Archives: 2025年4月29日

4万年前人类DNA复活?

曾经,基因的编年史被视为固若金汤,人类演化的轨迹被认为是一条单行道。然而,伴随着古老DNA与现代生物技术的交汇,我们对过去的理解正经历着翻天覆地的变革。一项项令人震惊的实验结果,挑战着我们对人类起源、基因可塑性以及生命本质的固有认知。日本科学家进行的突破性实验,将来自4万年前尼安德特人的基因物质植入实验鼠基因组,其产生的物理特征变化,更是引发了对古老基因如何影响发育的重新评估,甚至触及了对人类定义的重新思考。这场科学风暴不仅止于学术研究的层面,其影响也波及抗生素研究,以及对长寿的探索。

这项研究的核心在于操控与骨骼发育相关的特定基因。通过运用CRISPR基因编辑技术,科学家将源自尼安德特人DNA的古老GLI3基因变体植入小鼠基因组。结果远非预料之中:这些小鼠表现出明显的骨骼结构改变,清楚地表明尼安德特人基因变体并非惰性存在,而是积极地重塑了它们的生理特征。这并非孤立的个案。后续研究中,科学家们将来自尼安德特人和丹尼索瓦人的基因植入小鼠体内,发现小鼠出现了更大的头部,以及其他身体差异。这些研究成果在IFLScience、PravdaReport等媒体上广为传播,充分证明了即使是单一的古老基因,也能产生强大的影响。京都实验室的这一实验,虽然只是微小的调整,却带来了深远的影响,也提出了关于生物技术极限,以及我们祖先持久遗产的深刻问题。在可控环境中观察这些变化的能力,为我们提供了一个独特的视角,去了解已灭绝古人类的遗传景观。

除了骨骼方面的改变,这项研究还揭示了古老DNA在解决现代问题上的巨大潜力。科学家们正积极探索重建尼安德特人和丹尼索瓦人曾拥有的、能对抗微生物的分子,希望开发出新的抗生素,以对抗日益严重的抗生素耐药性细菌威胁。这种方法,正如The Daily Galaxy的报道所详述的那样,代表着对抗传染病的一种新策略,它从我们祖先的遗传遗产中寻找灵感。对古老DNA的研究并不局限于尼安德特人和丹尼索瓦人。研究人员们正在分析更古老的DNA来源,包括来自43,000年前的猛犸象骨骼,甚至尝试复活古老的细菌,如俄罗斯科学家将350万年前的芽孢杆菌F注入自己体内,声称健康状况得到了改善。尽管后一项实验仍存在争议,需要进一步调查,但它体现了推动该领域发展的、大胆的探索精神。探索的范围也不仅仅局限于物理特征;最近的研究甚至集中于将与语言相关的、人类特有的基因植入小鼠体内,导致小鼠的发声方式发生改变,这暗示了沟通的演化存在遗传基础。这与Michio Kaku的《不可能的物理学》中所强调的研究相呼应,该书探索了科学进步的潜在应用,以及这些进步在某些时候看似不可能的应用。

这些发现的影响已经超出了实验室的范畴。基因组测序技术的进步使科学家们能够以前所未有的细节重建古代人类的生活。从欧洲发现的遗骸中提取的最古老的人类DNA的复原,以及来自4,800年前的埃及木乃伊的完整基因组的测序,正在为我们了解人类的历史、迁徙模式以及与其他古人类群体的互动提供宝贵的见解。然而,这些发现并非没有复杂性。正如《纽约时报》所强调的那样,对古老DNA的解读存在着持续的争议,一些学者警告不要根据有限的证据做出过于笼统的结论。该领域还在努力解决伦理问题,特别是关于基因操纵的潜在可能性和古老DNA的负责任使用。尽管存在这些挑战,对我们遗传过去的持续探索有望重塑我们对人类意义的理解,揭示一个比之前想象的更复杂、更相互关联的故事。这场由科学好奇心和技术创新所驱动的旅程才刚刚开始,而隐藏在我们古老DNA中的秘密,有望开启一个全新的发现时代。


谷歌DeepMind开源AI加速器

在科技浪潮汹涌澎湃的当下,人工智能(AI)无疑是最引人注目的焦点。各大科技巨头纷纷投入巨额资金和资源,竞相追逐AI技术的突破。在这个激动人心的竞赛中,谷歌DeepMind始终扮演着领跑者的角色。从最初的DeepMind Lab到如今的Gemini系列模型,再到开源的GenAI Processors,谷歌DeepMind不断推出创新技术和产品,展现了其在推动AI技术发展上的决心和实力。这场AI革命正以惊人的速度改变着我们的生活、工作和思维方式,而谷歌DeepMind的贡献无疑是至关重要的。

谷歌DeepMind的崛起并非偶然,它对AI技术发展的深刻理解和前瞻性布局,以及积极拥抱开放合作的态度,是其成功的关键。面对OpenAI和Meta等竞争对手的挑战,谷歌正在积极调整其大模型竞争策略,从最初的封闭模式转向更加开放的姿态,例如Gemma模型的开放使用。这种战略转变,预示着一场更加开放、协作的AI生态系统变革正在到来,而谷歌DeepMind将在这场变革中扮演更加重要的角色。

