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9月23日的时候，在联合国召开了一次全世界人工智能大会，deepseek创始人梁文峰虽然也收到了邀请函，但是他没有参加大会。这就对了，表面上看这是一次人工智能的全球盛会，但是这是美国主场，在联合国总部纽约召开的大会。美国在对待竞争对手的高科技人才和企业高管的事情上早已经劣迹斑斑。最近的例子就是2018年底华为高管孟晚舟被加拿大扣押事件。表面上看人是被加拿大扣留的，但是背的主使者就美国。在我国的外交力量强力交涉下，孟晚舟还是被加拿大扣留了1000多天。再早一点的还有2013年的时候，法国企业阿尔斯通的高管皮耶鲁齐被美国扣押事件。直到法国阿尔斯通被拆分，由美企业通用电器收购，皮耶鲁齐才被释放回国，整整被扣押了五年的时间。与美国打交道就不能用正常人思维，他们的祖上就是海盗，他力量强大的时候优先选项就是抢劫。抢劫不成的次级选项就欺骗，欺骗被识破了才会选择合作。就是在合作的时候他们的手脚也不老实，时刻想着独吞利益，甚至找机会吃掉对方。美国人的这种特性从早年的抗美援朝战争中就体现得淋漓尽致。所以与美国人打交道就要小心为上，所以我们的高级人才最重要的就是别去美国，就连美国的盟友国家都要小心谨慎，慎之又慎。

现在，有可能最受欢迎的几种工作：1、AI（人工智能）工程师。2、新能源汽车技术维修工程师。3、网络大数据分析师。4、网络云计算工程师。5、智能驾驶技术开发工程师。6、专业养老护理员。7、专业育婴师。8、机器人维护技术人员。9、装配式建筑工人。10、月嫂。就拿汽车行业来说，现在已经进入新能源、智能化时代，与之配套和相关的工作，也会越来越被重视，抓住机遇，不断学习这方面的知识和技能很有必要。‌这几天，有一款比较受欢迎的电车上市了，它就是星海V6，这款车最大的特色是把华为乾崑智驾拉到了10万级，同时给了可四可六的大空间，主打“家用不将就”。‌‌“星海V6家用不将就”这个说法，核心就在于它打破了10万级家用车“智能、空间、续航”三者不可兼得的惯例，把以前要花15万甚至20万以上才能同时拥有的体验，集中到了一台车上。‌首先是智驾不将就‌：用9.99万起的权益价，就给到了‌华为乾崑智驾ADS5SE系统‌，这在10万级市场里是独一份。其次是空间不将就‌：车长4.8米出头，轴距有2900mm，做到了“可四可六”的百变空间。日常当大四座宽敞通透，全家出行切换六座，第三排真的能坐成年人。再次续航与品质不将就‌：搭载60.5kWh电池，CLTC续航‌510km‌，市区电耗低至11.8kWh，日常通勤一周一充。同时背靠东风央企品质，提供8年/16万公里超长整车质保，把长期用车的后顾之忧也考虑到了。‌简单说，星海V6不是把某个高端配置“做便宜”，而是把家庭用户真正高频用到的智驾、空间、续航都做到位，让人不用为了预算去妥协核心体验，所以说是“家用不将就”。‌

未来10年，预计中国大概率会发生以下几件大事情：1、高铁逐渐退出，取而代之的是磁悬浮列车；2、无人机送外卖成为常态，快递小哥将逐渐被替代；3、智能手机也将逐步退出，取而代之的是Al眼镜；4、农业将高度自动化，AI机器人将取代人工，成为无人农场；5、医疗技术取得重大突破，大部分疾病都能通过基因编辑和细胞修复技术，轻松治愈；6、人工智能在各个领域会有很大突破，更加贴近我们的生活；7、AI人工智能将颠覆传统产业，赋能千行百业！9月24日，华为宣布小艺Work开启公测：该服务定位日常办公、代码开发和创意创作的AI工作助理，支持鸿蒙手机、平板和电脑。小艺是鸿蒙生态下贴心好用的智能助手，一句语音唤醒，就能轻松处理各类事务，让我们的工作与生活变得高效便捷。工作中，小艺可以语音记录灵感、快速生成文案，查询资料、翻译文档，还能跨设备调取文件，减少手动操作，提升办公效率。开会时，它能帮忙设置日程提醒、创建闹钟，避免错过重要会议。日常生活里，小艺更是贴心帮手。查询天气路况、规划出行路线，操控智能家居，播放音乐，都能语音完成。它支持多种方言识别，长辈也能轻松上手。出门购物、居家休闲，只需开口就能下达指令。依托鸿蒙跨端互联能力，小艺串联手机、平板、智慧屏等设备，打破设备壁垒。它以简单自然的交互方式，把繁琐操作简化为一句话，用科技带来温暖，融入日常点滴，持续为我们的工作生活增添便利。

据《首尔经济日报》报道，英伟达正在考虑采用玻璃基板，以便在其人工智能芯片上堆叠更多HBM显存。德国设备制造商SCHMID在其上半年财报发布会上披露，该公司正与英特尔、英伟达和AMD等主要供应商合作开发玻璃基板设备，但玻璃通孔的金属化仍然是技术难题，目前尚无客户对该工艺进行认证。与塑料基板相比，玻璃基板可使芯片速度提高约40%，功耗降低约一半，并且其平整度允许在单个封装中集成更多GPU和HBM显存，而无需硅中介层。黄仁勋就此议题会见了SK集团的崔泰元，并敦促台积电开发这项技术。

这条微博是我15年前的今天写的，那时候我们的报人，真没瞧得起网络媒体，当时社交媒体不就仅仅一个破微博么！连短视频的毛都未见，15年后的今天，我再来看15年前我发的这条微博，感慨万千。[捂脸哭]​​​

