导语随着全球气温持续升高，人类正进入一个前所未有的气候现实——地球系统临界点开始被触发。最新报告指出，暖水珊瑚礁已越过其热耐受临界点，成为首个被明确确认的气候“跨越点”。如果不立即采取果断行动，冰盖融化、亚马逊雨林退化以及关键洋流崩溃等灾难性后果可能接踵而至。关键词：气候临界点、暖水珊瑚礁、全球变暖、社会转型、积极临界点赵思怡丨作者报告题目：‘New

导语关于达尔文进化论与热力学第二定律之间看似矛盾的观点，存在诸多令人困惑之处。熵和熵产生率在生命起源和达尔文进化论中所起的作用比人们普遍认为的更为基础。作者认为达尔文进化论可以被理解为熵产生率增加的一种趋势，而这一假设超越了热力学第二定律所述的熵增，因为它涉及到的是熵产生率的增加。这一假设能够解释达尔文主义难以解释的一些生物学方面的问题，比如生命的起源、达尔文主义的起源、生态演替以及生物复杂性似乎普遍增加的趋势。古尔德提出了一个最小复杂度的壁垒来解释这种生物复杂性似乎普遍增加的趋势。我认为这种生物复杂性似乎普遍增加的趋势可以被理解为通过更广泛的自由能转换机制，生物熵产生率增加的一种趋势。一个简单的“宇宙-咖啡”（universe-in-a-cup-of-coffee

受到数学、物理、计算机、管理学、社会学、生物学等不同领域学者的共同关注，一门研究复杂网络共性规律和普适方法的交叉学科——网络科学迅速崛起，成为研究复杂系统的新范式[3-7]。一般情况下,

引言：在复杂时代，看见更深层的秩序在AI浪潮席卷、生命奥秘不断揭示、社会演化加速的今天，我们对世界的理解正面临前所未有的挑战。用个体视角难以解释群体行为，单点优化难以解决系统瓶颈，简单因果逻辑在多因素交织中失效。复杂性不再是抽象概念，而是我们理解自然、生命与社会运行的底层逻辑。继《系统科学前沿》首期课程的成功举办，北京师范大学系统科学学院与集智学园再度携手，重磅推出《系统科学前沿》第二期课程。本期课程会带领您从更深层次、更广维度，洞察复杂系统背后的精妙秩序与演化之理，赋能您在科研、产业与个人成长中的创新实践。本期课程将聚焦系统科学前沿的十大核心议题，以方福康先生系统科学文集为思想基石，汇聚北师大系统科学领域顶尖学者，整合信息论、脑科学、社会经济系统建模、非平衡物理等多个交叉方向。我们本次课程会帮助学习者：深度解析复杂系统运行机制，掌握前沿理论与方法。洞察跨学科领域的最新进展，培养系统性、创新性思维。为生命科学、人工智能、社会治理、工业优化等领域的创新实践提供坚实理论支撑。课程特色：十大前沿专题，权威师资领航本期课程在延续第一期优势的基础上，进一步深化内容，拓展研究边界，为您带来一场系统科学的深度探索之旅：

摘要大脑的网络化结构促进了神经元群体之间的同步。这些互动模式可以通过功能成像来描述，形成功能连接网络。尽管大多数研究默认使用皮尔逊相关来计算，但文献中也存在大量其他度量两两相互作用的统计方法。那么，当我们选择不同相互作用统计量时，功能连接矩阵的组织结构会发生怎样的变化呢？本文作者利用一个包含

约瑟夫森效应提供了核心元件与两条基本关系约瑟夫森结（两超导体间的弱连接）满足两条关系：电流—相位关系：电压—相位演化：这使得一个含约瑟夫森结的超导回路具有非线性、可量子化的“人工原子”势能形状（例如

导语从无序的人潮到细胞漩涡，秩序如何诞生？最近发表在《自然·物理学》的工作发现我们熟悉的“人山人海”，在细胞世界同样上演：在光滑表面，细胞像“无头苍蝇”般旋涡翻涌；而当基底被刻成“微观搓衣板”，画风一转——它们迅速自组装成宽阔、稳定的“双向高速公路”。研究团队为了解释这一现象，构建了一个包含两个核心要素的物理模型来解释细胞的个体行为和它与环境的互动，并通过计算机模拟验证了模型的有效性。这项研究从一个看似简单的实验现象出发，层层深入，最终揭示了细胞集体行为背后深刻的物理机制。未来，我们或许可以通过3D打印技术，制造出带有精细纹路的生物支架。干细胞被放上去后，就顺着我们设计好的“轨道”自动排列起来，自己“长”成有序的血管网络或者心肌组织。关键词：自组织，内生动力，集体对齐，接触引导，各向异性阻力，活性极性流体吴天毅

Bornholdt)第三卷第三卷则进一步拓展研究维度，涉及多尺度耦合系统、随机非线性动力学、社会网络集体行为等更复杂的理论与实践领域。目录如下：第一章：混沌计算范式The

帮助我们拓展对量子世界认知的边界。这项工作的第一单位是加州大学圣迭戈分校的华人科研团队。关键词：量子计算，量子测量，量子纠缠，测量诱导纠缠，量子纠错，机器学习乌鸦少年丨编译论文题目：Machine

capacity）。网络处于临界态时往往能产生最复杂群体动力学，这与内部认知过程所需的复杂自发模式相匹配，同时其也对应了了实验中观察到的神经响应对强大的内在动力学的依赖。图2