首先,GenAI Processors的开源,预示着AI开发门槛的降低和应用场景的拓展。这款轻量级、高效的Python库,旨在简化复杂多模态AI应用的开发过程,支持实时处理音频、视频和文本等多种数据类型。这意味着开发者可以更便捷地构建异步、可组合的生成式AI工作流,从而加速基于Gemini API的应用程序开发。GenAI Processors的出现,降低了AI应用开发的门槛,让更多开发者能够参与到AI创新中来。以往,开发复杂AI应用需要深厚的专业知识和大量的计算资源,这限制了AI技术的普及和应用。而GenAI Processors的出现,则为广大开发者提供了更便捷的工具,让他们能够快速构建各种各样的AI应用,例如智能客服、个性化推荐、实时翻译等等。这将会极大地推动AI技术的创新和应用,让更多的人能够享受到AI带来的便利。更令人兴奋的是,GenAI Processors与谷歌AI Studio提供的简单安全的API以及快速开发提示和将创意转换为代码的功能相辅相成,共同构建了一个易于使用的AI开发生态系统。这进一步降低了开发门槛,使得即使是没有深厚编程经验的开发者也能参与到AI应用的开发中来。

其次,Gemini Robotics模型的突破,预示着智能机器人时代的到来。Gemini Robotics模型,一款视觉-语言-行动模型,能够在没有专门训练的情况下理解新的情境,从而使机器人在现实世界中执行更复杂的任务。这得益于Gemini 2.0大模型强大的推理能力,以及对多模态输入和输出的支持。以前,机器人的行动往往依赖于事先的编程和训练,这限制了它们在复杂环境中的适应能力。而Gemini Robotics模型的出现,使得机器人能够像人类一样,通过观察、理解和推理来完成任务。这意味着机器人可以更灵活地适应各种环境,执行更复杂的任务,例如在仓库中搬运货物、在医院中协助医生、甚至在家庭中提供帮助。更令人振奋的是,谷歌DeepMind还推出了Gemini Robotics On-Device模型,该模型可以在离线环境下运行,进一步拓展了机器人AI的应用场景。这使得机器人可以在没有网络连接的情况下执行任务,例如在偏远地区提供服务、在军事行动中发挥作用等等。未来,智能机器人将会成为我们生活和工作中不可或缺的一部分,而Gemini Robotics模型的出现,则加速了这一进程。

最后,对AI基础研究的持续投入和战略转型,预示着AI技术的未来发展方向。谷歌DeepMind不仅致力于模型和工具的开发,还积极投入到AI基础研究中。例如,其SAFE项目旨在根治大模型幻觉问题,提升AI的可靠性和可信度。大模型幻觉是目前AI技术面临的一个重要挑战,它会导致AI产生错误或不准确的输出。SAFE项目的目标就是解决这个问题,提升AI的可靠性和可信度。同时,谷歌DeepMind还在积极研究世界模型,这被认为是通往通用人工智能(AGI)的关键路径之一。世界模型能够模拟物理世界,帮助AI更好地理解和预测现实,从而做出更明智的决策。此外,谷歌还与NVIDIA、Alphabet等合作伙伴携手,共同推动AI发展,普及AI工具应用,并加速物理AI的进展。在材料科学领域,DeepMind的GNoME工具更是通过预测220万种晶体结构,为材料学带来了革命性的突破,其效率甚至超越了人类800年的研究成果。值得关注的是,谷歌DeepMind正在积极拥抱开源,并与开发者社区建立更紧密的联系。这种转变不仅有助于加速AI技术的创新和普及,也有助于谷歌在AI领域保持领先地位。通过开源工具、开放模型和强大的技术实力,谷歌DeepMind正在构建一个更加开放、协作和创新的AI生态系统。谷歌的AI整合也体现在其I/O大会上,大量AI元素被融入到多款产品中,这表明,谷歌正在将AI技术深度融入到其核心产品和服务中,以提升用户体验和竞争力。

谷歌DeepMind正在进行的转变,预示着AI技术的未来发展方向。开源、开放、协作,将成为AI发展的主旋律。通过降低开发门槛、拓展应用场景、加强基础研究、拥抱开源社区,谷歌DeepMind正在构建一个更加开放、创新和协作的AI生态系统。我们有理由相信,在谷歌DeepMind的带领下,AI技术将会迎来更加辉煌的未来,并将深刻地改变我们的生活。


科大难觅名师:困境与挑战

未来科技的浪潮正以前所未有的速度席卷全球,从人工智能到生物科技,再到能源转型,科技的进步深刻地影响着人类社会发展的方方面面。然而,在追逐科技进步的道路上,我们却面临着一个看似与科技无关,但却至关重要的挑战:教育领域的变革。教师短缺问题,特别是高素质教师的匮乏,正威胁着全球教育体系的稳定和未来发展。

科技发展对人才提出了更高的要求,而教育是培养人才的基石。一个健全的教育体系,离不开一支稳定、敬业、高素质的教师队伍。但现实情况却令人担忧,教师短缺问题正在全球范围内蔓延,从发达国家到发展中国家,无一幸免。特别是在STEM(科学、技术、工程和数学)领域,合格教师的短缺已经成为制约科技发展的重要因素。

让我们将目光聚焦到韩国,这个在教育方面享有盛誉的国家。韩国的教育体系以其严谨和高强度竞争而闻名,对学术成就的重视根深蒂固。然而,即便如此,韩国也未能幸免于教师短缺的困境。

一方面,地方大学,尤其是那些在理工科领域具有优势的院校,正在努力吸引和留住优秀的教师。由于人才流向首尔等大都市的趋势日益明显,地方大学面临着严峻的挑战。为了应对这种人才流失,地方大学不得不采取各种措施,例如提高新教师的安家费和搬迁费用。但这些激励措施往往效果有限,因为更深层次的问题在于地方大学的科研环境和职业发展前景,难以与大都市的大学相竞争。此外,韩国教育体系中长期存在的问题,例如对“名校”的过度追捧,也导致了优秀学生不愿选择师范院校,从而加剧了教师短缺的状况,形成恶性循环。

