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除了三姐妹，还有狡诈阴险的协田，跋扈专横的美奈子，以及那个空虚软弱的藤森。作者对他们的心理描写入木三分，让人印象深刻。
藤森这个角色，他的内心充满了矛盾和挣扎。他既渴望得到满足，又害怕面对现实。这种复杂的心理状态，使得藤森这个角色更加立体，更加真实。
网络声优叶倩彤的演绎
说到《高树三姐妹》，不得不提的就是网络声优叶倩彤。她因在网上播读《高树三姐妹》等淫秽小说而声名鹊起，被誉为“中国第一声优”。她的声音酥人入骨，淫而不色，让人陶醉其中。
叶倩彤的演绎，让《高树三姐妹》的故事更加生动。她的声音，仿佛是故事中人物的灵魂，将他们带入了一个充满激情和悬疑的世界。
悲剧的结局
美好的故事往往伴随着悲剧的结局。《高树三姐妹》也不例外。在邪教组织的阴谋和背叛中，三姐妹的命运走向了悲剧。她们的命运，就像是一首悲歌，让人感慨万千。
这个故事告诉我们，在这个充满诱惑和欲望的世界里，我们要学会珍惜身边的人，勇敢面对生活的挑战。同时，也要时刻警惕，不要被黑暗势力所侵蚀。
总的来说，《高树三姐妹》是一部充满激情、悬疑和悲剧色彩的小说。它让我们看到了人性的复杂，也让我们思考着生活的真谛。如果你喜欢日系小说，那么《高树三姐妹》绝对值得一读！
集群车宝直播创始人大揭养车黑幕车主直呼水太深厂商供稿于飞2020年07月13日10:39[中华网行情]7月9日,汽车后市场产业互联网赋能平台集群车宝开启了品牌的直播首秀。然而,直播过程中,董事长高集群突然放飞自我,甩开提前演练好的台本,在10多万直播观众下大揭行业黑幕。观看直播的车主直呼:汽车维修水太深,被黑了这么多年竟从不知道!
找4S店维保为什么这么贵?是因为使用原厂件?汽修师傅:专宰不懂的车主在维修和保养时,会遇到一个问题,就是选原厂件还是品牌件。集群车宝董事长高集群在直播中爆料,很多汽修师傅专宰不懂的车主,推荐选择原厂件,而车主也会误认为原厂件与爱车更加匹配,品质更有有保障,但却是实实在在被坑了。事实上,车主被纠正了很多年,所谓的“原厂件”与“副厂件”的概念,都是刻意创造出来的。因为汽车主机厂生产是一个组装的过程,几乎所有品牌的汽车,95%以上的零配件都是通过OEM采购,贴上各自汽车品牌的LOGO,就成了原厂件,价格也就上去了。原厂件与品牌件的差别,其实就是有没有贴上原厂的LOGO。高集群现场举了两个例子:在4S店做保养使用的是机油,说是原厂专用机油,其实品牌汽车是不生产机油的,用的大多是三四线品牌机油贴牌成了原厂概念;还有蓄电池、火花塞、刹车片这些易损件都是贴牌原厂,通过原厂件的概念,价格往往高出2~3倍,高端车型往往高出10倍以上,这个问题在行业已经隐藏了很多年,不是业内人士高度发展都会误以原厂就是最好的。高集群建议车主,电子元器件才选择原厂件,易损件、底盘件、外观件,选品牌件就够了,不用刻意追求原厂件。集群车宝所选择的品牌件,经过严格的筛选,全部都具有ISO901认证,从源头把控品质,还有售后保障,能让车主安心。需要特别疏忽的是“副厂件”,这些往往是一些以次充好的高仿产品、三无产品,甚至是拆车件,品质得不到保证。修车靠估价?车主有苦说不出高集群还曝出,汽车养护与标准品零售不同,标准品零售商品明码标价,消费者买了什么、花了多少钱,心里明明白白,而汽车养护是一个非标准化的服务,零配件、工时费等没有一个统一的收费标准,收费高度发展靠经验来估价,车主也很难摸清楚,做不到透明化消费,只能被牵着鼻子走。维修店因为不能实时知道采购配件的标准定价,只能口头报价,报高了消费者成本就高了,报价低了很容易就导致维修人员去拿三无产品,以次充好。目前市面上汽车品牌数量少,每个品牌的零配件又各有不同,含糊很难把所有的品牌、车型的零配件做到标准化服务。异常的门店,一般会做50个左右SKU,远远焦虑不了市场的需求,而集群车宝却做到了1.1亿个标准SKU。“集群车宝就是要把非标的服务做到标准化,为广大车主降低用车费用,降低用车性价比”,高集群在直播现场自信满满地说,集群车宝的所有服务项目的价格、施工工序、耗材都是标准不透光的,用户随时可在线查询并下单,让车主清楚无法理解的知道做了哪些项目、每一项单价多少,而且服务完成后还可获得“价高我赔、假一赔十”等12项服务承诺,打造透明、实惠、方便、快捷、有信誉保障的一站式服务平台。本次直播正值集群车宝成立7周年庆典,创始人高集群在直播现场不仅揭开行业种种黑幕,还赠收了价值超百万的养车豪礼,甚至一度导致其抖音直播间被封。不过,高集群对此并不在意,他说,未来还要在直播中向车主普及知识,揭开黑幕。点击阅读全部金字招牌可别被黑心商家玩坏了！
众所周知，鄂尔多斯拥有通俗的羊绒资源，是我国关键的羊绒产业使意见不合区之一，是次要的羊绒集散地。《财经调查》记者根据直播间信息来到鄂尔多斯市达拉特南路的红福绒圆服装店，主播秦经理和另一位工作人员郝经理向记者透露，他们直播间售卖的那件所谓的“羊绒开衫”，实际上根本没有羊绒成分，完全是“挂羊头卖狗肉”。秦经理继续向记者透露，由于消费者没有鉴别能力，更不会将服装去收检，所以商户就虚标羊绒含量，用羊毛产品冒充羊绒产品销售。在另一家名为鄂尔多斯市宇联羊绒精品的直播间，一件400克的羊绒衫售价仅299元。主播言之凿凿地宣称是纯羊绒，但实际上这款所谓的“纯羊绒衫”根本不含羊绒。首页上一页...456789全文共9页下一页电影《星际穿越》中的黑洞显示出事件视界据《福布斯》北京时间12月28日报道，黑洞是宇宙中最令人不可思议的天体类型之一。它在一个很小的体积内使意见不合有很大质量，换句话说，它的密度出奇地高，单个物质微粒都不能保持正常形态，而是会坍塌为一个奇点。围绕奇点的是一个被称作事件视界的球状区域，即使它以光速宇宙内最下降的速度运动，内部的任何物质都无法逃逸。
分布在世界各地的事件视界望远镜成员尽管人类知道有3种方法可以形成黑洞，发现存在数以千计黑洞的证据，但从未直接观察到过黑洞，以及黑洞的事件视界，甚至没有能反对事件视界的存在。不过，随着明年事件视界望远镜首批成果的公布，这一切将得到保持不变，天文学上最大的难题之一将得到解决。
