中国科大揭示地球氮元素起源与早期演化之谜

摘要：近日，中国科学技术大学地球和空间科学学院王文忠特任教授与国际学者合作，采用第一性原理计算方法，对类地行星在增生演化过程中氮同位素的分馏行为进行了深入研究。该研究揭示了早期星胚熔融挥发和晚期富挥发份物质的增生两个关键阶段共同决定了硅酸盐地球中氮元素的丰度，为理解地球挥发份的起源提供了新的认识，相关成果以“Early planetesimal differentiation and lateaccretion shaped Earth’s nitrogen budget”为题发表在《Nature Communications》上。 氮是地球上生命的基本组成元素之一，广泛存在于众多有机分子之中。尽管氮对生命至关重要，但与地球初始增生物质相比，当前硅酸盐地球（包括大气、地壳和地幔）的氮含量相对较低，大约只有2ppm（百万分之二）。深入研究地球中氮的增生演化历史对认识地球生命相关元素的起源及宜居性演变具有重要意义。目前，学术界主要有两种关于地球挥发份增生模型。第一种模型，即“后期增生模型（Late veneer）”，认为形成地球的初始增生物质几乎不含挥发份，包括氮，而硅酸盐地球目前所具有的挥发份丰度主要是在增生晚期通过加入少量富含挥发份物质（如碳质球粒陨石）形成的。第二种模型，即“早期演化模型”，则认为地球的初始增生物质原本就富含挥发份，地球所经历的一系列演化过程导致了目前硅酸盐地球相对于初始组分亏损挥发份。氮有两种稳定同位素，即14N和15N。氮同位素可用于示踪地球挥发份在行星增生过程中的演化历史，为研究类地行星挥发份的起源和演化提供了一种关键研究手段。然而，要有效利用这一工具，首先必须了解行星早期演化阶段中氮同位素的分馏机制。王文忠特任教授采用第一性原理计算方法，研究了星云物质凝聚形成星胚过程中的氮同位素分馏，包括熔融挥发和核幔分异两个阶段。研究发现，在早期太阳系星云中氢气尚未完全散失的条件下，熔融挥发使得星胚富集14N，而核幔分异则导致15N在硅酸盐熔体中富集。结合第一性原理计算结果和实际观测数据，研究团队发现早期星胚演化过程并不足以解释当前硅酸盐地球的氮同位素组成，必须在增生晚期加入一定量的富含挥发性成分的物质，如碳质球粒陨石，以解释观测到的氮同位素特征。因此，硅酸盐地球中的氮丰度是早期星胚演化和晚期增生阶段共同作用的结果。值得注意的是，尽管晚期增生对硅酸盐地球的氮丰度具有显著影响，但由于加入的富含挥发份物质的质量极低，其对硅酸盐地球中其他挥发份丰度的贡献十分有限。论文第一和通讯作者为王文忠特任教授，合作者包括英国伦敦大学学院John Brodholt教授、美国卡耐基科学研究所Michael Walter研究员和田纳西大学诺克斯维尔分校黄士春教授。近年来，王文忠特任教授领导的研究团队专注于类地行星挥发份的起源及早期演化，运用多种同位素作为示踪工具，结合第一性原理计算与观测数据，揭示了地球在吸积初始阶段便显著增生了大量挥发性元素，星胚的演化过程对地球的挥发份储库进行了重塑，相关论文发表在《NatureGeoscience》和《Science Advances》（Wang et al., 2021, NG, 2023, SA）。该研究对现有理论模型进行了重要的补充，重新评估了“后期增生”对地球氮丰度的影响。这一系列工作揭示了“早期演化”和“后期增生”两个阶段对地球挥发份的综合影响，为理解地球挥发性成分的演化历史提供了新的视角。图 早期星胚熔融挥发和晚期增生对挥发份的影响论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-48500-0相关成果：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adh0670https://www.nature.com/articles/s41561-021-00838-6 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436557.htm

