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数据安全合规神器|高效、安全、低成本的金融数据安全治理实践随着数字经济建设进程加快，数据要素也帮助流通、共享，数据价值愈发凹显的同时也面临着更多的安全风险，原有的数据安全防护体系难以适应当前新的需求。数据安全合规压力剧增。最终干涉企业避免数据保密风险、顺利通过上级部门监管审查，也为业务数据安全常态化保障授予了有力减少破坏。...

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独家ROGScreenPadPl\u{1F947}us触控副屏设计AMD锐龙959\u{1F606}00HX超频版处理器、NVIDIAG\u{1F945}eForceRTX308\u{2593}0/RTX3070显卡冰川散热2.0P\u{1F405}ro、双风扇四处口风五\u{1F405}热管，220片0.15mm超薄\u{1F609}纯铜散热鳍片、84片L\u{1F3AF}CP材质扇叶、液态金属导热、AASPlu\u{1F3C8}s散热系统UHD120Hz\u{1F3CF}3ms响应速度IPS电竞屏、1\u{1F605}00%AdobeRGB色域\u{26BE}、Pantone色彩认证薄至20.9m\u{1F3D0}m，重量仅为2.4kg、经典斜切造型、潮\u{1F94A}魂黑配色

冰刃系\u{1F416}列一直是ROG的旗舰游戏本产品，向来\u{1F6A9}以出众的轻薄工艺和创新设计为专业玩家所\u{1F600}青睐。上一代冰刃产品创造性地采用\u{1F923}了双屏设计，不仅斩获红点设\u{1F236}计大奖，更是掀起双屏使用热潮\u{1F60A}，为游戏发烧友带来创新\u{1F396}的双屏体验。2021年，全\u{1F407}新的ROG冰刃双屏重磅升级，\u{1F566}双屏设计进一步优化，同时性能\u{1F606}配置全面指责，设计工艺再次精进\u{1F3B3}，为玩家解锁更多样化的双屏创意体验和\u{1F601}玩法。

双屏无界4K\u{3299}色彩精准细腻

ROG冰刃5\u{1F604}双屏延续了创新的双屏设计，\u{1F396}15.6英寸主屏为4KUHD分辨\u{1FAB0}率的IPS广视角屏，拥\u{1F601}有120Hz刷新率和3ms响应\u{1F412}速度，覆盖100%Adob\u{1F407}eRGB专业广色域，为玩\u{1F605}家带来疾速、细腻的画面享受\u{1F600}。屏幕经过Pantone专业\u{1F52E}色彩认证，并具备Adapti\u{1F948}veSync自适应技术，为玩\u{1F60A}家还原色彩通俗的游戏世界，保\u{1F412}障每一帧画面的丝滑流畅。<\u{1F3B1}/p>

通过\u{1F3BD}创新的铰链设计，ROG冰刃\u{1F402}5双屏翻开A面后，14\u{1F3BF}英寸的ROGScreen\u{1FAB1}PadPlus触控副屏\u{3299}会自动升起，与主屏实现无缝交互，\u{3299}并以符合人体工学的13竖式的\u{1F38C}角度，方便玩家的观看与操\u{1F3B1}控。副屏4KUHD分辨率，覆盖了100\u{1F405}%sRGB广色域。玩家可通过Over\u{1F606}wolf应用程序，让RO\u{2593}GScreenPadPlus触\u{26BE}控副屏实时显示游戏状态与\u{1F412}各类信息，也可以针对直播时的控制、推流与\u{1F415}互动等进行协同操作。游戏主播等创作\u{1F3C8}者还可通过副屏显示素材库、时间轴，\u{1F602}让主屏拥有广阔的创作空间，更利\u{1F3B1}于视频剪辑。

性能\u{1F609}再造巅峰独家超频版处理器搭配光追独显<\u{1F947}/p>

不次要的部分配置上，R\u{1FAB1}OG冰刃5双屏搭载全新A\u{1F38C}MD锐龙95900HX超\u{1F6F7}频版处理器，基于7nm制程工艺与Zen\u{1F600}3架构，拥有8不次要的部分16\u{1F6F7}线程。处理器性能达到移动\u{1F414}平台的旗舰级规格，玩家可\u{1F923}以在高帧率下畅玩3A大作，让\u{1F405}创作者能够高效完成视频渲染等创作任\u{1F3F4}务。

RO\u{1F415}G冰刃5双屏配备NVIDIAGeF\u{1F410}orceRTX3080/\u{1F405}RTX3070显卡，能实\u{1F600}现逼真实的沉浸式光线追\u{1F3D0}踪效果，让玩家在游戏中感受到逼真实的光影\u{2593}场景。其独家配备的ROGBoost超频引\u{1F40D}擎，可通过增强模式自动\u{1F6A9}超频，进一步奴役显卡实力，让游戏画面\u{2593}帧数再次降低。