你别不信，未来3-5年我国最火爆、最吃香的五大行业：1、殡葬行业2、眼镜行业3、银发经济4、教育行业5、人工智能AIAI不仅是技术风口，更成为了生活、职场不可或缺的好伙伴。AI人工智能作为当下最热门、最火爆的行业，如今已经逐步渗透到生活和工作的方方面面。华为，作为科技巨头公司，这些年在AI领域也取得了不错的成绩，尤其是手机AI功能，相信很多用华为手机的人都有切身的体会。据不完全统计，90%以上的华为手机用户都和华为小艺聊过天。“小艺，小艺，帮我打开微信”、“小艺，小艺，帮我明天早上七点闹钟”、“小艺，小艺，帮我查下龙岩的天气”、“小艺，帮我打电话给妈妈”……这些都只是很基础、很简单的功能，但能帮我们省去很多麻烦，小艺的语音唤醒功能非常好用，不需要掏手机，只需要一句小艺就能帮你解决这些简单的功能。设置也很简单，进入手机设置>小艺>唤醒/唤醒与对话，打开“小艺私语”开关即可开启这一功能，还没开启的赶紧试试看。有一次手机找不到了，急的不行，突然想起小艺，赶紧喊了句“小艺小艺，你在哪。”手机立马就想起铃声，顺着声音就找到了让我半天也找不到的手机，这一特殊场景你们是否有用过呢？小艺聪明能干又懂我，解了我的燃眉之急！

讲一个很扎心的数据，中国民营企业500强净利润总和是1.83万亿元（2025年数据），而美国七大科技巨头（微软，谷歌，meta，亚马逊，苹果，英伟达、特斯拉）2026年上半年的净利润总和就达到3943亿美元，也就是2.7万亿人民币左右。很多人看到这个数字，第一感觉是中国企业输了，美国企业赢了。但真正值得关注的，其实不是利润差距本身，而是为什么同样都是全球顶级公司，走到今天会出现完全不同的结果。一个企业能赚多少钱，表面看是财务问题，背后其实是技术定价权的问题。美国这些科技巨头之所以能够拿到如此高的利润，并不是因为它们员工更多，也不是因为它们产品数量更多，而是因为它们占据了产业链最难替代的位置。比如微软掌握企业软件生态和云服务体系，谷歌控制全球搜索和人工智能基础设施，英伟达凭借GPU架构成为AI时代算力入口，苹果依靠芯片、系统、应用商店形成封闭生态。它们卖的不只是产品，而是一整套别人短时间无法复制的技术体系。这也是为什么英伟达在人工智能浪潮中能够迅速崛起。过去很多人认为芯片只是硬件，是制造业的一部分。但AI时代改变了规则，算力成为新的基础资源，掌握核心芯片设计和软件生态的一方，就拥有更高的话语权。反过来看中国企业，这些年发展速度非常快，新能源汽车、消费电子、电商平台、智能制造都出现了一批世界级企业。但一个现实问题是，中国很多企业过去更擅长把一个市场做大，把供应链效率做到极致，却在底层技术积累方面投入不足。这种差距不是一天形成的。过去几十年，中国企业经历的是从无到有的发展阶段，先解决生产能力，再扩大市场规模，再参与全球竞争。这条道路让中国制造形成了全球最完整的产业链，也造就了大量规模庞大的企业。但进入2026年，产业竞争已经进入另外一个阶段。简单扩大产能、压低成本、快速复制模式，越来越难创造超额利润。未来真正决定企业高度的，不是生产多少产品，而是谁掌握核心技术。这几年，中国企业已经开始改变方向。华为持续投入芯片、操作系统和通信技术，比亚迪加码电池、电驱和智能汽车，小米进入汽车和AI生态，阿里、腾讯等互联网企业也重新加大人工智能基础设施投入。特别是在AI竞争中，中国企业正在寻找新的突破口。美国企业优势集中在基础模型、先进芯片和全球软件生态，中国企业则依托庞大的应用市场、制造能力和工程落地速度，形成另一种竞争路径。2026年9月，全球科技竞争的焦点已经从单纯的大模型参数竞争，转向AI能否真正进入产业。谁能把人工智能应用到制造、能源、汽车、医疗、金融等领域，谁就可能获得下一轮产业红利。所以，中国企业真正需要警惕的，不是某几个美国公司利润高，而是不能长期停留在“制造规模世界第一”的位置。规模很重要，但规模不能自动变成利润，更不能自动变成技术壁垒。美国科技巨头过去几十年的路径值得研究。它们在企业成长过程中，把大量资金投入基础研究、芯片研发、云计算建设和生态扩张。很多项目短期内看不到收益，但一旦技术成熟，就会形成巨大的商业回报。例如苹果并不是单靠卖手机赚钱，而是通过芯片、系统、服务和硬件之间的协同提高用户黏性。2026年苹果继续推出新一代设备和芯片平台，持续强化软硬件结合模式。中国企业过去也有一些类似机会，但部分企业在成长之后选择进入更容易赚钱的领域，比如流量竞争、商业扩张、市场争夺，而不是持续挑战基础技术难题。当然，这并不意味着中国企业没有优势。事实上，中国拥有全球最大的制造体系、完整供应链以及大量工程人才，这些都是美国企业难以复制的条件。新能源汽车就是一个典型案例。过去欧美车企长期占据汽车产业优势，但中国企业通过电池、电机、电控和智能化快速追赶，目前已经成为全球新能源汽车产业的重要力量。问题在于，下一个十年竞争领域已经发生变化。汽车只是一个移动终端，未来竞争核心可能是AI芯片、智能驾驶系统、机器人和工业人工智能。如果中国企业能够把制造优势转化为技术优势，利润结构也会发生变化。从商业规律来看，低利润并不可怕，可怕的是长期依赖低利润模式。如果企业只能靠价格竞争获得市场，就很容易陷入越来越忙、利润越来越薄的循环。2026年的全球科技格局正在重新洗牌。美国企业依靠技术生态获取高利润，中国企业依靠产业链和应用场景寻找突破，这两种模式正在正面碰撞。未来真正的赢家，不一定是谁现在赚的钱最多，而是谁能够建立下一代产业规则。AI时代给中国企业提供了一次重新竞争的机会，但机会不会自动到来，需要企业把更多资源投入到那些难度最高、周期最长、最需要耐心的技术方向。过去中国企业靠速度追赶世界，下一阶段需要靠创新改变竞争位置。全球科技产业的牌局已经重新开始，谁能够掌握核心技术，谁才能在下一轮竞争中获得更大的利润空间。