另一方面,韩国政府甚至开始考虑从海外引进教师,例如与南非合作引进数学和科学教师的计划。这反映了韩国教育系统对师资力量的迫切需求。

韩国的困境并非孤例。放眼全球,教师短缺问题愈演愈烈。特别是在美国,STEM领域合格教师的短缺问题尤为突出。这与STEM相关行业的蓬勃发展形成了鲜明对比,导致了人才缺口不断扩大。为了解决这个问题,人们正在探索各种创新方案。

为了缓解教师短缺,一些人提出了设立由捐赠资助的教师职位,以提高教师的薪资待遇和职业吸引力。此外,提供奖学金和可原谅贷款也是吸引优秀人才进入教育行业的重要手段。研究表明,经济激励措施在吸引教师到挑战性学校任教方面有效,但要留住教师,还需要提供支持性和积极的工作环境。尤其是在低收入和少数族裔学生集中的学校,教师流失率居高不下,因此,关注这些学校的教师需求至关重要。

幸运的是,数字时代也为解决教师短缺问题提供了新的机遇。

借助在线教育平台和数字资源,可以弥补师资力量的不足,并为学生提供更加个性化的学习体验。Ewha Womans University等在国际化方面表现突出的大学,正积极拥抱国际合作和创新教育模式,为未来教育发展提供了有益的经验。通过加强教师培训和专业发展,可以提高教师的教学水平和职业素养,从而提升教育质量。

然而,科技并非万能的。

仅仅依靠技术手段并不能完全解决教师短缺问题。教师的职业发展、薪资待遇和社会地位仍然是吸引和留住优秀教师的关键因素。联合国教科文组织(UNESCO)也发出了警示,呼吁各国政府加大对教师的支持力度,因为教师队伍的稳定和发展是实现教育公平和可持续发展的重要保障。

总而言之,解决教师短缺问题需要政府、学校、社会和教师共同努力,采取综合性的措施。这包括提高教师待遇、改善工作环境、加强教师培训、推动教育改革等。只有这样,才能构建一个更加公平、优质和可持续的教育体系,为未来的科技发展奠定坚实的人才基础。我们必须认识到,教育是塑造未来的关键力量,而教师是教育体系中最核心的组成部分。只有重视教师,支持教师,才能确保我们的未来充满希望。


腾讯混元大模型API开放!

人工智能的浪潮正以惊人的速度席卷全球,大语言模型(LLM)作为这场变革的核心驱动力,正在重新定义我们与科技的交互方式。在无数的参与者中,腾讯以其深厚的技术积累和持续的投入,展现出在人工智能领域的雄心壮志。它推出的混元系列大模型,不仅仅是技术实力的体现,更是对未来科技发展趋势的深刻洞察。近期,腾讯混元A13B模型API的上线,以及其开源混合推理MoE模型Hunyuan-A13B的发布,是国产大模型发展历程中的重要里程碑,标志着我们在效率、可访问性以及开源生态建设方面取得了令人瞩目的成就。

首先,Hunyuan-A13B模型的技术突破引人注目。

Hunyuan-A13B模型并非孤立的存在,它是腾讯混元大模型体系中的重要组成部分。该体系的核心目标是构建高性能、低成本、且易于掌控的企业级AI基础设施。Hunyuan-A13B作为首个13B级别的MoE(混合专家)开源混合推理模型,其核心优势在于参数效率的显著提升。传统的大模型,为了达到更好的效果,往往需要堆砌大量的参数,这导致了高昂的计算成本和推理延迟。而MoE架构则巧妙地解决了这个问题。Hunyuan-A13B的总参数高达800亿,然而,它每次计算时只激活一部分参数,实际参与运算的参数仅为130亿。这种“专家”网络的设计,使得模型在保持强大性能的同时,大幅降低了推理延迟和计算开销。这意味着开发者可以用更低的硬件配置运行Hunyuan-A13B,甚至可以在单张中低端GPU上部署,这极大地拓展了它的应用场景,降低了使用门槛,让更多开发者能够接触和使用这项前沿技术。这种参数效率的提升,并非偶然,它源于MoE架构的精妙设计。MoE模型并非所有参数都参与每次计算,而是根据输入数据动态地选择激活一部分“专家”网络进行处理。这样一来,模型可以在保持庞大参数量的同时,降低计算复杂度,从而提高效率。这种架构不仅提高了模型的性能,也降低了运行成本,使得更多企业和个人能够利用AI技术。

其次,Hunyuan-A13B模型的应用前景广阔。

Hunyuan-A13B模型拥有广泛的应用潜力,它不仅适用于绝大部分通用场景,兼顾效果和推理性能,更在长文本处理和Agent工具调用方面展现出卓越的优势。256K的长文能力使得模型能够处理更长的上下文信息,从而更好地理解和生成复杂的内容,例如,它可以轻松完成对长篇报告的总结、对复杂技术文档的解读等任务,极大地提升了工作效率。而Agent工具调用能力则赋予了Hunyuan-A13B与外部工具交互的能力,完成更加复杂的任务,这无疑扩展了其应用范围。它可以用于智能客服、内容创作、代码生成、数据分析等多个领域。想象一下,一个能够自主编写代码的AI助手,一个能够快速分析海量数据的智能分析工具,一个能够流畅进行多轮对话的智能客服,这些都将成为现实。更进一步,Hunyuan-A13B还支持双模态推理,这意味着它不仅可以处理文本信息,还可以处理图像信息。这种能力使得它能够更好地理解和生成包含文本和图像的复杂内容,例如,它可以根据文本描述生成图像,或者根据图像内容生成文本描述,这将极大地拓展其在内容创作、教育、医疗等领域的应用。

