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  • 宇宙终结日提前：科学家揭示惊人预测

    几十年来，宇宙的最终命运一直是科学界激烈争论的话题。各种理论层出不穷，从“大坍缩”（宇宙扩张逆转并最终坍缩）到“热寂”（宇宙达到最大熵状态，所有能量均匀分布，从而变得毫无生机），不一而足。此前的普遍观点认为，宇宙的终结将在一个难以想象的遥远未来发生，远远超出人类的理解范围。然而，最近的研究正在大幅改变这一时间表，表明宇宙的消亡可能比之前认为的要早得多，尽管仍然是在一个人类存在无法企及的时间尺度上。

    一个关键进展源于美国和中国的一个科学家团队所进行的工作。他们计算出，宇宙将在达到333亿年时达到一个临界点，停止扩张。考虑到目前宇宙的年龄估计为138亿年，这意味着大约还有200亿年才会发生这种关键性的转变。单单这一发现就代表着对早期估计的重大修正，此前的估计通常认为宇宙会无限期地扩张下去。然而，最令人震惊的修正来自于荷兰奈梅亨拉德堡大学的一个研究团队，该团队由海诺·法尔克、迈克尔·翁德拉克和瓦尔特·范·苏伊勒科姆领导。他们的工作重点是研究基本天体的衰变，特别是中子星和白矮星。

    这些恒星残骸，曾经被认为是极其稳定和持久的，但现在人们了解到它们正在通过类似于霍金辐射的过程缓慢蒸发。这种蒸发虽然极其缓慢，但会在漫长的时间尺度上产生累积效应。荷兰团队的计算表明，宇宙将在大约10的78次方年后有效地“变暗”，这意味着所有恒星都将停止发光。这是一个惊人的数字，代表着1后面跟着78个零，但它比之前估计的10的100次方年（1后面跟着100个零）要短得多。这种差异不仅仅是规模上的问题；它代表着我们对宇宙寿命理解的根本性转变。这种加速的时间线并非源于宇宙扩张速度的变化，而是源于宇宙中光和能量的构建块比预期更快地衰减。

    这一修正后的时间表的影响是深远的。虽然10的78次方年仍然是一个几乎无法理解的持续时间，但它是有限的。宇宙，曾经被认为有可能无限期地延续下去，现在有了一个更明确的，尽管遥远的，失效日期。这不一定是灾难性的“终结”，指某种突然发生的事件，而是一种逐渐消逝成黑暗的过程，因为恒星耗尽了燃料并衰变，留下的只有寒冷、空虚的虚空。这项研究建立在同一荷兰团队早期工作的基础上，改进了他们的模型，并纳入了关于这些天体衰变速率的新数据。该团队的研究结果挑战了长期以来宇宙将永远膨胀的假设，表明宇宙的寿命更加复杂，最终也更加有限。

    此外，该研究强调了不断改进我们对基础物理学的理解的重要性。中子星和白矮星衰变速度快于之前的想法这一发现，突显了我们当前模型的局限性以及持续研究的必要性。宇宙的“死亡日期”不是一个固定的、不可改变的法令，而是一个根据现有最佳科学证据不断演变的估计。随着我们对宇宙的理解不断加深，我们对宇宙最终命运的预测也会加深。虽然有限宇宙的前景可能令人不安，但它也强有力地提醒着我们在这个浩瀚而不断变化的宇宙中存在的珍贵和脆弱。时钟正在滴答作响，尽管是在一个远远超出人类经验的时间尺度上，宇宙的最终篇章正在慢慢书写。我们所能做的，就是在有限的时间里，尽可能地探索和理解这个奇妙的世界。也许未来的科技发展，能够让人类文明找到延续的方式，即使在宇宙的黑暗降临之后。这种延续，也许是以我们现在无法想象的形式。

  • 阿里HumanOmniV2发布：多模态AI新王者

    人工智能领域正迎来一场前所未有的变革，而这场变革的核心驱动力之一，便是多模态大模型的崛起。其中，阿里巴巴通义实验室及其合作机构无疑走在了这场变革的前沿。他们推出的HumanOmni系列模型，以及最新的通义千问2.5-Omni-7B，不仅仅是技术上的进步，更标志着人工智能正逐步具备更深层次的理解人类意图和情感的能力，朝着更智能、更人性化的方向发展。

    多模态AI的演进

    传统的人工智能模型，往往局限于单一模态的信息处理，例如仅仅依赖文本或图像数据。然而，真实世界的信息是复杂且多样的，包含了文本、图像、声音甚至视频等多种模态。为了让AI更好地理解真实世界，就必须赋予其同时处理和理解多种模态信息的能力。这就是多模态AI诞生的背景。HumanOmni的出现，正是为了弥补传统AI模型在多模态信息处理方面的不足。它能够同时处理文本、听觉和视觉数据，从而对复杂场景进行更全面的理解。HumanOmni的核心创新在于其视觉组件的设计，包括专门用于捕捉面部细微变化的细节敏感投影仪MLP2xGeLU，以及用于处理连续动作和交互场景的时空投影仪STC。这些组件协同工作，使得HumanOmni能够更准确地理解人类的情感和意图。