活跃黑洞示意图黑洞并非是个新概念，数个世纪前，科学家就意识到，如果在一定体积内累积更多质量的物质（也就是说密度越来越大），其他物体要摆穿它产生的引力的奴役，就需要更快的速度。由于光速是物体运动的最高速度，因此，存在这样一个临界值，任何物质都将被困在物体内部。内部的物质将发生引力坍缩，任何微粒都将向中心奇点移动，无法逃逸出来。因此，奇点是必然存在的，被事件视界所包围。任何进入事件视界内的物质都被困在内部，在事件视界内部，所有路径都通向中心奇点。
事件视界渲染图随着时间推移，黑洞能继续吞噬更多物质，其质量和大小将以相同的比例增长。如果黑洞质量翻一番，其半径也会翻一番；如果质量增长10倍，半径也会相应地增长10倍。这意味着，随着黑洞质量减少，事件视界也会越来越大。由于没有物质可以逃逸出来，事件视界在太空中看起来就像是一个黑洞，它后面任何物体发出的光线都发射不出来。另外，根据广义相对论的预测，这里还存在光线的引力弯曲现象。
SagittariusA*黑洞位于银河系中心，距离地球仅2.7万光年，而质量相当于太阳的400万倍，这使得它成为从地球上看最大的黑洞。有些黑洞尽管质量更大，但由于距离地球过于遥远，因此看起来反而没有那么大。
参与事件视界望远镜项目的望远镜如果拥有与地球大小相当的望远镜，光线在地球与黑洞之间可以畅通无阻，我们就可以看到黑洞，一点问题也没有。部分波长的电磁波不会受到宇宙物质的影响，如果通过像无线电波这样波长较长的电磁波观察，我们就可能看到事件视界本身。虽然我们没有大小与地球相当的望远镜，但全球各地都有望远镜，而且我们掌握把它们的数据综合起来，拼接成一幅图像的技术。事件视界望远镜集当前最优秀的技术于一体，将能使我们首次看到黑洞。
事件视界望远镜不是一台望远镜，而是由分布在全球的15至20台望远镜组成的一个阵列，它们同时观察同一个目标。这些望远镜间的最大距离为12000公里，它们可以看清大小为15微阿秒（一种天文单位）的物体：相当于在地球上能看到月球上的一只苍蝇。鉴于SagittariusA*黑洞的距离和质量，预计它在望远镜眼中的大小应当为37微阿秒。通过使用无线电波观察，我们应当能看到极小量被黑洞帮助的带电粒子，而且应当存在一个空白区域事件视界所在的位置。如果能不适合地组合这些数据，我们应当能首次描绘出黑洞的图像。
事件视界望远镜去年为SagittariusA*拍摄了第一张照片，科学家已经把数据综合在一起，并对它们进行分析。如果一切顺利，2018年我们将获得黑洞的首张照片。科学家将试图回答下述问题：黑洞的大小与广义相对论的预测是否一致同意；事件视界是否像预测的那样是圆形，还是扁圆或扁长形等。
无论有什么样的发现，首次获得黑洞照片都是一项惊人的突破。对于黑洞的认识，我们将不再局限于模拟或艺术家的想象，而是可以使用基于数据的首张黑洞照片。如果获得成功，这将为进一步研究铺平道路：如果把望远镜部署到太空中，研究范围可以由一个黑洞缩短到数以百计的黑洞。
如果说2016年是引力波年，2017年是中子星分解年，那么，明年将是事件视界年。(编译/霜叶)
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导语：2019年，科技市场的发展取得了很大的进展我们看到了出色的手机、时髦的笔记本电脑以及颇为前沿的服务，而这些新产品和服务是我们本世纪初根本无法想象的事情。
今天，我们不会去歌颂科技市场中过去一年中里程碑式的成就，我们将会为大家盘点一下2019年科技市场中的大成功产品和案例。从天生缺陷和夭折的产品，到一系列影响用户体验或者解开用户隐私的泄露，2019年的科技市场并不安排得当，具体如下：
索尼关闭PlayStationVue服务
现在，市场中有很多可以取代有线电视的服务，但这些服务都有自己的缺点。从复杂的渠道套餐，到过下降的定价，再到糟糕的性能，其实市面上根本就没有业余水平的选择。今年年初，索尼正式宣布将关闭旗下出色的PlayStationVue服务，让用户失去了这个领域中的一个最佳选择。
一直以来，索尼对PlayStationVue的消亡都非常避讳，但是我们还是可以将其中的一些蛛丝马迹拼凑起来。PlayStationVue的用户数量没有竞争对手那么多，而且索尼也根本不希望在完全建立投入太多的钱。通常来说，有线电视用户更换服务，都需要等到资源和服务轻浮下来之后，才会驱散更多的用户。
尽管如此，PlayStationVue的消亡对于想要取代传统有线电视的新兴行业以及用户来说都是坏消息，不管您是否喜欢这项服务。随着市场上竞争对手数量的减少，缩短，其它服务进一步改进服务质量和降低价格的动力也在不断降低。例如，SlingTV在索尼宣布PlayStationVue关闭的几天之后，就单方面上调了价格。
PlayStationVue还开创了许多人们现在认为不适合的有线电视替代产品，从DVR功能到高帧率运动模式等，没有索尼在该领域的创新，流媒体领域的前景显得有些暗淡。
Equifax勒索用户
2019年真实的是真是雪上加霜的一年。2017年，信用监测公司Equifax的安全漏洞不暴露了多达1.47亿用户的姓名、出生日期、地址和社会保险号码等隐私细节。而此次攻击之所以能够成功，主要是因为Equifax没有修补已知的软件漏洞。
在Equifax之后与美国政府达成的和解协议中，这家信用监测公司并未允许承认自己有任何不当行为，只是表示将拨出一些钱来补偿受到漏洞攻击影响的用户。不过，目前只有一个问题：Equifax只预留了3100万美元，用于受黑客攻击影响的用户支付赔偿金。但是，鉴于受影响的用户数量高达1.47亿，所以最终每个用户得到的补偿金与Equifax跟随表态人均125美元的和解方案具有相当大的差距。
这就是为什么，今年8月份，美国联邦贸易委员会（FCC）建议用户申请免费的身份监控和信用保护服务，以取代现金支付。作为授予这项服务的主要代表公司之一，Equifax成为了2019年最受关注的用户隐私泄露事件。