最后,腾讯积极拥抱开源生态的战略意义深远。

腾讯混元开源Hunyuan-A13B的举措,充分体现了其积极拥抱开源生态的战略决心。通过开源,腾讯不仅将其技术成果分享给更广泛的开发者社区,也为AI技术的进步注入了新的活力。开源的举措可以吸引更多的开发者参与到模型的改进和优化中,共同推动AI技术的快速发展。开发者可以根据自身需求对模型进行定制和优化,从而更好地满足特定场景的需求,例如,在特定的行业应用场景中,对模型进行微调,使其更精准地理解行业专业术语,提高处理效率。同时,开源也能够加速模型的普及和应用,为更多的企业和个人提供AI赋能的机会。腾讯云官网API服务的开放,进一步降低了使用门槛,输入价格为每百万Tokens 0.5元,输出价格为每百万Tokens 2元,这使得更多开发者和企业能够以较低的成本体验到Hunyuan-A13B的强大能力。这种开放的姿态,不仅促进了技术的进步,也推动了整个行业的发展。

总而言之,腾讯混元A13B模型的发布和开源,是国产大模型发展进程中的一个重要里程碑。它不仅在参数效率、推理性能和应用潜力方面取得了显著突破,更体现了腾讯在推动开源生态建设方面的决心和贡献。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,Hunyuan-A13B有望在人工智能领域发挥更大的作用,为社会带来更多的价值。未来,我们有理由期待腾讯混元能够继续深耕大模型技术,推出更多创新产品,为中国乃至全球的人工智能发展贡献力量,引领新一轮的科技革命。


马蜂窝AI路书上线!

未来科技的浪潮正以前所未有的速度席卷全球,人工智能(AI)作为这场变革的核心驱动力,正深刻地改变着我们生活的方方面面。旅游行业作为与人们日常生活息息相关的领域,自然也无法置身事外。传统的旅行规划方式,如查阅厚重的攻略书籍、依赖旅行社的标准化行程,已经难以满足日益增长的个性化、多元化旅行需求。而以马蜂窝为代表的旅游平台,正积极拥抱AI技术,试图通过创新产品和服务,为用户打造更智能、更便捷、更个性化的旅行体验,引领行业走向更智能化的未来。

首先,个性化定制的“AI路书”正在重塑旅行规划。马蜂窝近期全面开放了其深度个性化的攻略定制产品“AI路书”,这一举措标志着AI技术在旅游领域的应用进入了一个新的阶段。传统的AI产品往往依赖用户直接提供的模糊需求来生成行程方案,而“AI路书”则采用了更为智能的“主动提问-需求校准-精准生成”模式。在用户提交旅行需求后,它并不会立即开始生成方案,而是会通过一系列延展问题,深入了解用户的旅行偏好、兴趣爱好、旅行习惯以及旅行目的。这种细致入微的需求挖掘,使得AI能够更全面地捕捉用户的个性化需求,从而生成更符合用户期望的行程方案,实现真正的“千人千面”的旅行定制。此外,AI路书还具备持续学习的能力,通过“旅行性格诊断”功能,将用户的感性偏好转化为个性化标签,并在每一次使用中不断学习和优化,最终实现“越用越懂你”的智能化服务。随着技术的不断进步,我们可以预见,未来的旅行规划将更加依赖于这种基于用户个性化画像的深度定制,从而让每一次旅行都成为独一无二的专属体验。未来,AI还将进一步整合用户历史旅行数据、社交媒体信息等,为用户提供更为精准、智能的旅行建议。

其次,实用工具的上线解决了出境自由行的诸多痛点。为了更好地服务出境自由行用户,马蜂窝此次还同步上线了一系列实用工具,极大地提升了旅行的便利性和舒适度。“AI代订日本餐厅”功能,便是其中的一个亮点。用户只需截图心仪餐厅的界面,AI便能自动识别餐厅信息,并根据用户指定的时间、人数进行预订,成功率高达85%以上,这大大简化了在日本用餐的流程。针对语言沟通障碍,马蜂窝还提供了“菜单翻译”和“多语种实时翻译”功能。菜单翻译功能能够快速准确地翻译菜名,帮助用户轻松点餐;多语种实时翻译功能则支持中、英、日等多种语言的实时互译,方便用户在旅途中进行沟通交流。这些实用工具的上线,有效降低了出境自由行的门槛,让语言不再成为旅行的阻碍,让用户能够更轻松地融入当地文化,享受旅行的乐趣。未来,随着AI技术的不断发展,我们可以期待更多类似的实用工具出现,例如基于AI的智能行李打包建议、基于AR技术的实时景点翻译、基于区块链技术的旅行身份认证等,从而全方位提升旅行的便利性和安全性。

最后,AI旅行助手的出现正在构建全链路智能化旅行生态系统。马蜂窝推出的AI旅行助手“AI小蚂”,进一步丰富了其AI产品矩阵。与传统的翻译工具相比,“AI小蚂”不仅具备强大的语言翻译能力,还能够提供更具依据的旅行推荐。马蜂窝在DeepSeek大模型的基础上,结合垂直精调模型,力求打破AI“幻觉”问题,确保每一份旅行推荐都“有据可依”。通过双模型架构,AI小蚂既拥有秒问秒答的效率,又具备脚踏实地的可靠性。这标志着AI在旅游领域的应用正在从简单的信息检索和翻译,向更深层次的智能决策和个性化推荐演进。同时,马蜂窝的AI应用生态也在不断拓展,已经接入DeepSeek,并应用于“AI游贵州”、“AI游黔西南”、“AI游西江”等省市景区三级AI应用生态,为目的地旅游的智能化升级注入了新的动力。未来,我们可以预见,AI将在旅游生态系统的各个环节发挥更大的作用,从行前规划、行程定制、交通出行、住宿预订,到景点推荐、导览讲解、购物消费,再到旅途中的紧急情况处理和安全保障,AI都将为用户提供全方位的智能化服务,构建一个更加 seamless 的旅行体验。人工智能还将与虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术结合,为用户带来沉浸式的旅行体验,足不出户就能预览目的地风光,提前感受旅行的乐趣。