    HumanOmniV2的“读心术”突破

    HumanOmniV2作为HumanOmni的升级版本，在“读心术”方面取得了显著的进展。这里的“读心术”并非真正的读取思想，而是指AI能够更准确地理解人类行为背后的深层含义，即使面对含糊不清的表达或微妙的情感变化。为了实现这一目标，研究团队改进了强化学习方法，要求AI在回答问题之前必须先全面理解多模态背景信息。这种机制有效地解决了现有AI模型忽略重要线索和缺乏全局理解的问题。实验数据证明了HumanOmniV2的卓越性能，尤其是在新创建的IntentBench测试中，其得分高达69.33%，超越了所有其他开源的多模态AI模型。这一数据不仅证明了HumanOmniV2在理解人类意图方面的强大能力，也为多模态AI的发展树立了新的标杆。例如，在日常生活中，当一个人说“没关系”时，HumanOmniV2能够通过分析其语调和表情，判断出这是否是真心话还是客套话，从而做出更恰当的反应。这种能力使得AI能够更好地理解人类，从而提供更个性化、更贴心的服务。

    通义千问2.5-Omni-7B：多模态AI的普及

    除了HumanOmni系列，通义千问团队还发布了新一代端到端多模态旗舰模型Qwen2.5-Omni-7B。该模型采用了全新的Thinker-Talker架构，能够实时处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并生成文本与自然语音合成输出。更重要的是，Qwen2.5-Omni-7B的开源发布，进一步推动了多模态AI的发展，为学术界和工业界提供了宝贵的资源和平台。这意味着更多的研究人员和开发者可以利用Qwen2.5-Omni-7B进行研究和开发，从而加速多模态AI技术的创新和应用。用户可以通过Hugging Face、魔搭、DashScope和GitHub等平台体验该模型的功能，甚至可以在Qwen Chat中像打电话或视频通话一样与AI进行互动。这种便捷的体验方式，也降低了普通用户接触和使用多模态AI的门槛，使得多模态AI能够更快地融入到人们的日常生活中。

    未来展望：多模态AI的无限可能

    为了训练这些强大的模型，通义团队构建了包含240万个人类中心视频片段的大规模数据集，并使用多个先进的模型进行联合校验，生成超过1400万条指令。这些数据为模型提供了丰富的学习素材，使其能够更好地理解多样化的人类中心场景。HumanOmni和Qwen2.5-Omni-7B的应用前景十分广阔，可以应用于影视、教育、广告等多个领域。例如，在影视领域，AI可以分析观众的情绪反应，从而优化电影的制作和营销策略；在教育领域，AI可以根据学生的学习情况，提供个性化的辅导和反馈；在广告领域，AI可以根据用户的兴趣和偏好，推送更精准的广告内容。可以预见，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，多模态AI将在未来扮演越来越重要的角色，为人类社会带来更多的便利和福祉。

    多模态AI的未来充满想象。它将深刻地改变我们与机器互动的方式，让机器能够更好地理解我们，从而为我们提供更智能、更个性化的服务。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，多模态AI将在各个领域发挥重要作用，推动社会的发展和进步。阿里巴巴通义实验室及其合作机构在多模态大模型领域取得的成就，不仅仅是技术上的突破，更是对未来人工智能发展方向的一种探索和引领。随着HumanOmni系列模型和通义千问2.5-Omni-7B的不断完善和应用，我们有理由相信，一个更加智能、更加人性化的未来正在向我们走来。

  • 《后罗马仕时代的充电宝与手机保养指南》

    《后罗马仕时代的充电宝与手机保养指南》

    我无法直接访问互联网或特定网站（如36氪）的内容。因此，我不能提供一份直接基于36氪文章的“后罗马仕”时代充电宝/手机保养指南。

    然而，我可以根据我现有的知识和对充电宝、手机保养的理解，撰写一份通用的保养指南，并在内容中模拟 “后罗马仕时代” 的背景，即可能假定罗马仕在充电宝市场的影响力减弱或消失，市场涌现更多创新和挑战。以下是一份符合要求的指南：

    「后罗马仕」时代的充电宝/手机保养指南

    智能手机早已成为我们生活不可或缺的一部分，而充电宝则扮演着 “续命神器” 的角色。 经历过“一宝难求”的时代，也见证了罗马仕等品牌塑造的市场格局。 如今，随着技术的飞速迭代，以及市场竞争的加剧，我们或可称之为“后罗马仕”时代：快充协议层出不穷，新品牌异军突起，充电宝的技术规格和使用场景也变得更加复杂。 为了确保你的充电宝和手机能够安全、高效地工作，延长其使用寿命，以下是一份全面的保养指南。