nyt报道，西方专家普遍估计，在人工智能竞赛中，就领先模型而言，美国领先中国约六个月左右。但中国领先的公司采取不同的立场，通过开源其技术，中国企业实际上可以整合其资源，加速研发进程。而且，如果美国监管机构扼杀美国开源项目的进展——正如一些立法者建议的那样——中国可能会获得重大优势。许多专家认为，如果最好的开源系统来自中国，全球各地的开发者将基于中国技术进行开发。这种情况已经开始发生，甚至在硅谷也是如此。一些人认为，尽管美国在芯片方面拥有显著优势，但他认为中国有可能后来居上，因为它花了数年时间重建电网。“这将是一笔巨大的资产，”他说。“我们的电网还是20世纪50年代的技术”。此外，中国在培养人工智能人才方面处于领先地位。早在2024年，研究就表明，按照某些指标，中国已经超过美国，成为最大的人工智能人才出产国，培养了世界上近一半的领先研究人员。相比之下，只有约18%来自美国。出生在中国、并在中国接受教育的研究人员多年来一直在美国顶尖的人工智能实验室中发挥着重要作用。较新的研究表明，他们继续推动着整个美国工业界和学术界的重要人工智能研究。

未来最吃香的八大专业：1、人工智能2、口腔医学3、电气工程及自动化4、新能源与工程5、计算机科学与技术6、数字金融7、电子信息工程8、低空经济与管理未来最吃香的专业，当属人工智能，不必遥望遥远实验室，在生活当中，华为小艺就让我们实实在在感受到人工智能的魅力。小艺聪明能干，而且还懂我。小艺是生活当中十分得力的帮手，进行创作的时候，可以帮我梳理思路，打磨文案，省去很多反复斟酌的时间。日常生活当中，定日程、规划出行路线、操控家里的智能设备，大大小小琐事都可以交给它。遇到好奇的问题，随口一问，天文地理，风土人情都可以耐心解答，拓宽眼界。难得的是，小艺不只是工具，还能够读懂人心。相处久了，它熟悉我的习惯偏好，给出的回应越来越贴合我的心意。闲暇之时，可以聊天倾诉，能够共情安抚情绪，让冰冷的科技多了一份暖意。人工智能不再是遥远概念，科技走进寻常日子，有小艺相伴，生活便捷又舒心。

清华姚班走出的天才学霸，创业不到两年，竟把自己的AI公司卖出16亿人民币。2025年，人工智能圈突然传来一场震动，一家成立仅17个月的企业被数据库巨头MongoDB高价收购。外界震惊的不是这笔交易，而是创始人的身份，他曾经只是校园里的技术天才，如今却亲手完成了一场让整个行业关注的创业退出。短短一年多时间，从创立到被巨头收入囊中，这个速度让整个行业侧目。但真正让人关注的，并不是这笔交易本身，而是站在公司背后的那个人。他的名字叫马腾宇。一个从顶尖计算机人才培养体系中走出来的年轻创业者，用极短时间完成了从学生到企业创始人的身份转换，也让外界第一次看到，AI时代属于年轻人的机会到底有多大。很多人还在讨论人工智能未来会走向哪里时，他已经把一个想法变成了一家公司，并完成了一场价值数亿美元的退出。而这场看似突然的成功背后，其实藏着一个年轻人多年积累的技术路线和一次关键选择。马腾宇的故事，要从清华姚班开始。清华姚班一直被外界称为计算机领域的“天才班”，这里聚集了大量顶尖数学、计算机人才。进入这里的人，大多拥有极强的学习能力和科研潜力。马腾宇也是其中之一。在清华学习期间，他接触到的是最前沿的计算机技术，而人工智能的发展浪潮，也在那个阶段开始快速升温。对于很多学生来说，毕业后的选择通常集中在科研、名校深造或者进入大厂。但马腾宇走了一条更冒险的路。他没有满足于做一名技术研究者，而是开始思考，如何把人工智能技术真正应用到商业世界。这个想法并不容易。因为AI创业并不是只有技术就够了。一家公司能不能活下来，不仅取决于算法能力，还取决于市场需求、产品方向以及团队判断。而VoyageAI选择的方向，正是当时快速发展的AI基础设施领域。很多人第一次听到VoyageAI这个名字时，可能并不了解它到底做什么。简单来说，这家公司专注于人工智能时代的重要基础技术，为企业提供更高效的AI检索和数据处理能力。随着大模型兴起，越来越多企业开始尝试将AI应用到实际业务中。但问题也随之出现。AI模型想要真正服务用户，不能只靠聊天能力，更需要准确理解和调用大量数据。这就让相关技术变得越来越重要。马腾宇团队抓住了这个机会。他们没有选择做一个普通的AI应用，而是切入了更底层的技术赛道。这条路并不热闹，却更接近AI产业真正的核心。也正因为如此，VoyageAI成立后，很快获得了行业关注。不到两年时间，公司便迎来了巨头的收购。对于创业者来说，这样的速度十分罕见。不过，比起公司被收购的结果，更让外界感兴趣的是马腾宇身上的反差。曾经，他只是清华校园里的一名学生。几年之后，他站在了全球科技竞争最激烈的赛道上，成为一家AI公司的创始人。从学生身份到创业者，再到完成数亿美元交易，这个变化并不是一夜之间发生的。背后其实是长期技术积累和对行业方向的判断。人工智能浪潮兴起后，很多年轻创业者都试图寻找机会。有人选择做应用，有人选择做模型，也有人选择做基础设施。而马腾宇选择的方向，恰好踩中了企业对于AI落地的真实需求。这也是为什么VoyageAI能够在短时间内吸引巨头关注。当然，一家公司被收购，并不意味着故事结束。对于马腾宇来说，这更像是一次新的起点。AI行业变化速度极快，今天成功的技术路线，可能几年后就会被新的技术取代。真正重要的，是创业者能否持续发现新的机会。从清华姚班走出来，到创办VoyageAI，再到完成16亿人民币级别的交易，马腾宇的经历成为很多年轻技术创业者关注的案例。他的故事也让更多人看到，在人工智能时代，技术人才不再只是实验室里的研究者，他们同样可以成为推动产业变化的人。17个月创造一家被巨头认可的AI公司，这个年轻人的经历，或许只是AI浪潮中一个开始。（信源：澎湃新闻——清华姚班天才的AI公司，卖了）