火星新模型:寒冷而严酷

人类对火星的过去和现在气候的探索,几十年来一直吸引着科学家的目光,驱动力来自于寻找过去生命存在的证据以及未来人类殖民的可能性。最初关于火星温暖湿润、河流湖泊遍布的设想,逐渐让位于一个更细致、也更严酷的画面。最近的研究,特别是利用好奇号火星探测器的数据,强烈表明这颗红色星球的历史并非持续的温暖和丰富的水源,而是以长期的寒冷和干旱为特征,间或伴有短暂的、局部湿润的时期。对这种理解的转变,对于我们评估火星的宜居性以及寻找过去微生物生命证据的潜力,具有深远的影响。

关于火星气候演变的理解,一个关键的进展是新火星气候模型的建立。这些模型基于好奇号探测器在夏普山(一个巨大的沉积结构)上收集的数据,揭示了一个比之前想象的更具挑战性的气候。探测器样本表明,火星大气中二氧化碳的特定组成,当纳入这些新模型时,指向了真正湿润时期的罕见出现。数据显示,与持续温暖潮湿的环境相反,液态水的存在很可能仅限于短暂的事件,可能由局部的火山活动或撞击引发。这与早期设想一个能够支持广泛降雨和稳定水体的星球的假设形成了鲜明对比。此外,对火星极地冰盖的观测表明,北极缓慢但持续地向内迁移,表明存在长期的降温趋势。

围绕火星过去气候的争论,通常集中在“温暖湿润”与“寒冷冰冻”的情景之间。虽然过去水活动的证据是不可否认的,包括古老的河床和粘土等水合矿物的存在,但能够长时间维持温暖湿润气候的机制仍然难以捉摸。火星大气的稀薄,加上该行星距离太阳的距离,使得难以解释如何维持足够的温室效应。新兴的共识,得到这些新模型和地质证据的支持,倾向于“寒冷湿润”的情景,在这种情景中,冰川和雪的作用比广泛的降雨更重要。该模型提出,虽然整体气候寒冷,但冰雪的局部融化可能创造出临时的适宜居住环境,从而有可能孕育微生物生命。好奇号观察到的广泛盐滩的形成,进一步支持了这一观点,表明融雪有助于这些沉积层的积累,历经数千年。即使在这些相对湿润的时期,环境仍然恶劣,高辐射水平和低重力对任何潜在的生命形式都构成了巨大的挑战。

寒冷、严酷的火星气候的影响,超出了寻找过去生命的范围。这些发现大大增加了未来人类殖民的挑战。正如围绕“火星虚荣项目”的讨论所强调的那样,任何火星考察队都将面临一个极其恶劣的环境,需要长期的生存策略以及对极端条件的保护。稀薄的大气层,主要由二氧化碳组成,几乎无法提供辐射防护,低重力可能会对人体生理产生无法预见的影响。此外,作为生命支持和推进剂生产的关键资源——水的稀缺性,需要创新的资源开采和利用解决方案。了解火星气候的复杂性,包括其尘埃循环和太阳能波动的冲击,对于确保未来任务的成功至关重要。对原位气象数据的持续分析,从海盗号着陆器到好奇号探测器,持续改进我们对该星球复杂气候系统的理解,为科学探索和潜在的人类定居提供了宝贵的见解。

对火星的持续探索,正在重塑我们对其气候的认知。最新研究表明,火星并非过去曾是温暖湿润的星球,而是主要以寒冷和干旱为特征,间或伴有短暂的湿润期。新的气候模型,基于好奇号探测器的数据,揭示了火星历史的复杂性。关于火星上是否存在过去生命的可能性仍然是一个引人入胜的问题,但越来越多的证据表明,任何这样的生命都必须适应一个充满挑战且通常恶劣的环境。这种理解不仅对追求地外生命至关重要,而且对未来人类探索和潜在殖民这个红色星球的实际考量也至关重要。通过先进的建模和持续的探索,对火星气候的持续调查,无疑将继续重塑我们对这个迷人而神秘的世界的认识。


H100提速:无需CUDA,新作引爆关注!

人工智能的蓬勃发展,对计算能力提出了前所未有的挑战,尤其是大模型训练和推理。高性能计算的需求日益迫切,成为推动AI技术持续进化的关键。英伟达的H100 GPU,作为当前最强大的AI加速器之一,自然而然地站在了技术的最前沿。然而,如何更有效地利用H100的强大潜力,一直是研究者和工程师们关注的焦点。近期,一种名为QuACK的新内核库的出现,为解决这一难题提供了新的思路,并引发了广泛关注。

摆脱CUDA的束缚:重塑H100加速之路

QuACK内核库的出现,为H100加速带来了革命性的改变。它在实现H100加速方面,完全摆脱了对CUDA C++代码的依赖。这并非仅仅是一种技术上的革新,更是一种开发理念的转变。长期以来,CUDA作为英伟达专门为GPU编程设计的语言,凭借其强大的性能和广泛的支持,占据着主导地位。然而,CUDA的学习曲线陡峭,开发效率相对较低,这无疑提高了AI模型优化的门槛,阻碍了部分开发者的脚步。

