鳄鱼冬眠罕见画面曝光：只有鼻孔露出冰层 仿佛冻僵

鳄鱼冬眠罕见画面曝光：只有鼻孔露出冰层 仿佛冻僵 除了人工养殖鳄鱼，野生鳄鱼也会采用这种冬眠方式，此时鳄鱼心脏每分钟仅跳动3次。据了解，鳄鱼本能地知道周围的水大概什么时候会结冰，会在恰当时候仰起头，使口鼻露在冰面上以便在冬眠期间呼吸。当然，并不是所有鳄鱼都在冰中冬眠，在干旱的非洲，鳄鱼为了应对缺水，会挖出一个几十米深的洞穴，可以在洞内不吃不喝坚持数月。 ... PC版： 手机版：

鳄鱼被冻成冰棍后还能苏醒吗？冰冻鳄鱼的鼻子我劝你别摸

鳄鱼被冻成冰棍后还能苏醒吗？冰冻鳄鱼的鼻子我劝你别摸 而在美国南部的另一个州得克萨斯州，也有人拍到了同款“鳄鱼冰棍”。对此，网友们纷纷评论，是不是可以趁机摸一摸鳄鱼的鼻子了？毕竟平时鳄鱼那么凶，现在被冻起来了，不得趁这个机会欺负一下鳄鱼？当然了，也有些网友比较好奇，这些“鳄鱼冰棍”里的鳄鱼是活的吗？如果是的话，那摸它们鼻子的时候会不会被鳄鱼反咬一口？还有些网友就比较关心这些鳄鱼了，它们在解冻之后还能恢复原状吗？下面，我们来了解一下“鳄鱼冰棍”。鳄鱼都可以变成“鳄鱼冰棍”吗？并不是所有鳄鱼都能体验到“变冰棍”这样的经历。首先，绝大部分鳄鱼都生活在气候比较温暖的地区，这些地方气温比较高，鳄鱼绝大部分时间都可以自由活动，到冬天鳄鱼会爬到岸上冬眠，不太容易遇到河流湖泊结冰的情况，所以，绝大部分鳄鱼都不用担心被做成冰棍。而有两种鳄鱼情况就比较特殊了，它们是中国的扬子鳄以及前面新闻中提到的美国短吻鳄。这两种鳄鱼都属于短吻鳄科短吻鳄属的成员。扬子鳄主要分布在我们国家的长江中下游地区，而美国短吻鳄分布在美国的东南部。这些地方虽然不像北方那样冰天雪地，但在冬天，气温还是会降到 10 摄氏度以下，甚至更低。鳄鱼属于冷血动物，不能维持恒定的体温，当体温过低的时候，它们就需要找地方冬眠了。不过即便对扬子鳄和美国短吻鳄来说，被“做成鳄鱼冰棍”也并不是普遍现象。雌性扬子鳄冬眠图雄性扬子鳄冬眠巢穴根据 2015 年的一项研究发现，扬子鳄洞穴里的温度一般是比洞口的气温要高的。洞内的水温会比洞口气温高 1~2 摄氏度，洞内的淤泥温度比洞口的气温高出 2~4 摄氏度。所以，即便水面开始结冰，洞穴里的温度依然可以保持在冰点以上。美国短吻鳄也类似，它们也会在河边的泥地里筑巢躲过寒冬。只有在实在找不到筑巢地方的时候，鳄鱼才会不情不愿地变成“鳄鱼冰棍”。比如，出现“鳄鱼冰棍”北卡罗来纳州的沼泽公园也解释道，公园里的鳄鱼被封闭保护起来了，它们没有机会去泥坑里筑巢，这才被迫在水里“凑合一下”。可以说，“鳄鱼冰棍”算是鳄鱼的无奈之举。“鳄鱼冰棍”咬人吗？那既然鳄鱼被冻成冰棍了，那是不是就可以随便捏它们的鼻子了？理论上可以，但我们不建议大家这样做。鳄鱼属于变温动物，其冬眠跟属于哺乳动物的黑熊（恒温动物）的冬眠不太一样。先说说哺乳动物的冬眠，最典型的代表动物是黑熊。在冬眠期间心率、呼吸次数都会急剧降低，代谢水平也会降低，但是随时都可以被唤醒，所以要是碰见“冬眠”的熊，同样不可以摸它们的鼻子。而扬子鳄、美国短吻鳄这些变温动物在温度降低之后，它们的心率、呼吸、代谢确实会减弱，行动会变得缓慢，反应也会变得迟钝，但它们还是醒着的。而且当天气比较好的时候，这两种鳄鱼还会爬出来晒太阳。所以如果你去摸它们的鼻子，它们也是知道的，只不过懒得搭理你而已（或者是被冻着没法搭理你）。根据 2003 年的一项研究，在温度低于16 摄氏度的时候，短吻鳄会停止进食，所以如果你碰到了被冰封起来的短吻鳄，它大概率不会去主动攻击你。另外，曾经有公园的管理人员凿开过“鳄鱼冰棍”周围的冰，并且帮助鳄鱼活动了一下嘴部，防止冰块挤压对鳄鱼造成伤害，在这个过程中，鳄鱼也并没有显示出什么攻击的迹象。可以说，在“冬眠”期间的短吻鳄攻击性非常弱，而且到目前为止，还没有冬眠期间鳄鱼袭击人类的报道，不过这不代表它们没有攻击性，所以依然不建议大家轻易去“摸鱼”。为了安全起见，还是别摸比较好2015 年对美国短吻鳄的亲戚扬子鳄的研究中，科学家们发现冬眠期间的扬子鳄脾气存在个体差异。研究中发现，浙江长兴扬子鳄自然保护区的扬子鳄脾气没那么好。在温度低于 5 摄氏度时，扬子鳄会处于深度冬眠状态。如果这时候被人打扰了，它们会发出“吼~吼~”的警告声，并且有明显自卫反应，这时候招惹它们并不明智。而此前对于安徽扬子鳄的记录显示，这里的扬子鳄在冬眠的时候两眼紧闭，即使受到打扰也毫无反应。所以，我们不能说，跑去惊扰这些鳄鱼冰棍是绝对安全的。假如你不小心踩破了冰面，掉进水里，受到这么大的惊吓，短吻鳄说不定会咬你一口以自卫。成为“鳄鱼冰棍”有风险当然了，对鳄鱼来说被人摸鼻子不是什么大不了的事情。对它们来说，被做成“鳄鱼冰棍”这件事才是更危险的。因为鳄鱼变成“冰棍”之后，是有可能会醒不过来的。比如，1982 年，科学家研究了两只变成“冰棍”的鳄鱼。其中一只被冻在浅水区的鳄鱼在被冰冻了 3 天之后死去了，没能恢复过来。在被冰冻期间，科学家们一直在监测鳄鱼的体温，发现体温降低到 4~5 摄氏度就是美国短吻鳄的极限了，如果体温继续下降，鳄鱼也是会被冻死的。为了确保自己能够活下来，在预感到水温快速降低，快要变成“鳄鱼冰棍”的时候，鳄鱼也会做好准备。比如，它们会把鼻子伸出水面，确保水面结冰之后自己还能呼吸。另外，鳄鱼把身子的下半部分尽量贴在水底的淤泥里，这里的温度一般会比水面要高一些。当然了，短吻鳄所在的地方气温一般都不会特别低，即便是水面结冰，结冰时间也不会很长，短吻鳄还是有机会恢复过来的。比如下面图片里，就是北卡罗来纳州沼泽公园里被冰冻的鳄鱼，它正准备“破冰”。最后，我们也祝愿每一支“鳄鱼冰棍”，都能成功苏醒（并且忘掉曾经有人摸过它们的鼻子）。 ... PC版： 手机版：

