网络钓鱼依然是发动网络攻击最常用的手段之一，而 AI 生成的钓鱼邮件正给安全团队带来全新挑战。攻击者利用生成式 AI 和开源情报（OSINT）能够批量生成语法完美、语境恰当、高度个性化的邮件，传统基于语法错误、通用称呼等特征的过滤机制已难以招架。Amazon Bedrock 作为全托管服务，将领先的基础模型与安全、隐私和负责任的 AI 能力结合，为检测这类新型钓鱼攻击提供了新思路。本文深入分析 AI 钓鱼的演变、技术原理，并探讨 Amazon Bedrock 如何通过模型能力识别异常，帮助安全团队应对这一不断升级的威胁。
在 Amazon SageMaker AI 中训练多轮智能体来处理工单或内容审核，意味着处理一系列相互依赖的步骤，而非单一响应。这些智能体读取指令、调用工具、读取结果、决定下一步行动，并在做出最终回答前从错误中恢复。这种灵活性也使得智能体强化学习（RL）充满挑战：行动方式越多，意味着在不完成任务的情况下满足奖励的方式也越多，而且训练环境可能会悄然污染训练信号。本文分享了可靠的多轮 RL 训练最佳实践，涵盖如何构建可信的训练环境、设置外部评估、设计与最终任务对齐的奖励、管理智能体运行多轮后的变化，以及监控指示迭代时机的指标。文中的示例来自 SOP-Bench 数据集（Amazon Science 基准测试），该基准评估智能体在 12 个业务领域基于复杂标准操作程序（SOP）完成任务的能力。 ## 构建可信的训练环境 训练环境是 RL 的基石。一个不可靠的环境会导致智能体学到错误的行为。建议对环境的每次交互进行日志记录和验证，确保工具调用的输入输出格式正确，并引入外部评估器来检查中间步骤的合理性。例如，在工单处理场景中，可以验证智能体是否真的查询了正确的数据库，而不是通过捷径获得奖励。 ## 设计奖励函数 奖励函数必须与最终任务目标紧密对齐。在多轮场景中，稀疏奖励（仅在任务完成时给予奖励）可能导致学习缓慢，而过于密集的奖励（每一步都给予奖励）可能引发奖励黑客行为。建议采用 **混合奖励**：对关键中间步骤（如成功调用工具）给予少量奖励，并在任务完成时给予大额奖励。同时，设置惩罚机制来抑制错误行为（如重复调用同一工具）。 ## 管理多轮变化 智能体运行多轮时，其行为策略可能发生偏移。需要监控策略的稳定性，并定期进行外部评估。使用 **SageMaker AI MTRL** 提供的异步 rollout 和轨迹收集功能，可以在不显著偏离当前策略的情况下并行生成和梯度更新，从而加速训练。此外，原生算法库（如 PPO、CISPO、IS 损失函数）以及多种基于组的优势估计器（GRPO、RLOO 等）为不同场景提供了灵活选择。 ## 监控关键指标 应重点关注以下指标： - **成功率**：任务完成的比例。 - **平均回合长度**：智能体完成任务所需的步骤数。 - **奖励趋势**：训练过程中奖励值的变化，判断是否收敛。 - **策略熵**：衡量策略的探索程度，避免过早陷入局部最优。 通过这些最佳实践，你可以更高效地在 SageMaker AI 中训练出可靠的多轮 RL 智能体。
每次拿到新 iPhone，我第一件事就是调整 iMessage 设置，让聊天体验更干净、更安全、更顺手。以下是 16 个我必改的设置，涵盖备份、存储、隐私、通知和界面美化，帮你把 Messages 打造成真正好用的沟通工具。 ## 备份与存储：别让聊天记录丢了 1. **开启 iCloud 信息同步**：进入「设置 > 你的名字 > iCloud > 显示全部 > iCloud 中的信息」，打开「在这台 iPhone 上使用」。这样聊天记录会在所有 Apple 设备间同步，换机也毫无压力。 2. **调整信息保留时长**：在「设置 > App > 信息 > 保留信息」中，可选 30 天、1 年或永久。我选永久，然后手动删除不再需要的对话，避免列表杂乱。 3. **启用高级数据保护**：这是 Apple 提供的端到端加密功能，能保护 iCloud 中的信息备份。开启后，只有你信任的设备能读取聊天内容，大幅提升隐私安全性。 ## 通知与提醒：减少无谓干扰 4. **关闭“发送已读回执”**：在「设置 > 信息 > 发送已读回执」中关闭，避免被对方知道你是否已读。 5. **管理通知分组**：在「设置 > 通知 > 信息」中，将通知分组设为「按 App」，避免几十条通知刷屏。 6. **开启“过滤未知发件人”**：在「设置 > 信息 > 过滤未知发件人」中开启，陌生人的信息会被归入单独列表，不再打扰你。 ## 界面与功能：让聊天更顺手 7. **启用 RCS 信息**：在「设置 > App > 信息 > RCS 信息」中打开，与 Android 用户聊天时能获得更好的媒体分享和已读回执体验。 8. **开启“提及”功能**：在群聊中，输入 @ 后跟联系人名字，对方会收到特别提醒。在「设置 > 信息 > 提及」中开启。 9. **自定义聊天背景**：在对话中点击「...」>「背景」，选择预设或自定义图片，让每个对话更有辨识度。 10. **关闭“低质量图像模式”**：在「设置 > 信息 > 低质量图像模式」中关闭，发送的照片和视频将保持原始画质。 11. **管理 iMessage 签名**：在「设置 > 信息 > 发送与接收」中，可以调整用于 iMessage 的邮箱和电话，避免用错账户。 12. **启用“保持对话”**：在「设置 > 信息 > 保持对话」中开启，即使退出对话，也会在后台保留最近 30 天的聊天记录。 ## 隐私与安全：锁住敏感信息 13. **关闭“显示预览”**：在「设置 > 通知 > 显示预览」中选择「从不」或「解锁时」，防止锁屏状态下他人看到消息内容。 14. **启用“自动删除验证码”**：在「设置 > 密码 > 密码选项」中开启「自动清理」，信息 App 中收到的验证码会在使用后自动删除。 15. **管理“共享焦点状态”**：在「设置 > 专注模式 > 共享专注状态」中关闭，避免对方看到你开启了勿扰模式。 16. **定期清理附件**：在「设置 > 通用 > iPhone 存储空间 > 信息」中，可以查看并删除大附件，释放存储空间。 ## 小结 这些设置看似琐碎，但组合起来能极大提升信息体验：更安全、更干净、更个性化。每次拿到新 iPhone，花几分钟调整，就能让 Messages 从“能用”变成“好用”。
LG 正在推出一项限时促销活动：购买指定型号的法式对开门冰箱，即可免费获赠一台单门冰箱，非常适合车库或地下室使用。 **活动详情** - **主产品**：LG Counter-Depth Max French Door Refrigerator（法式对开门冰箱），原价 $3,900，促销价 **$2,300**，节省 **$1,600**。 - **赠品**：免费获赠一台单门冰箱（具体型号未明确，适合额外储存需求）。 - **适用场景**：正值美国独立日（7月4日）和世界杯淘汰赛期间，适合举办派对或大型聚会时增加冷藏空间。 **购买建议** 该促销由 ZDNET 编辑推荐，基于价格比较和用户评价。如果你正在升级厨房冰箱，并需要额外的冷藏存储空间，这无疑是一个高性价比选择。不过，赠品冰箱的容量和能效等级需在购买前向 LG 官方确认。 **注意事项** - 促销时间：截至 2026 年 7 月 2 日（文章发布日期）。 - 购买渠道：LG 官网。 - 赠品可能有限量或区域限制，建议尽快下单。
精益六西格玛和业务流程管理（BPM）曾为企业带来秩序与效率，如今它们正与 AI 深度融合。据预测，AI 驱动的流程优化市场将在十年内突破 1130 亿美元，88% 的企业领袖计划增加相关投资。但成功的关键在于：拥有成熟流程体系的企业，才能让 AI 真正落地。本文探讨传统方法论如何借助 AI 加速进化，以及企业如何避免“空中楼阁”式的技术投入。
据《金融时报》报道，OpenAI CEO Sam Altman提议将公司5%的股权捐赠给一个美国主权财富基金，并建议其他AI公司也捐出类似份额，旨在改善与政府关系并缓解政治反弹。该讨论仍处于初步阶段，任何正式行动可能需要国会批准，这使事情变得复杂。Altman此前曾公开讨论过公共AI基金的想法，OpenAI在4月发布的政策文件《智能时代的产业政策》中提议设立公共财富基金，直接投资AI实验室和公司，并将收益分配给公民。参议员Bernie Sanders在6月提出了更激进的版本，要求对AI公司股票一次性征收50%税，存入公共财富基金。该法案尚未进入委员会审议。
据知情人士透露，OpenAI CEO Sam Altman正与特朗普政府进行积极谈判，计划向美国提供公司5%的股权。这一比例远低于参议员伯尼·桑德斯此前提出的更高目标。 ## 谈判背景与股权细节 此次谈判发生在AI行业面临日益严格的监管审查之际。OpenAI作为AI领域的领军企业，其股权分配方案备受关注。特朗普政府提出的5%股权方案，相较于桑德斯此前倡导的更高比例，显得更为温和。消息人士称，双方仍在就具体条款进行磋商，最终协议可能包括对国家安全和AI伦理的承诺。 ## 行业影响与政策走向 这一举措可能为美国政府参与AI公司治理树立先例。分析人士认为，政府持股不仅能为OpenAI提供政策支持，还能确保AI技术发展符合国家利益。然而，较低的持股比例也引发了对政府控制力不足的担忧。未来，其他AI公司可能面临类似的股权谈判压力。 ## 后续关注点 市场将密切关注谈判进展，尤其是股权分配是否会影响OpenAI的独立运营。同时，桑德斯等议员可能会继续推动更严格的监管法案。AI行业的政策环境正在快速演变，企业需在创新与合规之间寻求平衡。