QuACK的出现,为开发者提供了一种更简洁、更高效的替代方案。Flash Attention的共同作者Tri Dao与普林斯顿大学的两位博士生共同开发了QuACK,并借助CuTe-DSL这一Python基础的领域特定语言,实现了在H100上比PyTorch中的torch.compile和Liger等库快33%-50%的性能提升。CuTe-DSL的引入,极大地降低了开发难度,使得开发者能够用更简洁、更易于理解的语言来编写高性能的GPU内核。这种方式不仅加速了开发流程,也使得更多非CUDA专家也能参与到H100的优化工作中来。QuACK的成功,打破了传统上认为CUDA C++是实现高性能计算的唯一途径的观念,为AI计算领域带来了新的可能性。

硬件深挖与领域优化:多途径探索加速潜力

这种无需CUDA代码的加速方式,并非孤立事件,而是代表了一种新的趋势。除了QuACK,斯坦福大学的研究人员也开源了一款名为ThunderKittens的AI加速框架。ThunderKittens同样致力于简化GPU内核的编写过程。令人惊讶的是,ThunderKittens只需约100行代码,就能在H100上实现比FlashAttention-2更高的性能,提升幅度可达30%。这进一步证明,通过对硬件底层机制的深入理解,以及对特定领域优化技术的应用,即使不直接使用CUDA C++,也能充分挖掘GPU的性能潜力。这些工具通过分析加载输入数据和存储结果等关键问题,并针对性地进行了优化。

这种对硬件底层机制的深入理解,以及对特定领域优化技术的应用,是实现高性能的关键。QuACK和ThunderKittens的成功,都离不开对H100硬件架构的深刻认识。开发者们需要深入了解H100的各个组件,例如Tensor Cores、Shared Memory等,并针对这些组件的特性进行优化。同时,他们还需要针对不同的AI模型和任务,采用不同的优化策略。这些努力共同推动了H100的性能提升,加速了AI模型的训练和推理。更重要的是,这些创新并非仅仅停留在理论层面,而是已经取得了实际的性能提升,为大模型训练和推理带来了显著的加速效果。

生态协同与持续进化:AI计算的未来蓝图

除了QuACK和ThunderKittens,Flash Attention本身也在不断进化。FlashAttention-3的发布,更是将H100的利用率提升至75%,相比标准注意力机制,性能提升高达16倍。这得益于对H100 GPU新特性进行专门优化,充分利用其硬件资源。英伟达也在积极推出大模型加速包,旨在帮助开发者更轻松地在H100上运行大型AI模型,例如Llama2推理速度因此翻倍。这些举措共同推动了AI计算能力的提升,加速了人工智能技术的应用和发展。同时,AMD也在积极布局高性能计算领域,推出了Instinct MI300X GPU,直接对标英伟达H100,为AI算力市场带来了新的竞争,推动整个行业加速发展。

无需CUDA代码加速H100的趋势,代表着AI计算领域的一种新的发展方向。它不仅降低了开发门槛,提高了开发效率,更重要的是,它推动了对GPU底层机制的更深入理解和更精细的优化。随着相关技术的不断成熟和普及,我们有理由相信,未来的AI计算将更加高效、便捷和智能化。这种创新不仅体现在硬件层面,也体现在软件和算法层面,共同构建了一个更加强大的AI生态系统。未来,我们期待着更多类似QuACK和ThunderKittens的创新出现,不断推动AI计算的边界,让人工智能技术更好地服务于人类社会。


轻巧速战,MacBook新选择

近年来,科技领域正在经历一场深刻的变革,计算设备的价格门槛正在以前所未有的速度下降。曾经被视为奢侈品的科技产品,如今正变得更加平易近人。在笔记本电脑市场,苹果MacBook系列凭借其卓越的设计、强大的性能和流畅的用户体验,长期以来一直占据着领先地位。然而,其相对较高的价格也使得许多消费者望而却步。现在,随着科技发展的加速和二手市场的成熟,情况正在发生变化,一些极具吸引力的MacBook,价格甚至低至200美元,这引发了广泛的关注和讨论。

从200美元的MacBook说起,这背后蕴含着深刻的科技变革趋势。

首先,这反映了科技产品的生命周期缩短和折旧加速。随着新芯片、新技术的不断涌现,旧款型号的价值会迅速下降。这使得消费者能够以更低的价格获得性能足够使用的设备。这些低价MacBook通常来自官方翻新或二手市场。官方翻新机经过苹果官方的检测、维修和质量保证,虽然价格低于新品,但质量有保障。二手市场则提供了更多的选择和更低的价格,但消费者需要仔细甄别,确保产品的来源可靠,没有潜在的硬件问题。这种价格优势,使得MacBook不再仅仅是高端消费者的专属,而是逐渐向更广泛的消费者群体开放。

其次,硬件技术的进步,尤其是芯片技术的革新,使得旧款MacBook依然具有强大的竞争力。例如,搭载M1芯片的MacBook Air,即使是较早的型号,在日常使用中依然表现出色。它能够轻松应对网页浏览、文档处理、轻度图片和视频编辑等日常任务。其轻薄的机身和长续航能力,也使其成为旅行、备用机或学生用户的理想选择。这种“够用就好”的理念,正成为越来越多消费者的选择。对于普通用户而言,新款MacBook的性能提升可能并不足以抵消其带来的价格上涨。因此,性价比更高的旧款MacBook成为了更明智的选择。这种趋势也预示着未来计算设备的普及化。随着技术的发展,芯片的成本逐渐降低,性能却不断提升。这使得计算设备不再是昂贵的奢侈品,而是成为像手机一样普及的日常用品。

