朕心甚慰！巴黎极限1卖2买讨得欢心 姆巴佩回归合练即将续约
【千问解读】
原标题：朕心甚慰！巴黎极限1卖2买讨得欢心 姆巴佩回归合练即将续约
姆巴佩与巴黎圣日耳曼之间持续了一整个夏天的闹剧终于迎来重大转机，巴黎主席纳赛尔向全队亲口宣布：“姆巴佩回来了。
”随即他加入了全队训练，并遭到了队友列队一顿敲打作为“庆祝”，姆巴佩脸上洋溢着幸福的笑容。
法国媒体《队报》分析表示，巴黎向姆巴佩传递了一些积极的信号，双方近期的讨论是积极和富有建设性的，姆巴佩承诺不会自由转会，双方已经达成了原则上的一致，并且很快将会正式宣布这一点。
西媒方面则表示，皇马今夏对姆巴佩没有采取任何行动，但他们对于法国队长可能会选择续约一事感到“不可思议”。
姆巴佩可能会接受一份附带转会条款的新合同，这可能无法阻挡皇马继续对其进行挖角行为，但巴黎并不会因此而蒙受经济损失，特别是不会承受因他自由身离队所造成的经济和脸面上的重大损失。
姆巴佩的意愿突然出现重大转变，媒体分析主要还是巴黎在转会市场上的运作得当 ，这给了法国队长一定畅想的空间：
首先就是送走内马尔，姆巴佩与内马尔的不睦甚至并不仅仅局限于更衣室内，而是体现在方方面面，并且旷日持久，双方似乎对此毫不避讳，内马尔最终出走沙特，姆巴佩得偿所愿，这使得他可以开始重新考虑留下的可能。
其次是登贝莱的到来，姆巴佩与登贝莱私交甚笃，两人从少年时代直至现在的法国国家队都是好朋友，并且很有在同一俱乐部踢球的意愿，当巴黎搞定登贝莱后，姆巴佩社媒发文，欢迎回家，我的好兄弟。
再有就是贡萨洛-拉莫斯的加盟，在梅西、内马尔的时代，姆巴佩被迫踢锋线，成为“炮架子”或者是跑锋，除了进球如麻之外他几乎无法展现自己的其他天赋，姆巴佩早就提出希望巴黎可以引进一名正统中锋，他对自己的定位也绝不是一名超级9号而已。
贡萨洛-拉莫斯的到来，将可以完美的解放出姆巴佩，让他全情承担进攻重任，而非只是进球。
（编辑：含笑九泉）返回搜狐，查看更多
责任编辑：
数学真理的极限在哪里？希尔伯特第十问题扩展版得到证明
现在，又一个角落被照亮了。
1900 年，著名数学家大卫・希尔伯特（David Hilbert）公布了一份清单，其中包含 23 个关键问题，并希望以此指导下个世纪的数学研究。
他的问题不仅为数学领域提供了路线图，还反映了一个更雄心勃勃的愿景 —— 建立一个坚实的基础，使得所有数学真理都可以基于此推理出来。
这个愿景很宏大，而其中的一大关键是假定数学是「完备的（complete）」。
也就是说，所有数学陈述都应该可以被证明为真或假。
1930 年代，库尔特・哥德尔（Kurt Gödel）证明这是不可能的：在任何数学系统中，都有既不能证明也不能证伪的陈述。
几年后，艾伦・图灵（Alan Turing）等人基于他的工作，表明数学充斥着「不可判定（undecidable）」的陈述 —— 即任何计算机算法都无法解决的问题。
这些结果表明，证明和计算的能力存在一些根本性限制。
有些数学根本无法被人知晓。
希尔伯特的梦想破灭了。
但它的碎片依旧继续存在着。
他曾提出的那些问题仍会让人想起他的愿景，使「完备数学」的理念可在更狭窄的语境下生存。
在这些问题中，第十问题是最主要的一个，其与丢番图方程（又称不定方程）有关。
丢番图方程是指有整数系数的多项式，例如 x² + y² = 5。
我们很熟悉这些方程，而它们也是数学领域最核心的研究对象之一。
几千年来，数学家一直在寻找它们的整数解。
例如，在这个例子中，一个解是 x = 1，y = 2（因为 1² + 2² = 5）。
另一个是 x = 2，y = −1。
大卫・希尔伯特x² + y² = 3 等许多丢番图方程却可能没有任何整数解。
希尔伯特的第十问题是：是否总是可以判断给定的丢番图方程是否有整数解。
是否存在一种算法可以确定每个方程的解，还是说这个问题是不可判定的？也许不可能为所有数学问题找到一种完备而系统的求解方法 —— 甚至不可能解决希尔伯特的所有 23 个问题 —— 但对于丢番图方程，可能仍然存在一种求解方法，作为希尔伯特理想的一个微缩版本。
乌得勒支大学的 Peter Koymans 说：「这个问题是那个梦想的一个非常自然的版本。
」1970 年，一位名叫 Yuri Matiyasevich 的俄罗斯数学家打破了这个梦想。