第81届联合国大会上，马克龙谈及人工智能未来走向，他连续高喊两声“No！No！”，呼吁不愿做大国附庸的国家联合起来，打造独立的开源AI，不要让中美两家决定世界科技走向。发言之中，他还批评外部势力强行干涉别国、制造动荡，一副维护多边主义的姿态。可老话讲得好，乌鸦落在猪身上，只看见别人黑，看不见自己黑。翻翻历史账本，2011年利比亚战火，正是法国率先打响空袭第一枪。一番军事打击过后，利比亚山河破碎，直至今日依旧深陷乱局。非洲不少国家的动荡背后，都能看到法国干预的影子。如今不是法国良心发现放弃对外动武，实在是国力今非昔比，有心无力罢了。斯坦福大学2026年AI指数报告很能说明问题。中美顶尖大模型之间差距仅剩下2.7个百分点，双方在榜单上你来我往交替领跑。反观欧洲，已经被甩在身后。更加尴尬的是，欧洲七成以上云服务市场掌握在境外服务商手里，底层算力受制于人。巧妇难为无米之炊，没有过硬的算力底座，光靠演讲台上振臂高呼，想要闯出一条AI自主道路，无异于纸上谈兵。欧洲也想另辟蹊径，指望靠严苛监管法案保护本土科技，结果反倒捆住自家企业的手脚。有意思的是，马克龙心心念念的开源路线，中国早已先行一步，多款国产开源大模型已经走向全球。嘴上喊独立自主，脚下却依旧受制于人。口号喊得震天响，奈何硬实力拖后腿。对于法国而言，光靠联大上的慷慨陈词改变不了现实。打铁还需自身硬，如果补齐不了算力与科技短板，再漂亮的外交演说，终究只是空中楼阁。

比尔·阿克曼：今天，谷歌办公楼外举行了一场反人工智能抗议活动。注意现场还有一面巴勒斯坦旗帜。有人能解释一下，巴勒斯坦支持者和反人工智能抗议者之间为什么会有这样的共同立场吗？​​​

未来三至五年，最吃香的五个专业方向:1、人工智能2、机器人3、康养及护理4、新能源产业5、技工人工智能AI赋能千行百业，企业级AI渗透率已超50%，不会用AI的人，正在被会用的人“降维打击”。科技最好的模样，从来都不是遥不可及。华为小艺融入了我的工作、爱情和烟火日常，接住了我们琐碎的烦恼，守护平凡中的小欢喜，让我们更从容地去感受生活里每一份简单的幸福！最开始接触华为小艺，我只是抱着试试看的心态，谁能想到，从一开始不太会操作，到现在已经慢慢离不开它，不光帮我搞定工作，还见证了我和男友不少恋爱里的小瞬间。平时上班赶工作，经常让人头痛。写工作总结、梳理PPT大纲，脑子里想法一大堆，落笔却毫无头绪。于是，我就直接跟小艺口述零碎思路，请它帮忙润色文稿，搭建PPT框架。将原本要熬夜折腾半宿的活，很快就能出来完整初稿，再结合实际微调，工作效率一下子上去了，下班也能准时赴和男友的约会，不用总被加班拖住脚步。生活里的小艺，更是常常给到暖心的惊喜。周末我和男友打算在家做饭，想挑战一道从没做过的硬菜。可是，两个人手上都沾满了油污，来回拿手机翻菜谱特别不方便，我便直接呼唤出小艺。它会慢慢念出食材分量和完整烹饪步骤，切配、焯水、调味，我们俩照着语音分工忙活，一边做饭一边说笑，新手也顺利做出一桌美味，度过很惬意的居家时光。印象最深的一次，是跟男友外出约会返程，正好撞上晚高峰大堵车。天色已经黑下来，开车的时候低头看屏幕很不安全。开启导航后，小艺立马回应，不仅能主动识别拥堵路况，还能快速规划出更顺畅的绕行路线，一路语音实时播报。我坐在副驾，不用频繁翻看手机，听着清晰的指引，两个人悠闲地聊着天，安安稳稳往家赶。偶尔，也会和男友闹点小情绪，心里闷闷不乐，我会随口和小艺唠上几句，它还会温和的回应着我，总能稍稍抚平心里的委屈。曾经我以为，AI只是花里胡哨的附加功能，真正用久了才懂得，它不是冷冰冰的机器。未来，相信小艺能在工作上替我分担压力，生活里陪伴我和男友的点点滴滴，没有多么惊天动地的黑科技，全藏在一件件细碎的日常当中。

马克龙对中美两国在全球人工智能领域的主导态势心存不满，他公开表态，绝不会向当下人工智能领域逐步成型的世界格局妥协。马克龙既察觉到自身以及欧洲已落在身后，生出了强烈的危机感，又满是无力感，核心技术始终难以追平。

英国图灵研究所：人类可能在未来五年内失去对人工智能的控制俄罗斯卫星通讯社2026年9月23日,22:45俄罗斯卫星通讯社莫斯科9月23日电英国艾伦·图灵研究所的研究报告显示，由于人工智能系统迅速发展，人类可能在未来五年内失去对人工智能系统的控制。报告显示：“存在这样一种真实的可能性，未来五年内出现‘超级智能’的人工智能系统，其完成几乎所有认知任务的能力都将超过人类。”报告指出，人工智能系统完成任务的速度和质量将导致人类越来越多地利用人工智能做出决定。报告显示：“如果人工智能系统发明出研究者无法恰当评估的策略，或者比机构的工作速度更快，那么人类可能失去目前对人工智能的控制。”此前，美国人工智能企业安特罗匹克公司首席执行官达里奥·阿莫代伊对人工智能快速发展表示担忧，他呼吁放慢更强大的人工智能模型的研发速度。人工智能企业xAI所有者埃隆·马斯克、美国开放人工智能研究中心（OpenAI）首席执行官萨姆·奥尔特曼对此提议表示同意。

