IT之家 6 月 9 日消息，据 Electrek 报道，电池领域研究者齐罗斯（Ziroth）联合 20 余名独立电池专家开展了一项全面调查，最终拿出确凿证据，证实芬兰初创企业 Donut Lab 宣称的“神奇”固态电池，实际上就是普通锂离子电池。该公司凭借如今被证实为虚假的技术说辞，从 1300 余名中小投资者手中募集了约 2500 万美元（IT之家注：现汇率约合 1.7 亿元人民币）资金。 调查溯源发现，这项电池技术源自德国企业 CT Coatings 公司。多家关联企业依靠严苛的保密协议层层遮掩，而研究团队结合电压曲线、电池膨胀数据等电化学检测结果最终判定：送检电池为锂离子电池，并非 Donut Lab 此前鼓吹的革命性钠离子固态电池。 从心存质疑到事实敲定 在 2026 年国际消费电子展上，Donut Lab 高调宣称研发出一款能量密度达 400 瓦时 / 千克、循环寿命 10 万次、5 分钟即可充满电的固态电池，震惊整个电池行业。自此，外界便一直对其说法持怀疑态度。今年 1 月，Electrek 曾专访该公司首席执行官马尔科・莱赫蒂迈基，并直言他要么彻底颠覆行业，要么就此名誉扫地。如今看来，结局是后者。 起初，外界并不清楚 Donut Lab 造假的动机，再加上其宣称技术落地周期极短，这套说辞一度让人半信半疑。但随着各项独立检测结果陆续出炉，疑点也越来越多。芬兰国家技术研究中心先后完成五次测试，却始终没有针对两项核心宣传指标 ——400 瓦时 / 千克的能量密度与 10 万次循环寿命展开验证。此后，Nordic Nano 公司前首席商务官出面举报，称这款电池从未达到过宣称的技术参数。如今，齐罗斯的这项调查又以扎实的电化学证据补齐了所有疑点。 核心证据：电压曲线与电池膨胀特征直指锂离子电池 本次调查咨询了 20 多位业内独立专家，包括弗劳恩霍夫研究所的朱利安・扎瑙、吉森大学的亚希姆・桑博士、Leona 公司的汤姆・比查以及塞于奈约应用科学大学的尤奥・埃斯卡博士，所有专家均确认送检电池为锂离子电池。 本次调查主要有两大关键证据： 第一， 芬兰国家技术研究中心出具的电压曲线，与高镍三元锂离子电池（镍钴锰体系）特征完全吻合 。电池电量处于 50% 时，电压稳定在 3.7 至 3.8 伏，这正是锂离子电池的典型工作电压区间；而钠离子电池在 50% 电量状态下，电压基本不会超过 3.5 伏。 第二份证据更具说服力， 即电池膨胀检测数据 。电池充电时，离子会嵌入负极材料，使电池产生规律性膨胀。采用石墨负极的电池，在电量充至 50% 至 70% 区间时，膨胀曲线会出现一处明显拐点，这是离子在石墨层状结构中重新排布所形成的独有特征。而 Donut Lab 的这款电池，曲线中恰好出现了这一标志性拐点。 这一特征具备决定性意义：钠离子体积偏大，根本无法嵌入石墨层结构，因此石墨负极的特征足以证明该电池使用的是锂离子。调查团队对此作出形象比喻：“这就好比我们拿到了一份略有杂音的指纹，又拍到了嫌疑人的正面照，两者完全匹配。” 经测算，这款电池的实际能量密度约为 298 瓦时 / 千克，属于主流优质锂离子电池的正常水平，和其宣称的 400 瓦时 / 千克相去甚远。 层层关联的造假企业网络 调查查明，涉事电池技术的源头是德国 CT Coatings 公司。这家企业名下专利品类繁杂，除电池相关技术外，还涵盖丝网印刷铺路砖、菜单文件夹、警示三角牌等产品。CT Coatings 原本向 Nordic Nano 公司与 Donut Lab 承诺，提供丝网印刷工艺的钠离子固态电池，实际交付的却是普通锂离子软包电池。 三方合作关系如下：CT Coatings 为技术提供方，Nordic Nano 公司本应负责生产制造，Donut Lab 则主打市场商业化。据悉，Nordic Nano 公司自始至终从未量产过一节电池。 