他场均16.6分是新秀中最高的。他投进了3.2个三分球，在新秀中排名第一。仅凭借一次助攻，他就差点成为第25位拿下三双的新秀。篮球专家比尔·西蒙斯承诺，这位年轻人将在2028年入选美国国家男子篮球队。他的名字叫坎·克努佩尔，今年20岁，休赛期刚刚随黄蜂队赢得了夏季联赛冠军。克努佩尔表示，他需要确保自己“完全准备好”，因为这是他的新秀赛季，他不想让队友或教练失望。一个从出生起就与篮球打交道的人的话似乎特别有说服力。克努佩尔的父母都是大学篮球运动员，她的母亲仍然保持着绿湾加州大学女子篮球队的得分记录。他的叔叔杰夫·诺德加德 (Jeff Nordgaard) 也曾在 NBA 打球，是 1996 年黄金一代的一员，但他是一名二年级球员。第 2 轮选秀权。一个名叫克努佩尔的男孩从小就被鼓励打篮球。屋内屋外还设置了六个篮球筐，供康恩·克努佩尔和他的四个弟弟练习。也许这就是每个喜欢打篮球的孩子都梦想的环境。不过，康努佩尔一开始并不认为这是一件好事。因为那时候他根本不喜欢打篮球。 “球在他脚边滚动，他一次又一次地躲开……”克努佩尔的母亲仍然有些生气，想起儿子如何抗拒球。当时，他给还在上幼儿园的克努佩尔报了篮球课。不幸的是，男孩根本不领情。他根本不感兴趣，所以在这10场比赛中，克努佩尔没有得分。球一次也没有进篮。 “当我五六岁的时候，我对运动没有兴趣。”那个能打NBA的家伙，和克努佩尔没有任何关系。 Knupel 更喜欢待在家里ay 而不是打篮球。然而，这个游戏把它带到了公共汽车上。我爱上了篮球。 “任天堂 Wii 改变了我的生活，”克努佩尔回忆起父母带他去商店购买游戏机的美好时刻时说道。起初，他的家人不允许他的孩子打球，但 Knuupel 喜欢在 Wii 上玩 2K 和 NBA Jam，因此游戏机帮助他们发现了篮球的乐趣。渐渐地，我开始想尝试在现实生活中打篮球。 “当时我迷恋Wii，因此爱上了篮球。再加上父母的支持和教练的培养，我更加爱上了这项运动。”我想模仿比赛中的球员，学习运球、投篮和跑动。因此克努佩尔的父母给他租了一个小健身房，这样他就可以每天沉浸其中，磨练自己的射击技巧。他的家人陪伴着他，这是一项无与伦比的工作：每天制作数百个篮子。八几年后，他在NBA的三分球命中率达到了39.8%。我在雄鹿队的主场预订了2000个座位，并邀请我的家人和朋友来看我比赛。他还创下了32+3+3的个人纪录。 NBA 球探报告为他找到了几个榜样，包括麦克德莫特、格雷迪·迪克、吉斯佩特和豪瑟。无一例外，球迷们对他们的刻板印象都是白人投手。但努佩尔不仅仅是一名投手。他不仅能接球投篮，还能运球。他也是这个新秀级别中第四先进的球员，并且比高飞的 VJ Edgecomb 打出更多的进攻性比赛。他的篮下投篮成功率很高，达到了53.8%，这也是本届新秀中最高的。其实这并不奇怪，因为克努佩尔的运动能力非常好。即使是弗拉格的顶尖人才在他第一次来到杜克大学时也感到惊讶。 “克努佩尔的运动能力比我想象的要强。”拉梅洛·鲍尔甚至表示，在训练中观看克努佩尔的扣篮就像在看电影《白人不会飞》。因此，球探给出的模板也是有偏差的。相反，他更多的是像耶罗一样处理白球的中锋，能攻能传，有成为全明星的潜质。此外，它还具有非常好的防御能力。 “在克诺佩尔的所有特质中，给我印象最深的是他的防守能力。”当黄蜂队主教练查尔斯·李被问及他对克诺佩尔的看法时，他给出了一个出人意料的答案。 “他拥有扎实的理论基础，知道如何保护不同的球员。它还具有良好的对抗能力和不服输的战斗精神。”克努佩尔曾分析过要做好防守需要什么条件，他说：“你要找出谁对对手最具威胁，那就是控球者。”“所以你防守的核心要素必须围绕这个。当你无球时，你需要知道自己在哪里，及时轮换并保持球的密度。f 你的辩护。您还需要熟悉不同的防守策略。是突破挡拆还是无球转换？ “克努佩尔下场后，黄蜂每百回合多丢5.7分。因此，查尔斯·李也表达了对这位新人的钦佩。“这些品质让他在这么短的时间内在防守上做出了贡献，这对球队产生了非常积极的影响。”害羞的家伙，但他并不落后球星太多。场均24.8分的诺曼·鲍威尔只缺席了4场比赛。克努佩尔表示，他从没想过会留下深刻的印象，这是“自尊”的问题。在杜克大学，克努佩尔已经取代了老K。他亲眼目睹了他的弟子，让他在每次训练中都面对“美国之子”弗拉格，“他的身体准备得很好，他对比赛有很好的了解。”非常有力的战斗机。这些品质让他对战斗产生了巨大的影响。”“当克纳珀和弗拉格还是队友时，他在帮助弗拉格进步方面发挥了重要作用。”“当克努佩尔在另一边时，他确实是。”“这给弗拉格带来了很大的压力。”不仅在杜克大学，而且在NBA，克努佩尔仍然继续推动他的前队友。克努佩尔继续上升，他在第25届新秀名单上跃居第一，并在没有计划放慢速度吗？如果是的话，克努佩尔可能会对弗拉格说一些垃圾话：“你想得到最好的新秀吗？”
22 岁的曼联中锋本杰明·塞斯科 (Benjamin Šeško) 最近因膝伤将缺席数周，并且无法在国际比赛日后立即复出。塞斯科因伤退出斯洛文尼亚国家队。该队将错过明年夏天后在美国、加拿大和墨西哥举行的世界杯。以8500万欧元加盟曼联的塞斯科在对阵热刺的下半场第58分钟替补上场。他错失了两次得分机会，其中包括一次单人投篮，并且在投篮时扭伤了膝盖。队医立即护送他返回更衣室。据报道，队医当时告诉鲁本·阿莫里姆的教练组，塞斯科无法继续比赛。有人对此提出质疑，因为著名的鲁尼过去也遇到过同样的问题，但他继续在场上，有时变得带球疯狂。曼联医疗团队解释了这一决定将塞什科从球场上移走是出于预防目的，因为如果他继续比赛，他受伤的风险会显着恶化。一些球迷表达了强烈的愤怒，认为舍什科因错失良机而感到尴尬，决定退出比赛。俱乐部认为，让谢离开球场是正确的决定，因为如果谢继续踢球，他可能会遭受更严重的伤害。据说舍什科过去一周一直在卡灵顿接受治疗和观察，医生认为他的伤势并不严重。塞斯科的问题也引发了曼联与斯洛文尼亚国家队主帅马蒂亚斯·科克之间的矛盾。后者质疑红魔与球队缺乏沟通。英国媒体甚至声称凯克威胁要挑起外交争端。对此，斯洛文尼亚主帅愤怒地指责英国媒体制造麻烦。 “这完全是英国媒体的典型做法，”凯克说。 “我必须强调，在联系曼联队医后，事情在五分钟内就得到了解决。感谢俱乐部的配合，队医仔细审查了所提供的信息。”我已经考虑并了解了细节。我们希望本杰明（舍什科）能够顺利完成康复，早日重返赛场。认识他的人都知道，他在球场上是最快乐的。 《太阳报》透露，阿莫林在一场国际比赛中考察了这位 17 岁的球员。按照惯例，年轻前锋奥比奇多随国家队训练，主力球员都由年轻球员替代，但因在阿森纳和Live青年队单场打进10球而闻名的奥比将在今年夏天重返青年队。曼联在预备队的表现并不令人意外，两场英超比赛只打进了三个进球，但有传言称，如果塞斯科无法上场，24岁的荷兰前锋齐尔克泽就不可能留在意甲。英超A级俱乐部和西汉姆联已经给了他2500万欧元，或者承诺以这个价格购买他，但拉朱也可以在曼联对阵托特纳姆热刺的比赛中出售他。比赛中，中后卫马奎尔也因伤被替换下场。第72分钟，他一瘸一拐地离场，此时曼联仍1-0领先。马奎尔本周末在社交媒体上分享了他受伤的故事，并发布了一张自己与教练迈克·克莱格在卡灵顿进行健身锻炼的照片。
