PG电子众所周知，反物质非常有用。三体人驶向地球的飞船，在早期就是用反物质引擎。而讲出“失去人性，失去很多；失去，失去一切”的维德更是给军队配备了反物质武器，才被程心认为违背人性。
不过现实却是，人类只是刚刚靠自己制造出了反超氢-4 的核。自 1928 年狄拉克方程的“负能量解”预示反物质存在以来，我们已经制造出正电子、反质子、反中子、反氢原子、反氦-4 等等反物质，其中反超氢-4 是最重的，而它也不过只有1 个反质子、2 个反中子和 1 个反 Λ（lambda）超子。
这次发现由我国科研人员主导，相关成果已经在 8 月 21 日发表在了《自然》期刊上。研究人员利用相对论性重离子对撞机（RHIC），将两束金离子加速到超过 99.9% 光速的速度进行对撞。碰撞的瞬间产生了超过太阳核心温度 25 万倍的温度，金离子会瞬间变成夸克-胶子等离子体（Quark-Gluon Plasma，简称 QGP）。在这种状态下，夸克和胶子可以突破强力的禁闭，处于自由状态。
当夸克-胶子等离子体冷却时，夸克和胶子会重新结合，形成强子。在这个过程中，物质和反物质的对称性得以体现，会产生包括质子、反质子、中子、反中子等在内的粒子。
反超氢-4 中的四个强子就是在这个过程中形成的。其中包含的反 Λ 超子无法稳定存在，很快就会衰变成反质子和 π 介子。所以即便是以接近光速运行，反超氢-4 也只能在飞行几个厘米后就发生衰变。
研究团队分析了共约 66 亿个重离子碰撞事件的实验数据，通过衰变产生的反氦-4 和 π+ 介子反向追踪反超氢-4，最终获得了约 16 个反超氢-4 的信号。研究团队还将反超氢-4 和它对应的正粒子超氢-4 的寿命进行了对比，发现在测量精度范围内，两者没有明显差异，这再次验证了正反物质性质的对称性。
现在看来，这项研究距离制造出反质子引擎还差得远，但至少可以证明我们的物理学并没有被“智子”锁死。
硅谷创业教父彼得·蒂尔因为互联网浪潮而成功，但是在 10 年前，他却用这样一句话表达过自己对当时科技发展的失望：“我们本来可以得到一款可以飞的汽车，结果得到的却是 140 个字符”。
彼得·蒂尔在 2013年发表过的言论，当时 twitter 只能发 140 字
现在又一波的 AI 浪潮来了，发现新的反物质虽然还没有什么直接价值，但是它却可以时刻提醒人类，我们的征途应该是星辰大海，而不仅仅是把地球建成一座巨大的显卡农场。
在游戏《最后生还者》中，真菌可以像操纵蚂蚁一样将人类变成丧尸；《赛博朋克 2077》里的人则是会给自己换上各种机械义体。
如果两个游戏里的情况结合到一起会怎样？8 月 28 日，知名学术期刊《科学·机器人学》上刊载了一篇有趣的研究。康奈尔大学的科学家们开发了一种新型生物混合型机器人，将杏鲍菇和机械部件结合在一起，实现了真菌+机械义体的“新物种”。
控制机器人进行活动的，严格来说并不是杏鲍菇，而是杏鲍菇的菌丝体。我们人脑中有细胞组成的神经网络，AI 里有代码实现的神经网络，而这个机器人则提供了另一种可能：或许真菌的菌丝体也可以成为一种新的“神经网络”。毕竟在自然环境中真菌的菌丝体网络就有感知、交流和运输养分的能力。
当然，这一次研究菌丝控制机器人的方式还非常简单。研究人员创造性地开发出一种电器接口，能够长期稳定地记录菌丝发出的电信号。这个过程中最困难的就是如何排除各种干扰，将真正属于菌丝的信号读取出来。
这项研究已经可以做到，在菌丝体受到光照之后进行响应，也就是说机器人可以根据菌丝体产生的电脉冲进行行走和滚动。当然，研究人员也表示现在学界还不清楚真菌是如何产生电信号的，所以机器人接收到电信号后，把电信号解读成“向前移动”，到底是不是真菌的“真实意图”就不确定了，这个研究只是展示了从菌丝体中读取信号的可能性。
也许在未来，翻译菌丝体神经网络中的信号，还需要利用 AI 中的神经网络。
木星已知的卫星数量已达到了 95 颗，其中最大的一颗是木卫三——盖尼米得（Ganymede）。它也是太阳系中最大的卫星，甚至比行星水星还要大，拥有自己的磁场。
木卫三表面存在两种主要地形，其中暗区约占星体总面积的三分之一，这里保留着许多撞击坑。剩下的明亮区域，则是纵横交错的大量沟壑和山脊，这种地形产生的原因一直都没有结论。
近来，日本神户大学的科学家平田教授，在对木卫三表面沟壑进行研究时取得了新的进展，并于 9 月 3 日将结果发表在《自然》期刊。
平田教授认为，木卫三表面的巨大沟壑很可能是由一次“古老”的小行星撞击造成的。这颗小行星的半径约为 150 公里，是 6500 万年前在地球留下希克苏鲁伯陨石坑并导致恐龙灭绝“凶手”的 30 倍。此次撞击更是导致了木卫三自转轴的严重偏离。
然而，平田教授的研究还有许多待完善之处，比如目前尚不可知木卫三自转轴偏离的程度——关于这一问题的解答，就需要木星探测器在未来为我们带回更多的数据线索。
