青年科学家项目已累计支持1500余项

　　9月18日，国务院新闻办公室举行“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新闻发布会，科技部副部长林新表示，2023年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于进一步加强青年科技人才培养和使用的若干措施》，从职业早期培养、赋予青年科技人员更多担纲领衔机会等方面提出了一系列支持措施。

　　林新介绍，在支持青年科技人才“挑大梁”“当主角”方面，国家重大科技任务对于青年科技人才的发现、培养发挥作用。“十四五”期间，国家重点研发计划中45岁以下青年科技人才担任项目负责人的比例为43.3%。同时，计划专门新设了青年科学家项目，已累计支持1500余项。国家自然科学基金有80%的项目由45岁以下的青年人承担。在“嫦娥”探月等国家重大科技工程及人工智能等新兴领域，青年科技人才已成为骨干力量，有的项目团队成员平均年龄30多岁。

　　为加大对青年科技人才的培养力度，有关部门共同开展工程硕博士联合培养，设立专项支持青年科技人才出国（境）交流培训；鼓励有条件的科研院所把一半以上的基本科研业务费用用在年轻人身上；推动高校、科研院所设立职业早期的青年科技人才科研专项，用于自主选题研究，配备学术导师，帮助其顺利开启科研职业生涯。

　　值得关注的是，我国还营造青年科技人才健康成长的良好环境。国家持续推进减负专项行动，帮助青年科技人员从填表、报销等非科研负担中解放出来，保证他们充足的科研时间。在科技人才评价改革试点中，国家对作出突出贡献的优秀青年科技人才破格晋升职称，对从事基础研究的青年科技人才探索5～10年长周期考核，鼓励他们潜心研究、勇于突破。

DeepSeek登上《自然》封面

　　9月17日，关于开源人工智能模型DeepSeek-R1采用的大规模推理模型训练方法的文章以封面形式发表于《自然》。研究表明，大语言模型（LLM）的推理能力可通过纯强化学习来提升，从而减少增强性能所需的人类输入工作量。训练出的模型在数学、编程竞赛等任务上，比传统训练的LLM表现更好。

　　让AI模型像人类一样进行推理一直是难题。LLM已显示出一些推理能力，但训练过程需要大量计算资源。通过人工提示引导可改进这类模型，促使其生成中间推理步骤，从而大为强化其在复杂任务中的表现。但这个方法会导致计算成本过高，并限制其扩展潜力。

　　DeepSeek-R1包含一个在人类监督下的深入训练阶段，以优化推理过程。封面文章报告，该模型使用了强化学习而非人类示例来开发推理步骤，从而减少了训练成本和复杂性。DeepSeek-R1在被展示优质的问题解决案例后，会获得一个模板来产生推理过程。这一模型通过解决问题获得奖励，从而强化学习效果。在评估AI表现的数学基准测试中，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1得分分别为77.9%和79.8%。研究者补充说，该模型在编程竞赛及研究生水平的生物学、物理和化学问题上同样表现优异。

　　当前版本的DeepSeek-R1有一些能力限制，研究者希望能在未来版本中得到改进。例如模型有时会混合语言，目前只针对中文和英文做了优化。它对提示词也很敏感，需要精心设计的提示词工程，在某些任务上没有展现出明显提升，例如软件工程任务。研究者总结说，未来研究可以聚焦优化奖励过程，以确保推理和任务结果可靠。

科学家揭示南海深海冷泉系统演化规律

　　近日，国内多家科研机构组成的联合研究团队，系统分析了南海北部琼东南深水盆地一处活跃冷泉区的甲烷渗漏系统结构特征与演化规律。研究为天然气水合物（可燃冰）的富集机制和深海冷泉活动的碳循环机理提供了全新认识，相关成果已发表于国际期刊《地球和行星科学快报》。

