大型語言模型之間的競爭日益激烈，各家公司不斷推出更新更強的版本。OpenAI，作為這一領域的先驅之一，最近發佈了 o3-pro，聲稱這是其迄今為止最強大的研究版本。其前身 o3 於去年推出。

推理模型的不同之處
AI 推理模型與傳統模型相反，因為它們通過逐步解決問題來運作。這使得它們在物理、數學和編程等學科上更具可靠性。

o3-pro 從 6 月 10 日起向 ChatGPT Pro 和 Team 用戶提供，作為 o1-pro 模型的替代品。OpenAI 還表示，企業和教育用戶將在發佈週後獲得該模型的訪問權限。

o3-pro 的使用成本為每百萬個輸入標記 $20 / 約 HK$ 156，每百萬個輸出標記 $80 / 約 HK$ 624。輸入標記是用戶提供給模型的單詞，而輸出標記是模型生成的響應單詞。

評估結果
OpenAI 在變更日誌中指出：“在專家評估中，評審者在每個測試類別中一致偏好 o3-pro，尤其是在科學、教育、編程、商業和寫作幫助等關鍵領域。”評審者還一致認為 o3-pro 在清晰度、全面性、遵循指示和準確性方面的評分更高。

根據 OpenAI 的說法，o3-pro 擁有更好的工具，可以分析文件、搜索網絡，並在利用記憶後個性化響應。不過，該模型的響應時間比 o1-pro 更長。

此外，用戶無法與 o3-pro 進行臨時聊天，OpenAI 將此標記為「技術問題」。與其他 OpenAI 模型相比，該模型也無法生成圖像。

積極的一面是，o3-pro 在 OpenAI 的內部測試中在流行的 AI 基準測試中取得了令人印象深刻的分數。o3-pro 在 AIME 2024 中以 93% 的分數超過了谷歌的頂尖模型 Gemini 2.5 Pro，並在 GPQA Diamond 測試中以 84% 的分數超越了 Anthropic 的 Claude 4 Opus，該測試涉及博士級科學知識。

CEO 的看法
OpenAI 的 CEO Sam Altman 在 X 平台上宣布了 o3-pro 模型的發佈，表達了他的喜悅。

“o3-pro 現在已經向所有 ChatGPT Pro 用戶和 API 推出。它真的很智能！我第一次看到相對於 o3 的勝率時都不敢相信，”他表示。

然而，Altman 也透露，原定於本月發佈的備受期待的開放權重模型將需要更多時間。

“我們將花更多時間來處理我們的開放權重模型，預計會在夏季晚些時候推出，而不是 6 月。我们的研究團隊做了一些意想不到且相當驚人的事情，我們認為這將非常值得等待，但需要更長的時間，”Altman 在星期三的 X 上發文表示。

激烈的競爭
正如之前提到的，大型語言模型的競爭並未顯示出減弱的跡象。谷歌在 5 月底發佈了其視頻模型 Veo 3，而 Claude 最近將其兩個最強大的功能——研究和整合——提供給 Claude Pro 訂閱用戶。

儘管這些更新聽起來令人興奮，但在這一系列華麗發佈背後，仍然存在一個更深層的問題——這些突破中有多少能夠真正經得起時間的考驗？

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在早期的三疊紀時期，地球經歷了極端的高溫，導致大片土地變得不適宜居住。

新的研究顯示，某些古代爬行類動物成功地在嚴酷的環境中生存並遷徙，儘管在大規模滅絕後的極端條件下也不例外。

伯明翰大學和布里斯托大學的研究人員發現，這些古代爬行類動物是恐龍和鱷魚的祖先。

出乎意料的是，它們遷徙了驚人的 1 萬英里，定居於新的生態系統中。

伯明翰大學的對應作者約瑟夫·弗拉納里-薩瑟蘭博士表示：「我們的結果表明，這些爬行類動物對於潘基亞熱帶死區的極端氣候具有更強的耐受力，能夠忍受這些地獄般的條件，抵達世界的另一端。它們在惡劣熱帶環境中生存的能力，可能賦予了它們在三疊紀世界中繁榮的優勢。」

關於 2.52 億年前的滅絕事件，結束了二疊紀的時候，造成了生命的災難性損失，超過一半的陸生動物和 81% 的海洋物種滅絕。

這場災難的後果使世界受到重創，熱帶地區因其極端高溫而被視為一個不適宜居住的「死區」。

從這場混亂中出現的生物是古鱷形類，這些祖先爬行類動物的體型普遍小於它們著名的恐龍後代。

長期以來，人們認為這些堅韌的生存者被限制在某些地區，無法突破炎熱的熱帶屏障。然而，化石記錄中的空白，加上持續的疑問，暗示了不同的故事。

研究團隊創建了一種新的建模技術，利用地形重建和進化樹來理解這些爬行類動物如何在古代世界中移動。

這種建模技術稱為 TARDIS，代表「時間空間導向的地形和路徑」。

弗拉納里-薩瑟蘭博士表示：「化石記錄中的空白越來越多地告訴我們關於這些爬行類動物未被看到的情況。利用我們的建模系統，我們能夠描繪出在這些空白中古鱷形類的情況及其如何在古代世界中擴散。」