他的研究表明，并不存在一种可以确定任何给定的丢番图方程是否有整数解的通用算法 —— 希尔伯特第十问题是一个不可判定的问题。
你也许能够构想出一种可以评估大多数方程的算法，但它无法适用于每一个方程。
即使在这种最简单的数学中，也隐藏着不可知性。
Yuri Matiyasevich，摄于 1969 年数学家们想检验 Matiyasevich 的结论的适用范围。
比如如果允许丢番图方程有复数解（可以用实部和虚部写出的数字，并且不限于整数）呢？在这种情况下，每个丢番图方程都有一个解，而希尔伯特第十问题的答案是肯定的。
但是，在解必须是整数的方程和解可以是复数的方程之间，丢番图方程还存在很广的范围。
「对于整数，它是不可求解的，然后当传递给更大的数字系统时，可能会突然获得可解性。
」哈佛大学的 Barry Mazur 说。
「但这个转折点在哪里？」自希尔伯特第十问题被解决以来的 50 年里，数学家们一直在寻找这个转折点。
现在，Koymans 和他的长期合作伙伴、蒙特利尔康考迪亚大学的 Carlo Pagano 以及另一组独立研究的团队朝着这一目标迈出了重要一步。
这两个小组都证明，对于整数之外的大量重要数集，同样不存在可确定任意给定的丢番图方程是否有解的通用算法。
这两项工作不仅让数学家能够更精确地了解他们能知道什么和不能知道什么，还让他们对数学中最核心的对象之一有了全新的控制水平。
论文标题：Hilberts tenth problem via additive combinatorics论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.01768论文标题：Rank stability in quadratic extensions and Hilberts tenth problem for the ring of integers of a number field论文地址：https://arxiv.org/abs/2501.18774从整数开始扩展这些新证明的核心是希尔伯特第十问题的一种自然扩展。
该扩展涉及的丢番图方程的解属于一个与整数密切相关的数字系统。
从 1 和 -1 开始，可以通过不同的组合方式得到所有其它整数。
但如果是从 1、-1、和 开始呢？通过不同组合方式，也能得到一个数字系统，这被称为整数环（ring of integers）。
很显然，名字虽然是整数环，但这个数字系统中并不只有整数。
使用其它的数字集合也能构建其它的整数环，比如可包括 （也就是虚数 i）或 。
那么，问题来了：是否存在一种算法，可以总是确定给定丢番图方程的解是否属于某个整数环？Carlo Pagano数学家猜想，对于每一个整数环（即无限多个数字系统），这个问题仍然是不可判定的。
这将使该结论远远超出希尔伯特第十问题初始的整数范围。
为了证明这一点，他们希望追随原始问题的证明脚步 —— 仅涉及整数解的问题。
一般来说，不可判定性证明（确定是否存在可以回答给定问题的通用算法的证明）遵循相同的方法：证明相关问题等价于计算机科学中一个著名的不可判定问题，即停机问题（halting problem）。
停机问题问的是：对于一个理想的计算设备（称为图灵机），当给定某个输入时，该设备将永远运行还是最终会停止？现在人们已经知道，并不存在一个可为每台图灵机解答这个问题的算法。
也可以将丢番图方程视为计算设备。
以方程 y = x² 为例。
它有无穷多个整数解。
只需为 x 代入不同的整数并求解 y，得到的值都属于一个著名的整数集：完全平方数（the perfect squares）。
我们很容易就能想象出一个能执行其等价任务的计算机程序（即图灵机）：「计算完全平方数的序列」。
其它丢番图方程也可以编码成其它类型的计算。
Julia Robinson为了解决希尔伯特最初的第十问题，数学家们以这个想法为基础开始了研究。
Julia Robinson 等人于 1950 年左右开始研究，最终汇集成了 1970 年 Matiyasevich 的成果。
研究结果表明，对于每个图灵机，都有一个对应的丢番图方程。
「这完全出乎意料，」智利天主教大学的 Hector Pasten 说。
「基于整数的丢番图方程足以定义你能想象到的任何东西。
」此外，数学家们还建立了一种优雅的对应关系：如果图灵机因给定输入而停止，其对应的丢番图方程将有一个整数解。
