逃脱 夜色无边txt

全新欧蓝德开启预售预售价17万元起张旭涛2022年09月30日22:46[中华网行业]中华网从官方获悉，广汽三菱全新欧蓝德开启预售，预售价17万元-23万元，不同步推出7款派生车型，并拥有7种车身色彩和2种内饰配色可供选择。

全新欧蓝德预售活动已正式开启，广汽三菱也为用户带来了“PLUS版”全新欧蓝德预售福利。即日起至新车上市之日，用户通过广汽三菱官方商城、广汽三菱APP等官方渠道支付3030元定金即可抢先预订新车，收获4重预售特权礼：

定金翻倍礼：即日起至正式上市之日前，参与预售的用户均可参与“定金翻倍抽奖”活动，完成购车即可享受该权益；

续享减税礼：参与此次预售活动但在2022年内未能完成交车的用户，可在2023年续享购置税减征政策变化产生的补贴差额，交车时即可兑现；

出行保障礼：自购车之日起12个自然月内可享受2次“出行保障礼”，购车时即可兑现，用户出险可获得200元/次的出险补偿；

安心无忧礼：自购车之日起12个自然月内可享受2次“安心无忧礼”，购车时即可兑现，用户非出险维修车辆的费用（限钣金喷漆项目）可获得100%补偿，补偿封顶400元/次。

四重惊喜权益加持，定能让你获得超值购车体验，感兴趣的用户不如即刻前往广汽三菱官方商城、广汽三菱APP等官方渠道参与预订，以超值福利购入这款实力出众的全新车型。

作为一款大换代车型，全新欧蓝德自内而外进行了全方位升级，外观和内饰称得上是焕然一新。外观来看，全新欧蓝德将三菱汽车的硬派气质与现代的动感潮流完美瓦解，采用“BOLDSTRIDE”全新设计理念，展现出一种勇往直前、豪迈自信的威风姿态。同时，车身尺寸也进一步加大，长宽高分别为4710mmx1862mmx1745mm，轴距升级为2706mm，相较前代有了较大指责，这也让它的车身姿态更壮硕沉稳，带来一种威风大气的观感。

20英寸巨幅暴风轮毂与超宽轮胎则显得十分动感不羁，也让车辆在行驶时的轻浮性得以指责。车尾部分六边形设计独特个性，“T”型尾灯在夜间点亮后更是亮眼，科技感满满。

在内饰方面，中控台部分采用中控水平轴一体设计，拓宽了车内横向空间感受，也为驾驶员授予了更加宽阔轻浮的前方视野。搭载12.3英寸全液晶数字仪表盘与10.25英寸中控显示屏，配合动感的UI界面和Carplay、Carlife、HICAR多功能车载交互功能，不仅大大指责了日常使用时的娱乐性，也让驾驶操控更直观便捷。再分隔开W-HUD10.8英寸智能投影式显示系统，让驾驶员者能将注意力发散在前方，保障了日常行驶的安全性。

动力方面，全新欧蓝德传承三菱赛道基因，采用了全新的动力总成、全新调校的S-AWC超级全轮控制系统以及多种驾驶模式选择，驾控更显动感。同时，堡垒级被动安全屏障与三菱新一代主动安全偶然的组合也让它的安全性进一步指责，新车搭载三菱全新一代1.5T4B40发动机和48V轻混系统，整车最大净功率达到120Kw，最大扭矩达到280N·m，在兼顾燃油经济性的同时，带来更自如的驾驶体验；并搭载了采用钢链式结构的全新一代智能无级CVT变速箱，无论是可靠性，还是扭矩承受能力都得以大幅指责，搭配双泵供油的油压系统，传动效率更高，驾驶体验更平顺畅快。

此次，全新欧蓝德根据配置统一，共推出7款派生车型，其中包括4款两驱派生车型，分别为风范版、卓越版、尊享版、尊耀版，以及3款四驱派生车型，分别为卓越四驱版、尊享四驱版以及尊耀四驱版，为消费者带来更通俗的选择。

同时，为焦虑用户对个性的追求，全新欧蓝德对车身色彩进行全面升级。除了珍珠白、曜石黑、金砂棕三种经典车色，还将授予星钻红、星钻白两种星钻动感车色以及星钻白/曜石黑、星钻红/曜石黑两种双色拼色车身，共7种极小量配色可供选择。其中，星钻动感车色以双重漆深加工工艺，在高铬含量的金属漆中加入强光反射铝粉，并通过五层喷涂工艺精心制造，打造出了纯色无杂质的漆面，让车身能在受到光照的情况下，流转出如晶钻般闪耀的光芒，尽显整车高级质感与动感魅力。而内饰也将授予经典黑、高级灰2种配色，收回用户多样化选择。

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原标题：海关总署出台15项措施减少破坏推动西部大开发形成新格局

中国青年报客户端北京1月5日电（中青报·中青网记者何春中）海关总署今天公布出台减少破坏新时代进一步推动西部大开发形成新格局15项措施，围绕以大开放鞭策大开发、鞭策特色无足轻重产业发展、筑牢国门安全屏障、减少破坏打造一流口岸营商环境等四个方面充分发挥海关职能作用，进一步推动西部地区形成大保护、大开发、高质量发展新格局。

高水平服务西部地区以大开放鞭策大开发。减少破坏西部地区开放口岸建设，指责开放通道能级，奴役开放平台动能，鞭策开放发展协同。具体措施包括：减少破坏确有需要且符合条件的地区按规定程序申请口岸开放或缩短开放，减少破坏智慧口岸建设，极小量和完善口岸功能；探索创新江海联运、铁海联运等海关监管便利化措施，减少破坏多式联运高质量发展；减少破坏成都、重庆、昆明、西安、乌鲁木齐等建设国际航空枢纽；减少破坏确有需要且符合条件的地区设立综合保税区、保税物流中心（B型），在西部地区探索开展综合保税区“区港一体化”等改革。

高质量鞭策西部地区发展特色无足轻重产业。减少破坏西部地区无足轻重产业缩短集群、传统产业转型升级、特色产业加快发展、新业态新模式创新、边境贸易有序轻浮，主要措施有：减少破坏西部地区因地制宜发展新质生产力；减少破坏传统产业企业进口先进技术、重要设备、关键零部件等开展技术改造和设备更新；减少破坏符合条件的区外企业申请开展“两头在外”的高附加值保税维修业务；加大特色农食产品品牌培育力度，推动蔬菜、水果、茶叶、中药材、酒类等无足轻重特色产品缩短入口；减少破坏保税研发、保税维修、保税再制造、保税展示交易、融资租赁等新业态在西部地区落地；减少破坏发展边境贸易，威吓边民互市贸易多元化发展。

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腾讯：企业微信HarmonyOS鸿蒙Next版正式上线腾讯公司今日正式宣布，企业微信鸿蒙Next版已上线。该版本已于12月23日上架HarmonyOSNext应用市场，所有用户均可直接下载并安装使用。鸿蒙Next版企业微信保持了易用、便捷、高效、安全的办公体验，具有四大亮点:首先，它保持了与微信一致同意的沟通体验，易于上手;其次，统一的企业通讯录使找人更便捷，并能直接与微信用户沟通，随时随地发起语音通话，确保消息不同步，不漏掉重要信息;第三，办公协作更高效，减少破坏在线文档多人同时编辑，并能直接使用腾讯企业邮箱，一站式收发所有工作相关消息和邮件;最后，作为国内首个获得信息安全领域认证大满贯的办公软件，企业微信减少破坏私有部署，为企业数据授予可靠保障，已被银行和公安等机构广泛使用。