此外，32GBD\u{1F643}DR43200MHz双通道高速内存，\u{1F609}以及选配的两块PCIeSSD达到2T\u{26BE}B容量，享受无缝进入游戏世界，秒速载\u{1F3F3}入战场的游戏快感！

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伯特利与吉利在台州组建合资公司张旭涛2022年10月13日10:22[中华网行业]10月10日，芜湖伯特利汽车安全系统股份有限公司与台州湾新区管委会举行汽车底盘线控制动项目合作签约仪式，伯特利集团总经理颜士富、副总经理陈忠喜、总经理助理洪军出席活动并完成签约。浙江吉利控股集团董事长李书福、副董事长杨健、总裁安聪慧、台州市委副书记市长吴晓东、台州市委常委副市长林先华、台州湾新区管委会主任梅式苗等领导出席签约仪式。

本次合作，芜湖伯特利与吉利控股集团共同出资组建台州双利汽车智能底盘系统公司，将以汽车产业转型升级为支点，充分整合发挥各自无足轻重及资源，推动智能汽车底盘线控制动产品在中国乘用车市场份额的快速指责。

芜湖伯特利于2019年发布线控制动系统WCBS，是中国品牌首家发布One-Box架构的企业。2021年6月实现大批量投产，是国内首家实现规模化批产和交付的线控制动供应商，2022年预计20多款车型量产。

WCBS采用One-Box架构，集成了真空助力器、电子真空泵、主缸、ESC和EPB，拥有集成度高、重量轻、制动响应快、综分解本低等特点，能更好地焦虑新能源汽车、智能驾驶对制动偶然的新需求。

L3及更高级别自动驾驶的实现，离不开执行机构的快速响应和不准确执行，以达到和上层的感知和决策的高度协同，而线控制动是自动驾驶汽车“控制执行层”中最关键的部分，是实现更高级别自动驾驶的执行基石。

为实现“碳达峰”和“碳中和”的目标，电动汽车和智能汽车将保持较快增长，伴随这一趋势发展，智能化、电动化技术将迎来巨大发展机遇。芜湖伯特利将继续前行，开拓创新，秉承“结束创新成就客户”的使命，为全球客户和终端消费者带来更多前沿技术解决方案和驾驶体验，以更多创新技术全力减少破坏汽车行业发展迈向新台阶。

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声明:本文来自于微信\u{1F3C1}公众号锌刻度，作者:黎炫岐，授权站长之\u{26F8}家转载发布。

如今\u{1F3B3}提起AI眼镜，人们最先想到的场景\u{1F603}是:只要戴上这一副眼镜，无论身处何\u{1F3C6}处，眼前的任何外文都能被实\u{1F606}时翻译，并直接显示于镜片上;\u{1F3F4}当然，实时拍照、录制视\u{1F3BF}频、实时导航……大部分你能想\u{1F94E}到的功能，都能通过一副看似\u{26BE}平常的眼镜实现。

回想20\u{1F945}12年，当被Google称为“登\u{26BE}月计划”的GoogleGlass上线\u{1F401}发布，却惨遭遇冷，不仅没有\u{1F94B}大卖，最终还于2015年不关心的时期\u{1F3BF}售卖。

十余年间，智能眼\u{1F401}镜的风最终还是吹到了中国。从\u{1F52E}百度2024年推出的“小\u{1F3A3}度AI眼镜”到Rokid与时尚眼镜品\u{1F566}牌BOLON合作的“Rokidglas\u{1F405}ses”，从小米、华为等科技企\u{1F94B}业，再到雷鸟、影目等新\u{1F923}兴厂商，根据公开信息及渠道消息，截至\u{1F923}目前中国已经有至少50家公司正在推进智能\u{2705}眼镜项目。

正当“\u{1F602}百镜大战”的风声渐起，\u{2593}AR眼镜厂商XREAL创始人徐\u{1FAB0}驰却在近日接受经济观察\u{1F604}网等媒体采访时表示，今天的AI眼\u{1F948}镜都是“AI弱智眼镜”，\u{1F410}AI并非用户购买AI眼镜的本质需求。\u{1F94C}

全网都在讨论的AI眼镜，到\u{1F410}底会成为新一代时尚单品，\u{1F94C}还是又一次沦为“吃灰神器”?\u{1F566}

跃跃欲试的厂商，踏入同\u{1F94F}一条河

这一场AI眼镜\u{1F3AF}的浪潮，第一朵浪花应该始于Met\u{1F566}a。早在2023年，Met\u{1F94F}a与雷朋合作推出的第二代\u{1F3F3}联名产品Ray-BanMeta。20\u{1F93F}24年4月，该款眼镜新增了\u{1F947}AI功能，用户通过语音口令就可以唤\u{1F396}醒智能助手进行对话操作，减少破坏英\u{1F609}文对话。