如果图灵机永远运行，其对应的丢番图方程将没有解。
但这意味着希尔伯特第十问题编码了停机问题：如果一种算法可以根据是否有整数解对丢番图方程进行分类，那么该算法也可用于根据是否会停机对图灵机进行分类。
换句话说，希尔伯特第十问题是不可判定的。
数学家们希望采用同样的方法来证明该问题扩展的整数环版本 —— 但他们遇到了一个障碍。
将研究成果黏合起来当允许方程有非整数解时，图灵机和丢番图方程之间的有用对应关系就会瓦解。
再次以方程 y = x² 为例。
如果你研究的是包含 的整数环，那么你最终会得到一些新的解，例如 x = , y = 2。
该方程不再对应于计算完全平方数的图灵机 —— 更广义地说，丢番图方程不再能编码停机问题。
但在 1988 年，纽约大学的一名研究生 Sasha Shlapentokh 开始想办法解决这个问题。
到 2000 年，她和其他一些研究者制定了一个计划。
假设你要为 y = x² 添加一些其它项，从而可迫使 x 再次为整数，即便要使用不同的数字系统。
然后，你可以挽救与图灵机的对应关系了。
那所有丢番图方程都可以这样做吗？如果可以，那就意味着希尔伯特问题可以在新的数字系统中编码停机问题。
多年来，Shlapentokh 等数学家弄清楚了他们必须在各种环的丢番图方程中添加哪些项，这使他们能够证明希尔伯特问题在这些设置下仍然无法判定。
然后，他们将所有剩余的整数环归结为一种情况：涉及虚数 i 的环。
数学家们意识到，在这种情况下，必须添加的项可以使用一类名为椭圆曲线（elliptic curve）的特殊方程来确定。
但椭圆曲线必须满足两个属性。
首先，它需要有无限多个解。
其次，如果切换到不同的整数环 —— 如果从数字系统中移除虚数 —— 那么该椭圆曲线的所有解都必须保持相同的底层结构。
事实证明，构建这样一条适用于所有剩余环的椭圆曲线是一项极其微妙和困难的任务。
但 Koymans 和 Pagano—— 从研究生阶段就开始就密切合作的椭圆曲线专家 —— 拥有合适的工具集来进行尝试。
许多个不眠之夜从本科开始，Koymans 就一直在思考希尔伯特第十问题。
在就读研究生以及在与 Pagano 合作期间，这个问题一直在召唤他。
「我每年都会花几天时间思考这个问题，但总是陷入困境，」Koymans 说。
「我尝试了三种方法，但它们都失败了。
」2022 年，在加拿大班夫举行的一次会议上，他和 Pagano 最终聊到了这个问题。
他们希望能够一起构建出解决这个问题所需的特殊椭圆曲线。
在完成了其它一些项目后，他们开始了研究。
Peter Koymans他们从一个简单的椭圆曲线方程开始，这个方程不满足任何所需的属性。
他们知道他们可以使用一种名为二次扭曲（quadratic twist，这是他们已经研究了近十年的东西）的成熟技术来调整方程，使其满足第一个条件。
他们只需将方程的一个变量乘以一个特定的数字，他们就会得到一条有无限多个解的新椭圆曲线。
但这给他们留下了一个问题。
他们无法保证这条新曲线满足第二个性质 —— 对于相差一个虚数的环，其解看起来会很相似。
数学家们需要更好地控制二次扭曲。
他们陷入困境。
「我有一种不好的感觉，」Koymans 说。
「我开始怀疑我们遗漏了什么东西。
」然后，在 2024 年夏天，在研究另一个问题时，两人不得不再次使用二次扭曲。
一天晚上，在这项研究过程中，科伊曼斯发现自己躺在床上睡不着，无法停止思考希尔伯特第十问题。
Koymans 意识到，另一项工作给了他们一个重要的提示，即那些有时会出现的奇怪且惊人的数学一致性（mathematical concordance）：如果他们在二次扭曲中使用的数字恰好是三个素数的乘积，则他们就会获得保证第二个性质所需的控制权。
但是，由于他们的椭圆曲线必须精心构建并满足许多规范，因此对这三个素数的取值有很多额外的限制。
Koymans 和 Pagano 能找到可行的素数吗 —— 不管对于哪个整数环？几天后，Pagano 碰巧计划访问当时 Koymans 工作的瑞士苏黎世联邦理工学院。
接下来的一周，他们一起在黑板上努力寻找满足所有限制的素数。
最后，他们发现必须使用四个素数而不是三个素数来构建所需的二次扭曲。
