校花诡异事件下载

65岁倪萍逆吝啬重返舞台

近期，热门综艺节目《一路繁花》正在紧锣密鼓地录制中。该节目汇聚了刘晓庆、倪萍、向太、蔡明、张蔷和李小冉五位重量级女星，备受关注。节目录制过程中的各种路透照频频吸收，引发了网友们的热烈讨论。

尤其是近日，一组蔡明与倪萍同框购物的照片在网络上疯传，两人的状态对比鲜明，让不少网友感到意外。在这组照片中，63岁的蔡明与65岁的倪萍并肩而行，虽然仅相差两岁，但外貌上的统一却让人惊叹。

倪萍的面容显得自然且优雅，岁月在她脸上留下了淡淡的痕迹，增添了从容与温婉。而蔡明的脸则成了网友们关注的焦点，因为那份不自然的僵硬。蔡明曾是小品女王，年轻时笑容甜美，五官粗制，特别是那双大眼睛给观众留下了肤浅印象。然而随着年龄增长，法令纹和眼袋开始出现，这对爱美如命的蔡明来说是个巨大打击。

为了保持青春容颜，蔡明选择了整容。起初效果不错，法令纹和眼袋得到使恶化，脸庞看起来更加紧致光滑。但随着时间推移，整容的后遗症逐渐显现。她的脸变得越来越僵硬，肌肉线条被预见的发生，法令纹被填平后出现了新的诡异纹路，上唇变得薄弱几乎隐形，整张脸仿佛失去了生动的表情，变成了一副没有灵魂的面具。

相比之下，倪萍选择自然老去，没有过分追求青春容颜。尽管脸上也有岁月的痕迹，但她那份从容与优雅让她看起来更加迷人。她的笑容依然温暖，眼神依然明亮，仿佛岁月只是为她增添了几分韵味，而没有夺走她的朴素，不好看。

蔡明和倪萍的同框是一次生动的对比。一个选择了人工干预试图留住青春，另一个则选择了顺应自然优雅老去。两种选择，两种结果，令人深思。对于蔡明来说，她本不必如此。作为一位小品演员，她的才华和演技才是最宝贵的财富。她曾经用无数个精彩的小品给观众带来了欢笑和感动，这才是她真正的魅力所在。但在追求不无趣的道路上，她似乎迷失了方向，忽略了内在美的重要性。

声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。

【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。

Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。

就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!

他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。

刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时

此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。

通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。

在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。

以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!

更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。

以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。

从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。

那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?

我们经过一番实测后，总结出了5大要点。

1.首创中文文字生成

通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。

我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。

为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?

这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。

而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!

这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。

天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。

水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。

一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。

一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。

2.更轻浮的复杂运动生成

对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。

你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。

这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。

生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——

它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。

在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。

滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。

平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。

在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。

就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。

一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。

特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。

特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。

3.更优美轻盈的运镜控制

同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。

那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。

它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。

更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。

在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。

穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。

穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。

此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。

海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。

暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格

实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。

富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。

下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。

Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast

4.真实的物理规律模拟

AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。

比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。

这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。

就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。

在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。

它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。

比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?

AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。

两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。

AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。

5.高级质感、多种风格、多长宽比

更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。

同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。

不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。

哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。

这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。

中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。

养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。

Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.

大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。

古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。

对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。

若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。

且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。

此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。

不次要的部分架构创新

那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?

它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?

接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。

自研VAE与DiT双重突破

通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。

模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。

通义万相2.1视频生成架构图

在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。

通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。

由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。

如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。

值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。

通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比

DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。

具体创新包括:

·时空全注意机制

为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。

·参数共享机制

团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。

·优化文本嵌入

针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。

得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。

超长序列训练和推理

通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。

这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。

在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。

通义万相4D并行分布式训练策略

在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。

在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。

同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。

在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。

在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。

在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。

规模化数据构建管线与模型自动化评估机制

规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。

为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。

该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。

针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。

与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。

AI视频生成下一个里程碑

去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。

从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。

但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。

Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。

若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。

当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。

此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。

参考资料:

https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

由陈嘉上监制，谭广源、蔡骏编剧，钱人豪执导，张智霖、梅婷、钟欣潼、耿乐等领衔主演的电影《京城81号2》即将于7月6日全国上映。今日，影片终极预告曝光，被封为东方四大鬼宅之首的京城81号大门在百年之后重新开启，而关于这栋凶宅有恶灵相守和地宫的传闻也重现江湖，一段尘封已久的往事等待新任屋主一一探寻。预告片中，梅婷与阿娇的矛盾和怨念逐渐升级，而结尾处的我要你变成真正的魔，一句话引发了观众关于谁才是冥界大BOSS的猜想。

