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https://doi.org/10.1038/s41586-025-09631-6

二维聚芳酰胺制备分子不渗透性聚合物

所有聚合物都因缠结聚合物链的自由体积而表现出气体渗透性。相比之下，包括石墨烯在内的二维（2D）材料密堆可表现出分子不渗透性。溶液合成的2D聚合物通过缩聚反应表现出分子不渗透性是一个长期目标。

研究组展示了自支撑、自旋涂覆的2D聚芳酰胺纳米膜，其氮气渗透率低于3.1×10-9 Barrer，比每种已知聚合物低近4个数量级，对其他测试气体（氦气、氩气、氧气、甲烷和六氟化硫）亦是如此。在纳米膜涂层微孔的加压过程中，光学干涉技术可实现对机械敏感边缘开合状态的测量，并形成稳定期超过3年的鼓泡结构。

这一发现使2D聚合物谐振器具有高谐振频率（约8 MHz）和高达537的品质因数，类似于石墨烯。60纳米气敏钙钛矿涂层使晶格退化率大降，氧气渗透率为3.3×10-8 Barrer。分子不渗透性聚合物有望实现下一代屏障，具有合成可加工性、化学适应性，并以最少的材料来最大化分子排斥率，最终实现可持续发展目标。

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https://doi.org/10.1038/s41586-025-09674-9

多模态机器人平台助力多元素电催化剂发现

目前，科学家已在计算预测和材料合成自动化方面取得了开创性进展。然而，大多数材料实验仍局限于使用单模态主动学习方法，依赖单一数据流。人工智能解释实验复杂性的潜力在很大程度上未得到开发。

真实世界实验科学家助驾（CRESt）是一个将大型多模态模型（包括化学成分、文本嵌入和微观结构图像）与知识辅助贝叶斯优化和机器人自动化集于一体的平台。研究组介绍，CRESt采用基于知识嵌入的搜索空间缩减和自适应探索开发策略加速材料设计、高通量合成和表征以及电化学性能优化。

CRESt可通过摄像头进行监控，并生成视觉语言模型驱动的假设，以诊断和纠正实验异常。CRESt被应用于甲酸盐电化学氧化，在3个月内分析了900多种催化剂化学性质，进行了3500次电化学测试，最终在八元化学空间（Pd-Pt-Cu-Au-Ir-Ce-Nb-Cr）中确定了一种最先进的催化剂，其成本效益提高了9.3倍。

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https://doi.org/10.1038/s41586-025-09640-5

（未玖编译）