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 23 日消息，腾讯混元 Hy3 preview 语言模型今日发布并 开源 。这是一个快慢思考融合的混合专家模型，总参数 295B，激活参数 21B，最大支持 256K 上下文长度。 官方表示，今年 2 月，腾讯混元重建了预训练和强化学习的基础设施，以及模型追求实用性的三个原则（能力体系化、评测真实性、性价比追求）， Hy3 preview 是重建后训练的第一个模型，也是混元迄今最智能的模型 ，在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码、智能体等能力及推理性能上实现了大幅的提升。 Hy3 preview 已在元宝、CodeBuddy、WorkBuddy 、QQ、ima、QQ 浏览器、腾讯文档、腾讯乐享上线，并在微信公众号、腾讯新闻、腾讯自选股、和平精英、腾讯客服等多个产品陆续上线中。另外，Hy3 preview 已支持流行的开源智能体产品，如 OpenClaw、OpenCode、KiloCode 等。 官方表示在腾讯云上推出了有竞争力的 API 价格，以及定制化的 Hy3 preview Token Plan 套餐， 个人版定价最低 28 元 / 月 ，IT之家附详细价格如下： Hy3 preview API 价格 输入分桶 每百万 Tokens 输入价格 每百万 Tokens 输出价格 每百万 Tokens 输入价格（命中缓存） 0~16K 1.2 元 4 元 0.4 元 16~32K 1.6 元 6.4 元 0.6 元 32~256K 2 元 8 元 0.8 元 Token Plan - Hy3 preview 套餐 套餐 月费 单价（元 / 百万 Tokens） Tokens 额度（百万） Lite 28 元 0.80 35 Standard 78 元 0.78 100 Pro 238 元 0.74 320 Max 468 元 0.72 650
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 20 日消息，据 not a tesla app 报道，特斯拉 Cybertruck 车主正面临愈发严重的硬件问题，导致大量车主无法在家为车辆充电。该车的功率转换系统（PCS）出现大面积故障，已成为一大棘手难题，不仅让车辆交流充电功能彻底失效，还让车主面临高昂的脱保维修费用风险。该媒体称，特斯拉应召回 PCS 系统。 据报道，尽管已出现越来越多确诊故障案例、可识别的故障诊断码，且服务中心维修积压严重，但特斯拉尚未就该零部件向美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）提交正式召回申请。对许多车主而言，车辆暗藏随时可能失效的隐患，让他们不敢轻易进行长途自驾或规划出行，生怕半路抛锚被困。 功率转换系统是 Cybertruck 电力电子设备的核心部件，相当于车辆能源的“管控中枢”，其将车载充电机与直流-直流转换器整合为一体，负责管理所有流入电池的交流电，同时将高压电池组降压，为车辆 48 伏低压电气系统供电。 PCS 故障存在多种潜在诱因，大概率与金属-氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）损坏，或其他内部元件在高负载工况下参数超标有关。该故障常在车辆极低里程时出现，多集中在 1.6 万至 2.9 万公里以内，部分车辆更换全新 PCS 总成后，仍会反复出现同样的故障。 在完全失效前，车辆通常会出现以下几种已知前兆，可帮助车主提前排查问题： 主显示屏突然弹出“交流充电不可用”警示 家用充电桩充电时，交流充电电流从 48 安降至 24 安甚至更低，随后完全失效 车辆对外放电（V2L）及车对家供电（V2H）功能输出报错 维修模式下出现与 PCS 相关的故障码，包括 PCS2_a094、PCS2_a095、PCS2_a137，以及高压直流过流跳闸故障相关代码 多数情况下，车辆仍可正常行驶，也能在超级充电站使用直流快充补能。 但失去家用交流充电功能后，车辆日常便捷使用基本受限 ，必须进行大规模维修才能恢复正常。 PCS 故障维修并非简单的零部件更换。由于该总成深埋在车辆结构内部，维修技师需先拆卸电动货厢盖板、货厢底板以及部分空气悬挂部件，才能接触到故障部件。 在基础车辆有限质保期（4 年或 8 万公里，以先到者为准）内，特斯拉将承担更换费用，通常会换装升级款硬件（G 版）并更换全新线束。 