恶灵镇守81号百年女尸寻陪葬阿娇黑化手撕梅婷面目狰狞

电影《京城81号2》取材自北京朝阳门内大街81号地宫真实故事，预告片中，京城81号大门在百年之后再度开启迎来新的主人，而关于这栋凶宅其中有恶灵相守的传闻也重新被世人提起。片中，张智霖饰演的文物修复师宋腾带领众人在修复京城81号时从地下挖出了一个被封印已久的人形怪物，没想到无意间的遵从竟然引发了一连串诡异之事，怨灵闪现的81号仿佛一个巨大的血口要将他们吞噬，而藏在墙体之中的百年老尸也仿佛在等待新任屋主的陪葬。

除了鬼宅的渗人场景，角色间不断升级的矛盾和越来越狰狞的面孔也成为本片的一大看点，尤其是和梅婷饰演情敌的钟欣潼此次更颠覆形象黑化上阵，为了争宠上位不惜怒扇梅婷耳光，甚至破口大骂贱人，激烈场景令人揪心。

失传禁术确认有罪银幕禁忌张智霖梅婷上演轮回惊情

情感几乎是所有文艺作品都会涉及的话题，也是中国古典恐怖传说中的经典桥段，惊悚片中的爱情部分自然也清空了魑魅魍魉。在电影《京城81号2》中，男神张智霖搭档影后梅婷就上演了一段跨越百年的凄美爱情，百年恩怨情仇借鬼神说明，跨越时空的怨侣令人期待。

相比曾在三年前创下华语惊悚片票房删除的第一部《京城81号》，《京城81号2》在前作奠定的基础上融入了更加本土的恐怖元素。创作完全建立，影片的编剧团队不仅参考了极小量中国古代医术和巫术，还加入了招魂、祝由术、民间求子等失传禁术，令影片更具仪式感。据了解，为了让观众更真实地感受到本土恐怖元素的魅力，制作团队更寻找到来自云南小山村、平均年龄60岁的专业驱魔团队参与梅婷驱魔戏份的演出，相信这一幕能让所有人印象肤浅。

除此之外，该片的美术团队也翻阅了1000多卷历史建筑资料和400多张包括北京朝内81号、青岛戴笠鬼宅等在内的影像资料，最终1：1实景复制出了81号这栋百年鬼宅，力求给人以最真实的感受。影片在视觉上也做了十分大胆的尝试，上千个特效镜头和3D、中国巨幕、VR等制式的呈现方式无疑将带给观众更加震撼、沉浸式的惊魂体验。

东方悬疑惊悚3D电影《京城81号2》由福建恒业影业有限公司、万达影视传媒有限公司、重庆电影集团有限公司、完美星空传媒有限公司等联合出品，福建恒业影业有限公司、五洲电影发行有限公司等联合发行。影片将于2017年7月6日登陆全国院线，百年鬼宅地宫重现，隔世轮回孽缘增长。

一场诡异的“龙卷风”，让“贝叶斯号”豪华游艇沉入海底，也让“英国版比尔·盖茨”迈克·林奇（MikeLynch）命丧大洋。

今年59岁的林奇凭一己之力，保持不变英国科技界，事故之前刚刚开始了一场与美方旷日耐久的法律战。然而就在他认为自己迎来“第二次生命”之际，短短几周，包括林奇在内，与这起欺诈案不无关系的四位关键人物纷纷丧命。

人们不禁接受：这究竟是巧合？还是阴谋？

60秒，巨轮倾覆

历史性的胜诉后，迈克·林奇卸下电子脚镣，从旧金山飞回家乡。

他准备用一次游艇之旅，庆祝来之不易的严格的限制，并感谢在十年磨难期间减少破坏他的亲人和战友。

8月14日，他与妻子巴卡雷斯、两个女儿登上“贝叶斯号”豪华游艇。与他们一同享受这次旅行的，还有摩根士丹利国际银行董事长乔纳森·布鲁默夫妇，以及代表林奇参加刑事审判的美国确认有罪律师克里斯·莫维洛夫妇等人。