这使得他们能够应用一种来自完全不同的数学领域的方法，即加性组合学（additive combinatorics），以确保每个环都存在正确的素数组合。
这就是最后一部分：他们构建了所需的椭圆曲线。
它为他们提供了向丢番图方程添加项所需的方法，这使他们能够将图灵机（以及停机问题）编码到这些方程中，而不管他们使用什么数字系统。
一切都解决了。
希尔伯特第十问题对于每个整数环都是不可判定的。
上周四，在 Koymans 和 Pagano 在线发布他们的论文不到两个月后，结果得到了进一步巩固。
一个由四名数学家组成的独立团队宣布了对同一结果的新证明。
他们没有寻找特殊的椭圆曲线，而是依靠一种不同类型的方程来完成同样的工作。
这两个团队都希望利用他们的技术（这些技术使他们对椭圆曲线和相关方程有了前所未有的控制）在其他问题上取得进展。
普林斯顿大学数学家、第二个证明的作者之一 Manjul Bhargava 说：「这两种方法有可能结合起来做更多的事情。
」与此同时，对不可判定性终结以及可判定性开始的位置的探索尚未结束：数学家们正在新的环境中继续探索希尔伯特第十问题。
蒙特利尔大学的 Andrew Granville 认为，这只是众多问题中的一个，这些问题「反映了世界哪些部分为真的哲学方面」。
所有知识都有极限。
Granville 说：「它提醒我们，有些事情是无法做到的 —— 无论你是谁，无论你有怎样的身份或才智。
」原文链接https://www.quantamagazine.org/new-proofs-probe-the-limits-of-mathematical-truth-20250203/ 阅读最新前沿科技趋势报告，请访问欧米伽研究所的“未来知识库” https://wx.zsxq.com/group/454854145828未来知识库是“欧米伽未来研究所”建立的在线知识库平台，收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能，数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。
目前拥有超过8000篇重要资料。
每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。
欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828 进入。
截止到12月25日 ”未来知识库”精选的100部前沿科技趋势报告 2024 美国众议院人工智能报告：指导原则、前瞻性建议和政策提案 未来今日研究所：2024 技术趋势报告 - 移动性，机器人与无人机篇 Deepmind：AI 加速科学创新发现的黄金时代报告 Continental 大陆集团：2024 未来出行趋势调研报告 埃森哲：未来生活趋势 2025 国际原子能机构 2024 聚变关键要素报告 - 聚变能发展的共同愿景 哈尔滨工业大学：2024 具身大模型关键技术与应用报告 爱思唯尔（Elsevier）：洞察 2024：科研人员对人工智能的态度报告 李飞飞、谢赛宁新作「空间智能」 等探索多模态大模型性能 欧洲议会：2024 欧盟人工智能伦理指南：背景和实施 通往人工超智能的道路：超级对齐的全面综述 清华大学：理解世界还是预测未来？世界模型综合综述 Transformer 发明人最新论文：利用基础模型自动搜索人工生命 兰德公司：新兴技术监督框架发展的现状和未来趋势的技术监督报告 麦肯锡全球研究院：2024 年全球前沿动态（数据）图表呈现 兰德公司：新兴技术领域的全球态势综述 前瞻：2025 年人形机器人产业发展蓝皮书 - 人形机器人量产及商业化关键挑战 美国国家标准技术研究院（NIST）：2024 年度美国制造业统计数据报告（英文版） 罗戈研究：2024 决策智能：值得关注的决策革命研究报告 美国航空航天专家委员会：2024 十字路口的 NASA 研究报告 中国电子技术标准化研究院 2024 扩展现实 XR 产业和标准化研究报告 GenAI 引领全球科技变革关注 AI 应用的持续探索 国家低空经济融创中心中国上市及新三板挂牌公司低空经济发展报告 2025 年计算机行业年度策略从 Infra 到 AgentAI 创新的无尽前沿 多模态可解释人工智能综述：过去、现在与未来 