快科技10月19日消息，根据《美国国家科学院院刊》刊发的论文，科学家利用CT扫描技术重建了一个保存完好的欧洲巨猿头骨，它可能是人类最早的祖先之一。
据了解，这个名为皮耶罗猿”（Pierolapithecus catalaunicus）的物种是1500万年前至700万年前生活在欧洲的一群猿类物种之一。
古猿的遗骸于2002年首次在西班牙加泰罗尼亚地区出土，并于2004年首次在《科学》杂志上发表报道。
研究人员表示，猿类和人类进化研究中的一个长期问题是化石记录很零碎，许多标本保存不完整，而且变形严重。这使得人们很难就关键猿类化石的进化关系达成共识，而这对于理解猿类和人类的进化至关重要。
论文主要作者、美国自然历史博物馆助理研究员普格表示，我们不仅有机会准确地将该物种置于类人猿家族树上，而且还能更多地了解该动物的生物学特性，例如它是如何在环境中移动的。
研究人员发现，皮耶罗猿与化石中的类人猿和活的大猿在整体脸型和大小上都有相似之处，该物种还具有同时期其他类人猿所没有的独特面部特征。该研究进化建模的一个有趣结果是，皮耶罗猿的头盖骨在形状和大小上更接近活的大猿和人类进化的祖先。
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作为人类永恒的追求，其定义和实现方式随着时间和社会的变迁不断演变。在现代社会，科技的发展极大地改变了我们的生活方式，同时也给我们的幸福观带来了新的挑战和思考。这意味着政府、企业和个人需要共同努力，以确保科技发展与人类的可持续幸福相协调。
【新智元导读】AI系统越来越擅长欺骗、操作人类了。来自MIT、ACU等机构的研究人员通过各种实例研究发现，AI在各类游戏中，通过佯装、歪曲偏好等方式欺骗人类，实现了目标。作为一个社会，我们需要尽可能用更多的时间，为未来AI产品和开源模型的更高级欺骗做准备。
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人工智能系统已经学会了如何欺骗人类即使这些系统被训练成有益和诚实的。研人员在5月10日发表在《Patterns》杂志上的一篇综述文章中描述了AI系统欺骗行为的风险呼吁各国政府尽快制定强有力的监管措施来解决这一问题。帕克表示:“如果在当前时刻政上不可行禁止AI欺骗，我们建议将欺骗性AI系统分类为高风险。
快科技4月20日消息，人类在探索浩渺太空的过程中留下了很多精彩的瞬间，近日，有博主NASA爱好者”发布了一张宇航员太空行走的太空照片，并称其是迄今为止最恐怖的太空照片之一”。至于为何恐怖，是因为这是人类历史上首次无系绳太空行走，整个人悬浮在黝黑的太空中，背后就是蔚蓝的地球，他就像是一颗卫星，显得格外渺小，而且又很无助。据了解，最早在科学意义上提出太空行走设想的是俄罗斯科学家齐奥尔科夫斯基，在他撰写的《太空旅行》一书中，不仅提出了人在太空行走的可能性，而且还提出实现太空行走必须要给行走者提供航天服、气闸?
快科技4月29日消息，近日，哥伦比亚广播公司公开了主持人比尔惠特克采访英伟达CEO黄仁勋的完整文字实录。在采访中，黄仁勋分享了他对人工智能的见解，他认为人工智能和机器人将能够胜任越来越多的任务，甚至在某些方面做得比人类更加出色。不过黄仁勋明确表示，人工智能并不会完全取代人类，相反，当企业因采用先进技术而变得更高效时，它们的收益也将相应增长�
4月23日，太阳表面几乎同时爆发了四个耀斑，这种现象还是第一次见到，而它们可能会在未来几天内引发太阳风暴，进而影响地球。NASA的监测显示，这四次耀斑爆发几乎都发生当天的13点左右(北京时间)，彼此相隔数十万公里，共同覆盖了太阳表面大约三分之一的面积。多个耀斑同时爆发叫做交感太阳耀斑”，是多个太阳黑子同时进入太阳表面上方的巨大磁场环而引发的。它通常只涉及两个耀斑，但此次却同时有四个，在人类观测史上尚属首次。交感太阳耀斑的强度从小爆发到最高的X级不等，这次的威力还没有确定，但因为数量太多、覆盖太广，所产生的日
OpenAI又又又又开发布会了。在大众心里，现在也基本上都知道，奥特曼是一个贼能PR的人。真的让我忍不住的兴奋。
2024是黄金爆发年，金价连续攀升历史最高价，人们对黄金的追捧从实物黄金到期货、现货黄金，本文祥瑞金业将从历史以来人类对黄金开采的事件梳理及当下黄金开采情况向大家介绍下黄金。先来了解黄金开采历史中的重要淘金事件。了解黄金开采历史，以及黄金开采量的变化有助于洞察黄金价格变化趋势，虽然黄金开采量随着工业技术大幅提升，但黄金价格依旧飙升，本质原因还是因为虽然开采多了，但量还是稀有的，祥瑞金业提醒，当然黄金价格不止受开采量影响，是多种因素叠加决定的，因此，再判断价格变动需要多方考量。
美国乔治亚州立大学的研究人员进行了一项道德图灵测试。他们想要了解人类对两个不同来源回答道德问题的反应。他说:"人们会越来越多地依赖这项技术，我们越依赖它，随着时间的推，风险就会越大。
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MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。
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