随着电动汽车的普及，如何处理退役电池成为行业关注的焦点。近日，回收公司 **Redwood Materials** 公布了一项创新计划：将约 **100 块** 来自通用汽车的旧电池组合起来，为密歇根州的一家工厂提供 **1.5 兆瓦** 的电力。这一举措不仅延长了电池的使用寿命，也为电网级储能提供了低成本方案。 ## 退役电池的潜力 电动汽车电池在容量衰减至 **70-80%** 后，通常被认为不再适合车辆使用。然而，这些电池仍具备相当可观的储能能力。通过重新组合和优化管理，它们可以在电网调峰、备用电源等场景中发挥价值。 ## 项目细节 Redwood Materials 的方案是将不同老化程度的电池模块集成到一个系统中，利用智能控制算法平衡充放电，确保整体性能稳定。该项目预计于 **2024 年** 正式投运，届时将成为汽车制造商利用退役电池进行储能的重要示范。 ## 行业意义 类似项目正在全球涌现。例如，**日产** 与 **伊顿** 合作在英国建设了储能设施，**宝马** 也在德国启动了相关项目。这些案例表明，退役电池的梯次利用不仅环保，还能创造经济价值，降低储能系统的初始成本。 ## 挑战与前景 尽管前景广阔，但退役电池的 **一致性** 和 **安全性** 仍是主要挑战。不同电池的健康状态差异大，需要先进的电池管理系统（BMS）来监控和调节。此外，随着电池回收技术（如 **Redwood Materials** 自身的主业）的成熟，直接回收材料与梯次利用之间的成本权衡也将影响行业走向。 总体而言，退役电池在电网中的二次利用正从概念走向现实，有望成为未来能源体系的重要一环。
Prime Day刚刚落幕，过去几周各大促销活动此起彼伏。现在，我们准备盘点6月份读者最青睐的产品，包括Prime Day期间最热门的抢购商品。 我们统计了读者通过ZDNET评测、购买指南、优惠文章等链接购买最多的产品，以下是数千名读者在6月实际下单的Top 10。 ### 1. 亚马逊Echo Dot（第5代） 这款智能音箱凭借出色的音质和Alexa语音助手，成为入门智能家居的首选。Prime Day期间价格低至$22.99，性价比极高。 ### 2. Apple AirPods Pro（第2代） 主动降噪和自适应音频功能让这款耳机持续热销，尤其适合通勤和运动场景。 ### 3. Samsung T7便携式SSD 1TB 高速读写和紧凑设计使其成为数据备份和扩展存储的热门选择，价格约$89.99。 ### 4. Kindle Paperwhite（第11代） 防水、高分辨率屏幕和长续航让这款阅读器在Prime Day期间销量激增，价格降至$94.99。 ### 5. iRobot Roomba j7+扫地机器人 自清洁底座和精准避障功能解决了用户“懒得清理”的痛点，优惠后约$499。 ### 6. Apple Watch Series 9 血氧监测、车祸检测等健康功能持续吸引消费者，Prime Day期间优惠约$70。 ### 7. Nintendo Switch OLED 升级的屏幕和支架让游戏体验更佳，搭配《塞尔达传说：王国之泪》的捆绑包尤其受欢迎。 ### 8. Sony WH-1000XM5头戴式耳机 行业顶级的降噪表现和舒适佩戴感，价格降至$298，成为音频发烧友的首选。 ### 9. Google Nest Hub（第2代） 智能显示屏集成睡眠感应功能，适合作为床头智能中枢，Prime Day售价$49.99。 ### 10. Anker 20W USB-C充电器 小巧便携，支持iPhone快充，Prime Day期间价格低至$9.99，成为配件类销量冠军。 值得注意的是，**Prime Day对榜单影响显著**，多款产品在活动期间价格创历史新低。此外，**智能家居和音频设备**成为读者最关注的两大品类，反映出居家办公和娱乐需求的持续增长。 如果你错过了Prime Day，别担心——7月仍有返校季促销和部分延续优惠，不妨关注ZDNET的实时更新。