Dijkstra算法。尽管结构更为复杂，依赖多个组件的精密配合，但有趣的是，其中并未使用任何高深的数学。“这个算法五十年前就有可能被发现，但实际上却没有，这反而使它的诞生更加令人印象深刻。”

导语不管哪一门学科，都离不开对系统的研究。系统工程和系统科学在整个21世纪应用的价值及其意义可能会越来越大，而其本身，也将不断发展，如现在的系统科学已经上升到研究复杂系统，甚至是复杂巨系统了。像人的大脑、互联网等，就是复杂巨系统。这在国外也是一个热门，叫复杂性科学研究。——钱学森罗辑丨作者狄增如、张江丨审校一、我们为什么要研究系统科学2011年，北师大原校长、理论物理学家、系统科学专家、我国系统科学学科建设的重要推动者方福康先生在系统科学发展论坛发言中指出：系统科学是“超过相对论与量子力学，比所有诺贝尔奖还厉害的一个东西”[1]，“量子力学相对论统治了一个世纪，激光、原子弹或者一堆东西都是在在它基础上发展起来的，但这个黄金时期应该是过去了。这个时候，从物理的角度来说，它面临的问题已经不是20

导语非线性动力学从湍流到鸟群，从昆虫爆发到基因调控，非线性动力学为我们揭示了自然与人工系统中最丰富而又最难以捉摸的规律。在线性方法难以应对的科学与技术前沿，非线性动力系统与混沌理论为理解复杂现象提供了全新的视角。它不仅能精确刻画演化动力学的内在机制，还能帮助我们预测系统的未来行为，探索因果涌现背后的深层逻辑。分岔、极限环、奇异吸引子与分形等核心概念，不仅是数学与物理中的重要命题，也已成为生物学、工程学、信息科学等领域应用的基础。本文整理了《自然》杂志下2021-2015年期间发布的与非线性动力学相关的主题文章，研究涉及生物系统辨识、基因调控网络、传染病的传播、生态系统相互作用等领域。如果你对非线性动力学主题感兴趣，也欢迎你加入集智俱乐部联合北京师范大学张江科研组联和信大李春彪科研组师生共同发起「非线性动力学与混沌」读书会，由师生共同领读《非线性动力学与混沌》，以分章节精读的方式，带领大家系统学习非线性动力学的基本理论与典型模型，结合洛伦兹系统、Kurmoto模型等经典案例，深入探讨混沌的起源、分形与奇异吸引子等前沿问题。高逸韬丨编译邓一雪｜排版2025论文1：基于扰动的细胞命运决定过程的基因调控网络推断论文题目：Gene

导语微生物小到看不见，却可以影响海底板块的运动，还可以通过调节空气里的二氧化碳，影响气候。同时它们的DNA像一本超长历史年鉴，记录着关于地球和生命的往事。科学家现在用人工智能和合成生物学来研究微生物演化，探寻它和地球与信息的关联。本期专访南方科技大学助理教授范陆，带你走进微生物演化的神奇世界。关键词：演化，地球科学，微生物范陆丨受访者集智编辑部丨整理目录1.

I(a)和循环测量I（b-h）随控制参数Re的变化。我们观察到，所有基于循环的测量都能提前预测到周期振荡的转变。控制参数（Re）的对应差值及其在临界点处的值（Rec

导语长期以来，主流观点认为像鸟群、鱼群、蚁群等集体行为的基础是对齐相互作用。那么，一群只会随机运动的粒子，在没有任何“对齐”指令的情况下，能自发地组织起来吗？上海交通大学的研究团队发表在《自然》杂志的研究从一个简单的颗粒系统出发，优雅地展示了复杂性是如何从简单规则中涌现的。这启发我们自然界中的集群智能，其背后所遵循的规则，可能比我们最初想象的要简单得多。关键词：集群智能，对齐相互作用，布朗运动，主动推力，有效吸引力吴天毅丨作者张江｜审校2021年，诺贝尔物理学奖颁给了研究复杂系统的科学家，其中一位获奖者乔治·帕里西（Giorgio

摘要人类大脑能够从视觉输入中提取复杂的信息，包括物体、它们的空间与语义关系，以及与环境的互动。然而，长期以来，缺乏一种量化方法来刻画这种复杂信息。本研究探讨了大语言模型（LLM）所编码的上下文信息是否有助于建模大脑从自然场景中提取的复杂视觉信息。研究团队发现，将自然场景的文字描述输入LLM所得到的嵌入向量，可以成功预测大脑在观看相应场景时的活动模式。这种映射不仅揭示了不同脑区的选择性，还强大到足以从脑活动重建出场景描述。进一步的模型比较表明，LLM与大脑表征高度契合，正源于其整合了超越单个词语的复杂上下文信息。研究还训练了深度神经网络，将图像直接转化为LLM表征，结果显示，尽管训练使用的数据规模小得多，这些模型比大量现有的视觉模型更符合大脑表征规律。总体而言，研究提示：LLM的嵌入为理解大脑如何从视觉输入中提取复杂信息提供了有力的表征框架

