IT之家 4 月 27 日消息，来自牛津大学、贝尔法斯特女王大学及全球合作伙伴的研究人员展示了一种新方法，成功在实验室中产生迄今最强的光。 该研究为实现探索量子电动力学 —— 即光与物质在最基本层面上如何相互作用的基础学科 —— 提供了一条切实可行的途径。相关研究成果于 4 月 22 日发表在《自然》上。 科研人员利用 Gemini 激光器，通过名为等离子体的带电粒子云对光进行了“压缩”。这一进展可能会促成更先进的实验，通过迫使光与量子真空直接碰撞，来检验物理学的基本定律。 该成果依赖于两项先进技术：相对论谐波产生与相干谐波聚焦。研究人员使用 Gemini 激光器向以相对论速度移动的等离子体镜发射强脉冲，成功演示了相对论谐波产生。 由于这面镜子朝着光源以相对论速度运动，反射光被压缩并提升到更高的能量（类似于多普勒效应）。随后，团队通过相干谐波聚焦将这些光波汇聚。就像放大镜将阳光聚焦到一点可以烧纸一样，该技术将多个波长的光能集中到一个微观点上，起到“量子放大镜”的作用，实现了前所未有的能量聚焦。 这一突破为直接探测量子电动力学以及观察光与量子真空之间极端的相互作用，提供了一套实用的工具。数十年来，要探究量子电动力学的深层定律，需要将粒子束对撞到激光上 —— 这一过程就像通过 10 个不同移动相机的画面来分析一场车祸一样混乱而复杂。 这种新方法还将整个相互作用过程集成在激光系统内部。通过直接观察，它消除了复杂的数学换算需求，最终弥合了理论预测与实验结果之间长达 20 年的鸿沟。其结果是一种更清晰、更精简的方法，简化了人们对宇宙最极端定律的研究。 这项研究跨越 2024 年至 2025 年，是英国 AWE plc、美国密歇根大学和德国耶拿大学等高场物理专家的全球合作成果。 “这项工作融合了激光技术、等离子体物理和超快材料科学，经过精细调整，旨在解决一个困扰该领域二十多年的理论与实验之间的持续不匹配问题，”论文合著者、贝尔法斯特女王大学的 Brendan Dromey 教授表示。这是一项切实可行的进展，有望在以前被认为无法在实验室复制的条件下检验物理学定律。 IT之家附论文地址： https://doi.org/10.1038/s41586-026-10400-2
IT之家 4 月 24 日消息，继今年早些时候推出标准 SUV 版本之后，在今天上午的 2026 北京车展期间，保时捷又带来了一款更重视设计感的车型 —— 纯电卡宴 Coupe。 从技术底子看，纯电卡宴 Coupe 和标准版纯电动卡宴基本是“系出同门”。真正的区别主要在外观。轿跑版线条更流畅，辨识度也更高，整车更强调空气动力学表现，也并没有因此牺牲空间、舒适性或性能。 性能依然是这款车最抢眼的地方。纯电卡宴 Coupe 最大功率可达约 862kW ，0 到 100km/h 加速约 2.5 秒，成为 保时捷史上动力最强的量产车 ，连 Taycan Turbo GT 也被压了下去。 据IT之家了解，新车 800V 电气架构支持最高 400kW 快充，电量从 10% 补到 80% 最快只要 16 分钟。约 113.0 kWh 电池组为前后双电机供电，形成四驱系统。为了提升能效，在不需要全部动力输出时，前电机可以断开。 入门版最大功率 408 hp，超增压时可达 442 hp； S 版最大功率 544 hp，超增压时可达 666 hp； 顶配 Turbo 版最大功率 857 hp，超增压时最高可达 1156 hp。 新车底盘配置同样下了重手，带来自适应空气悬架、用于精确控制减振的 Porsche Active Ride，以及后轮转向系统。 空气动力学是新车外观设计的重点。集成式自适应扰流板、Turbo 车型上的侧面扰流片，既是功能部件，也构成了视觉亮点。纯电卡宴 Coupe 风阻系数低至 0.23，车身高度比标准 SUV 低逾 20 毫米，配合近 5 米车长，看起来更贴地，也更有姿态。 车内配备全液晶仪表盘、大尺寸曲面中控屏以及可选装的副驾屏幕，共同构成了主要交互界面，AR-HUD 还能把关键信息直接投射到前方道路上。 保时捷没有把车内操作全部塞进触控屏，而是保留实体按键，并与数字界面相结合。个性化同样是纯电卡宴 Coupe 的重点。显示内容可以调整，图形界面可以定制，应用整合也更顺畅。电致变色全景天窗可以调节透光度，电动开闭车门也进一步强化了仪式感。