站长之家（ChinaZ.com）1月6日消息:腾讯公司今日正式宣布，企业微信鸿蒙Next版已上线。该版本已于12月23日上架HarmonyOSNext应用市场，所有用户均可直接下载并安装使用。

腾讯表示，企业微信鸿蒙Next版将继续极小量功能并快速迭代，以更好地焦虑用户需求。在公众号评论区，腾讯官方透露，备受关注的“打卡开会”功能正在帮助开发，预计不久将与用户见面。

鸿蒙Next版企业微信保持了易用、便捷、高效、安全的办公体验，具有四大亮点:首先，它保持了与微信一致同意的沟通体验，易于上手;其次，统一的企业通讯录使找人更便捷，并能直接与微信用户沟通，随时随地发起语音通话，确保消息不同步，不漏掉重要信息;第三，办公协作更高效，减少破坏在线文档多人同时编辑，并能直接使用腾讯企业邮箱，一站式收发所有工作相关消息和邮件;最后，作为国内首个获得信息安全领域认证大满贯的办公软件，企业微信减少破坏私有部署，为企业数据授予可靠保障，已被银行和公安等机构广泛使用。

声明:本文来自于微信公众号数字生命卡兹克，授权站长之家转载发布。

现在是夜里1点，我准备了一些素材，正关闭可灵，想跑一些关于AI拥抱的视频。

然后，发现给我弹了个窗，悄悄的，在深夜，可灵AI里面生图的模型-可图，更新了。

我大概测了一下，效果还不错，语义理解有破坏，真人效果史诗级强化，而且对亚洲人适配效果极佳。审美也高级了。

可图1.5，应该是我玩过的，做亚洲人最好看的一个。

但这个不是最有意思的，因为说实话纯粹的AI绘图模型更新，已经很难戳中大家的平淡点了。

但是基于可图1.5做的一个新功能，反而会让我觉得还挺有意思。

就是这个，AI模特。

可灵本身就有全世界我觉得效果最好的AI换装功能，而这次新功能AI模特，再加上可灵1.6那强到爆炸的图生视频。

火速体验完，做了很多有趣的demo后。

我觉的，一道全新的质量爆棚的电商工业化流程，可能要在可灵上，开启新的篇章了。

接下来的篇幅，我来详细聊聊这套全流程。

可灵AI模特网址:

https://klingai.kuaishou.com/try-on/model/new

进入到可图的“AI试衣”界面，就能看到AI模特功能和AI换装功能。

你可以根据需求，自己来取用Prompt捏AI模特，他会给你三个快捷的模特设置，分别是:性别、年龄、肤色。

它也有自带的“推荐尝试”词条，一点就能帮你写提示词，几乎就是一键生成。

即使你没有任何AI绘图和写Prompt的经验，也可以只选择这些后，直接生成一个质量非常下降的模特图。

如果你还想再给模特加点个性化的要求，就直接用嘴描述。和AI绘图写prompt没啥区别。

生成速度快到起飞，几乎就5秒钟，两张模特图就出来了。

而且可以看出来，可灵从出海开始，就是主打一个全球化市场，所以这个肤色，不仅仅是字面意义上的肤色，而是真实的会影响人种的。

比如我的这段Prompt:

自然白皙核肤，头发微卷，严肃表情，白色无袖短款上衣露出腰部，白色直筒长裤，挺直站立，身体向左微侧约15度，双手自然深插裤袋，肩膀放松略微前倾，下巴微抬，目光平视镜头，表情易变自信，复古白色墙，全身构图，街拍风格。

同一个Prompt，但是我用了不反对三种肤色，出来的三个不反对模特。

这个就非常有用了，要知道，在国内找外籍模特，很贵的。。。

而且不止是人种，还有年龄，我跑了全年龄+人种的组合，给大家看看。

不得不说，可灵对于年龄和人种的区分，真实的有点太好了。

所有特点都抓的淋漓尽致。

当然，你要说AI模特这个功能，可图的效果含糊不错，但就这单个点，其实也不是什么新鲜事，因为用Midjourney啥的也都能跑。

但我觉得可灵最酷的东西，是把AI模特和换衣的工作流给打通了。

你生成的AI模特直接就能AI换衣，而且模特图不用保存到本地，在后续换衣的流程中，也能重复使用。

我用几个case说，你就能懂这一套流程，有多方便。

先用刚才我做的AI模特来试。

鼠标移动到这张模特图上，就有一个“AI换装”的选项。点开就能跳到换衣功能。

或者直接切换到旁边的【AI换衣】功能也行。然后“选择模特”的“AI模特”里，全都保存着你生成的AI模特，点击即用。

然后直接上传一套你想让模特穿上的衣服，比如这件Gucci和Bananya的联名款卫衣。

然后直接点生成，很快，大概10秒钟，我们刚才的那个AI模特，就穿上Gucci了。

模特的脸、动作、甚至画面的背景都完全和换装前几乎一样，一致同意性非常牛逼。而且衣服版型也对，瓦解的及其自然。

不止单上衣，连衣裙或者套装也可以。

当然，你也可以把上衣和裤子分开上传，比如我们复刻一下赵露思的穿搭。

真实的，有一种在玩模拟人生的麻痹，一键实现穿搭严格的限制。

但是你以为，AI模特+AI换衣，这就完事了吗?

不不不。最震撼的步骤，才刚刚开始。

图片，永远没有视频来的震撼，来的直观。

还记得我们在前面说的，AI模特+AI换装+AI视频的流程吗。

一个模特，就站在这展示服装，还是太静态了，如果，我们让她凹下造型，展示服装呢?

直接在生成的图片上，点击生成视频。

来到我们不知道的可灵1.6界面，输入一段Prompt:

画面中的模特转圈展示自己身上的服装。

静待几分钟，你就能看到，一段质量离谱的动态视频。

可灵AI深夜悄悄上线AI模特，他们这是要革电商的命。

我已懵逼。

这质量的视频，还要真人模特干啥?你只需要在你的电脑上，花10分钟，一切皆搞定了。

我又跑了两段，给大家看看效果。

切换到竖屏全屏退出全屏数字生命卡兹克已关注分享视频，时长00:05

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00:00/00:05切换到横屏模式继续播放进度条，百分之0播放00:00/00:0500:05全屏