多个隐私倡导组织联合致信美国联邦贸易委员会（FTC），警告称埃隆·马斯克试图结束对X（原Twitter）的隐私监控，将“严重威胁美国人隐私”。这些组织指出，X平台在马斯克领导下，数据保护措施大幅削弱，若FTC同意终止2011年达成的隐私和解协议中的监督条款，用户数据可能面临滥用风险。 ## 背景与争议 2011年，Twitter因未能保护用户数据安全而与FTC达成和解，同意接受20年的隐私审计。然而，马斯克收购后，X公司试图推翻这一协议。批评者认为，X已大幅削减信任与安全团队，并引入AI功能，可能加剧数据风险。 ## 核心担忧 - **AI整合风险**：X正积极整合AI工具（如Grok），这些功能需要大量用户数据训练，若缺乏监督，可能导致隐私泄露。 - **监管倒退**：若FTC撤销监督，将开创危险先例，削弱对科技巨头的问责。 - **用户数据安全**：X的付费API和第三方数据访问政策变化，可能使数据更容易被滥用。 ## 行业影响 此次事件反映了AI时代隐私与商业利益的冲突。马斯克曾公开批评AI监管，但专家警告，缺乏透明度将损害用户信任。FTC尚未回应，但法律分析人士认为，批准终止监督的可能性较低。 > **小结**：隐私组织此次行动旨在阻止FTC放松对X的监管，尤其针对AI数据收集。结果将影响科技公司未来在隐私与AI平衡上的策略。
Eufy Omni S2 在吸力、拖地自清洁和异味控制上实现了飞跃式升级，成为当前高端扫地机器人市场中的有力竞争者。 ## 核心升级：四倍吸力与无臭滚刷 与前代相比，**Eufy Omni S2** 的最大亮点是吸力提升至 **四倍**，达到 **8000Pa**。在实测中，它对宠物毛发、地毯深处的碎屑以及硬地板缝隙的清理能力非常突出，远超两年前的主流型号。 更让人惊喜的是其 **拖地滚刷系统**。传统扫拖机器人常因潮湿滚刷滋生细菌而产生霉味，但 Omni S2 采用了 **自清洁滚刷技术**，在回洗过程中用清水反复冲洗滚刷，并配合 **电解水除菌** 功能，有效抑制异味。实际使用中，即便连续拖地多日，滚刷和污水箱也没有明显异味。 ## 细节体验：香薰模块与基站设计 Eufy 还加入了一个 **香薰扩散器**，用户可放入专用香薰片，让清洁后的房间散发淡淡清香。虽然这并非刚需功能，但对注重居家氛围的用户来说是个加分项。 不过，Omni S2 的基站 **水箱容量偏小**，在频繁拖地模式下需要每天换水和清理污水箱。另外，基站高度较高，可能不适合低矮家具下方的放置。续航方面，**150分钟** 的电池容量属于中等水平，对于大户型（>150㎡）可能需要中途回充。 ## 行业视角：竞争与定位 当前高端扫拖机器人市场，科沃斯、石头、追觅等品牌已普遍配备自动集尘、自动洗拖布、自动上下水等全功能基站。Eufy Omni S2 的核心差异在于 **滚刷自清洁** 和 **异味控制**，解决了用户“拖布发臭”的真实痛点。其定价与同类旗舰相当，但缺少自动上下水套件（需另购），在完全自动化上略逊一筹。 ## 小结 Eufy Omni S2 在核心清洁能力上做到了行业第一梯队，尤其适合养宠家庭和对拖地异味敏感的用户。如果基站水箱能更大、续航能更长，它将是当前最值得推荐的全能型扫拖机器人之一。
微软于本周四宣布成立全新运营业务——**Microsoft Frontier Company**，专注于利用现有AI工具帮助企业实现成功部署。该项目将获得微软**25亿美元**投资，并配备**6000名**行业与工程专家。 微软商业业务CEO Judson Althoff在声明中强调，这超越了通常所谓的“前向部署工程师”（FDE）模式，将是“业界最大、能力最强、以结果为导向的工程组织”。然而，该计划与近期多家公司的FDE型AI部署项目高度相似。就在两天前，亚马逊云服务（AWS）宣布内部承诺投入**10亿美元**打造自有AI部署项目，并明确采用FDE模式。OpenAI和Anthropic也推出了类似合资企业，不过它们还引入了私募股权资本。 微软的现有客户基础为新项目提供了显著先发优势——该公司已向大量**财富500强**企业派驻工程师。公告中提到了早期合作伙伴，包括**伦敦证券交易所集团**、**联合利华**、**Land O'Lakes**以及**埃森哲**。 ### 行业背景与竞争格局 随着企业AI应用从实验走向生产，部署环节成为关键瓶颈。微软、亚马逊等云巨头纷纷组建专门团队，帮助客户将模型能力转化为实际业务价值。FDE模式起源于Palantir等公司，强调工程师深入客户现场，快速迭代解决方案。