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双星系统的化学构成差异揭示了行星被恒星吞噬的命运
2026-06-10 22:33 by 美丽新世界
天文学家研究一个名为 HD 81809 的特殊双星系统时，发现两颗同时诞生的恒星拥有截然不同的化学组成。一般而言，双星诞生于同一个分子云，因此元素组成通常相当接近。但在 HD 81809 系统中，其中一颗恒星的铁含量明显偏低，而另一颗则拥有接近太阳的金属丰度，两颗恒星的铁元素含量相差约 3.7 倍，远超过一般双星演化模型能解释的范围。天文学家因此怀疑，其中一颗恒星可能曾吞噬自己的行星，改变了表面的化学组成。HD 81809 双星系统距离地球约 113 光年，由两颗类似太阳的 G 型恒星组成。其中主星 HD 81809A 已演化成次巨星，另一颗 HD 81809B 则仍停留在主序星阶段。这个系统年龄约达 100 亿年。除了铁元素异常外，HD 81809B 还具有偏高的锂元素含量。由于低质量老年恒星通常会在演化过程中逐渐耗尽锂元素，因此这种高锂元素含量现象，被视为可能曾发生行星吞噬事件的重要线索。研究人员发现，如果要让 HD 81809B 的金属量提升至目前观测值，恒星必须在近期吞噬约 25 至 75 个地球质量的富金属物质，相当于海王星到土星之间的金属核心总量。
https://arxiv.org/abs/2605.31060?utm_source=chatgpt.com
https://tam.gov.taipei/News_Content.aspx?n=EF86D8AF23B9A85B&sms=F32C4FF0AC5C2801&s=3CCD3FB11154CEAD
#太空
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2026-06-10 22:33 by 美丽新世界
天文学家研究一个名为 HD 81809 的特殊双星系统时，发现两颗同时诞生的恒星拥有截然不同的化学组成。一般而言，双星诞生于同一个分子云，因此元素组成通常相当接近。但在 HD 81809 系统中，其中一颗恒星的铁含量明显偏低，而另一颗则拥有接近太阳的金属丰度，两颗恒星的铁元素含量相差约 3.7 倍，远超过一般双星演化模型能解释的范围。天文学家因此怀疑，其中一颗恒星可能曾吞噬自己的行星，改变了表面的化学组成。HD 81809 双星系统距离地球约 113 光年，由两颗类似太阳的 G 型恒星组成。其中主星 HD 81809A 已演化成次巨星，另一颗 HD 81809B 则仍停留在主序星阶段。这个系统年龄约达 100 亿年。除了铁元素异常外，HD 81809B 还具有偏高的锂元素含量。由于低质量老年恒星通常会在演化过程中逐渐耗尽锂元素，因此这种高锂元素含量现象，被视为可能曾发生行星吞噬事件的重要线索。研究人员发现，如果要让 HD 81809B 的金属量提升至目前观测值，恒星必须在近期吞噬约 25 至 75 个地球质量的富金属物质，相当于海王星到土星之间的金属核心总量。
https://arxiv.org/abs/2605.31060?utm_source=chatgpt.com
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Google 宣布在 2026 年足球世界杯期间，将向所有用户免费开放 AI Mode Pro 的交互式视觉功能。该功能此前仅面向 Pro 和 Ultra 订阅者，今夏用户可以在搜索中免费使用它，生成回答战术提问的定制化图解。免费期限可能仅限于世界杯期间，具体时长尚未明确。
此外，Google 搜索的体育赛况页将小幅改版，增加可切换查看多场比赛的 FIFA 品牌栏，并标明转播服务商（Fox）。比赛中还会展示进球、庆祝和红牌等实时动画。Gemini 应用也会整合实时比分与榜单，用图表、图片和视频呈现赛况，同时推出世界杯主题的 Nano Banana 模板，让用户把自己的形象变成支持球队的球员。
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OpenAI正洽谈租赁俄亥俄州10吉瓦数据中心