作者 |李楠邮箱 | linan@pingwest.com AI创造的东西正在成为B站新的交通密码，并且有很多信号表明这个密码的有效性。首先，B站公布了一组数据。第三季度，B站每月活跃AI相关UP主近10万，AI相关内容日均提交量同比增长83%。更直观的是个人体验。如果你最近经常浏览B站，你可能会发现首页AI视频的出现频率明显增加。与此同时，聚焦AI的视频开始密集出现，并获得热烈反响。视觉效果之好，让人不禁感叹。事实证明人工智能已经可以做到这一点。感觉就像星星在漂浮。也就是说，八仙漂洋过海，展现了各自的神通。部分AI作品采用了Bilibili历来流行的抽象并整合d风格，让科比·布莱恩特实现了“网络不朽”。也有温暖的延续，比如结束《你的名字》这样令人失望的动漫作品，给粉丝送糖果等。 《西游记》仍然是内容创作的丰富灵感来源。有人根据每个角色的性格和故事改编这首歌，拍摄成音乐录影带，由《黑神话：悟空》制片人冯骥领衔主演。有人向国外综艺征求意见，以古代沧龙为食材打造出“地狱厨房”，也有人自然融入“大肠九转”等名场面引人发笑。当然，也有严肃的内容。例如，使用影院级AI镜头讲述科普故事。这些作品让我们认识到当今人工智能的创造潜力。我们找到了一些热门的人工智能视频创作者，讨论了他们的创作理念、故事和技巧。他们大多出生于1995年，有些是在 20 世纪 80 年代。他们的职业经历与人工智能无关，有些人甚至讨厌它。他们对人工智能使用的立场现已一致并确定。 AI作品可以获得数万甚至更多的粉丝。人工智能不仅会改变创作者的生活，还会改变他们的职业生涯。 1 使用Sora接管新海诚并“复活”科比·布莱恩特。龙林出生于1998年。大学时我的专业是数字媒体技术。毕业后，他接手了家族的汽车零部件生意。前段时间看到某UP主谈到了《空2》和《二次元》动漫内容的影响。我觉得这太棒了，所以我立即下载了Sora，并查看了邀请码，看看它的效果如何。事实上，龙林一直对内容创作感兴趣。 Stable Diffusion才出现两年，听说可以直接在本地实现。他检查了自己电脑的配置参数，认为可行，于是尝试生成吃了图像。效果受到显卡计算能力的限制，但生成图像后，他感叹道：“原来AI已经可以做这样的事情了。”在对空进行实验时，龙林使用了过去的角色设计作为素材。给出的指示很简单：展示这个女性角色在战场上的战斗。效果太好了，他想：“任何人都可以成为动画导演！”龙林在B站发表了Solaon的首部作品，随后连续三天每天更新Sola短片。如今，科技无极限，龙林有很多创意可以尝试。作为动漫迷，你喜爱的动漫IP就是你的创意源泉。在索拉的帮助下，罗恩·凌以清醒细腻的《冰果》、温暖轻松的《轻音少女》等作品为基础，构建了自己的故事。即使有Sora的限制，延长故事也不容易，你也可以改变世界线一点。不过，对于粉丝来说，动漫相信，即使制作组不给我们许可，我们也可以自己实现梦想。续集是龙林的主要创作理念。这就是他成功的风格诞生的地方。 10月22日，龙霖发布了《你的名字》的AI续集。 B站浏览量超过450万次，投币额达到17万。让UP可爱的新主人很快就收获了数万粉丝。有些人付费后等待后续更新。 “你的名字是。”这是一个奇幻爱情故事，标志着导演新海诚的转折点。最终，男女主角泷和三叶的重逢，给观众带来了无限的欢乐和兴奋。然而重聚后的故事在影片中却被留白，让不少影迷感到失望。当我们爱一个人时，我们不满足于仅仅知道那个人会有幸福的结局；我们也想看看那个人的意愿幸福。我们想吃更多的糖，就像我们对糖的渴望永远不够一样。龙林的第一个项目是利用人工智能来分发糖。泷和三叶见面的时候，我加了他们的联系方式，约他们去约会、逛街、看烟花，他们说“我爱你”。这也让泷意识到，自己和三叶认识已久，有着千丝万缕的联系。粉丝们梦想成真，获得了新的满足和兴奋。龙林还创造了留白，不仅强化了短片的情感冲击力，也为后续的创作留下了空间。他告诉Silicon Stars，他将继续更新《你的名字》IP的三个章节，但随后将开发一个完整的故事，而不仅仅是分发糖果。回顾过去，龙林发现，空的动画虽然质量远不如原作，但在还原特定类型或角色动画方面表现却要好得多。与目前市场上的其他人工智能相比。 “其他AI软件生成的风格往往带有鲜明的印记，但由于NG数据中包含大量新海诚风格的视频，Sora或许能够更好地恢复它们。”同样对Sora的能力印象深刻，《泵大象》选择了抽象合成的道路。大象做的是食品安全相关的技术工作，本来和AI无关。然而，由于我对内容创作感兴趣，所以我专注于用人工智能生成图形和视频。 Sora2 的推出是实现早期想法的一个机会：“如果科比还活着，他对观看模仿视频会有什么反应？”作为一名80后的篮球迷，大象对科比有着天生的理解能力。而且他意识到Sora制作的视频“非常真实”，不容易引发戏剧性事件。具体来说，空能够很好地安排角色的面孔和声音，然后使用一长串的d字。蚀刻细节服装颜色、材料和场景设计，提高整个视频的一致性。事实上，围绕科比·布莱恩特的人工智能作品有很多，其中大部分都是抽象而有趣的。大象因“身为阶下囚”而受尽屈辱，犯下旧罪。 “行动”的创意脱颖而出，升至B站排行榜第六位。这是一个人工智能中包含人工智能的工作。 Sora 生成的科比·布莱恩特大象坐在摄像机的左侧，另一位博主的 AI 生成的科比·布莱恩特模仿视频位于摄像机的右侧。