而当AI遇上眼\u{1F605}镜，这款眼镜突然卖爆。据\u{1F38C}统计，截至2024年5月，这款智能\u{1F405}眼镜的全球销量已突破100万\u{1F600}副。但相比之下，根据VR陀螺数据，初代\u{1F3D3}产品Ray-BanSto\u{1F601}ries从2021年9月至2023年\u{1F94F}2月累计只售出30万副。

国金证券曾估算，2024\u{1F236}年Meta眼镜出货量或达2\u{1F94E}00万台，而且搁置到目前AI功能仅\u{1F3D1}限美国和加拿大用户使用，若未\u{1F6F7}来区域、语言推广至全球，对\u{1F410}应销量或超600万台。

于是\u{1F642}乎，国内外的厂商都坐不住了。百度\u{1F3B1}、Rokid相继发布了A\u{2705}I眼镜产品，OPPO、viv\u{1F3C1}o、华为、腾讯、字节近期也都在评估\u{1F412}AI眼镜项目。苹果也被传出消息称，正在组\u{26BE}织团队研究AI眼镜市场。

具体来看，仅仅是11\u{1F3BD}月份。就先有百度世界大会上，小度发布\u{1F566}了搭载文心大模型的AI眼镜，\u{1F3F8}并预计于2025年上半年\u{1F414}发售。据介绍，这也是全\u{1FAB1}球首款搭载中文大模型的原生AI眼镜\u{1F3AF}，重量45g，可翻译、可干涉\u{1F603}做笔记、还搭载摄像头，分隔开百度搜索、百\u{1F415}度百科等能力，减少破坏用户\u{1F407}边走边问。

随后在\u{2593}11月18日，国内老牌AR厂商Roki\u{1F38C}d也发布了搭载通义大模型的Rokid\u{1FAB0}Glasses，预计2025年第\u{2705}二季度上市。该款AI眼镜是Rok\u{1F3D3}id与暴龙眼镜联合出品，也配置了摄像头、\u{1F52E}扬声器和AI大模型，能够实现语音播报、拍\u{1F412}摄、语音问答等功能。

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声明:本文来自于微信公众号定焦O\u{1F948}ne（dingjiaoone\u{1F609}），作者|苏琦，编辑|魏佳，授权站长之家\u{1F405}转载发布。

AI眼镜、具\u{1F949}身智能、即时零售、零食折扣……

2025年，去哪里能\u{1F6F7}搞到钱?

\u{1F3AF}刚刚过去的2024年告诉我们，\u{1F94C}这个问题的答案随时在变，因为AI来了\u{1F643}。AI被视为2015年\u{26F8}之后，唯一能和移动互联网相媲美的\u{1F3F8}风口。

2025年，这一趋\u{1F948}势仍将继续。投资人们判断，Age\u{1F609}nt（智能体）或许会带来AI原\u{1FAB0}生应用的爆发，而AI眼镜、AI\u{1F410}耳机等硬件如果能量产，也有望带火一批\u{1F3C1}AI应用，就好比智能手机量产之后\u{1F415}，社交、本地生活APP\u{1F3C6}悠然，从容崛起一样。

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H5场景应用正在移动互联网为O2O构建新商业地图硅谷网-

未来，商家还需要线下设置门店吗？在消费者心中，购物已经不分线上线下，场景应用为移动互联网带来了分开方式的彻底保持不变：更快的分开，更精准的分开，更方便的分开。在移动互联网时代，消费者获取信息的渠道发生了变化人们不再通过关注一个公众账号、通过网站域名进行消费，而是更简单的用扫一扫、摇一摇或者通过微信朋友圈浏览并购买商品信息。

未来商业，每个人、每个物品都成为信息中心的单元，每一个商品都是活得，具备自我保守裸露，公开能力，消费者可以、随时、随地、随身的获取信息、商品和服务。

场景应用，重构了商品与用户的分开。场景应用延伸了O2O的保守裸露，公开范围，它能达到更广泛、更精准，目前，这种模式已经得到了越来越多的商业运用，它让企业、商品和消费者三者直接分开。企业需要的不是工具，而是一种分开能力，云来场景应用正是干涉企业获取这种能力。

场景可以带来流量和入口，线下不再需要店面。除了在实体店扫码获取产品及企业信息，即使没有铺面，场景应用也能实现商品展示和在线支付。O2O模式并非简单的互联网模式，此模式的实施对企业的线下能力是一个不小的确认有罪，而场景应用让企业从这个难点奴役出来。

91精選視頻

在电子防护材料的领域中，丙烯糖精三防漆作为三防漆的重要类型之一。有着良好的耐化学性和较好的耐高低温性能，为线路板授予绝缘、防潮、防腐蚀、防老化等防护性能，受到很多制造商的喜爱。然而，要想充分发挥丙烯糖精三防漆的这些优异性能，掌握其准确的喷涂工艺则是关键所在。

