研究核心发现 - 中国科学院广州地球化学研究所团队揭示了碳酸质岩浆侵位深度是控制稀土能否超常聚集的关键因素 其对应压力界限约为0.3 GPa（约地下10公里）[1] - 研究首次构建了“压力—矿物结晶顺序—熔体性质—稀土富集”的完整因果链条 深化了对稀土超常富集机制的认知[2] 成矿机制与条件 - 当碳酸质岩浆侵位较浅（小于0.3 GPa）时 磷灰石较早结晶并形成富含硅和钠的晶体结构 将稀土元素早期锁定在晶格内 难以迁移聚集[1] - 浅成侵位环境促使岩浆释放大量低盐度热液 其搬运稀土元素能力很弱 无法有效聚集残余稀土 难以形成有经济价值的矿床[1] - 当碳酸质岩浆侵位较深（大于0.3 GPa）时 橄榄石最先结晶并大量消耗岩浆中的“硅” 使后续磷灰石无法构建“牢笼”锁死稀土元素[2] - 高压环境使岩浆溶解更多水 延迟热液流体分离 促使体系向富碱和富挥发分的“盐熔体”演化 稀土元素在其中具有较高溶解度[2] - 在深成侵位条件下 稀土元素能在残余熔体中持续富集 并结晶出大量过渡性矿物（如黄锶碳钠矿）为晚期经济矿物（如氟碳铈矿）的大规模沉淀奠定基础[2] 全球矿床分布规律与意义 - 全球一半以上的稀土储量来自“碳酸岩”火成岩 但仅有不到10%的碳酸岩体形成了有经济价值的稀土矿床[1] - 世界级稀土矿床（如中国的白云鄂博、牦牛坪）其成矿岩体侵位深度均大于10公里[2] - 许多侵位较浅的碳酸岩体（如坦桑尼亚的伦盖伊）虽然岩石中含稀土 但往往分散不富集 不具备开采经济价值[2] - 该研究为碳酸岩型稀土矿床的勘查提供了新启示[2]

行业竞争格局 - 中国AI产业竞争升温，百度、阿里、DeepSeek围绕基础大模型密集发布新技术新产品，加速抢占创新制高点[1] - 业内专家认为，短时间内中国AI“进入三足鼎立格局”，创新步伐明显加快[1] - AI技术正迈入规模化落地新阶段，共同推动中国AI产业从“追赶”迈向“领跑”[4] 百度核心进展 - 百度上线采用原生全模态统一建模技术的文心大模型5.0正式版，支持文本、图像、音频、视频等多种信息的输入与输出[1] - 文心大模型5.0正式版采用统一的自回归架构进行原生全模态建模，将多源数据在同一模型框架中进行联合训练[1] - 在LMArena全球大模型竞技场榜单中，文心大模型5.0正式版多次位居文本榜和视觉理解榜国内第一，跻身国际第一梯队[1] - 百度发布并开源了文心衍生模型Paddle OCR-VL-1.5，首创OCR模型的“异形框定位”技术，能精准识别不规则文档[2] - 百度已点亮国内首个全自研三万卡昆仑芯集群，可同时支撑多个千亿参数大模型训练，实现自研算力从“可用”到“规模化可复制”的跨越[3] - 基于文心基础大模型，百度构建了面向产品级应用的矩阵模型和面向行业应用的专精模型[3] - 文心数字人大模型已在直播电商等领域实现规模应用，2025年“双11”期间，数字人直播商品交易总额同比增长91%，开播直播间数增长119%，超10万商家使用[3] 阿里巴巴核心进展 - 阿里发布千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，采用全新的测试时扩展机制，可在相同上下文中实现更高效的推理计算[1][2] - 阿里以应用生态为抓手，推动千问大模型打通电商、酒旅、支付等自身优势领域，深度接入淘宝、支付宝、飞猪等平台[2] DeepSeek核心进展 - DeepSeek推出全新DeepSeek-OCR-2模型并开源，采用创新的DeepEncoder V2方法，让模型可根据图像含义动态重排图像各部分[1][2] - 与百度、阿里不同，DeepSeek立足开源优势，专注于模型底层能力与开放生态建设，通过“模型权重+训练框架+部署工具”的全栈开源，将性价比优势“发挥到极致”[2] 技术演进与产业影响 - 基础大模型的演进决定了AI应用能力的上限[1] - 百度孵化出的AI芯片品牌昆仑芯走过了从专用到通用、从内部支撑到对外服务的完整路径，验证了场景定义芯片的可行性，并于近期启动独立上市进程[3] - 可靠的底层算力、领先的云服务以及强大的模型能力，催生出更加丰富的产品服务[3] - AI的价值在驱动产业变革、创造更广泛社会效益中得到进一步验证[4]