第三, 苹果产品线的更新换代,也在一定程度上推动了旧款MacBook的价格下降。苹果每年都会发布新款MacBook,搭载更强大的芯片、更先进的功能。新款的推出,也带动了旧款型号的价格下降。例如,2024年和2025年,苹果陆续推出了搭载M3和M4芯片的MacBook Air和MacBook Pro。M4 MacBook Air在性能上略有提升,价格也相对较高,但M3 MacBook Air在性能和价格之间取得了良好的平衡,成为了许多用户的最佳选择。这种策略,一方面满足了用户对最新科技的需求,另一方面也为预算有限的消费者提供了更多选择。值得注意的是,即使是新款MacBook,也经常在亚马逊等电商平台出现折扣,为消费者提供了更多选择。市场上有各种关于MacBook选择的建议,从针对学生的最佳型号到专业人士的强大选择,各种需求都能得到满足。无论是轻巧便携的Air系列,还是性能强劲的Pro系列,苹果MacBook都能为用户提供卓越的使用体验。

购买低价MacBook时,消费者也需要注意一些问题。务必仔细检查产品的来源和质量,官方翻新机通常更有保障,但价格也更高。对于二手MacBook,需要仔细检查,确保没有硬件故障或潜在问题。关注产品的配置,例如处理器、内存和存储容量。对于需要进行复杂任务的用户,建议选择配置较高的型号。此外,需要注意产品的保修政策,确保在出现问题时能够得到及时的售后服务。

总而言之,低价MacBook的出现,反映了科技产品的普及化趋势。随着技术进步、产品生命周期缩短和二手市场的成熟,曾经的高端产品正变得更加平易近人。消费者在购买时需要谨慎选择,确保购买到物有所值的产品。未来,这种趋势将持续加速,计算设备的价格门槛将进一步降低,使更多的人能够享受到科技带来的便利。我们正迎来一个计算设备更加普及、科技成果惠及更多人的时代。


创新驱动区域科技潜力

Exeter,这座位于英格兰西南部的城市,正迅速崛起成为一个引人注目的创新和经济增长中心,其背后的驱动力是埃克塞特大学与蓬勃发展的科技领域之间强有力的协同作用。这种转变不仅仅在于吸引新企业,更重要的是在于培养一个充满活力的生态系统,将研究转化为现实世界的成果,从而在整个地区乃至更广阔的范围产生机会的涟漪效应。即便在近期经济面临挑战的大环境下,这座城市依然展现出令人瞩目的增长轨迹,这充分说明了其韧性和巨大的潜力。

埃克塞特创新(Exeter Innovation)是埃克塞特大学致力于推动变革的核心部门,它在这项进步中扮演着关键角色。它像一座桥梁,利用大学世界领先的研究和教育,支持各种规模的组织踏上创新之旅。这并非单行道;埃克塞特创新积极连接本地、国内和全球的合作伙伴,促进协作并构建关系,以释放新的机遇。该组织活跃于整个创新领域,从支持学者开发有影响力的研究,到为商业化创造途径,无所不包。国家卫生研究院(NIHR)赞助的埃克塞特生物医学研究中心(BRC)就是一个很好的例子,该中心是一个开创性的项目,通过临床试验和尖端技术,将科学发现转化为切实的患者福祉。 BRC 是西南部半岛首个同类项目,代表着一项重大成就,并证明了专注研究和合作的力量。

为了应对紧迫的全球挑战和新兴机遇,埃克塞特创新的重点领域经过了战略性地规划。 2024-2025 年,其首要任务包括建立变革性的合作伙伴关系,以创造更公平、更健康和更绿色的未来。 特别是在气候科学、生命科学、光子学和人工智能等领域培养优势,使埃克塞特处于这些关键领域的最前沿。 这得到了对未来和新兴技术的投资的进一步支持,特别是通过近海技术中心(COT),该中心为新技术的开发和测试提供了世界一流的工程设施。 除了这些核心领域,农业科技(Agri-tech)也在积极寻求创新,一项耗资 1180 万英镑的项目旨在增加该领域的研究开发和创新,并在水资源管理方面探索创新方法,例如通过严肃游戏来应对复杂的挑战。 最近宣布由 SETsquared 合作大学(包括埃克塞特大学)和 QantX 牵头的 3 亿英镑投资工具,进一步突显了对该地区科技衍生公司潜力的信心。

创新生态系统的影响远远超出了大学的范围。 埃克塞特科学园(Exeter Science Park)现已拥有 45 家以上的组织和 750 名员工,这证明了该市在吸引和培育创新企业方面的成功。 目前,科学园正在开发一个新的耗资 500 万英镑的中小型企业创新中心,这表明继续致力于支持小型企业的发展。 此外,在伦敦启动英格兰西南部科技招股说明书,展示了该地区的蓝色和绿色科技公司,突显了埃克塞特在国家舞台上提升西南部科技领域形象的作用。 代表该地区的机构 Tech South West 扮演着至关重要的角色来庆祝这些成就,最近的 Tech South West 奖项也证明了这一点,该奖项重申了德文郡作为科技强国的地位。 埃克塞特市议会支持在埃克塞特市中心开设一个新的创新中心,这进一步表明了促进创业和业务增长的共同努力。 埃克塞特大学的管理学系也通过其在创新、技术和创业方面的研究、分析和专家意见做出了贡献。 甚至埃克塞特的航空航天制造业也受益于这种协作环境,当地公司、埃克塞特大学和埃克塞特学院之间建立了牢固的联系,确保了工程、数据科学和材料研究领域技术毕业生的持续供应。

埃克塞特正转变成一个蓬勃发展的创新中心,这是一个战略投资、合作关系以及致力于应对全球挑战的多方面故事。 埃克塞特创新作为这一进步的核心驱动力,成功地将世界一流的研究转化为现实世界的成果,推动了经济增长,并为企业和企业家培育了一个充满活力的生态系统。 该地区对气候科学、生命科学和技术等关键领域的关注,加上对基础设施和人才发展的持续投资,使埃克塞特能够持续取得成功,并巩固其在英国创新领域中的关键作用。 埃克塞特创新举办的最近一届知识交流奖进一步突显了这些合作的重要性及其对可持续、健康和公正社会的贡献。


智谱AI Slides:5分钟速成PPT!