弗劳恩霍夫研究所的朱利安・扎瑙曾与 CT Coatings 的工作人员会面，对方的专业水平让他大跌眼镜：“我的第一印象就是，这些人根本不懂电池的工作原理。他们声称电池不含稀土金属，所以也就不含锂。但稍有化学常识的人都知道，锂和稀土矿物毫无关联。” 除此之外，Donut Lab 全程只依靠内部技术审核，并未寻求第三方独立机构验证。Nordic Nano 公司前首席商务官劳里・佩尔托拉表示，两家企业本身都缺乏电池化学领域的专业能力，这种自检模式完全形同虚设。 整车量产说法也被证实纯属谎言 除电池技术造假外，调查还证实该公司多项公开表述均为虚假信息。Donut Lab 宣称，合作品牌 Verge 在 2026 年第一季度就已向消费者交付量产车辆。该季度最后一天，公司还对外宣布首台量产摩托车正式下线。 但一份面向预订客户的内部视频却披露了真相：首批下线车辆仅供 Verge 内部车队使用，目的是磨合生产工艺，后续才会面向消费者发货。按照行业定义，这类车辆本质上属于试产车型。 莱赫蒂迈基随后在接受芬兰媒体采访时也承认，下线摩托车并未搭载标称 400 瓦时 / 千克的电池，芬兰国家技术研究中心检测的电池，也并非计划交付给消费者的版本。泄露的邮件显示，Donut Lab 曾多次催促 CT Coatings，索要能证明电池参数达标的相关材料，而对方始终未能提供任何有效凭证。 从 1300 余名中小投资者手中募资 2500 万美元 本次调查中，最令人担忧的环节当属资金募集过程。Donut Lab 目前拥有 1300 余名股东，其中 900 多人持股数量不超过 50 股，单人投资金额大致在 3000 至 2.3 万美元（现汇率约合 2.04 至 15.6 万元人民币）之间。不少投资者都是 2023 年通过芬兰 Springvest 平台，参与 Verge 摩托车项目众筹而入局。 Verge 品牌完成重组、Donut Lab 独立拆分后，这家原本经营困难的摩托车企业，摇身一变成为手握“估值 5 亿欧元资产组合”的母公司，一切噱头都源于这款所谓的“神奇电池”。莱赫蒂迈基曾在致投资者的信件中承诺，投资回报最高可达 10 倍，回本周期仅 12 至 18 个月，并鼓动投资者继续追加投资。 调查指出，该公司刻意选择这种募资方式：依靠内部自检报告，向缺乏技术甄别能力的普通民众募资，以此规避风投机构严苛的技术尽调。借着国际消费电子展的造势，公司估值后续更是被炒至 12.5 亿美元。目前，芬兰金融监管部门与刑事调查部门均已介入此案。 而在今年 1 月的专访中，莱赫蒂迈基还矢口否认公司在对外募资。 外界担忧，这起骗局会打击大众对整个固态电池行业的信心，而固态电池确实正迎来真正的落地阶段。丰田已投入超 150 亿美元研发资金，计划在 2027 至 2028 年推出搭载固态电池的量产车；三星 SDI 拥有全球规模最大的固态电池中试产线，也定下 2027 年实现量产的目标。这些都是业内具备过硬技术实力的企业推出的真实项目。 固态电池时代终将到来，但不会出自 Donut Lab 之手，该公司宣称的各项逆天参数也根本无法实现。
社区hub站测了一下某渠道提供的opus4.8模型，测试了一道经典能力题： 给4个小朋友分3个西瓜，西瓜大小一致，只能用一刀，如何使得西瓜被平均分配？ 然后，然后…模型答案： 结论： 西瓜不重要，公平最重要。 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 一句话理解 本项目跟之前通过截图的方式去让AI理解不一样，本项目是直接将AD软件画好的原理图+PCB这个源文件直接做了解析输出AI看的懂的json格式（全部本地生成不用担心被窃取原理图PCB），这样去构建嵌入式程序可以实现百分百不会出错，就算你更新了原理图引脚只需要跟AI说一声就会自己去替换引脚。 原理图PCB读取 → 电路分析 → 固件生成 → Keil 构建 → 串口调试 → 工作流编排 开源项目地址： github.com GitHub - Tansuo2021/ADtoKeil 通过在 GitHub 上创建帐户来为 Tansuo2021/ADtoKeil 开发做出贡献。 如果对嵌入式开发有帮助，麻烦多多来帖子回应看看效果如何！ 7 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