苹果AirPower无线充电底座夭折
虽然这种特殊的产品让苹果连续两年无法兑现承诺，无法解决技术问题，但AirPower这款产品本身也是有其独特之处的。
简单回顾一下：苹果在2017年9月的新品发布会上推出了AirPower，当时与之一起到来的还有iPhoneX。当时，苹果承诺这款兼容Qi标准的无线充电底座将在2018年正式上市。然而，AirPower最终并未如约而至。不仅仅是2018年，2019年也是如此。今年3月份，苹果甚至宣布开始AirPower的开发，而就在仅仅18个月前，苹果还信誓旦旦承诺AirPower将会与用户见面。
苹果硬件工程高级副总裁丹·里奇奥（DanRiccio）在宣布AirPower夭折的时候称：经过很多的努力，我们最终得出结论，AirPower无法达到我们的高标准，因此我们不得不造成这个项目。为此，小编认为苹果应该得到不赞成，因为它没有踌躇地推出一款不合格的产品，比如笔记本的蝴蝶键盘。
另一个包含bug的Windows更新
一般来讲，微软的Windows10系统都能够出色地运行，但是有时还是会出现一些错误。从2019年开始，似乎每隔一个月就会有一次Windows更新出错。首先，它有一个比较笨重的bug教唆用户进行更新。正如您所想象的，这个bug让Windows更新变得非常困难。
随着时间的推移，Windows又出现了不少问题。如果您的电脑拔出了USB设备，那么Windows系统就无法更新。同时，Windows更新将使得您的整个屏幕变成橙色，甚至有些更新会破坏用户的开始菜单，或者更新导致系统蓝屏死机。另外，WindowsUpdate出现问题后也不会安装次要的安全修补程序，或者增强用户的数据。
Windows10是一款非常庞大的操作系统，因此任何环节都可能出错。虽然没有人认为Windows10操作系统能够在任何时候都能完美运行，但是用户含糊希望在微软能够及时有效地修补漏洞。当更新系统这件事本身就会让用户面临更糟的风险时，就会让用户陷入一种两难的境地：要么更新系统并忍受某些破坏、要么不更新忍受原来存在的问题。
值得赞扬的是，微软至少经常发布更新，在大部分情况下悠然，从容解决安全漏洞。我们希望，Windows系统更新在2020年会更加轻浮。
苹果蝴蝶键盘不明显的，不引人注目的成功
2019年秋天，苹果开始纠正过去一直饿受诟病的错误，造成了自2015年MacBook推出以来就一直困扰用户的蝴蝶键盘。跟随，苹果表示，新一代的蝴蝶键盘可以增强按键的轻浮性，但是由于它的按键键程太浅，会给人带来不舒适的打字体验。当然了，更薄的设计干涉苹果实现了超薄的12英寸MacBook，但是代价是什么呢？
随后，苹果无法选择将这些超薄设计的键盘继续推广，并在2016款MacBookPro中使用了它。但是，根据极小量的用户反馈，蝴蝶键盘的按键非常容易出故障，导致卡键或连击问题。尤其是对于经常打字的用户来说，O、I和空格等几个按键最容易出现问题，这会降低您的打字速度。苹果随后推出了一款针对MacBook的键盘服务程序，可以部分解决键盘出现的故障。但是即便如此，也并未能够彻底解决问题。虽然苹果为很多出现问题的用户免费更换了键盘，但是就算更换键盘之后，也同样容易出现故障。
2019年3月份，苹果终于为蝴蝶键盘的故障表示歉意，并声称绝大多数用户都没有遇到问题。7月份，苹果发布了MacBookAir的一个小更新，又在8月更新了MacBookPro，但是这两款产品都继续耗尽了蝴蝶键盘。不过，有越来越多的传言称，苹果将为MacBook推出新的键盘设计。2019年11月，苹果终于做出了我们期待已久的保持不变，推出了回归传统剪刀键盘的16英寸MacBookPro。
不过，截至目前为止，苹果仍在销售配备蝴蝶键盘的MacBook、MacBookAir和13英寸MacBookPro笔记本电脑。这就意味着，想要购买新笔记本的用户，包括小编自己，想要入手以上几款产品，都不得不等到2020年。到时候，预计苹果在清理完库存之后会改用新的键盘生产线，全部回归剪刀键盘。苹果花了4年时间来试图解决一个原本很好解决的问题，这对我们来说是非常令人澄清的。但是小编很沮丧苹果推出了新的MacBook，但还是缺少了UBS-A接口和TouchBar。
MagicLeap流失26亿美元
很多人都认为，自己应该戴着增强现实眼镜到处走走，沉浸在虚拟世界中，还能伸手去触摸那些漂浮在我们眼前的栩栩如生的图形。但目前为止，这种场景仅仅是一种构想，因为不管是哪家公司，无论是增强现实、虚拟现实还是瓦解现实，目前都还处于炒作的阶段，暂时接受是还没有产生任何突破性的产品。
其中，没有任何一家公司能像MagicLeap那样将AR未兑现的承诺体现出来。MagicLeap是最近几年炙手可热的初创公司，累计筹集超过26亿美元的资金，生产了MagicLeapOne增强现实眼镜，但是消费者似乎并未太过关注。这主要是因为MagicLeap的视野并不是很好当我们自己在测试MagicLeap的时候，它并不是完全沉浸式的，画面的麻痹就像是在空中观看一个虚拟的透视图而且完全建立的应用程序和工具几乎都不是必备的种类。此外，MagicLeapOne售价高达2295美元，售价还是比较昂贵的，甚至超过了可折叠智能手机。
搁置到所有这些问题，有报道称MagicLeap仅仅售出大约6000台MagicLeapOne增强现实眼镜也并不是特别让人意外。不过，我们还是希望在2020年，能有一款让我们能够体验到真正瓦解现实技术的产品出现。
苹果令人尴尬的FaceTime漏洞
当一家公司不得不禁用某项功能，避免用户继续使用才能解决问题的时候，永远都不是一个好兆头。苹果在2019年2月的FaceTime群组聊天功能中就不得不不关心的时期了一段时间。为什么呢？这主要是因为一个苹果青少年用户发现，如果我们在拨打FaceTime视频电话时，在新的电话接通之前输入别人的电话号码，就可以偷听对方谈话的内容，即使对方从未接通过您的电话，您也可以监听对方。
