甲烷是一種強效的溫室氣體，其在 20 年內的熱量捕獲能力超過二氧化碳 80 倍，並加速全球變暖。在加州，奶牛農場是甲烷的主要來源之一，特別是在處理糞便的過程中。

加州大學河濱分校的一項新研究證實，奶牛消化器，這種密封的糞便池能夠捕獲甲烷，能將這些排放量減少約 80%。

在現實環境中進行的測試證實了這項技術的潛力。研究人員監測了一家位於圖拉雷縣的家庭經營的奶牛場，該縣是全國最大的牛奶生產地。他們使用裝有高精度氣體傳感器的車輛，在農場於 2021 年安裝消化器之前和之後收集甲烷數據。

研究團隊在兩年內收集了數百個數據點，這些流動的氣象測量提供了消化器在實際操作條件下表現的最清晰視角。

最初，系統存在一些洩漏問題。研究團隊與系統運營商加州生物能源公司合作，修復了這些問題。經過改進後，排放量顯著下降。

加州大學河濱分校的氣候變化科學家弗朗西斯卡·霍普金斯表示：“這是一個典型的適應性管理案例。科學家、公司和農民之間的合作確實帶來了巨大的改變。”

消化器的工作原理
儲存在水池中的糞便在缺氧的情況下分解時會釋放甲烷。消化器通過用氣密膜覆蓋池子來防止這種情況發生。

這些覆蓋物捕獲甲烷，然後進行清潔並重新利用作為燃料。許多系統將捕獲的氣體用於驅動本來會使用柴油的卡車。

儘管這項技術非常有效，但也存在局限性，並且有時會出現故障。

霍普金斯表示：“消化器可能會洩漏，確實會發生這種情況。但是當系統建設良好並且管理得當時，排放量確實會下降。我們在這裡看到了這一點。”

局限性
消化器並不是一個完整的解決方案。它們無法減少其他有害排放物，如氨或影響空氣質量的細顆粒。

建設和維護消化器還需要許可、資金和長期的承諾。對於小型農場而言，這項投資可能不具經濟意義。

霍普金斯表示：“這並不適用於所有農場。但對於能夠運作的奶牛場來說，這是我們減少這些溫室氣體排放的最具成本效益的方法之一。”

從空中監測
加州正在擴大其利用衛星檢測甲烷洩漏的能力，這些工具為監管機構提供了一種強有力的新方法，以追蹤廣泛區域的排放。

當衛星檢測到排放激增時，州官員可以迅速調查其來源並作出反應。

霍普金斯將圖拉雷縣的項目視為成功案例。她表示：“在氣候領域存在很多分歧，但這是一個真正的合作案例，帶來了可衡量的結果。”

該研究發表在《全球變化生物學生物能源》期刊上。

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太陽的秘密南極首次揭曉

人類首次捕捉到太陽神秘極地的驚人影像，這要歸功於 Solar Orbiter 太空船。

在一次大膽的操作中，歐洲太空局（ESA）和美國國家航空航天局（NASA）的聯合任務，將太空船降至太陽系行星平面以下，以捕捉太陽難以捉摸的南極。該太空船下降了 15 度，進行了首次高角度觀測。

ESA 科學主任 Carole Mundell 教授表示：「今天我們揭示了人類首次看到的太陽極地影像。太陽是我們最近的恆星，生命的源泉，也是現代太空和地面電力系統的潛在擾動者，因此了解它的運作並學會預測其行為至關重要。來自 Solar Orbiter 任務的新獨特視角，標誌著太陽科學的新時代的開始。」

混亂的磁場圖案終於確認

Solar Orbiter 不僅揭示了影像，還發現了一種科學家認為是太陽 11 年極性翻轉關鍵的混亂磁場圖案。

與地球不同，地球的磁場類似於固定極的條形磁鐵，而太陽的磁場則大約每 11 年翻轉一次。當前，太陽正接近活動高峰，這是日斑和太陽耀斑最活躍的時期，極性翻轉即將來臨。