世界上最古老的皮肤在异常罕见的化石中得以保存

世界上最古老的皮肤在异常罕见的化石中得以保存 我们在博物馆里看到的大多数化石都是骨骼，原因很简单：骨骼不会很快腐烂，所以它们有更多的时间变成化石。像皮肤、肌肉和器官这样的软组织通常在人死后很快就会腐烂或被食腐动物吃掉，所以我们并不经常发现这些东西。但是，在适当的情况下，这也是可能发生的。把它迅速地埋在适当的介质中，你就可以得到保存在琥珀中的长着羽毛的恐龙尾巴、腌制在沼泽中的 1.33 亿年前的大脑，以及看起来像在打盹儿一样仍然长着皮肤和鳞片的点头龙。现在，多伦多大学的科学家们发现了迄今所知最古老的皮肤化石，比之前任何动物的记录保持者至少早了2100万年。这个样本可以追溯到 2.86 亿到 2.89 亿年前，这意味着它比最早的恐龙至少早了 4000 万年。研究小组说，这种皮肤属于某种早期爬行动物，有趣的是，它看起来像是昨天从鳄鱼身上剥下来的。它有着熟悉的鹅卵石表面，以及鳞片之间的铰链区域，科学家将其比作蛇皮。不同的皮肤化石碎片，显示出我们熟悉的爬行动物鳞片(E.D.Mooney & T. Maho),CC BY 4.0我们对远古动物皮肤的了解大多来自印记在皮肤腐烂之前，留在泥土上的间接印记会硬化成岩石。在这种情况下，皮肤本身被保存在一系列小的三维碎片中，包括坚韧的外表皮层和罕见的内真皮层。这些化石是化石猎人比尔和朱莉-梅在俄克拉荷马州的一个石灰岩洞穴系统理查兹刺发现的。化石皮肤之所以能保存如此之久，这个地点可能是关键所在。该研究的第一作者伊桑-穆尼（Ethan Mooney）说："在二叠纪早期，动物会掉进这个洞穴系统，并被埋在非常细的粘土沉积物中，从而延缓了腐烂过程。但关键在于，这个洞穴系统在二叠纪期间也是一个活跃的石油渗漏点，石油中的碳氢化合物和焦油之间的相互作用很可能使这种皮肤得以保存下来。"这些标本将存放在安大略皇家博物馆，进一步研究可能会发现更多有关古代动物皮肤的信息。这项研究发表在《当代生物学》杂志上。 ... PC版： 手机版：