有网友评论称，科比虽然长时间坐在镜头前，力求表现得自然，语气平静，没有任何奇怪的动作，但他的情绪却很复杂，仿佛又变成了曾经那个熟悉的牙牙学语的孩子。一些内部人士表示，这将使科比实现“网络复兴”。和故事一样，大象的创作也提供了情感科比球迷的满意度。点赞、粉丝甚至商业合作。此时，你只拥有UP，并不熟悉B站的后端运营。从这个角度来看，Sora不仅是一个内容创作工具，也是一个创造副业的工具。不过，大祥在作品本身上也投入不少。 Sora等AI工具的月订阅费约为2000元。他每天投入 6 到 8 个小时，这比他在日常工作上投入的时间还要多。 1、另类美食综艺，将远古沧龙变身6道菜肴。如果说前两位创作者主要赢在创意的话，那么《黄浦江三文鱼》的AI视频还拥有更加复杂精密的方向和更加清晰的创作方案。访问量超过00,000。有人评价这是他们见过的最神奇的AI视频。 28 岁的萨蒙在学校学习会计，然后进入 AIGC 领域。他是一个一直在研究的人AI是个体创作者中时间最长的。一个镜头可以填满一页Word文档，而这个带有镜头提示的Word文档包含78页、4万多个单词。萨蒙是真人秀《地狱厨房》的粉丝，戈登大厨在节目中的经典台词和搞笑笑话给他留下了深刻的印象。当他发现人工智能在视频生成方面日趋成熟时，他自然想尝试一下。 ・他想用恐龙和沧龙作为只能用人工智能拍摄的素材。创造不是一朝一夕就能完成的。首先，他们测试了AI创作霸王龙、翼龙、三角龙三道菜大餐的可能性，并于10月中下旬推出了官方节目《地狱厨房：白垩纪挑战》。你的任务是挑战地狱厨房的黑衣厨师。不难猜测，Salmon 的视频风格奇幻有趣。事实上，播出的两部剧都让人捧腹大笑。每个国家的厨师都有自己的地区厨师韩国厨师、日本漫画、流行元素等特色。 《大肠九转》中的著名场景。但让这部剧脱颖而出的不仅仅是喜剧，还有它严谨的内容。虽然食材是沧龙，但鲑鱼希望烹饪方法尽可能合理。一个出现的例子是一位中国厨师。由于主人是上海人，Salmon为她准备了一道融合菜。考虑到龙肉口感酸败，所以采用低温慢煮，保持内部鲜嫩，然后快速油炸，锁住风味。有如此多的细节需要考虑，您可以想象其中的工作量。幸运的是，Salmon 已经非常擅长使用人工智能。人们对人工智能最普遍的期望是它能自动工作。这意味着充分利用人工智能能力并最大限度地减少人为干预。除了基本框架之外，Salmon的varie的整个流程ety show 是由人工智能辅助的。基本上，你决定故事的轮廓、胜败的结果、厨师的形象、食物、胜败的原因等等，然后你把这个框架传递给AI来生成完整的剧本。下面，我们将这六位厨师分为六个故事，逐一详细讲解。超长关键词是借助ChatGPT、Gemini等完成的，通过设定身份（如综艺导演）和想要的心情，可以利用AI从特定关键词生成内容。这比手动创建要高效得多。然后，使用 Keling 或 Veo 等工具生成视频，对其进行迭代和完善。有趣的是，Salmon 在今年 4 月推出了 Bilibili 首个 AI 创作。当时，他抱怨人工智能的影响，称“人工智能从开始到放弃”。但仅仅五个月后，他的人工智能视频的质量就完全不同了。这和快速迭代是分不开的AI能力的配比。萨蒙说他每个月都会感到震惊。尤其是今年。 Nano Banana 几乎取代了 PS 进行图像编辑。我看3和空2战神以及制作的视频都是相当假的。 Salmon 还不断提高人工智能技能。顺便说一句，这位人工智能资深人士不建议付费参加在线课程来学习如何创建人工智能。 “个人经历会导致更多的骗子。”相反，您可以在 Bilibili 或 YouTube 上搜索高质量的教育视频并自行探索。 1依靠普及人工智能科学来获得数百万粉丝，人工智能不是用来降低成本或提高效率的。 《大圆镜》中的所有科普镜头看起来都像真实的电影片段，但没有一个是从电影中剪辑出来的。尽管出生还不到一年，他却是Science UP的新晋人气主持人，拥有超过104万粉丝。今年4月起，大圆镜陆续发布AIGC科普内容定期工作。主要内容按主题划分，首先是“生物科学史”，然后是“大脑史”，最后是“体育与科学”系列。这表明AI有广泛的可能性。最初，大元璟团队认为AI只是降本增效的工具。你不必外出拍摄，只要使用人工智能来生成镜头即可。后来我才知道，AI其实是一个创造更多可能性的工具。概念的改变源于主题的选择。当时，大元镜正准备普及大脑意识科学，发现神经回路和神经元可以用AI完整显示。但此类内容此前受到制作工具的限制，很少有科学传播团队能够制作。也就是说，AI可以轻松侵入人体，即身体的上半部分。天入地而行阿维尔斯穿越时空。因此，你可以尝试选择那些用传统方法很难完成的题目。 “比如，当我们在古代和现代之间来回穿梭时，我们可以自由地回到获得诺贝尔奖的那一刻，每个人都沉浸在那个时刻，沉浸在那个科学家的生活中，想知道为什么会出现这个科学事实。你可以观察为什么会创造出这个科学成就。”这样，大圆镜就建立了独特的内容优势。相比娱乐性内容，科普对内容质量的要求更高。信息当然要准确、严谨，但也要考虑有趣的内容和良好的视觉效果，才能达到扩散效果。大圆镜使用人工智能在整个过程中为您提供帮助。这个过程是，一旦你决定了一个主题，首先使用 GPT 等收集国内和国际信息，然后创建一个副本。旁白由名人制作。然后，我们返回 GPT 来理解写作，并分析导演的说话风格和叙事节奏，以提高最终视频的电影质量。接下来，工作室工作人员首先编写一些故事板来确定影片的节奏、基调和灯光，然后将它们发送给人工智能来学习并生成剩余的镜头。这决定了镜头的基本基调、表情和构图。镜子 然后是文森特的视频。梦想和克灵是主要工具。这两种工具都有自己的优点。季猛的镜头相对静态，重点关注人物的情绪和镜头的质感。最后借助剪辑、视频剪辑等工具完成配乐，最终形成了一部具有较强品质的科普视频。总体而言，大圆镜显示了人工智能工具的认真使用的潜力。然而，实际生产的行动过程并不像上面描述的那么简单。在创建故事板时，大约 70% 的 AI 生成镜头需要手动修改。去除率基本为10：1。 7 分钟的视频大约有 200 个镜头，相当于生成 2000 张照片并选择 200 张。 1 不同的片段引用相同的信号。任何人都可以成为导演的时代终于到来了。当谈到人工智能能做什么时，那些坚信这项技术的人会因为相信它而看到它，但直到更多人真正看到它时他们才会相信它。