新的發現顯示，古鱷形類的耐受力超出了科學家的預期。

這些古代爬行類動物在熱帶「死區」中忍受了「地獄般的條件」，遷徙了令人難以置信的 1 萬英里，抵達新的生態系統，這一壯舉曾被認為是不可能的。

古鱷形類在結束二疊紀的滅絕後，在三疊紀時期繁榮發展。

三疊紀時期標誌著「爬行類動物的時代」，這是一個地球生物恢復和顯著進化變化的關鍵時期。

這種在惡劣熱帶環境中生存和繁榮的卓越能力，可能為它們在三疊紀時期的主導地位提供了關鍵優勢，導致恐龍在晚三疊紀的地球生態系統中出現和演化。

化石證據顯示，第一批恐龍，即小型雙足生物，出現在約 2.4 億年前。

布里斯托大學的資深作者邁克爾·本頓教授表示：「生命的演化在某些時期受到環境的控制。」

他指出：「但將我們對古代地形的有限和不確定知識與對滅絕生物的生態知識結合起來是困難的。然而，通過將化石與重建的古代世界地圖相結合，並在進化樹的背景下，我們提供了一種克服這些挑戰的方法。」

這些發現已發表在《Nature Ecology and Evolution》期刊上。

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Meta 首席執行官 Mark Zuckerberg 現在親自掌控一項大膽而神秘的任務：開發一種超智能 AI，該 AI 能超越人類的能力。

根據 Bloomberg 的報導，Zuckerberg 正在組建一支精選團隊，以追求這一雄心勃勃的願景，這表明他對 Meta 最近的 AI 進展感到越來越不滿。

據悉，他在加利福尼亞州的 Lake Tahoe 和 Palo Alto 的私人住所舉辦了一系列與頂尖 AI 專家的深入會議。雖然 Meta 拒絕評論，但消息來源表示，首席執行官的參與標誌著 Meta 在與 OpenAI 等領先企業競爭方面進入了一個新階段。

Meta 已經將 AI 嵌入到許多產品中，包括 Facebook、WhatsApp、Instagram、Ray-Ban 智能眼鏡和聊天機器人助手。然而，這些工具在與 OpenAI、Microsoft 和 Google 的突破相比時，表現不佳。Meta 最近的大型語言模型 Llama 4 據報導令 Zuckerberg 對其緩慢的發展感到失望。

這種挫敗感促使首席執行官組建了一個約 50 人的新內部團隊，該團隊位於 Menlo Park 總部，靠近他自己的辦公室。其目標是加速 AI 工作並直接監督進展。Bloomberg 的消息來源表示，這一決定是出於 Zuckerberg 對 Meta 當前 AI 發展路徑的不滿。

這項任務簡單卻不容易：開發一種能實現「超智能」的系統，這個術語通常用來描述超越人類大腦能力的 AI。在此之前，Meta 必須首先實現人工通用智能（AGI）——一種能執行任何人類智力任務的模型。

Meta 計劃通過其龐大的廣告帝國為該計劃提供資金，儘管尚不清楚它將如何與 Meta 當前的 AI 部門互動。一個重要的拼圖似乎是 Scale AI，這家由 28 歲的 Alexandr Wang 創立的數據標記初創公司。《紐約時報》確認 Wang 現在參與超智能項目，Meta 正考慮向他的公司投資數十億美元。

據悉，自 OpenAI 發佈 ChatGPT 並迅速崛起以來，Zuckerberg 對 AI 的關注不斷增加。雖然 Meta 將 Llama 開放源代碼以期成為「AI 的 Android」，但這一策略尚未實現 Zuckerberg 期望的影響。

AI 競賽迅速成為科技史上最具競爭性的領域之一。Meta 現在不僅要與 OpenAI 和 Google 背後的 Alphabet 競爭，還要與像 Anthropic、Elon Musk 的 xAI 和 Apple 等初創企業競爭，後者最近宣布將進入 AI 領域。

對於 Zuckerberg 來說，AI 軍備競賽不僅僅關乎創新——這是生死攸關的。如果 Meta 無法在 AI 領域領先，其核心業務的未來可能面臨風險。Google 擔心 AI 可能會消除對傳統搜索的需求。Apple 意識到，如果 AI 完全取代應用程序，其 iPhone 生態系統可能會失去相關性。Meta 將 AI 視為一個威脅和機會。

儘管 OpenAI 目前主導該領域，但它面臨激烈的競爭。Meta 希望通過免費提供 Llama，吸引開發者和研究人員，使其模型成為全球 AI 生態系統的基礎。

然而，AI 研究社區對於世界距離實現 AGI 乃至超智能的真實距離仍存在廣泛分歧。一些專家表示，這只是幾年之內的事情，而另一些則認為沒有明確的路線圖。

儘管存在不確定性，Zuckerberg 似乎決心引領 Meta 進入一個不僅僅是 AI 競賽參與者的未來，而是一個主導力量。

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美國空軍最近透露了其新型核武巡航導彈 AGM-181A Long-Range Standoff (LRSO) 的相關資訊。這款由 Raytheon 製造的先進導彈被設計為美國戰略防禦的重要組成部分。

AGM-181A LRSO 將具備潛在的隱形能力、抵抗電子攻擊的韌性，以及精確導航功能，以幫助其在危險情況下生存。根據 The War Zone 的報導，這款導彈的首個渲染圖展示了它可能成為美國核三位一體空中力量的基石。

LRSO 將取代自冷戰以來服役的老舊 AGM-86B Air-Launched Cruise Missile (ALCM)，為美國提供一種低可觀察性、亞音速的武器，能夠從遠程發射，穿透先進的空中防禦系統，並在爭奪激烈的環境中打擊高價值目標。該導彈將配備 W80-4 熱核彈頭，具備現代化的威力、安全性和保護特性。

儘管具體細節仍然保密，但該導彈据信將擁有下一代機身和推進系統，優化以減少雷達和紅外線信號。LRSO 的排放控制將相當嚴格，預計能在無法使用 GPS 的環境中以及電子戰密集的情況下運行。導彈的導航系統可能內建自主威脅避讓和自適應目標鎖定功能，能夠在實時中動態導航。