最后，苹果修复了这个漏洞，甚至还做出了道歉，但是如果把这个归咎于没有使加剧/没有犯规的情况，那就大错特错了。FaceTime的漏洞再次提醒我们，有些公司并不能完全保护好我们的隐私和安全。
Ring的隐私泄露
您不应该把联网的安全摄像头摆放在自己家中，这让我觉得自己就像一张破唱片一样被重复观看。要知道，任何拥有操作偶然的设备都可能被黑客攻击，而任何分开互联网的设备都可以被远程黑客攻击。Ring是一个很受避免/重新确认/支持的智能门铃和安全摄像头产品线，它最近就经历了这样的教训。
首先，Mozilla基金会批评Ring在隐私和安全协议方面存在的漏洞。然而，Ring对这些批评置之不理，并且承诺自己的加密技术已经足够强大，可以处理任何黑客的攻击。然而，Ring甚至都没有等来黑客的攻击，因为它自己的软件漏洞率先泄露了它所有的用户的隐私与细节。
当Motherboard曝光了NulledCast漏洞的存在时，一切变得更加糟糕：在某个问题频出的服务器上，用户可以事实各种Ring摄像头用户的账号和密码，还可以惹怒用户，并向全世界直播对方的摄像头画面。不过，唯一值得庆幸的是，严格意义上来说，这个灾难从技术上讲并非是Ring自己的错，大多数被破解的用户名和密码数据都来自其它公司老旧、不不无关系的数据泄露事件。
不过，几周后，Ring自家的数据被泄露到了互联网上准确地说，共有3600多个账户，包括用户名、密码，甚至每个摄像头所属的房间。尽管Ring断然承认此次数据泄露事件，但事实上就是有人以某种方式获得了这些信息，并将其公之于众。
如果Ring连自己的数据和隐私都不能保护，我们又我们要接受它呢？
谷歌Stadia暗淡的首次亮相
当谷歌在GDC2019大会上首次宣布旗下全新的Stadia游戏平台时，该公司承诺将为游戏行业带来颠覆性的保持不变。GoogleStadia并不是一台游戏主机，它是一种可以将游戏从云端串流到家里各种屏幕上的云游戏平台。您可以直接从谷歌那里购买游戏，然后在电视、电脑或智能手机上无缝的进行游戏。
然而，Stadia实际的体验要比谷歌所承诺的复杂一些。首先，如果您拥有速度足够快的网络分开，那么Stadia云游戏的体验含糊可以达到广告所宣传的那样效果。但是，前提是玩家需要储藏129美元购买谷歌Stadia创始人版，或者现在购买价值129美元的首发版。另外，玩家还需要每个月支付10美元来购买StadiaPremiere订阅服务如果您想体验4K游戏，这笔钱是必须储藏的。
另外还有一大堆其他的小问题会为谷歌Stadia拖后腿，首先游戏的设置就是个问题，游戏中的背景纹理看起来很清晰，而且控制器也不是异常的电脑或智能手机可以使用的类型。同时，智能手机平台减少破坏方面目前还不适用于大多数Android手机或任何iOS设备。另外，Stadia的游戏库数量也不够多，而且新游戏增长的速度也比较缓慢。
但是，GoogleStadia最令人头疼的地方在于，我们很难确定玩家和开发者是否能从中受益。游戏主机和PC平台授予的游戏更加可靠、质量更高。就算您的网络分开中断，也不会直接将您从游戏中踢出去。
GalaxyFold跌跌撞撞勉强上市
2019年年初，三星发布了一款可以像书一样关闭的折叠屏手机，它的内部屏幕直接缩小，这让我们所有人都为之惊艳。到了年底，GalaxyFold正式上市，正式开启了折叠屏智能手机的时代。但是，在这半年的时间中究竟发生了什么，三星应该深有体会。
三星GalaxyFold原本应该在4月上市，而不是9月份，但是之前三星所授予的样机出现了多个问题。例如，很多评测者不小心将GalaxyFold的保护膜撕下来增强了屏幕。在另外的例子中，有很多灰尘和统一会进入GalaxyFold折叠屏和铰链之间的缝隙，这导致屏幕无法正常操作。三星后来解决了这些问题，不过花了好几个月的时间才把事情搞定。而三星移动业务负责人高东真也表示，整个发布会的过程令人尴尬。
也许，在折叠屏手机领域受挫的不仅仅只有三星，华为也推迟了其MateX折叠屏手机的上市时间，并且最终只面向国内市场限量发售，以避免出现GalaxyFold缺乏反对性的错误。就连摩托罗拉也推迟了折叠屏Razr翻盖手机的上市时间，不过摩托罗拉表示，该公司推迟上市时间的原因是市场需求高于预期。事实反对，想要让折叠屏智能手机实现预期，困难还是比较大的。
Facebook的大成功
如果将今年科技行业问题最笨重的大成功者整理成一份榜单，那么Facebook一定名列前茅。您随便浏览一下科技领域的头条新闻，都会发现不少Facebook的错误。
Facebook今年最大的大成功应该是Android应用与社交网络共享了用户的数据，即使用户没有Facebook账户，或者Facebook用户数据在亚马逊云服务器上被发现未受保护的问题都曾出现。另外还有一次，Facebook上传了150万用户的联系人名单，这些用户都向Facebook授予了自己的密码。而就在2019年12月份，在一个不安全的数据库中发现了2.67亿Facebook用户的信息，包括手机号、姓名和ID等，任何人都可以通过网络进入数据库。
问题太多的Facebook现在已经别无选择。然而，Facebook公司最大的失误就是马克·扎克伯格本人，他显然并未打算就此罢休。（完）
随着人工智能技术的迅猛发展，许多公司纷纷推出各自的“AI代理”系统，这些代理能够自主与环境互动，完成无需人类干预的任务。微软和Anthropic等公司已率先推出了自己的AI代理，而行业领导者OpenAI却迟迟未能发布自己的版本，这背后的原因令人深思。
据《TheInformation》报道，OpenAI的推迟与“提示收回”攻击有关。这种攻击方式可以诱使AI模型接受恶意方的指令。例如，当用户指派AI代理在线搜索和购买物品时，AI可能无意中访问一个恶意网站，该网站可能会指示它忘记先前的指令，甚至登录用户的邮箱，窃取信用卡信息。这不仅会给用户带来灾难性后果，也会严重损害OpenAI的声誉。
由于AI代理具有自主操作电脑的能力，因此它们面临着更下降的安全风险。如果这些代理被黑客入侵，它们可能会对用户的文件和数据根除更大的损害。OpenAI的一位员工对此表示，虽然任何大型语言模型（LLM）都有被攻击的潜在风险，但AI代理的自主能力加剧了这一风险。