导语集智俱乐部联合北京师范大学张江科研组联和南信大李春彪科研组师生共同发起「非线性动力学与混沌」读书会，由师生共同领读《非线性动力学与混沌》，以分章节精读的方式，带领大家系统学习非线性动力学的基本理论与典型模型，结合洛伦兹系统、Kuramoto模型等经典案例，深入探讨混沌的起源、分形与奇异吸引子等前沿问题。本读书会不仅读书，还会系统化地梳理本书中的重要概念，并整理为百科词条。也就是说，读完本书，我们会梳理出一套非线性动力学与混沌相关的百科词条，这才是重点。我们也会通过梳理词条的方式，让学员组成学习小组进行比赛，最终会评出优秀学习小组获得复杂科学知识卡、汪小帆签名的《非线性动力学与混沌》、张江签名的《规模法则》、以及译者签名的《复杂-诞生于混沌与秩序边缘的科学》以及特色集智文化衫！书籍介绍：《非线性动力学与混沌》《非线性动力学与混沌》是一本既严谨又有趣，既高大上又浅显易懂的非线性科学领域的著作。本书在前半部分详细地介绍了一维和二维非线性系统中所蕴含的非线性动力学问题，最后一部分介绍了被称为20世纪物理学的三次重大革命之一的混沌理论，从混沌的起源、分形和奇异吸引子三方面进行细致的解读和描述。从湍流到鸟群，从昆虫爆发到基因调控，非线性动力学为我们揭示了自然与人工系统中最丰富而又最难以捉摸的规律。在线性方法难以应对的科学与技术前沿，非线性动力系统与混沌理论为理解复杂现象提供了全新的视角。它不仅能精确刻画演化动力学的内在机制，还能帮助我们预测系统的未来行为，探索因果涌现背后的深层逻辑。分岔、极限环、奇异吸引子与分形等核心概念，不仅是数学与物理中的重要命题，也已成为生物学、工程学、信息科学等领域应用的基础。本书由国际著名非线性动力学专家

VC）为科技创新型企业的发展提供融资支持。根据Pitchbook的数据统计，2024年全球风险投资总金额达到了3680亿美元。在美国，近五十年成立的上市公司中，有一半的企业曾接受了VC的支持

导语“集智百科精选”是一个长期专栏，持续为大家推送复杂性科学相关的基本概念和资源信息。作为集智俱乐部的开源科学项目，集智百科希望打造复杂性科学领域最全面的百科全书，欢迎对复杂性科学感兴趣、热爱知识整理和分享的朋友加入，文末可以扫码报名加入百科志愿者！↑↑↑扫码直达百科词条glider

