本研究探讨大语言模型（LLMs）在玄学预测领域潜力，解析其处理玄学符号系统优势，指出能超越人类主观性，也分析其局限，提出改进路径，有望实现更精准预测。
本工作挑战传统智能范式，提出“去中心化”具身智能新范式。通过无脑机器人等案例，展示物理智能优势，如鲁棒性与可扩展性，为通用人工智能与意识研究提供新思路，虽面临挑战但前景广阔。
本综述提出协同催化体系中分子“竞合”可形成分布式物质智能。探讨复杂反应网络基础，分析化学系统感知、记忆与分类能力，构建与生物神经元类比，展望化学计算潜力，强调AI作用。
本文系统分析了Transformer架构中Pre-LayerNorm与Post-LayerNorm的差异。分析了Pre-LayerNorm在训练稳定性、可扩展性等方面的优势，也探讨其挑战及新兴应对技术，为归一化策略创新提供参考。
本综述系统梳理快照光谱成像芯片实现亚埃米级分辨率的路径，分析主流方案、技术瓶颈与应用挑战，指出跨学科协同、算法硬件一体化等是未来突破关键。
本文系统综述固态锂电池最新进展，涵盖材料体系、电极与界面调控、失效机制等。虽面临界面阻抗等难题，但多学科融合正推动其商业化，未来聚焦界面动力学等方向。