传统AI创作者在主题、风格、工具选择和使用上有所不同。但评论部分的普遍声音是，这是使用人工智能的正确方法。这里的“正确”显然不是一种价值判断，而是对视频质量和人工智能能力的断言。无论是动漫的延续还是自己的综艺。无论是让你最喜欢的角色成为“网络神仙”还是用AI讲述科普故事，创造出真实的电影般的效果，已经证明AI能够制作出远远超出观众预期的作品。不仅超出了大众的预期，也让内容创作者自己感到惊讶。龙林首先通过使用Sora为他的新节目《优秀舞步》创作舞蹈片段来测试S，然后再继续写你的名字。奥拉肢体语言的可能性。看过该剧的网友纷纷评价“比原版好看”。在随后的创作过程中，罗恩·林每一步都感觉自己好像把索拉研究到底了，但突然又产生了新的灵感，当他再次尝试时，他发现索拉可以实现自己。还有一些“违反直觉”的细节。有网友调侃龙林对AI的解释“类似于博士论文”。罗恩·凌注意到索拉理解得很好，不需要太多直接的言语。立即发言的要求是相关的蚂蚁金服某些创意，但它也表明人工智能的发展速度比大多数人想象的要快。人工智能正在加速世界的发展，其最重要的特征之一就是速度。您可以在 2-3 天内创建简短、有趣的视频，也可以在 2 周内创建更长、更复杂和详细的视频。我相信如果你有一个创意，人工智能会把它变成一个作品。看完各种精彩的人工智能视频，我得出一个结论来概括人工智能正在重塑的视频创作生态：全民制作人的时代已经过去了。借用龙林的职称，“谁都可以成为动画导演！”虽然导演的工作曾经看似遥不可及，但制作电影和电视动画已经变得负担得起。只要你用AI。 单击“爱”即可。
【文/观察者网 刘白】芯片巨头英伟达与其客户之间爆发了一场不寻常的冲突。 《华尔街日报》11 月 13 日援引知情人士的话报道称，亚马逊正在与微软合作，支持旨在进一步限制英伟达芯片向中国出口的立法。分析师认为，这是英伟达与其最大的两个客户之间罕见的分歧，凸显了人工智能（AI）领域的激烈竞争。尽管每家公司都在寻求有利的政策来维持其领先地位，但英伟达却试图保住利润丰厚的中国市场。 《国家人工智能获取和创新保证法案》（GAIN AI Act）是美国国会正在审议的一项立法提案。旨在通过e control.xport和优先供应机制，优先为美国国内市场提供先进的人工智能芯片，让微软和亚马逊等科技巨头优先获得芯片，同时限制向中国等国家出口。这是美国国会针对芯片出口的第一个重大举措，这对于训练人工智能模型的数据中心至关重要。微软已公开表示支持这项法案。据国会助手和知情人士透露，亚马逊云服务官员私下告诉参议院工作人员，他们支持该法案。专家表示，尽管遭到一些白宫官员、英伟达和其他半导体公司的反对，但全球最大的两家科技巨头的支持可能会推动该法案的推进。据知情人士透露，领先的人工智能模型开发商 Anthropic 支持这一政策，但 Meta 和 Alphabet 等科技公司尚未公开表明立场，特朗普总统也未做出回应。国会正在考虑将该法案添加到《国防授权法案》中，该法案通常会在年底前送交总统签署。该政策得到了包括参议院少数党领袖查克·舒默在内的民主党高层的支持，但需要参议院银行委员会主席、共和党人蒂姆·斯科特和众议院共和党高层的批准才能推进。 英伟达首席执行官黄仁勋，图IC，白哈英伟达首席执行官黄仁勋经常与特朗普总统讨论人工智能政策，随着美国收紧对中国芯片出口的限制，该公司今年大幅加大了游说力度。根据OpenSecrets的数据，英伟达今年前三季度花费了近350万美元用于游说，但2024年全年仅花费64万美元。 10月下旬，黄仁勋在韩国出席亚太经济合作组织（APEC）相关活动时表示，他仍然希望向中国客户出售Nvidia芯片。 11月5日，他在参加英国《金融时报》主办的人工智能未来峰会时直言“中国将赢得人工智能竞赛”，这被外界视为“有史以来最严厉的评论”。现在，GAIN AI法案正在考验英伟达在华盛顿的影响力。该法案包括允许科技公司和其他受信任实体将芯片转移到包括中东在内的某些地区的豁免。 ，不再需要获得政府批准的出口许可证。该条款得到了微软和亚马逊的支持，这两家公司过去曾因出口许可延迟而受到阻碍，这可能会给它们带来竞争优势。据行业专家称，英伟达是全球领先的芯片设计商，控制着约80%的AI处理器市场。客户很少公开反对公司或采取相反的政策。研究咨询公司 Futurum Group 首席半导体分析师 Ray Wang 表示：“超大规模科技公司与 Nvidia 之间的冲突通常集中在产品本身和价格上。” “现在这些紧张局势变得更加复杂。”尼维dia和其他半导体公司表示，该法案是对半导体市场的不必要干预，并可能导致出口进一步受到限制。科技高管表示，限制行业发展的真正瓶颈是AI的关键是功率，而不是芯片数量，因为美国目前拥有足够的芯片。亚马逊、微软和英伟达拒绝置评。微软美国公共政策董事总经理杰里·佩特雷拉(Jerry Petrella)在上个月的一次新闻发布会上表示，该法案“看起来非常积极”。一些知情人士称，白宫人工智能主管大卫·萨克斯和其他政府官员告诉该法案的发起人、印第安纳州共和党参议员吉姆·班克斯及其团队，他们认为该法案的影响有限，因为商务部本身有权监管芯片出口。该法案的支持者表示，这是为未来可能出现的芯片短缺做好准备的一种方式，并使美国科技公司受益。银行加入马萨诸塞州参议员伊丽莎白·沃伦批评英伟达对中国的出口。白宫没有回应置评请求。此前，中国外交部发言人表示，中方已多次就美方恶意封锁、打压中国半导体产业表明严正立场。美国将经济、贸易、科技问题政治化、安全化、工具化，不断收紧对华芯片出口限制，迫使其他国家打压中国半导体产业。此类行为阻碍了全球半导体产业的发展，最终适得其反，害人害己。本文为观察者网独家稿件，未经许可不得转载。