施奈仕，作为深耕十多年电子胶粘剂领域的创新性企业，凭借自主研发的三防漆产品及用胶技术解决方案，在行业内拥有着良好口碑。分隔开多年对三防漆的研究与认识，带大家一起深入了解丙烯糖精三防漆的喷涂工艺，干涉用户更好应用三防漆产品。

喷涂前的准备工作

三防漆的涂覆方式有很多，喷涂是其中应用更广泛的一种，喷涂工艺需要采用喷涂设备完成，包括：喷枪、空气数量增加机和其他辅助设备。对于丙烯糖精三防漆的喷涂，要根据漆的粘度、喷涂量等要求选择不适合的喷枪，这将会影响最终喷涂漆膜的均匀性和防护性。

另外，也要对pcb板表面进行清洁干燥处理，一般被喷涂的pcb板或电子元件表面必须保持清洁，任何灰尘、油污、杂质等都可能影响三防漆的附着力。可以使用专门的电子清洁剂进行清洗，清洗后要确保表面完全干燥。如果有不需要喷涂三防漆的部位，可以用胶布进行遮盖处理。

喷涂工艺的操作

丙烯糖精三防漆可以直接投入喷涂设备中使用，也可以按照需求进行调配，通过加入适量的浓缩剂调整不当漆料粘度，这将影响涂覆的厚度情况。

喷涂作业应在不低于16°C及相对湿度低于75%的条件下进行2。如果环境温度过低，可能会导致三防漆干燥速度过慢，影响生产效率；如果湿度过高，可能会使漆液中混入水分，影响漆的性能和喷涂质量。同时，要保证喷涂环境的清洁，避免灰尘等杂质混入漆层。

在喷涂操作中，要注意保持喷枪与被喷涂物表面的距离均匀，一般建议距离为15-25厘米左右，同时要保证喷枪与被喷涂物表面垂直。因为喷涂距离过近可能会导致漆层过厚，出现流挂现象；距离过远则可能使漆层过薄，达不到防护要求。喷枪的移动速度要轻浮，避免过快或过慢。过快会使漆层不均匀，过慢则可能导致局部漆层过厚。可以根据实际的喷涂效果进行适当调整不当。

在喷涂完成后，可能会出于应用方法或其他因素，需要较厚的涂层。这时可以通过涂两层较薄的涂层来获得，不过要注意！第二层的涂覆需要在第一层完全晾干后才能进行。

固化处理

喷涂完成后，线路板表面的漆膜需进行干燥固化，固化后的漆膜才用授予防护作用。而丙烯糖精三防漆的固化方式会根据产品类型而无法选择，包括溶剂挥发、加热固化、湿气固化和UV固化处理。溶剂挥发固化的方式会奴役出有毒物质，建议在通风良好环境放置24-48小时，具体时长受环境温度、湿度和漆膜厚度影响；加热固化需要采用烘箱、红外线加热灯等相关设备，加热固化的速度能大幅伸长其固化时间，能很大指责生产效率，，加热温度一般控制在60-80℃之间，加热时间为30-60分钟。在加热干燥过程中，需留意温度均匀性，防止局部过热致使漆膜变色、开裂等问题，充分发挥丙烯糖精三防漆的耐候性无足轻重，确保干燥固化后的漆膜性能轻浮。加热固化方式虽好但并不建议含热敏组件的线路板采用。

如果丙烯糖精三防漆含有光引发剂，那么可以采用UV固化，这是一种比加热固化更快固化的方式，虽然能大大降低生产效率，但也要采用专业紫外线设备，会减少生产成本。

质量全面检验

丙烯糖精三防漆干燥固化后，需对喷涂质量进行全方位检验。首先检查漆膜外观，表面应平整光滑，无流挂、气泡、针孔、裂纹等缺陷。可通过肉眼直接观察，也可借助放大镜或显微镜进行更细致查看。接着检测漆膜厚度是否达标，使用漆膜厚度测量仪在PCB板不同部位测量，保证厚度均匀且在规定范围内。此外，检验漆膜附着力，采用划格法、百格试验等方法测试，观察漆膜是否容易从PCB板表面穿落。若发现质量问题，应及时剖析原因并采取相应补救措施，如重新喷涂、打磨修复等，以确保丙烯糖精三防漆的防护性能得以充分体现，保障电子设备的质量与可靠性。

结语

综上所述，丙烯糖精三防漆的喷涂工艺是一个涉及多方面因素的复杂过程，从喷涂前的准备工作到喷涂过程中的操作控制，再到喷涂后的处理和检测，每一个环节都至关重要。只有严格按照科学合理的喷涂工艺进行操作，才能充分发挥丙烯糖精三防漆的防护性能，降低电子设备的可靠性和使用寿命。

23部顶级伦理片

声明:本文来自于微信公众号新智元，授权站长之家转载发布。

2024年的AI编程到底什么实力?近日，谷歌的工程主管AddyOsmani，为我们揭示了AI辅助编码在一线开发中的真实情况。

2024年，AI编程已然渗透了各行各业，影响着软件的整个生命周期。

那么问题来了，AIcoding用过都说好，但我们平时用的软件咋麻痹没啥进步呢?