【斯坦福博士论文】探索自监督学习中对比学习的理论基础 《机器智能体的混合认知模型》最新 128 页 Open AI 管理 AI 智能体的实践 未来生命研究院 FLI2024 年 AI 安全指数报告 英文版 兰德公司 2024 人工智能项目失败的五大根本原因及其成功之道 - 避免 AI 的反模式 英文版 Linux 基金会 2024 去中心化与人工智能报告 英文版 脑机接口报告脑机接口机器人中的人机交换 联合国贸发会议 2024 年全球科技创新合作促发展研究报告 英文版 Linux 基金会 2024 年世界开源大会报告塑造人工智能安全和数字公共产品合作的未来 英文版 Gartner2025 年重要战略技术趋势报告 英文版 Fastdata 极数 2024 全球人工智能简史 中电科：低空航行系统白皮书，拥抱低空经济 迈向科学发现的生成式人工智能研究报告：进展、机遇与挑战 哈佛博士论文：构建深度学习的理论基础：实证研究方法 Science 论文：面对 “镜像生物” 的风险 镜面细菌技术报告：可行性和风险 Neurocomputing 不受限制地超越人类智能的人工智能可能性 166 页 - 麦肯锡：中国与世界 - 理解变化中的经济联系（完整版） 未来生命研究所：《2024 人工智能安全指数报告》 德勤：2025 技术趋势报告 空间计算、人工智能、IT 升级。
2024 世界智能产业大脑演化趋势报告（12 月上）公开版 联邦学习中的成员推断攻击与防御：综述 兰德公司 2024 人工智能和机器学习在太空领域感知中的应用 - 基于两项人工智能案例英文版 Wavestone2024 年法国工业 4.0 晴雨表市场趋势与经验反馈 英文版 Salesforce2024 年制造业趋势报告 - 来自全球 800 多位行业决策者对运营和数字化转型的洞察 英文版 MicrosoftAzure2024 推动应用创新的九大 AI 趋势报告 DeepMind：Gemini，一个高性能多模态模型家族分析报告 模仿、探索和自我提升：慢思维推理系统的复现报告 自我发现：大型语言模型自我组成推理结构 2025 年 101 项将 (或不会) 塑造未来的技术趋势白皮书 《自然杂志》2024 年 10 大科学人物推荐报告 量子位智库：2024 年度 AI 十大趋势报告 华为：鸿蒙 2030 愿景白皮书（更新版） 电子行业专题报告：2025 年万物 AI 面临的十大待解难题 - 241209 中国信通院《人工智能发展报告（2024 年）》 美国安全与新兴技术中心：《追踪美国人工智能并购案》报告 Nature 研究报告：AI 革命的数据正在枯竭，研究人员该怎么办？ NeurIPS 2024 论文：智能体不够聪明怎么办？让它像学徒一样持续学习 LangChain 人工智能代理（AI agent）现状报告 普华永道：2024 半导体行业状况报告发展趋势与驱动因素 觅途咨询：2024 全球人形机器人企业画像与能力评估报告 美国化学会 (ACS)：2024 年纳米材料领域新兴趋势与研发进展报告 GWEC：2024 年全球风能报告英文版 Chainalysis：2024 年加密货币地理报告加密货币采用的区域趋势分析 2024 光刻机产业竞争格局国产替代空间及产业链相关公司分析报告 世界经济论坛：智能时代，各国对未来制造业和供应链的准备程度 兰德：《保护人工智能模型权重：防止盗窃和滥用前沿模型》-128 页报告 经合组织 成年人是否具备在不断变化的世界中生存所需的技能 199 页报告 医学应用中的可解释人工智能：综述 复旦最新《智能体模拟社会》综述 《全球导航卫星系统（GNSS）软件定义无线电：历史、当前发展和标准化工作》最新综述 《基础研究，致命影响：军事人工智能研究资助》报告 欧洲科学的未来 - 100 亿地平线研究计划 Nature：欧盟正在形成一项科学大型计划 Nature 欧洲科学的未来 欧盟科学 —— 下一个 1000 亿欧元 欧盟向世界呼吁 加入我们价值 1000 亿欧元的研究计划 DARPA 主动社会工程防御计划（ASED）《防止删除信息和捕捉有害行为者（PIRANHA）》技术报告 兰德《人工智能和机器学习用于太空域感知》72 页报告 构建通用机器人生成范式：基础设施、扩展性与策略学习（CMU 博士论文） 世界贸易组织 2024 智能贸易报告 AI 