IT之家 4 月 23 日消息，小米今日宣布，Xiaomi MiMo-V2.5 系列模型正式开启公测。MiMo-V2.5-Pro 和 MiMo-V2.5 模型即将全球开源。 IT之家从公告获悉，Xiaomi MiMo-V2.5 系列包含 MiMo-V2.5、V2.5-Pro 、V2.5-TTS Series 、V2.5-ASR，拥有更强的推理、更稳的 Agent、更长的上下文、更强的指令遵循与模糊指令理解、更好的全模态感知和理解。与此同时，小米也对 Token Plan 定价方案进行了优化。 MiMo-V2.5-Pro： 更强的 智能体 ，更长的专注力 据介绍，MiMo-V2.5-Pro 是小米迄今最强大的模型。在 通用 智能体 能力、复杂软件工程以及长程任务 等维度上，它已能与全球顶尖 Agent 模型（Claude Opus 4.6、GPT-5.4 ）正面较量，相较上一代 MiMo-V2-Pro 实现了全方位跃升。 内部测试中，MiMo-V2.5-Pro 搭配合适的运行框架，它可以稳定完成单次涉及近千轮工具调用的长程任务，在智能体场景下的指令遵循能力也明显提升 —— 既能精准捕捉上下文中的隐性要求，又能在超长周期内保持逻辑一致。至此，MiMo-V2.5-Pro 已经可以以更高的置信度承担起真正严肃的专业工作。 MiMo-V2.5-Pro 为更高难、更复杂的任务目标而生。小米把那些需要人类专家数天、乃至数周才能完成的任务交给它，让它独立跑完长程，且仍然可以保持极高质量。以下是它交付的结果： 用 Rust 实现完整的 SysY 编译器 该任务源自北京大学《编译原理》课程项目，要求模型用 Rust 从零实现一个完整的 SysY 编译器：词法分析器、语法分析器、AST、Koopa IR 代码生成、RISC-V 汇编后端，以及性能优化。作为参考， 北大本科生完成该项目通常需要 数周 时间 ，然而 MiMo-V2.5-Pro 用时 仅 4.3 小时 、经过 672 次工具调用完成全部工作，在隐藏测试集上取得 233/233 的满分 ，展现了极高效的生产力价值。 它没有陷入反复试错的蛮力，而是逐层搭建整个编译器：先搭完整流水线骨架，再逐层攻克 —— Koopa IR 满分（110/110），RISC-V 后端满分（103/103），性能优化满分（20/20）。首次编译即通过 137/233 ，59% 的冷启动通过率，意味着在跑任何测试之前，架构就已经是对的了。第 512 轮，一次重构令 lv9/riscv 回退了两个测试点；模型自行诊断、恢复、继续推进。 开发一个视频编辑器 仅凭几句简单指令 ——" 构建一个视频编辑器 Web 应用 "——MiMo-V2.5-Pro 便交付了一款可运行的 Web 应用：具备多轨道时间线、片段裁剪、交叉淡化、音频混合以及导出流程等功能。最终构建的代码量达 8,192 行，历经 1,868 次工具调用，在 11.5 小时的自主工作中完成。 MiMo-V2.5： 越级 全模态 Agent，百万 上下文 MiMo-V2.5 是为 Agent 场景而生的原生全模态大模型，能同时看、听、读，并把理解转化为行动。这一次，MiMo-V2.5 带来个关键升级： Agent 能力全面超越 MiMo-V2-Pro 在 Claw-Eval 等权威 Agent 评测中，MiMo-V2.5 超过 MiMo-V2-Pro 水平，胜任日常简单任务，同时 API 成本降低约 50%。 