如今每个人都在谈论 AI ，说 AI 要改变世界，改变人类的生活，似乎大家描述的都是一种很宏大的叙事：生产力爆炸、认知跃迁、职业重构、人类被彻底重塑，仿佛 AI 将创造出一个可以无限想象无所不能的未来蓝图。 但我的直观感受，这些“革命”，好像并没有真正落在大多数人的生活轨迹上。不是说 AI 没用，相反，它太有用了。无论每个人现在是什么年龄什么岗位，想学习一门新的系统性的知识，甚至实操方法，在 AI 帮助下都可以比过去知道的更快更充分，现在获取知识几乎没有门槛，想学什么，比如法律，经商，外贸，技术等等都可以被 AI 清晰拆解、被讲清、甚至被带着一步一步实操。以前要花几个月摸索的东西，现在可能几天甚至几小时就能入门。理论上，这种能力应该足以让很多人试一试跨越阶层或者至少改变既有的人生路径。 但现实是大部分人的生活，好像还是原来的样子。还是过的和往常一样的生活，生活本质生活轨迹并没有发生根本性的变化。还是原来的工作节奏，原来的焦虑，原来的选择惯性，原来的人生路径。 如果信息差被迅速抹平，如果学习成本被极大降低，如果生产能力被不断放大，那为什么普罗大众的人生分布，看起来并没有发生对应幅度的变化，换句话说：如果一个人今天拥有了远超过去的知识获取能力和执行辅助能力，那为什么他的人生，为什么还是沿着原来的轨迹在走。如果我们在 AI 没有出现之前有了这种能力，是不是能带来人生的极大改变。 我的问题是，如果 AI 真正能带来对大部分人生活轨迹和生活质量的革命性改变，这个改变何时到来。甚至说，假如这个改变其实由 AI 带来不了，即使无限的知识和生产力摆在那里，个人还是大概率走不出原有的人生路线，那么真正能带来个人生活轨迹革命性改变的力量是什么。
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如今每个人都在谈论 AI ，说 AI 要改变世界，改变人类的生活，似乎大家描述的都是一种很宏大的叙事：生产力爆炸、认知跃迁、职业重构、人类被彻底重塑，仿佛 AI 将创造出一个可以无限想象无所不能的未来蓝图。 但我的直观感受，这些“革命”，好像并没有真正落在大多数人的生活轨迹上。不是说 AI 没用，相反，它太有用了。无论每个人现在是什么年龄什么岗位，想学习一门新的系统性的知识，甚至实操方法，在 AI 帮助下都可以比过去知道的更快更充分，现在获取知识几乎没有门槛，想学什么，比如法律，经商，外贸，技术等等都可以被 AI 清晰拆解、被讲清、甚至被带着一步一步实操。以前要花几个月摸索的东西，现在可能几天甚至几小时就能入门。理论上，这种能力应该足以让很多人试一试跨越阶层或者至少改变既有的人生路径。 但现实是大部分人的生活，好像还是原来的样子。还是过的和往常一样的生活，生活本质生活轨迹并没有发生根本性的变化。还是原来的工作节奏，原来的焦虑，原来的选择惯性，原来的人生路径。 如果信息差被迅速抹平，如果学习成本被极大降低，如果生产能力被不断放大，那为什么普罗大众的人生分布，看起来并没有发生对应幅度的变化，换句话说：如果一个人今天拥有了远超过去的知识获取能力和执行辅助能力，那为什么他的人生，为什么还是沿着原来的轨迹在走。如果我们在 AI 没有出现之前有了这种能力，是不是能带来人生的极大改变。 我的问题是，如果 AI 真正能带来对大部分人生活轨迹和生活质量的革命性改变，这个改变何时到来。甚至说，假如这个改变其实由 AI 带来不了，即使无限的知识和生产力摆在那里，个人还是大概率走不出原有的人生路线，那么真正能带来个人生活轨迹革命性改变的力量是什么。