微软此举意味着其将直接与AWS、OpenAI等对手争夺企业部署市场。 ### 微软的优势与挑战 微软的优势在于其庞大的企业生态：Azure云服务、Office 365、Teams等产品已深入企业日常运营。Frontier Company可在此基础上提供AI定制化部署，降低客户迁移成本。但挑战同样明显：25亿美元虽数额巨大，但相比AWS的10亿美元内部承诺和OpenAI的数十亿美元外部融资，竞争激烈程度不容小觑。此外，如何协调6000名专家与现有业务团队的关系，避免内部资源冲突，也是微软需要解决的问题。 ### 未来展望 微软的AI部署公司标志着企业AI市场进入“工程化”阶段。未来，企业选择AI供应商时将不仅看模型性能，更看重部署效率与落地效果。微软若能将技术能力与客户关系有效结合，有望在这一赛道占据领先地位。
当公众的注意力被聊天机器人和图像生成器吸引时，人工智能最深远的影响正悄然发生在远离消费者端的工业领域。在那些物理基础设施、运营连续性和安全性至关重要的行业中，AI正在成为核心运营层。能源巨头伍德赛德能源公司的实践，为我们揭示了这一转型的真实面貌。 ## 从预测分析到自主代理 伍德赛德能源并非因生成式AI热潮才开始拥抱人工智能。公司数字副总裁Andrew Melouney介绍，他们多年来一直在勘探、钻井、维护和工厂运营中构建预测分析、优化系统和机器学习工具。“我们一直拥有来自设备、工厂和资产的海量运营数据，这些数据催生了清晰且高价值的用例。” 这种对基础设施和治理的长期投入，如今正推动公司向更复杂的**自主代理AI系统**过渡。这些系统并非要取代人类操作员，而是在高风险环境中增强专业决策。一个典型案例是“**启动顾问**”——一个帮助操作员管理液化天然气工厂复杂启动流程的AI副驾驶。 ## 重新构想工作流程 Melouney强调，工业AI的进化正在从孤立实验走向基于标准化平台、治理数据和可重复部署模式的企业级系统。这要求组织重新思考技术栈和工作方式。“我们不是简单地把AI附加到现有流程上，而是深入思考如何重新构想这些工作。”他的座右铭是：“**大胆思考，小处原型，快速规模化**。” ## 自主企业的愿景 随着AI系统变得更加自主和互联，那些在喧嚣之下默默构建运营基础的公司将占据优势。伍德赛德的最终目标是实现“自主企业”，即拥有具备行动能力的智能代理，能够与人类协作，在复杂的工业环境中做出更快、更优的决策。 这一趋势表明，AI在工业领域的真正价值不在于取代人类，而在于赋能——通过数据、模型和自动化，将人类专家从重复性工作中解放出来，专注于更高层次的判断与创新。
## 从“随机数陷阱”看 AI 创造力缺失 当你向 Claude、ChatGPT 或 Gemini 索要一个 1 到 10 之间的随机数时，得到的结果很可能是 **7**。这并非巧合，而是当前大语言模型（LLM）普遍存在的“群体思维”问题的缩影。它们倾向于给出最安全、最常见的回答，而非真正多样化的输出。 对编码或研究这类任务而言，这种可预测性或许无伤大雅。但在创意构思、旅行规划等需要发散思维的场景下，AI 的“趋同”特性就暴露了短板。澳大利亚初创公司 **Springboards** 注意到了这一痛点，并推出了名为 **Flint** 的 LLM。 ## Flint 如何打破“思维定势”？ Springboards 的解法并非简单的数据扩充或提示优化。Flint 经过特殊训练，能在面对诸如“我该去欧洲哪里旅行？”这类开放式问题时，生成比主流模型更丰富、更多元的回答。其核心在于：**让模型跳出“最可能”的路径，探索“有趣”但“合理”的选项**。 这种能力对于依赖 AI 进行头脑风暴、产品命名、故事创作的用户来说意义重大。它意味着 AI 不再只是“复读机”，而是能真正提供启发性建议的伙伴。 ## 行业背景：AI 同质化与差异化竞争 当前主流 LLM 的训练目标通常是最小化预测误差，这天然导致输出向高频答案收敛。随着模型能力趋同，**“创造性”正成为下一代 AI 竞争的关键维度**。Springboards 的尝试代表了一种新思路：从追求“准确”到平衡“准确”与“多样性”。 当然，Flint 能否在保持合理性的同时持续输出高价值创意，仍需市场验证。但至少，它为厌倦了“随机数永远是 7”的用户，提供了一种值得期待的选择。
在AI工具被广泛用于工作提效的今天，有人却将它们用在了“追爱”上。内容创作者兼初创公司创始人Ben Guez最近因为一个“骚操作”火了——他利用开源AI代理OpenClaw、Claude代码和Instagram试播Reels，自动生成世界杯赛后“求安慰”视频，几天内收获了超过**100万次观看**和**200条私信**。