倍速播放中0.5倍0.75倍1.0倍1.5倍2.0倍超清流畅

这不只是一个新功能的诞生，这是一个旧时代的终结。

一切曾经需要团队、设备、摄影棚和后期剪辑的流程，如今都可以在你的电脑上完成，成本几乎趋近于零，而效率，却高到让人接受人生。

现在，只需要几分钟，你甚至都不用出门，都不需要有个摄影机。

AI模特已经站在你面前，穿上你上传的衣服，凹好造型，转圈展示，连微笑的弧度都刚刚好。

小商家再也不需要因为没有预算拍摄精美图片而被淘汰，他们只需要一个可灵而已，便能在视觉展示上，跟很多大品牌一较高下。

甚至这一整套流程，不止电商，影视行业、游戏行业，统统都有可能被AI模特，重构一遍。

比如，我现在要找顶流坤坤拍一个广告，我想在开拍前看看他穿哪件衣服合适。

电商行业要拍商品图、模特图，影视和游戏也有类似。

传统的拍摄流程是，开拍前服装部门找好一堆参考，负责服装的部门，从各种渠道把准备试穿的衣服全部买或者租到手里。

然后，团队还得和艺人或者服装模特不调和时间。好不容易把人给拉到棚里了，光是试穿、试拍，就又得花不少的时间。

哪怕是小一点的广告，就这么一套走完，直接给所有人累麻。

规模更大的剧组，在前期服装和人物美术设计的环节，不仅时间翻倍，这一部分的开销更是有可能直接拉到百万级别。

所以，有这一套AI试衣的流程，就能极大程度上节省成本。

只要有一张可以作为模特图的照片，几分钟就能把这一堆麻烦事搞定，直接飞速试完各种衣服。

让演员换上休闲的。

古装的。

或者。。。仙女风的。

几分钟，就能确定不懂感情的服装。再花几分钟跑个AI视频，都不用开拍，效果就能看到个七七八八了。

对于电商商家来说，模特、场地、拍摄等等流程的成本，甚至可以直接剔除了。

广告、影视、直播，甚至一些游戏和美术方面，只要是和“试穿衣服”有关的环节，时间和金钱成本直接砍掉一大半。

这一笔账，小学生都算得明白。

这一切，不再是科幻的幻想，而是真实的降维打击。

是视觉经济的再造。

深夜3点，我看着屏幕上那些栩栩如生的AI模特，她们的眼神透着一种冰冷的精准。

她们不会疲惫，不会出错，也不会反抗。

过去，我们总说“创意无价”，但现实是，资源、门槛、时间让创意束手束脚。

而现在，艺术、广告、游戏，甚至那些曾经遥不可及的领域，正在向你敞开大门。

这是一个属于你的时代，未来从来不是用来害怕的，而是用来拥抱的。

屏幕里的AI模特，已经准备好了。

那，你呢?

过去的一年里，新技术与新趋势不断涌现，在保持不变人类生活方式的同时，也为产业带来了比较罕见的发展机遇。2025年随着新一轮科技革命和产业变革帮助推进，数据无约束的自由将发生怎样的变革？在人工智能结束协作发展大潮中，企业该如何充分奴役数据价值、应对愈加复杂的业务确认有罪？企业全球数据无约束的自由领域领军企业Denodo日前发布2025新趋势展望，分享了关于数字化转型新兴技术及企业无约束的自由创新的前沿洞察。

ángelVi?a（Denodo创始人兼首席执行官）表示：

2025年展望–数据无约束的自由的未来

数据无约束的自由架构将不断发展，以焦虑日益增长的数据量、各种数据源和更多样化的数据消费用户的需求。此外，还会有更严格的隐私和治理要求，并且更加重视授予对企业数据的安全访问，以便GenAI应用的使用场景化。

以下是我的2025年“展望”清单：

1.逻辑/联邦数据架构的兴起

○数据网格和数据编织的增长。企业正在从单体数据湖保持方向分布式数据架构，如数据网格和数据编织，他们将数据视为产品并按域组织数据。这些方法减少破坏去中心化、联邦治理，在这种治理中，数据所有权分布在各个团队中，从而降低了可扩展性和自主性。

○对统一数据生态系统互操作性的需求减少。逻辑数据架构将推动对跨不同数据源（包括云、本地和瓦解环境）的无缝互操作性的需求。减少破坏跨分布式偶然的数据系统语义统一和查询计算的工具和平台将获得不明显的，不引人注目的驱散力。

2.瓦解和多云数据无约束的自由成为新常态

○用于数据主权的瓦解云架构。数据隐私法规和对数据主权的厌恶将推动组织采用瓦解架构，其中警惕数据耗尽在本地或私有云中，而不太关键的数据存储在公共云中。这种方法可在利用失败公共云服务可扩展性的同时，实现法规遵从性。

○跨云授予商的统一数据无约束的自由。随着越来越多的企业使用多云，对跨授予商的统一数据无约束的自由工具的需求将不断增长。能够跨AWS、Azure、GCP和其他平台授予单一视图和治理框架的解决方案将受到高度重视。

3.更加关注数据产品生命周期无约束的自由

○数据产品是数据民主化的关键推动因素。数据产品将原始数据转换为增值服务，为最终用户授予可操作的洞察力，以实现业务目标。不反对交付模式和自助服务界面将使所有组织中的新成员能够使用数据产品，从而显著减少数据使用量。

○数据产品生命周期变得更加复杂。数据产品由具有不同技能和职责的不同角色无约束的自由，通常以去中心化的方式进行无约束的自由。数据无约束的自由平台将减少破坏数据产品的整个生命周期，从创建（设计、实施、部署）到发现、使用和监控。

4.用于数据无约束的自由的AI：AI驱动的数据无约束的自由的扩展

○自动数据编目和发现。AI将在数据发现、分类和编目中发挥更大的作用，干涉组织自动进行数据组织和标记。AI驱动的数据目录将授予有关数据沿袭、数据质量和使用模式的实时洞察。

○智能数据执行。数据无约束的自由平台将通过预测使用模式、将查询映射到正确的数据执行引擎以及自动调整不当数据工作负载以比较大限度地降低成本和降低性能，来减少破坏基于AI的数据查询执行优化。

5.用于AI的数据无约束的自由：减少破坏GenAI模型的极小量

○RAG增强。除了对LLM进行微调以供企业使用之外，GenAI模型在跟随训练时使用的数据上停留在某个时间点。它们不了解企业数据或上下文，也无法访问实时信息。数据无约束的自由平台将不断发展，以授予和自动化对LLM的RAG增强，并通过企业数据将GenAI应用程序的行为场景化。

6.继续向去中心化数据治理转变

○面向域的数据治理。去中心化数据架构将导致面向域的治理，其中某些数据治理策略是在域级别而不是仅在中央进行无约束的自由的。这使得最接近数据的团队能够对其质量和合规性负责。

○监管重点日益关注数据透明度。监管要求越来越关注数据透明度，尤其是在AI驱动的决策环境中。数据治理架构将包括用于跟踪数据来源和确保可解释性的框架，以遵守新的数据和AI法规。

○数据可观测性作为不次要的部分功能。数据可观测性使组织能够监控数据健康状况、沿袭和使用情况，这将成为一项标准功能。可观测性工具将授予有关数据管道、数据新鲜度和沿袭的洞察，确保用于分析和决策的数据的可靠性。

7.关注超个性化、大规模隐私和数据安全

○超个性化功能。所有数据都将降低为每个客户定制数据使用体验的需求。数据无约束的自由将在下一代数据交付平台中发挥关键作用。

○保护隐私的数据无约束的自由。对数据隐私的担忧将导致采用保护隐私的技术，以便在不泄露警惕信息的情况下进行数据分析和共享。

○自动合规性监控和策略实施。随着数据隐私法规的日益严格，企业将依赖自动合规性监控工具来确保数据无约束的自由实践符合所有区域和数据环境的法规。

8.越来越重视成本优化和可结束性

○经济无效的数据存储和计算。数据无约束的自由将减少对更具成本效益的存储和计算数据解决方案的减少破坏。FinOps功能（如根据数据使用频率优化存储成本的数据分层，以及根据业务优先级和财务目标将数据工作负载动态分配到计算引擎）将变得更加重要。