如今每个人都在谈论 AI ，说 AI 要改变世界，改变人类的生活，似乎大家描述的都是一种很宏大的叙事：生产力爆炸、认知跃迁、职业重构、人类被彻底重塑，仿佛 AI 将创造出一个可以无限想象无所不能的未来蓝图。 但我的直观感受，这些“革命”，好像并没有真正落在大多数人的生活轨迹上。不是说 AI 没用，相反，它太有用了。无论每个人现在是什么年龄什么岗位，想学习一门新的系统性的知识，甚至实操方法，在 AI 帮助下都可以比过去知道的更快更充分，现在获取知识几乎没有门槛，想学什么，比如法律，经商，外贸，技术等等都可以被 AI 清晰拆解、被讲清、甚至被带着一步一步实操。以前要花几个月摸索的东西，现在可能几天甚至几小时就能入门。理论上，这种能力应该足以让很多人试一试跨越阶层或者至少改变既有的人生路径。 但现实是大部分人的生活，好像还是原来的样子。还是过的和往常一样的生活，生活本质生活轨迹并没有发生根本性的变化。还是原来的工作节奏，原来的焦虑，原来的选择惯性，原来的人生路径。 如果信息差被迅速抹平，如果学习成本被极大降低，如果生产能力被不断放大，那为什么普罗大众的人生分布，看起来并没有发生对应幅度的变化，换句话说：如果一个人今天拥有了远超过去的知识获取能力和执行辅助能力，那为什么他的人生，为什么还是沿着原来的轨迹在走。如果我们在 AI 没有出现之前有了这种能力，是不是能带来人生的极大改变。 我的问题是，如果 AI 真正能带来对大部分人生活轨迹和生活质量的革命性改变，这个改变何时到来。甚至说，假如这个改变其实由 AI 带来不了，即使无限的知识和生产力摆在那里，个人还是大概率走不出原有的人生路线，那么真正能带来个人生活轨迹革命性改变的力量是什么。
IT之家 4 月 20 日消息，得益于一项革命性的全新独特“虚拟宇宙”视听模拟技术，科学家们已构建出迄今为止最详尽的宇宙演化图景，而你也能亲眼看见、亲耳聆听。 据IT之家了解，COLIBRE 虚拟宇宙项目依托宇宙学标准模型，模拟了寒冷星系尘埃与气体的运动规律 —— 这些物质是恒星的构成基石，模拟时间跨度从宇宙大爆炸后的最初十亿年一直延续至今日。凭借远超以往其他宇宙模拟项目的算力支撑， COLIBRE 构建出的合成宇宙，与詹姆斯 · 韦布空间望远镜（JWST）观测到的早期宇宙景象高度吻合 。该研究也由此验证了宇宙学标准模型，即 Λ 冷暗物质（ΛCDM）模型。 更令人惊叹的是，这个合成宇宙逼真到就连不少天文学家都为之惊叹。 “看着从我们计算机中诞生的‘星系’，与真实星系几乎毫无二致，还具备天文学家在实测数据中观测到的诸多特征，比如数量、光度、颜色和大小，这实在令人振奋。”COLIBRE 团队成员卡洛斯 · 弗伦克在一份声明中表示，“我总爱打趣观测领域的同事，问他们：‘你觉得这些图像出自哪个星系星表？’最了不起的是，我们仅通过求解膨胀宇宙中的相关物理方程，就构建出了这个合成宇宙。” 该模拟在杜伦大学的 COSMA8 超级计算机上运行，攻克了其他项目难以逾越的难题：冷气体建模。而这一建模之所以至关重要，是因为恒星由冷气体和尘埃在自身引力作用下坍缩形成 —— 想要精准模拟恒星，就必须先精准模拟冷气体的运动。COLIBRE 还成功模拟了微小尘埃颗粒，以及尘埃在促进氢分子形成、阻挡紫外线方面的作用，而紫外线会抑制气体冷却并阻碍恒星诞生。 “真实星系中的大部分气体都寒冷且布满尘埃，但此前绝大多数大型模拟项目都不得不忽略这一点。”荷兰莱顿大学的 COLIBRE 项目负责人约普 · 沙耶在声明中称，“借助 COLIBRE，我们终于将这些关键组成部分纳入研究范畴。” 