LRSO 的開發並不是孤立進行的，而是作為一個更大整合打擊架構的一部分。這一架構包括新型隱形轟炸機 B-21 Raider 和升級版 B-52 Stratofortress，後者將攜帶 LRSO。這些平台將與基於太空的傳感器、指揮和控制系統，以及可能的機密護航飛機協同運作，形成一個為現代威懾和滲透任務設計的網絡化打擊包。

LRSO 的出現正值美國重新調整核武姿態，以應對俄羅斯和中國戰略能力的快速發展。該巡航導彈的遠程發射能力提供了靈活的威懾選擇，特別是在信號傳遞、升級控制和降級方面至關重要。

與洲際彈道導彈不同，搭載遠程武器的轟炸機可以前進部署、保持待命，或在任務中途召回，這些都是在危機期間防止誤判的關鍵工具。LRSO 的飛行測試已在高度保密下展開，儘管公開數據仍然稀少，但發展進展似乎穩步推進。

預計該導彈將在本十年後半段進入作戰服務，但其未來可能取決於即將到來的國防預算優先事項。成本問題仍然是一個關注點。根據五角大樓 2022 年的採購估算，該計劃預計將花費 160 億美元以生產 1,020 枚導彈，並額外撥出 70 億美元用於 30 年的生命週期支持。

目前單枚導彈的成本約為 1,400 萬美元 / 約 HK$ 109,200,000。早期計劃開發常規變體似乎已經被擱置，AGM-158 JASSM 系列將繼續執行非核打擊任務。隨著老舊的 ALCM 接近退役，且目前沒有其他核巡航導彈在服役，AGM-181A LRSO 將在美國威懾戰略中填補一個關鍵空白。這款導彈不僅是一種武器，更是美國在大國競爭時代中持續堅定立場的象徵。

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密西根州的研究團隊正在探索如何將二氧化碳轉化為可用於水泥生產的金屬草酸鹽，這一創新方法由密西根大學的化學家 Charles McCrory 領導。這項研究顯示，二氧化碳作為廢物，可以被轉化為有價值的建築材料。

該研究源於 McCrory 在美國能源部資助的碳循環閉合中心（4C）工作的成果。4C 的目標是將捕獲的二氧化碳轉化為有價值的燃料和工業材料。

水泥的生產是這項研究的一個重要焦點。最常用的波特蘭水泥是由石灰石和富含鈣的礦物製成，生產過程能耗巨大，並對全球碳排放造成重大影響。他們的解決方案涉及金屬草酸鹽，這些簡單的鹽類可以作為水泥的前驅體。早期研究已顯示，鉛可作為催化劑，將二氧化碳轉化為金屬草酸鹽，但這一過程需要大量的鉛，從而引發環境和健康問題。

研究的共同作者 Jesús Velázquez 表示，金屬草酸鹽代表了一個尚待開發的前沿，能作為替代水泥材料、合成前驅體，甚至是二氧化碳儲存解決方案。4C 團隊利用專門設計的聚合物來控制鉛催化劑周圍的環境，將所需的鉛量降低至微量，達到每十億分之一的水平，這與許多商業碳基材料中自然存在的雜質相似。

另一位共同作者 Anastassia Alexandrova 指出，催化劑通常是偶然發現的，成功的工業配方往往非常複雜。在這項研究中，微量鉛雜質實際上成為了一種催化劑，這為催化劑發現提供了未來的潛在機會。

這一過程使用一組電極進行操作。在一個電極上，二氧化碳轉化為溶液中的草酸根離子；而在另一個金屬電極上，釋放的離子與草酸根結合形成固體金屬草酸鹽，這些固體可用作更清潔水泥生產的前驅體。McCrory 表示，轉化後的固體金屬草酸鹽在正常條件下保持穩定，不會重新轉化為二氧化碳。

目前，二氧化碳的電解過程已經在大規模開發中，下一步的挑戰是如何擴大生產固體金屬草酸鹽的步驟。McCrory 認為，這是一個可擴展的過程，並指出降低鉛催化劑的用量是為了解決大規模使用鉛所帶來的環境問題。

該研究結果已發表在《先進能源材料》期刊上。

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隨著美中科技戰的加劇，兩國正在競相確保在關鍵技術方面的獨立性。面對華盛頓對先進芯片工具的限制，北京正加快努力，打破對西方軟件的依賴。

中國科學院（CAS）最近推出了一個自主研發的 AI 驅動芯片設計平台，名為 QiMeng，意為「啟示」。該系統由國家集成電路產業發展推進中心、智能軟件研究中心及中國科學院大學共同開發，旨在加速半導體開發，並減少對人類程序員的依賴。

QiMeng 利用大型語言模型來自動化複雜的芯片設計任務。開發團隊已將該系統開源於 GitHub，並在最近的研究論文中發佈了詳細的技術文檔。團隊表示，使用 QiMeng 生成一個自動駕駛芯片的時間從人類工程師的幾週縮短至幾天。

QiMeng 的設計由三個功能層組成。最底層是特定領域的處理器芯片模型，其上是一個處理硬件和軟件的設計代理，最上層則包含各種芯片設計應用程序。這些組件共同支持自動化前端設計、硬件描述語言生成、操作系統配置和編譯器工具鏈創建。研究論文指出，未來的版本將增強系統的自我演進能力。

通過該平台，研究人員已經構建了兩款處理器：QiMeng-CPU-v1，與 Intel 的 486 芯片相當；以及 QiMeng-CPU-v2，與 Arm 的 Cortex A53 相符。

QiMeng 的推出正值美國對主要電子設計自動化（EDA）軟件供應商施加壓力，要求其停止向中國公司銷售。根據《南華早報》引用的摩根士丹利報告，像 Synopsys、Cadence 和 Siemens EDA 等公司在去年共同佔據了中國 EDA 市場的 82%，但近期受到美國商務部的新出口限制。