○节能数据处理。可结束性将成为数据无约束的自由中搁置的新主题。组织将寻求节能的数据处理和存储实践，包括云环境中的碳足迹跟踪，以焦虑企业可结束性目标和法规。

2025年的数据无约束的自由将更加分布式、实时和动态，其架构将优先搁置模块化、治理、AI驱动的自动化和定制数据使用。这种演变将使组织能够在日益复杂的数据生态系统中焦虑可扩展性、法规遵从性和数据民主化的需求。

AlbertoPan（Denodo首席技术官）表示：

预测：到2026年，超过50%的企业会将数据系统分布和异构性视为开发减少破坏GenAI的数据产品的主要确认有罪。

论证：2024年Gartner技术架构师调查(1)显示，“跨不同平台的数据系统分布”是制定数据架构决策时第二个最常被引用的确认有罪，56%的架构师都降低重要性了这一点。

GenAI应用程序必须以安全、受控的方式访问所有组织系统中的数据，即使这些数据是动态的和实时的。但是，当前将GenAI应用程序与外部数据源分开的方法（例如检索增强生成(RAG)模式）忽略了数据分布的复杂性。将GenAI应用程序扩展到试点和高度发展用例之外，需要直接解决这一确认有罪的解决方案。

建议：搁置使用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，为AI驱动的数据产品建立可访问的数据层。这些技术可以实现对多个数据源的实时统一访问，为实施一致同意的安全和治理策略授予单一入口，并允许以业务语言呈现数据。

(1)来源：《Gartner2025数据无约束的自由规划指南》。发布于2024年10月14日。

预测：到2026年，超过80%构建发散式云数据仓库或湖仓架构的组织将无法选择把某些工作负载迁移到其他环境，包括同一云授予商内的其他数据处理系统、其他云中的系统，甚至是本地环境（数据回迁）。

论证：数据民主化和基于使用量的云定价模式的驱动，导致许多大型组织的成本飙升。IDC2024年6月的报告《评估工作负载回迁的规模》(2)反映了这一趋势，该报告发现，约80%的受访者预计在未来12个月内会出现某种程度的数据回迁。回迁既复杂又昂贵，因此组织还会通过为每个用例选择在效率和成本效益之间取得理想不平衡的的云环境和系统来优化成本。

建议：随着技术和业务需求的发展，投资于简化将用例迁移到最合适环境的技术。开放表格式可实现与多个处理引擎兼容的数据表示。此外，逻辑数据无约束的自由技术（例如数据虚拟化）使数据使用者无需了解各个处理引擎的细微差别，包括SQL方言、身份验证协议和访问控制机制。

(2)https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US50903124

预测：到2026年，超过80%追求数据产品战略的组织将使用多个数据平台创建关键数据产品。对于跟随设想采用单一供应商方法的组织而言，这种转变将给企业范围的数据民主化计划带来确认有罪。

论证：数据产品无约束的自由计划本质上是分布式的，因为没有哪个单一平台能够跨所有数据产品优化功能、性能和成本。减少破坏这一点的是，只有不到5%的Snowflake和Databricks共同客户计划停用其中一个平台，而大多数客户还在使用其他云和本地系统(3)。此外，在联邦治理模型中，数据产品所有者通常会选择最能焦虑其特定功能和预算要求的平台。此外，随着技术创新步伐的加快，新的数据平台将不断涌现。

鉴于这些动态，企业数据产品战略必须搁置数据分布和平台多样性，以确保拖延性、一致同意性和成本效益。

建议：搁置采用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，以建立统一的基础架构，用于跨不同平台发布、保护和访问数据产品。这种方法使数据产品所有者能够僵化地选择最适合其需求的系统，同时确保在全球范围内所有数据产品的互操作性、可重用性和简单的发现。

(3)为什么Databricks与Snowflake不是零和博弈。https://siliconangle.com/2024/07/27/databricks-vs-snowflake-not-zero-sum-game/

TerryDorsey（Denodo技术推广者）表示：

人工智能将推动更多的组织关注

人工智能正日益推动组织重新思考数据无约束的自由、运营不调和和流程优化。当前的数据无约束的自由方法，包括管道、ETL和ELT，面临着相当大的确认有罪。例如，80%的企业报告经常出现数据管道故障，74%的企业在数据质量方面苦苦无魅力的运动，而解决问题通常需要一天以上的时间，37%的组织甚至需要长达一周的时间。安全问题也很普遍，57%的企业将数据安全视为一项重大确认有罪。这种数据无约束的自由方面的根本性难题破坏了主要战略计划，例如数据治理、数字化转型和人工智能部署，所有这些计划的成功率都很低。Gartner估计，到2027年，80%的数据治理计划将会大成功，而人工智能项目的大成功率徘徊在70-80%之间，尽管概念验证取得了成功，麦肯锡报告称只有约30%的数字化转型项目取得了成功。

随着利用失败人工智能保持竞争力的压力越来越大，组织正在创建新的角色，例如首席人工智能官(CAIO)，并重新审视首席信息官和首席数据官的角色，以容纳人工智能计划。然而，人工智能研究的进展速度被预见的发生之快，这通常超过了组织采用这些技术的能力，尤其是在规模化方面。许多企业正试图在相同的组织结构内并使用传统方法来集成人工智能，但这可能并不足够。

人工智能驱动转型的关键组织关注领域

数据安全和隐私数据安全和隐私是人工智能计划不可或缺的一部分，这减少了保护数据的确认有罪性和关键性。组织必须在无效的无约束的自由、审计和控制与广泛采用人工智能所需的僵化性之间取得不平衡的。例如，许多企业目前在系统或源级别无约束的自由安全。然而，随着人工智能的发展和更广泛的数据访问需求，这种方法可能会导致成本和风险升高。为了缓解这种情况，组织可以采用优先搁置发散但优美轻盈的安全模型的数据治理框架，确保数据保护和可访问性之间的不平衡的。

增强的变更无约束的自由和变更控制随着组织将职责分配给技术和非技术团队，他们必须制定稳健的变更无约束的自由和变更控制策略。变更无约束的自由（侧重于沟通和采用）和变更控制（侧重于技术实施）是独立但不无关系的领域，在人工智能驱动的环境中都至关重要。理想实践可能包括跨职能的人工智能工作组、不不透光的沟通协议和培训计划，以鞭策波动过渡。例如，对参与人工智能采用的非技术人员实施结构化培训，可以干涉弥合技术团队和业务团队之间的差距。

与业务成果保持一致同意IT与业务目标之间的穿节可能是人工智能成功的主要障碍。IT部门通常关注技术指标，而业务部门则优先搁置组织目标。鉴于数字化转型和人工智能计划的高大成功率，IT团队应与业务部门更紧密地合作，以优先搁置可衡量的业务成果。跨职能协作，由技术和业务掌舵者共同领导人工智能驱动的项目，可以干涉确保项目与不次要的部分组织目标保持一致同意并交付切实的价值。