高空风能发电技术概述 - 高空风能发电技术正从实验边缘迈向商业开发阶段，在欧洲和美国表现尤为明显 [1] - 该技术摒弃笨重的混凝土基础，依靠运行在离地数百米高空的系留风筝捕捉传统风机难以企及的高空风能 [1] - 其核心工程难题在于如何自动且可靠地控制飞行装置，同时提供电网可调度的稳定功率输出 [1] 技术原理与物理优势 - 高空风能的核心优势基于物理原理：风速是高度的函数，在300米至500米高空，平均风速远高于地面且分布更均匀稳定 [1] - 风筝通过在空中进行高速横风运动获取的功率密度远高于静态系缆，必须快速切割气流来产生巨大牵引力 [2] - 发电过程采用“泵送循环”：放线阶段风筝以“8”字形飞行产生牵引力发电，收线阶段以极少能耗收回系缆，两个阶段通常分别持续80秒与20秒 [2] 系统构成与材料创新 - 与传统使用数千吨钢材和混凝土的150米级风机相比，AWE系统主要由轻质复合材料翼型和高强度系缆组成，本质是用主动控制算法取代被动材料约束 [3] - 系统完全依靠复杂自主飞控软件驱动，每秒进行数百次数据计算，算法需实时融合系缆张力、风速及空间坐标，精准控制风筝以在每次旋转中产生高达2.5吨的拉力 [3] - 德国莱茵集团的测试设备翼展达40米，总重量仅为80公斤，采用迪尼玛系缆，其强度高于同尺寸钢索但重量不足其十分之一 [3] 部署与运营优势 - AWE系统具备极低的隐含碳足迹和极速部署灵活性，据称可在24小时内完成安装并带到任何地方 [4] - 系统不需要建造昂贵、耗时耗力的涡轮机基础，对景观的破坏性远小于风力涡轮机 [4] - 系统能产生清洁能源，且不需要燃料供应链来维持运行 [4] 当前发电能力与储能 - 测试风筝可飞至约400米高空，然后收回至约190米，产生约30千瓦的电力用于存储 [3] - 产生的电力储存在电池中，类似于太阳能光伏系统 [3] 行业参与者与发展阶段 - 在欧洲，德国SkySails电力公司正推进配备自动驾驶仪的智能风筝，德国EnerKite与瑞士TwingTec等公司则深耕自主模块化系统 [6] - 在美国，谷歌母公司“字母表”旗下的Makani项目虽已于2020年终止，但其长达13年的研发积累为美国能源部与先进能源研究计划局提供了宝贵的高强度空气动力学数据与机载飞控系统研究经验 [6] - 高空风能正处于从物理可行性转向“电网级可靠性”的关键转折点 [6] 应用前景与待解挑战 - 该技术在土地可用性不足、成本过高或物流受限的地区具有独特优势 [6] - 下一步仍需攻克设备长期可用性、空域监管审批以及复杂环境下的系统自愈性等挑战 [6] - 实现与现有电网的无缝集成是技术从实验室走向广泛应用的关键 [6]