QiMeng 是一個直接取代對這些西方公司依賴的嘗試。中國科學院團隊在論文中表示：「目標是提高效率、降低成本，並縮短與手動方法相比的開發周期。」該系統還旨在快速定制特定領域的芯片架構和軟件堆棧。

隨著人工智能的進步對更強大芯片的需求增加，中國在本地設計和製造芯片的能力變得至關重要。儘管該國在先進芯片製造方面仍落後於台灣半導體製造公司，但像 QiMeng 這樣的努力旨在縮小設計能力的差距。

開發者承認仍面臨挑戰，指出「受限的製造技術、有限的資源和多樣化的生態系統」是當前的障礙。儘管如此，他們仍希望 QiMeng 能在長期內幫助自動化整個芯片設計和驗證過程。

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研究人員最近研發出一種鋰空氣電池，可能在能量密度上與汽油相媲美，並提供高達當前鋰離子電池四倍的容量。若能實現大規模生產，這項突破有望改變電動車和電網儲能等多個領域。

這項前沿技術由伊利諾伊理工學院和阿貢國家實驗室的科學家主導，成功實現了一種四電子化學反應，這在室溫下的鋰空氣電池中是前所未有的。

大幅突破電子限制
大多數鋰基電池只能利用一或兩個電子反應，限制了它們的能量儲存能力。傳統的鋰空氣電池通常生成鋰超氧化物（LiO₂）或鋰過氧化物（Li₂O₂），這些都限制了能量輸出。然而，新的電池設計打破了這一限制，使鋰氧化物（Li₂O）的形成和分解成為可能，這一反應路徑能儲存更多能量。

新型鋰空氣電池的結構包括鋰金屬陽極、基於空氣的陰極和固態陶瓷聚合物電解質（CPE）。在放電和充電過程中，鋰離子（Li+）在陽極和陰極之間移動。

安全且穩定
這一突破的核心在於開發了一種嵌入鋰豐富納米顆粒的固態電解質。這種複合電解質使用陶瓷-聚乙烯氧化物聚合物矩陣製成，取代了傳統電池設計中的易燃液體電解質。新型固態配置消除了泄漏或燃燒的風險，不僅提高了安全性，還穩定了電池的電化學過程，這對於支持更高能量反應至關重要。

在這一化學反應中，三鉬磷化物（Mo₃P）作為強效催化劑，促進了關鍵的四電子轉移，同時確保反應在長期使用中保持穩定。根據研究人員的說法，該電池在室溫下能夠承受至少 1,000 次充放電循環而不會顯著退化，這是其實際應用的必要里程碑。

為了確認所需反應的確實發生，研究團隊在美國能源部的納米材料中心使用了低溫透射電子顯微鏡技術。他們的分析確認了鋰氧化物的可逆形成和分解，驗證了四電子反應的成功。

這款室溫鋰空氣電池不僅標誌著科學上的里程碑，還重新定義了電池技術的潛力。根據預測，其能量密度達到每公斤 1,200 瓦時，這使其成為目前已知的可充電電池技術中潛力最大的。

如果商業化，這一設計將大幅延長電動車的行駛範圍，並顯著減少電池的重量和體積。同時，它還能更高效且安全地儲存間歇性的可再生能源，如太陽能和風能，這對於可持續能源網絡至關重要。

這項工作得到美國能源部、國家科學基金會、凱克基金會及多個研究機構的強大資金支持，為新一代安全、高密度、室溫電池的發展奠定了基礎，這些電池有望為更清潔的電氣化世界提供動力。

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上個月，Waymo 在一系列涉及公用設施電線桿、鏈條圍欄及其他靜止物體的事故後，召回了超過 1,200 輛自動駕駛出租車。這些事件再次引發了人們對自駕車在現實環境中如何反應的擔憂，尤其是在需要迅速做出道德決策的情況下。

然而，香港科技大學（HKUST）的最新研究突破可能幫助自動駕駛車輛（AVs）以人類駕駛者的道德推理來應對交通情況。研究人員開發了一種認知編碼框架，模仿人類如何評估風險並做出社會意識的決策。這一創新有望顯著降低交通風險，同時提高脆弱道路使用者的安全性。

研究團隊由 HKUST 土木及環境工程系的楊海教授領導，旨在填補自動駕駛行為中的一個關鍵空白。當前的自動駕駛車輛通常以配對方式評估風險，即一次比較兩個行為者。這限制了它們在複雜的多行為者環境中（如交叉路口或學校區）導航的能力。

相比之下，人類駕駛者通常會優先考慮行人或騎自行車者的安全，即使這意味著延遲自己的行駛或在其他地方接受小風險。這種道德判斷被稱為「社會敏感性」，正是 HKUST 系統現在所模擬的。

為了進行模擬，該系統首先分析車輛周圍的每個道路使用者，如行人、騎自行車者、摩托車騎士和附近的車輛。它識別每個使用者的行為、速度和可預測性。例如，走近道路邊緣的孩子會立即被歸類為高風險。

接下來，車輛不僅僅是平等對待所有風險，而是根據脆弱性對其進行排序，為決策增添社會和道德的視角。這意味著即使在道路規則技術上允許其前進的情況下，自動駕駛車輛可能會選擇讓行或停止以保護行人。

最後，系統還考慮了前瞻性。它分析自動駕駛車輛的下一步行動，例如合併車道或急轉彎，可能對其他道路使用者的影響。如果可能會引發突然剎車或造成擁堵，系統則選擇更好的替代方案。