打开百度应用程序并欣赏高分辨率照片。 11月14日，“李阳说董宇辉的英文发音很奇怪”的话题出现在微博热搜榜上。 在11月8日至9日举行的疯狂英语线下活动中，创始人李阳公开批评了董宇辉和新东方。 “我听了董宇辉的演讲，并与外国外交官互动。几乎每句话都存在严重的语法错误，尤其是他的发音，”他说。他接着说：“也就是说，新东方已经被证明不太好，而刘敏洪的发音更差……如果我把这句话发到网上，会引起巨大的轰动和轩然大波。”我喜欢大惊小怪。”11月8日，董宇辉在《与辉同行》评论区写道：“对不起，我已经听不懂英文了，连开h都来不及反应。我的口语中有很多语法错误。请大家多多批评我。”不少网友对此发表了自己的看法。有网友表示，“文字可以理解、可以交流，但不学术”。有网友质疑李阳的行为是否有“争夺流量”嫌疑。此前，《疯狂英语》创始人李阳接受采访，讲述了他最近在网络民事责任纠纷一审中胜诉前妻金某的情况。近10年来，李阳曾卷入两起“家暴案”。 2011年，李阳时任妻子金在网络上曝光了李阳的家庭暴力行为。 2013年，法院认定李阳犯有家庭暴力罪。 2021年，金某在微博上指控李阳对女儿实施家庭暴力，起诉前妻金某。一家法院最近裁定，金的言论没有足够的证据支持，构成损害名誉的行为。李阳说：“我觉得这次胜利特别好。首先，互联网不是一个禁地。”其次，我会向我的学生解释。不然别人会说我是跟施暴者学英语的。家庭暴力对我来说是一个标签。许久。我无法接受这个标签，但现在我在这个标签下生活得很平静。 “李艳一生都会继续背负着家庭暴力的标签。”他说。董宇辉（男）1993年出生于陕西省渭南市潼关县，2015年毕业于西安外国语大学旅游系英语专业（旅游）。2016年，董宇辉加入西安新东方，成为一名专业英语教师，2021年下半年，新东方集团正式启动MCN项目，为全体员工招募选拔主持人，董宇辉成为东方选秀主持人之一。 2024年7月25日，人气主持人俞敏洪宣布辞去东洋选秀职务。东方船文旗下全资子公司“宏辉码头”将正式从东方船文独立，董宇辉个人将持有100%股份。 （北京）科技有限公司成立于2023年12月，法定代表人为董宇辉，注册资本1000万元。经营范围包括一类增值电信业务、互联网信息服务、出版物零售、广播电视节目制作经营、网络文化经营、演出经纪、商务演示等。上一篇文章原标题：《上热搜！李阳老师说董宇辉英语发音奇怪，董宇辉道歉！网友：日常沟通不是考验！》本文作者：新民晚报 魏嘉伟 魏丽英 整合
奥菲斯量子比特杰伊| QbitAIAI编码之星公众号硅谷目前的申请赛道是最贵的。 Cursor是最受欢迎的炸鸡。这不，刚刚推出最新版本的自主研发Composer模型的Cursor很快又筹集了另一轮大额融资：23亿美元，相当于超过160亿元人民币。而这一次，黄仁勋政府领导下的谷歌和英伟达突然出现在股东名单上。关于 23 亿美元 D 轮融资的重大消息：Cursor 刚刚发布了其本土模型的更新，对其弹药进行了一些重大补充。已完成23亿美元D轮融资，最新估值为293亿美元，折合人民币约2050亿元。在AI Coding Entrepreneurship Track中创下资助和认可的新记录。令人惊讶的是，除了 a16z Andreessen Horowitz 等前股东外，Nvidia、Google 和 Coatue 也都拥有就这样正式进入了圈子。完成融资后，Cursor 的估值飙升至 293 亿美元，几乎是今年 6 月 C 轮融资时估值（融资 9 亿美元）时估值的三倍。 Cursor在一份声明中表示，公司目前团队规模已扩大至300人，年收入超过10亿美元。我们内部开发的模型生成的代码比世界上几乎任何其他法学硕士都要多。并且这笔资金将继续投入到前沿研究上。这笔资金将使我们能够增加研究投资并创造下一个神奇的光标时刻。如果我们分析该公司的融资历史，人工智能应用的发展几乎是一个神话。 2023 年 10 月，Cursor 完成了由 OpenAI Startup Fund 领投的 800 万美元首轮融资，该基金的天使投资人名单中包括前 GitHub 首席执行官 Nat Friedman。可以说，从你出生的那一天起，你就被贴上了上帝最喜爱的孩子的标签。不到一年后，该公司在 A 轮融资中又筹集了 6000 万美元，当时估值为 4 亿美元。 2024 年 11 月，TechCrunch 报道称，Benchmark 和 Index Ventures 等基金竞相将该公司估值提高至 25 亿美元左右。 2025年3月，Cursor再次融资，估值接近100亿美元。短短两年时间，估值就达到了293亿美元。我们的团队规模也在快速增长。目前我们有超过300名员工，涵盖工程、研究、设计和运营职能，并计划进一步扩张。在许多人工智能初创公司倒闭、互联网巨头裁员的背景下，Cursor的股价一路飙升，面临着资金压力。这并非巧合。就收入而言，其表现几乎是前所未有的，Cursor 是历史上增长最快的公司之一，在没有销售团队的情况下，ARR 从 0 美元跃升至 1 亿美元。 AI应用持续升温预计这一增长势头还远未达到顶峰。光标有什么作用？那么一个游标怎么会有如此夸张的增长率呢？总之，虽然只是一款AI编程软件，但却满足了当时的“最强需求”。乍一看，Cursor 是一个可以更快地编写代码的工具。然而，这个简单的标题背后却隐藏着巨大的市场。如今，全球有数百万人使用 Cursor，其中包括来自 Nvidia、Adobe、Uber、Shopify 和 PayPal 等巨头的近 50,000 台设备。此外，与市场上其他人工智能编程工具不同，Cursor 有自己的一套产品开发逻辑。我们并不是想让更多的人编写代码；我们只是想让更多的人编写代码。我们的目标是赋能最强大的开发者。也就是说，Cursor想做的不仅仅是像Copilot那样“普及个人程序员”，而是直接融入到企业层面的内部开发流程中。在Cursor看来，市场的本质是“降低进入壁垒”和“让每个人都可以进入”。尽管你想说“我希望能够写代码”，但这不是 Cursor 先生的做法。Cursor 真正想做的是提高 AI 编程产品的上限，但实现起来并不那么容易。毕竟 Cursor 本质上是一家“蒙面”的 AI 应用公司，没有单一的基础模型。很难让人相信，仅靠技术就可以与 Anthropic 这样的入门级厂商竞争。截至上个月，Cursor 2.0 发布，还附带了内部开发的 Composer 模型，完成了模型对产品的彻底适配，体验也进一步提升：Composer 现在只需 30 秒即可完成复杂任务，比其他产品快 400%，Composer 上线不到一个月，就已经比全球所有其他 LLM 生成了更多的代码。不难看出为什么 Cursor 很快就获得了“ent然而，商业上的成功似乎并没有对 Cursor 产生太大影响。