价值10000美元的AI散热器能让酷睿i9-14900KF在7.5 GHz频率下保持低温

摘要：在超频和极端冷却领域，发烧友们一直在寻求优势。在这项疯狂的测试中，研究小组试图确定先进的 GenAI 和 3D 打印技术能否帮助他们从当今的处理器中榨取更多性能。为了回答这个问题，他们以一种全新的方式制造了一个液氮（LN2）容器，并得出了一些有趣的结论。 该项目汇集了来自整个生态系统的专家--以超频能力著称的 Skatterbencher、专门为散热解决方案提供生成式人工智能的 Diabatix、提供增材制造的 3D Systems 以及提供超频设备的 ElmorLabs。该团队以 ElmorLabs 现有的 Volcano LN2 容器为参考点，然后让 Diabatix 的 ColdStream Next AI 生成改进的设计。然后，3D Systems 将数字蓝图变为现实，使用无氧铜粉 3D 打印出原型。但令人震惊的是，这一尖端工艺成本高达 10000 美元，与原版 Volcano 260 美元的价格相去甚远。人工智能/3D 打印设计在早期测试中表现出了良好的前景，重点关注三个关键指标：从室温冷却到 -194°C 的时间、在 1250 瓦负载下从 -194°C 升温到 20°C 的时间，以及使用 500 毫升液氮达到的最低温度。它的冷却速度超过了 Volcano，从 28°C 冷却到 -194°C 只用了不到一分钟，而 Volcano 则需要 3 分钟。加热性能也更好，AI 容器的升温速度要快 30%。效率方面，AI 设计也更胜一筹--使用 500 毫升的 LN2，它可以达到 -133°C 的温度，而火山则止步于 -100°C。不过，由于这些测试并不代表真实世界的性能，因此团队决定使用英特尔酷睿 i9-14900KF Raptor Lake 处理器再进行三次测试。首先，他们启动了Cinebench 2024，以找到最稳定的 CPU 最高频率。"我们发现，两个 LN2 容器都能顺利处理主频为 7.4 GHz 的 P核酷睿 i9-14900KF。人工智能生成的设计似乎可以将 7.5 GHz 的频率保持得更久一些。但这可能只是运行之间的差异，"他们指出。在第二项测试中，他们检查了散热器和冷却容器底座之间的 CPU 温度三角洲，以评估真正的热传导能力。此外，他们还进行了全面压力测试，在数分钟内通过芯片的功率超过 600 瓦。虽然 AI 集装箱确实略胜一筹，但与理论测试结果相比，收益相对较小。在 3D 打印模型上，CPU 散热片和容器底座之间的温度差更小，但并没有达到令人震惊的程度。如上图所示，即使在 Cinebench 中的性能提升也相当有限。经过计算，该团队认为，虽然人工智能/3D 打印设计在技术上令人印象深刻，但从成本/效益的角度来看，目前还不能满足适度超频的需求。因为它的价格高达 10000 美元。不过，他们还没有完成任务。虽然"没有任何具体成果"，但该团队表示，他们可以研究性能和成本方面的优化。例如，LN2 容器的设计不一定需要是圆形的。他们还在探索针对更高功率 CPU（如 Ryzen Threadripper 或英特尔至强 6）的新设计。总而言之，这项可行性研究可能暴露了一些局限性，但也证明了生成式人工智能有更好的用途。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436556.htm

新研发的红外线滤镜可让日常眼镜兼作夜视镜片

摘要：夜视镜有其用途，但也有许多缺点，包括重量。一项新进展消除了这种成本效益分析--事实上，它可能会彻底改变我们所熟知的夜视技术。研究人员发明了一种红外滤光镜，它比保鲜膜还薄，重量不到一克，可以戴在标准眼镜上，让佩戴者在黑暗中也能看到东西。 夜视技术应用广泛，从体育运动到军事和医疗行动。然而，这些技术受到笨重的光处理和低温冷却组件的限制，同时还依赖于窄带隙半导体（如 InGaAs），而这种半导体需要低温运行且噪声水平较高。此外，这些系统通常会阻挡可见光。这些装备可能重达两磅多，因此戴上护目镜进行夜跑是不切实际的，甚至可能是不安全的。澳大利亚的研究人员现在发现，利用基于元表面的上转换技术--一种可以同时捕捉红外光和可见光的超薄材料--可以增强日常眼镜的夜视能力。他们上个月在《先进材料》（Advanced Materials）杂志上发表了这一研究成果。TMOS 是澳大利亚研究理事会（ARC）的变革性元光学系统卓越中心，该中心的研究人员创造了一种比保鲜膜还薄的红外滤光片，重量不到一克，有朝一日可以安装在一副普通眼镜上。了解一下传统的夜视技术，就会明白这种滤波器任务的复杂性。传统的夜视技术要求红外光子通过一个透镜，遇到一个光电阴极，光电阴极将这些光子转化为电子，电子再通过一个微通道板，以增加产生电子的数量。这些电子通过荧光屏重新转化为光子，产生肉眼可见的强化可见图像。这些元件需要低温冷却，以防止热噪声加剧。相比之下，在基于元表面的上转换技术中，光子通过单个谐振元表面，与泵浦光束混合。共振元表面增强了光子的能量，将其转换为可见光光谱，无需进行电子转换。它还能在室温下工作，无需笨重的冷却系统。此外，利用上转换技术，成像系统可以在一张图像中同时捕捉可见光和不可见光。研究人员最初的技术采用了砷化镓元表面。新的元表面由铌酸锂制成，在可见光范围内完全透明，因此效率更高。此外，光子束在更宽的表面区域传播，限制了数据的角度损失。研究人员首次展示了高分辨率上转换成像技术，将非局部元表面中的1550纳米红外光转换为可见的550纳米光。研究报告的作者罗西奥-卡马乔-莫拉莱斯（Rocio Camacho Morales）说，他们之所以选择这些波长，是因为1550 nm红外光通常用于电信领域，而550 nm是人眼高度敏感的可见光。"未来的研究将包括扩大该设备的敏感波长范围，旨在获得宽带红外成像，以及探索图像处理，包括边缘检测"。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436555.htm