該框架在 2,000 個模擬交通場景中進行了測試。使用該系統的自動駕駛車輛將總體交通風險降低了 26.3%。行人和騎自行車者的風險暴露降低了 51.7%，而自動駕駛車輛本身的風險減少了 8.3%。更值得注意的是，這些增益並未以性能為代價，自動駕駛車輛的駕駛任務平均完成速度提高了 13.9%。

楊教授表示：「通過模仿人類整體風險處理和道德推理的能力，我們使自動駕駛車輛在道德模糊的情況下（如擁堵的交叉路口或學校附近）表現得更負責任。」

這一系統並不是一刀切的解決方案。楊教授強調，它可以根據不同地區的駕駛規範和法律結構進行調整。該系統旨在靈活適應，使其能夠與不同的監管環境和社會規範保持一致。

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美國的研究團隊設計了一種互動式人工胰臟系統，利用數位雙胞胎技術來控制 1 型糖尿病，並在早期試驗中顯示出可喜的結果。

這項名為 Adaptive Biobehavioral Control (ABC) 的新技術由維吉尼亞大學的科學家開發，顯著改善了血糖控制，能更好地適應用戶不斷變化的生理需求。

維吉尼亞大學糖尿病技術中心的主任及研究的主要作者 Boris Kovatchev 博士表示，這項技術每兩週便會優化人工胰臟中的自動胰島素輸送系統。此外，該系統還提供數位雙胞胎模擬，使用者可以安全地嘗試不同的血糖管理策略，然後再將變更應用於現實生活中。

Kovatchev 指出，「人工胰臟系統需要使用者進行調整，以適應個人不斷變化的胰島素需求。」

數位雙胞胎技術最早在 1960 年代的 NASA 阿波羅任務中使用，這些虛擬模型能夠複製現實世界的系統或過程，模擬其特徵、行為和性能。儘管這項技術已存在數十年，但這是首次將其與每位用戶的個性化雲端模型相連，為糖尿病患者提供了一種安全的方式來測試和理解不同調整如何影響他們的人工胰臟。

研究團隊進行的一項為期六個月的臨床研究發現，使用 ABC 技術的參與者在安全血糖範圍內的時間從 72% 提升至 77%，並將平均血糖 (A1c) 從 6.8% 降至 6.6%。

Kovatchev 表示，雖然自動胰島素輸送系統如人工胰臟已幫助使用者管理 1 型糖尿病，但這項新技術旨在解決兩個主要挑戰。第一個挑戰是改善白天的血糖控制，因為進食和運動等活動會導致頻繁的波動。第二個挑戰是克服大多數使用者在早期進展後所遇到的穩定期，通常穩定在 70% 至 75% 的時間範圍內，研究人員認為這一趨勢是由於適應系統功能的困難所致。

研究團隊指出，ABC 技術通過兩個主要策略來解決這些挑戰，包括使用數位雙胞胎，這些計算機模擬能夠複製每位用戶的代謝系統。該系統除了能根據用戶的生理和行為變化調整人工胰臟外，還提供一個互動模擬工具，讓用戶可以安全地測試不同的設置，例如調整夜間胰島素輸送率，然後再將其應用於實際設備。

Kovatchev 進一步強調，「人機協同適應對於像 1 型糖尿病這樣的情況至關重要，因為治療決策既由人工胰臟算法做出，也由使用者進行。」他在新聞稿中表示，「數位雙胞胎技術在促進這種協同適應方面非常有幫助。」

該研究已發表在同行評審的期刊 npj Digital Medicine 中。

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秦始皇是中國歷史上第一位統一國家的皇帝，他的統治始於公元前 221 年。在其統治期間，他不僅追求權力，還對長生不老的追求充滿著迷。他曾委託進行大規模的探險和煉金術實驗，希望找到傳說中的「長生不老藥」。一些學者認為，他最終因為服用了含汞的藥水而喪命，這些藥水本意是讓他獲得永生。

歷史上記錄了由煉金術士徐福領導的東行日本的探險，但新的證據表明，秦始皇可能還發起了一個類似的西行探險。這一說法引發了學術界對其真實性、意圖和時間的激烈爭論。

最近的國家媒體報導提到，青藏高原上新發現的懸崖刻石成為爭論的焦點。該遺址位於青海省的扎陵湖附近，是一個高海拔地區，位於黃河源頭，海拔超過 4,300 米，距離秦朝首都咸陽約 1,500 公里。

考古學家在 2020 年的調查中發現了一個用秦小篆刻寫的 37 字石刻。根據中國社會科學院的教授唐濤的說法，這段文字描述了秦始皇統治的第 26 年（即公元前 221 年）的一次皇家探險。唐濤將文本翻譯為：「在秦始皇第 26 年，皇帝派遣五位大師易，領導煉金術士，乘車前往昆侖山尋找長生不老藥。他們在第三個月的吉卯日到達此地，然後再前行約 150 里（約 75 公里）到達最終目的地。」

最初報導此事的《光明日報》將這一發現形容為秦朝最完整的石刻，可能會改寫對皇帝追求的歷史記錄。

然而，對於探險的時間和天氣，學者們提出了質疑。北京語言文化大學的劉宗迪教授告訴《南華早報》，「秦朝必須在皇帝的第 25 年的冬季或秋季之前出發。他們是否選擇在嚴酷的冬季展開這段旅程？他們是在尋找長生不老藥，還是走向死亡？」

對於石刻的真實性，也出現了偽造的指控。北京大學的歷史教授辛德勇表示，「如果按照解釋文本的說法來解讀這個刻石，我高度懷疑這是現代的偽造，代表了石刻偽造的新「高度」。」