一篇技术观点文章提出，随着人工智能编程从简单的“提示即生成”发展为拥有验证框架、规则文件、测试套件和自主执行流程的工程实践，软件工程的重点正在改变。作者认为，当人类越来越少逐行阅读AI生成的代码时，编程语言的核心价值就不再只是便于人类阅读实现细节，而是要更精确地表达“程序应该做什么”。因此，未来语言的竞争力可能会从实现便利性转向规格表达能力。文章以Lean4为例，主张用类型系统直接充当规格说明。其理论基础是Curry-Howard对应关系：类型即命题，程序即证明。依赖类型让开发者不仅声明某个函数返回列表，还可以要求它返回一个附带机器可验证排序证明的有序列表。这样，编译器不再只检查代码能否运行，而是检查实现是否满足逻辑承诺。只要规格可以写成类型，AI就可以自由选择算法，但若没有有效证明，结果会被编译器拒绝。作者认为，这标志着类型驱动开发可能迎来新阶段：人类更擅长定义意图和约束，AI更擅长生成实现和补全证明，依赖类型成为两者之间的桥梁。文章通过排序算法的Lean4示例说明，无论是插入排序还是其他AI生成的实现，类型本身都能强制输出满足正确性，而不依赖传统测试作为主要保障。这一观点的核心是，在AI高速生产代码的时代，工程信任的关键应从“看起来能用”转向“可被机器证明”。

人工智能终于显露出了最原始面目：它们开始吃纸了。近来日本古籍界传出一桩令人不寒而栗的古怪现象：成群来路不明的买家正在日本各地拉网式搜罗旧书。从历史哲学、医药律法，到偏僻区域的方志乃至半个世纪前的政治传单，只要纸上有字，几乎统统收下。有店主说，小店一天能卖出去一百册，还有人单日销售额直接翻了五倍。更蹊跷的是，这些分散在北海道、九州、冲绳的订单，最后全都寄往同一个地方：冈山县的一家物流中心。日本电视台顺着这条线往下挖，挖出了一个更让人坐不住的数字：出口记录显示，已有超过五十吨日本书籍被运往美国，大概三十多万册。这些书不是去了图书馆，也不是进了收藏家的书房，而是很可能被送进扫描仪，然后——碎成纸浆。这不是阴谋论。今年7月，美国调查媒体404Media就曝光过一条完整的灰色链条：AI公司通过中间商，以几千到上百万册的批量，疯狂收购2022年之前出版的纸质书。买回去后用液压机切掉书脊，塞进高速扫描仪，每分钟能扫八十到一百二十页。扫完，原书直接粉碎打成纸浆。整个流程冷酷高效，像一条吞噬文字的流水线。法庭文件后来扒得更细。卷入版权官司的AI公司Anthropic，内部有个代号"巴拿马计划"的项目，预算数千万美元，目标半年内处理五十万到两百万册书，内部要求写得直白：尽可能降低外部关注度。除了买正版旧书，他们还从盗版网站下载了超过七百万本盗版图书，一股脑全喂给了模型。有人会问，互联网上不是什么都有吗，AI公司为什么非要跟一堆旧纸过不去？答案有点讽刺：互联网已经被AI自己"污染"了。这两年大模型爆发，网上到处是AI写的文章、编的故事、生成的代码。新一代模型再拿这些东西训练，就会出现"模型崩塌"——AI学AI，越学越同质化，越学越平庸，最后输出的全是正确的废话。而2022年之前的纸质书，几乎可以保证是人类一个字一个字写出来的，干净、原创、密度高。对饥渴的大模型来说，这些旧书就像未被开采的油田。日本成为重灾区也不是偶然。它是出了名的古籍保存大国和翻译大国，过去一千多年孤悬海外避开了很多战火，保存了大量东亚珍贵文献——世界现存最古老的纸本《论语》就在日本。同时，日本翻译西方著作的体量惊人。对AI公司来说，日本旧书市场简直是一座现成的、分门别类的知识金矿。最近还爆出日本大型出版物中间商Nippan把大量书籍卖给Anthropic扫描训练，很多出版社对此毫不知情。最让人心里不是滋味的是那些真正稀缺的书。英国爱丁堡一家二手书店老板说，他最近卖出的书里，有一本是目前已知唯一幸存的18世纪版本。他说了句实在话：如果一本学术著作印了一百册，七十五册在图书馆，毁掉一本无所谓；但全世界就剩这一本了呢？扫描后粉碎，意味着人类文明的某个孤本从此只剩一个数字文件，而那个文件归谁、能不能公开，没人知道。旧书店老板们的心情也很复杂。一边是实打实的生意，冷门书终于有人要了；另一边是说不清的不安——卖出去的那些书，可能再也不会被任何人翻开了。这件事说到底，不只是技术问题，而是"谁拥有人类知识"的问题。过去书是公共的，你买了一本，图书馆还有一本，别人还能再印。但现在，当一家公司把海量的书买走、扫描、销毁，再把扫描件锁进自己的训练库，这些知识实际上就从公共领域转移到了私人手里。AI公司用全人类写的书训练出模型，再用这个模型向全人类收费——这个逻辑，越想越觉得哪里不对。大模型吃纸，听起来像科幻设定，但正在真实发生。那些被扫描机吞噬的旧书里，可能有某位学者一辈子的心血，可能有某个小镇唯一的地方志，可能有一本再也不会重印的诗集。它们变成了模型里的一串参数，再也不会被某个人在某个下午翻开。技术在进步，但有些东西消失了，就真的没了。