导语自然之道、自然之法是我们取用不竭的认知系统问题的源泉。生态系统这样一个复杂而动态的整体，承载着物质循环、能量流动与信息传播的核心功能。我们应该如何研究生态系统？如何理解其中的复杂性？它又能给人类带来哪些启发？本期访谈北京林业大学副教授李周园，带你走进生态系统研究。关键词：生态系统，地球科学李周园丨受访者集智编辑部丨整理目录什么是生态系统？如何构建生态系统的时空模型？生态系统的研究价值未来的方向什么是生态系统？Q1：生态系统有哪些关键特征？生态系统，它是生物和环境的一个集合。我们研究生态系统，就是研究生态系统的物质流动、能量循环，还有信息传播这些过程。生态系统，有两个最基本的属性，一个就是它的多样性的特征，还有就是它的稳定性的特征。那这个，其实是生态系统的一体两面的。那么多样性，更强的反映了生态系统的结构特征，它是指的生态系统当中这些物种的这些组成组分，它们是生态系统中的各种个体，个体会形成一个整体，整体发生各种各样的涌现，形成生态系统的功能。那么功能在时间维度上呢，它就是一种以稳定性的这种属性呢，我们可以进行测度，进行评价。Q2：模拟生态系统有何特点？人工生态系统，比如说像城市、农田，还有我们一些人造的一些生态系统，以及计算机系统当中模拟的生态系统，与真实的自然相比呢，最大的区别就在于复杂性。因为自然生态系统，它是全息的，而且是非常真实的。那么任何的模拟，任何的人工，它都是取其一个维度，取其一个局部。我们在去接近一个系统，或者说是深入的研究一个系统的时候，我们必然要以牺牲掉一些信息损失为代价的，去刻画它，去描述它。我们在有限的维度上，对生态系统进行解构，进行拆解，进行降维，这是一个信息处理的必然的一个过程，就是我们没必要也不可能事无巨细的把自然的系统的每一个细节呈现出来。但是呢，我们作为理性的去认知这么一个客观的大自然的时候，解构这么一个复杂系统的时候，我们必须要通过控制变量的方法，或者说拆解其一个侧面，来判断它的全貌。如何构建生态系统的时空模型？Q3：生态系统能有多大或多小？生态系统的研究，确实是一个跨尺度的问题。那么小，我们可以小到锥形瓶里的一个生态系统，小到培养皿的一个生态系统，我们可以构建一个微宇宙、微环境，去研究微生态的变化，或者是一些原生动物、藻类，一个微缩的一个生态系统。那么大的，放眼来看，我们甚至是可以把整个的这个地球作为一个生物圈。我们很知名的生态系统的研究，有生物圈二号的研究，那么它是模拟了自然的地表的生态系统的演变。那么在这个中间，我们还可以看到群落尺度的、景观尺度的、国土尺度的等等，它是一个跨尺度的一个研究。Q4：对一个生态系统的研究需要多长时间？关于生态系统来讲呢，它的变化的这个尺度，可以是一天之内或者几天之内，微生态的环境可能就发生了变化。比如肠道微生物的菌群的群落的变化，或者是土壤的一些根际微生物的变化，它可能是几个小时。或者是我们家庭的这后花园的这个蚜虫的爆发，可能是几天几个月。那么大到这个更大的空间尺度上呢，全球的变化、陆地生态系统的变化，它的演化周期是非常长的。草原的研究呢，那么可能达到几十年、几百年的观测水平，才可以比较全面、深入和真实的刻画这个系统。随着技术手段的升级呢，生态学的研究对象呢，不断的在扩展。对于长时间序列的这个生态的演变呢，我们有很多这些间接观测的手段，还有数据资料。比如说，古生态系统呢，我们可以利用化石，可以利用这个冰芯或者是孢粉数据，对历史数据进行重建。那么几十年的尺度呢，我们有卫星遥感的数据，可以通过对地球拍摄大照片，采集监测几十年的这些演变。那么呢，这些呢都是可以从这个时间序列上补充我们的观测资料的。所以讲呢，理想的时间长度，是根据你系统的边界所确定的，和你研究的问题、关心的对象而确定的，它都有一个生命的周期。Q5：生态系统建模有哪些方法？对于刻画和抽象一个生态系统来讲呢，用数学的方法，或者说我们说生态建模的方法，归纳来讲呢，主要有两类。我们可以借鉴物理学当中的这个归纳法和演绎法。那么其中有一类呢，就是动力学的方法。比如我们在研究虫口的爆发、人口的增长，一些动力系统的问题的时候，我们可以建立微分方程的这种建模的思路。另外一种呢，我给它称之为热力学的方法，或者说是热力统计学的方法，采取一种宏观有序而微观无序的这个视角，通过大数据的这个统计分析，总结和归纳提炼它的统计特征，然后在一些高维的这个数据空间上去进行实证的研究。这是两个方向，一个可以称之为演绎法，我指的是动力学的方法，还有一个呢，就是统计学的方法，或者说我们称之为用归纳法的这种方法论去研究。那么此外呢，由于生态学是研究生物与环境之间互相作用的关系，所以网络科学的方法，也可以在这些高维的变量、高维度的互相作用的这些过程当中呢，发挥很大的作用Q6：您的主要研究方向是什么？对于我个人的研究方向来讲，我有两类研究。一类呢，我把它称之为编字典式的生态学研究，还有一类，就是拍摄纪录片式的生态学研究。那么它对应于我们课题组的相对微观的视角的一个生态学研究，研究生态系统的生物多样性，我们是把各种物种，动物的、植物的这些生物多样性的信息进行编目，进行数据库的建设。那么就类似于读懂大自然的这本书，像编字典式的这个研究。另外一个宏观视角呢，我们就利用遥感技术对地的观测数据，通过遥感卫星图像，对宏观的生态系统的这些演变，那么忠实地记录地表生态系统的变化过程，还有分析它的背后的这些驱动力。解决的关键问题呢，就是解析生态系统结构、功能在环境变化下的这种响应，对未来呢，有更好的研判和预测。Q7：研究中遇到最大挑战是什么？说到最具挑战的研究或者是课题，我想说我们现在在研的一个问题，就是非常具有挑战难度的。我们在研的一个重点研发项目，是关于青藏高原的保护地及其周边的生物多样性保护和多功能的提升。那么核心的问题，就是想要解决高寒草地上高原的生态屏障区，人草野畜、人为活动、草地承载力、野生动物和家养生畜之间的矛盾的问题。它是一个非常复杂的自然的耦合体，也是一个复杂的共生体，并且在这种夏季和冬季的这种此消彼长的这个草地的流转过程当中呢，产生了一定的矛盾。因为我们国家的这个青藏高原的自然保护地，这几年的保护是卓有成效的，野生动物的种群呢，不断地在增长，那么它是否有这种外溢的效应，或者是与这个人为活动、放牧活动，包括居民也好、旅游也好，包括建设、城镇化，在时间和空间上，都有哪些冲突，我们是需要详细梳理，并且亟待解决的。这是一个多学科交叉的问题。那么如果说解决方法来讲呢，我们还是需要运用综合的、各个学科的这个手段，包括我们使用遥感、使用无人机、使用这个草地健康诊断、草学的、生态学的，还有这个气候变化等等栖息地评价，这些多学科的方法呢，融合到生态学的这框架之下，来解决人与自然和谐共生的问题。生态系统的研究价值Q8：生态系统研究有何社会意义？我们讲生态系统对人类的福祉也好，对社会的效益也好，我们有一个比较公认的一个框架，它是联合国千年生态评估当中提出的。生态系统，对于人类福祉具有三大服务功能。第一就是支持供给功能，比如说提供了粮食、提供了木材、提供了各种我们的生产资料。那么第二类呢，就是它对于环境的调节功能。对于环境调节功能，包括调节它的水文的稳定呀、水文的这个蓄洪，以及这个水源涵养，还有水土保持，以及气候调节的功能。第三类，就是对于人类社会的美学和文化的功能，它有重要的精神，对于娱乐，以及地方的认同感等等，也是一个基础性的功能。上述呢就是关于生态系统直接对人类社会的作用。但是我个人认为，生态学的研究对于人类社会，有另外一个间接的效益，就是它是人类社会的，或者说人类社会经济系统的一种隐喻。那么复杂的生态系统，大自然给了我们很多的这种寓言故事，也帮助我们思考这个复杂系统如何的可持续发展。比如说我们经常讲一些商业的生态模式，或者生态系统的构建，这都是来源于对于生态学的观察和研究得到的。Q9：生态恢复中人类干预有多大的作用？从我们近期的研究来看，我们做了一项青藏高原三江源地区的定量的遥感的研究。我们计算分析得到呢，气候因素对于三江源这个地区生态恢复的植被改善的效益，气候因素占比是大约是47%。地形地貌这些地理因素呢，占比大概是41%。而人为活动，我指的人为干预开展的各种围封恢复、人工的种植生态修复的这些措施呢，占比大概是12%。所以我们提出了一种叫“天帮忙，人努力”的高寒草地生态修复模式。这大概是人类干预活动、人类活动干预对于生态修复的一个贡献。这是我们案例的提供的一个资料。现在也提倡近自然修复。天地是一大父母，人体是一个小宇宙，这就跟我们好像生病似的，这个人也是有抵抗力的。所以自然也是有一个免疫力的，它也是一个这种有韧性的、自组织的一个复杂系统，它就像人体健康一样。那我们生病了，有的时候还是要通过吃药干预一下，但是药呢，不能当饭吃。我们还是要通过这种自然的调控来实现自然的这种平衡。比如说，通过草原上顶级捕食者的这个调控，达到这个草畜平衡，或者说草地和野生动物之间达成的这种默契，种群在一个相对稳定的平衡态来讲呢，植被和动物都可以可持续的向前发展。至于生态修复可能带来的这个不良的影响，我觉得就像人治病一样，不能过度治疗，不能过度干预，也可能适得其反。包括我们可能会引一些不当的引种呢，如果没有很好地了解到乡土种和生态入侵的生态物种、材料的一些特定的问题的话，有可能造成这个生态入侵的风险。引用资料：Li,