　　在细粒泥质沉积为主的深海浅地层，常发育有“泥包砂”的沉积结构，这对冷泉活动规律及天然气水合物资源勘查具有重要影响，但其具体机制此前存在诸多认知空白。

　　研究团队在琼东南深水盆地一处活跃的甲烷渗漏区发现了一个厚度达12.5米的砂层，其中富含天然气水合物。研究发现，砂层在冷泉系统中扮演了三重角色：首先，通过孔隙结构捕获下伏气烟囱输送的甲烷，在高压低温条件下形成天然气水合物并富集；其次，由于水合物的差异聚集导致孔隙堵塞，形成“自封盖”效应使下部气体压力持续累积；最后，当超压突破上覆泥岩盖层时，触发二次水力压裂形成新的气体通道，开启新一轮气体逃逸。这些发现不仅刷新了对冷泉系统动态演化的认知，更揭示了天然气水合物富集与冷泉活动的耦合机制，为全球类似盆地的资源勘探提供了关键理论支撑。

首张完整动物大脑活动图谱发布

　　通过一项大规模全球合作，国际脑实验室的神经科学家团队在最新一期《自然》杂志上发布了首张完整的动物大脑活动图谱，其涵盖了小鼠在决策过程中全脑神经活动的精细动态。这项研究标志着神经科学领域取得了一次重大突破，其规模之大前所未有，覆盖了279个脑区，占全脑体积的95%以上，记录神经元总数超过50万个。这张全脑活动图开启了理解大脑整体功能的新纪元。

　　图谱依托国际脑实验室于2017年建立的新型协作模式，由来自欧洲和美国的12个顶尖实验室的科学家共同完成。这一协作模式强调标准化实验流程、统一的数据采集工具和共享的数据处理管道，极大提升了研究的可重复性。团队使用先进的电极探针，在小鼠执行视觉决策任务时同步记录全脑神经活动。实验中，小鼠须根据屏幕上左右闪烁的光信号转动轮子以获取奖励，而在光线微弱的实验中，它们必须依赖以往经验进行推测。

　　研究发现，与决策相关的神经活动遍布全脑，不仅出现在运动和认知区域，也广泛存在于感觉处理区。这表明大脑各区域之间存在持续而紧密的交流，而非孤立运作。更令人惊讶的是，个体基于过往经历形成的预测——先验期望，同样在全脑范围内被编码，甚至在丘脑等早期感觉中继区域也能检测到。这一结果支持了“大脑是预测机器”的理论，说明期望在引导行为中起着核心作用，影响从感知到动作的全过程。

　　这一成果不仅深化了对决策神经机制的理解，也为研究精神分裂症、自闭症等与预期处理异常相关的神经精神疾病提供了新线索。未来，团队计划拓展研究范围，探索更多神经科学问题，并欢迎全球研究者加入这一协作网络。

钙钛矿-硅叠层太阳能电池钝化难题攻克

　　近日，《科学》杂志报道，一个国际光伏科研团队在钙钛矿-硅叠层太阳能电池产业化进程中取得重要进展。他们首次在工业主流的硅底电池纹理化结构上，实现了钙钛矿顶电池的高质量钝化处理，这一成果有望推动叠层电池从实验室走向大规模生产。

　　由于硅太阳能电池的光电转换效率逐渐逼近其理论极限（29.4%），钙钛矿-硅叠层太阳能电池被认为是光伏领域的下一代重要技术。然而，实现钙钛矿-硅叠层太阳能电池产业化就要在沿用现有硅电池工艺的基础上攻克新的技术难题。硅电池底层结构让钙钛矿薄膜的沉积和表面钝化极为复杂，此前，科学界尚未在这种复杂结构上实现高质量的钝化处理。

　　此次，国际联合研究团队在不平整的钙钛矿表面沉积1,3-二氨基丙烷二氢碘化物，实现了优异的钝化效果。实验表明，经过处理的叠层电池光电转换效率达到33.1%，开路电压达2.01伏。