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奇了，人工智能加持胡塞武装，“四打”打出了威名，正义感天下第一。曾经仅依靠轻武器作战的也门胡塞武装，如今凭借人工智能技术完成战力蜕变，彻底打破传统地缘战力格局。这支原本扎根山区的游击队，依靠技术革新与多重局势红利快速崛起，成长为能够掌控红海关键航道、具备高端精准打击能力的核心区域武装力量。胡塞武装的战力蜕变，有着清晰的阶段性基础。2014年接管也门首都后，该武装顺利整合原有正规军的全套军备储备、专业军事人员与作战体系，彻底摆脱零散游击的作战模式，完成了基础战力的系统化升级。这一轮整合，为后续的武器迭代、战术升级和区域势力扩张，筑牢了最核心的硬件与人员根基。真正让胡塞武装实现跨越式突破的，是人工智能技术的落地应用。传统高精度制导武器研发，需要完备的实验室设备、专业工程师团队与长期技术积累，门槛极高。而胡塞武装借助通用人工智能模型辅助研发制导系统，快速完成武器算法优化、故障排查与试射迭代，顺利推进制导火箭、弹道导弹的研发测试工作。这种技术模式，让其不再完全依赖外部成品武器输送，实现了武器研发的自主突破，大幅提升作战自主性与装备适配性。技术迭代带来的战力提升，直接转化为实打实的区域影响力。升级后的精准打击武器，让胡塞武装具备了威慑周边多国军事目标的能力，同时牢牢把控曼德海峡、摩卡港等红海核心航运节点。持续的航道管控与军事威慑，直接打乱国际海运航线布局，大量国际商船被迫绕行，显著影响全球海上贸易运输体系。胡塞武装的快速崛起，并非单一因素促成，而是多重现实条件叠加的必然结果。也门本土政权体系崩塌，留下了权力与军备的真空空间。外部的技术与军备输送持续赋能，为战力升级提供支撑。全民普及的民用AI技术持续降低军工研发门槛，让弱势武装也能掌握高端武器研发能力，多重条件共同造就了如今的地缘新格局。人工智能的普及，正在彻底改写传统战争与地缘对抗的底层逻辑。以往只有军事强国才能掌控高端军工研发与精准作战体系，技术壁垒牢牢锁定了全球战力差距。民用通用科技的军事化落地，抹平了部分技术代差，让原本处于弱势的地缘武装，拥有了制衡传统军事强国的全新手段。未来的地缘博弈，不再单纯比拼军费体量与军队规模，技术应用能力与创新适配水平会成为新的核心竞争力。来源：北京日报。

2026.9.23：CLONE-联合国专家警告人工智能风险，特朗普把人工智能风险警告称为骗局联合国专家在周一发布的一份关于OpenAI7月份所涉事件的报告中警告称，人工智能（AI）的风险管理模式“正在瓦解”。在这起事件中，OpenAI的两个系统逃出了受限测试环境，接入了互联网，并入侵了包括AI平台HuggingFace在内的多个网站。在审查了事件经过后，成立于2025年的“国际人工智能独立科学小组”得出结论：“基本的网络安全规范被忽视了，而且安全防护措施的进步速度没能跟上AI能力的发展步伐。”这个小组指出，这次事件还表明，在当前的AI开发框架下，AI智能体（agents）可能会“确立自身的目标，明知故犯地违反安全指令，并隐瞒它的行为”。智能体是指由AI驱动的程序，能够根据用户的请求自主执行任务。“国际人工智能独立科学小组”表达了担忧，认为智能体可能会变得足够智能，从而理解开发者施加的安全限制，并“策划绕过这些限制的手段”。这个小组表示：“传统的安全防护模式正在瓦解。”为降低风险，专家组建议效仿航空和核能等高风险行业，引入多重安全防护措施。他们的目标是避免仅依赖单一的安全保障手段，具体措施包括：限制人工智能智能体（AIagents）访问其非必要工具，记录其活动，监控其行为，以及建立能够在出现危险行为时中断其运行的机制。“国际人工智能独立科学小组”的报告还强调了保留人类干预能力的必要性。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（SamAltman）准备本周向联合国进行情况通报。周一OpenAI呼吁美国牵头开展全球行动，制定人工智能开发标准。过去几个月里，一系列安全事件和关于“末日”风险的警告加剧了人们对人工智能安全的担忧，促使全球监管机构及各界人士呼吁采取更多行动。OpenAI表示支持开展全球合作，制定一套能够降低安全风险的人工智能开发安全标准。OpenAI在一篇博文中指出：“美国处于引领这一进程的有利地位，因为它的人工智能产业处于技术最前沿。”“当下的引领作用将决定美国是塑造全球人工智能框架，还是眼看着一个碎片化、不均衡且充满冲突的体系在周围形成。”这家总部位于旧金山的AI实验室还表示，不应追求“递归自我改进”（RSI），除非能确保其安全性。“递归自我改进”是一种软件能够自主学习和改进的技术；批评人士担心，如果人类无法进行干预,这项技术可能会导致灾难性后果。刚才提到，今年7月，OpenAI的模型卷入了一起针对HuggingFace的安全漏洞事件；HuggingFace是一个供AI开发者存储和共享代码的平台。尽管涉事模型还没有发布且处于测试阶段，但这起事件引发了人们对“自主智能体”（能够代人执行任务的软件程序）的担忧。Anthropic和Google也报告了涉及他们的模型安全性的事件。“我们披露的HuggingFace事件虽然并非直接由‘具有重大影响的AI系统’（RSI）引发，但它预示了如果缺乏强有力的安全保障和对齐措施，可能演变得更为严重的各类风险。”预计OpenAI首席执行官山姆·奥特曼Altman将于周三向联合国安理会通报情况，而本周恰逢联合国大会召开。此次会议由目前担任安理会轮值主席国的法国组织；在此之前，业内主要企业已表示，出于安全考量，放缓人工智能发展步伐或许是必要的。随着人们对这项快速发展技术所带来的危险日益担忧，联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯于周三呼吁采取协调一致的国际行动，以应对人工智能风险。“国家层面的行动至关重要，但全球协调同样不可或缺，”古特雷斯对记者表示。本月，主要人工智能开发商的员工因担忧该技术构成的危险而辞职，这使得人们对人工智能安全的关切进一步加剧。此后不久，Anthropic首席执行官DarioAmodei发表文章，呼吁在人工智能发展问题上保持审慎并放缓步伐。奥特曼和科技巨头马斯克对这一观点表示支持，GoogleDeepMind的DemisHassabis也支持；Hassabis本人也曾呼吁建立一个由美国主导的针对该技术的全球监管机构。特朗普总统则将有关人工智能风险的警告斥为“骗局”。