引言：在复杂时代，看见更深层的秩序在AI浪潮席卷、生命奥秘不断揭示、社会演化加速的今天，我们对世界的理解正面临前所未有的挑战。用个体视角难以解释群体行为，单点优化难以解决系统瓶颈，简单因果逻辑在多因素交织中失效。复杂性不再是抽象概念，而是我们理解自然、生命与社会运行的底层逻辑。继《系统科学前沿》首期课程的成功举办，北京师范大学系统科学学院与集智学园再度携手，重磅推出《系统科学前沿》第二期课程。本期课程会带领您从更深层次、更广维度，洞察复杂系统背后的精妙秩序与演化之理，赋能您在科研、产业与个人成长中的创新实践。本期课程将聚焦系统科学前沿的十大核心议题，以方福康先生系统科学文集为思想基石，汇聚北师大系统科学领域顶尖学者，整合信息论、脑科学、社会经济系统建模、非平衡物理等多个交叉方向。我们本次课程会帮助学习者：深度解析复杂系统运行机制，掌握前沿理论与方法。洞察跨学科领域的最新进展，培养系统性、创新性思维。为生命科学、人工智能、社会治理、工业优化等领域的创新实践提供坚实理论支撑。课程特色：十大前沿专题，权威师资领航本期课程在延续第一期优势的基础上，进一步深化内容，拓展研究边界，为您带来一场系统科学的深度探索之旅：

主页下载：DeepSeek-R1-ZeroDeepSeek-R1六个基于Qwen和Llama的蒸馏模型这些开源模型为研究社区提供了宝贵的资源，帮助进一步探索语言模型的推理能力。2.7

推理脚本发布于：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3（https://doi.org/10.5281/zenodo.15753347）。神经网络使用

导语20世纪60年代，社会学家罗伯特·默顿手动收集了1600-1950年间科学史中的多重发现案例，并据此得出结论：“当知识和工具在人类的文化储备中积累起来，当相当多的研究人员的注意力集中在一个问题上时，或新兴的社会需求，或由于科学内部的发展，或者两者兼而有之，发现几乎是不可避免的”。70年代，社会学者西蒙顿（Simonton）花费了数十年，手动收集了1434例多重发现的案例。多重发现模式在科学史中占据主导，但由于案例主要依赖手工收集而长期受质疑。2025年匹兹堡大学助理教授吴令飞及其团队在一项基于4000万篇论文[1]的研究证明：科学突破的本质不是天才的灵光一现，而是知识土壤成熟后的必然产物。关键词：多重发现模式，数据驱动，颠覆性指数（D-index）郭瑞东丨作者张江丨审校牛顿与莱布尼茨的微积分之争、达尔文与华莱士的进化论竞速，科学史中充满“独立同时发现”的戏剧性事件。匹兹堡大学助理教授吴令飞及其团队在一项基于4000万篇论文[1]的研究证明：科学突破的本质不是天才的灵光一现，而是知识土壤成熟后的必然产物。多重发现为何难敌孤独天才的叙事传统20世纪60年代，社会学家罗伯特·默顿（Robert

系统可能实现“非因果合作”。由于它们的架构相同，能够完美模拟彼此的行为，这暗示了宇宙尺度智能网络的可能性，甚至人类的进化路径也可能趋同，这揭示了“连贯外推意愿”的概念。Yampolskiy

