本期技术与科学前沿简报汇集了近期在不同领域的关键进展，从数学与计算机科学的交叉突破，到人工智能的新应用与挑战，再到软件开发实践和Web3基础设施的构建，以及一些有趣的科学发现。
25维球体堆积密度破纪录：计算机科学技术意外建功
近日，斯坦福大学的Matthew Kwan和剑桥大学的Julian Sahasrabudhe利用源自理论计算机科学的技术，刷新了25维欧几里得空间中球体堆积的最高已知密度纪录。这一成果不仅超越了此前Maryna Viazovska团队的纪录，更展示了跨学科方法（特别是Sum-of-Squares证明和伪随机性技术）在解决纯数学难题上的潜力，为高维数学问题的探索提供了新工具。
迪士尼研究院发布“LookingGlass”技术：利用生成式AI自动化创作复杂视错觉艺术
迪士尼研究院公布了名为“LookingGlass”的创新技术，结合生成式AI（如扩散模型）与图像变形算法，实现了复杂视错觉图像（Anamorphoses）的自动化生成。该技术将创作过程转化为优化任务，指导AI生成经变形后能匹配目标图像的“种子”，支持反射式和透视式视错觉。这极大地降低了视错觉艺术的创作门槛，预示着生成式AI在艺术自动化领域的又一突破。
开发者利用 Frama-C 成功验证 C 语言程序，揭示命令式编程形式化验证实践挑战
软件开发者Markus Himmel分享了使用开源平台Frama-C对简单C程序进行形式化验证的经验。通过为计算整数平方根的isqrt函数添加ACSL（A C Specification Language）规范（特别是循环不变量），他成功证明了程序的正确性。此次实践突显了命令式编程进行高可靠性验证的可行性，同时也揭示了编写精确规范和处理证明义务的复杂性与技术门槛。
大型语言模型迈向“通用决策者”：SimuLLM让大模型通过文本模拟规划复杂行动
MIT、Google DeepMind等机构的研究人员提出了SimuLLM方法，旨在将大型语言模型（LLM）转变为通用决策者。SimuLLM利用LLM强大的语言理解和世界知识，通过文本描述在模型内部进行环境模拟和前向规划，从而实现复杂任务目标。该方法在具身智能任务中展现出零样本泛化和处理复杂指令的能力，是推动LLM走向通用智能的重要一步。
千年不坏的甜蜜传奇：科学家揭示蜂蜜超长保质期的化学奥秘
科学家解释了蜂蜜能够长期保存而不变质的化学原理。核心因素包括其极低的含水量和极高的糖分（产生强大渗透压，抑制微生物生长）、天然酸性环境（pH 3.2-4.5）、以及蜜蜂添加的葡萄糖氧化酶在稀释时产生的微量过氧化氢等抗菌物质。这些特性共同构筑了蜂蜜天然的防腐屏障，使其成为一种极其耐储存的天然食品。
苹果智能（Apple Intelligence）在 iOS 18 测试版中遭遇用户“差评”，被指功能有限需大幅改进
苹果备受关注的Apple Intelligence系统随iOS 18开发者测试版推出后，早期用户反馈显示，其功能相对基础，在文本生成、摘要等方面与现有第三方AI工具存在差距，且当前仅支持美式英语和部分最新设备，实用性受限。尽管是测试版，但用户普遍期待苹果能在后续版本，特别是iOS 18.1中进行实质性功能增强，以满足用户期待并提升竞争力。
N Operator推出o3 Pocket Profile：基于IPFS和Ceramic的去中心化个人数据管理器
去中心化技术团队N Operator推出了o3 Pocket Profile，这是一个基于IPFS和Ceramic的去中心化个人数据管理器。该工具利用Ceramic的去中心化数据流标准和DID，结合IPFS的分布式存储，允许用户创建和管理属于自己的数字身份和个人资料，并集成WalletConnect进行身份验证。这为Web3应用构建用户可控的身份和数据层提供了基础设施。
播客《未来生态》：从声音解析生态系统，揭秘“聆听方法”背后的故事
知名播客《未来生态》在其特辑《方法》中，深入探讨了如何利用声音记录与分析来理解生态系统。节目回顾了此前关于“声音景观”（soundscapes）的研究方法，包括区分生物之声、地理之声和人类活动之声，并邀请专家分享见解。该特辑强调了通过深入“聆听”感知环境变化的重要性，展现了将科学研究转化为音频叙事的独特视角。
警惕！ChatGPT被曝会“自信地”编造软件功能，Django联合创始人亲身验证风险
Django联合创始人Adrian Holovaty发文警告称，大型语言模型如ChatGPT在提供特定软件功能信息时，会自信地虚构不存在的细节，如伪造命令行参数及其工作方式。他以自身询问Django功能为例验证了此风险。Holovaty指出，这是基于预测而非事实的模型局限性所致，并强调开发者在获取技术信息时，务必通过官方文档或源代码进行验证，避免被误导。
关于
关注我获取更多资讯