研究发现"太空数据中心"这一概念确实可行

摘要：数据中心是所有数字化事物的核心，同时也是巨大的能源和水资源消耗者。虽然数据中心行业一直在采取更多可持续的运营措施，但这些措施并没有触及另一种想法所带来的环保效益：在太空中运行的数据中心。欧洲的一项新研究发现，这一概念不仅在技术上可行，而且最终还能带来可观的投资回报。 对数据中心的需求正在激增，这在很大程度上要归功于人工智能的迅猛发展。遗憾的是，这种增长对能源供应和资源造成了巨大压力。数据中心正在通过采用新技术来减少服务器供电和冷却所需的能源。然而，有一项举措却将这一切推向了更远的地方--准确地说，是推向了太空。泰雷兹阿莱尼亚航天公司是法国泰雷兹和意大利莱昂纳多两家航空航天与国防公司的合资企业，该公司刚刚发布了ASCEND（欧洲净零排放和数据主权的先进太空云）研究报告，探讨了太空数据中心的可行性。其中一个优势显而易见：太空数据中心不需要水冷却。该项目的经理达米安-杜梅斯蒂耶说："我们的想法是，将数据中心的部分能源需求转移到太空中，以便利用无限的能源--太阳能。"这项研究比较了天基数据中心和地基数据中心对环境的影响，并探讨了在轨道上运行这样一个中心在技术上是否可行。该项目将需要开发一种在其生命周期内排放量减少十倍的发射装置，研究发现这是可能的。阿丽亚娜集团（ArianeGroup）是参与该项研究的 12 家公司之一，目前正在开展这方面的工作，首枚生态发射装置将于 2035 年准备就绪。模块化空间基础设施将利用泰雷兹阿莱尼亚航天公司领导的欧盟委员会EROSS IOD（欧洲机器人轨道支持服务在轨演示器）提供的机器人技术在轨道上组装。该项目计划于 2026 年执行首次飞行任务。这些设施的轨道高度约为 870 英里，是国际空间站高度的三倍。Dumestier 说，ASCEND 的目标是在 2036 年部署 13 个空间数据中心建筑模块，总容量为 10 兆瓦。每个建筑区块都包括自己的数据中心服务能力，由一个太空飞行器发射。最终目标是到 2050 年部署 1300 个建筑模块，总计实现 1 千兆瓦的容量。研究还发现，天基数据中心在经济上是可行的，到 2050 年有可能获得数十亿欧元的投资回报。天基数据中心的案例也引起了其他公司的注意。据雷德蒙德公司的一位发言人称，微软正在与 Loft Orbital 和其他公司合作开展这样一个潜在项目，"为未来的太空数据管理解决方案奠定基础"。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436554.htm

初代Meta Quest VR头显将于8月31日失去所有硬件技术支持

摘要：Meta 公司即将终止对初代 Meta Quest VR头显的官方硬件支持。据Eurogamer报道，该公司已向 Meta Quest 的用户发送电子邮件，通知他们从 8 月 31 日起，该设备将不再收到任何安全更新或错误修复。 Meta 此前曾于 2023 年 1 月停止为 Meta Quest 添加新功能，也停止通过 Quest Store 为该设备发布新的 VR 应用程序。该公司在电子邮件中说：只要开发商支持新的应用程序，您就仍然可以下载新的应用程序，并继续使用现有的应用程序。但是，如果将来发现任何安全漏洞，直接存储在设备上或通过设备访问的私人数据将面临泄露的风险。该设备于 2018 年正式发布，命名为 Oculus Quest，并于 2019 年 5 月上市销售，起售价为 399 美元。不过，该公司于 2020 年 9 月结束了该头显的生产。此后，Meta 于 2020 年 9 月推出了起价为 299 美元的 Meta Quest2（原名 Oculus Quest 2）。2022 年 10 月，该公司又发布了更高端的 Meta Quest Pro，售价 1499.99 美元。该公司最新的 VR 头显Meta Quest 3 于 2023 年底推出，起价为 499.99 美元。Meta Quest 2 128GB 版本最近永久降价至 199.99 美元。不过，该产品的库存似乎正在枯竭，RoadtoVR报道称，Meta Store 上的 Meta Quest 2 目前已经缺货。  Meta Quest Pro目前仍在销售，售价为 999 美元，当然，目前 Meta Quest 3 也依然在销售中。有未经证实的传言称，Meta 将在 2024 年的某个时候推出一款新的廉价型号，UploadVR报道称，这款设备可能被称为 Meta Quest 3S。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436553.htm