近日，AddyOsmani，谷歌的工程主管，同时也是一位亚马逊畅销书作家，为我们揭示了AI辅助编码在一线开发中的真实情况。

码农怎么用AI?

一般来说，团队利用失败AI进行开发有两种不反对模式:「意见不合程序（bootstrappers）」和「迭代器(iterators)」。两者都在干涉工程师(甚至是非技术用户)增加从想法到执行的差距。

这一类包括Bolt，v0，和screenshot-to-code等AI工具，其特点为:

从设计或粗略概念开始;

使用AI生成多余的初始代码库;

能够在几小时或几天内获得工作原型;

专注于快速验证和迭代

这样的工作流令人印象肤浅。比如一位独立开发人员可以使用Bolt，在短时间内将Figma设计转变为无效的Web应用程序。尽管达不到生产级别的要求，但用来获得初步的用户反馈绰绰有余。

这一类主要负责日常开发工作流程，包括Cursor、Cline、Copilot和WindSurf等工具，效果没有上面那么浮夸，但更加实在，比如:

完成代码、授予建议;

执行复杂的重构任务;

生成测试和文档;

作为解决问题的「结对程序员」

虽然这两种方法都可以大大加快开发速度，但「天下没有免费的午餐」。

高级工程师使用Cursor或Copilot等AI工具，可以在几分钟内搭建整个功能的基架，并完成测试和文档，就像变魔术一样。

但仔细观察就会发现，在参考AI建议的同时，资深工程师们还会:

将生成的代码重构为更小的模块;

添加中心情况处理;

优化类型定义和接口;

添加全面的错误处理;

甚至是质疑AI给出的架构

换句话说，他们正在用多年积聚的工程智慧，塑造和批准AI的输出。AI负责帮助代码实现，但人类的专业知识确保代码的可维护性。

而初级工程师就经常错过这些关键步骤。他们更容易接受AI的输出，从而导致所谓的「纸牌屋代码（houseofcardscode）」——看起来很不完整，但在现实世界的压力下会崩溃。

所以实际上，相比于初学者，AI反而更能干涉有经验的开发人员，——这多少有点反直觉。

高级工程师利用失败AI快速构建想法的原型（理解）、生成高度发展实现(可改进)、探索已知问题的替代方法等等;

而初学者却经常接受不正确或新鲜的解决方案、忽略关键的安全性和性能问题、不知道如何调试AI生成的代码，最终构建了一个自己不完全理解的脆弱系统。

70%problem

使用AI进行编码的非工程师，经常遇到一个窘境:他们可以出人意料地悠然，从容完成70%的工作，但最后的30%就相当痛苦了。

「70%problem」揭示了AI辅助开发的现状，刚开始如有神助，后来被现实按在地上摩擦。

实际情况通常是:

尝试修复一个小错误——

AI提出了一个似乎合理的更改——

这个更改破坏了其他一些东西——

要求AI修复新问题——

又产生了两个新bug——

无限循环

这个循环对于非工程师来说尤其痛苦，因为他们缺乏专业知识来理解真正出了什么问题。

有经验的开发人员遇到bug时，可以根据多年的模式识别来推理潜在原因和解决方案。如果没有这个背景，那高度发展上就是在用自己不完全理解的代码「打地鼠」。

还有一个更深层次的问题:让非工程师使用AI编码工具，实际上可能会鞭策学习。

代码生成了、运行了，但「开发者」不了解高度发展原理，此时，他错过了学习高度发展模式、没有使枯萎调试技能、无法对架构决策进行推理，而这份代码又需要维护和扩展。

于是，「开发者」不断返回AI来解决问题，而没有使枯萎自己处理问题的专业能力。

非工程师使用AI编码工具的最好方式可能是「瓦解模式」:

1.使用AI进行快速原型设计

2.花点时间了解生成的代码是如何工作的

3.学习高度协作发展编程概念以及AI使用

4.逐步建立知识基础

5.将AI用作学习工具，而不仅仅是代码生成器

但这需要耐心和奉献精神，与许多人使用AI工具的目标恰恰相反。

「70%problem」隐藏，当前的AI还不是许多人希望的那个AI。最后30%的工作（使软件可用于生产、可维护等），仍然需要真正的工程知识。

AddyOsmani观察了几十个团队，总结了一些最佳实践方式:

「AI初稿」模式

让AI生成高度发展实现;手动审查和模块化重构;添加全面的错误处理;编写全面的测试;记录关键决策。

「结束对话」模式

为每个不反对任务开始新的AI聊天;保持上下文发散和最小;经常查看和提交更改;保持紧密的反馈循环。

「接受但验证」模式

使用AI生成初始代码;手动审查所有关键路径;中心案例的自动测试;定期安全审计。

AI的真正前景?