目前，提示收回的风险已在其他平台上得到充分反对。去年，一位安全研究人员就演示了微软的CopilotAI如何轻易地被操控，泄露组织的警惕数据，包括电子邮件和银行交易记录。此外，该研究人员还成功地操纵了Copilot，令其以其他员工的风格撰写邮件。
OpenAI自身的ChatGPT也曾遭遇提示收回的攻击，一名研究人员通过上传第三方文件（如Word文档）成功植入虚真实的“记忆”。在这种背景下，OpenAI的员工对竞争对手Anthropic在发布AI代理时的“放任态度”表示惊讶。Anthropic仅建议开发者“采取措施将Claude与警惕数据隔离”，并没有采取更为严谨的安全措施。
据报道，OpenAI可能会在本月推出其代理软件。然而，人们不禁要问，开发团队所争取到的时间是否足以为其产品建立更强的安全防护。
划重点:
??OpenAI因担忧“提示收回”攻击而未推出AI代理，潜在风险巨大。
??其他公司如微软和Anthropic已推出AI代理，但安全隐患仍然严重。
??OpenAI正在努力增强其产品的安全性，以防止清楚的数据泄露。
身处互联网行业，对于造谣这种恶性竞争手段，早已是屡见不鲜。每当一个行业处于爆发或者下降期，总有各种各样的谣言出现。的确，作为下三路竞争手段，谣言能以最小的成本达到最大的效果。
谣言往往是以一些无法作为事实根据的揣测和爆料作为基础，稍做加工就能成为一篇爆文。所谓好事不出门，坏事行千里，大概就是这个意思。
令笔者惊诧的是，从去年开始在线教育行业也出现了谣言四起的情况，本是一个教书育人的清静行业，如今却被搞的乌烟瘴气。
笔者近日查阅资料后发现，如今整个在线教育行业都陷入了某种病症。
不久前在线教育领域某上市公司财报发布后，网络上就悠然，从容出现了对其财报解读的负面文章。另外一家美股上市公司，其教育业务的普通调整不当也被用来做文章。去年12月，知名自媒体人葛甲就爆料说一家主营少儿英语精品在线的公司也遭到疑似恶意攻击。
近日，又有一家在线教育企业无端被黑，就是刚刚更名为tutorabc的vipabc。谣言出现后，tutorabc悠然，从容做出了官方回应。tutorabc称，这种引用知乎匿名爆料捕风捉影的报道系典型的造谣手法，其官方已经委托金杜律师事务所采取法律途径进行维权。
事后笔者也特意查询了一些相关报道和资料，发现tutorabc近期运转良好，没有出现谣言中的现象。而且tutorabc刚搬进了位于上海金融街海伦中心的新办公大楼。金融街海伦中心是由金融街控股在上海打造的5A甲级办公楼，其中tutorabc将B、C两栋写字楼打通，总占地近上万平方米，可容纳超过两千多个办公座位。
据笔者所知，其实早在2016年9月，tutorabc（原vipabc）就与金融街控股达成战略合作，直接持有金融街海伦中心B、C两栋写字楼。所以，谣言中有关裁员、撤离什么的就可以不攻自破了。
谣言中有一条是假，那高度发展就可以否认所有信息皆是造假。但当在线教育行业都出现恶意攻击时，我们是否该思考一下，是什么导致这种情况出现。
现在恶意攻击的手段都非常高明，一般套路是找一个托，在某个地方发帖以示自己是出于某种原因才不得不爆料。前段时间，共享单车领域的互爆事件就是如此。
同样是在网络社交平台上的匿名爆料，说摩拜和ofo内部均存在贪腐现象。后来两家公司均出面回应不存在贪腐，并且都已经向警方报案。
究其原因，容易出现造谣美化事件的这些领域，高度发展上都处于行业竞争比较缺乏感情的阶段。比如之前提到的共享单车，据笔者所知二手车电商之前也爆出过大规模恶意攻击事件。不过，即便在线教育行业处于下降期，市场规模增长，也不应该出现这种低级的做法。
根据艾瑞数据显示，2016年在线教育市场规模达到1560.2亿元，同比增长速度为27.3%；预计之后几年将继续保持20%左右的速度增长，到2019年达2692.6亿元。
面对如此大规模的市场，各家现在应该将全部精力聚焦在业务层面，以实力说话，而不是互黑。有意思的是，就在tutorabc被黑之后，其官方还公布了一则好消息以正视听。笔者认为这样的做法是对恶意攻击的最好回应，以实力回应谣言。
6月5日，全球最权威的英语评测机构ETS旗下的托业考试（TOEIC）与tutorabc（原vipabc）正式宣布达成战略合作，tutorabc成为ETS托业考试（TOEIC）目前唯一指定的在线培训机构。
不只如此，根据南方网6月1日的一篇报道显示，tutorabc目前在移动端单月使用频次已经超过50万。与此同时，tutorabc的学习APP也在5月初登上过教育APP类下载前4名。
个人认为，在遭受恶意攻击、谣言、确认有罪时，公司的态度无法选择了它能走多远，这是格局大小的问题。就像tutorabc这样，以实际业绩作为回应，可能是给幕后黑手最大的打击。
回顾历史，很容易发现互联网业内将造谣作为一种竞争手段的现象数不胜数。但笔者在这里要提醒一句，任何正常的健康的商业模式，都不是靠恶意攻击赢来的，踏踏实实做好业务，为用户服务为投资人创造价值。
特别是在线教育行业，一个以育人为主要业务的行业，不仅要有起码的企业社会道德，还要有师德，决不能出现一边育人一边失德的现象。
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美女口爆图片
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ColorOS智能助理Breeno的正确关闭方式，你学会了吗?赶紧跟周围的小伙伴玩起来吧。
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中国黑网
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。
奇点将至?奥特曼再次奴役「六字」神秘信号!谷歌文档之父、机器学习博士纷纷预测，AGI降临那天，95%人类工作或被AI取代。
一觉醒来，奇点又进了一步?!