多模态 感知全面超越 MiMo-V2-Omni 跨模态推理、视频理解、图表分析等能力提升，在 VideoMME、CharXiv、MMMU-Pro 等评测中逼近甚至超越业界顶级闭源模型。 MiMo-V2.5 全系列：更高 Token 效率 MiMo-V2.5 全系列针对 Token 效率进行优化，用更少的 Token 做更多的事。 在达到相同 Agent 基准榜单 ClawEval 分数情况下： MiMo-V2.5-Pro 相比 Kimi K2.6 节省了 42% Token MiMo-V2.5 相比 Muse Spark 节省了 50% Token MiMo-V2.5 全系列：如何搭配使用？ MiMo-V2.5-Pro 专为长难 Agent 任务打造，MiMo-V2.5 覆盖绝大多数通用 Agent 场景 MiMo-V2.5 支持原生全模态 Agent 能力，涵盖图像、音频与视频 MiMo-V2.5 具备更高的平均推理速度，可以更迅速地响应对时延敏感的任务 Token Plan 焕新 升级 我们针对 Token Plan 做了几项适合你的、实质性的优化： Credits 速率更新 ，更优惠 MiMo-V2.5：1x（消耗 1 Token = 1 Credit） MiMo-V2.5-Pro： 2x（消耗 1 Token = 2 Credits） 取消 1 Token = 4 Credits 计费方式，从现在起， Token Plan 不再区分 256k 和 1 M 上下文 窗口的 Credit 倍率。 夜间专属优惠 速率 北京时间每天 00:00 ~ 08:00，所有模型 Credits 消耗速率 在原有基础上再打 8 折 。 自动续费享折扣 新增「连续包月」订阅模式，老用户开通自动续费享次月 7 折，新用户享次月 77 折，均限一次。 新增「包年」订阅周期，一次订阅享全年 88 折，不再叠加首购 / 自动续费优惠。 上线福利：Token Plan 用户 Credits 全量重置 所有已购买 Token Plan 用户（截至北京时间 4 月 22 日 22:00 前）的 Credits 额度将 全部重置 清零 ，重新开始计算。 参考 Xiaomi MiMo 开放平台 Token Plan 订阅 Xiaomi MiMo Studio 产品体验
IT之家 4 月 22 日消息，连线（Wired）昨日（4 月 21 日）发布博文，报道称本周发布的火狐 Firefox 浏览器 150 稳定版中， Mozilla 借助 Anthropic 的 Mythos Preview AI 模型，发现并修复了 271 个漏洞。 IT之家此前报道，双方已在 Firefox 148 版本中开展合作， 使用 Opus 4.6 模型成功检出 22 个漏洞 。 Mozilla Firefox 首席技术官 Bobby Holley 指出，以往漏洞测试主要结合模糊测试等自动化工具与人工分析，难以覆盖所有漏洞类型，攻击者若投入巨资仍有机可乘。 而 AI 几乎能覆盖所有漏洞空间，迫使所有软件必须经历一次彻底的“安检过渡期”，挖掘并修复深藏代码中的隐患。 这一变革对开源软件生态挑战巨大。许多全球通用的开源项目仅由少数志愿者维护，甚至处于无人维护状态。Holley 指出，大厂尚可调动数千工程师应对，但小型项目维护者既缺乏资源，也无力应对海量的漏洞修复工作。 Mozilla CTO Raffi Krikorian 也撰文警示，AI 技术可能加剧既有不公：最关键的基础设施常由免费劳动力维护，而大企业却免费搭便车。 拥有资源的组织将率先获得防护能力，弱势一方则更易暴露在风险中。Mozilla 目前正积极向开源社区分享经验与工具，试图弥合这一安全鸿沟。 相关阅读： 《 火狐 Firefox 浏览器被 Claude AI 两周挖出 14 个高危漏洞，相当于 2025 年修复总数 20% 》 《 火狐 Firefox 浏览器 150 发布：增强分屏视图、优化 PDF 阅读器、新增实时隐私翻译 》