课程设计与教学成果 - 浙江农林大学开设一门特殊的劳动教育课 学生在林业与生物技术学院教授指导下 于校园枇杷林下进行蘑菇种植 课程为期一个学期 学生通过劳动可获得1个学分[1] - 课程总学时为32个学时 其中仅2节课在室内进行 其余时间学生均在枇杷林中进行实践 体验林下种菇的完整流程[1] - 课程中 20名学生经过两个月劳动 最终仅收获7朵蘑菇 成果不理想 但指导老师认为课程成功 学生通过劳动体悟了“一分耕耘 一分收获”的意义[1] 教学过程与核心挑战 - 课程实践部分远复杂于理论 锄地 下种 覆土仅为开始 后续持续8个星期的每日浇水 观察和记录才是主要工作[2] - 教学设置包含巧思 每个小组需栽培3种菇类 包括两种易出菇的“灵珠款”和一种难出菇的“魔丸款” “灵珠款”约两周可出菇 “魔丸款”则可能在课程尾声才出菇甚至不出菇 以此让学生理解农业付出不一定立即见效[2] - 学生通过课程认识到 蘑菇的生长过程重新定义了“生长” 即重要的积累往往发生在无人注视的日常里 这些是无法通过试卷考核的宝贵知识[2] 课程延伸价值与产业认知 - 通过亲手种植的艰难经历 学生认识到超市中平价蘑菇背后是规模化种植和专业化管理的产业力量 并理解了农业前端生产的复杂性 需应对气候湿度等不可控因素并具备环境调控与技术能力[3] - 课程将专业知识 产业热点与劳动精神培育深度融合 是劳动教育的生动实践 赋予了劳动教育鲜明的时代内涵[3] - 学生在实践中触摸林下经济的产业脉动 淬炼吃苦耐劳品质 抒发乡土情怀 并读懂了农产品从田间到货架的全链条逻辑[3]

文章核心观点 - 开源语言模型“OpenScholar”在科学文献综述任务中的准确性和可靠性超越了GPT4o等商用大语言模型，其引文准确率与人类专家相近，有望成为科研人员处理繁重文献工作的有效工具 [1][2] - 商用大语言模型在辅助科研时存在显著缺陷，例如引文幻觉问题突出，GPT4o在实验中会在78%至90%的情况下出现引文幻觉 [1] - “OpenScholar”的成功得益于其专为科研设计的检索增强生成框架、庞大的专业数据库以及自我评估机制，代表了科学工具向专业化、可信化发展的重要趋势 [1][3] 模型性能与比较 - 在专门评估文献综述自动化的基准“ScholarQABench”测试中，“OpenScholar”的准确率比GPT4o和文献综述工具PaperQA2分别高出6.1%和5.5% [2] - “OpenScholar”生成的答案，在50%到70%的情况下比专家注释器的答案更有用 [2] - “OpenScholar”的引文准确率与人类专家相近，显著降低了引文幻觉问题 [1] 技术架构与特点 - “OpenScholar”是一个专为科研任务设计的检索增强语言模型 [1] - 该模型与一个包含4500万篇最新开放获取科研论文的专业数据库相结合 [1] - 系统集成了自我评估机制以优化输出 [1] - 该工具是开源的，旨在鼓励学界共同研究和优化 [2] 行业背景与需求 - 科学文献综述对于循证决策、微调科学过程和引导新发现至关重要 [1] - 文献发表数量的快速增长使研究人员难以掌握全部资讯 [1] - 科研人员需要从海量信息中筛选有用论文，当前工具存在将错误信息与真实信息一同呈现的问题 [3] 现有工具的局限性 - 商用大语言模型在辅助科研时容易出错，存在归因能力有限和引文幻觉等问题 [1] - 基于语言模型的系统无法使科学文献综述完全自动化 [2] - 通用的“万能”工具（如GPT）网眼太大，可能捞取虚假或错误引文（“塑料珠子”），需要研究人员花费大量时间甄别且可能被误导 [3] 发展前景与意义 - “OpenScholar”有望支持和推动进一步的科学研究工作 [2] - 该工具旨在将科研人员从繁琐、易错的文献工作中部分解放出来，使其能将精力集中于真正的思考和发现 [3] - 这代表了科学工具走向可信化的重要一步 [3]