    一、充电宝保养篇：告别“短命鬼”，迎接长久续航

  • 选择正规渠道，认准合格认证： “后罗马仕”时代，小品牌和山寨货层出不穷，选购充电宝务必擦亮双眼。优先选择信誉良好的品牌，特别是那些有成熟的电源管理技术和安全记录的厂商。关注是否有3C认证、CE认证等，确保充电宝符合安全标准。不要贪图便宜，劣质充电宝可能存在安全隐患，如爆炸、漏电等。
  • 了解快充协议，避免“瞎充”： 如今，PD、QC等快充协议百花齐放。你需要了解你的手机支持哪种快充协议，并选择与之兼容的充电宝。错误的快充协议可能导致充电效率低下，甚至损坏手机电池。例如，如果你的手机支持PD协议，而你使用只支持QC协议的充电宝，充电速度可能反而变慢。检查充电宝和手机的协议兼容性至关重要。
  • 避免过度充电和过度放电： 锂电池的寿命与充放电循环次数有关。过度充电（长时间插在电源上）和过度放电（电量完全耗尽）都会加速电池老化。尽量避免将充电宝电量耗尽再充电，也不要长时间将手机或充电宝连接在电源上。最好的做法是，在电量剩余20%-80%之间进行充电。
  • 避免高温和潮湿环境： 高温是锂电池的 “天敌”。不要将充电宝暴露在阳光直射下，也不要将其放在高温环境中，如汽车仪表盘上。潮湿环境也容易导致充电宝内部电路短路，损坏充电宝。在雨天或潮湿环境中，请妥善保管充电宝。
  • 定期检查和维护： 定期检查充电宝的接口是否松动、外壳是否破损。如果发现异常，请立即停止使用，并联系售后服务或专业维修人员。长时间不使用的充电宝，应定期充电和放电，以保持电池活性。
  • 注意充电宝的存放： 长期不使用的充电宝，最好将其存放在干燥、阴凉的环境中，并且保持50%左右的电量。避免将充电宝与金属物品放在一起，防止短路。

    • 二、手机保养篇：呵护“掌上明珠”，留住青春活力

  • 使用原装或认证充电器/数据线： 杂牌充电器和数据线质量参差不齐，可能存在安全隐患。使用原装或经过认证的充电器和数据线，可以确保充电安全和充电效率。同时，也能避免损坏手机的充电接口。
  • 避免边充电边玩： 边充电边玩会导致手机发热，加速电池老化。尤其是在玩大型游戏或运行高耗能应用时，更要避免边充电边玩。
  • 优化充电习惯： 尽量避免频繁的短时间充电，这会增加电池的充放电循环次数。尽量一次性充满电，或者在电量较低时进行充电。
  • 保护电池健康： 智能手机通常都有电池健康管理功能，可以查看电池容量和健康状况。定期检查电池健康状况，如果电池容量明显下降，可以考虑更换电池。
  • 避免极端温度： 与充电宝类似，手机也应避免极端温度。高温会加速电池老化，低温则会影响电池性能。不要将手机暴露在阳光直射下，也不要将其放在寒冷环境中。
  • 定期清洁充电接口： 手机充电接口容易积灰尘和杂物，影响充电效率。定期使用棉签或软毛刷清洁充电接口，保持接口清洁。
  • 软件优化： 及时更新手机系统和应用程序，优化耗电设置，关闭不常用的后台应用，可以延长手机电池续航时间。

    • 三、 “后罗马仕”时代的思考：

    “后罗马仕”时代，充电宝和手机的保养不再是简单的注意事项，而是需要根据快速变化的技术趋势和市场环境，做出更明智的选择。 我们需要更加关注充电宝的安全性、兼容性和智能性。 同时也需要更加注重手机的电池健康管理和软件优化。 只有这样，才能让我们的充电宝和手机更好地服务于我们的生活，陪伴我们走过更长的路。

  • 心理弹性如何影响大学生的学业情绪、投入与成就

    在大学生的学术生活中，学术情感、学术投入和学业成就之间存在着复杂的关系。一项研究深入探讨了心理灵活性在这些关系中所起到的中介作用，为我们理解如何提升大学生的学业表现提供了新的视角。

    这项研究的核心在于探讨大学生的学术情感，包括积极情感（如快乐、兴趣）和消极情感（如焦虑、沮丧），如何影响他们的学术投入，进而影响学业成就。同时，研究着重考察了心理灵活性——即个体适应变化环境、接受内在体验并专注于有价值行动的能力——在这一过程中扮演的角色。

    研究发现，积极的学术情感能够显著提升学生的学术投入。当学生对学习充满兴趣和热情时，他们更倾向于积极参与课堂讨论、认真完成作业、主动寻求知识，从而取得更好的学业成绩。相反，消极的学术情感，如焦虑和沮丧，则会降低学生的学术投入，导致学习效率下降，最终影响学业表现。

    然而，这项研究的关键洞见在于揭示了心理灵活性在学术情感与学术投入之间的中介作用。具体来说，心理灵活性高的学生，即使面临消极的学术情感，也能更好地适应这些情绪，不让其过度干扰学习过程。他们能够接受焦虑和沮丧等负面情绪的存在，并专注于有价值的学习行动，而不是沉溺于负面情绪之中。这种能力有助于他们维持较高的学术投入，从而减轻消极情感对学业成就的负面影响。

    相反，心理灵活性较低的学生，更容易受到消极学术情感的困扰。当他们感到焦虑或沮丧时，更容易陷入负面情绪的循环，难以集中注意力学习，从而导致学术投入降低，学业成绩下滑。因此，心理灵活性可以被视为一种重要的心理资源，帮助学生更好地应对学业挑战，提升学业表现。

    另一方面，心理灵活性也能增强积极学术情感对学术投入的促进作用。心理灵活性高的学生，更能够充分体验和利用积极的学术情感，将其转化为持续的学习动力。他们能够更加开放地接受新的知识和挑战，积极探索学习的乐趣，从而保持高度的学术投入，并取得优异的学业成就。