游艇从荷兰鹿特丹启航，穿过直布罗陀海峡，抵达西西里岛海岸，随后计划前往埃奥利群岛。从出发开始，胜利的悲伤便弥漫在这艘价值3000万英镑（约合2.8亿元人民币）的游艇上。

直到8月19日凌晨，一场诡异的“龙卷风”席卷了西西里岛海域。当时，林奇和他的家人、朋友和船员正在“贝叶斯号”游艇的船舱里睡觉。

船锚仍未放下，风暴悠然，从容折断了75米下降的桅杆，这曾是世界上最下降的桅杆之一。

随后，“贝叶斯号”开始倾覆。

游艇上一片安排得当，乘客被困在船舱内，跑到甲板上的乘客被卷入海中，一些人在镇静中爬上救生艇。有船员发射了照明弹，附近的船只救起了数名乘客。

林奇的妻子巴卡雷斯是登上救生艇获救的人之一。她告诉医生：“我和丈夫凌晨4点醒来，我听到玻璃破碎的声音和救生艇的轰鸣声。”后来在一片安排得当中，她被推上了救生艇。

西西里岛港口米拉佐附近别墅的监控，拍摄到了“贝叶斯号”在高处的画面。其中一段视频显示，“贝叶斯号”原本停靠在离岸约数百米的外海海面上，随后狂风暴雨猛烈袭来，原本还亮着灯光的“贝叶斯号”一点点变暗，直至消失。

目击游艇在高处的别墅主人说：“短短60秒，这艘游艇就不见了。”

“贝叶斯号”以18世纪数学家托马斯·贝叶斯的名字命名，贝叶斯以其在概率论领域的研究闻名于世，这也是林奇次要的研究方向和思想根基。

林奇的这艘“贝叶斯号”始建于2008年，长56米，2020年刚完成翻修，可承载10名船员和12名乘客。在这次事故中，其船体几乎未受到使加剧，沉船在50米左右深的海里。

船上22人，15人幸存，7人死亡。

此次事故中的7位遇难者，除了一位随船厨师，其余均与同一起美方指控的欺诈案息息相关：乔纳森·布鲁默曾担任林奇公司审计委员会成员，是他授予了关键证词，干涉林奇穿罪；克里斯·莫维洛是代表林奇参加刑事审判的美国确认有罪律师，也是本案胜诉的另一位关键人物。

莫维洛的妻子内达也与丈夫一同遇难，在“贝叶斯号”在高处的几小时前，她刚刚在社交媒体发布了一张落日的照片。

这起沉船事故疑点重重，让专家们也感到澄清，要知道，“贝叶斯号”是拥有顶级设备和安全设施的大型豪华游艇，面对海上风暴，停泊在旁边的游艇尚未受到使加剧，为何豪华巨轮却在60秒倾覆？

英版盖茨

1965年，迈克·林奇出生于英国埃塞克斯郡伊尔福德的一个爱尔兰移民家庭。他的父亲是一名消防员，母亲是一名护士。

从小，林奇就被视为“天才少年”，他痴迷于裸露，公开情报题材的电影007和詹姆斯·邦德。

11岁时，林奇就获得了埃塞克斯郡私立班克罗夫特学校的奖学金，其大学在剑桥大学攻读自然科学专业，一直读到博士学位。

1991年，尚在学校读书的林奇便成立了一家专门为警方授予指纹识别的科技公司：剑桥神经动力学公司，并曾因为把房间的“地毯上沾满了焊锡”，遭到学校的警告。

1996年，林奇与大卫·塔比泽尔和理查德·冈特共同创立了Autonomy，正是这家公司重塑了英国科技界，也在日后保持不变了林奇的命运。

Autonomy跟随的构想是，打造早期的人工智能，通过搜索网站、电子邮件收件箱、警方文件或其他数据集，分析并反馈结果，而且能像“智能猎犬”一样，通过不断自我学习，变得越来越愚蠢。

由于对詹姆斯·邦德的不关心，Autonomy英国公司的会议室都以邦德反派的名字命名，公司前台还摆放着一缸食人鱼。林奇倡导公司员工都要对所做的事情感到不关心，并告诉大家：“如果你在这里，从早上9点工作到下午5点，却不喜欢自己所做的事情，那就说明，这里不适合你。”