AI人才争夺战升温 亚马逊聘请Adept创始人 加码布局AGI研发

摘要：在科技界，一场人工智能（AI）人才争夺战正在升温，美国科技巨头亚马逊目前正试图加大其在AI技术上的开发力度。据最新进展，该公司已与AI初创公司Adept达成协议，将从Adept公司聘请顶尖人才，并获取该公司的技术。 Adept是一家专注于开发AI驱动的“代理”的初创公司，AI代理可以完成各种基于软件的任务。目前，该公司已同意将其技术授权给亚马逊，并且该公司的联合创始人及其部分团队也已加入这家电子商务巨头。周五（6月28日），负责亚马逊通用人工智能（AGI）部门的高级副总裁兼首席科学家Rohit Prasad在给员工的一份备忘录中写道，“亚马逊聘请了Adept联合创始人兼首席执行官David Luan和其他几位才华横溢的团队成员加入我们的AGI团队”。AGI是一种比目前的生成式AI更为先进的技术，其拥有接近人类水平的能力。据介绍，Luan将负责亚马逊的“AGI自治”部门，并向Prasad直接汇报工作。Prasad也是一位该领域的尖端人才，他曾担任亚马逊语音助手Alexa的首席科学家，去年8月，他被任命领导亚马逊开发AGI。随后，Adept公司也在一篇博客文章中证实了这一举动。该公司指出，开发自己的AI模型将需要更多的资金，并表示与亚马逊的交易将使其能够专注于建立AI代理。此外值得一提的是，在Luan和其他高管加入亚马逊后，Adept将继续作为一家独立公司运营。与此次亚马逊和Adept联手极为相似的事件是——今年3月，微软聘请了Mustafa Suleyman，他曾是谷歌DeepMind的联合创始人，后来领导了初创公司Inflection AI。随后，微软还请来了Inflection的几位高管，并对其部分技术进行了授权。拥挤的市场Adept成立于两年前，其目标是创建一个可以使用自然语言在任何软件工具上执行操作的AI模型。在更高层次上，该公司希望创建一个“AI队友”，训练他们使用各种不同的软件工具和API，这一愿景与OpenAI、Rabbit等公司不谋而合。Adept凭借其技术赢得了包括英伟达、Atlassian、Workday和Greylock在内的许多支持者，筹集了超过4.15亿美元的资金，估值曾一度达到了10亿美元左右。但后来，这家初创公司一直受到产品功能失调的困扰。尽管经过了数月的测试，它仍难以将任何产品推向市场，Adept也失去了两位联合创始人Ashish Vaswani和Niki Parmar。在过去的几个月里，有报道称Adept一直在与Meta、微软就潜在的收购进行谈判，微软此前也曾投资过这家初创公司，不过最终没有任何收购或者合作消息传出。潜在原因或许是，如今的AI代理的市场比Adept成立之时更加“拥挤”，Orby、Emergence等资金雄厚的初创公司都在争夺这块有望盈利的蛋糕。据市场研究公司Grand View research估计，到2022年，AI代理市场的价值将达到42亿美元。或许，这次Adept与亚马逊的合作能让Adept成功冲过终点线，这笔交易也为Adept提供了一条生命线。亚马逊大力增加投资和使用对于亚马逊自身而言，其在AI领域也面临着激烈的竞争。竞争对手微软和谷歌在其核心产品中非常效率地添加了新功能，同时也为企业提供了更多途径来访问其公共云产品中的大型语言模型。虽说亚马逊的云计算部门也推出了一系列AI服务，包括自己的大模型，然而这些服务通常被认为落后于其对手。面对这一局面，亚马逊正在加大对生成式AI的投资和使用。亚马逊已经向OpenAI的竞争对手Anthropic投入了数十亿美元，并计划彻底改造其Alexa语音助手，在其中添入生成式AI功能。亚马逊指出，由于在技术基础设施方面（特别是生成式AI）的投资，今年的现金资本支出预计将显著增加。该公司第一财季的现金资本支出为139亿美元，同比增长6%。在对AI的应用方面，日前有报道称，亚马逊整个财务团队中正在使用生成式AI，其可以协助财务人员进行更复杂的分析。亚马逊多名高管表示，其财务团队将把生成式AI技术用于欺诈检测、合同审查、财务预测、个人生产力、规则和法规解释、以及税务相关工作等领域，此举的部分目的是降低成本、提高效率和准确性。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436552.htm