在石刻的年代問題上也存在分歧。青海師範大學的地理學家侯光亮認為，這一遺址的年代應該是元朝，大約在 1280 年，而不是秦始皇的時代。

昆侖山，長期以來被視為與長生不老相關的神話地點，是這一謎團的核心。其真實位置仍然存在爭議，有些人將其置於新疆，另一些則認為在青海。

劉宗迪指出，「青海昆侖和新疆昆侖在真實性上已經展開了超過 2,000 年的文學爭論。昆侖遺物的製造和吉兆的虛報從未間斷。」而北京師範大學的前副教授施杰鵬對石刻的真實性則顯得更有信心，「我傾向於認為這塊石刻是真的，至少我看不出明顯的瑕疵。」

隨著爭論的加劇，專家們對這一刻石是否是失落的秦朝歷史的一部分，或是永恆神話的現代回聲，依然存在分歧。

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一項埋藏於236百萬年前的古老證據，顛覆了人類對進化歷史的認知。這一發現源自於一塊經過時間考驗的動物糞便化石，最初看似無甚特別，但內部卻隱藏著微小的遺骸，可能推遲了某些當今脆弱昆蟲的進化時間表。

這一發現出自於阿根廷塔蘭帕亞國家公園的一個公共廁所遺址，該地曾是草食性動物 dicynodonts 的聚集地。這些動物可能像現今某些動物一樣，使用共享的排便區域，這樣的行為可能有助於減少捕食風險或標定領土。

2011 年，來自阿根廷拉里奧哈省科學研究與技術轉移區域中心 (CRILAR) 的研究人員收集了這一富含化石的地區的糞便化石樣本，這些樣本在多年後才被檢查，並揭示了驚人的內容。研究團隊的發現令科學界震驚。

在其中一塊古代糞便中，團隊發現了微小的、類似於人類頭髮寬度的鱗片結構。儘管這些鱗片微小，但其進化意義重大。它們似乎是昆蟲的翅膀鱗片，屬於蝴蝶和蛾類，統稱為鱗翅目。

如果這一識別正確，這一發現可能代表了該類昆蟲已知的最古老證據。鱗翅目昆蟲以其鱗片翅膀和長而捲曲的吸食管（稱為喙）而聞名。這一新證據表明，這些昆蟲的出現可能早於開花植物，這對科學界的認知造成重大衝擊。

這些樣本的獨特性使研究團隊能夠命名一種新蝴蝶物種：Ampatiri eloisae。這一發現也標誌著已知最古老的六足昆蟲翅膀鱗片的出現，若確認無誤，將使鱗翅目的出現時間推遲約 3,500 萬年。

CRILAR 的古生物學家 Lucas Fiorelli 在接受《Science》雜誌訪問時表示：“我們在糞便化石中發現了微小的六足鱗片。這隻蝴蝶是已知的最古老，但它並不是第一隻蝴蝶。那種原始形態幾乎無法找到，就像發現人類和黑猩猩的共同祖先一樣。即便如此，Ampatiri 是我們接近這一起源的最佳證據。”

新的時間表也引發了更深層的進化問題。根據樣本的年齡，研究人員估計，鱗翅目的喙可能出現在 2 億 6,000 萬年至 2 億 4,400 萬年之間。今天，蝴蝶利用這一結構從花朵中吸取花蜜，但在那時，花朵尚未進化。

一種可能的解釋是，喙的發展發生在 2 億 5,200 萬年前的二疊紀-三疊紀滅絕事件之後。隨著非開花植物開始產生稱為授粉液滴的糖分分泌物，早期的鱗翅目昆蟲可能適應了以此為食。隨著開花植物的興起，這一特徵可能變得更加專門化。

這些研究結果已發表於《南美地球科學雜誌》。

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在日本富士山腳下，豐田汽車公司啟動了一項雄心勃勃的技術實驗，名為 Woven City，這是一個完全互聯、自給自足的原型城市。經過十多年的概念開發和五年的建設，這個佔地 175 英畝的地點旨在成為未來移動性、智能基礎設施和可持續生活的現實測試平台。

Woven City 是全球首個「機器人城市」，於 2020 年 CES 上宣布，預計將於 2025 年秋季啟動，這標誌著豐田從汽車製造商轉型為以移動性為重點的科技公司的關鍵里程碑。該實驗城市位於靜岡縣前東富士工廠的舊址，距離東京約 140 公里。

最初，Woven City 將接待 100 名居民，主要是豐田的工程師、員工及其家屬，預計在第一階段將增至 360 名，長期目標是 2,000 名居民。城市內有兩個主要居民群體：「發明者」，負責設計和測試新技術，以及「編織者」，與日常使用的系統互動並提供反饋。

該概念的核心是豐田的 e-Palette，一種最初為東京 2020 奧運會開發的自動駕駛電動車平台。這些車輛將成為 Woven City 的主要交通層，並由地下物流網絡支持自動化貨物配送。地面道路分為三個專用車道：一個供行人使用，一個供較慢的移動設備如滑板車和自行車使用，還有一個供自動駕駛車輛使用。

該項目的目標是在一個受控但功能完善的城市環境中測試自動駕駛系統。豐田董事長 Akio Toyoda 表示：「我們正在建設一個所有人、建築、車輛都通過傳感器和人工智能相互連接的城市。這是一個創建城市生活數字操作系統的獨特機會。」

Woven City 的基礎設施超越了移動性，整個城市系統旨在支持可持續性和韌性。能源將通過氫燃料電池網絡提供，並輔以太陽能板、水循環系統和先進的生態廢物管理系統。智能家居將結合機器人技術和人工智能來監控健康、管理能源和優化日常生活。