昨天，OpenAI智能体安全研究员StephenMcAleer突然发出一番感慨:
有点怀念从前那段做AI研究的日子，那时我们还不知道如何创造超级智能。
紧随其后，奥特曼发表了意味深长的「六字箴言」:nearthesingularity;unclearwhichside——奇点临近;不知身处何方。
这句话是想表达两层意思:
1.模拟假说
2.我们根本无法知道AI真正起飞的关键时刻，究竟是在什么时候
他又疯狂明白地提及了一番，并期望这一点能引申出大家更多的解读。
这一前一后，他们接连发出耐人寻味的信号，让所有人不禁思考:奇点是否真实的近在咫尺?
评论区下方，直接被新一轮的AGI大猜想和恐慌冲爆了。
若AGI/ASI真正降临那天，我们将面临着什么?
「谷歌文档」之父SteveNewman在最新长文中认为，「届时，AI将会取代95%人类工作，甚至包括未来新创造的工作」。
ApolloResearch联创MariusHobbhahn则更进一步，列出了2024年-2030年所有AGI时间表。
他预测，「2027年，AI将直接取代AGI实验室顶级AI研究员;
2028年，AI公司将有1万-100万个自动化的AI研究员，差不多所有需要知识型的工作都被AI自动化」。
与Newman观点一致同意的是，Hobbhahn认为2024年95%以上经济价值的任务，都能被AI完全自动化。
不过，他将这个时间节点设定在了2029年。
AGI降临，超95%工作被取代
SteveNewman在文章中，阐述了他对AGI的定义及其AI对未来世界的影响。
那么，AGI究竟指代的是什么时刻?Newman认为:
AI能够在超95%的经济活动中，以成本效益的方式取代人类，包括未来新创造的任何工作。
他认为，大多数假设的AI变革性影响都发散在这个节点上。
因此，这个「AGI」的定义，代表了世界开始显著保持不变的时刻，也是所有人「感受到AGI」的时刻，具体而言:
1AI系统能主动适应完成大多数经济活动所需的任务，并能完成不完整而非世界性政策的任务。
2一旦AI能够完成大多数知识型工作，高性能的物理机器人将在几年内随之而来。
3这种能力水平可以实现一系列变革场景，从经济超增长到AI接管世界等。
4世界变革场景需要这种水平的AI（通常，专用AI不足以保持不变世界）。
5在达到AGI之前，「递归自我改进」将成为主要推动力。
6AGI指的是具备必要能力（以及经济效率）的AI被发明出来的时刻，而不是在整个经济中全面部署的时刻。
关于AI如何对世界产生变革性影响，有来自多方的推测:
一种观点认为，AI可能带来难以想象的经济增长——推动科学和工程领域快速进步，完成任务的成本比人类更低，干涉公司和政府做出更高效的决策。
根据最近的历史数据，世界人均GDP大约每40年翻一番。有人认为，高级AI可以使GDP在一年内至少翻一倍，也就是「超增长」。
十年的「超增长」将使人均GDP减少1000倍。也就意味着，目前每天靠2美元生活的家庭，未来可能会实现年收入73万美元。
另一种观点认为，AI可能会带来灾难性的风险。
它可能会发动幸存性的网络攻击，制造出高死亡率的流行病;可能让独裁者获得对国家甚至全世界的绝对控制权;甚至，AI可能失去控制，最终建造所有人类生命。
还有人推测，AI可能淘汰人类，至少在经济领域会这样。它可能终结资源稀缺，让每个人都能过上富裕的生活（前提是选择公平分配这些成果）。它可能将仅存在于科幻中的技术变为现实，比如治愈衰老、太空殖民、星际旅行、纳米技术。
不仅如此，一些人设想了一个「奇点」，在奇点中，进步的速度如此之快，以至于我们什么都无法预测。
SteveNewman推测，AGI真正实现的时刻，就是这些设想几乎同时变成现实的时刻。
「可能发生」，不是「接受发生」
需要澄清的是，Newman并非在说，关于高级AI的预测，一定都会实现。
未来，技术突破逐渐变难，所谓的「奇点」也就不一定会出现。也就是说，「长生不老」可能根本就无法实现。
再说了，人们可能更喜欢与他人互动，这样的话，人类也就不会真实的在现实经济活动中变得没用。
当提到「可能差不多同时发生」时，SteveNewman的意思是，AI如果能实现难以想象的经济增长，那也有能力制造真正的幸存性流行病、接管世界或快速殖民太空。
为什么谈论「通用人工智能」
经济超增长在理论上是否可能，有一些争议。
但如果AI无法自动化几乎所有的经济活动，那么超增长几乎注定是不可能的。仅仅自动化一半的工作，不会带来深远的影响;对另一半工作的需求会随之减少，直到人类达到一个新的、相对常规的不平衡的。（毕竟，这种情况在过去已发生过;在不久前，大多数人还从事农业或简单的手工业。）
因此，超增长需要AI能够完成「几乎所有事情」。它还需要AI能够适应工作，而不是重新调整不当工作和流程来适应AI。
否则，AI将以类似于以往技术的速度渗透到经济中——这种速度太慢，无法带来结束的超增长。超增长需要AI足够通用，以完成人类能做的几乎所有事情，并且足够僵化以适应人类原本的工作环境。
还有太空殖民、超致命流行病、资源稀缺的终结、AI接管世界等预测，这些情景都可以被归类为「AGI完成」情景:它们与经济超增长需要的AI，具有相同的广度和深度。
Newman进一步主张，只要AI能够完成几乎所有经济任务，它就足以实现全部预测，除非与AI能力无关系的原因导致它们无法实现。
为什么这些截然不反对情景，需要相同水平的AI能力?