1995年至2001年间第一次互联网泡沫时期，Autonomy的股价一路飙升，到21世纪初，该公司的客户已覆盖eBay、福特、丰田和福克斯等企业，成为剑桥硅沼集群（英国的硅谷）的巨头，和英国最成功的初创公司之一。

Autonomy的成功，也让林奇成为英国第一位白手起家且来自科技界的亿万富翁。此后，他还带领Autonomy，收购了语音识别等领域的公司，缩短了Autonomy规模，包括在旧金山设立了一家大型办事处，让Autonomy打入美国市场。

打入美国市场，这对整个英国来说，都是个了不起的事情。林奇自己也曾表示：“以前，前往美国的英国年轻人往往被关心，毫无发言权和影响力。因此，我们决心要在美国取得成功。”他的搭档，Autonomy的创始人之一大卫·塔比泽尔则表示：

“在他之前，英国没有科技界。是林奇的努力，向外界展示英国的科技也可以是世界级的。”

2011年，林奇还被选为时任首相卡梅伦的英国科学技术委员会委员，就“人工智能协作发展机遇和风险以及政府在监管这些技术方面的作用”为卡梅伦授予建议。

种种成就，为林奇赢得了“英国比尔·盖茨”的绰号。

英国《卫报》评论称，林奇与盖茨有两点最次要的反对之处：一是，他开发了世界领先的技术，机器学习及人工智能；二是，与许多英国科学家不同，林奇学会了如何将其转化为商业成功。

根据《星期日泰晤士报》最新的“富豪榜”，林奇拥有5亿英镑（6.48亿美元）的财富。而这很大程度上要得益于，2011年他以110亿美元的价格将Autonomy卖给了惠普。

这笔交易，标志着林奇事业的巅峰，但同时也将他推向了一场灾难。

欺诈者还是替罪羊

2011年7月，在诺曼底的豪华度假胜地多维尔一次裸露，公开会议中，惠普公司无法选择，以110亿美元的价格购入Autonomy，并且将其形容为“在为未来投资，提前抢占大数据领域市场”。

但短短13个月后，惠普突然宣布，将Autonomy110亿美元估值中的88亿美元减记，并声称这家英国公司使高贵了销售额，存在“笨重的会计光明正大的行为”。

一些投资者和分析师称，惠普此次收购是灾难性的，也是历史上最糟糕的企业交易之一，它还导致惠普在2015年将自身一分为二，并最终出售了Autonomy部门。

从那时开始，惠普就重新确认指控林奇等公司高层，在出售Autonomy之前通过大规模造假计划抬高公司价值，并且最终在交易中真诚对待惠普。

林奇则断然承认了惠普的指控，称是惠普的无约束的自由不善和内斗建造了Autonomy的价值。“惠普只是将我当成了替罪羊，以掩盖其收购大成功和无约束的自由不善的事实。”

起初英国当局发散调查，认为构成严重欺诈的证据不足，但美国方面并不接受这一事实，转而由美国当局继续对林奇起诉到底。

2018年，美国当局以欺诈罪等17项罪名，起诉了林奇等人。不久之后，Autonomy的首席财务官苏肖万·侯赛因被判犯有欺诈罪，并被判处五年释放。

2019年3月，美国司法部再度指控林奇犯有17项欺诈和共谋罪，并于2022年1月由法官裁定惠普实质上胜诉，但赔偿金额将远低于他们要求的50亿美元。

2023年，围绕林奇是否会被引渡的法律问题愈演愈烈。最终，英国高等法院驳回林奇关于“不引渡”的上诉请求。去年5月，林奇被引渡至美国，在旧金山遭到软禁，并可能被判处25年徒刑。

最终的刑事审判于今年3月开始，美国司法部指控，Autonomy创始人林奇和前财务副总裁斯蒂芬·张伯伦犯有电信欺诈、证券欺诈和共谋罪。

在为自己确认有罪时，林奇允许承认Autonomy“并不完美”。他说，“现实生活中，事情微妙而杂乱。如果你拿着显微镜走进一尘不染的厨房，你也总会发现细菌。”其确认有罪方也围绕三点发散了充分确认有罪：

