贫困问题的一个潜在解决方案是：直接给穷人现金。越来越多的研究表明，现金转移支付能使贫困家庭受益。加州圣克鲁兹经济学家 Jonathan Robinson 的团队在美国国际开发署（USAID）的支持下分别在利比里亚和马拉维选择了 150 个村庄，向每户家庭提供一笔一次性的现金（250 美元或 500 美元、750 美元），在每个国家再选择 150 个对照村庄，不提供现金。在之后的两年时间里，研究人员每月实地调查和电话调查了数百名女性。结果显示，贫困家庭通常会很快花光钱，但这笔钱通常花在改善粮食安全等方面的投资上。在两年后，实验组家庭的粮食安全状况仍然高于对照组家庭，显示现金给贫困家庭带来了至少两年的益处。研究人员本想要长期追踪这 600 个村庄，但所有资金都来自 USAID，而 USAID 在 2025 年初被特朗普政府/马斯克的政府效率部解散了，研究没法继续下去了。

耶鲁、普林斯顿等大学的研究人员在《Nature Machine Intelligence》上报告，他们研发的 Tribar 机器人从 5.7 米高处坠落后能正常工作。这一工程学和机器人领域的双重突破，有望推动适用于行星表面、灾区等危险偏远环境的机器人开发。Tribar 属于张拉整体机器人。这类机器人最早源于建筑学家 Richard Buckminster Fuller 提出的“张拉整体”结构概念，即通过连续的张力元件与间断的压力元件共同维持结构稳定。这一概念应用于机器人领域后，其主体由弹性缆绳网络与刚性杆件构成，结构柔韧轻便，能够像弹簧一样吸收较大的外部载荷，即使受到撞击也不会轻易损坏。Tribar 是一款专为兼顾抗冲击与自主控制而设计的三杆张拉整体机器人。它配备了可拉伸的传感器“肌腱”以及机载运动传感器，能够实时估算自身的形态与方向。Tribar 从一座桥上坠落5.7 米至沥青路面后依然继续前进。这是目前张拉整体机器人坠落高度的最高纪录。

科学家以及爱狗人士早已知晓，狗在解读人类的笑声、皱眉和泪水方面表现出色。然而这种能力背后的生物学机制此前在很大程度上一直未被深入研究。科学家对狗在观察各种人类表情图像时的脑部活动进行了研究。脑部扫描结果显示，狗在一个独特的脑区处理笑容，并且首次提供了证据，表明狗能够区分负面面部表情，包括愤怒、悲伤和恐惧。研究人员首先聚焦于幸福感这一概念。他们在对 8 只狗进行扫描的同时，向其展示陌生人的面部图像，这些人脸的表情或是愉悦或是中立。结果显示，快乐的表情会点亮狗脑中颞叶皮层和尾状核区域——这两个区域分别与较高的认知处理和奖赏处理功能有关。随后团队探究了相同的大脑区域是否会对其他情绪做出反应。他们向 12 只狗展示了表现出快乐、愤怒、恐惧和悲伤情绪的人的图像，并使用机器学习技术分析了这些狗的大脑活动。结果发现，这些狗对这些负面情绪的反应并不一致；颞叶皮层-尾状核网络仅对快乐情绪做出独特反应，这使得研究人员能够轻松区分大脑对微笑与上述三种负面表情的反应。但研究团队发现，犬类的大脑并非只是在将世界划分为善与恶两类。一项全脑分析揭示了截然不同的活动模式，这些模式将恐惧与愤怒和悲伤区分开来，由此首次提供了犬类能够辨别特定负面面部表情的证据。

根据发表在《中国科学：地球科学》上的一项研究，中国研究团队对新疆天山北麓白杨河墓地出土的青铜时代晚期至唐代的人骨与动物骨骼进行了碳、氮稳定同位素分析，并结合放射性碳十四测年，首次系统重建了该地区长达4000年的人群饮食演变历史。结果显示，尽管各地生态环境与社会文化存在差异，但整个欧亚草原中-东部人群的饮食结构呈现出显著的同步演变趋势：青铜时代（距今 5000–3000 年），各地普遍以C3类食物（小麦、大麦及家畜肉奶制品）为主；早期铁器时代至汉代（距今3000–2000年），C4作物（主要是黍）消费量大幅增加，动物蛋白摄入也明显增强；汉唐时期（距今2000–1000年），黍的消费显著减少，饮食结构回归以C3作物为主导。研究还揭示了饮食转变中的区域与社会差异：早期铁器时代至汉代（距今3000–2000年），米努辛斯克盆地、中亚东南部及天山北麓为C4作物高强度利用区，黍已成为多数人群主食；哈萨克斯坦中部、阿尔泰山及蒙古中部则为C4作物有限利用区，黍消费多限于精英阶层，具有社会地位象征功能。白杨河墓地数据显示，随葬品丰富或随葬金器者δ¹⁵N值普遍较高，但也存在例外，表明社会地位与动物蛋白饮食之间存在相关但非绝对对应的关联。研究团队综合古气候与考古学证据提出，青铜时代至早期铁器时代–汉代的饮食结构转变，很可能得益于暖湿气候环境下牧业群体跨区域交流的增强；而汉代至晋唐时期的饮食转型，则可能受气候冷干化趋势与谷物加工技术发展的共同影响。该研究为理解欧亚草原人地关系演化及大规模饮食转型的驱动机制提供了关键实证依据。