但对于行驶里程较高、已脱保的车主来说，维修费用高得惊人。此前，脱保车辆更换 PCS 的零部件及工时费在 5000 至 7200 美元（IT之家注：现汇率约合 34137 至 49158 元人民币）之间。特斯拉近期以“善意补偿”为由，将该费用降至约 1000 美元（现汇率约合 6827 元人民币），可这笔本应属于系统性硬件缺陷导致的支出，仍需车主自行承担。 更让车主崩溃的是，服务中心目前面临严重的零部件短缺。涉事车辆的取车时间多次推迟，车主表示无法获知更换部件的明确交付周期。有车主在社交平台称，特斯拉售后员工曾坦言，“首批 7.5 万辆 Cybertruck 均搭载存在缺陷、易故障的 PCS 系统”。 若车辆加装了越野装甲改装件或原厂越野装甲套件，本就复杂的维修工序会变得更为繁琐。必须完全拆卸这款重型底盘护板并精准复位，才能检修深埋的电力电子部件。 维修文件显示，处理越野装甲会使总维修工时增加至约 8 小时。对于已脱保的车主，这种工序复杂度的提升，意味着特斯拉仅工时费就会收取高额溢价，让本就令人恼火的故障又增添了沉重的经济负担。 雪上加霜的是，特斯拉针对该车的长期质保政策存在明显区别对待。特斯拉近期为 2026 款及后续年款 Cybertruck 推出全新 7 年 / 11.2 万公里零排放车辆（ZEV）动力总成零部件质保，明确涵盖 PCS 等高价值动力核心部件。 而购买 2024 款、2025 款创始版车型的首批车主，无法享受此项追溯质保。这些早期车型的 PCS 仅受基础车辆质保覆盖，质保期在行驶 8 万公里后即到期。 此外，与 Model S、Model 3、Model X、Model Y 不同，特斯拉目前暂未为 Cybertruck 推出延长服务协议（ESA）订阅服务。早期车型车主一旦行驶里程超过 8 万公里，所有维修费用需完全自付。 尽管已有数十辆车辆出现明确的共性故障，且有消息称部分服务中心在车辆进行轮胎、饰条等无关维修时，会主动更换 PCS，但特斯拉并未针对该 PCS 硬件缺陷发布官方 NHTSA 召回公告，也未向车主主动推送故障通知。 目前，首批 Cybertruck 车主只能祈祷，要么 PCS 故障能在 8 万公里基础质保期内出现，要么部件能坚持到特斯拉正式承认缺陷并发起大规模召回。
IT之家 4 月 16 日消息，美国暗能量光谱仪（DESI）项目团队 4 月 15 日宣布，该项目已完成为期 5 年的观测任务， 绘制出迄今最大规模的高分辨率三维宇宙地图 ，以帮助研究暗能量及宇宙膨胀历史。 该项目由美国能源部资助、劳伦斯伯克利国家实验室负责运行。光谱仪安装在位于亚利桑那州基特峰国家天文台的尼古拉斯 · 梅奥尔望远镜上，于 2021 年 5 月开启巡天任务。 ▲ 由 DESI 五年调查产生的地图，其中一小部分显示了银河系平面上下方的星系和类星体 项目团队称，暗能量光谱仪不仅提前完成既定观测目标，而且观测到的星系和恒星数量也远超预期。该光谱仪原计划 5 年内获取覆盖北半球天空约三分之二区域的 3400 万个星系和类星体光谱数据，实际已获得该区域超过 4700 万个星系和类星体以及银河系 2000 万颗恒星的光谱数据。 ▲ 地球位于中心，每个点都是一个星系 IT之家注：暗能量是充斥于宇宙空间的一种能量，一般认为它构成了宇宙的 68.3% 至 70%，并且驱动宇宙加速膨胀。 项目团队称， 对该光谱仪前 3 年的数据分析显示，此前被认为是“宇宙学常数”的暗能量，可能随时间发生演化 ，这一结果引发宇宙学界广泛关注。完整巡天数据集有望对相关结论进行更高精度验证。 下一阶段，研究人员将对光谱仪全部观测数据进行分析处理， 预计于 2027 年公布首批暗能量研究成果 。 ▲ 星系分布中那些精致如气泡的结构，记录了宇宙膨胀历史的宝贵线索 据介绍，该光谱仪将继续开展巡天观测至 2028 年，观测范围将从约 1.4 万平方度扩大至 1.7 万平方度，扩展观测将覆盖更接近银河系盘面及更偏南的天区，这些区域观测难度更高。此外，项目还将对已观测区域进行重复观测，以捕捉更遥远、更暗淡的“亮红星系”，从而构建更精细的宇宙结构图，帮助科学家进一步了解宇宙演化历史。
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。
意大利制药公司Chiesi同意以约19亿美元收购美国上市公司KalVista制药，这是该公司迄今为止最大的一次收购，扩大了这家意大利公司的稀有免疫学产品组合。（财联社）
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。