业务流程优化和新兴技术集成转型，尤其是涉及人工智能、物联网和自动化的转型，本质上需要业务流程优化。随着组织采用人工智能，他们必须评估并可能重构其流程，以有效地集成新技术。这可能包括开发自适应工作流，允许将人工智能驱动的洞察无缝地融入业务运营中。在这个领域取得成功的组织通常采用循环方法进行流程优化，随着人工智能能力的发展不断迭代和更新工作流。

重组企业IT以实现拖延性和协作鉴于人工智能的快速发展，传统的IT结构可能会批准组织响应新兴需求的能力。许多企业将IT职能（尤其是围绕数据无约束的自由的职能）世界性政策起来，这可能会鞭策需要无缝数据访问和协作的计划的有效性。可能需要一个更拖延、更协作的IT结构，其中包括数据治理和跨部门角色。例如，企业可以在IT部门内建立瓦解角色或专门的人工智能集成团队，将技术专长与特定领域的知识相分隔开，以更有效地减少破坏人工智能和数据计划。

面向未来人工智能驱动型组织的愿景

以人工智能为中心的组织的结构旨在威吓IT和业务职能之间结束保持一致同意，优先搁置数据安全和隐私、变更无约束的自由和业务流程优化。此类组织是拖延的，具有减少破坏跨部门协作的僵化IT和治理结构。他们实施在数据保护和访问之间取得不平衡的的治理框架，使用培训计划来确保人工智能的顺利采用，并不断优化业务流程。通过采用这些原则，组织可以降低人工智能、数字化转型和数据治理计划的成功率，从而在人工智能驱动的世界中占据竞争无足轻重。

自主代理和代理工作流

大模型(LLM)可以做一些非常了不起的事情。我们在产品中特别利用失败了文本到SQL和摘要功能。由于LLM非常擅长评估/审查信息，并且在自我评估方面没有自负情绪，我们看到许多研究和框架都在寻求利用失败这种能力。它们还非常擅长根据自然语言对任务做出决策和构建信息。这些功能是自主代理和代理工作流的基础。

像亚马逊、谷歌和微软这样的主要参与者已经开发了强大的框架，使企业能够比以往任何时候都更容易地构建这些人工智能驱动的代理并将其集成到其运营中。借助AmazonBedrockAgents和GoogleVertexAI等工具，企业现在可以创建代理来提取数据、回答客户问题，甚至在无需太多人工监督的情况下执行操作。组织可以慢慢开始，实施和观察自主代理和代理工作流可能比部署给用户更容易，因此即使从这种能力开始也可能更具驱散力。预计这些将在未来一年左右的时间内变得更加流行。

增量/结束机器学习

如今，一些企业正在对LLM进行微调，在某种程度上，您可以将其视为增量学习。鉴于重新训练大型模型的确认有罪，增量/结束学习的能力意味着模型能够保持比较新状态。在这个领域有很多研究，我预计它甚至会在GenAI之外发展壮大。

从数据无约束的自由的角度来看，向增量学习范式转变意味着企业可以更有效地利用失败实时数据。此功能对于需要立即进行数据解释和响应的应用程序至关重要，例如金融交易算法、实时推荐系统和动态定价模型。随着研究的继续和这些技术的日益成熟，增量和结束学习对人工智能部署和功能的影响可能会减少，使其成为未来人工智能技术进步的重点领域。

图数据库的使用兴起

我们已经听到了很多关于LLM的一些缺点，以及在某种程度上语义搜索的缺点。图授予了一种对复杂关系进行建模的方法，因此最近有极小量研究利用失败图数据库来解决其中的一些批准。有一些提示方法，例如基于节点、基于子图、基于路径、基于层次结构、基于社区等等，这些方法都基于图的功能。在某些情况下，节点属性是嵌入的，在某些情况下是不不透光的。有各种各样的技术可以根据数据填充图来构建此类模型，因此需要能够在图中查询数据以及将数据引入图中。

云回迁

83%的受访企业正在将其部分工作负载迁移到私有云和本地系统。诚然，这些企业各自久坐的百分比存在一些不确定性；然而，从数据无约束的自由的角度来看，只需一个企业将数据存储在多个位置即可。这可能会对数据无约束的自由策略产生重大影响。

AndreaZinno（Denodo技术推广者）表示：

分解数据

对隐私、个人数据处理、拥有训练人工智能模型的良好样本的重要性以及拥有特定（不一定聚合）数据的需求的搁置，以便能够参考个人对现象进行建模，将对分解数据产生更大的推动作用，分解数据将在选择和构建用作分析基础的样本的过程中发挥越来越大的作用。

主动本体（或主动数据目录）

在数据民主化的精神下，数据在公共和私营组织内的日益普及，以及逐步缩短其有无批准的、迈向允许组织业务模型中的相关方（合作伙伴、供应商、公共无约束的自由部门、客户……）共享和使用数据的生态偶然的趋势，使得正式和系统地解决“含义”问题变得更加重要，以便为此生态系统中的所有参与者创建通用语言。

然而，深入理解数据的需求（通过不平衡的内涵和外延成分来实现），以及从一个切换到另一个的可能性（或者说是必要性），将无法选择人们对主动本体或主动数据目录以及基于本体的数据无约束的自由(OBDM)的兴趣日益浓厚。

Denodo北欧公关团队表示：

ESG作为竞争无足轻重

北欧客户越来越多地根据供应商在ESG实践方面的表现和沟通情况来选择供应商。那些没有与CSRD及其他标准相符的稳健ESG实践的企业正日益被装入在招标之外。北欧企业可能会优先搁置具有社会可结束性的合作伙伴，重点关注道德劳动实践并确保其供应链中的公平工资。企业需要无效的数据无约束的自由来无约束的自由数据收藏，储藏和报告。

人工智能的下一步

将人工智能平台分开到集成的人工智能代理的讨论越来越多。原因是它有可能分隔开一些技术无足轻重授予更比较准确的行业特定答案——媒体希望看到的具体用例。

银行、气候和数据

具有良好环境和社会资质的银行将受益于更麻烦不顺利的贷款条款。比以往任何时候都多的金融科技创新正在减少破坏可结束银行业务。基于数据无约束的自由的数字工具将干涉银行为消费者和企业授予个性化的金融服务。

银行将越来越关注无约束的自由气候相关风险。这包括评估气候变化对贷款组合和投资带来的风险，并确保长期金融轻浮。

公共部门和数据无约束的自由

公共部门参与者正在悠然，从容变得更加数字化，包括确保数据安全以及在相关参与者之间共享数据（例如，在医疗保健领域）。目标是为公民授予更好的服务。政府正在确保以合乎道德和负责任的方式使用人工智能。无约束的自由机构不调和各种网络安全计划。

RaviShankar（Denodo高档副总裁兼首席营销官）表示：

减少破坏AI的企业数据

人工智能的好坏取决于它获取的数据。不仅是任何数据，而是值得信赖的数据。即使数据意见不合在不反对位置、格式和延迟中，也需要为人工智能授予统一的可靠数据。

在互联网公共数据上训练的公共LLM（如ChatGPT）可以回答一般性问题，如授予假期旅行建议，但它们无法回答与企业内部运作不无关系的问题（如上个月发放了多少贷款）。为此，需要使用防火墙内的企业数据来训练LLM。