和贸易活动如何双向塑造 英文版 人工智能行业应用建设发展参考架构 波士顿咨询 2024 年欧洲天使投资状况报告 英文版 2024 美国制造业计划战略规划 【新书】大规模语言模型的隐私与安全 人工智能行业海外市场寻找 2025 爆款 AI 应用 - 241204 美国环保署 EPA2024 年版汽车趋势报告英文版 经济学人智库 EIU2025 年行业展望报告 6 大行业的挑战机遇与发展趋势 英文版 华为 2024 迈向智能世界系列工业网络全连接研究报告 华为迈向智能世界白皮书 2024 - 计算 华为迈向智能世界白皮书 2024 - 全光网络 华为迈向智能世界白皮书 2024 - 数据通信 华为迈向智能世界白皮书 2024 - 无线网络 安全牛 AI 时代深度伪造和合成媒体的安全威胁与对策 2024 版 2024 人形机器人在工业领域发展机遇行业壁垒及国产替代空间分析报告 《2024 年 AI 现状分析报告》2-1-3 页.zip 万物智能演化理论，智能科学基础理论的新探索 - newv2 世界经济论坛 智能时代的食物和水系统研究报告 生成式 AI 时代的深伪媒体生成与检测：综述与展望 科尔尼 2024 年全球人工智能评估 AIA 报告追求更高层次的成熟度规模化和影响力英文版 计算机行业专题报告 AI 操作系统时代已至 - 241201 Nature 人工智能距离人类水平智能有多近？ Nature 开放的人工智能系统实际上是封闭的 斯坦福《统计学与信息论》讲义，668 页 pdf 国家信息中心华为城市一张网 2.0 研究报告 2024 年 国际清算银行 2024 生成式 AI 的崛起对美国劳动力市场的影响分析报告 渗透度替代效应及对不平等状况英文版 大模型如何判决？从生成到判决：大型语言模型作为裁判的机遇与挑战 毕马威 2024 年全球半导体行业展望报告 MR 行业专题报告 AIMR 空间计算定义新一代超级个人终端 - 241119 DeepMind 36 页 AI4Science 报告：全球实验室被「AI 科学家」指数级接管 《人工智能和机器学习对网络安全的影响》最新 273 页 2024 量子计算与人工智能无声的革命报告 未来今日研究所：2024 技术趋势报告 - 广义计算篇 科睿唯安中国科学院 2024 研究前沿热度指数报告 文本到图像合成：十年回顾 《以人为中心的大型语言模型（LLM）研究综述》 经合组织 2024 年数字经济展望报告加强连通性创新与信任第二版 波士顿咨询 2024 全球经济体 AI 成熟度矩阵报告 英文版 理解世界还是预测未来？世界模型的综合综述 GoogleCloudCSA2024AI 与安全状况调研报告 英文版 英国制造商组织 MakeUK2024 英国工业战略愿景报告从概念到实施 花旗银行 CitiGPS2024 自然环境可持续发展新前沿研究报告 国际可再生能源署 IRENA2024 年全球气候行动报告 Cell: 物理学和化学 、人工智能知识领域的融合 智次方 2025 中国 5G 产业全景图谱报告 上下滑动查看更多
揭开人类身体12大极限是怎么回事？你知道多少？
人类渴望和追求极限，不断地创下一个又一个超越极限的记录，创造了许多令人惊讶的奇迹。
那么，人类在生理上和心理上能够承受的终极极限是什么呢？今天让我们一起来探索人类追求最高极限的12个奥秘。
1、人不吃不喝能活多久？ 没有食物或水，人能生存多久？对于体重正常的健康成人来说，其能量的摄入量应与其能量消耗量相等，既应处于能量平衡状态。
人不吃不喝能活多久？ 而水是包括人类在内所有生命生存的重要资源和组成部分，在没有水的情况下，身体中血液会越来越黏稠，循环变得困难，血压降低，心率快速增加。
在严格断水的情况下, 人很难挺过3天。
如果有水, 即使没有食品, 生存时间也有可能超过7天。
2、人类能承受的低温极限是多少？ 正常情况下人的体温都是在37℃左右，外界温度在20摄氏度左右，就能引起体温下降。
核心体温降低2摄氏度，就会导致体温过低：失去知觉、心跳失常。
人类能承受的低温极限是多少？ 核心体温达到24摄氏度时，心跳则会停止。
不过，安娜·巴根霍姆的体温曾降到13.7℃仍活着，这是目前已知的世界最低体温纪录。
理论上的人类体温最低极限是0℃，在这个温度下, 人体组织会结冰, 体内的细胞则会被摧毁。