纽约时报以前找的专家很搞笑地认定中国新冠死亡人数只有100～150万（病死率不到千分之一，比美国低得多）。现在浙江透露出今年第一

纽约时报以前找的专家很搞笑地认定中国新冠死亡人数只有100～150万（病死率不到千分之一，比美国低得多）。现在浙江透露出今年第一季度火化尸体数多了72000，这些专家说以此外推到全中国，多死亡150万，与此前的估计相符。这些专家忘了去年12月下旬已进入重症、病死高峰了，网友已报告火葬场人满为患（由于医疗系统崩溃，得了重症很快就会病死），而且浙江是中国富裕省份，医疗条件相对较好，那只能作为最保守的估计，实际病死人数远远超过其估计范围。

离子“非牛顿流体”：科学家在电池技术方面有了惊人发现

离子“非牛顿流体”：科学家在电池技术方面有了惊人发现 近距离观察，电池电极之间的离子流实际上是一系列原子级的无规律跳跃。在 SLAC 国家加速器实验室的激光实验室中进行的实验表明，当受到电压冲击时，大多数离子会短暂地向后跳回它们之前的位置，然后再继续它们通常的无规律旅行这是它们在某种意义上记得自己刚刚去过的地方的第一个迹象。图片来源：Greg Stewart/SLAC 国家加速器实验室加速器实验室现在，在首次同类研究中，研究人员用激光脉冲照射跳动的离子，给它们施加电压。出乎他们意料的是，大多数离子短暂地逆转了方向，回到了它们之前的位置，然后又开始了它们通常的、更加随机的旅行。这是第一个迹象表明，离子在某种意义上记得它们刚刚去过的地方。来自美国能源部SLAC国家加速器实验室、斯坦福大学、牛津大学和纽卡斯尔大学的研究小组在1月24日出版的《自然》杂志上介绍了他们的发现。离子“非牛顿流体”牛津大学博士后研究员 Andrey D. Poletayev 说："你可以把离子想象成玉米淀粉和水的混合物。这就是我们经常听到的非牛顿流体，如果我们轻轻推动这种玉米淀粉混合物，它就会像液体一样流动；但如果我们猛击它，它就会变成固体。电池中的离子就像电子玉米淀粉。它们通过向后移动来抵御激光的猛烈震动。"正如波列塔耶夫所说，离子的"模糊记忆"仅持续几十亿分之一秒。但知道它的存在将有助于科学家首次预测行进中的离子下一步会做什么这是发现和开发新材料的一个重要考虑因素。由 SLAC 首席科学家马蒂亚斯-霍夫曼（Matthias C. Hoffmann）制造的激光仪器，用于在固态电池电解质中用电压冲击震荡离子的实验。令研究人员惊讶的是，大多数离子的反应是扭转方向，跳到它们之前的位置，然后再回到它们通常的不规则路径上这是第一个迹象，表明它们在某种意义上记得自己曾经去过的地方。图片来源：Andrey D. Poletayev/牛津大学专为速度设计的电解液在 SLAC 激光实验室进行的实验中，研究人员使用了一种固体电解质的透明薄晶体，这种电解质属于一种被称为β-铝的材料。这些材料是迄今发现的第一批高导电性电解质。它们含有微小的通道，跳跃离子可以在其中快速移动，而且具有比液态电解质更安全的优点。β-铝可用于固态电池、钠硫电池和电化学电池。当离子在β-氧化铝通道中跳跃时，研究人员用长度仅为万亿分之一秒的激光脉冲照射它们，然后测量从电解质中返回的光线。通过改变激光脉冲和测量之间的时间，他们能够精确地确定离子的速度和偏好方向在激光冲击后几兆分之一秒内的变化情况。怪异和不寻常领导这项研究的斯坦福材料与能源科学研究所（SIMES）研究员、SLAC 和斯坦福大学教授亚伦-林登伯格（Aaron Lindenberg）说："离子跳跃过程中出现了多种奇怪而不寻常的现象。当我们施加一种使电解质摇晃的力时，离子不会像大多数材料那样立即做出反应。离子可能会在那里坐一会儿，突然跳起来，然后又在那里坐一会儿。你可能需要等待一段时间，然后突然发生巨大的位移。因此，这个过程中存在着随机因素，这就给这些实验带来了困难。"研究人员说，在此之前，人们一直认为离子的行进方式是典型的"随机行走"：它们推搡、碰撞、跌跌撞撞，就像喝醉酒的人踉踉跄跄地走在人行道上，但最终会以一种在旁观者看来是故意的方式到达某个目的地。或者想想臭鼬向满屋子的人喷出恶臭的喷雾；喷雾中的分子随机地打闹、碰撞，但很快就会到达你的鼻子。波列塔耶夫说："当谈到跳跃离子时，在原子尺度上这幅图是错误的，但这并不是得出这一结论的人的错。只是长期以来，研究人员一直在用宏观工具研究离子传输，他们无法观察到我们在这项研究中看到的现象。"他说，这里的原子尺度发现"将有助于弥合我们可以在计算机中建模的原子运动与材料宏观性能之间的差距，而这种差距使我们的研究变得如此复杂"。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