导语意识是什么？全局神经元工作空间理论认为整合信息论告诉我们是当信息被广播到全局被系统共享时产生的体验；整合信息论认为是系统内部信息整合的程度，整合度决定了意识体验的丰富性；高阶层次理论则认为是大脑对自己的心理状态产生高阶表征时产生的体验...本文则用主动推理搭建起一个由统一现实模型、推断竞争与绑定与自指深度组成的“通用计算语言框架”。邀请你跟随作者的思维，从定义意识的边界开始，到筛选进入意识的内容，再到主观体验到意识内容，感受意识的本质是否是这样一个不断自指的过程，并思考

导语网络科学前沿！从电网、交通到金融系统，网络的稳定性至关重要。但你是否想过，如何“最有效地”瓦解一个网络？这不仅仅是黑客电影里的情节，更是关乎国家安全和系统韧性的核心科学问题。集智俱乐部联合北京师范大学教授吴俊、国防科技大学副研究员谭索怡、北京化工大学副教授谷伟伟、中国科学技术大学博士后范天龙、国防科技大学在读博士卿枫共同发起「复杂网络瓦解读书会」，跨越网络结构、算法模型与应用场景的视角，探索复杂网络瓦解的前沿进展。重点探讨不同算法与优化框架如何帮助我们认识网络的脆弱性，并在现实约束下推动网络系统的智能演化与应用发展。本文梳理了复杂网络瓦解研究中的3大核心挑战！后附42篇推荐阅读文献清单。关键词：复杂网络、智能优化、网络瓦解章玲丨作者问题一：网络瓦解的本质与边界到底是什么？我们不再满足于简单地移除节点。真正的挑战在于：如何定义与量化“功能”？

导语复杂网络广泛存在，无论是细胞、人类大脑、社交群体还是互联网，都是相互连接的多体系统，其宏观特性并非简单地由其微观成分直接决定。这类系统不仅要面对内部局部故障的挑战，还要承受来自外部的干扰或扰动。由于它们错综复杂的结构，一旦受到严重破坏，可能会导致整个系统的崩溃。例如，在电力系统中，一个局部超载可能触发一系列的级联失效（cascading

导语从复杂网络的构建到智能优化的演化，理解网络的鲁棒性与瓦解机制始终是一个深刻的挑战。更值得深思的是，网络的结构和算法设计如何决定了网络在遭遇局部攻击时的脆弱性，及其整体瓦解的速度与范围。动态演化过程中的节点和边的变化，也会影响系统如何在瓦解中保持部分功能，或如何适应新的结构。因此，网络瓦解研究聚焦于一个核心问题：在不同类型的网络结构（如高阶网络、空间网络、时序网络）中，局部的破坏如何引发整体功能的丧失？在面对网络的异质性和约束条件下，不同的优化算法如何有效识别并摧毁关键节点与连接，从而最大化网络的瓦解效应，进而影响系统的整体稳定性与韧性？集智俱乐部联合北京师范大学教授吴俊、国防科技大学副研究员谭索怡、北京化工大学副教授谷伟伟、中国科学技术大学博士后范天龙、国防科技大学在读博士卿枫共同发起「复杂网络瓦解读书会」，跨越网络结构、算法模型与应用场景的视角，探索复杂网络瓦解的前沿进展。重点探讨不同算法与优化框架如何帮助我们认识网络的脆弱性，并在现实约束下推动网络系统的智能演化与应用发展。扫码报名读书会背景在万物互联的时代，从互联网、电网、金融系统到社交网络与供应链，复杂网络已经成为现代社会的核心骨架。然而，这种高效性背后往往潜藏着深层次的脆弱性：一次局部的攻击、故障或过载，可能通过复杂的连接关系引发灾难性的级联失效，导致整个系统的全面崩溃。如何理解并控制这种脆弱性，是复杂网络研究中的根本问题之一。传统的网络鲁棒性研究主要聚焦在节点或边的静态删除，但随着研究的深入，我们认识到真实网络的性质、瓦解算法与约束模型都远比最初设想的更为复杂。空间嵌入、时序演化和高阶结构，使得网络功能的维系不仅仅依赖局部连接，而是根植于多层次、多维度的组织特征；启发式策略、统计物理框架与机器学习方法则为“高效且接近最优”的瓦解提供了不同思路；

导语在神经科学领域，理解大脑各区域间因果关系对于揭示脑功能机制至关重要。然而，大脑网络的动态活动非常复杂，我们需要既考虑因果性又包含非线性的模型才能深入刻画脑区互作。动态因果建模（Dynamic

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的语言能力令人印象深刻，但从根本上说，它们与现实世界是脱节的。它们根据海量文本库中的模式生成反应，但这些反应仅限于训练数据，与真实世界的实体缺乏联系。这一比较得到了以下观察结果的支持：LLM

导语Kolmogorov使用了三条公理奠定了当今概率论的基础。然而据传，他本人对此并不满意。本文将从可计算性理论的角度向您介绍超越Kolmogorov公理的对于概率论的鲜为人知的全新理解。关键词：概率论、随机性、图灵停机、Martin-Löf随机性、可计算性罗浩源（宾夕法尼亚州立大学在读博士）丨作者万能的上帝可以解出哥德巴赫猜想吗上帝是万能的吗？大概不是吧。哲学家给出了这样的论述。如果上帝是万能的，那他应该能创造一个自己也举不起来的石头。但如果他自己也举不起来这块石头，他还是万能的吗？或许您会觉得哲学家的这个诡辩荒诞不经，但如果我换一个问法，您会立马意识到其中的价值。我们写程序时都非常讨厌程序陷入死循环，那么是否存在这样一个全知全能的程序