不过，尽管这些虚拟宇宙模型已十分完善，却仍无法解开詹姆斯 · 韦布空间望远镜发现的一个宇宙谜题 —— 该设备在宇宙某一时期观测到大量所谓的“小红点”天体。 这些神秘天体在宇宙大爆炸 6 亿年后大量出现，却在宇宙演化至约 15 亿年时消失无踪，它们或许是大质量黑洞的种子。 该项目的大部分模拟工作已于 2025 年完成，部分模拟仍在持续进行，而已获取的数据需要数年时间才能完成分析。 “我们不仅对这项科学研究本身感到兴奋，更对探索宇宙的全新方式充满期待。”英国朴茨茅斯大学的詹姆斯 · 特雷福德在声明中表示，他主导了 COLIBRE 项目尘埃模型的研发与可视化成果的音频化工作。“这些工具或将带来全新发现，让天文学领域更易被大众理解，也能帮助我们直观认知星系的成长与演化规律。” COLIBRE 相关研究成果已于当地时间 4 月 13 日发表在《皇家天文学会月报》期刊上。 参考资料： https://academic.oup.com/mnras/article/548/1/stag375/8650959 ?login=false
IT之家 4 月 12 日消息，随着游戏画质不断提升，显存（VRAM）占用问题日益突出，尤其是对于 Steam Deck 掌机用户而言。 据 TomsHardware 今日报道，Valve Linux 图形驱动团队的工程师 Natalie Vock 针对这一痛点提出了一套全新的解决方案，通过优化显存分配策略，显著提升游戏性能。 Vock 开发了新的内核补丁及两个专用工具，核心思路是让操作系统明确知道：当前正在前台运行的游戏拥有显存的“优先使用权”。当显存开始吃紧时，后台任务所占用的显存数据将被强制“溢出”到系统内存中，而游戏数据则纹丝不动。 在此之前，Linux 内核并不清楚该优先保留哪个程序的数据。一旦游戏占用显存过高，内核可能会将游戏数据移出显存，转而分配给后台的浏览器窗口等程序，从而导致游戏掉帧、出现卡顿。 ▲ 应用前 Vock 用一张 8GB 显存的显卡以及《赛博朋克 2077》进行了测试。未应用补丁时，有 1.37GB 的数据被“溢出”到 GTT（图形转换表，负责告诉 GPU 去系统内存中找数据）。而此时游戏实际只占用了约 6GB 显存；应用补丁后，游戏使用了近 7.4GB 的显存，GTT 中的溢出数据降至仅 650MB。 ▲ 应用后 这套方案的核心组件名为“dmemcg-booster”（设备内存控制组增强版）。它告知 Linux 系统在任意时刻需要“保护”哪个程序，确保该程序的数据不会被移出显存。如果后台任务需要显存，它将被强制转移到速度更慢的系统内存中，从而保证游戏不间断流畅运行。 本质上，这套方案并非直接减少显存占用，而是优化了有限显存的分配优先级。对于 12GB 显存的显卡而言，后台程序优先级混乱的影响可能并不明显；但对于 8GB 显卡，这一优化可以充分释放其潜力。 另一个组件名为“plasma-foreground-booster”，它能自动告知 KDE 桌面环境当前哪个窗口位于前台，以便为该窗口优先分配显存。 这些补丁后续将被集成到 CachyOS 发行版中，并等待合并进主线 Linux 内核。用户可以在任何 Linux 发行版中自行下载使用这些补丁（IT之家提醒：仅适用于 AMD GPU，因为 NVIDIA 驱动的显存管理部分是闭源的）。
科学家首次对一种能让瘫痪者行走与感觉同步恢复的革命性技术进行了早期概念验证，并在最新的《脑刺激》期刊上发表了验证结果。由美国南加州大学凯克医学院、加州大学欧文分校和加州理工学院研究团队共同开发的“双向脑机接口系统”，在一名患者身上完成了完整测试，展现出高达92%的控制与感知准确率，为未来治疗截瘫带来了新希望。这一成果被视为迈向未来全植入式系统的重要一步。（科技日报）