每個結構、街道和服務都已網絡化，實現全範圍數據收集和未來城市模型的模擬。這座城市既是一個模擬環境，也是功能性棲息地，使得智能基礎設施技術的直接現實測試成為可能。

Woven City 尚未對遊客開放，但豐田計劃在 2026 年允許公眾進入。長期策略是建立一個可複製的模型，能在不同地區進行擴展。隨著各國在氣候和安全壓力下努力應對城市規劃的未來，豐田的 Woven City 可能成為智能城市發展的模板，以及公私合營如何在實時中培育下一代技術的範例。

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來自中國的研究人員研發了一種先進的微型機器人，能夠利用磁場操控微小液滴。這款微型機器人由中國科學院和中國電力研究院的團隊共同開發，能夠引導液滴、在較低速度下合併液滴以進行化學反應，並在較高速度下將液滴分割成小塊。

得益於強大的磁鐵，這款機器人的移動速度是早期微型機器人的 20 倍，並能運輸近 1 毫升的液滴。研究的作者林桂表示：「我們的目標是創建一個更清潔、更快速的系統，避免殘留物，這在醫療診斷或處理反應性化學品等敏感任務中尤為重要。確保化學穩定性和高性能是我們的首要任務。」

這款新一代的磁性微型機器人專為精確處理微小液體任務而設計，尤其在醫療和工業環境中，許多過程都發生在更小的尺度上。在這些情況下，液體體積可能僅為毫升的幾分之一，微型機器人提供了高效的解決方案。

該機器人由釹磁顆粒、糖和一種化學穩定的聚合物組成。形狀成型後，糖被溶解，形成多孔結構以增加機器人的表面積。最後一步是進行等離子體處理，使機器人具有親水性，有效吸引和操控水及其他液體。

利用磁性顆粒使機器人能夠通過外部磁場進行控制。該機器人表現出更強的響應能力，並得益於強大的釹磁鐵，顯著超越了早期的微型機器人設計。設計的重點在於創造一個清潔、高效且高性能的系統，適用於醫療診斷或處理反應性化學品等精細應用。

該機器人的速度、精準度及以最小殘留操控液滴的能力，使其成為微尺度化學操作中的寶貴工具。林桂指出：「以往的磁性方法在驅動力不足的情況下，限制了液滴的大小和速度，磁性添加劑也常常會腐蝕或污染樣品。設計一款結合強磁性、化學抗性和快速運動的機器人需要創新的材料和工程技術。」

這款新型的磁性微型機器人能以驚人的速度和精確度操控液滴。在測試中，研究人員利用磁場引導機器人進入液滴，然後利用其經過等離子體處理的親水表面將其拖動到不同路徑。根據研究人員的說法，該機器人成功地在較低速度下合併液滴以觸發化學反應，並在較高速度下將液滴分割成更小的部分，顯示出在多種液體處理任務中的潛力。

憑藉其強大的磁性組件，這款微型機器人的移動速度可達到早期設計的 20 倍，並能運輸近 1 毫升的液滴，這對於微型機器人來說是一項令人印象深刻的能力。該機器人能在包括腐蝕性酸在內的惡劣化學環境中運行而不受損壞。

根據團隊的說法，速度、精確度和耐用性的結合提供了令人期待的應用前景。這款機器人能夠自動化實驗室環境中的小規模化學過程，提高效率和安全性。它還能在醫療環境中通過精確傳遞或操控體液來實現微創手術。

研究人員計劃繼續提升這款微型機器人的能力，以擴大其潛在應用範圍，並進一步將其整合進實際的科學和臨床工作流程中。林桂表示：「我們的目標是將其小型化以處理納升液滴，並探索與傳感器的集成，進行如靶向藥物傳遞或污染清理等任務。」

該團隊的研究細節已發表在《納米技術與精密工程》期刊上。

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研究人員最近揭示了一種新型排序機器，這可能促進對人類生命在最初幾周如何形成的理解。該系統由華盛頓大學與Brotman Baty Institute合作開發，使科學家能夠比以往更有效地分離這些細胞模型。

Gastruloids是源自幹細胞的模型，重現了早期胚胎發育的一個關鍵階段：懷孕第3周，此時身體的三個主要胚層開始形成。由於這一新模型避免了與真實胚胎相關的倫理問題，為不願或無法使用真實胚胎的科學家提供了一個更乾淨、更簡單的研究環境。

“研究人員可以在幾天內同時培養數百個大小一致的gastroloids，因此gastroloids易於操作和追蹤，用於各種實驗，”作者Ian Jan表示。

“然而，缺乏自動排序平台以分離單個gastroloids限制了對每個gastroloid差異的研究。”

精確的培養皿操作
為了生成gastroloids，科學家將人類多能幹細胞排列在實驗室培養皿上的定義圓形群落中。三到四天後，數百個微型gastroloids開始出現，每個都在靜靜地重現三周大胚胎的藍圖。

然而，處理如此大量的樣本成為一項挑戰。沒有自動系統，研究人員不得不手動識別、排序和研究每個gastroloid，這是一項繁瑣的任務，容易引入人為錯誤並限制實驗範圍。

為了解決這一問題，研究團隊開發了一個全自動排序平台，該平台包含顯微鏡、數字相機、滑動平台和操作微型浮筒的工具，這些浮筒是gastroloids生長的小平台。

“我經常使用的類比是，想像一個抓娃娃機，但裡面不是毛絨玩具，而是有細胞的微型浮筒，”Jan表示。

有了這個系統，研究人員現在可以在之前所需時間的一小部分內篩選數百個gastroloids，極大提高了發育研究的效率。

“缺乏自動排序平台以分離單個gastroloids限制了對每個gastroloid之間異質性的研究，而每個gastroloid由多個細胞組成，這些細胞都在經歷劇變，”Jan說。