疫苗研发突破 - 美国威斯达研究所科学家研发出一种新型艾滋病候选疫苗WIN332，在非人灵长类动物实验中取得重要成果 [1] - 该疫苗仅需一针注射便诱导出可中和艾滋病病毒的抗体，而以往同类疫苗需要七至十次接种才能启动初步免疫反应 [1] - 单次注射后3周内即检测到低水平但明确的中和反应，速度远超以往 [1] - 在追加一次加强针后，中和能力显著提升，展现出巨大优化潜力 [1] 技术路径创新 - 传统艾滋病疫苗设计多聚焦于病毒包膜蛋白的V3聚糖表位，并致力于保留关键的N332糖链结构 [1] - 此次研究团队反其道而行之，大胆剔除N332糖链，创新构建出全新免疫原WIN332 [1] - 通过去除N332糖链，团队首次识别出两类针对V3区域的不同中和抗体：已知的依赖N332的Ⅰ型抗体和全新发现的无需糖链即可高效识别病毒的Ⅱ型抗体 [1] - 这一发现为艾滋病疫苗设计打开了全新路径 [1] 应用前景与优势 - 该策略有望将整个接种程序压缩至3次注射即可获得理想免疫力 [2] - 相较于传统方案，新方案更短、更经济、更易在全球推广普及 [1][2] - 该疫苗诱导的广谱反应能增强对全球多种艾滋病毒株的防护能力 [2] - 此项研究极大拓展了疫苗研发的工具箱 [2]

技术突破 - 美国耶鲁大学与密苏里大学科学家研发出一种以锰为基础的新型催化剂，可高效将二氧化碳转化为甲酸盐 [1] - 该催化剂通过创新性地重构结构，在配体中引入一个额外的供体原子，显著增强了稳定性并大幅延长了使用寿命 [1] - 实验证明，这种新型锰基催化剂性能已超越多数贵金属体系，展现出强大的应用前景 [2] 材料与成本优势 - 锰资源丰富、成本低廉，是贵金属催化剂的理想替代品 [1] - 过去高效的催化剂多依赖昂贵、稀有甚至有毒的贵金属，而常见金属虽廉价却容易在反应中失活 [1] 应用与产业前景 - 甲酸盐作为一种潜力巨大的储氢材料，有望为下一代氢燃料电池提供清洁动力 [1] - 该技术提出一条可持续路径：直接从空气中捕获CO2并将其转化为甲酸盐，既能减少温室气体，又能产出高价值化学品 [1] - 这一设计理念不仅适用于CO2转化，还可能推广至其他催化反应领域，推动更多绿色化学技术的发展 [2] 行业背景与挑战 - 氢燃料电池被视为未来清洁能源的重要方向，但氢气的高效制取与安全储存仍是制约其广泛应用的瓶颈问题 [1] - 甲酸已被许多科研人员视为便捷的“氢载体”，且已在工业上大规模生产，但现有工业生产仍依赖化石燃料，难以摆脱碳排放困局 [1]

事件概述 - 欧委会根据《外国补贴条例》对中国风电企业启动深入调查 [1][4] - 中国商务部新闻发言人就此事发表评论，表达高度关切和强烈不满 [1][4] 中方对欧方调查的定性 - 欧方近期频繁使用《外国补贴条例》调查工具对中国企业发起调查，并将对风电、安检设备企业的调查升级为深入调查 [1][4] - 中方认为欧方做法具有明显针对性和歧视性 [1][4] - 欧方调查被指泛化“外国补贴”，存在立案证据不足、程序不透明等诸多问题 [1][4] - 中方认定这是典型的以“公平竞争”之名行“保护主义”之实 [1][4] - 中国商务部已于2025年1月经调查依法认定欧方相关做法构成贸易投资壁垒 [1][4] 对中国风电行业的描述 - 中国风电等绿色产业企业依靠持续的技术创新、完善的产业体系和充分的市场竞争发展 [1][4] - 该行业为全球应对气候变化提供了优质绿色产品，并作出了积极贡献 [1][4] 中方认为的调查影响 - 欧方滥用调查严重干扰了中欧产业互利合作 [1][4] - 此举影响了中国企业赴欧投资的信心 [1][4] - 调查还将迟滞欧方自身乃至全球绿色转型的进程 [1][4] 中方的立场与要求 - 中方一贯主张通过对话协商解决分歧，反对将经贸问题政治化、泛安全化 [2][5] - 中方敦促欧方立即纠正错误做法，慎用FSR单边调查工具 [2][5] - 中方呼吁欧方为中欧合作创造公平、公正、可预期的市场环境 [2][5] - 中方将密切关注后续进展，并采取必要措施坚决维护中国企业正当权益 [2][5]

