Nature
国际顶级科学期刊，涵盖自然科学各领域，发表材料科学、AI等前沿研究成果
核心事实
时间轴 (近 90 天)
GNoME是Google DeepMind于2023年发表于Nature的项目，利用图神经网络预测无机晶体结构稳定性，一次性产出约220万种新晶体结构，其中约38万种被评估为稳定候选。
Google 于 2021 年在 Nature 上发表了使用强化学习优化芯片布局布线（chip floorplanning）的研究
Ai2支撑其全开源字节级语言模型Bolmo的核心技术登上了《Nature》期刊
《自然》《细胞》等国际期刊要求作者声明所有图像处理步骤，并禁止选择性增强局部特征
该项目的奖励函数和空中起飞设计参考了2023年发表在《Nature》上的Swift论文，该论文让自主无人机在真实竞速中击败人类冠军选手
1986年，Rumelhart、Hinton与Williams在《Nature》杂志发表了论文《Learning representations by back-propagating errors》
SynthID Bio相关研究成果发表于《Nature》期刊
2024 年 Nature 上的相关论文表明，反复用模型自身输出进行微调会系统性地丢失原始数据分布的尾部信息
Nature、Science等多数主流期刊的立场是AI工具可在致谢或方法部分注明使用情况，但不能作为作者署名
Nature 新论文介绍的 Strigo 人工智能 Atracus 通过自博弈强化学习和测试时搜索，在 20 局比赛中以 15 胜 1 负 4 平击败顶尖人类选手
还有 13 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
2016年《自然》杂志的调查显示，超过70%的研究人员曾尝试复现他人实验但失败
90%已验证模型坍缩（Model Collapse）概念在2023年由牛津大学和剑桥大学研究团队在Nature论文中正式提出
70%已验证2023年初，Science和Nature等顶级期刊明确禁止将AI列为论文作者，但允许在方法论中披露AI的辅助使用
65%待验证Nature、Science等顶级期刊已明确要求作者在投稿时声明AI工具的使用情况
90%待验证Shumailov等人2024年在Nature上发表的研究证实，即使低至千分之一的合成数据污染也能引发词汇、句法和语义多样性的可测量退化
90%待验证DeepMind于2021年在Nature上发表研究，AI发现了纽结双曲体积与代数不变量之间的函数关系
60%待验证Nature和Science明确规定LLM不能被列为论文作者，并要求作者披露AI工具的使用情况
60%待验证谷歌DeepMind于2019年将强化学习用于芯片布图规划，并于2021年发表在Nature上，证明AI在特定EDA子任务上可超越人类专家
60%待验证《自然》等顶级期刊开始要求作者提交可运行的Notebook作为论文补充材料
60%待验证GNoME是Google DeepMind于2023年发表于Nature的项目，利用图神经网络预测无机晶体结构稳定性，一次性产出约220万种新晶体结构，其中约38万种被评估为稳定候选。
50%待验证Google 于 2021 年在 Nature 上发表了使用强化学习优化芯片布局布线（chip floorplanning）的研究
50%待验证《自然》《细胞》等国际期刊要求作者声明所有图像处理步骤，并禁止选择性增强局部特征
50%待验证该项目的奖励函数和空中起飞设计参考了2023年发表在《Nature》上的Swift论文，该论文让自主无人机在真实竞速中击败人类冠军选手
50%待验证1986年，Rumelhart、Hinton与Williams在《Nature》杂志发表了论文《Learning representations by back-propagating errors》
50%待验证SynthID Bio相关研究成果发表于《Nature》期刊
50%待验证2024 年 Nature 上的相关论文表明，反复用模型自身输出进行微调会系统性地丢失原始数据分布的尾部信息
50%待验证Nature、Science等多数主流期刊的立场是AI工具可在致谢或方法部分注明使用情况，但不能作为作者署名
50%待验证Nature 新论文介绍的 Strigo 人工智能 Atracus 通过自博弈强化学习和测试时搜索，在 20 局比赛中以 15 胜 1 负 4 平击败顶尖人类选手
50%待验证Nature、Science等顶刊及多数出版商明确要求作者披露AI工具的使用情况，并强调AI不得被列为论文作者
50%待验证Anna Goldie 与 Azalia Mirhoseini 最具代表性的工作发表于2021年的《Nature》期刊，论文标题为《A graph placement methodology for fast chip design》
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