來自探測器的早期磁場測量顯示，太陽基部存在著北南極性碎片化的磁場圖案。

這種混亂的磁場圖案早已在計算機模型中預測，但從未被直接觀察到。

科學家表示，追蹤這些劇烈的極性變化對於改善太陽週期的預測至關重要。UCL 的 Mullard 太空科學實驗室的 Lucie Green 教授表示：「太陽大氣中的一切和整個太陽的特性都是由其磁場及其隨時間變化所產生的。它從一顆相對安靜的恆星變為一顆非常活躍和動態的恆星，並在大氣中發生爆炸。雖然模型預測磁場應該是混合的，但實際看到這一點是另一回事。」

太陽的旋轉引發混亂

與地球不同，太陽的自轉呈現出奇特的不均勻節奏，其中央旋轉速度快於極地。這種差異旋轉將太陽的磁場像扭曲的橡皮筋一樣纏繞，直到它發生翻轉，每 11 年進行一次宇宙重置。

大約五年後，太陽將進入下一個安靜階段，稱為太陽最小期，這是其磁場回歸穩定並表面活動平靜的時期。然而，儘管經過幾十年的研究，科學家仍無法精確預測這一週期何時再次達到高峰，或下一次太陽活動的強度將如何。

Solar Orbiter 任務於 2020 年發射，耗資 13 億美元（約 HK$ 101.4 億），在 3 月中旬捕捉到了這些影像。該太空船將繼續以 17 度的傾斜角度圍繞太陽運行，直到 2026 年 12 月，屆時其下一次經過金星的飛行將使其軌道傾斜至 24 度，而在 2029 年，該太空船將升至行星平面之上 33 度的角度。

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隨著全球積極採用清潔能源解決方案，氫能已成為從重工業到長途運輸去碳化的重要候選者。在各種生產方法中，質子交換膜水電解 (PEMWE) 以僅使用水和電力生成高純度氫氣而脫穎而出。然而，PEMWE 仍面臨因依賴稀有且昂貴的金屬如鉑和銥而造成的高成本瓶頸。

韓國研究人員可能已找到解決方案。由 KAIST 的金熙卓教授領導，並與韓國能源研究院 (KIER) 的都基洙博士合作，該團隊開發了一種新方法，能在無鉑塗層的情況下實現高效的 PEMWE 性能。這一成果有望顯著降低生產成本，並加速全球氫能的採用。

PEMWE 系統的潛在弱點
PEMWE 電池使用銥氧化物 (IrOx) 作為催化劑來驅動氧的演變反應。雖然 IrOx 活性高，但在沒有鉑的情況下，性能無法達到最佳。研究團隊發現，電子傳輸不良是由於電極界面內的結構問題所致。他們確定了一個關鍵問題，即所謂的“夾斷”效應，這種情況發生在 IrOx 催化劑、離子導體（固體電解質）和鈦基材相接觸的地方。

離子導體雖然對於導電至關重要，但在小型催化劑顆粒周圍卻充當電絕緣體。而當離子導體接觸鈦基材時，會在氧化層上形成屏障，進一步降低導電性。

增大催化劑顆粒的解決方案
為了解決這一問題，研究人員改變了一個變量：顆粒大小。他們製造了不同直徑的 IrOx 催化劑，並使用真實的 PEMWE 單電池和計算模擬進行評估。結果令人矚目。

直徑超過 20 奈米的顆粒創造了更少的夾斷區域，這使得電子能在催化劑和基材之間更自由地傳輸，恢復了性能而無需鉑。這是全球首次證明僅通過顆粒大小即可顯著改善 PEMWE 系統的導電性。

更智能的界面設計
研究團隊並未止步於此，還優化了催化劑層的結構。這一設計減少了離子導體的干擾，同時保持了強大的催化活性，打破了活動性和導電性之間的長期權衡。通過在微觀層面上對界面進行工程設計，他們實現了高反應性和低電阻，即便在無鉑的情況下也是如此。

這項研究展示了一種新的界面設計策略，可以解決界面導電性問題，這曾是高性能水電解技術的一個瓶頸。金教授表示：“通過在不使用昂貴材料如鉑的情況下確保高性能，這將使實現氫經濟更進一步。”

該研究不僅為更便宜的電解系統鋪平了道路，還加強了韓國在全球可持續能源推進中的地位。該研究已發表於《能源與環境科學》。

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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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