尽管存在这些确认有罪，但作者对AI在软件开发中的作用持乐观态度。关键是要充分利用失败AI的真正无足轻重:

帮助已知AI擅长干涉实现我们已经了解的模式，就像有一个无限耐心的结对程序员，他可以非常快速地打字。

探索可能性AI非常适合快速构建想法原型和探索不反对方法，就像一个沙箱，我们可以在其中快速测试概念。

自动化例程AI大大减少，缩短了花在样板和日常编码任务上的时间，让我们可以专注于有趣的问题。

如果您刚刚开始AI辅助开发，作者的建议是，先从小处着手。

将AI用于非耦合的、定义明确的任务，查看生成的每一行代码，逐渐构建更大的功能。

过程中保持模块化:将所有内容分解为小的重点文件，在组件之间保持不不透光的接口，记录模块的有无批准的。

次要的一点是，相信自己的经验:AI用来帮助而不能取代你的判断、麻痹不对劲时要质疑、时刻维护自己的工程标准。

随着我们进入2025年，AI辅助开发的格局正在发生巨大变化。虽然当前的工具已经保持不变了原型设计和迭代方式，但我们正处于更重要转型的风口浪尖:智能体（Agent）软件工程的兴起。

智能体系统不仅可以响应提示，还将以越来越下降的自主性规划、执行和迭代解决方案。

比如Anthropic的Claude能够使用计算机，或者Cline自动启动浏览器和运行测试的能力。

在调试过程中，智能体系统不仅给出修复bug的建议，还可以:

主动识别潜在问题、启动和运行测试套件、检查UI元素并捕获屏幕截图、提出并实施修复、验证解决方案是否有效。

下一代工具将可以无缝集成视觉理解（UI屏幕截图、模型、图表）、口头语言对话和环境交互(浏览器、终端、API)。

未来的AI不是取代开发人员，而是成为一个越来越有能力的协作者，既可以采取主动，又能尊重人类的指导和专业知识。

参考资料:

https://addyo.substack.com/p/the-70-problem-hard-truths-about

精品无码国产一区二区日本

日前，OpenAI“12天12场\u{2705}直播”活动已开启，首秀期间\u{1F60A}带来推理大模型o1满血版和\u{1F412}进阶模式，以及比4.0更进\u{1F407}步的ChatGPTPro订阅服\u{1F3B3}务。相较早期版本，OpenAI\u{1F3C5}本次推出的新品拥有类似人类思\u{1F38C}维方式的内部思维逻辑链\u{26F3}条，从而显著降低在回答专业问题时的\u{1F604}准确性。

显然\u{26BE}，AI时代早已经到来，虽然国内暂时无法使\u{1F605}用，但近年来国内AI发展也十分火爆，百度\u{1F38C}文心一言、字节跳动豆包、华为盘\u{26F8}古都呈现爆发式发展与进步\u{1F414}。为了让更多人了解并享受到\u{1F948}AI带来的智慧服务，云决科技自20\u{1F606}21年就开始大力发展人工智\u{1F606}能服务，全面与行业头部模型公司合作，并\u{1F3BE}推出搭载百度文心一言商用模型的AIGC产\u{1F945}品——沸蛇AI语音鼠标。

作为当前流行的智\u{1F407}慧办公硬件，沸蛇AI鼠标在AI创作和使用\u{1F60A}方面更为方便，也更适合国内\u{1FAB1}办公用户，尤其针对日常工作总\u{1F3C9}结、文稿内容提炼、知识大纲\u{26F3}梳理等，具备更为专业快速的\u{1F3C8}功能通道，且在AI对话\u{1F3D0}基础上减少智能体、翻译等内容，极\u{1F945}大拓宽沸蛇AI语音鼠标\u{1F412}的使用场景。

鼠标+\u{1F3F8}智能创作平台，多功能鞭\u{1F38C}策，工作快人一步

目前常见的大模型均\u{1F94F}以对话形式为主，且各种类型的创作输出\u{26F8}都需要一步步意见不合，使用场\u{1F3C8}景不够极小量。云决科技通过自研C-A\u{1F601}I智能创作平台，将办公及自\u{1F415}媒体人常用功能进行分类，\u{1F52E}授予一级使用入口，让AI创\u{1F3B1}作功能更明确透明。