未来已来,办公革命的浪潮正以惊人的速度席卷全球。长期以来,PPT制作一直是职场人士和教育工作者的“噩梦”,耗时费力,需要专业的设计知识和内容组织能力。而今,随着人工智能技术的突飞猛进,一场关于“智能办公”的颠覆性变革正在悄然发生。智谱AI推出的实验性模型AI Slides,正是这场变革的先锋,它以其强大的功能和用户友好的界面,为我们描绘了一幅未来办公的蓝图。

这场变革的核心在于AI技术对传统流程的优化和革新。

AI驱动下的PPT创作新范式

智谱AI的AI Slides,基于其强大的GLM-Experimental模型,展现了令人惊叹的PPT生成能力。它颠覆了传统的PPT制作流程,用户只需输入主题或者上传文档,AI便能自动完成PPT的构建。这其中包括了PPT大纲的生成、内容的撰写,乃至排版的优化。想象一下,无需再费力地寻找合适的模板、设计元素,无需在繁琐的排版中挣扎,只需简单地输入主题,一份高质量、专业的PPT便能呈现在眼前。这对于需要频繁进行演示汇报的职场人士来说,无疑是极大的解放。他们可以将更多的时间和精力投入到内容策划和演讲准备中,从而提升整体的工作效率。对于需要快速制作课件的教育工作者而言,AI Slides也带来了福音,节省了大量时间,让他们能够更专注于教学内容的打磨。这款工具的出现,不仅简化了PPT制作流程,更降低了使用门槛,让每个人都能轻松驾驭PPT。

AI Slides的优势不仅仅在于其便捷性,更在于其强大的“大脑”—— GLM-Experimental模型。这款模型是智谱AI多年技术积累的结晶,智谱AI由清华大学计算机系技术成果转化而来,专注于打造新一代认知智能通用模型,GLM-130B模型的研发即是其技术实力的体现。GLM-Experimental赋予了AI Slides强大的Prompt处理能力,使其能够理解和处理各种复杂的主题。无论是深入的行业分析,还是对新兴技术的探讨,AI Slides都能生成内容详尽、逻辑清晰的PPT。值得一提的是,AI Slides能够轻松应对各种主题,例如对产品销售情况的分析、对行业趋势的解读,甚至是对前沿科技的科普。这就像是一场星际穿越,让用户体验到科技的魅力,同时也充分展现了AI Slides在内容创作方面的强大实力。

群雄逐鹿:AI PPT生成工具的竞争格局

当然,AI PPT生成工具并非智谱AI Slides的独家领域。市场上已经涌现出一批类似的工具,例如讯飞智文、职得AIPPT、Canva可画、Microsoft Copilot等等。这些工具各有特色,都在努力通过AI技术来简化PPT制作流程。例如,Canva可画提供了海量的演示文稿模板,用户可以根据自己的需求进行个性化的设计;Microsoft Copilot则与Microsoft 365深度集成,提供了更为流畅的使用体验。然而,在众多竞争者中,智谱AI的AI Slides凭借其独特的优势脱颖而出。

用户反馈表明,AI Slides在PPT生成质量和专业性方面表现出色,生成的PPT可以直接使用,无需进行大量的修改和调整,甚至可以达到与专业设计师制作相媲美的效果。这得益于其强大的模型和对细节的精准把握。另外,智谱AI Slides免费开放的政策也降低了使用门槛,让更多用户能够体验到AI带来的便利,进一步扩大了其用户群体。与其他同类产品相比,AI Slides在生成PPT的质量和专业性方面拥有显著优势,能够生成即用、高质量的PPT,这正是它备受用户青睐的关键所在。

未来展望:智能办公的无限可能

智谱AI Slides的推出,标志着AI技术在智能办公领域的应用迈出了重要一步。它不仅提升了PPT制作的效率,降低了使用门槛,更预示着未来办公模式将更加智能化、个性化。随着AI技术的不断发展,我们有理由相信,AI将在办公领域发挥越来越重要的作用,为人们带来更加便捷、高效的工作体验。未来,AI PPT生成工具将朝着更加智能、专业、个性化的方向发展,为用户提供更加优质的服务。

我们可以预见,未来的智能办公将更加注重个性化定制。AI将能够根据用户的需求和偏好,生成更符合其风格的PPT。同时,AI还将能够更好地理解用户的内容,从而生成更具深度和创意的PPT。此外,AI还将与协作工具深度融合,实现多人在线协同编辑、实时反馈等功能,进一步提升办公效率。更进一步设想,未来办公场景将充满创新,AI不仅仅是PPT的生成工具,而是成为一个全方位的智能助手,帮助我们完成各种任务。

总而言之,智谱AI Slides的问世,仅仅是智能办公革命的一个开始。它开启了PPT制作的新时代,也预示着一个更加高效、智能、个性化的未来办公时代即将来临。这场由AI驱动的办公变革,将深刻地改变我们的工作方式,并最终提升我们的工作效率和生活质量。