一位员工回忆，公司 ARR 突破 1 亿美元的那天，整个办公室的反应出奇的安静。没有庆祝派对，也没有香槟。大家只是在 Slack 频道里扔了几个表情符号，然后安静地回到自己的工作站继续写代码。不要着急给他们打电话。因为最近，一个很好奇的“老头”在 Cursor 闲逛了 60 多天，他最大的感触就是一个字“跑！” 没有人要求他们加班，但几乎所有人都同意在办公室里“住”。它，”他热情地签名莉莉。即使在难得的午休时间，他们也会围坐在桌子旁谈论的不是生活，而是新功能、模型更新和产品路线图。好吧好吧，最近我接到很多硅谷老朋友的电话。你诟病的“002”看来是你Cursor亲手创造的。但在人工智能初创公司受到重视的时代，像Cursor这样真正解决问题并保持纯粹“大学实验室”氛围的公司令人呼吸新鲜空气。毕竟，Michael Truell、Sualeh Asif、Arvid Lunnemark 和 Aman Sanger 在 2022 年创立 Cursor 时还是麻省理工学院的学生。在 Cursor 快速发展的同时，乘着人工智能浪潮的年轻企业家的价值观也在不断提升。 《福布斯》估计，创始人 Michael Tuell、Aman Sanger、Suare Asif 和 Arvid Rannemark 各拥有该公司约 4.5% 的股份。根据最新估值，他的个人价值至少有13亿美元。通过这个计算，Cursor’创始团队几乎是真正的“人均亿万富翁”。但财富只是一种优势。两年前 Cursor 完成首轮融资时，在官网上写下了以下目标：“未来几年，我们要打造一个前所未有的、更有用、更有趣、更有趣的代码编辑器。”光标应位于不能输入任何错误的位置。一个编辑器，允许您仅用 50 行伪代码“编程”2,000 行 PR。该工具可让您立即回答有关代码库的任何问题。甚至可能是一个源代码本身逐渐“消失”的交互式界面。短短两年时间，这些依然梦想着成为“不会写错的编辑”的年轻人，已经登上了硅谷富豪榜。传统的互联网SaaS公司可能需要十几年的时间才能完成这条财富积累之路。就这样。简直就是每个时代的速度。 AI实在是太快了。当然，可能还有其他不错的选择。因为游标并不总是单一的。上个月，Cursor 增加了一位联合创始人 Arvid Lunnemark，他离开后开始自己创业，专注于人工智能安全和基础研究。有人说它抢先了泡沫破裂，另一些人则认为它将错失数亿或数十亿的利润……没有人知道。让子弹飞一会儿吧。 [1]https://cursor.com/cn/blog/series-d[2]https://en.wikipedia.org/wiki/Anysphere?utm_source=chatgpt.com[3]https://joincolossus.com/article/inside-cursor/
“这项研究的重点是利用质谱成像实现更高分辨率和更高覆盖率的非目标检测，同时保留连续的空间信息，”高级团队成员兼共同高级作者王凤贤博士告诉 DeepTech。王凤翔所指的研究就是iPEX技术。它的起源不仅贯穿了他的博士生涯，而且有效解决了空间蛋白质组学中的一个问题：高分辨率和高灵敏度之间的中心矛盾。北京时间11月13日，《自然》杂志在线发表了西湖大学邹一龙团队和Kiry D. Piatkevich团队的一项开创性研究。他们开发了“通过扩展进行原位成像蛋白质组学（iPEX）”。 （来源：Nature）该技术基于水凝胶蛋白质固定化、组织炎症和maspectrometry.sas图像分析，使研究人员能够在不依赖抗体的情况下以1至5μm的精度绘制蛋白质的空间分布图。es，灵敏度提高了10到100倍。这不仅提供了蛋白质“地理坐标”的清晰可视性，而且还捕获了阿尔茨海默病模型中线粒体和脂肪酸代谢早期紊乱的信号，为揭示复杂疾病的分子图谱开辟了新途径。 （来源：受访者提供） 揭示你的蛋白质：看得清楚、测量准确。空间蛋白质组学技术长期以来面临三大困境。首先，免疫荧光和成像质谱等常规技术依赖于预先制备的特异性抗体。必须提前知道目标蛋白，并且无法发现新蛋白的功能。蛋白质检测性能低，难以覆盖复杂组织中的蛋白质网络。其次，该技术结合了激光捕获显微切割和液相色谱-质谱分析，需要将组织切成小块，提取蛋白质，并使用液相色谱-串联质谱法对其进行鉴定。可以进行非特异性分析，但无法维持组织的空间连续性。这使得获得整个组织的蛋白质全景变得困难。样品分析性能低。第三，传统的MALDI质谱成像无需标记即可进行非靶向分析，但受到仪器分辨率和单个像素可检测的蛋白质量的限制。它通常可以识别少于 100 种蛋白质，分辨率为 20 至 100 μm。由于无法区分单个细胞层和突触等微观结构，很难满足菠萝详细裂解微结构的需求。 “我们需要一种技术，能够在不依赖抗体的情况下发现新的蛋白质，同时保持组织空间的完整性并看到微米水平的微小分布，”王凤翔说。扩展米显微镜检查允许组织在水凝胶内各向同性膨胀，从而可以通过光学显微镜观察更精细的结构。 “这启发我们看看是否可以将这个想法应用到质谱成像中。”首先，组织蛋白质被“固定”在由水凝胶制成的“网络”中，该网络像气泡一样物理膨胀三到七倍，增加蛋白质之间的距离并将其去除。小分子代谢物和脂质干扰物质只留下“扩展的蛋白质图谱”。 Luego 质谱仪的激光用于逐点扫描放大的组织。如果用激光“击中”每个点，离子就会飞走。质谱仪立即“称量”这些离子并获得一系列“分子量条形码”，即质荷比。 “通过分析每个像素的信号，我们不仅可以知道存在哪些分子，还可以知道分子在组织内的具体分布。” （来源：《自然》）“简而言之，iPEX就像“相机”和“秤”的组合。 “它不仅可以同时观察多种蛋白质，而且还保留了它们在组织内的精确坐标，让我们在高分辨率和高通量之间找到了平衡。”王凤翔总结道。实验结果表明，iPEX的蛋白质检测灵敏度比传统MALDI高1~2个数量级，有效像素尺寸达到1~5μm，可以检测单个样本中600~1500个蛋白质，同时捕获蛋白质的空间共定位关系。场景iPEX在Nario上的三次“验证” 在三年半的研发过程中，王凤祥和他的团队经历了三个阶段，第一年半用于反复探索技术流程，第二年致力于验证系统，最后一年专注于探索iPEX在真实中的性能。在世界范围内，他们在不同类型的样品和模型上对该技术进行了三次测试。