7月11日外媒科學網站摘要：減肥可能弊大於利？盲目減肥或危害健康
7月11日（星期五）消息，國外知名科學網站的主要內容如下：
《自然》網站（www.nature.com）
科學問答AI哪家強？ OpenAI o3奪冠，DeepSeek-R1緊隨其後
美國人工智能（AI）巨頭OpenAI打造的AI模型o3，在艾倫人工智能研究所（Ai2）上週發佈的基準測試平臺SciArena中被評爲回答多領域科學問題的最佳工具。該平臺依據102名研究人員對答案質量的投票結果，對23個大型語言模型（LLM）在科學問答中的表現進行了排名。
OpenAI的o3在自然科學、醫療保健、工程學及人文與社會科學領域的回答表現最優，獲得超13,000票支持。中國開源模型DeepSeek-R1在自然科學中排名第二，工程學中位列第四；谷歌的Gemini-2.5-Pro在自然科學中排名第三，工程學和醫療保健中排名第五。
Ai2指出，o3的優勢在於其詳細引用文獻並提供技術細節豐富的回答，但模型表現差異可能部分源於訓練數據和優化目標等方面的不同。
SciArena是首批通過衆包反饋對科學任務表現進行排名的平臺之一，其設計避免了分數操縱等問題。 用戶可免費使用該平臺提問，系統隨機提供兩個模型的答案並邀請投票，但僅認證用戶的投票計入排行榜。平臺通過Semantic Scholar提供參考文獻，以增強答案的參考性。
悉尼大學的研究人員認爲，SciArena有助於研究者跟進前沿文獻，並推動AI模型創新，但其可持續性依賴用戶參與度。最後，研究者提醒，大型語言模型的回答可能存在與文獻衝突、術語誤解或準確性不足的問題，其生成內容不能替代原文閱讀研究論文。
《科學通訊》網站（www.sciencenews.org）
當森林開始“搬家”：氣候危機下的自然遷徙
在科幻與奇幻作品中，移動的樹木並不罕見。《指環王》中的“樹人”軍團能行軍作戰，《銀河護衛隊》的樹形外星人格魯特可以飛翔，而《哈利·波特》的打人柳則會攻擊靠近者。相比之下，現實中的樹木看似靜止，但它們其實也在以極其緩慢的方式移動。
樹木通過向光性調整生長方向，使枝葉儘可能多地吸收陽光。根系則會向水源延伸，有時甚至侵入地下管道或居民馬桶。雖然單棵樹無法遠行，但整片森林會隨着環境變化逐漸遷移。歷史上，森林曾因冰河期氣候變冷而向南遷徙，速度約爲每年100至500米。
然而，如今人類活動導致的氣候變化速度遠超森林的自然適應能力。海平面上升威脅紅樹林，氣溫升高影響加拿大白雲杉的生長，而美國西南部的乾旱則危害松果鬆的生存。面對這些挑戰，科學家開始介入，幫助樹木遷移。
例如，在美國明尼蘇達州，密西西比河岸的森林正遭受洪水和入侵甲蟲的破壞。研究人員計劃用更適應當前氣候的三角葉楊和柳樹替代瀕危的銀楓等樹種。美國林務局等機構還編寫了指導手冊，幫助森林管理者應對氣候變化，並與當地原住民社區合作，確保森林遷移符合生態和社區需求。
儘管人類在協助森林適應，但目標並非徹底改變森林結構，而是維持其生態功能，因爲許多社區仍依賴這些樹木。森林的遷移雖緩慢，但在氣候變化時代，人類的干預或許能幫助它們找到新的生存之路。
《賽特科技日報》網站（https://scitechdaily.com）
1、減肥可能弊大於利？醫生警告：盲目減肥或危害健康
越來越多的醫學專家認爲，傳統減肥理念過度關注體重數字，而忽視了健康的核心要素——生活習慣、心理狀態和關愛。研究表明，大多數人難以長期維持減重效果，而過度追求瘦身可能引發社會偏見、心理壓力，甚至飲食失調。專家呼籲，醫療重點應從體重轉向循證醫學和個性化健康管理。
《英國醫學雜誌》（The BMJ）近期刊文指出，單純強調減重可能適得其反。儘管體重下降常被視爲健康改善的標誌，但這一觀點可能過於片面。專家分析，僅靠生活方式調整（如節食和運動），大多數人難以實現長期減重，同時可能加劇“體重污名化”問題。他們強調，健康飲食和運動固然重要，但體重本身並不能全面反映健康狀況，醫療應更關注個體化的健康目標。
長期以來，“少吃多動”被視爲應對肥胖的標準方案，但最新研究顯示，這類方法很少帶來持久效果，且未能顯著降低心血管疾病或早逝風險。專家建議，醫療模式應從“減重”轉向“健康促進”，以更人性化的方式支持患者，減少社會偏見帶來的負面影響。
此外，過度強調減重可能強化社會對體重的偏見，進而影響心理健康，甚至導致飲食紊亂或體重反彈。近年來，“健康與任何體型共存”（HAES）等新理念受到關注，其倡導不以減重爲目標的健康管理，並已展現出積極效果。儘管仍需更多臨牀驗證，但這些方法爲醫療實踐提供了新思路。
專家總結，醫生應客觀告知減重干預的利弊，降低飲食失調風險，同時提供不以體重爲評判標準的醫療方案。健康飲食和運動的建議仍然重要，但核心在於尊重患者需求，平衡健康收益與潛在風險，真正實現以患者爲中心的醫療關懷。
2、冷能革命：科學家推出低成本碳捕獲新方法
美國佐治亞理工學院的研究團隊開發了一種更經濟、高效的直接空氣捕獲（DAC）技術，利用液化天然氣（LNG）再氣化過程中的冷能，結合多孔吸附材料，大幅降低二氧化碳捕獲成本。該研究成果最近發表於《能源與環境科學》（Energy & Environmental Science）。
目前，DAC技術因高能耗和高成本難以推廣。傳統方法依賴胺類材料，需化學吸附二氧化碳，但效率有限，且易降解。佐治亞理工學院與美國橡樹嶺國家實驗室及韓國全北國立大學、全南國立大學合作，提出了一種新方案：利用LNG再氣化時釋放的低溫（約-78°C）冷卻空氣，使空氣中的水蒸氣凝結，再通過物理吸附劑（如沸石13X和CALF-20）高效捕獲CO₂。
物理吸附劑比胺類材料更耐用，且在低溫下吸附能力提升3倍，同時能耗更低。研究顯示，該方法可將每噸CO₂的捕獲成本降至約70美元，遠低於當前的200美元以上。此外，LNG基礎設施廣泛分佈於沿海地區，使該技術能在溫帶甚至潮溼環境中應用，突破傳統DAC的地理限制。
團隊預測，若充分利用LNG冷能，到2050年，全球每年可捕獲超1億噸CO₂。這一技術不僅降低成本，還拓寬了適用材料範圍，許多原本不適用於常溫DAC的吸附劑在低溫條件下表現優異。（劉春）