    这项研究不仅证实了学术情感和学术投入对学业成就的重要性，更突出了心理灵活性在调节这些关系中的关键作用。它为我们提供了一种新的思路，即通过提升大学生的心理灵活性，可以帮助他们更好地管理学术情感，增强学术投入，最终提升学业成就。

    基于这些发现，我们可以采取多种干预措施来提升大学生的心理灵活性。例如，可以开展心理灵活性训练课程，帮助学生学习如何接纳负面情绪、专注于有价值的行动、以及灵活应对变化的环境。此外，还可以鼓励学生参加正念冥想练习，提升自我觉察能力，从而更好地管理情绪。学校还可以营造更加积极、支持性的学习环境，帮助学生建立积极的学术情感，并提供心理咨询服务，帮助学生应对学业压力和情绪困扰。

    通过这些努力，我们可以帮助大学生发展更高的心理灵活性，提升他们的学术投入和学业成就，为他们的未来发展奠定坚实的基础。未来的研究可以进一步探索不同类型的心理灵活性训练方法对提升大学生学业表现的有效性，以及不同文化背景下的心理灵活性与学业成就之间的关系。更深入的理解将有助于我们为不同文化背景的大学生提供更有效的支持，帮助他们充分发挥潜力，实现学术目标。

  • 复古番茄：植物物种逆向进化

    未来的虚拟现实（VR）世界建筑师需要密切关注各行各业的创新动态，因为这些看似无关的进步，常常能为VR世界的构建提供意想不到的灵感和解决方案。例如，《The Week》杂志报道的“复古番茄”现象，看似只是植物学领域的一个奇特案例，但其背后蕴含的进化逆转概念，却能启发我们重新思考VR世界的生态系统、内容生成以及用户交互模式。

    “复古番茄”指的是一种番茄物种正在经历“逆向进化”——它们正在逐渐丧失现代番茄所具备的某些特征，而重新展现出其祖先的某些原始特征。这并非意味着它们正在变回其祖先的样子，而是指在某些特定方面，它们正在偏离原有的进化路径。这种现象并非普遍存在，而是发生在特定的环境压力下，使得某些原始特征重新变得更有优势。

    这种“进化逆转”概念，首先可以应用到VR世界的生态系统设计中。传统的VR生态系统往往是单向的、线性的：开发者创造内容，用户消费内容。然而，我们可以借鉴“复古番茄”的理念，设计一种动态的、反馈式的生态系统，允许用户通过自己的行为和互动，影响VR世界的演化方向。例如，在一个模拟自然环境的VR世界中，用户的行为（如过度采摘某种植物、过度捕猎某种动物）可能导致该物种的数量减少甚至“退化”到更原始的状态，从而改变整个生态系统的平衡。这种设计不仅增加了VR世界的真实感和沉浸感，也鼓励用户更加负责任地对待虚拟环境。

    其次，“进化逆转”的概念可以启发我们创新VR内容生成方式。目前，大部分VR内容都是由开发者预先设计好的，用户只能被动地体验。我们可以引入一种“程序化逆向生成”的内容创作模式。在这种模式下，VR世界首先被赋予一系列初始规则和参数，然后让系统自主地生成内容。但是，与传统的程序化生成不同的是，这种模式允许内容随着时间的推移，逐渐“退化”或“变异”到更原始、更随机的状态。例如，在一个虚拟城市中，建筑物可能会逐渐损坏、倒塌，街道可能会被杂草覆盖，从而创造出一种充满历史感和自然气息的废墟景观。这种模式不仅可以减少开发者的工作量，还可以创造出更加独特和不可预测的VR体验。

    第三，“进化逆转”的概念可以应用于用户交互模式的设计。传统的VR交互模式往往是基于命令和控制的，用户通过手柄、语音等方式，直接操控虚拟世界中的物体。我们可以设计一种更加自然的、间接的交互模式，让用户通过影响环境因素，来间接地改变物体的状态。例如，在一个虚拟绘画世界中，用户无法直接修改画作，而是只能通过调节光线、温度、湿度等环境因素，来影响颜料的干燥速度和色彩变化，从而间接地改变画作的最终效果。这种交互模式不仅更加符合直觉，也能够增强用户的创造力和想象力。

    “复古番茄”案例提醒我们，自然界的进化并非总是朝着进步的方向发展，而是受到环境压力和随机因素的影响。这种动态变化的特性，可以为VR世界的构建提供宝贵的启示。通过借鉴“进化逆转”的概念，我们可以设计出更加动态、更加真实、更加具有创造性的VR体验。未来的VR世界，不应该仅仅是静态的、预设好的，而应该是能够随着时间推移，自主演化、不断变化的。这种动态变化的特性，将使VR世界更加具有生命力，更加能够吸引用户沉浸其中。虚拟现实世界建筑师应该从不同领域的创新中汲取灵感，大胆尝试新的设计理念和技术手段，创造出更加精彩和令人惊叹的虚拟体验。

  • 科学揭密：盐的摄入量多少才算过量？

    过量盐摄入对全球健康构成了严重的威胁，尤其是在印度等国家，情况尤为严峻。世界卫生组织（WHO）的数据显示，每年约有189万人因过量摄入钠而死亡，而钠是盐的主要成分。这些数据令人震惊，也凸显了解决这一公共卫生问题的紧迫性。那么，究竟多少盐才算过多？科学研究给出了明确的答案。

