black hole
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1 天有情绪数据
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开发者使用Anthropic的Opus 5完成引力沙盒模拟
一位开发者利用Anthropic的Opus 5模型完成了他们之前放弃的一个二维引力沙盒模拟。该模拟允许用户与岩石、气体、行星、恒星和黑洞等天体互动，观察它们的引力相互作用。该项目虽然优先考虑娱乐性而非严格的科学准确性，但旨在发展成为一款游戏。
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机器学习增强黑洞图像保真度
研究人员开发了一种名为 PRIMO 的新机器学习技术，以提高射电干涉测量图像的清晰度和保真度。该方法利用事件视界望远镜的数据，创建了更详细的室女座A星中心超大质量黑洞的图像。该技术由包括美国国家科学基金会国家光学红外天文台天文学家在内的团队演示。
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天体物理学家 Brian May 分享 NOIRLab 黑洞图像分析
天体物理学家 Brian May 分享了一篇 NOIRLab 的文章，其中更清晰地审视了黑洞的第一张图像。这篇文章最初由 NOIRLab 发布，通过 Mastodon 分享，并链接到一个 Claude AI 对话。
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天文学家发现混合型黑洞-恒星天体；丝绸之路创新中心竞赛仍在继续
天文学家发现了一个新颖的天体，它是黑洞和恒星的混合体，这一发现被描述为极其罕见。另外，丝绸之路创新中心正在继续举办其第二届年度“通往战场”竞赛，旨在为中欧亚地区的创始人提供通往Startup Battlefield的途径。
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JWST 测量遥远黑洞质量；陨石揭示原行星线索
天文学家利用詹姆斯·韦伯太空望远镜测量了一个位于 100 亿光年外的休眠黑洞的质量，这是迄今为止最远的此类测量。这项观测借助引力透镜效应，为了解早期星系和巨大黑洞的形成提供了见解。另外，对一块罕见陨石的分析表明，它起源于 45 亿年前我们太阳系中的一颗原行星，为一条独特的行星形成路径提供了证据。
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CNN和LLM通过新颖的流线器发现加速约束编程
研究人员开发了一种新颖的方法，通过利用卷积神经网络（CNN）和大型语言模型（LLM）来发现约束编程中的流线器约束。该方法包括枚举解、训练CNN识别这些解中的模式，然后使用LLM将这些模式转化为有效的流线器约束。该流程在基准问题上展示了显著的性能改进，在船舶装载、社交高尔夫球手和黑洞等任务上实现了大幅的时间缩减和几何平均加速。
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引力波信号在50年后证实了霍金的理论
2025年探测到的一个信号同时为两项理论提供了证实，其中包括等待了50年的霍金理论。这一发现与对黑洞和引力波的研究有关。
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用户拒绝AI采样工具，选择传统方法
一位Mastodon用户表达了对传统音频采样方法而非AI生成声音的偏好。他们幽默地将旧的采样技术称为“盗窃”，并将其与现代AI方法进行了对比，后者被他们斥为“新式娘炮#ai shit”。尽管有这种情绪，他们承认目前正在使用YouTube、Blackhole和Logic进行采样活动，同时仍然坚持避免使用AI。
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物理学家在最新播客中探讨GPT-5的“氛围物理学”潜力
一位物理学家探讨了GPT-5（一个假设的未来模型）在理解黑洞等复杂科学概念方面的能力。这位物理学家发现，虽然GPT-5可以生成听起来貌似合理的解释，但这些解释往往缺乏真正的科学严谨性，更像是“氛围物理学”。这表明，即使是先进的未来版本，当前的大型语言模型在真正的科学推理和发现方面可能仍会遇到困难。
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Tenstorrent 发布 Galaxy Blackhole AI 服务器，配备 32 个加速器
Tenstorrent 已宣布其 Galaxy Blackhole AI 计算平台全面上市，该平台在一个 6U 机箱中配备 32 个 Blackhole 加速器，售价为 110,000 美元。该系统提供 23 petaFLOPS 的 FP8 性能，并可扩展为更大的集群。该公司声称其软件堆栈有了显著改进，能够快速处理大型提示和高令牌生成率，并计划支持更多前沿模型。
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这些AI工作站外观像PC，性能却更强劲
Tenstorrent发布了QuietBox 2，这是一款旨在本地运行大型语言模型的AI工作站，外观与标准PC相似，但硬件性能显著增强。这款新机器配备了四个Tenstorrent Blackhole AI加速器和总计384GB内存，能够高速处理Meta的Llama 3.1 70B等模型。QuietBox 2旨在为AI任务提供强大而易于使用的解决方案，计划于2026年第二季度发布，售价约为9,999美元。