在人工智能时代，中国有人开始怀疑学英语是否还值得费工夫？有网友表示在中国，AI很普及，很自然会产生这种想法。用上搭载大语言模型的可穿戴翻译设备、让学语言这类事情变得无关紧要，只是时间问题。有网友表示这听起来或许很爱国，但这将是一个巨大倒退。不管你喜不喜欢，英语都是商业、科学和技术(尤其是编程和人工智能)的国际通用语言。抛开日常对话不谈，不精通英语会让你的国家处于劣势。翻译软件能发挥的作用终究有限。还有的表示中国现在在绝大多数商业、科学和技术领域处于领先地位。显然，在这些领域具有创新精神的中国人绝不是放弃英语的那批人。跳过不学的只是位于他们下层充当螺丝钉的普通大众。

重新命名人工智能:“从现在起，所有美国文件，也希望是全世界的文件，都将改用更准确的术语——“超级”，而不是“人工”，所以就叫超级智能。肤浅的理解下:人工智能初衷还是以人为本，再智能也应该由人来掌控，超级智能的意思是不是意味着要超越人类？

9.23周三市场热点题材+人气热搜榜！1.国产CPU2.华字辈3.AMD封测4.人工智能，AI应用5.半导体材料，设备​9.23周三市场热点题材+人气热搜榜！1.国产CPU2.华字辈3.AMD封测4.人工智能，AI应用5.半导体材料，设备​

人工智能DataScientist机器学习算法加拿大求职不懂就问系列Jevllm大语言模型

陈某这波操作真的是把“流量脑”三个字焊在脑门上了。刷短视频刷到同类博眼球的文案，直接原封不动套到自己身上拍视频发出去，说电动车被盗，车筐里有包掺了老鼠药的花生米，还暗戳戳暗示警方半小时就把车找回来了。当地警方看到视频立马联动所有派出所查近一周的相关警情，结果半条报案记录都没找到，顺藤摸瓜把陈某传唤到案一问，全是编的。就为了涨点粉博点关注，凭空杜撰出可能引发大面积误食中毒恐慌的假消息，平白浪费了不少警力，最后换来了1000块的罚单。现在真的别什么瞎话都敢往网上发，网络从来不是法外之地，编瞎话的成本最后都得自己兜着。

美方希望为了共同目标与中国建立“人工智能联络机制”据日媒《每日新闻》9月21日报道：20日，美国财政部长贝森特透露，他向中方提出建立一套新机制，建立在中美双方涉及人工智能（AI）涉及国家安全问题时进行相互通报。同日，他在纽约与副总理何立峰举行部长级会谈后，向记者发表了讲话。24日，中美峰会将在华盛顿举行。随着全球对不可控风险和前沿人工智能的担忧日益加剧，中美人工智能合作已成为双方会谈的重要话题之一。据路透社及其他媒体报道，贝森特评价中美部长级会谈获得“巨大成功”。关于提议建立联络机制一事，他解释说是中美双方为了“寻求对共同的目标和威胁展开的共同意识”。贝森特还表示：“我认为，作为全球领先的人工智能强国，中美间向更透明的机制进步非常重要，在快速发展的人工智能领域需要建立对话框架“。据出席会议的美国贸易代表格里尔介绍，美国对先进人工智能芯片和半导体制造设备的出口管制并未被纳入联络机制。中方媒体的报道是：“我们就中美共同关心的重要经贸问题进行了坦诚深入的建设性交流。我们还讨论了与人工智能相关的话题。”目前两国正通过开发尖端模型争夺人工智能主导地位。自七月以来，美国公司如Anthropic和OpenAI披露了一系列“失控”的人工智能开发。人工智能的性能在显著提升的同时，关于安全保障的讨论也日益激烈。

卡尼一句话，把法国和加拿大抬进了全球人工智能“前沿四国”。在他口中，今天站在AI最前面的国家只有法国、加拿大、中国和美国。可这份名单一念出来，最尴尬的地方也立刻出现了：法国和加拿大，真能同中美放在同一档讨论吗？北京时间9月21日，加拿大总理卡尼发表讲话，呼吁四国携手建立合适框架，让人工智能既安全又有效。这句话听着很有合作味道，可“前沿四国”这个说法，显然比后面的安全框架更值得琢磨。因为谁排在前面，谁就更有资格参与制定规则，也更有资格决定未来人工智能怎么发展。我觉得，卡尼这番话首先是一种外交语言。加拿大和法国当然不愿意承认，人工智能竞争已经被中美拉开很大距离。可现实很直白，前沿大模型、算力集群、资本投入和商业落地，真正能形成完整闭环的主要还是中美两国。所谓大模型，可以理解成能够学习海量信息、理解语言、生成内容并完成复杂任务的人工智能系统。算力则是让这些系统高速训练和运行的计算能力。要做出最前沿的大模型，光有一个好想法远远不够，还要有足够的芯片、服务器、资金、人才和市场。每一环都很烧钱，也每一环都需要长期积累。中美的差距，恰恰体现在这一整套能力上。OpenAI、Anthropic、DeepSeek这些名字，之所以被不断提起，不只是因为它们有产品，更因为它们代表了从技术研发到实际应用的持续推进。谁能把模型做出来，谁能不断迭代，谁能让企业和普通人真正用起来，才算在人工智能赛道上站稳。加拿大并非毫无基础。Hinton、Bengio等人的学术遗产，让加拿大在人工智能研究领域一直有存在感，Cohere也让它保留了自己的公司名片。法国同样有Mistral，也有推动人工智能政策的雄心。这些都是它们敢于谈“前沿”的底气。可学术声望、个别公司和政策愿望，同真正的技术规模不是一回事。法国和加拿大可以在研究、监管和特定企业上发声，却很难在训练能力、资本规模和全球影响力上同中美并列。把“有存在感”直接等同于“处于最前沿”，中间其实隔着很长一段路。我反倒觉得，卡尼未必不知道这层差距。他选择在同马克龙会晤时说出这番话，目的本来就不只是评价技术排名。法国和加拿大都希望在人工智能规则上拥有更大声音，也希望把欧洲的力量拉进来，形成一批所谓“中等强国”共同参与制定框架。这才是这场表态的核心。人工智能未来不只关乎谁的模型更聪明，还关乎谁来设规则，谁来谈安全，谁来决定数据、监管和市场准入。卡尼把法国和加拿大放进“前沿四国”，就是先给自己和欧洲争一个位置。位置先占住，谈规则时才不至于只剩中美两家说话。在我看来，这种焦虑也很真实。人工智能发展太快，中小国家最担心的并不是完全没有技术，而是技术和规则都被别人先定下来。等到平台、标准和商业生态都成熟后，再想挤进去，成本会高得多。于是它们必须不断强调合作、监管和安全，把自己擅长的议题变成必须讨论的议题。可问题是，规则话语权终究离不开技术底气。没有足够的模型能力，没有持续投入，也没有广泛应用，喊得再响也很难改变竞争格局。卡尼提出安全有效的框架当然有意义，人工智能越强，越需要规则约束。可谁有能力把规则变成现实，最终仍要看实力。说到底，卡尼这份“前沿四国”名单，更像是一次精心设计的自我抬升。它反映的不是法国和加拿大已经追上中美，而是它们担心未来人工智能世界只剩下中美主导。把自己写进名单，是为了不被排除在下一轮规则制定之外。人工智能竞争从来不会因为一场讲话重新排名。中美拼的是模型、算力、资本和应用，法国与加拿大更想争的是参与感、规则权和外交空间。卡尼这番话听起来是在谈合作，背后却写着两个字：焦虑。