推進遺傳疾病研究
自動化不僅節省了時間，還為科學家提供了一個難得的機會，深入研究人類生長的細微差異，研究通常在大規模研究中被忽視的分子特徵。

由於每個gastroloid可能略有不同，每個都成為進入遺傳漂移和表觀遺傳影響早期胚胎發育的護照。

根據Jan的說法，這項技術的另一種應用是使用gastroloids來模擬異常數量的染色體，稱為非整倍體。值得注意的是，具有不同比例非整倍體細胞的gastroloids揭示了一種自我修正機制，這為胚胎發育的堅韌性提供了見解。

這一新系統有望加速發育生物學、遺傳研究和再生醫學的發現，使分離和分析這些微妙差異變得更容易。

“探究單個gastroloids可以揭示內在變異，這可能反映人類胚胎發育的多樣性，”Jan表示。

該研究已發表在《APL Bioengineering》期刊上。

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全球最大的工業研究機構近日宣布計劃開發首個大型容錯量子電腦，預計在本世紀末實現實用且可擴展的量子計算。

科技公司 IBM（亦稱為 Big Blue）透露，其創新產品 Starling 將能在 200 個邏輯量子位上運行超過 1 億個量子閘。這項技術預計將在 2029 年於紐約州 Poughkeepsie 的新 IBM 量子數據中心建成，並將執行的操作數量是當前量子電腦的 20,000 倍。

Starling 將成為後續系統 IBM Quantum Blue Jay 的基礎，後者將擁有 2,000 個邏輯量子位，並能執行 10 億次操作。

IBM 在最近發佈的量子路線圖中概述了開發實用型容錯量子電腦的計劃。該公司表示，未來量子系統的完整計算狀態將需要的內存超過當前世界上最強大的超級計算機總和的 10 的 48 次方。

IBM 官員表示：「使用 Starling，使用者將能夠充分探索其量子狀態的複雜性，這超出了當前量子電腦所能訪問的有限特性。」

Starling 將成為全球首個大型容錯量子系統。這種具備數百或數千個邏輯量子位的量子電腦可執行數億至數十億次操作，並有助於加速藥物發現、材料研究及化學領域的時間和成本效率。

然而，與傳統電腦類似，量子電腦也需要進行錯誤修正，以在無故障的情況下運行大規模工作負載。為此，邏輯量子位由物理量子位組成，這些物理量子位是量子信息的基本單元，能在計算過程中檢測和修正錯誤。

IBM 強調：「創建能夠執行量子電路的更多邏輯量子位，並盡可能減少物理量子位的數量，對於大規模量子計算至關重要。」

IBM 董事長兼首席執行官 Arvind Krishna 表示，IBM 正在引領進入下一個量子計算層級。據他所述，這一計劃得到了公司推出 Quantum Loon 的支持。該處理器將在今年晚些時候測試 qLDPC 代碼所需的組件，包括長距離量子位耦合器。

IBM 還計劃在 2026 年推出首個模塊化處理器 Quantum Kookaburra，旨在同時存儲和處理編碼的量子信息。該系統將整合量子內存與邏輯運算，成為擴展大型容錯量子系統的基礎構建塊。

此外，該公司計劃在 2027 年發佈 Quantum Cockatoo，將兩個 Kookaburra 模塊通過「L-couplers」連接，實現量子芯片的更大網絡系統。

IBM 正在利用一種新設計來解決容錯問題，該設計採用量子低密度奇偶檢查（qLDPC）代碼。這種方法大幅減少了所需的物理量子位數量，與其他主要錯誤修正方法相比，能降低約 90% 的開銷。

該公司還發佈了兩篇技術論文來解釋這一方法，其中一篇顯示了 qLDPC 代碼如何提高指令處理和操作效率，另一篇則揭示了如何利用傳統計算資源實時管理錯誤修正和解碼。

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MIT 的研究人員開發了一種基於機器學習的自適應控制算法，旨在幫助自動無人機減少突發風速帶來的不可預測影響。隨著社會對無人機在緊急救援和重要物資配送等方面的依賴日益增加，無人機在多風環境中較小的體型使其更容易偏離航線。

這一新控制系統的人工智能模型能夠從 15 分鐘的飛行時間中收集的少量觀察數據中學習所需的所有信息。MIT 團隊使用了一種稱為元學習的技術，使系統能夠根據周圍的氣候條件和擾動自動選擇最佳的優化算法。

根據 MIT News 的報導，這種自適應控制系統在模擬中實現了比基準方法低 50% 的航跡跟踪誤差，並且在遇到訓練時未見過的新風速時表現更佳。這一系統有助於無人機更高效地運送重物，並能在強風中監控環境。

Navid Azizan，該控制系統論文的主要作者表示：「這些組件的同時學習賦予了我們的方法力量。通過利用元學習，我們的控制器能自動做出最適合快速適應的選擇。」

許多無人機控制系統使用一種稱為梯度下降的優化算法，該算法用於估算未知數據，以儘量保持無人機的航跡。梯度下降屬於一個更大的算法家族，稱為鏡像下降。Azizan 解釋道：「鏡像下降是一個通用的算法家族，對於任何給定的問題，某些算法可能比其他算法更適合。我們的方法自動化了這一選擇。」

最終，這一算法使無人機能夠不斷重新計算應該使用多少推力來抵消強風的影響。研究人員在模擬和實驗中顯示，他們的方法顯著減少了航跡跟踪誤差。

該團隊將繼續改進其系統，旨在增強其應對多種擾動的能力。例如，突發的運動可能會導致包裹在飛行中移動，特別是當包裹內含液體時。團隊還希望探索持續學習，這將使系統能在不重新訓練的情況下適應新擾動。

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