精细结构清晰可见。在小鼠视网膜中，iPEX 将有效像素尺寸 (EPS) 减小至约 4.8 μm，可以解析厚度仅为 15 至 25 μm 的外突触层 (OPL)，并检测到 334 个潜在蛋白质（超过 2 个独特的肽），比传统质谱的图像多约 16 倍。 iPEX 绘制了突触相关蛋白（例如 CLTC）的特定分布，以及 OPL 中标记蛋白（例如 SAG 和 DYNC1H1）的分层定位，在蛋白质水平上提供了精细神经元回路和视觉信号传导机制的直接证据。 （来源：Nature）检查多功能性和稳定性。在小鼠小脑中，获得了3.9μm的EPS，检测到了640种潜在蛋白质，并精确识别了颗粒层、分子层和小脑核等结构。 EPS 为 2.4 μm小鼠肠道中含有 1,001 种蛋白质。像素合并可以自动再现肌肉层、隐窝和绒毛的结构。此外，在绒毛膜层中观察到桥粒斑蛋白（DSP）的高表达。在 102 天成熟的人脑类器官中，1241 个蛋白质发出信号蛋白分布细胞特异性标记物，例如神经上皮和神经元，为类器官发育研究提供了蛋白质水平的空间模型。在小鼠肝脏组织中，中央静脉结构被清晰识别，检测到的肽在三个重复中 92% 一致，支持了该技术的稳定性。总体而言：iPEX可以在软组织/硬组织/含腔结构/类器官等多种场景下实现高分辨率、广谱的蛋白质检测。每次实验可识别 600 至 1500 个蛋白质，其灵敏度比传统质谱法高 10 至 100 倍。 （来源：Nature）更重要最后，在阿尔茨海默病 (AD) 的 5xFAD 小鼠模型中，iPEX 被用来回答一个重要问题：早期分子异常是否比典型病理学更早被观察到？在小鼠中，我发现纤维束区域的髓磷脂碱性蛋白特征肽显着减少，这表明髓磷脂损伤具有明显的空间特异性。通过将与线粒体功能相关的几种蛋白质的异常与电子显微镜和活细胞成像相结合，证实线粒体形态在早期就发生了肿胀和嵴破坏等变化。在 Aβ 沉积量低且无明显行为异常的 2 个月大 AD 小鼠中，iPEX 捕获到纤维束、海马、皮质和其他区域中 ACAA1（乙酰辅酶 A 酰基转移酶 1）特征肽的一致下调。 （来源：Nature）此外，体外实验表明 ACAA1 功能障碍会导致多种长链多聚酶水平降低饱和脂肪酸（DHA、EPA、DPA、AA）和多不饱和脂肪酸的异常积累。两条链很长，主要是C24。野生型 ACAA1 可以挽救这种缺陷，而携带 N392S AD 风险突变的 ACAA1 则不能。这些证据支持 ACAA1 下调和相关脂质代谢失衡可能是阿尔茨海默病进展中最早的风险事件之一，而 iPEX 提供了一种技术手段来阻断这种空间分子特征。第一代技术仍处于起步阶段。尽管iPEX显示出巨大的潜力，但王凤翔承认，该技术距离真正成熟还有很长的路要走。首先是流程复杂。从样品处理和扩展到质谱成像和数据分析，每个步骤都涉及化学反应和物理参数的精确控制。操作流程多，标准化要求高。现在，整个流程的自动化、标准化还没有实现。 “该团队正在建立一个更加简化和可重复的操作系统，以减少对实验经验的依赖。”其次，蛋白质鉴定的准确性仍有提升空间。目前，iPEX 主要依靠初级质谱的质量信息进行肽匹配，其区分异构体和具有相似质量的分子的能力有限。未来，研究团队计划将高分辨率质谱和二次质谱与协同检测策略相结合，进一步提高蛋白质鉴定的准确性和覆盖率。第三，数据量巨大。以约 50 μm 的像素分辨率扫描整个大脑样本，可以从单个大脑切片中生成数百 GB 的数据，这对计算、存储和分析提出了非常高的要求。王凤翔表示，团队正在努力开发更加人性化的数据处理流程和软件平台，实现“原始信号到蛋白图谱一键生成”。最后，晋升标准高。质谱成像设备价格昂贵并且需要大量的计算资源。目前，iPEX适合在拥有高端平台的科研机构进行初步应用。该团队希望将实验过程标准化和自动化。自动化将逐步降低使用门槛，让更多的实验室能够应用该技术。未来，研究团队计划通过基础研究的产业转化和临床应用两条主线推动应用iPEX的发展。在基础研究层面，iPEX率先实现了“微米级分辨率+深度蛋白质覆盖”的原位分析，让科学家能够直接观察微观组织（突触、单细胞层）内的蛋白质分布。rs 等）。这为分析神经回路的构建、组织稳态的维持和胚胎发育等重要过程提供了视觉证据。在临床转化层面，我们基于iPEX发现的早期ACAA1蛋白紊乱，探索其在临床诊断中的应用以及脂肪酸干预策略在AD早期治疗中的可能转化。此外，团队计划进一步优化该技术的适应性，并将其应用于样本患者诊所，分析人类疾病的特征，支持临床诊断和治疗。 “iPEX仍然是第一代技术，我们希望稳定和标准化流程，使其能够真正应用于临床。”王凤翔说。 1. 王凤、孙成、吴TW。等人。 iPEX 能够在组织扩张过程中实现微米级分辨率的深层空间蛋白质组学。自然（2025）。 https://doi.org/10.1038/s41586-025-09734-0 男人设计/排版：何辰龙
打开百度应用程序并欣赏高分辨率照片。马大伟先生，中国科学院院士，中国科学院上海有机化学研究所研究员。至于癌症药物实验的失败对我当时的影响，我不认为科学运气是巧合。科学研究者最重要的品质不是他能多快地遵循预测的路径，而是当意外现象发生时他有多敏感。人生最重要的“催化剂” 2025.11.11 上海 对于从事科研四十多年的我来说，“成就者”这个词似乎很陌生。相反，科学探索中的意外、失败和坚持是我最重要的经历。我研究催化剂，今天我想向大家介绍我一生中最有价值的催化剂，历史，以及我的“三个失败”所产生的催化剂。 01 第一次“失败”意外地打开了一扇新的大门。那那是1998年，我的研究是抗癌药物相关的，当时我正在研究和制备生物活性分子。最重要的实验没有达到预期的结果，可以说当时的实验是失败的。然而，这个失败实验的现象引起了我们的兴趣。实验瓶中意外添加了铜盐，加速了反应过程。这种意想不到的现象对科学研究来说是一个警告信号。科学家们必须立即问自己：“为什么会出现这种现象？这背后是否有未被发现的科学知识？”经过查阅文献，我们发现乌尔曼反应是由于铜盐的添加引起的。乌尔曼反应既不是一个流行的概念，也不是一个现代的概念。它是20世纪初德国科学家发现的碳-杂原子键的偶联反应。主要用于芳香胺类化合物的生产化合物，也广泛应用于医药、农化、材料等领域。