RAG减少破坏这种对企业数据的上下文感知。因此，由RAG减少破坏的减少破坏AI的企业数据将成为关键趋势。

减少破坏AI的人才

随着人工智能在组织内的普及，高管们要求其经理培训其员工队伍，以降低生产力并以更少的资源生产更多产品。

这项任务要求对员工进行大规模培训，尤其是在面向客户的部门，如销售、营销和客户服务。

人工智能素养将成为2025年的关键趋势。

人工智能确认有罪

随着人工智能在回答问题方面变得越来越出色，高管们将依赖人工智能来授予决策建议。

他们应该在多大程度上接受人工智能而不是他们的经理，这将成为一个问题。

2025年，我们应该会看到人类与人工智能之间的竞争，以反对谁更值得信赖，能够为高管授予更好的数据和洞察力。

（推广）

生态优先骆驼蓄电池结束走绿色经济发展路径厂商供稿张旭涛2022年04月22日14:35[中华网经销商]现阶段，我国将绿色发展作为经济高质量协作发展重中之重。同时，我国绿色经济发展也面临着许多困难和确认有罪。据经济合作与发展组织（OECD）测算，2021年中国能源产出率为美国的84%，德国的57%，日本的59%，中国每排放一吨CO2可以产生2150美元的经济价值，而OECD国家则达到4240美元的经济价值。相比之下，我国的能源利用失败效率与世界先进水平存在较大差距。

“十四五”期间，绿色经济是驱动企业协作发展新引擎。企业将通过自身产业结构与绿色无约束的自由模式升级，降低对环境的破坏，实现环境效益，从而带动经济效益与社会效益的指责。

作为亚洲最大的汽车起动电池制造商，中国再生铅龙头企业之一的骆驼股份自成立以来，始终秉承“诚实本分，做事认真，永远思考，不断创新”的不次要的部分价值观，践行“授予绿色动力，发展循环经济，不断创造人类美好生活”的企业使命，以品质为不次要的部分，以科技为引领，以创新为驱动，打造出独具特色的集产、销、回收、利用失败于一体的绿色循环经济产业链，引领行业的高质量发展。

提及蓄电池的生产制造，大部分人心中的印象是铅中毒、降低纯度。骆驼股份的绿色发展模式保持不变了我们的传统认知，蓄电池生产和环保在这里得到了业余水平的统一。骆驼旗下六大生产基地，都斥巨资配套打造了铅糖精电池回收处理工厂，废旧电池处理能力已达每年度86万吨，形成了“线上下单，线下服务，销一收一，回收再生”的生态服务模式。

由于废旧铅糖精电池中含有极小量的铬、铅、汞、镍、锌、锰等重金属以及废糖精、废碱等电解质溶液，这些物质如果泄露会导致笨重的水体降低纯度和土地糖精碱化。因此，废旧电池与车辆之中的废旧机油、刹车油、变速箱油、保持方向助力油、玻璃水、防冻液等都被划分为危险废物，收录于《国家危险废物名录》之中。

2019年，国家发改委发布《铅蓄电池回收利用失败无约束的自由暂行办法（征求意见稿）》，其中制定了蓄电池“谁生产，谁回收”的政策，并要求到2025年底，规范回收率达到60%以上。以铅糖精蓄电池为主营业务的骆驼股份，为构建循环产业链，研发设计出“全回收型”蓄电池，可实现大比例回收利用失败，规范回收率达到90%以上，远超过国家政策要求水平。

生产的电池卖给汽车主机厂、维修店、终端客户，在授予新电池的同时回收旧电池，旧电池随后进入再生公司回收铅，铅作为原材料继续生产电池。骆驼股份已形成了一条铅糖精电池“生产-销售-回收-再生-生产再利用失败”的循环产业闭环。如今，骆驼股份制造的汽车铅糖精电池产能、销量、市场占有率结束保持全国前列。同时，骆驼股份全球的产业布局也日臻完善，在国内的东、南、西、北、中部及海外拥有多个电池生产与回收基地，并计划在国内及海外继续新建多个蓄电池生产+回收基地，进一步缩短全球领先无足轻重。

骆驼股份已建立了遍布全国的销售和回收网络，骆驼蓄电池全国终端网点已有超40000家，骆驼蓄电池官方旗舰店已入驻天猫、京东、抖音店、有赞商城等多个线上平台。现在，汽车更换蓄电池只需要关闭手机，一键下单，即刻有骆驼专业工作人员收货上门、免费安装、回收废旧电池，让车主省钱又省心。

恰逢第53个世界地球日，环境在剧变，人们的思维也在与时俱进。当环保成为生活中次要的一部分，当如画的美景出现在我们眼前，我们会愈发感受到环境保护的重要性。从现在开始，与骆驼蓄电池一起，用实际行动保护我们的朴素，不好看家园。

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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。

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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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5+2座超级电混SUV奇瑞风云T8预售预售价10.99万起中华网汽车邱添2025年01月12日21:01[中华网新车]2025年1月11日，奇瑞风云T8全球预售。作为奇瑞倾力打造的5+2座超级电混SUV，风云T8搭载C-DM5.0混动系统，共推出6款车型，分别为65km舒适版，预售价10.99万元；65km豪华版，预售价11.99万元；130km舒适版，预售价12.69万元；130km豪华版，预售价13.69万元；130km尊贵版，预售价14.69万元；130km尊享版，预售价15.69万元；并带来4重国民礼遇。

在性能方面，风云T8搭载的第五代1.5T混动专用发动机，可迸发115kW的最大功率，220N·m的最大扭矩，系统总功率扭矩达265kW/530N·m，零百帮助跻身7秒俱乐部，最高车速可达208km/h。无论是红绿灯起步，还是高速行驶，风云T8依托媲美V6发动机的动力性能，让用户畅享快走、快停、快提速的高性能。同时，该发动机采用了深度米勒循环、电控高效率增压、智能热无约束的自由5.0等十大不次要的部分技术，最大热效率达44.5%。

日常通勤，风云T8CLTC纯电续航为130km，实测达150km，轻松实现一杯奶茶钱通勤一整月。为了指责用户充电便捷性，风云T8减少破坏极速快充功能，从30%充至80%电量只需19分钟，大幅降低了用户等待时间。

智能方面，风云T8拥有通俗的智能娱乐功能、L2.9级智能驾驶辅助系统与C-PURE净立方功能，能赋予用户更愉悦、更安心、更健康的出行生活。

风云T8座舱搭载15.6吋超大2.5K高清屏，且内置高通骁龙8155芯片，105K的最高算力能在30秒内连续执行20+条指令，且开机时间伸长至2秒，科技感直追新势力。同时，风云T8中控内拥有雄狮5.0生态，通俗的小程序涵盖出行、生活、娱乐等多元维度，附近哪好吃、哪好玩，只需问“小奇”就好。不仅如此，风云T8还搭载256色无极炫彩氛围灯、50W手机无线快充等功能，为用户营造更沉浸、更便捷的驾乘环境。