据两位知情人士透露，OpenAI正在就租赁俄亥俄州联邦土地上一处拟建的10吉瓦数据中心园区展开谈判，期间，英伟达或提供资金支持。根据目前芯片、劳动力、电力及其他投入品的价格，该园区的建设成本至少将达到5000亿美元。OpenAI预计将签署20年租约，并在项目投入运营后承担付款义务。相关报道还补充称，第一阶段(约800兆瓦)预计于2028年启动，这标志着OpenAI迄今为止最大的单一基础设施投资。目前谈判尚未最终敲定，该计划仍可能发生变化。如果项目得以实施，这意味着除了与微软、甲骨文和亚马逊的大型服务器租赁协议外，OpenAI还希望继续对其数据中心保持独立控制。
—— 财联社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
据两位知情人士透露，OpenAI正在就租赁俄亥俄州联邦土地上一处拟建的10吉瓦数据中心园区展开谈判，期间，英伟达或提供资金支持。根据目前芯片、劳动力、电力及其他投入品的价格，该园区的建设成本至少将达到5000亿美元。OpenAI预计将签署20年租约，并在项目投入运营后承担付款义务。相关报道还补充称，第一阶段(约800兆瓦)预计于2028年启动，这标志着OpenAI迄今为止最大的单一基础设施投资。目前谈判尚未最终敲定，该计划仍可能发生变化。如果项目得以实施，这意味着除了与微软、甲骨文和亚马逊的大型服务器租赁协议外，OpenAI还希望继续对其数据中心保持独立控制。
—— 财联社
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Elevated errors on Claude Haiku 4.5
Jun 10, 13:06 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
Jun 10, 13:06 UTC
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聊天机器人ChatGPT的植入广告22日上线
OpenAI旗下聊天机器人ChatGPT近日宣布更新隐私政策，新规将于2026年6月22日正式生效。此次调整核心在于引入广告机制：面向Free和Go套餐用户，在使用过程中可能看到广告；Plus、Pro、Enterprise、Business 以及教育套餐用户则不受影响，无广告且回答质量不变。根据官方说明，广告将明确标注为 “赞助内容”，并且与普通回答在视觉上区分。平台会基于用户在ChatGPT上的操作（如点击的广告或聊天上下文）提供个性化广告，用户可随时在 “设置” 中管理广告个性化。隐私方面，用户的个人信息及对话内容均保持非公开，不会与广告主共享。
—— 凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenAI旗下聊天机器人ChatGPT近日宣布更新隐私政策，新规将于2026年6月22日正式生效。此次调整核心在于引入广告机制：面向Free和Go套餐用户，在使用过程中可能看到广告；Plus、Pro、Enterprise、Business 以及教育套餐用户则不受影响，无广告且回答质量不变。根据官方说明，广告将明确标注为 “赞助内容”，并且与普通回答在视觉上区分。平台会基于用户在ChatGPT上的操作（如点击的广告或聊天上下文）提供个性化广告，用户可随时在 “设置” 中管理广告个性化。隐私方面，用户的个人信息及对话内容均保持非公开，不会与广告主共享。
—— 凤凰网科技
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加速AI布局：Meta联手信实工业，在印度投建大型AI数据中心
在全球科技巨头竞相争夺算力资源的当下，Meta近日迈出了在印度布局AI基础设施的关键一步，宣布与印度商业巨头信实工业（Reliance Industries）达成深度战略合作。
双方计划在印度古吉拉特邦的贾姆纳格尔（Jamnagar）共同建设一座规模达 168 兆瓦的AI数据中心。该设施不仅将作为Meta全球AI网络的重要组成部分，支持其在全球范围内的AI模型训练与部署，还将通过引入可再生能源供电及海水淡化冷却系统，打造绿色可持续的计算中心。根据协议，信实工业将承担从设计、建设到连接及后续运营的全链路服务，显示出其致力于成为全球科技企业AI基础设施一站式服务商的雄心。
这一合作并非双方联手的首次尝试。此前，Meta不仅对信实旗下的Jio平台进行了数十亿美元的战略投资，去年双方还共同启动了一项总额 1 亿美元的合资计划，旨在为印度乃至海外市场提供企业级AI解决方案。此次数据中心的落地，标志着双方的合作已从数字服务与应用层，正式深入到支撑AI发展的最核心算力基建领域。