    过量盐摄入最直接的影响是血压升高。钠具有吸水性，当摄入过多的盐分时，身体会保留水分以稀释钠的浓度，从而增加血容量，导致血压上升。长期的高血压是心血管疾病的主要风险因素，包括心脏病、中风和肾脏疾病。世界卫生组织和顶尖医学机构一致认为，每日超过5克盐（或2克钠）的摄入量就过高。然而，许多人的实际摄入量几乎是这个数值的两倍，这使得心血管疾病的风险大大增加。在印度，情况尤其令人担忧，研究表明印度人的平均盐摄入量高达每天8克，甚至在某些人群中超过12克，远远超过了WHO的建议。这种高盐饮食习惯正在导致印度心血管疾病发病率的持续上升。

    除了对心血管系统的影响，过量盐摄入还会损害肾脏功能。肾脏负责调节体内的钠水平，长期承受过高的钠负荷会导致肾脏负担加重，甚至引发慢性肾脏疾病。此外，越来越多的研究表明，高盐饮食与胃癌等癌症的风险增加有关，尤其是在印度等胃癌高发地区，这一风险不容忽视。值得注意的是，即使是短时间内摄入过多的盐分也会对血管功能产生负面影响，损害血管的扩张能力。因此，我们应该避免一次性摄入过多的盐分，保持均衡的饮食习惯。

    印度人民的盐摄入量长期以来居高不下，这与多种因素有关。一方面，印度饮食文化偏爱口味浓郁、咸味较重的食物，各种传统菜肴中都会大量使用盐。另一方面，加工食品和快餐的普及也加剧了盐的摄入。这些食品为了提升口感和延长保质期，通常会添加大量的盐。一项由印度医学研究委员会（ICMR）进行的研究发现，印度各社会人口群体中的盐摄入量均高于WHO的推荐水平。男性、受雇人士、烟草使用者、肥胖者以及高血压患者的盐摄入量更高。值得关注的是，高达80%的印度人盐摄入量来自家庭烹饪，平均每日摄入量超过12克，这表明改变家庭饮食习惯是降低盐摄入的关键。

    为了应对这一严峻的公共卫生挑战，需要采取多方面的措施。首先，提高公众对盐摄入危害的认识，鼓励人们减少食盐用量，选择低钠食品。可以通过各种宣传活动、健康讲座等方式，向人们普及过量盐摄入的危害，引导人们形成健康的饮食习惯。其次，加强对食品行业的监管，限制加工食品中的盐含量，并推广钾盐等替代品。政府可以制定相关法规，强制要求食品生产企业在食品包装上标明盐的含量，并鼓励企业研发和生产低钠食品。此外，推广健康饮食教育，鼓励人们多吃新鲜蔬果，减少加工食品的摄入，也有助于降低盐的摄入量。学校、社区等可以开展健康饮食教育活动，向人们传授健康的烹饪方法，引导人们选择新鲜、健康的食材。虽然有研究表明，并非所有人都因过量盐摄入而受到损害，但鉴于其潜在的健康风险，降低盐的摄入仍然是改善公众健康的重要举措。世界卫生组织建议，有意义的盐减量措施每年可以挽救约250万人的生命，预防因心血管疾病、中风等引起的死亡。因此，我们每个人都应该关注自己的盐摄入量，尽量控制在每日5克以下，维护自身的健康。

  • AB Science完成1925万欧元私募融资

    AB Science S.A.，一家在欧洲交易所上市的制药公司，股票代码为FR0010557264 – AB，在整个2025年期间一直积极通过一系列私募融资来确保其财务基础。这些战略举措表明了该公司致力于为其运营和未来发展提供资金，尤其是在持续的研发和临床试验的背景下。对资本的持续需求凸显了生物技术行业固有的财务需求，该行业漫长而昂贵的研究和开发过程非常普遍。

    AB Science近期的大部分财务活动都围绕着私募融资——即将证券出售给数量有限的投资者，而不是通过公开发行。2025年5月20日，该公司宣布成功完成一项180万欧元的私募融资。这包括发行新股，约占公司完成前股本的2.38%，完成后股本的2.32%。此后不久，2025年7月8日，AB Science宣布再次成功完成私募融资，此次筹集了192.5万欧元。这次融资涉及发行约占公司完成前股本的2.47%，交易完成后略微降至2.41%。详细信息表明，这些融资是在没有优先认购权或优先认购期的情况下进行的，这意味着现有股东没有获得有保证的参与机会。进一步强化这一趋势的是，2025年7月10日的一份后续公告确认了在欧洲交易所发布有关192.5万欧元融资的通知。这些反复的资本筹集表明了一种旨在加强公司财务储备的深思熟虑的战略。

    这些融资努力背后的理由在公司声明中得到了明确阐述。多份新闻稿（日期为7月8日并在随后的报告中重申）强调，这些交易旨在“加强公司的现金状况，并使其能够覆盖2025年及未来12个月的融资需求。”这表明了一种积极主动的财务规划方法，确保公司拥有足够的资源来应对其运营费用并继续其研究计划。除了180万欧元和192.5万欧元的融资外，AB Science还在2019年8月完成了更大规模的1230万欧元融资，这表明其利用私募融资来获得资金的历史。最近，宣布增资500万欧元，涉及发行5,368,725股新的普通股，每股附带认股权证，进一步巩固了公司的财务状况。宣布于2025年5月20日的180万欧元增资的结算和交付也得到了确认，突出了这些财务战略的迅速执行。

