Revealing

• CDC ने पिछले साल अमेरिका में प्रसारित 1,000 खसरे के वायरसों के पहले बड़े जेनेटिक डेटा सेट को पोस्ट किया है, और यह आकलन करने के लिए कि क्या उन्मूलन स्थिति (elimination status) खो गई है, जल्द ही और डेटा आने की उम्मीद है। • 2025 में, 44 राज्यों में खसरे के 2,285 मामले सामने आए—जो 30 से अधिक वर्षों में सबसे खराब स्थिति है—जबकि टीकाकरण दरों में गिरावट के बीच 2026 में मार्च के अंत तक 1,575 मामले देखे गए हैं। • डेटा जारी करने में देरी सामूहिक छंटनी और इस्तीफों के कारण हुई; शोधकर्ताओं ने Trump प्रशासन द्वारा बजट में कटौती और प्रकोप के प्रति धीमी प्रतिक्रिया की आलोचना की है।

• Washington University in St. Louis के इंजीनियरों ने पाया कि कोशिकाएं "depth mechano-sensing" नामक प्रक्रिया के माध्यम से उन सतहों से बहुत आगे तक महसूस कर सकती हैं जिन्हें वे छूती हैं, जिसमें सामान्य epithelial cells के समूह आसपास के collagen fibers को खींचकर 100 माइक्रोन तक की दूरी की परतों का पता लगा सकते हैं। • व्यक्तिगत कैंसर कोशिकाएं लगभग 10 माइक्रोन आगे तक जांच कर सकती हैं, जबकि मिलकर काम करने वाले सामान्य कोशिका समूह 10 गुना अधिक दूरी तक महसूस कर सकते हैं, जिससे कोशिकाओं को यह तय करने में मदद मिलती है कि उन्हें कहाँ जाना है और यह कैंसर कोशिकाओं के व्यवहार के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। • PNAS में प्रकाशित ये निष्कर्ष, कैंसर को फैलने से रोकने के लिए नए लक्ष्यों का खुलासा कर सकते हैं और इस समझ को आगे बढ़ा सकते हैं कि कैंसर कोशिकाएं शरीर में कैसे चलती हैं।

• Tommy Thompson ने एक ऐतिहासिक जहाज के मलबे से मिले 500 लापता सिक्कों का स्थान बताने से इनकार कर दिया था। • एक अमेरिकी खजाना खोजने वाला व्यक्ति, जिसे लापता सोने के सिक्कों का स्थान बताने से इनकार करने के बाद 10 साल तक जेल में रखा गया था, अब रिहा कर दिया गया है, और ऐसा लगता है कि अधिकारियों को अब तक यह पता नहीं चल पाया कि वह सोना कहाँ है। • हालिया रिकॉर्ड और रिपोर्टों के अनुसार, Tommy Thompson – एक प्रसिद्ध साल्वेजर जिन्होंने 1998 में South Carolina के पास लंबे समय से खोए हुए, तथाकथित 'Ship of Gold' को खोजा था – को 4 मार्च को संघीय जेल से रिहा कर दिया गया।

Texas A&M University के शोधकर्ताओं ने एक ऐसा AI बेंचमार्क टेस्ट विकसित किया है जिसे वे अब तक का सबसे चुनौतीपूर्ण बता रहे हैं, और इसके परिणाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमताओं के बारे में पिछली उम्मीदों के विपरीत हैं। • इस व्यापक अध्ययन में वैज्ञानिकों की एक बड़ी टीम ने जांच की कि जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, वे अत्यधिक कठिन मूल्यांकनों पर कैसा प्रदर्शन करते हैं। • निष्कर्ष बताते हैं कि वर्तमान AI सिस्टम इस कठोर मूल्यांकन ढांचे पर अप्रत्याशित प्रदर्शन स्तर हासिल कर रहे हैं, जो उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल की वास्तविक क्षमताओं और सीमाओं के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं।

• Texas A&M University के वैज्ञानिकों ने 50 से अधिक सहयोगियों के साथ मिलकर अब तक का सबसे चुनौतीपूर्ण AI टेस्ट बनाया है, ताकि जटिल रीजनिंग कार्यों पर उन्नत लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन किया जा सके। • शुरुआती परिणामों से पता चला कि शीर्ष AI सिस्टम भी इसमें काफी संघर्ष कर रहे हैं, जो सरल बेंचमार्क में सफल होने के बावजूद वर्तमान क्षमताओं में मौजूद कमियों को उजागर करता है। • एक पीयर-रिव्यू पेपर में विस्तृत यह बेंचमार्क AI सुरक्षा और मजबूती (robustness) अनुसंधान की सीमाओं को आगे बढ़ाता है।