随着AI应用需求的爆发式增长，印度正迅速崛起为全球AI算力投资的新高地。除Meta外，微软、亚马逊、谷歌、OpenAI及Uber等巨头近期均已宣布在印度加码云基础设施。当地数据中心装机容量已从 2020 年的约 375 兆瓦激增至 2025 年的1. 5 吉瓦，且业内预计到本世纪末，这一数字有望翻五倍以上，突破 8 吉瓦。
为吸引全球资本，印度政府已出台多项激励政策，包括针对在印度境内运行工作负载的海外云服务商，提供至 2047 年的税收优惠。与此同时，黑石集团支持的AirTrunk等基础设施投资方，以及阿达尼（Adani）和塔塔咨询服务（TCS）等印度本土财团，也在积极布局以支撑日益沉重的AI计算负荷。
为了确保贾姆纳格尔设施的能源保障，Meta还同步与CleanMax及Fourth Partner Energy签署了总计近 1 吉瓦的可再生能源采购协议。尽管双方未披露此次合作的具体财务细节及数据中心具体运行的AI模型类型，但这一举措无疑已将印度更紧密地接入了Meta的全球AI算力网络，同时也为印度数字经济的进一步转型夯实了算力底座。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在全球科技巨头竞相争夺算力资源的当下，Meta近日迈出了在印度布局AI基础设施的关键一步，宣布与印度商业巨头信实工业（Reliance Industries）达成深度战略合作。
双方计划在印度古吉拉特邦的贾姆纳格尔（Jamnagar）共同建设一座规模达 168 兆瓦的AI数据中心。该设施不仅将作为Meta全球AI网络的重要组成部分，支持其在全球范围内的AI模型训练与部署，还将通过引入可再生能源供电及海水淡化冷却系统，打造绿色可持续的计算中心。根据协议，信实工业将承担从设计、建设到连接及后续运营的全链路服务，显示出其致力于成为全球科技企业AI基础设施一站式服务商的雄心。
这一合作并非双方联手的首次尝试。此前，Meta不仅对信实旗下的Jio平台进行了数十亿美元的战略投资，去年双方还共同启动了一项总额 1 亿美元的合资计划，旨在为印度乃至海外市场提供企业级AI解决方案。此次数据中心的落地，标志着双方的合作已从数字服务与应用层，正式深入到支撑AI发展的最核心算力基建领域。
随着AI应用需求的爆发式增长，印度正迅速崛起为全球AI算力投资的新高地。除Meta外，微软、亚马逊、谷歌、OpenAI及Uber等巨头近期均已宣布在印度加码云基础设施。当地数据中心装机容量已从 2020 年的约 375 兆瓦激增至 2025 年的1. 5 吉瓦，且业内预计到本世纪末，这一数字有望翻五倍以上，突破 8 吉瓦。
为吸引全球资本，印度政府已出台多项激励政策，包括针对在印度境内运行工作负载的海外云服务商，提供至 2047 年的税收优惠。与此同时，黑石集团支持的AirTrunk等基础设施投资方，以及阿达尼（Adani）和塔塔咨询服务（TCS）等印度本土财团，也在积极布局以支撑日益沉重的AI计算负荷。
为了确保贾姆纳格尔设施的能源保障，Meta还同步与CleanMax及Fourth Partner Energy签署了总计近 1 吉瓦的可再生能源采购协议。尽管双方未披露此次合作的具体财务细节及数据中心具体运行的AI模型类型，但这一举措无疑已将印度更紧密地接入了Meta的全球AI算力网络，同时也为印度数字经济的进一步转型夯实了算力底座。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
消息人士称，美国证券交易委员会（SEC）的批准可能在6月22日当周下达据两位知情人士透露，SK海力士计划最早于8月在美国上市。这家韩国内存芯片制造商希望借势人工智能相关股票的强劲需求，并扩大其投资者基础。
其中一位消息人士称，美国证券交易委员会（SEC）很可能在6月22日当周批准SK海力士的美国存托凭证（ADR）上市申请。
SK海力士在声明中表示：“公司计划于2026年内发行美国存托凭证（ADR），但包括发行规模和时间在内的具体细节尚未确定。”由于非工作时间，美国证券交易委员会（SEC）未能立即对此置评。
SK海力士3月曾表示，已秘密提交美国上市申请。当时有消息人士称，此次发行募资规模最高可达140亿美元。
作为全球第二大内存芯片制造商及英伟达的关键供应商，该公司凭借其在AI服务器所用高带宽内存芯片领域的主导地位，已成为AI热潮的最大受益者之一。
