人们为何认为AI系统具有创造力？新研究表明，这取决于他们能看到多少创作行为。这些发现不仅对创造性AI系统的研究与设计具有启示意义，更引发关于人类如何感知他人创造力的根本性问题。

全球工业二氧化碳排放量可减少百分之五，但这要求企业与政策制定者采取能效提升与能源管理的整体策略，而非仅专注于技术发展。

亲近自然与幸福感之间的关联程度受行政区域级社会经济地位的影响。一项基于日本两大都市区调查结果的新研究揭示了这一关联。

一项新研究分析了随机对照试验（RCT）结果：孟加拉国的砖窑主若获得适当培训和支持，且改进措施符合其利润诉求，即便无需法律强制，他们也有意愿和能力在运营中实施更清洁高效的经营方式。该研究首次严谨论证了提升传统砖窑业效率的成功策略。

，提供助听器及使用建议可维系因年龄增长而减弱的社交联系。研究作者指出，这种方法可能有助于缓解美国老年人面临的孤独流行病。

一项新研究发现，通过采取大胆且协调一致的跨领域政策——涵盖排放控制、膳食结构调整、食物浪费治理以及水资源与氮素利用效率提升——人类有望在2050年前将全球环境压力恢复至2015年的水平。这一转变将推动我们迈向更接近地球承载极限下全球人类美好生活的未来。

一支跨学科研究团队开发出能提前六个月预测肯尼亚儿童急性营养不良的人工智能模型。该工具为政府和人道主义组织提供了关键缓冲期，可及时向高危地区输送救命的食品、医疗物资和补给品。该机器学习模型整合了肯尼亚超过1.7万家医疗机构的临床数据与卫星获取的作物健康及生产力数据，其预测性能超越传统方法：提前一个月预测的准确率达89%，六个月内预测准确率保持86%——相较于仅依赖近期儿童营养不良流行率趋势的简易基准模型，这是显著提升。

传统的灾害损失评估方法可能需要数周甚至数月时间，这会延误应急响应、保险理赔和长期重建工作。新研究可能改变这一现状。研究人员开发出一种结合遥感技术、深度学习和恢复模型的新方法，可加速龙卷风过后的建筑损毁评估并预测恢复周期。该模型在获得灾后图像后，能在不到一小时内生成损毁评估报告和恢复周期预测。

心理健康状况不佳、肥胖症发病率上升、面临暴力威胁以及气候变化影响，已成为当今全球青少年面临的关键挑战——一项全球报告如是揭示。

飓风是造成东南沿海各州居民风暴相关损失的主要因素。随着全球气温持续上升，科学家预测飓风将更具破坏性——裹挟更强劲的风力和更猛烈的暴雨。最新研究预测，到2060年东南沿海州房主的飓风损失将增加76%，至2100年损失增幅将达102%。

从欧洲的致命洪水到全球加剧的热带气旋，气候危机使得及时精准的天气预报变得比以往任何时候都更为关键。然而传统预报方法依赖历经数十年研发的高度复杂数值模型，需要强大的超级计算机和庞大的专家团队支撑。据其开发者称，基于人工智能的Aurora系统提供了一种强大而高效的替代方案。

一项新研究指出，学生们似乎正在负责任地使用生成式人工智能（GenAI），将其作为加速完成任务的工具，而不仅仅是为了提高分数。