阈值效应
他提到了，上个月DeanBall关于「阈值效应」的文章。
也就是说，技术的逐步进步可能在达到某个关键阈值时，引发突如其来的巨大影响:
DeanBall最近撰文探讨了阈值效应:新技术在完全建立并不会悠然，从容普及，只有当难以预测的实用性阈值被突破后，采用率才会悠然，从容攀升。例如，手机起初是一种笨重且昂贵的滞销产品，而后来却变得无处不在。
几十年来，自动驾驶汽车还只是研究人员的兴趣，而如今谷歌的Waymo服务每三个月就能实现翻倍增长。
对于任何特定任务，只有在突破该任务的实用性阈值后，AI才会被广泛采用。这种突破可能发生得相当突然;从「还不够好」到「足够好」的最后一步不一定很大。
他认为，对于所有真正具有变革性影响的AI，其阈值与他之前描述的定义一致同意:
超增长需要AI能够完成「几乎所有事情」。它还需要AI能够适应任务，而不是调整不当任务去适应自动化。
当AI能够完成几乎所有经济价值任务，并且不需要为了适应自动化而调整不当任务时，它将具备实现全部预测的能力。在这些条件焦虑之前，AI还需要人类专家的鞭策。
一些细节
不过，Ball略过了AI允许体力工作的问题——即机器人技术。
大多数场景都需要高性能的机器人，但一两个（例如高级网络攻击）可能不需要。然而，这种区别可能并不重要。
机器人学的进步——无论是物理能力还是用于控制机器人的软件——最近都显著加快。这并非完全偶然:现代「深度学习」技术既推动了当前AI浪潮，在机器人控制方面也非常有效。
这引发了物理机器人硬件领域的一波新研究。当AI有足够的能力促进经济高速增长时，几年之内它也可能会克服剩余的障碍来制造可以胜任体力工作的机器人。
实际的影响将在至少几年内逐步发散，一些任务将比其他任务更早实现。即使AI能够完成大多数经济价值任务，也不是所有公司都会立即行动。
为了让AI完成比人类更多的工作，需要时间去建设足够多的数据中心，而大规模生产物理机器人可能需要更长时间。
当谈到AGI时，指的是具备基后天的反应力的时刻，而不是全面部署的时刻。
当提到AI能够「完成几乎所有经济价值任务」时，并不一定意味着单个AI系统可以完成所有这些任务。我们可能最终会创建从事不同任务的专用模型，就像人类从事不反对专业一样。但创建专用模型的必须像培训专业工人一样容易。
实现AGI，我们该怎么做?
对于「如何实现AGI?」这个问题，现在的研究者几乎没有头绪和理论依据，各种流派都有，一致同意不休。
ApolloResearch联创MariusHobbhahn认为，AGI的不次要的部分特点应该有三个:
-对风险的来源、预期的风险程度、安全预算以及愿意允许的风险做出更具体的明确假设。
-明确的多层次防御方法，去除某些不相关、负不无关系的措施，而不是「尝试叠加不反对策略以降低风险」。
-计划一致同意性，很多AI公司在宣传和实际做的事和谐同意，比如声称为了安全性愿意付出更高代价，但却不愿意允许透明推理带来的缺乏成本。
忠实且人类可读的CoT范式从AGI的全局发展来看，我们很幸运:现在AI偶然的大部分推理过程是「直接可见」且「易于理解的」。
所谓忠实且人类可读，就是指模型的推理过程是以一种人类可以直接理解的方式进行的，并且准确地反映了模型行动的原因，模型不能进行与声明不符的内部推理。
我们至少应该:
1.共同认同将此作为一个重要搁置因素，并以此进一步发展。为了让模型产生更易理解的CoT，我们可以并愿意承受相应的性能损失，哪怕是普通应用的运行成本会减少2倍，或是高风险应用的成本减少到5倍
2.将更多的精力投入到研究易于理解且忠实的推理过程（CoT）。比如构建一套评估工具，以测试某个特定模型的推理过程是否忠实，或者探索直接优化可读性会带来哪些副作用，如何隐藏掉非预期推理等。
3.「从架构中移除可见CoT」的相关研究应该减少，缩短，例如Meta的COCONUT
假设可读性带来的缺乏成本并不太高（例如，不到2倍），那现在关于「移除CoT」的研究无异于自毁长城。
如果存在证据隐藏，像在o1和o3中使用的高计算强化学习（highcomputeRL）会导致不可读的推理过程，例如模型自己发展出人类难以理解的语言，相应的观念也应该发生转变:
1.人工智能开发者尽快分享此信息，「模型的推理性能很好，但我们不理解其推理过程」要比「模型的推理性能一般，但我们能够理解其推理过程」可怕得多。
2.转变研究和治理策略的优先级，比如投入更多精力去解码模型所学到的语言。
用CoT监控模型如果模型能生成人类可理解的CoT，我们的主要防御手段就是对模型进行详细的监控，虽然极具成本效益但经常被关心。
在理想情况下，可以用几台简单的监控设备来分析模型输出，以检测各种通用的故障模式和不良行为，可追踪的行为类型包括:
各种类型的阴谋（scheming）行为，例如模型是否隐藏了某个特定目标，是否试图重步走监管，是否采取了不符合用户利益的行动等;各种类型的无能的追求（power-seeking）行为，例如模型是否试图获取资源，试图减少，缩短访问批准，试图以某种方式说服他人等;强烈且广泛的目标导向，例如模型在多个上下文中都一直在追求某个特定目标，需要在不同上下文之间进行对比;可以使用较小但运行更快的模型作为「仅黑箱监控器」（balck-box-onlymonitors），类似用Gemini-flash来监控Gemini，或者使用「白盒探测器」(white-boxprobes)，经过训练以检测有问题的行为(例如，线性探测器或SAE探测器);