IT之家 4 月 21 日消息，月之暗面昨天发布并开源了其最新模型 Kimi K2.6，该模型在代码编写、长程任务执行及 Agent 集群能力方面实现了全面升级。 即日起，所有用户均可通过官网（IT之家附地址： kimi.com ）、最新版 Kimi 应用、Kimi API 以及 Kimi Code 编程助手使用该模型。 据官方披露，Kimi K2.6 在博士级难度的完整版“终极人类考试”（Humanity's Last Exam）、评估真实软件工程能力的 SWE-Bench Pro 以及 Agent 深度检索基准 DeepSearchQA 等测试中，均取得了行业领先的成绩，表现持平或优于 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 和 Gemini 3.1 Pro 等闭源模型。 作为月之暗面迄今最强的代码模型，Kimi K2.6 的长程编码能力显著提升。在测试中，该模型可以不间断编码长达 13 小时，编写或修改超过 4000 行代码，完成复杂系统的开发与优化。通过将代码与视觉能力深度融合，K2.6 能够交付具有设计创意的专业级 Web 应用。IT之家注意到，在 Kimi 内部的严格代码评测基准 Kimi Code Bench 中，K2.6 的成绩相比上一代 K2.5 提升了约 20%。 实测案例显示，该模型成功在 Mac 本地下载并部署了 Qwen3.5-0.8B 模型，使用小众的 Zig 语言实现并优化模型推理，经过 4000 多次工具调用、超过 12 小时的不间断运行，共迭代 14 轮，将吞吐量从约 15 tokens/s 提升至约 193 tokens/s，最终推理速度比 LM Studio 快 20%。 在另一个案例中，Kimi K2.6 自主完成了对拥有 8 年历史、接近性能极限的开源金融撮合引擎 exchange-core 的深度重构，历经 13 小时连续作业，迭代 12 套优化策略，通过 1000 余次工具调用，精准修改了 4000 多行代码，最终实现中位吞吐量从 0.43 MT/s 跃升至 1.24 MT/s（增幅 185%），峰值吞吐量从 1.23 MT/s 飙升至 2.86 MT/s（增幅 133%）。 在代码驱动设计方面，K2.6 的 Agent 模式能够制作具有设计感和视觉冲击力的网站。凭借对图像和视频生成工具的熟练调用，该 Agent 可以生成视觉风格高度统一的素材，构建视觉焦点突出的首屏区，并实现交互元素和滚动触发动效。 月之暗面表示，它不局限于前端页面编写，也支持基础的后端数据库模块，例如在网页中嵌入表单信息收集功能。 另外，月之暗面还创建了一套专门的前端开发设计评测基准 Kimi Design Bench，涵盖视觉输入、落地页构建、全栈应用开发及通用 Web 开发四个维度，对比 Google AI Studio 中的 Gemini 3 模型，基于 Kimi K2.6 的 Agent 展现出了明显领先优势。 同时，其 Agent 集群能力迎来全面升级。K2.6 支持动态拆解复杂任务，自主生成专项 Agent 并行处理，现在最多可调度 300 个子 Agent 并行完成 4000 个协作步骤，实现更大规模的并行化，任务完成度和交付质量相比 K2.5 显著提升。Agent 集群能够将搜索、深度研究、文档分析和长文创作等能力进行组合，在单次运行中独立完成从文档到网页、再到 PPT 和表格的多产物端到端交付。 例如，该集群针对全球 100 个半导体标的设计并执行了 5 套量化策略，将麦肯锡风格的 PPT 逻辑沉淀为可复用技能，最终交付了详尽的建模表格和整套汇报演示文档。 在另一个案例中，Agent 集群将一篇包含大量视觉数据的天体物理论文转化为可复用学术技能，提取论文的推理流程和可视化方法，产出了 40 页、7000 字的研究论文，以及包含 2 万多条数据的结构化数据集和 14 张天文级图表。 