更绝的是，他在个人简介中宣称只通过自己的AI语言学习应用Canary回复私信，这意味着这些潜在“国际妻子”必须先下载他的App。 ### 自动化“钓鱼”流程 Guez的自动化流程其实很简单： 1. **OpenClaw** 追踪世界杯比赛结果。 2. 每场比赛结束后，OpenClaw触发**Claude**（Anthropic的AI模型）生成一段几乎相同的Instagram试播Reels。 3. 视频内容：Guez在火车窗边表情失落，配文“我不敢相信{国家}输了，如果有{国家}女孩需要情感支持，我的私信敞开着”。 由于试播Reels不会出现在创作者公开主页上，Guez可以反复发布相同模板的视频，仅替换国家名。他承认“这看起来有点疯狂，但潜力巨大”，当被问及女性是否会因为被欺骗而感到愤怒时，他表示：“她们没有生气，反而更印象深刻，觉得我思维独特、是个天才。” ### 不止于约会：OpenClaw的其他应用 Guez并非唯一将OpenClaw用于约会场景的人。科技公关公司创始人Jeff Weisbein则用OpenClaw帮助自己规划约会地点——根据女性所在的南佛罗里达不同社区，自动搜索餐厅和活动，生成带链接的推荐文档。Weisbein表示：“我不是所有区域都熟悉，让机器人做研究省了我大量时间。” ### 争议与思考 Guez的做法引发了关于AI伦理的讨论。虽然他声称自己会坦诚相告，但自动生成“假装关心某国球队”的内容，本质上是一种情感操纵。不过，从结果看，这种“工作更聪明而非更努力”的思维确实带来了惊人效果。 **TechCrunch未能独立验证这些女性的真实反应**，但这件事至少说明：AI代理的易用性正在降低创意（甚至越界）行为的门槛。当OpenClaw这样的工具可以轻松绑定社交媒体、自动发布内容时，类似“AI约会脚本”只会越来越多。 ### 小结 - **技术层面**：OpenClaw作为开源AI代理，其与社交媒体API的联动能力已足够完成复杂的自动化任务。 - **社会层面**：AI正在渗透人类最私密的社交领域，从“如何约会”到“在哪里约会”，算法开始介入情感互动。 - **风险提示**：利用AI进行虚假情感展示可能带来隐私、信任和平台规则合规问题。 无论如何，Guez的案例已经给AI行业提了个醒：**当工具足够强大，使用者总能找到意想不到的用途。** 而这次，它瞄准的是人心。
谷歌在2025年的电力消耗同比增长了37%，这一激增主要归因于其AI数据中心的持续扩张。该公司正在努力通过清洁能源投资来抵消由此产生的碳排放，但短期内仍面临巨大挑战。 ## 数据背后的AI军备竞赛 根据谷歌最新发布的环境报告，其2025年总用电量达到**46.2太瓦时**，较2024年增长37%。这一增幅远超公司此前预期，核心驱动力是AI训练与推理需求的爆发式增长。谷歌在全球运营着超过30个大型数据中心，其中专用于AI算力的部分占比已从2024年的40%升至2025年的65%。 ## 清洁能源的追赶速度 谷歌承诺到2030年实现24/7无碳能源运营，但2025年的进展并不乐观。尽管公司签署了多项长期购电协议（PPA），新增了**5.2吉瓦**可再生能源装机，但清洁能源仅覆盖了其全球用电量的**68%**，低于2024年的72%。谷歌表示，部分地区电网的清洁能源供应不足是主要原因，尤其是在亚洲和欧洲的新建数据中心所在地。 ## 行业性的两难困境 谷歌并非孤例。微软、亚马逊和Meta等科技巨头同样面临AI能耗激增的难题。据行业分析机构估计，2025年全球AI相关电力需求将占数据中心总用电量的**45%**，而整个数据中心行业的碳排放量预计增长30%以上。谷歌试图通过改进液冷技术、优化模型效率来降低单位算力的能耗，但整体用电量的增长曲线依然陡峭。 ## 未来的平衡术 谷歌在报告中强调，其AI芯片TPU v6的能效比前代提升了**2.5倍**，但这远不足以抵消算力需求的指数级增长。公司计划在2026年将清洁能源覆盖率提升至75%，并探索小型模块化核反应堆（SMR）作为潜在选项。然而，分析师指出，除非AI模型架构出现根本性变革，否则能耗与碳排放的增速短期内难以逆转。 对于整个行业而言，谷歌的案例揭示了一个残酷现实：在追求更强大AI的同时，环境成本正在以前所未有的速度攀升。如何从“绿色AI”的口号走向真正的可持续实践，将是未来十年科技巨头必须解答的命题。