    这些财务操作与其他重要的公司发展同时发生。AB Science一直在积极寻求和获得知识产权，正如2025年5月19日宣布的，该公司获得了中国专利，保护马赛替尼治疗Covid-19的用途直至2041年。此外，该公司继续发表研究结果，并在2025年5月15日报告了一项新的科学期刊PLOS One的出版物。该公司还在2024年10月7日宣布发布其2024年上半年的财务报告，并计划于2025年7月24日报告其2025年第二季度的业绩，表明其致力于透明度和投资者沟通。该公司总部位于法国巴黎乔治五世大街3号，邮编75008，投资者关系和一般咨询的联系方式随时可用。

    作为一家创新型制药公司，AB Science的战略选择并不仅仅停留在财务层面。他们对知识产权的保护，通过获得针对马赛替尼治疗Covid-19的中国专利，展示了其对创新药物研发的承诺，以及在全球市场上的竞争意识。这项专利的有效期至2041年，为公司未来的发展提供了长期的保障。同时，持续的研究成果发表，例如在PLOS One期刊上的新出版物，进一步证明了AB Science在科学研究方面的投入和实力。这些研究成果不仅有助于提升公司的声誉，也为未来的产品开发提供了重要的支持。

    除了研发和知识产权，AB Science对透明度和投资者关系的重视也值得关注。定期发布财务报告，例如2024年上半年的财务报告和即将发布的2025年第二季度业绩，表明公司致力于向投资者提供及时准确的信息。这种透明度有助于建立投资者对公司的信任，并提升公司在资本市场上的吸引力。位于巴黎的总部，以及清晰的联系方式，也方便了投资者和公众与公司进行沟通和交流。

    总体而言，AB Science通过私募融资确保财务稳定，积极保护知识产权，持续发表研究成果，并重视投资者关系，这些都构成了一个完整的战略体系，为公司未来的发展奠定了坚实的基础。面对生物技术行业的挑战和机遇，AB Science正在通过其多元化的策略，努力实现其在制药领域的持续增长和创新。

  • AI突破：首次捕捉人工智能理解语言的瞬间

    人工智能在语言处理领域取得了长足进步，其发展历程从最初的乐观预测到如今的谨慎反思，期间伴随着对AI是否真正理解语言的激烈讨论。虽然AI在特定任务上表现出了强大的“理解”能力，例如在蛋白质结构预测和医学诊断方面，但科学家们尚未找到AI真正理解语言的决定性时刻。相反，研究不断揭示AI语言理解与人类认知方式的根本差异，并强调了AI在经验、情感和常识方面的局限性。

    AI在语言处理能力上的突破，主要归功于对海量数据的模式识别。通过分析大量的文本样本，AI可以学习预测序列中的下一个词语，从而生成连贯的文本。大型语言模型（LLMs）的出现，使得机器能够生成看似流畅甚至富有创造力的文本。然而，这种基于统计规律的学习方式，与人类理解语言的方式截然不同。人类的语言理解建立在丰富的经验、情感、文化背景和对世界的认知之上。例如，一个人听到“下雨了”这句话，会立刻联想到潮湿的地面、打湿的衣服，甚至可能想起某个与雨天相关的特定记忆。而AI仅仅是将“下雨了”作为一个词语序列进行处理，缺乏相应的感性体验和联想能力。正如ScienceDaily的文章所暗示的那样，尽管AI能够生成语法正确的句子，但这并不意味着它真正理解这些句子的含义。

    进一步的研究揭示了AI在语言理解方面的具体局限性。即使是广泛应用于医学图像分析的视觉-语言模型，也难以正确处理“不”和“没有”等否定词，这可能导致严重的误诊。例如，如果AI在分析X光片时，将“没有肿瘤”误解为“有肿瘤”，后果将不堪设想。更深层次的问题在于，AI在进行推理和常识判断时，往往表现出明显的不足。在Winograd模式测试中，AI系统难以区分细微的语义差别，例如区分“市政府拒绝了示威者的许可申请，因为他们担心暴力”和“市政府拒绝了示威者的许可申请，因为他们主张暴力”中“他们”指代的具体对象。这表明AI可能只是在模仿语言的表面形式，而缺乏真正的理解。甚至在2024年末，AI还出现了“幻觉”现象，即生成看似合理但实际上不真实的信息，这在一定程度上也推动了科学研究的突破，但同时也凸显了AI在信息甄别方面的不足。