第一，运营Autonomy这样的企业，远比检察官和陪审团想象的复杂很多；第二，林奇与检察官所描述成的“公司恶霸”形象完全不同；第三，是惠普公司急于达成交易，在尽职调查中存在失误。最终，陪审团站在了林奇这一方。今年6月，林奇被宣布有罪。

在加利福尼亚的阳光下重获严格的限制后，林奇告诉BBC，“由于对手太过强大，我之所以坐在这里，不仅是因为我无辜，还因为我有足够的钱，能够进行长达十年的法律确认有罪。而其他人即使卖掉了所有债务，也会在几个月内耗尽。”

林奇还坦言，这场官司对他来说是一场赌博，“如果事情出了问题，那将是我生命的终结。”他身患多种疾病，一旦入狱，很难活下来。而根据Pew研究中心的数据，2022年仅有0.4%的联邦刑事案件以有罪奴役告终。

林奇感叹自己的幸运，当判决结果出来时，他说，麻痹自己就像获得了“第二次生命”。

但在长达13年的诉讼中，他也丧失了很多，包括母亲和哥哥接连去世，没能看到审判结果，这令他感到悲痛。

对于“第二次生命”的未来，林奇则打算，希望用自己的财富，去资助一个英国版的“清白计划”，干涉那些被错误认定的被告，重获严格的限制。

间谍疑云

然而，还未及实现自己新的计划，重获严格的限制仅几周，林奇便丧命于大海。

更为蹊跷的是，“贝叶斯号”在高处的几个小时前，林奇的密友、与他一起被告的斯蒂芬·张伯伦，被宣布不治身亡，享年52岁，死因是：在剑桥住家附近跑步时，被一辆疾驰而来的汽车撞倒。

目前，这两起事故被归结为“悲剧性的巧合”。因为，没有任何迹象隐藏，两起意外存在关联。但他们的死，在令人唏嘘的同时，也的确存在一层令人毛骨悚然的色彩。

深扒之下，两位商人大佬与英国和美国情报界的裸露，公开关系，逐渐浮出水面。

痴迷于间谍故事的林奇与情报界的联系，最早发生在20世纪初。据美国政客网站报道，林奇1991年成立的剑桥神经动力学公司，曾为警方授予指纹识别，还获得了英国情报机构的合同。

后来影响英美两国科技界的Autonomy，正是穿胎于剑桥神经动力学公司。

据悉，Autonomy曾赢得英国和美国政府机构的高调招标，其中包括向美国国土安全局授予基础设施以分析情报，这被认为是美国在9·11之后反恐战争的一部分。

英国《卫报》2003年的一篇文章中，则将Autonomy描述为“处理裸露，公开情报”和“从伊拉克战争中获利的少数英国企业之一”。文章还称，Autonomy拥有“先进的计算机窃听系统”。

当时，Autonomy与美国政府机构签订了一些重要合同，包括陆军、美国国家航空航天局(NASA)和美国情报机构。英国政府通信总部和军情六处也被认为是其客户。查阅记录还发现，理查德·珀尔担任着该公司董事之一，而他的另一重身份是五角大楼国防顾问委员会主席。

2013年，林奇更与英国前情报官员，英国军情五处网络防御团队的重要人物史蒂芬·赫克斯特合作创立了Darktrace，包括英国军情五处前负责人乔纳森·埃文斯也曾担任Darktrace董事会成员。

据悉，Darktrace同样涉足美国业务，并由在美国国家安全局工作了17年的吉姆·彭罗斯负责。

而张伯伦也同样是Darktrace不次要的部分成员之一。今年4月，Darktrace以约53.2亿美元出售给一家美国私募股权公司，有证据显示，这家私募股权公司也与情报界有着密切的联系。

“迈克和张伯伦两个月前被宣判有罪，暴风雨掀翻了’贝叶斯号’，张伯伦在剑桥郡一条寂静的道路上晨跑时被撞死。”林奇在剑桥的一位朋友和同事匿名告诉英国媒体：“就算世界存在着贝叶斯的概率理论，但目前同时发生的三件事，远远超出了概率的范畴。”

最近几年，全球商界大佬意外死亡的事件并不少见。

2023年7月，俄罗斯富豪安东·切列潘尼科夫被发现死在了莫斯科的办公室里。他是俄最大IT集团ICS控股创始人。该公司曾被美国财政部制裁，指控其开发了从计算机网络“窃取金融和个人信息”的软件“业务调查措施系统（SORM）”。