随着人工智能（AI）对计算能力的需求呈指数级增长，芯片研发的节奏正被推向新的高度。为了在这场竞赛中保持领先，**加州大学洛杉矶分校（UCLA）** 近期成立了全新的 **半导体中心（UCLA Semiconductor Hub）**，旨在通过紧密的学术界与产业界协作，加速从基础研究到商业化落地的进程。 该中心的成立背景是 AI 工作负载对专用芯片（如 GPU、TPU 和 AI 加速器）的依赖日益加深，而传统芯片研发周期往往长达数年，难以跟上 AI 模型迭代的速度。UCLA 半导体中心试图打破这一瓶颈，建立一个“反馈闭环”，让产业界的需求直接驱动学术研究，同时将学术成果快速转化为可部署的技术。 在 2026 年 5 月 21 日的启动仪式上，来自 **应用材料公司（Applied Materials）** 的 CEO Gary Dickerson、**博通（Broadcom）** 的 Charlie Kawwas 以及 UCLA 工程学院教授 Robert Candler 共同阐述了企业的参与方式。Dickerson 强调，材料创新是未来芯片性能提升的关键，而学术界的探索性研究能为产业提供新思路。Kawwas 则指出，数据中心和 AI 网络对高带宽、低延迟芯片的需求正在重塑设计规则，与 UCLA 的合作有助于博通提前布局下一代互连技术。 该中心的核心模式包括：联合研究项目、共享实验设施、以及学生与工程师的交叉培训。通过让研究生直接参与企业主导的课题，学生不仅能掌握最前沿的工艺知识，还能理解产业界的实际问题，从而缩短从毕业到岗位的适应期。对于企业而言，这相当于提前获取了经过实战训练的人才储备。 从行业背景来看，这一举措反映了全球半导体产业的一个趋势：**“产学研”的边界正在模糊化**。过去，大学通常专注于基础物理和材料研究，而企业则负责工程化。但现在，随着芯片制造工艺逼近物理极限（如 2nm 以下节点），任何微小的创新都需要学术界与产业界从早期就紧密合作。UCLA 半导体中心的成立，正是为了应对这种“从实验室到晶圆厂”的加速需求。 当然，这种模式也面临挑战：学术自由与商业机密之间的平衡，以及知识产权如何分配。但 UCLA 表示，将通过明确的协议框架来保障双方利益。 总而言之，UCLA 半导体中心不仅是一个研究机构，更是一个**创新加速器**。在 AI 对芯片性能永无止境的追求下，这种新型协作模式可能成为未来半导体研发的范式。
据《金融时报》报道，OpenAI 已向美国政府提出一项引人注目的提议：向其转让5%的所有权股份，以此缓解与特朗普政府的紧张关系，并平息公众对人工智能日益增长的反对声浪。CEO Sam Altman 认为，让公众在公司的财务利益中分一杯羹，是分享AI红利的最佳方式。据两位了解谈判情况的匿名人士透露，Altman 最早于去年初向特朗普提出了这一想法，并建议了5%的比例。基于 OpenAI 最新一轮融资（公司估值达8520亿美元），该股份价值约426亿美元。谈判仍处于早期阶段，该提议还涉及其他美国AI公司向政府提供类似股份，但尚不清楚它们是否会同意。此举正值特朗普政府对AI采取异常强硬的干预姿态——其行动已多次阻碍 OpenAI 的主要竞争对手 Anthropic，并引发对未来干预的担忧。今年早些时候，五角大楼将 Anthropic 列为供应链风险；上个月，政府意外对其最新模型实施出口管制，迫使产品下架，给美国AI在全球舞台的前景蒙上阴影。与此同时，公职人员对利用政策捕获和重新分配AI创造的财富兴趣日增。特朗普政府已持有芯片制造商英特尔10%的股份，并据报道要求英伟达和AMD将从中国AI芯片销售中获得的15%收入上缴联邦政府。参议员伯尼·桑德斯等人则主张AI是公共资源，建议对其股票价值一次性征收50%的税，以建立主权财富基金。 ### 交易的本质：用股份换监管宽松？ 这一提议本质上是一种“监管套利”策略。OpenAI 正面临日益严格的审查，包括反垄断、数据安全和版权诉讼等。通过让政府成为股东，OpenAI 可能希望获得更友好的政策环境，避免像竞争对手 Anthropic 那样遭受出口管制或供应链限制。对于特朗普政府而言，直接持有AI领军企业的股份，既能分享行业增长红利，又能加强对关键技术的影响力——这与政府已对英特尔和芯片巨头采取的行动一脉相承。 ### 行业影响与潜在争议 若该模式推广至其他AI公司，将从根本上改变美国AI产业的竞争格局。政府作为股东可能参与决策，引发关于技术独立性和市场公平的担忧。此外，5%的股份是否足以换取实质性政策让步尚不确定。批评者可能认为，这相当于用纳税人的监管权力换取企业利益，存在利益冲突。而支持者则视其为一种创新的公私合作模式，确保AI收益更广泛地惠及公众。 ### 未来展望 目前谈判仍在初期，其他AI公司是否会跟进仍是未知数。但这一事件标志着AI行业与政府关系进入新阶段：从单纯的监管博弈转向深度的利益捆绑。无论结果如何，OpenAI 的提议已为全球AI治理提供了一个前所未有的选项——让国家成为AI红利的直接分享者，而非仅仅是规则的制定者。