近期有望完成这一任务的探测器有两个：一是欧洲航天局于去年 4 月发射的 Juice（木星冰卫星探测器）任务，它于今年 8 月 21 日刚刚成功完成了首次绕地球和月球飞行，预计将在 2031 年抵达木星及其卫星；第二个是 NASA 计划于今年 10 月 10 日后择机发射的“欧罗巴快船”，预计将在 2030 年 4 月抵达木星。虽然后者的主要任务目标是木卫二（即欧罗巴），但鉴于其环绕轨道将是木星而非欧罗巴，相信也可以提供许多关于木星其他卫星的数据。
自 1972 年先驱者 10 号发射，并在次年 12 月首次拜访木星以来，人类对于木星已有半个世纪的探索历史。期间，有九架飞行器先后成功抵达或经过木星，为我们传回了宝贵的探测数据。先驱者 10 号传回了木星及其卫星的第一批近距离图像，而次年发射的先驱者 11 号则提供了更详细的关于木星极区、大红斑和卫星的观测数据。
旅行者 1 号于 1977 年发射，1979 年 3 月飞越木星，发现了木星环和新的卫星；而同年发射的旅行者 2 号提供了关于木星系统及其卫星的详细图像，包括木卫一的火山活动和木卫二的表面特征PG电子。
1989 年发射的伽利略号于 1995 年进入了木星轨道，成为人类首个进入木星轨道的探测器，它深入采集了宝贵的研究数据，包括木星的大气层、卫星和磁场。
2011 年发射的朱诺号，于 2016 年再次进入了木星轨道。它研究了木星的重力场、磁场和大气层PG电子，并提供了关于木星极地的详细图像。
8 月 27 日，谷歌 DeepMind 在油管发布了一段经典第一人称射击游戏《DOOM》的演示片段，看似平常的游戏画面，却完全是由 AI 模型实时生成的。终于，AI 生成在文字、声音、图像、视频之后，再度将触角伸向了可以实时交互的游戏。
该团队在 Computer Science 上发表了一篇论文，详细介绍了这一模型——GameNGen，它是第一款完全由神经网络驱动的游戏引擎。
在 GameNGen 中，开发团队首先训练了一个 AI 智能体来玩现有的游戏，并持续记录其动作和观察结果，并以此作为下一步生成模型的训练数据。随后，再利用 Stable Diffusion v1.4 的小型扩散模型实时响应玩家指令生成画面，从而实现了与复杂环境长时间、高精度、高质量的交互。
对于玩家来说，GameNGen 这样的生成模型的出现，代表着未来或许可以玩到真正的开放世界游戏，而不仅仅是将地图做得更大一些。对于游戏设计者来说，GameNGen 带来的期待可能是，他们未来只需要构思游戏，琐碎的细节实现可以交给 AI。
同样的期待，对于程序员来说，就要走得更远了。最近一款名为 Cursor 的集成开发环境（IDE）因为一个 8 岁的女孩火了。有 200 多万人看了她如何在没有编程基础的情况下，仅仅用 Cursor 里集成的 AI 工具就搭起来一个聊天机器人。
不只是外行，就连曾经的特斯拉自动驾驶团队负责人 Andrej Karpathy 也表示，他自己现在编程的时候，大部分时间是在写英语PG电子，而不是代码。他使用的也是 Cursor。
Cursor 是在微软的 IDE 工具 VS Code 的源码上实现的，只不过它原生就集成了大语言模型功能，像是 GPT-4、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet，它都有提供。通过这些大语言模型，用户可以仅仅通过自然语言文本提示，就进行编写、预测和操作代码。这一过程甚至可以通过与 AI 模型对话的方式，在聊天窗口中完成操作。
这意味着，即使是完全不懂代码的人，也能够创建一个功能齐全的应用程序。对于已经有编程基础的人来说，最直接的好处就是：终于不用到处去查，调试程序时的报错信息到底什么意思了，直接交给 AI，AI 就可以根据报错提示自动修改程序。
在创业圈，一直以来都有这样一个段子——“我有一个绝妙的点子，只差程序员实现了”，这让程序员成了一个创业者变成百万富翁的最大瓶颈。但很快，在 AI 的加持之下，不论创业项目是一款游戏还是一个应用程序，创业者最大的障碍就只能是自己了。
9 月 1 日，据央视新闻客户端报道，中国工程院院士、华中科技大学教授丁烈云透露，他正带领团队用模拟月壤烧制月壤砖——这很有可能成为未来用于月球房屋建造的基本建材。
丁院士介绍，中国目前在地面上烧制的月壤砖要比普通的混凝土坚硬得多，但还需进一步研究它能否经受住月球极端环境的考验。这些月壤砖样品还将于今年 10 月搭乘天舟八号前往中国空间站，进行为期三年的暴露试验。
在《科技联播》第 3 期，我们介绍过烧制月壤产水的新闻：一吨月壤可以产出五十公斤淡水。看来中国“月球基地”的概念计划，并不只是说说而已。
好，这就是本期想跟你聊的几条有趣的科技新闻，哪条新闻最令你印象深刻呢？或者你有什么想说的，欢迎评论区留言！咱们下期再见。