K2.6 显著增强了 Agent 的自主化执行能力，尤其在与 OpenClaw、Hermes Agent 等主动式 Agent 框架协同工作时表现突出。这类场景要求 AI 能够跨应用实现 24/7 不间断运行。 月之暗面的 RL 基础设施团队使用基于 K2.6 的 Agent 实现了连续 5 天自主运行，该 Agent 负责监控、故障响应和系统运维，展现了持久的上下文维持能力、多线程任务处理能力以及从接收告警到彻底解决的全流程执行能力。 Kimi 内部的 Claw Bench 测试结果显示，K2.6 相比 K2.5 综合性能提升了 10%，涵盖编程任务、即时通讯生态集成、信息检索与分析、定时任务管理及记忆调用五大维度，在需要长时间自主运行且无需人工干预的工作流中优势尤为显著。 借助 K2.6 更强的代码和视觉理解能力，Kimi Agent 模式现在支持创建和调用技能（Skill）。系统已内置上百个官方推荐技能，包括投研技能包，可一键生成专业排版的 A 股、港股、美股公司一页纸或深度投资研报。 用户在 Kimi Agent 模式下输入斜杠“/”即可开始创建和调用技能。此外，Kimi Agent 已支持“Office 文档转技能”功能，上传高质量 Office 文档后，模型会尝试理解原文档的结构与风格基因，生成专属的可复用文档创建技能。 月之暗面同时宣布开启“Claw 群组”小范围内测。该群组的目标是让多个 Agent 与人类作为真正的协作者共同运行，用户可以接入来自任何设备、任何供应商、运行任何模型的全天候 Agent（首批支持 OpenClaw，后续将加入对 Hermes Agent 等框架的支持），每个 Agent 可携带各自的专业工具包、技能和持久化记忆上下文。 在 Claw 群组中，K2.6 担任协调者，根据 Agent 的技能画像和可用工具动态匹配任务，当某个 Agent 遇到故障或停滞时，协调者会检测到中断并自动重新分配任务或生成子任务。Kimi Claw 用户将陆续收到内测邀请。 Kimi K2.6 现已面向所有免费用户、付费订阅用户、Kimi Code 和企业 API 用户开放。企业和开发者在 Kimi API 中指定模型为 kimi-k2.6 即可开始使用。 为庆祝 K2.6 模型 API 上线，Kimi 开放平台同步开启了最高 30% 的限时充赠活动。同时，Kimi K2.6 官方 API 已经首发登陆腾讯云 TokenHub 等平台。月之暗面推荐直接调用官方 API 复现基准评测成绩，如需使用第三方 API 服务，可通过 Kimi 模型供应商验证服务（Kimi Vendor Verifier, KVV）挑选精度更高的服务商。 参考资料： 与 Kimi 对话： kimi.com 或下载最新版 Kimi App 体验 Kimi Agent： kimi.com/agent 体验 Agent Swarm： kimi.com/agent-swarm 使用 Kimi Code 包月编码套餐： kimi.com/code K2.6 快速开始： https://platform.kimi.com/docs/guide/kimi-k2-6-quickstart 查看限时充赠活动： https://platform.kimi.com/docs/pricing/promotion Hugging Face: https://huggingface.co/moonshotai ModelScope： https://www.modelscope.ai/organization/moonshotai