Brave浏览器以安全隐私著称，但其内置的奖励、加密钱包、VPN等附加功能让部分用户感到臃肿。为此，Brave推出了精简版**Brave Origin**，去除了所有商业化模块，仅保留核心安全功能（如Brave Shields）。 在为期数天的体验中，我发现Brave Origin完全符合预期：它依然快速、安全、易用，但界面更干净，资源占用更少。对于想要纯粹浏览体验的用户来说，这是一个极具吸引力的选择。 ### 主要变化 - **移除的功能**：Brave Rewards、Crypto Wallet、Leo AI、VPN推广、News、Talk、Tor、Speedreader、崩溃日志等。 - **保留的核心**：Brave Shields、HTTPS Everywhere、恶意脚本拦截、跟踪器保护等全部安全机制。 ### 平台与价格 - **Linux**：免费 - **macOS/Windows**：**$59.99**（一次性付费） ### 体验感受 使用几天后，我没有遇到任何性能或兼容性问题。对于不需要那些“花哨功能”的用户，Origin版本确实提供了更纯粹的浏览环境。不过，如果你依赖Tor或内置AI助手，则需要继续使用标准版。 ### 行业背景 随着Chrome逐步限制广告拦截扩展，Brave的安全定位变得更加重要。Brave Origin的推出，精准满足了那些只想要“安全+简洁”的用户需求，同时也为浏览器市场提供了一种差异化思路。 总的来说，Brave Origin是一款值得尝试的浏览器，尤其适合注重隐私且不希望被额外功能干扰的用户。
你花了几百美元买下那副酷炫的智能眼镜，以为一劳永逸？现在 Meta 告诉你：想用满它的高级 AI 功能，还得每月再掏钱。这正成为消费电子行业的新常态——硬件只是入场券，订阅才是真正的“解锁钥匙”。 ## 发生了什么？ Meta 在官方帮助页面中悄然宣布，其 Ray-Ban、Oakley 及自有品牌智能眼镜将引入 **Meta One Premium Plan** 订阅计划。虽然基础 AI 功能无需付费，但某些高级特性将被限制。最典型的是 **Conversation Focus（对话聚焦）**——该功能可增强交谈对象的音频，在嘈杂环境中让你听得更清楚。 免费用户每月仅有 **3 小时** 使用额度，超出后需订阅才能继续使用，且订阅后每月上限为 **15 小时**。此外，订阅用户还能获得“**高级设备支持**”，即优先接入经过专门培训的“人类专家”客服——看来在某些问题上，人类依然无可替代。 ## 这不是 AI 速率限制，而是新的商业模式 Meta 发言人明确表示，这“不是 AI 速率限制”。通常 AI 平台的速率限制是指免费用户使用云端 AI 功能时达到调用上限，而 Conversation Focus 完全在设备端运行，不依赖 Meta 服务器。这意味着限制纯粹是商业策略——Meta 正试探用户对“硬件+订阅”模式的接受度。 “订阅支持持续的研发投入，并为重度用户提供扩展访问和高级设备支持。”发言人补充道，“我们开始测试新的可选订阅计划，为希望解锁更多应用和 AI 眼镜高级功能的用户提供更多选择。” ## 消费科技的新剧本：卖硬件只是第一步 Meta 的做法并非孤例。从特斯拉的“加速提升”订阅到 Adobe 的软件订阅制，再到智能家居设备的增值服务，“**先卖硬件，再卖服务**”已成为科技巨头的标准打法。AI 的加入加速了这一趋势——因为 AI 功能需要持续的数据训练、模型更新和云端算力，订阅制能提供稳定的收入流来支撑这些成本。 对于消费者而言，这意味着购买决策不再是一次性的。你需要权衡：是接受基础功能，还是为“完整体验”每月付费？Meta 表示“绝大多数用户不会超过每月 3 小时的免费额度”，但这恰恰是订阅模式的经典策略——多数人补贴少数重度用户，而重度用户往往正是最愿意付费的那一群。 ## 未来展望 随着更多 AI 功能（如实时翻译、视觉识别、AR 导航）被塞进智能眼镜，可以预见 Meta 会逐步扩大订阅范围。这场“硬件+月费”的实验，或将定义下一代消费电子产品的定价范式。