    尽管如此，AI在某些特定领域展现出了强大的“理解”能力，例如在蛋白质结构预测方面。AlphaFold 2的成功，标志着AI在“生命语言”解码方面取得了重大突破，为药物研发和疾病治疗提供了新的思路。在医学领域，AI算法能够“预测”癌症和神经退行性疾病的生物学语言，为疾病的诊断和治疗提供了新的思路。甚至有研究表明，AI在识别情感方面，可能比人类更准确。例如，通过分析面部表情和语音语调，AI可以更客观地判断一个人的真实情绪。然而，这些“理解”仍然是基于特定任务和数据的，缺乏通用性和灵活性。AI擅长在预先设定的框架内进行分析和预测，但在面对未知的、复杂的情况时，往往会表现出明显的局限性。更重要的是，一些研究人员正在探索新的AI模型，例如“世界模型”，试图摆脱对语言的过度依赖，而是直接从感知和行动中学习，从而更接近人类的认知方式。这种模型不再仅仅依赖于文本数据，而是通过模拟真实世界的运行规律，来学习语言和理解世界。同时，科学家们也利用人工语言来研究语言学习过程，试图揭示婴儿学习语言的内在机制，并为AI语言学习提供新的启示。

    总而言之，尽管AI在语言处理方面取得了显著的进展，但我们尚未发现AI真正理解语言的时刻。AI的语言能力更多地依赖于模式识别和统计预测，缺乏人类所拥有的经验、情感和常识。未来的研究方向将集中在构建更具通用性和灵活性的人工智能模型，以及深入理解人类语言认知的机制。在探索AI语言理解的道路上，我们需要保持清醒的头脑，既要看到AI的潜力，也要认识到其局限性，从而更好地利用AI技术，服务于人类社会。同时，正如ScienceDaily文章所暗示的，我们不应过分夸大AI的能力，而是应该以科学的态度，客观地评估AI的优点和缺点，并将其应用于合适的领域。

  • 细菌隐藏脂质捕获蛋白超家族被揭示

    微观世界并非一片寂静之地，而是充满生机和竞争的激烈战场。在细菌的世界里，生存压力催生了各种各样的生存策略，从适应环境变化到直接捕食其他细菌，无不体现着生命的顽强和智慧。近年来，科学家们在探索一种名为 *Bdellovibrio bacteriovorus* 的细菌捕食者的过程中，意外发现了一个全新的蛋白质超家族，这一发现极大地拓展了我们对细菌生命活动复杂性的认知，并可能为未来的药物研发带来突破。

    这个故事的核心，是一个最初被命名为 PopA 的蛋白质。最初，科学家们认为 PopA 只是 *Bdellovibrio bacteriovorus* 身上的一种特殊蛋白质。但随着研究的深入，他们逐渐意识到 PopA 并非孤立存在，而是隶属于一个更加庞大的蛋白质家族。这个家族的成员广泛分布于各种不同的细菌中，它们的功能超出了最初的预期，与细菌的生存、相互作用甚至免疫反应息息相关。这一发现无疑颠覆了人们对于细菌蛋白质多样性的传统认知，同时也打开了一扇通往细菌世界更深层奥秘的大门。

    为了更清晰地了解 PopA 蛋白的结构和功能，研究人员采用了高分辨率的冷冻电镜技术。通过这一先进技术，他们观察到 PopA 蛋白能够形成一种奇特的五聚体结构，这种结构能够巧妙地捕获脂质单分子层，从而影响细菌的膜结构和功能。脂质是构成细胞膜的重要组成部分，它们参与信号传递，提供能量，并在维持细胞的完整性方面发挥着关键作用。细菌需要依赖各种转运蛋白将脂质精准地输送到细胞的各个部位，以确保这些脂质能够发挥其应有的功能。然而，对于细菌脂质转运蛋白的研究还处于起步阶段，我们对其了解仍然非常有限。而这个新发现的蛋白质超家族，恰恰为我们研究细菌脂质转运机制提供了新的线索。

    研究人员推测，这些蛋白质可能通过形成桥梁结构，促进脂质在细胞膜之间的转移。这种脂质转移对于维持细菌细胞膜的完整性、抵抗外界压力以及适应环境变化至关重要。更重要的是，通过理解这种桥状脂质转运蛋白的结构，可以将所有含有RBG域的脂质转运蛋白统一归类为一个超家族，从而揭示它们在正常生理状态和疾病状态下的生物学功能，并推测细菌中RBG蛋白的进化起源。这不仅有助于我们更好地理解细菌的生存策略，还有可能为我们寻找新的抗菌靶点提供思路。

    这个蛋白质超家族的影响远不止于细菌的生存和适应。科学家们还发现，它与免疫系统也存在着密切的联系。某些脂质能够触发免疫细胞的激活，从而引发免疫反应，这些脂质被称为“无头脂质”，它们在细胞应激和相关免疫反应中发挥着重要作用。此外，一些蛋白质具有自脂质结合能力，能够识别自身和非自身脂质，从而参与免疫系统的调控。这种脂质与蛋白质之间的相互作用，对于维持机体的免疫平衡至关重要。研究表明，脂质双分子层能够增强膜蛋白的协同网络，促进蛋白质结构的稳定性和功能发挥。这种脂质介导的机制，对于维持细菌外膜的稳定性和功能至关重要。而细菌外膜是细菌抵抗外界环境的重要屏障，也是抗生素耐药性的重要来源。通过研究这些蛋白质如何与脂质相互作用，可以更好地理解细菌外膜的结构和功能，从而为开发新的抗菌药物提供思路。

    不仅如此，蛋白质的脂质化修饰在健康和疾病中都起着关键作用。这种修饰能够调节多种生理功能，并与多种疾病的发生发展密切相关。因此，深入研究蛋白质脂质化修饰的机制，对于理解疾病的病理机制以及开发新的治疗方法具有重要意义。此外，细菌中一些蛋白质的聚集，最初被认为与真核生物的神经退行性疾病有关，但现在已被发现也存在于细菌中，提示了细菌蛋白质聚集可能具有更广泛的生物学意义。