今年以来，其股价已飙升240%，自5月以来市值已突破1万亿美元，使其成为继台积电和三星电子之后，第三家达到这一里程碑的亚洲公司。
媒体上周报道称，SK海力士已就该计划收到“极其积极”的反馈，并援引了强劲的人工智能需求及其在内存芯片市场的竞争优势。
若能在8月上市，将为美国股市日益繁忙的下半年再添一匹黑马。目前，投资者正密切关注一系列AI相关企业的上市计划，包括OpenAI和Anthropic，以及SpaceX的重磅IPO。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
国产AI算力里程碑：摩尔线程发布并开源首个全链路自研代码大模型MusaCoder
国产人工智能算力领域迎来重要突破。近日，摩尔线程正式发布并开源了专门用于GPU底层算子生成的代码大模型——MusaCoder，这也是业内首个完全基于国产全功能GPU底座完成全流程训练与验证的开源代码模型。
在技术实现层面，MusaCoder的诞生标志着国产算力生态的重要进展。该模型的完整后训练（Post-training）流程，均依托于基于MTT S5000GPU构建的“夸娥”智算集群上完成。这一成果证明了国产硬件在承载复杂大模型全链路开发任务上的可靠性与高效性，为行业提供了从底层硬件到上层模型训练的完整参考范式。
在性能表现上，MusaCoder展现出了极强的竞争力。在行业公认的KernelBench严格评测中，MusaCoder-27B-RL模型取得了显著成绩：其Overall Pass率达到93.2%，平均分达到88.60%。这一测试结果显示，该模型在代码生成与处理能力上，已超越了包括Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4 Pro、GLM-5. 1 以及Kimi K2. 6 在内的多款国际主流SOTA（State-of-the-art）代码模型，性能稳居行业第一梯队。
此次开源不仅是摩尔线程在模型层面的技术积累，更是其完善国产算力生态布局的关键举措。近年来，摩尔线程持续深耕底层生态，已陆续完成对DeepSeek、Qwen、MiniMax等多个主流大模型的适配工作，并推出了开源算子开发工具等配套方案。随着MusaCoder的正式开源，开发者能够更便捷地利用国产算力底座，加速算子开发与模型训练进程，进一步释放国产全功能GPU的计算潜能。
业内分析人士指出，代码模型作为AI开发的核心“发动机”，其性能与自主可控程度至关重要。摩尔线程此次通过全栈训练路径打造的MusaCoder，为国产AI研发提供了更具自主性的工具选择，对于构建更加稳固的国产人工智能底层技术底座具有重要意义。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
国产人工智能算力领域迎来重要突破。近日，摩尔线程正式发布并开源了专门用于GPU底层算子生成的代码大模型——MusaCoder，这也是业内首个完全基于国产全功能GPU底座完成全流程训练与验证的开源代码模型。
在技术实现层面，MusaCoder的诞生标志着国产算力生态的重要进展。该模型的完整后训练（Post-training）流程，均依托于基于MTT S5000GPU构建的“夸娥”智算集群上完成。这一成果证明了国产硬件在承载复杂大模型全链路开发任务上的可靠性与高效性，为行业提供了从底层硬件到上层模型训练的完整参考范式。
在性能表现上，MusaCoder展现出了极强的竞争力。在行业公认的KernelBench严格评测中，MusaCoder-27B-RL模型取得了显著成绩：其Overall Pass率达到93.2%，平均分达到88.60%。这一测试结果显示，该模型在代码生成与处理能力上，已超越了包括Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4 Pro、GLM-5. 1 以及Kimi K2. 6 在内的多款国际主流SOTA（State-of-the-art）代码模型，性能稳居行业第一梯队。
此次开源不仅是摩尔线程在模型层面的技术积累，更是其完善国产算力生态布局的关键举措。近年来，摩尔线程持续深耕底层生态，已陆续完成对DeepSeek、Qwen、MiniMax等多个主流大模型的适配工作，并推出了开源算子开发工具等配套方案。随着MusaCoder的正式开源，开发者能够更便捷地利用国产算力底座，加速算子开发与模型训练进程，进一步释放国产全功能GPU的计算潜能。