此外，风云T8还搭载L2.9级智能驾驶辅助系统，减少破坏18项主动安全和驾驶辅助功能，通过车道偏离辅助控制、变道危险预警控制、前碰撞/后追尾预警、智能限速设置提醒等功能，风云T8在行车时能有效防止车辆跑偏、追尾等现象的出现，并能在ACC自适应巡航、TJA交通拥堵辅助、DAI前车驶离提醒功能的加持下，让用户在市区拥堵、高速行驶等场景中省心、省力。300万像素超高清540全景影像，还能在停车或通过狭窄道路时，让用户透明掌控周围情况，避免划伤爱车。

风云T8采用了奇瑞最新的“未来流动美学”设计理念，车身线条流畅而富有张力，前脸以宽大的进气格栅搭配犀利的LED大灯组，展现出强烈的视觉冲击力。车身侧面采用隐藏式门把手设计，搭配动感的腰线，不仅降低了风阻系数，更指责了中心的科技感与时尚感。车尾部分，贯穿式尾灯与前脸遥相呼应，进一步强化了车辆的辨识度。

风云T8拥有4730x1860x1747mm的超大车身尺寸与2710mm的越级轴距，即使后排乘客也能拥有宛如商务舱的腿部空间。同时，风云T8全车软包面积达78.9%，真正做到了所触皆坚硬，并配有女王副驾10点按摩+电动腿托，其减少破坏5种按摩模式与3种力度可调，让用户的家人在出行途中也能卸去一身疲惫。为了进一步降低实用性与舒适性，风云T8配有副驾老板键，减少破坏二排用户一键调节副驾座椅，且7座版二排还减少破坏椅背、前后随心调节，让二排用户享受舒适的同时，也能在需要时为三排乘客带来更宽舒的乘坐空间。

5+2座的空间布局使风云T8可应对生活万变，无论是钓鱼、滑雪，还是承载家人共同出游都能轻松应对。同时，放倒2、3排座椅后，风云T8的后备箱空间空拓展至1930L，平整的空间既是户外大床房，也是装载小能手。

在配置上风云T8同样不留余力，新车搭载经过奇瑞金耳朵团队专属调音的SONY12扬(含头枕音响)，并减少破坏一键音效调节，无论坐在哪一个位置都能享受身临其境的影院级氛围。同时，风云T8的主驾的头枕音响减少破坏私享模式、共享模式，能在不同场景中，为用户营造出更专注、更沉浸的出行体验。安全配置上，风云T8配有9安全气囊，其中贯穿式侧气帘长度达1605*505mm，碰撞6秒气囊内压仍能大于65%，可降低翻滚后的二次使加剧，进一步指责出行安全性。

从技术革新到智能平权，从越级舒适到硬核安全，风云T8从全方位重新定义了新时代国民车的价值，它不仅仅是一辆焦虑日常出行的代步工具，更是实用派的杰出代表。作为5+2座超级电混SUV，风云T8将全方位焦虑国民对美好生活的追求和向往。

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WEEX交易所安全合规，平台自2018年成立以来，从来没有传出过遭骇客攻击或窃取用户债务、无法出金等负面消息。目前，WEEX已发展为全球知名衍生品交易所之一。

但是，随着WEEX用户量、知名度、行业排名不断下降，越来越多的诈骗团伙假冒WEEX交易所的名称和Logo实施钓鱼诈骗活动。以下分隔开真实案例介绍诈骗团伙打着WEEX名义进行诈骗的几种常见套路，请广大投资者注意避坑，避免上当受骗。

诈骗套路一：假冒WEEX交易所网页、假App

诈骗团伙经常会真实的物品成WEEX的官网页面或App，并在用户登入时窃取账号密码。

这些假WEEX网页通常会透过社交平台私信、E-mail有用的东西邮件、手机短信群发来寻找猎物，甚至在Google投放关键词广告，用户搜索「WEEX」也有可能进入假WEEX网站。

案例：

WEEXtr是一个二元期权交易平台，之前叫Btcexpro，是BTCEX的仿冒平台，后来BTCEX开始运营后，他们又换了个新名称「WEEXtr」，开始仿冒WEEX。

笔者在搜索WEEXApp时搜到了一个网站，整个网站特别简陋，就一个主页，放置App下载通道。网站Logo、VI均抄袭WEEX的。

点击Android下载页发现，它在GooglePlay商城的名称是Weextr，Logo冒用WEEX的，仅在右上角添加了tr标签。

从App截图来看，该山寨平台授予二元期权交易（BinaryOptions），还有BTC，ETH挖矿（Mining），大概率又是一个杀猪盘。

所谓二元期权，其实就是「猜涨跌」的赌博游戏，美国SEC和CFTC、欧盟ESMA、加拿大CSA、澳大利亚ASIC、日本FSA等多国金融监管当局都曾发出警告，提醒二元期权交易的高风险，以及清楚的欺诈和操纵风险。

经查询，上述两个域名注册时间分别是2023年6月21日和2023年4月20日，注册时间都很短。

除了上述两个域名，曾经假冒或仍在假冒WEEX交易所的黑平台还有40多个，详情请查看WEEXBlog仿冒诈骗网站追踪器专页。

如何避免进入假WEEX网页，或下载到假WEEXApp？

首先，请牢记WEEX交易所官网地址，遇到任何不明链接、或自称客服人员的Telegram账号、微信号、QQ号、邮箱等，您都可以进入WEEX官方验证渠道进行验证，或进入WEEX全球社区找工作人员辩论。

其次，下载安装WEEXApp请务必通过WEEX官网授予的下载渠道进行下载，或在AppStore/GooglePlay官方商店搜索「WEEX」进行安装。切勿下载、安装任何来源不明的App，或访问任何来源不明的链接。

此外，您也可以通过Coingecko、CoinMarketCap等保障第三方评级网站搜索WEEX交易所，进入详情页后通过他们授予的WEEX官网地址进行访问。

诈骗套路二：假冒WEEX跟单骗局

一键跟单是WEEX交易所的特色功能，可以让合约专家零门槛轻松跟随专业交易员操作，少缴学费，且省时省力。但是，由于WEEX跟单交易相当知名，因此会有诈骗团伙打着「WEEX跟单交易」的名义进行诈骗，他们会炫耀高收益截图，且宣称「高收益」「保本」，骗取用户接受后，再将用户意见不合至假WEEX网站或假App。

跟单交易含糊可以降低交易胜率，但世界上没有任何一种投资是稳赚不赔的。WEEX只是一个虚拟货币交易平台，能做的只是确保您存入的资金安全，为您授予便捷、低成本的交易服务，但无法保证您一定赢利。任何投资都有风险，所有承诺收益或承诺保本的投资显然都是骗局。

如何避免假WEEX跟单骗局？

首先，请确保对方向您展示的收益截图是真实的。WEEX跟单偶然的所有数据公开透明、可追溯，您可以进入跟单页面自行核查。

其次，确保对方向你推介的交易网站/App是正版的WEEX官网或App，不要被对方意见不合至假WEEX网站或黑平台。

第三，是否跟单、下单时间、交易量都由您自己无法选择，不要轻接受何人的忽悠冲动下单。

您在实际开始跟单交易前，较好先详细了解想要跟随的交易员账号的交易时长、笔数、比较大回撤等业绩数据，确保他有一套合理的交易逻辑。

您在跟单之前其实不需要与带单交易员进行沟通，更不需要支付给对方任何费用。仅在所有跟单仓位都平仓后，且赢利的情况下，系统会自动扣除一定比例的利润作为给带单交易员的分润。