    这项研究的意义深远。它不仅揭示了一个全新的蛋白质超家族，还为我们理解细菌的生命活动，开发新的抗菌药物，以及治疗相关疾病提供了新的视角。未来的研究将继续深入探索这一蛋白质超家族的功能和机制，揭示更多关于细菌世界的奥秘。例如，科学家们可能会进一步研究这些蛋白质如何影响细菌的膜结构和功能，以及它们在细菌抵抗抗生素中的作用。他们还可能会探索这些蛋白质在免疫系统中的作用，以及它们与自身免疫疾病之间的关系。通过这些研究，我们有望更深入地理解细菌的生命活动，并开发出更有效的治疗细菌感染和相关疾病的方法。

  • 欧洲创业者如何在AI时代加速物流

    欧洲的创业环境正经历着一场深刻的变革，既孕育着无限机遇，也面临着诸多挑战。尽管欧洲拥有悠久的创新传统和雄厚的科研实力，但在全球科技产业的版图中，其份额相较于美国等地区仍然显得相对薄弱。尤其是在人工智能（AI）技术飞速发展的当下，欧洲的创业者们正竭尽全力提速发展，力求在全球竞争中占据有利地位。

    一个不容忽视的瓶颈在于软件更新的滞缓。在AI驱动的世界里，快速向用户推送高质量的软件更新是提升竞争力的关键要素。然而，欧洲企业在这方面往往显得步履维艰，这直接影响了其创新能力和市场响应速度。这种“速度慢”的现象并非孤立存在，而是与更为广泛的结构性挑战紧密相连。

    监管与供应链的双重压力

    欧洲的监管环境在适应新技术方面，常常表现出不够敏捷的特点。现有的监管框架往往难以迅速适应AI等新兴技术的迅猛发展，导致新技术的审批流程漫长而繁琐，从而阻碍了创新。这种滞后性不仅增加了创业者的合规成本，也延缓了产品上市的时间，使他们错失了宝贵的市场机遇。此外，持续不断的供应链中断也对欧洲的创业环境造成了显著的冲击。有调查显示，高达76%的欧洲企业都曾因供应链中断而遭受财务损失。港口拥堵、运输延误以及原材料短缺等问题，直接影响了生产效率和交货时间，进一步加剧了“速度慢”的困境。尤其需要关注的是夏季欧洲港口的拥堵问题，创业者应提前做好应对准备，优化包装、协商运输费率、利用物流中心等策略，从而有效降低物流成本，提高供应链效率。

    规模化扩张的瓶颈与人才流动

    欧洲创业者在实现规模化扩张的道路上，也面临着独特的困难。许多欧洲初创企业发现，要以与美国同行相同的速度进行扩张，往往举步维艰，因此，不少企业最终选择了迁往美国。这种“人才外流”现象不仅削弱了欧洲的创新能力，也加剧了其在科技领域的劣势。然而，并非所有渴望扩张的创业者都选择离开欧洲。一些投资者，例如法国的Xavier Niel，坚信欧洲有能力孕育出具有全球竞争力的AI模型，并积极投资于相关项目，例如Station F和Mistral。此外，一些风险投资机构，如Antler，也从“Day Zero”就开始支持有潜力的创业者，提供长期的资金支持，帮助他们实现业务增长。这种本地化的支持体系，为那些希望留在欧洲发展的创业者提供了宝贵的机会。

    人工智能：加速发展的引擎

    人工智能正在成为欧洲创业者加速发展的关键驱动力。AI不仅可以作为外部赋能者，提升创业效率，还可以帮助企业更深刻地理解和满足客户需求。例如，通过AI驱动的客户分析，企业可以更精准地定位目标市场，优化产品设计，并提供个性化的服务。一些教育机构，如Babson学院，也在积极培养AI和创业领域的复合型人才，为未来的创业者提供更强大的支持。此外，AI在金融领域的应用也日益广泛，为创业者提供了更便捷的融资渠道和更智能的财务管理工具。为了充分释放AI的潜力，欧洲需要加快学术研究的步伐，及时跟上技术发展的最新趋势。目前，关于AI对创业影响的研究还处于起步阶段，需要更多的学者投入到这一领域，深入探讨AI在创业过程中的作用和影响。积极拥抱AI技术，将其应用于产品开发、市场营销、客户服务等各个环节，可以显著提升企业效率和竞争力。

    面对这些挑战，欧洲创业者需要积极采取一系列应对措施。加强与战略伙伴的合作，建立开放的创新生态系统，也有助于他们更好地应对外部挑战，抓住发展机遇。同时，优化包装、协商运输费率、利用物流中心等策略可以有效降低运输成本和交货时间。

    欧洲创业环境正处于一个至关重要的转型时期。尽管面临着监管滞后、供应链中断以及规模化扩张困难等挑战，但人工智能的快速发展也为欧洲创业者带来了新的机遇。通过加快创新步伐、拥抱AI技术、加强国际合作，欧洲有望在AI优先的世界中占据更重要的地位，并最终实现其成为全球科技强国的宏伟目标。