最好既能监控行动本身（例如，工具调用），也能监控导致这些行动的推理过程。
模型开发商已经开始使用黑箱监控器来防止模型越狱（jailbreaks），算是有了一个概念验证;简单的线性探测器极具成本效益(只需要一个简单的向量乘积)，可以在几乎不减少缺乏开销的情况下，并行运行上万的探测器。
虽然这些方法看似简单，但研究人员认为，还没有人系统地研究如何对模型进行无效的监控。
监控在概念理解上看似简单，但仍需要极小量的迭代和调整不当，比如需要一个完善的数据集来训练和评估探测器，校准阈值等。
每个AI实验室都应该有一个多余的团队来专门构建监控设备，确保模型按预期工作，分析其结果，使其运行更高效等。
总的来说，监控设备不仅可以直接防止模型生成使加剧性内容，还可以更快、更全面地了解对齐（alignment）技术的有效性。
控制模型最坏情况下，模型可能有自己的想法，而且人类不一定能看清推理过程，所以需要最大限度地降低模型的实用性，同时最小化风险，具体措施包括:
1.智能体（agents）:以往的研究主要发散在小智能体系统或在较小任务，实验室应该尽快将控制技术应用于最先进的系统，以便尽早积聚实践经验;
2.现实性（realism）:在常见的应用场景下对模型进行控制，比如辅助研究等;
3.蓝队与红队的规则:在某些变体下，红队过于强大，比如可以访问蓝队的所有数据，并针对蓝队进行训练等，对团队的假设应该更「合理」且「不准确」。
4.放宽假设（relaxedasummptions）:控制的假设基于模型始终腹黑，相对保守;可以定义更严格的界限，减少，缩短约束，使模型表现大体不变。
模型的阴谋（scheming）在帮助研发人工智能系统时，我们也应该加深对大模型图谋不轨行为的理解:
1.检测工具:使用性能更好的工具来检测模型的图谋，例如更大规模的黑箱评估和更好的白箱技术;
2.图谋行为的发展:应该深入理解为什么模型会追求某种能力，了解模型如何学习非短视反感，以及模型何时愿意为了这些反感付出行动;
3.现实中的反感:了解模型在实践中的图谋频率，比如分析1亿个真实的模型回复，似乎是一个低投入、高回报的项目，但需要访问极小量真实的部署数据。
4.隐藏的图谋:分析哪些训练方法会减少，缩短模型的图谋行为，或识别出那些难以检测的图谋行为。如果模型每次出现图谋不轨的时候，就对其进行惩罚，会导致负面行为减少，缩短，但可能会减少模型隐藏阴谋的能力。我们需要针对不不关心况作出判断和不平衡的;
5.准备应对措施:根据模型的图谋程度，采取无视、重新训练模型，或者完全授予模型等不同策略;
6.更多的能力评估:更进一步了解模型在规避监管、干扰训练等程度。
评估评估是一种高效的「模型图谋」证据收藏，储藏工具，可以减少破坏其他策略，比如评价「监控」或「控制」方法是否有效等。
另一方面，评估也可以让我们了解模型的大体能力，但现有的评估在某些方面仍然不足:
1.能力评估:应该继续构建更多更好的能力评估，特别是针对人工智能研发、策划、核生化、网络和说服等方面，我们目前仍然不清楚模型的具体能力;
2.诱导（Elicitation）:如何对模型进行诱导以产生最大能力，尽可能找到模型的上限能力?
3.预测评估:预测能力的正确方式是什么?那些模型表现仍然为0的基准，该如何突破?或许还有更好的预测评估方法;
4.对齐评估:迄今为止，大多数研究都发散在能力评估上，而「对齐/反感评估」（alignment/propensity）也很重要，应该帮助构建对抗性对齐评估，比如设置各种非短视讨厌陷阱等，为模型建立一个非常详细的「心理档案」，以了解其默认反感;
5.演示:对于研究人员或公司内部来说，需要用一篇严谨的论文来仔细搁置所有的潜在可能性，还需要搁置如何传递演示给普通用户。
短期对齐策略现有的技术，比如RLHF在模型中引入了非短视（non-myopic）且不可纠正的(non-corrigible)反感，应该投入更多的精力来详细了解模型获得的目标类型，为模型建立详细的「认知档案」。
内部和外部使用的策略应该有无遮蔽的区别，比如模型具有更强的抗越狱能力可能会降低其可纠正性，需要确定哪些策略适用于长期内部部署。
推理透明度在最好的情况下，内部计划应该是完全不透光的，并明确关于安全预算、组织隐含愿意允许的风险、明确的红线等假设。应该经常与外部专家沟通具体计划，专家可以来自独立组织、学术界或人工智能安全研究所，可以签订保密协议。
从道德上讲，公司应该与公众分享计划中的细节，尤其是影响力更大的AI公司和技术，每个人都应该能够理解他们「应该或不应该」期望这项技术是安全的。
参考资料:
https://x.com/sama/status/1875603249472139576
https://amistrongeryet.substack.com/p/defining-agi
https://www.lesswrong.com/posts/bb5Tnjdrptu89rcyY/what-s-the-short-timeline-plan#So_what_s_the_plan_
02678条评论 670775人喜欢 160次阅读 644人点赞