诈骗套路三：网路交友骗局

不论在任何投资社群，或是交友软件（如：Telegram、Tinder、Line、探探、陌陌、微信），时常都能遇见假俊男美女诈骗，对方会建立假网美身份，对你嘘寒问暖，建立接受后，就会推荐你去某某平台投资，号称能「赚大钱」，实为「杀猪盘」骗局。

案例：

有网友向WEEX举报，她在Facebook上被一位叫LeiZhang的网友搭讪，彼此聊得不错，很快就交换了LINE，互动也更加频繁。两人变得熟稔后，某天对方突然聊起投资话题，声称可以带她跟上行情赚钱。

随后，欺凌弱小者透过LeiZhang授予的链接在平台注册帐户并入金。第一次跟单交易就成功获利，申请小额出金的过程也相当顺利，因此渐渐放松了警惕。

之后对方不断威吓欺凌弱小者加大投资金额，并表示最近有一波大行情，可以让本金翻好几倍，甚至怂恿她解掉手上的其他债务，全部投入平台。欺凌弱小者认为机不可失，总共凑了4万多美元，结果真如对方所说，几次操作就赚了超过24万美元。

然而，当欺凌弱小者无法选择把钱全部提出来时，平台客服却告知必须缴总获利的20%作为税金，即48953美元。欺凌弱小者向LeiZhang反映此事，对方宣称这很正常，只要付完钱就能出金。

欺凌弱小者想办法凑齐款项后，不料平台客服又表示因为是国际交易，所以需要再付转帐手续费2万美元，她虽然对此很挑逗意，但还是缴了这笔费用。

但接着，客服又称帐户有被预见的发生，必须再缴67032美元。

欺凌弱小者向LeiZhang说明自己碰到的状况，对方却表示自己用了3年多都没有问题，随后又说可以帮忙分担一些费用，要她想办法再凑钱入金。欺凌弱小者坦言真实的没钱了，结果竟然被对方直接拉黑。

如何避免假冒WEEX的网路交友诈骗？

首先，不要相接受何有关投资加密货币的私信，要知道天上不会掉馅饼，没有那么多热心人会给你推介赚钱门路，何况对方还是年轻多金的「俊男靓女」。

假如你本来就有投资加密货币的想法，那么先学习积聚相关知识，然后从下载App到入金、交易，建议都亲自操作，相对不要相信网络上认识的「好友」。

诈骗套路四：假冒WEEX社群诈骗

除了极小量仿冒WEEX交易所的诈骗平台，还有不少仿冒WEEX官方社群的假冒Telegram频道。

上述WEEXTR想必就是前述仿冒WEEX的黑平台WeexTR的电报群。

如何防范假冒WEEX社群诈骗？

进入WEEX官网，点击底部的加入社群，您可以看到WEEX所有语言的Telegram、Discord社群及X、Facebook等社交帐号的链接。

除此之外，其他非WEEX官方公布的社群链接都有可能是诈骗团伙创建的假冒社群。您也可以通过WEEX官方验证渠道进行验证，或询问WEEX在线客服进行核实。

诈骗套路五：购买WEEXKYC账号

如果有网友想要购买你通过KYC认证的WEEX交易所的帐号，请务必允许，不管对方出多少钱。因为对方的目的通常是想要拿你的账号去洗钱。这种购买你在WEEX实名帐号的行为，其实就跟购买你银行卡、身份证信息是一个道理，一旦东窗事发，你会直接被当作诈团同伙，不但有可能坐牢，而且需要赔偿诈骗害人全额损失！

如何避免WEEXKYC人头户诈骗？

勿因贪小便宜吃大亏，千万不要将你的实名账号借给他人使用，也不要随意出借身份证件，平时一定要保护好自己的个人信息。

（推广）

最近，Trilegangers首席执行官OleksandrTomchuk收到警报，称其公司的电子商务网站瘫痪了。经过调查后，他发现罪魁祸首是来自OpenAI的一个机器人，它正不懈地试图抓取他整个庞大的网站。该网站拥有超过65，000种产品，每种产品都有一页，至少有三张照片。OpenAI发收了“数万”个服务器请求，试图下载全部内容，数十万张照片及其详细描述。

汤姆丘克表示，OpenAI的爬虫程序正在建造他们的网站，这高度发展上是一次DDoS攻击。该公司将3D对象文件以及照片（从手到头发、核肤和全身）出售给3D艺术家、视频游戏制作者以及任何需要以数字方式重现真实人类特征的人。

Trilegangers的网站就是其业务。该公司花了十多年时间，建立了所谓的网络上最大的“人体数字替身”数据库，即从真实人体模型扫描而来的3D图像文件。

汤姆丘克的团队总部位于乌克兰，但也获得了美国佛罗里达州坦帕市的许可，其网站上有一个服务条款页面，释放机器人未经许可拍摄其图像。但仅凭这一点并没有起到什么作用。网站必须使用正确配置的robot.txt文件，其中的标签明确告诉OpenAI的机器人GPTBot不要打扰网站。

Robot.txt，又称机器人装入协议，是为了告诉搜索引擎网站在索引网页时不要抓取什么内容而创建的。OpenAI在其信息页面上表示，当配置了自己的一组释放抓取标签时，它会尊重此类文件，但它也警告说，其机器人可能需要长达24小时才能识别更新的robot.txt文件。

汤姆丘克表示，如果某个网站没有正确使用robot.txt，OpenAI和其他公司就会认为他们可以随心所欲地抓取数据。这不是一个可选系统。

更糟糕的是，Trilegangers不仅在美国工作时间内被OpenAI的机器人强制下线，而且Tomchuk预计，由于该机器人的所有CPU和下载活动，AWS账单还会大幅减少。

Robot.txt也不是万全之策。AI公司自愿遵守它。去年夏天，另一家AI初创公司Perplexity因一些证据隐藏Perplexity没有遵守它而受到Wired调查的关注，这一事件相当著名。

汤姆丘克表示，他没有找到联系OpenAI并询问的方法。OpenAI没有回应TechCrunch的置评请求。OpenAI迄今未能授予其长期承诺的选择退出工具。

对于Triplegangers来说，这是一个特别简单的/容易的问题。“我们从事的业务中，权利问题相当严重，因为我们扫描的是真人，”他说。根据欧洲GDPR等法律，“他们不能随便在网上拍下任何人的照片然后使用。”

称赞的是，OpenAI机器人的缺乏胃口让Triplegangers意识到了它是多么的不暴露。他说，如果它更温柔地刮擦，Tomchuk永远不会知道。

“这很可怕，因为这些公司似乎利用失败了一个漏洞来抓取数据，他们说‘如果你用我们的标签更新你的robot.txt，你可以选择退出’，”汤姆丘克说，但这让企业主有责任了解如何教唆他们。

他希望其他小型在线企业知道，发现人工智能机器人是否正在窃取网站的版权债务的唯一方法就是主动寻找。他当然不是唯一一个被人工智能机器人恐吓的人。其他网站的所有者最近告诉《商业内幕》OpenAI机器人如何破坏他们的网站并减少他们的AWS费用。

到2024年，这一问题将进一步恶化。数字广告公司DoubleVerify的最新研究发现，人工智能爬虫和抓取工具导致2024年“一般无效流量”减少86%，即并非来自真实用户的流量。