所以我问了一个问题：“为什么这类实验会加速乌尔曼反应？”事实证明，实验试剂中的氨基酸发挥着重要作用。用一个常用的比喻来说，在乌尔曼反应中，铜盐充当催化剂弹头，氨基酸充当配体，充当火箭助推器，增加催化剂的活性，可以加速乌尔曼反应。多年来我在科学研究方面的训练和研究使我专注于这次事故。继这一发现之后，我们课题组又发现了第一代“Ull”反应配体“曼-马斯”，并构建了比原来反应条件更加温和的催化剂体系。第一代反应在荷兰和英国用于治疗干眼症的降压药物的工业化生产。这种催化剂该系统已在全球 2000 多篇研究文章和专利中使用，其中包括 1400 多项美国专利。如今，“乌尔曼-马斯反应”是企业常用的反应，癌症药物实验的失败对当时的我有什么影响？我相信科学上的运气不是偶然的。基本上，你必须发现与你迄今为止所学到的东西不同的东西，并愿意问“为什么？”通过解决别人已经提出的问题很难在科学研究中展现出真正的领导力。第一代催化剂推出后，很多企业找到我们希望找到更多的动力催化系统来解决研发和生产中遇到的问题。这些意想不到的问题让我深刻地认识到反应性“Ullmann-Ma”配体并不是唯一真正的问题。这就是我们真正需要的！对我来说，这就像一盏灯塔，照亮了科研和奋斗的道路。这增强了我继续下去的信心。 02 我的第二次“失败”是10年日日夜夜的“失败生活”。当我2005年决定开始研究第二代反应配体时，我就已经做好了“失败”的准备。怎么样？ 不出所料，2005年到2015年这十年充满了失败。我们测试了 50 多个配体并进行了数千次实验，每次实验持续数月。队伍里的同学们纷纷变了。几个博士生和硕士生来找我，告诉我他们不想继续做这项研究，因为他们已经失败了很多次。对于一些人来说，毕业的压力迫使他们改变方向。整整10年，我们只发表了一篇关于乌尔曼反应研究的论文。但我们从未放弃。我经常告诉我的学生：“当你做科学研究时，95％的时间都会失败，即使你这次错了，也没关系，它会帮助别人少走弯路，不会白费。”转折点来了2015年夏天，研究小组的一名学生发现试剂瓶被草酰胺分子污染，但有趣的是，乌尔曼反应在这个被污染的瓶子中特别成功。那一刻我们意识到，这个“污染物”可能就是我们10年来一直在寻找的答案。我们立即全力解决这个问题，终于出现了第二代配体。这种新型催化剂体系不仅可以有效促进铜催化的芳基氯偶联反应，而且可以显着减少芳基溴偶联的催化剂用量。第二代催化系统正在世界各地的化学和药物合成实验室中迅速得到广泛应用，并用于五种药物的工业生产。另外，我想大家看一下曲线，这是第一代配体到第二代的活性曲线配体。这种“美丽”的上升弧线意味着催化剂效率提高了100倍。我更加关注这条弧线中所有失败的分叉。在公众眼中闪耀的科学家实际上每天都面临着失败。在现实的科学研究场景中，失败是可以预见的，但成功则不然。即使所有的实验都达到了预期的结果，真正的科学突破也可能永远不会被发现。在我看来，每一个岔路口都是有价值的。消除所有死胡同，尽可能接近正确的道路。 03 我想第三次“失败”可能会继续每天困扰着我。目前，它正在描绘一条更加“美丽”的上升曲线。这是正在开发的第三代配体。我们开始考虑使用人工智能工具来改进我们的科学实验。即使在测试之后，我们的目标是将催化科学效果进一步提高 100 倍，使该反应成为实验室和工业生产中更有用的工具。名词这一次，我仍然不知道答案在哪里，也不知道自己会经历多少次失败。我们可能一生都找不到这个结果，但是这个问题非常重要，我们必须有勇气继续寻找。在我40多年的科研生涯中，我见证了中国科技从跟随到领航再到领先的历程。中国现在已经到了必须大胆进入无人区、大胆进行颠覆性创新的阶段。我认为科学家的使命与我们研究催化剂的使命非常相似。我们或许无法直接得出最终答案，但我们的每一次探索、每一次失败都在通向答案的路上，加速着“最终答案”的诞生。 （本文摘自马大伟院士在《天文时报答卷‘当先锋战士’先进作风报告》中的讲话全文）人物简介：马大伟院士突破了反应的极限，开发了铜/氨基酸催化的芳基卤化物和亲核试剂的偶联反应。利用该方法合成功能分子已发表超过 2,500 篇论文和专利，并且还用于抗高血压药物和干眼治疗的工业生产。 2015年，他开发了一种更高效的草酰胺配体，并率先在温和条件下实现了廉价易得的芳基氯的铜催化偶联。这种新型配体在国外已成功用于吨级三种药物中间体的生产，被誉为“现代药物发现中应用最广泛的方法之一”和“日常使用的反应”。曾获国家自然科学奖（1999年和2007年）、上海市自然科学牡丹奖（2008年）和ACS Arthur C.奖二等奖。编辑：石上官号 作者：上海科技
在AMD 2025年财务分析师日上，除了公布最新的Zen架构CPU路线图并确认未来的Zen 6和Zen 7核心架构外，AMD还公布了其数据中心GPU路线图，并展示了即将推出的Instinct MI400和Instinct MI500系列AI加速器的亮点。 AMD重申了Instinct系列产品线的发布节奏，称这对其AI战略的发展以及突破Nvidia主导的细分市场的需要至关重要。 Instinct MI400 系列基于 CDNA 5 架构的 GPU 构建。由 HBM4 提供支持，可实现更高的容量和带宽。改进的 AI 格式可实现更高的性能。它还支持基于标准的机架级网络 (UALoE/UAL/UEC)。新产品配备432GB HBM4，显存带宽高达19.6TB/s，每GPU水平显存带宽高达300GB/s，提供40PF/20PF级别的FP4/FP8计算性能。 Instinct MI400系列包括两款产品： Instinct MI455X 和本能 MI430X。其中，Instinct MI455X 针对大规模 AI 训练和推理工作负载，Instinct MI430X 针对 HPC 和主权 AI 工作负载。它具有基于硬件的 FP64 功能，还支持混合计算（CPU+GPU）。除了采用HBM4之外，封装也从CoWoS-S改为CoWoS-L技术。到2027年，AMD计划推出Instinct MI500系列。 AMD将逐渐转向每年发布新产品的节奏，与英伟达的“Standard”和“Ultra”一样，其数据中心和AI产品线的更新速度也会更快。 AMD表示Instinct MI500系列是下一代计算，据说可以提供内存和互连功能。近期评论