政策动态 - 河南、湖北、陕西等省份陆续发布通知，提出对固定分时电价制度进行调整 [1] - 国家发展改革委和国家能源局明确，自2026年3月1日起，对直接参与市场交易的经营主体，不再人为规定分时电价水平和时段 [1] - 分时电价制度正加快进入以市场供需为主导、更加灵活高效的发展阶段 [1] 制度背景与挑战 - 固定分时电价制度是根据电网负荷变化，将一天划分为高峰、平段、低谷等固定时段，并设定相应固定价格浮动比例的机制 [1] - 该制度在过去有效缩小了负荷峰谷差距，缓解了用电高峰时段的电力供应紧张 [1] - 随着“双碳”目标推进，我国电力供需格局发生巨大变化，电源结构绿色转型加快，风电、太阳能等可再生能源装机容量快速增长 [2] - 2025年，我国风光累计装机首次超过18亿千瓦，占比达47.3% [2] - 风光等新能源发电的波动特性对固定分时电价制度提出了较大挑战，固定的时段划分体系难以灵活适配可再生能源高占比的新型电力系统 [2] - 例如，在光伏占比较高的地区，午间光伏大发时可能出现电力供过于求，此时较高的固定电价不利于电力消纳 [2] 改革方向与机制 - 取消固定分时电价是适配新能源高占比的新型电力系统的必然选择 [2] - 取消后，电价形成和时段划分将主要由市场供需主导 [2] - 发电企业与电力用户通过中长期合同协商确定核心条款，最终电价还将挂钩电力现货市场，精准匹配实时供需动态 [2] - 随着电力现货市场实现全国覆盖，现货价格提供了能够反映实时供需情况的分时价格信号 [3] - 此举旨在畅通电力批发市场与零售市场之间的价格传导，让用户感知负荷变化，引导其调整用电行为，促进削峰填谷，提高资源优化配置水平 [3] 对市场参与者的影响 - 改革对相关电力企业和用电企业的经营能力提出了更高要求 [3] - 发电侧需要更加注重提高发电机组的稳定支撑和灵活调节能力 [3] - 用电侧，特别是工商业用户，需要能够根据实时的市场价格信号优化用电行为 [3] - 售电公司需从“赚取固定差价”的经营模式向提供专业化风险管理与定制化服务的方向转变 [3] - 相关政策主要针对直接参与电力市场的工商业用户，居民和农业用电基本不受影响，仍将执行原有分时电价政策 [3]

研究核心发现 - 国际癌症研究机构与世界卫生组织首次量化全球可预防癌症负担 2022年全球近40%的新增癌症病例与可改变风险因素相关[1] - 2022年全球1870万例新增癌症病例中 约有710万例能归因于可改变风险因素 其中女性270万例 男性430万例[2] - 吸烟、感染与饮酒是主要贡献因素 分别与15.1%、10.2%和3.2%的病例相关[2] - 肺癌、胃癌与宫颈癌患者合计约占这些潜在可预防病例的近一半[2] 风险因素分析 - 对于全球女性 人类乳头瘤病毒或幽门螺杆菌等感染是最大的癌症风险因素 与11.5%的病例相关[2] - 对于全球男性 最大风险因素是吸烟 与23.1%的病例相关[2] - 研究分析了30项可改变风险因素 包括行为、环境、感染及工作相关风险[1][2] 地域差异 - 不同地区癌症负担差异显著 部分原因在于不同人群接触到的可改变风险因素不同[1] - 东亚男性有57.2%的癌症病例与可改变风险因素相关 而拉丁美洲及加勒比地区男性的比例为28.1%[2] 研究意义与数据局限 - 研究结果强调了癌症预防中的潜在机会 包括控烟、预防感染及各国因地制宜的预防策略[3] - 不同地区的数据质量与可获得性差异明显 特别是在癌症与风险因素数据经常有限的中低收入国家[3] - 更完善的监测体系及更详细的数据将有助于增强未来估算的准确性 并改进政策制定[3]