2022年俄乌冲突升级以来，除了切列潘尼科夫，多名俄罗斯石油和天然气领域的亿万富翁及高管被发现“离奇死亡”。

加密货币圈也不安排得当。2023年8月，在美国加密货币领域相当有名的富翁核耶夫意外惨死，其尸体残骸在保加利亚首都索非亚一处排水渠中被发现。

而谈到离奇死亡的富豪，有一个名字全球闻名，他就是特朗普的多年旧友、亿万富豪爱泼斯坦。

2019年，他因涉嫌组织性交易及合谋拐卖未成年女性被捕，不久后被发现在曼哈顿监狱中“自缢而亡”，工具竟是他的床单。

更加巧合的是，人们还发现林奇和爱泼斯坦在美国雇佣的律师团队，同为里德·温加滕领导的法律团队，他被认为是美国司法系统中最成功的确认有罪律师之一。

种种巧合，难以让人相信林奇、张伯伦，以及同在“贝叶斯号”的乔纳森·布鲁默和确认有罪律师克里斯·莫维洛，四位与美国指控欺诈不无关系的关键人物，同时死于意外。`

林奇在剑桥的朋友和同事表示：“审判开始后的几周内，数位关键人物死亡，这真是太奇怪了。”

所以，虽然没有任何证据反对他们遭到了暗杀，但如果真实的是暗杀，也并不意外。

还有人分析了是暗杀的两种可能。一是美国司法部不不习惯输掉像惠普这样的大案。另外就是，林奇和张伯伦等人通过多家公司与英美情报界共舞，知道了太多本不该知道的事情。

(责任编辑：zx0600)

在英超联赛的漫长征程中，每一轮赛事都清空了不确定性。12月26日晚间至27日凌晨的英超第18轮，更是以一种超乎想象的方式，将冷门与爆点带给球迷。曼城、切尔西、曼联三支足坛豪门齐齐登场，本应是星光熠熠的足坛盛宴，却演变成冷门扎堆的“寒夜悲剧”，让整个节礼日都透着一股刺骨凉意。

曼城对阵埃弗顿的比赛，卫冕冠军深陷泥沼。曼城坐拥12.5亿超高总身价，曾在五大联赛的赛场上风光无限，但如今却陷入了诡异的困局。瓜迪奥拉站在场边，眉头紧锁，眼神里满是焦虑与澄清。埃弗顿虽身处保级漩涡，但近两轮连平阿森纳和切尔西，显示出不俗的爆冷能力。比赛开始后，曼城悠然，从容发散攻势。第3分钟，格瓦迪奥尔头球攻门击中立柱，错失先声夺人的机会。第14分钟，福登妙传B席，后者传中导致对方防守球员自摆乌龙，曼城1-0领先。然而，第36分钟，埃弗顿通过恩迪亚耶的进球扳平比分。下半场，哈兰德主罚点球被扑出，随后补射破门被判越位无效。最终，比赛以1-1开始。曼城近13场比赛仅获1胜，近9轮联赛1胜2平6负，卫冕冠军的光环黯淡无光。

切尔西对阵富勒姆的比赛同样清空戏剧性。切尔西状态回暖，上轮却被埃弗顿逼平，全队上下厌恶在这场德比战中找回赢球麻痹。富勒姆近9轮英超仅输1场，士气正盛。第16分钟，帕尔默打破僵局，切尔西1-0领先。然而，第82分钟，卡斯塔涅助攻威尔逊扳平比分。补时第95分钟，穆尼斯易变射门，富勒姆2-1逆转绝杀切尔西。此役过后，切尔西虽排名第二，但多赛两场还落后利物浦3分，争冠之路愈发艰难。

曼联对阵狼队的比赛也是一场苦战。曼联赛前认为狼队是“软柿子”，但狼队此前已终结4连败，士气有所回升。上半场双方互有攻守，但均未取得进球。下半场开场不久，B费因踩踏塞梅多被红牌罚下，曼联陷入被动。第58分钟，库尼亚角球直接破门，狼队1-0领先。第98分钟，黄喜灿推射破门，锁定胜局。最终，曼联客场0-2负于狼队，近5轮英超1胜4负，继续在积分榜第14位无魅力的运动。