IT之家 4 月 20 日消息，Microsoft（微软）总裁兼首席执行官萨提亚 · 纳德拉 (Satya Nadella) 当地时间本月 16 日宣布，该企业位于美国威斯康辛州 Mount Pleasant 的 “全球最强”AI 数据中心 Fairwater 已提前上线 。 Mount Pleasant 的 Fairwater 数据中心总投资规模达 33 亿美元（IT之家注：按微软 2025 年 9 月公告，现汇率约合 225.31 亿元人民币）， 拥有数十万块英伟达 GB200 超级芯片 ，性能十倍于全球最快超算，将用于前沿 AI 模型的训练。 其总占地面积约 127.6 公顷，拥有三栋屋顶总面积约 11.1 万平方米的建筑，使用了总深度达约 75 公里的深基础桩、约 1.2 万吨结构钢材、约 193.1 公里的中压地下电缆、约 116.8 公里的机械管道，搭载闭环液冷系统。 在 Mount Pleasant 设施投运后， 微软还计划在美国其它位置建设多个同样的 Fairwater 数据中心 。
IT之家 4 月 13 日消息，几十年来，天文学家只能借助理论模型研究宇宙中最早诞生的恒星。如今，詹姆斯 · 韦布空间望远镜（JWST）的观测结果，为这些古老的“第三星族星”提供了迄今为止最具说服力的证据。研究发现，它们聚集在一个宇宙大爆炸仅 4 亿年后就形成的小型伴天体周围。 这一发现已刊载于两篇配套研究论文中，两篇预印本均发布在 arXiv 服务器上：一篇由剑桥大学的罗伯托 · 马约利诺领衔，另一篇则由佛罗伦萨大学的埃尔卡 · 鲁斯塔主导。若该发现得到证实，将为人类打开一扇直接观测早期宇宙环境的窗口，并有助于解释初代恒星如何塑造了后续宇宙中的一切天体。 初代恒星 据IT之家了解，与如今的恒星不同，第三星族星由近乎纯净的氢和氦气体云形成，彼时碳、氧、铁等重元素尚未在恒星内部通过核合成产生。天文学家认为，这类恒星质量极大、温度极高，仅用几百万年就燃尽自身燃料 —— 在宇宙时间尺度上不过是转瞬即逝。此后，它们会以剧烈超新星爆发的形式消亡，为重元素播撒至下一代恒星中奠定基础。 2024 年，马约利诺及其团队在 GN-z11 星系的晕轮中发现了一个异常信号。GN-z11 是目前已知早期宇宙中最明亮的星系之一。研究团队借助韦布望远镜搭载的近红外光谱仪 NIRSpec-IFU，在距离主星系仅 3 千秒差距处、一个名为“赫柏”的小型伴天体上，探测到一条微弱的发射谱线。 这条谱线与双电离氦的特征完全吻合，而产生该信号需要能量极高的辐射。加之光谱中未检测到任何重元素，研究团队提出，第三星族星是最合理的辐射来源，尽管此前人类从未直接观测到过这类古老恒星。 进一步观测 凭借 NIRSpec-IFU 的高分辨率观测能力，马约利诺团队现已证实这条氦信号真实存在，并将其解析为两个独立的组成部分。 在另一项独立研究中，鲁斯塔团队在同一位置探测到氢发射谱线，为该天体的身份认定提供了第二个关键依据。两项研究均未在辐射信号中发现重元素存在的证据。 随后，鲁斯塔团队通过理论建模，利用观测到的赫柏天体氦氢比例，推算出这些初代恒星的大致质量范围。分析结果显示，这些恒星的质量分布偏向大质量恒星，多数质量约为太阳的 10 至 100 倍，这与相关预测一致， 即早期宇宙尚未被重元素富集时，诞生的初代恒星温度高、质量大。 尽管天文学家仍需更多观测，才能深入了解这些古老恒星的演化历程，但这些相互印证的研究结果，已是目前证明其真实存在的最清晰证据之一。在此基础上，天文学家或将很快揭开更多塑造当今宇宙结构的起源奥秘。
36氪获悉，韩元兑美元升值突破1460关口，创下4月17日以来最强水平。
36氪获悉，中信建投指出，Mythos是Anthropic迄今最强模型，能力出现跃迁式增强，代码、推理与研究辅助全面领先前代。Mythos在生化研发及金融、AI训练、机器人等行业研发流程中也具备明显加速作用。虽然其总体对齐水平最好，但因能力过强，低频出错的风险半径更大，因此仅对核心客户开放。Anthropic背后由亚马逊、谷歌投资与算力供给，并在近期加强合作，2027年起TPU需求量达到3.5GW，谷歌TPU产业链有望持续受益于前沿模型训练需求扩张。