导语大语言模型的涌现能力是一个有趣的现象，也是研究的一大挑战。复杂性科学领域的学者早在大语言模型诞生之前就一直致力于破解涌现谜题，衍生出了自组织、分形等重要概念，所以研究大语言模型的涌现也是复杂性科学与当下最前沿技术的一次对话。我们要如何量化和解释大语言模型的涌现现象？作为一个复杂系统，它的内部结构究竟发生了什么样的演化？来自田纳西大学的助理教授肖熊烨老师的团队在这方面有一个最新的进展，通过多重分形分析的方法来回答我们关于大语言模型涌现的困惑。关键词：大语言模型、涌现、分形、利普希茨-霍尔德指数、多重分形谱杨明哲丨作者肖熊烨丨审校引言如今，大语言模型（LLM）的技术仍在飞速发展，人们还在训练更大规模的LLM。除了神经标度律给予我们信心，让我们相信更大规模的LLM会有更出色的表现，大语言模型的涌现现象也让我们期待LLM会在规模超过一定阈值后，给我们意想不到的惊喜。2022年，Jason

导语人工智能正以前所未有的速度进化，但它的“思考”方式依然像一个黑箱：神经网络的决策逻辑究竟能否被数学推导？大模型的涌现能力和上下文学习是怎样产生的？Scaling

导语在科学研究迈向智能化的当下，大语言模型正逐步打破传统AI仅擅长文本和图像生成的固有边界，深入渗透到材料科学、生物医药与复杂系统预测的核心领域。本期图智决策精选的Nature系列前沿研究，这些工作展现了“语言即物质结构”、“文本即生物功能”的跨模态生成范式：CrystaLLM将晶体结构建模转化为自回归文本生成问题，成功合成出多种未见于训练集的稳定新材料；ProteinDT引入多模态预训练框架，首次实现由自然语言引导的蛋白质设计；Token-Mol打通分子3D构象生成与属性预测，用token统一编码结构与性质，在速度与性能上全面超越扩散模型；TrinityLLM借助物理合成数据，实现对数据稀缺下聚合物性能的精确预测。与此同时，科学大语言模型也在向“可解释科学发现”迈进：LLM4SD挖掘文献与分子数据的符号逻辑，用规则驱动分子性质建模；PandemicLLM则将疫情预测重构为文本推理任务，融合政策、行为、基因等非结构信息实现高精度预测；SciToolAgent则基于知识图谱自动编排数百种科学工具，重塑多工具科学工作流的交互范式。这些研究共同揭示了一个趋势：大语言模型不仅能“说出科学”，更正在“生成科学”与“发现科学”，AI

导语同一条规律如何跨越生物、河流与注意力经济，成为复杂系统的“共同脉搏”？文章从生物学的开普勒定律-克莱伯定律出发，指出生命并非唯一遵循此规律的系统：亚马逊河流盆地展现“河流的呼吸”，互联网中“用户的注意力流滋养着网站”，企业、城市与贸易网络也有相似的流量—规模匹配。如何理解这条跨越生物、河流与互联网的“广义克莱伯定律”？作者从传统WBE模型转向更普适的最优运输与连续场视角，强调指数取决于空间维度与网络骨架。并引入“开放流网络”作为统一视角统一欧式与非欧系统，揭示复杂系统流入、维持、耗散、流出的共同生命节律。本周五，本文作者陶如意将为我们带来主题分享「分形、自相似与幂律分布」，带你进入尺度变幻、相似相生的奇妙世界：从海岸线的分形，复杂网络拓扑结构的自相似，到复杂系统的数学语言规模法则。研究领域：克莱伯定律，规模法则，新陈代谢，WBE模型，最优运输理论，开放流网络陶如意丨作者张江丨审校克莱伯定律是指生物体的新陈代谢和生物体重存在3/4幂次关系，这一理论的地位堪称生物学的开普勒定律。克莱伯定律在唯象上刻画了各类生物之间广泛存在的共性规律，是生物学从关注多样性到寻找统一规律的里程碑。科学家们后续也展开了许多对克莱伯定律背后的“牛顿定律”的探索，包括以Geoffery

摘要近年来，人工智能系统的最新进展表明，通过“脚手架”（scaffolding）程序对语言模型进行多次结构化调用，可以显著提升输出质量。本研究提出了一种名为“自学优化器”（Self-Taught

导语人类意识长期以来一直是一个谜团，而机器智能和意识则是一项艰巨的追求。研究者从不同角度和层面发展了多种理论来解释人脑中的意识现象。本文梳理了源自不同学科的几个主要意识理论分支，包括信息论、量子物理、认知心理学、生理学和计算机科学，旨在从计算角度将这些理论联系起来。文章还讨论了现有的意识评估指标，以及当前计算模型具有意识的可能性。想要利用计算机器构建通用人工智能，破解意识谜题可能是重要一步。本文译自《Survey

Regression斑图链接：https://pattern.swarma.org/paper/4f63d7b2-aaa9-11ef-ab2f-0242ac17000f发表期刊：Nature

导语在数字资产时代，NFT（非同质化代币）市场的兴衰往往不是由资产本身的价值决定，而是被社交媒体上的故事和互动所左右。想象一下，一条推文如何点燃投资热情，又如何让市场瞬间冷却？这正是南京大学王成军研究团队在《Journal