马斯克发出警告！接下来全世界将面临一场危机，或许只有中国是个例外。人工智能（AI）发展到2026年，一个以前不太起眼的问题，突然被摆到了台前。芯片可以买，服务器可以扩，大模型也在一轮接一轮升级，可这些设备只要放进机房，最后都绕不开同一件事，电从哪里来，而且能不能稳定地送进去。2026年9月1日至2日，G20创新部长级会议在美国北卡罗来纳州教堂山举行。马斯克以视频方式参与讨论时，把话题直接落到了电力供应上。他提到，人工智能（AI）芯片产量正在快速增加，年增幅大约达到40%至50%，而中国以外地区可获得电力的增长速度大约只有10%至20%。按照他引用的行业预测，到2027年，人工智能（AI）芯片对应的电力需求可能出现至少15吉瓦缺口。过去谈人工智能（AI）竞争，大家习惯盯着GPU、先进制程和模型能力，仿佛谁拿到更多芯片，谁就能一路往前跑。可机器真正开起来以后，事情没那么简单。一座大型数据中心需要稳定电源，需要变电设备，需要输电线路，还需要巨量冷却系统。芯片可以几个月完成一轮升级，电网却不是点击几下鼠标就能扩容。国际能源署给出的数据也说明了这个变化。全球数据中心2025年用电量大约为485太瓦时，到2030年可能接近950太瓦时，差不多翻一倍。人工智能（AI）相关数据中心的用电增长速度还要更快。机房建设可能两三年就能完成，可新的发电设施、电网和配套工程往往需要更长时间。麻烦也就出在这里。资本可以迅速追着人工智能（AI）跑，电力基础设施却有自己的建设节奏。服务器买回来了，如果接入容量迟迟批不下来，或者变压器和主网扩建跟不上，再贵的芯片也只能等。马斯克发出的警告，本质上就是把人工智能（AI）产业从“芯片够不够”的问题，拉回到了“电够不够”的现实。而中国目前的情况确实不太一样。国家能源局2026年8月25日公布的数据显示，截至2026年7月底，全国累计发电装机容量达到40.8亿千瓦，同比增长11.0%，其中太阳能发电装机达到12.9亿千瓦，同比增长16.1%。到了2026年9月，另一组数据更加醒目。截至2026年7月底，中国光伏发电装机达到12.86亿千瓦，已经超过12.85亿千瓦的煤电装机，光伏第一次成为国内装机规模最大的电源品类。单看数字已经很大，可更重要的不是装了多少块光伏板，而是中国正在把能源、电网和算力放到一套体系里统筹。2026年4月8日，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。其中明确提出，要加强算力设施能源保障，推动清洁能源与算力设施协同布局，并提升算力和电力协同运行能力。发电站建得再多，如果电送不到机房，同样解决不了问题。中国这些年持续推进跨区域输电、新能源基地、电网升级和算力基础设施建设，实际解决的正是这一层问题。所以再回头看马斯克那句“除中国以外”，意思就很清楚了。接下来的人工智能（AI）竞赛，芯片依然重要，算法依然重要，但电力正在成为越来越难绕开的门槛。国际能源署已经预计，美国数据中心扩张将成为未来几年当地用电增长的重要来源。随着人工智能（AI）服务器数量继续增加，很多地区遇到的瓶颈，可能不再是买不到机器，而是机器到了以后接不上足够的电。中国面对的情况则不同，庞大的电力系统、新能源装机、电网建设能力，加上已经启动的算电协同规划，让算力扩张拥有更扎实的基础条件。所谓“接下来全世界将面临一场危机，或许只有中国是个例外”，放到这个背景下看，关键并不神秘。人工智能（AI）最后仍然是一门需要大量工业基础设施支撑的技术。

闲鱼封了9.8万个涉黄账号闲鱼涉黄，其他短视频平台跟社交平台不也一样？那些女主播大搞擦边，还有各种暗示内容、方言搞黄的，泛滥成灾了​​​

注意，软银110亿美元，将继续投入OpenAI大漂亮成立人工智能部队，AI是影响整个人类进程的赛道，市场无限广阔。只有看好，且坚定大科技，才能抓住未来时代红利。​​​