业内分析人士指出，代码模型作为AI开发的核心“发动机”，其性能与自主可控程度至关重要。摩尔线程此次通过全栈训练路径打造的MusaCoder，为国产AI研发提供了更具自主性的工具选择，对于构建更加稳固的国产人工智能底层技术底座具有重要意义。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI 技术猛发展，Anthropic 警示人类仍需把控方向
近日，Anthropic 在其博客中发布了一篇重要文章，指出人工智能（AI）的发展速度正逐渐加快，甚至开始自推动其，向着归自我进的迈进。归自我进是指 AI 系统能够自主设计、训练评估不断改进自己的下一代版本，这一发展一成型，会彻底改变 AI 的进步速度。
文章提到，目前在执行的能力上逼近，甚至超过了人类。例如，根据公开的基准测试，AI 完成独立任务时间每四翻倍：预计到 2026 年，Claudeus 4.6 能够长达 12 小时的任务。此外 Anthropic 内部数据显示，至 2026 年 5 月，超过 80% 的代码合入工作由 Claude 完成，而这一在两年前仅为个位数。
在执行复杂任务方面，Claude 的表现同样引人注目。一项覆盖 130 人的调查，在 Claude 的协助下，受访者的工作产出中位数是没有 AI 时的四倍。2026 年 4 月，Claude 成功修复超过 800 个 API 错误，大大降低了错误发生的率。
然而，尽管 AI 在执行力上已经有了显进步，Anthropic 仍强调人类在研究判断、问题选择以及结果信任等方面具有明显优势。当前 AI 的能力在执行上逐渐接近人类，但在决定做什么以及如何把控方向上，AI 依然显得力不从心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，Anthropic 在其博客中发布了一篇重要文章，指出人工智能（AI）的发展速度正逐渐加快，甚至开始自推动其，向着归自我进的迈进。归自我进是指 AI 系统能够自主设计、训练评估不断改进自己的下一代版本，这一发展一成型，会彻底改变 AI 的进步速度。
文章提到，目前在执行的能力上逼近，甚至超过了人类。例如，根据公开的基准测试，AI 完成独立任务时间每四翻倍：预计到 2026 年，Claudeus 4.6 能够长达 12 小时的任务。此外 Anthropic 内部数据显示，至 2026 年 5 月，超过 80% 的代码合入工作由 Claude 完成，而这一在两年前仅为个位数。
在执行复杂任务方面，Claude 的表现同样引人注目。一项覆盖 130 人的调查，在 Claude 的协助下，受访者的工作产出中位数是没有 AI 时的四倍。2026 年 4 月，Claude 成功修复超过 800 个 API 错误，大大降低了错误发生的率。
然而，尽管 AI 在执行力上已经有了显进步，Anthropic 仍强调人类在研究判断、问题选择以及结果信任等方面具有明显优势。当前 AI 的能力在执行上逐渐接近人类，但在决定做什么以及如何把控方向上，AI 依然显得力不从心。
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生成式AI正以前所未有的速度渗透科技职场，从代码开发到产品设计，许多原本耗时数天的工作如今被压缩至分钟级。然而最新调查显示，这种效率的飞跃并没有缩短员工的实际工时，反而让大家的日子过得更加忙碌。
省下时间做新任务
亚马逊的商业智能工程师表示，虽然借助内部AI工具将撰写文档的时间缩短了大半，但省下来的时间很快就被分配了数据清理等新任务。谷歌的安全工程师也透露，现在用AI只需几分钟就能整理出涵盖半年的会议摘要，但紧接着就要衔接下一项工作。
自动化流程的搭建本身也在消耗精力，员工在导入工具和验证结果时，反而延长了前期的实际工作时间。产品经理和设计师们也发现，AI虽然能快速生成需求文档初稿，但关键的策略判断与取舍依然需要人类高强度参与。
工作粒度从小时变分钟
在代码开发领域，AI的加速效果同样显著，过去需要一周的编写任务如今在Claude Code等工具辅助下，一天即可完成。团队之间的代码审核和反馈周期也从数天缩短到了数小时，整体协作节奏被无限拉快。
一线员工的真实反馈表明，AI正在将科技职场的工作粒度从小时级改写为分钟级，它带来的并非减负而是提速。在这场技术变革中，AI没有让工作总量变少，只是让员工以更快的速度奔向下一个任务。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