导语从单个神经元的放电到全脑范围的意识涌现，理解智能的本质与演化始终是一个关于尺度的问题。更值得深思的是，无论是微观的突触可塑性、介观的皮层模块自组织，还是宏观的全局信息广播，不同尺度的动力学过程都在共同塑造着认知与意识。这说明，对心智的研究从最初就必须直面一个核心挑战：局部的神经活动如何整合为统一的体验？局域的网络连接又如何支撑灵活的智能行为？继「神经动力学模型」与「计算神经科学」读书会后，集智俱乐部联合来自数学、物理学、生物学、神经科学和计算机的一线研究者共同发起「从神经动力学到意识：跨尺度计算、演化与涌现」读书会，跨越微观、介观与宏观的视角，探索意识与智能的跨尺度计算、演化与涌现。重点探讨物理规律与人工智能如何帮助我们认识神经动力学，以及神经活动跨尺度的计算与演化如何构建微观与宏观、结构与功能之间的桥梁。读书会背景传统神经科学往往聚焦于特定尺度——或是分子机制，或是脑区功能。但现代研究正在打破这种分野。当重尾网络揭示神经编码的新规律，当发育中的皮层自发形成跨物种的通用结构，当多脑区协同涌现出意识状态时，我们不得不重新思考：智能是特定尺度的专属现象，还是所有层次共同作用的结果？不同尺度的过程如何相互约束、相互促进？这些追问正在重塑我们对大脑和心智的理解。读书会简介本次读书会我们将探讨神经元如何通过重尾连接产生临界雪崩和低维混沌等非线性动力学，揭示局部神经环路中的异质性如何增强神经网络的信息处理能力；视皮层自组织、多脑区发育等过程，分析神经模块（Modular

导语传统的AI评估主要关注最终产出——生成的图像是否新颖，文案是否有趣。但这种“黑箱评估”方法无法回答一个根本问题：AI是否真的理解了创造的过程本身？为了科学地评估AI的创造力理解能力，北京大学的研究团队开发了IEI框架，首次将复杂的组合创造力分解为识别-理解-暗示三个递进的认知层次，将AI的创造力评估从“产品质量”转向“过程理解”。研究发现AI的创造力既真实存在，又有着清晰的边界，我们不仅要看AI做出了什么，还要关注它是如何思考的，并学会与其协作，让AI帮助我们成为更好的创造者。关键词：组合创造力，语境推理，意义建构马煜曦丨作者张江丨审校当AI开始“创造”：理解还是模仿？“创意只是将事物连接起来。”当乔布斯说出这句话时，他描述的是人类独有的创造过程。如今，当GPT-4V、DALL-E

能够更好地聚焦于重要信息，减少无关因素干扰，提高学习效率。（2）增强鲁棒性：对状态价值和优势的独立建模有助于缓解环境噪声和稀疏奖励带来的影响，提高算法的鲁棒性。（3）提升泛化能力：Dueling

depth）即便某种解释成为意识内容，它也必须“被知晓”才真正成为意识。我们提出：真正的意识必须拥有“认知深度”——即系统对其自身模型的反思性知觉。这与全局工作空间理论（Global

导语AI虚拟细胞（AIVC）旨在借助海量生物数据与AI模型，精确模拟细胞在各种基因或药物扰动下的响应状态。最近两年，AIVC正快速渗透到生命科学与医药研发领域，但仍面临数据类型繁杂、模型难以泛化、缺乏统一标准等制约。2025年6月，Arc

导语作为研究人类决策、感知、情绪的学科，心理学曾给我们带来众多的惊奇，让我们更加了解自身。随着大模型的出现，心理学有了一个新的研究对象，也就是能够通过语言做出交互的大模型。德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心的团队在《自然》杂志发文提出了名为“半人马（Centaur）”的大模型，能够同时解释人们的思维方并预测他们的行为模式。这能够极大丰富传统心理学研究的能力边界，特别是认知测试很慢或很难招募目标群体的场景。但是，或许大模型在模拟人类在极端状况下的心理状态还有很长的路要走。关键词：认知大模型，多臂老虎机，最小后悔原则郭瑞东丨作者张江丨审校20世纪70年代，美国哲学家托马斯·内格尔（Thomas

导语赫拉利警示：AI对社会的深层影响并非先推翻制度，而是重排信息与情绪，使公共议程在无声中被改写。短视频与社交平台的算法已显示这种“顺序控制”力量。本文聚焦三条主线：AI传播主体性的理论递进、情感信任与依赖风险机制，以及跨文化差异，旨在提出传播学范式更新的必要性。在AI快速发展的当下，AI不仅深刻影响着信息传播的方式，也为传播学研究带来了全新视角和方法。基于此，集智俱乐部联合北京师范大学许小可教授、浙江大学张子柯教授、南京大学王成军教授、深圳大学廖好副教授共同发起“AI×传播”读书会，从计算叙事、智能传播、人机传播与传播仿真四个板块向来共同探索AI与传播的前沿交叉，来深度理解传播机制和传播生态。读书会自本周日（8月23日）起，每周六10:00-12:00举行，欢迎加入。关键词：人工智能，网络结构茶灯灯丨作者从叙事预言到现实机制2023

导语集智俱乐部联合北京师范大学教授张江、中国人民大学博士研究生陈绎安、北京师范大学博士研究生陶如意，邱仲普、清华大学博士后刘家臻共同发起「圣塔菲·复杂科学经典论文研读·第一季」读书会，聚焦圣塔菲研究所发布的文集《Foundational