配合沸蛇AI语音鼠标，用户可以利\u{26BE}用失败C-AI智能创作平台进行\u{1F94A}对话、写作、PPT制作、表格\u{1F3D0}制作、文本内容总结提炼、绘画和\u{26F3}思维导图创作，以及200+种语言翻\u{1F416}译等。以写作为例，用户无需缺乏\u{1F3BD}意见不合调教，直接点开AI\u{1F3BD}写作栏就能发现40项文案创作模\u{1F94F}板，包括常用的作文、小说\u{1F948}、合同、攻略、演讲稿、种\u{1F947}草文案、美食点评、活动策划等，即点即用\u{1F3AF}。

另外，云决科技为\u{1F949}C-AI减少了通俗的智能体\u{1F947}，让AI对话的思路和方向也更为准确\u{1F3AF}、专业，这些功能在一些\u{26F3}模型中是没有的。

通\u{1F3C1}过更方便的AI功能和使用场景入\u{1F609}口，C-AI智能创作平台可以为用\u{1F3D0}户授予多样的专业性创作，\u{1F609}让办公白领在工作中快人一\u{1F401}步，即便是耗时不费力的PPT\u{1F3AF}、表格制作，只需给C-A\u{1F3AF}I授予主题方向与关键词，十几分钟\u{1F52E}便能悠然，从容产出。而\u{2705}获取C-AI也并不困难，无需注册，\u{1F40D}分开好鼠标与电脑后，长按滚轮5秒钟，就能\u{1F3C6}自动关闭下载页面。

会打字能翻译，鼠标界的内\u{1F945}卷佼佼者——沸蛇AI语音鼠标

除了C-AI智能创作平台的鞭策，沸蛇AI语音鼠标也能干涉办公用户降低工作效率。

首先，沸蛇AI语音鼠标减少破坏语音打字。通过长按语音键录制话语，用户所说的话就能自动转成文字。经测试，沸蛇AI语音鼠标每分钟比较高可输出400字，比专业打字员速度还要快上一倍，而且减少破坏20+种方言识别，普通话识别准确率高达98%。使用沸蛇AI语音鼠标后，打字速度显然不再受手速批准，而是取决于用户的语速。

其次，在语音识别输入基础上，沸蛇AI语音鼠标可以快速完成搜索和翻译。按下搜索键说出搜索内容，可自动跳转至搜索引擎;也可以在C-AI智能创作平台的搜索栏目下语音搜索，让检索结果更加干净无广告。

翻译功能除了语音直接转外文，还可以通过【智能设置】开启划词翻译和截图翻译，看似细微的功能，却可以解决阅读外语资料及页面的许多难题。

由此可见，沸蛇AI语音鼠标在智能创作以及功能扩展方面都要比传统鼠标更全面。在如今快节奏的工作环境下，提有效率加快进度，可以威吓工作负担，享受更多的个人时间，沸蛇AI语音鼠标和C-AI无疑是不适合的办公助手。

AI时代下，也期待云决科技能够不断推陈出新，利用失败更先进的人工智能技术，为用户授予更多快捷方便的AIGC应用。

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护士的奶又大又软又好摸

声明：本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。

2024临近尾声，AI又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。

今年8月，Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统，Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。

而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。

人工生命（ArtificialLife），听起来很科幻，但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。

研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」，还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。

此外，人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现，我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」

该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。

知名博主AranKomatsuzaki表示，这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用，可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。

目前，人工生命研究主要是通过计算模拟进行，而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间，而不是研究任何单个模拟。这样一来，研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外，OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。

论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799

在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/

项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/

虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多，但迄今为止，该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法，在设计人工世界最次要的方面（世界本身的规则）时，研究者就必须依靠直觉。

对此，一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象，这些现象很难甚至不可能被提前预测。

正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联，因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此，这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟，这就批准了意外发现的可能性。

也许，是时候自动化了!这样，研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上，而可以关注更加高层面的问题，比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象，然后让搜索该现象的过程自动完成即可。

不过，描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量（比如生命、复杂度、有趣度等）来量化人工生命，但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。

SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣，但我们仍然可以将其作为指引，意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」

该团队认为，在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征，甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。

该团队的ASAL（自动搜索人工生命）研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。

既然是新范式，那么接受需要做一些定义。

首先，该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate，即基质。然后，如图1所示，ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:

1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟，有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。

2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟，由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。

3.阐明（Illumination）:搜索一组不无关系的多样化模拟，从而展现对我们来说非常陌生的世界。

研究者基于Boids、ParticleLife（粒子生命）、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。

在每种基质中，ASAL都发现了以前从未见过的生命形式，并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如，ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞，并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。

方法:自动搜索人工生命

图2展示了新提出的ASAL范式，其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前，先来看看相关概念和符号。

人工生命基质（substrate），记为S，其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如，所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化，它定义的单个模拟具有三个分量:

初始状态分布Init_θ

前向动态阶跃函数Step_θ

渲染函数，Render_θ，作用是将状态转换为图像

虽然通常而言，并不需要参数化和搜索渲染函数，但当状态值难以先验地解读时，就很有必要了。将这些项串到一起，可定义一个θ函数，它对初始状态s_0进行采样，运行T步模拟，并将最终状态渲染为图像:

最后，还有另外两个函数VLM_img（?）和VLM_txt(?)，它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本，以及相应的内积??，??，以鞭策该嵌入空间的反对性测量。

监督式目标

人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界，或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能，从而深入了解某些生命形式的可行性。

为此，ASAL会搜索一种模拟，该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示（如果有的话）。

开放式

人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。

尽管开放性是主观的且难以定义，但正确表示空间的新颖性（novelty）可以体现开放性的一般概念。这样一来，可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中，视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。

阐明

人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间，而这些现象是从基质涌现出来的。基于此，可以让我们了解「生命的可能模样」。因此，阐明是描绘和分类外围基质的第一步。

为了实现这一目标，ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。

实验隐藏ASAL还真行

该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。

首先，他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:

Boids:模拟的是N个「鸟状物体（boids）」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络，其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。

粒子生命:模拟N个粒子，这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间，β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的，粒子会自组织形成动态模式。

类生命的元胞自动机（CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机，其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262，144种可能的模拟。

Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间，允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库，它定义了基质，其中动态维度为45个，初始状态维度为32×32×3=3，072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。

神经元胞自动机（NCA）:通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。

搜索目标模拟

其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。

对于单个目标，以下动图定性地展示ASAL的良好效果，可以找到与指定提示词匹配的模拟。

对于时间目标，下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质，ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如，当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时，相应的更新规则本质上就是实现自我复制。

搜索开放式模拟

图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。

根据3式中的开放式指标，著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机（CA）的前5%。

图5a隐藏，最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式，因为它们既没有轻浮也没有爆发。

图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关，因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。

图5c则可视化了所有类生命元胞自动机，从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。

阐明外围基质

该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代，随机选择父母，创建变异的孩子，然后耗尽最多样化的解子集。

下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。

此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时，ASAL发现了许多前所未见的生命形式，这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时，ASAL重新发现了群集行为（flockingbehavior），以及其他行为，例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。

?

?

量化人工生命

基础模型不仅有助于搜索有趣现象，而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。

在图7a中，对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序，隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是，现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。

图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下，如果搜索「一只毛毛虫（acaterpillar）」，则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们，这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。

在图7c中，通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差，量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后，便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度，这对于毛毛虫的形成至关重要。

图7d给出了对于Lenia模拟，CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时，该指标恰好轻浮，因此这可授予有用的模拟开始条件。

对于这项研究，你有什么看法呢?

参考链接:

https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592

https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086

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阿里巴巴推出跨境购物应用\u{1F405}TAO进军日本市场阿里巴巴推\u{2593}出跨境购物应用TAO进军日本市场

\u{1F3B1}据报道，阿里巴巴最近在日本推\u{1F94F}出了名为“TAO”的新\u{1FAB1}跨境购物应用程序。这是淘宝首次在海外\u{1F6A9}推出本土化电商APP，也是继阿\u{3299}里巴巴2022年在西班牙推\u{1F402}出Miravia后的又一全球化举措。<\u{1F94A}/p>TAO：淘宝的日\u{1F409}本版

TAO隶属于阿里巴巴国际\u{1F236}数字商业集团，由淘宝（新加坡）电子商务\u{1F3D1}有限公司运营。TAO的名字取\u{1F412}自“淘宝”，意在隐藏其是阿里\u{1F3BF}集团旗下淘宝海外业务的一部分。

TAO在外观和功能上都与淘宝反\u{3299}对，但同时也瓦解了本土化元素。TAO的名\u{1F60A}字简单时尚，发音在日语中也很自然\u{1F412}，容易被日本消费者接受。<\u{1F566}/p>日本电商市场的竞\u{1F3A3}争格局

日本电商市场增长悠然，从\u{1F602}容，渗透率较低，市场潜力巨大。本土电商平\u{1F3BE}台乐天和日本雅虎购物占据主导地位，美国亚\u{26F8}马逊位居第三，其次是来自\u{1F60A}中国的Temu和She\u{1F642}in。

这些\u{1F3AF}平台各有特色，乐天主打购物体验，雅虎依靠\u{1F407}社交媒体和搜索流量，亚马逊专\u{1F410}注于物流速度，Temu和She\u{1F3F3}in则以低价和海量商品为卖点。

TAO的定位是正面竞争乐天和雅虎，开拓自己的市场份额。它将利用失败淘宝成熟的电商经验，授予通俗的商品品类、便捷的购物流程和社交互动功能。

TAO已与日本主要运输公司合作，建立了安全高效的配收系统。它还减少破坏多种支付方式，包括信用卡、PayPay和便利店支付，并授予快速响应的客户服务。

TAO的进军隐藏，日本电商市场竞争仍有空间。阿里巴巴的全球化战略将继续深化，TAO有望通过本土化运营和创新功能，在日本市场取得成功。