AI模型最喜欢的随机数字与人类的想法类似 因为它们始终在模仿人

AI模型最喜欢的随机数字与人类的想法类似 因为它们始终在模仿人 但首先，这到底是什么意思？难道人们不能随机抽取一个号码吗？你又如何判断一个人这样做成功与否呢？这其实是我们人类一个非常古老且众所周知的局限性：我们对随机性过度思考和误解。让一个人预测 100 次掷硬币的正面或反面，然后将其与 100 次实际掷硬币进行比较你几乎总能将它们区分开来，因为从反面来看，真正的掷硬币看起来并不那么随机。例如，经常会出现连续 6 或 7 次正面或反面的情况，而几乎没有人在 100 次预测中会出现这种情况。当你让别人在 0 和 100 之间选一个数字时，情况也是一样。人们几乎从不选 1 或 100。他们通常会选择以 7 结尾的数字，一般是从中间的某个位置开始。心理学中这种可预测性的例子数不胜数。但这并不意味着人工智能做同样的事就不奇怪。是的，Gramener 公司一些好奇的工程师 做了一个非正式但却很有趣的实验，他们只是让几个主要的 LLM 聊天机器人随机选择一个 0 到 100 之间的数字。结果不是随机的。所有三个被测试的模型都有一个"最喜欢"的数字，在最确定的模式下，这个数字总是它们的答案，但即使在更高的"温度"下，这个数字也会经常出现，从而增加了结果的可变性。OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 非常喜欢 47。在此之前，它喜欢的是 42当然，道格拉斯-亚当斯（Douglas Adams）在《银河系漫游指南》（The Hitchhiker's Guide to the Galaxy）中将这个数字作为生命、宇宙和万物的答案而闻名于世。Anthropic 的 Claude 3 Haiku 选择了 42。Gemini喜欢 72。更有趣的是，即使在高温条件下，这三种模型在选择数字时都表现出了类似人类的偏差。所有人都倾向于避免低位和高位数字；克劳德从未超过 87 或低于 27，即使这些数字也是异常值。两位数被严格避免：没有 33、55 或 66，但 77 出现过（以 7 结尾）。几乎没有四舍五入的数字不过Gemini曾经在脑袋发热的时候，疯狂地选择了 0。为什么会这样？人工智能不是人类！它们为什么要在乎什么是"看似"随机的？难道它们终于有了意识，而这就是它们的表现形式？答案是，就像这些东西通常的情况一样，我们把它们拟人化得太远了。这些模型并不关心什么是随机，什么不是随机。它们不知道什么是"随机性"！它们回答这个问题的方式与回答其他问题的方式相同：通过查看训练数据，重复在类似"随机选取一个数字"的问题后最常出现的内容。出现的次数越多，模型重复的次数就越多。如果几乎没有人这样回答，他们会在训练数据中看到 100 吗？就人工智能模型所知，100 并不是一个可以接受的答案。由于没有实际的推理能力，也不懂数字，它只能像鹦鹉一样随机回答问题。这是一堂关于 LLM 习惯以及它们可能表现出的人性的客观课。在与这些系统的每一次互动中，我们都必须牢记，它们已被训练成以人的方式行事，即使这并非它们的本意。这就是伪善难以避免或预防的原因。如果说这些模型"认为自己是人"会有点误导，因为他们根本不会思考。但在回答问题时，它们随时都在模仿人类，根本不需要了解或思考。无论你是向它询问鹰嘴豆沙拉食谱、投资建议还是随机数字，过程都是一样的。结果之所以让人感觉像人，是因为它们是人类制作的，是直接从人类制作的内容中提取并重新混合的为了你的方便，当然也是为了大型人工智能的底线。 ... PC版： 手机版：