AI时代，文学的坚守与个体之光
文 | 张炜AI时代，即人工智能主导的数字文明高峰，正深刻重塑人类的表达方式。当AI能自动生成诗文、绘画与文案，文艺创作者的焦虑随之浮现：艺术的原创性是否正在被消解？个体劳动的价值是否被算法掩盖？在商业逻辑的裹挟下，写作日益偏离精神追求，沦为流量生产的工具——这正是当代创作者的集体困境。AI带来的“幻象”人工智能并非普通机械，它能模拟创造，甚至出版诗集，广受追捧。面对这一浪潮，我们既惊叹又惶惑：人类还能创作吗？还能超越机器吗？这些问题虽未明言，却悄然渗透进我们的思维深处。人们常讨论AI与文学的关系：它赋予
美伊军事冲突升级，霍尔木兹海峡通航量骤降六成
关键摘要 因伊朗频繁袭击过往商船，美伊双方爆发新一轮军事冲突，导致过去一周霍尔木兹海峡的船只通行量显著降低。 据航运数据公司 Kpler 统计，本周日共有 14 艘船只通过该海峡，其中仅 4 艘是原油船；相比上周同日的 37 艘，降幅高达 60%。 而在今年 2 月 28 日美以联军对伊朗发动攻击之前，该海峡每日通行的船舶数量曾超过 100 艘。 近期海峡安全形势急剧恶化，运输量不断萎缩。伊朗多次攻击由美军护航、靠近阿曼海岸的南部航道商船，并迫使所有船只改道通过其领海的北部航道。 对此，美军对伊朗实施多轮
AI攻击席卷而来，嘉韦思动态防御如何让自动化攻击无从下手？
网络攻击正经历一场深刻的范式变革。传统攻击依赖人工编写脚本、手动调试、按固定路径执行，而新一代AI驱动的攻击已实现全流程自主化——从漏洞探测、密钥窃取、横向渗透、数据加密到勒索信生成，全程无需人工介入。AI Agent能自主决策、自我纠错、动态调整策略，其流量与合法业务行为高度相似，传统检测手段难以识别。这并非科幻场景，而是正在发生的现实。它标志着一个全新威胁时代的开启：攻击者不再需要逐行写代码，AI可自主思考、自主行动。基于特征签名的传统安全产品，面对这种“有思维”的攻击，已显疲态。传统Web应用防火墙
美伊对峙霍尔木兹海峡 油价飙升
周日晚间，美国与伊朗在霍尔木兹海峡爆发军事对抗，全球关键能源通道局势紧张，推动原油价格快速上扬。 美国原油期货上涨3.4%，报每桶73.87美元；国际基准布伦特原油期货涨幅3.5%，报每桶78.67美元。 美军中央司令部表示，继周六对伊朗境内140个目标实施打击后，周日再度发动空袭，旨在报复伊朗革命卫队袭击一艘经海峡的集装箱货轮。 伊朗塔斯尼姆通讯社称，革命卫队当日对约旦、科威特、巴林和阿曼境内的美军设施实施反击。 伊朗官方宣称已无限期封锁霍尔木兹海峡，但美军予以否认。美军中央司令部强调，海峡对合法船舶保
国际观察：美伊三度互袭，灰色冲突危机隐现
新华社北京7月12日电（记者刘赞刘晨）伊朗时间12日凌晨，美国发动本周第三次军事行动，以报复伊朗在霍尔木兹海峡击伤商船；伊朗随即袭击了美国在中东的多个目标作为回击。 专家分析指出，回顾过往美伊互攻案例，双方此举旨在向对手施压，迫其在谈判桌上妥协，而非重启全面战争。然而，若此类“灰色对抗”长期持续，局势失控的风险不容忽视。 根据美军中央司令部在社交平台发布的信息，美军于美东时间11日19时15分（即伊朗时间12日2时45分）启动对伊打击，原因是伊朗此前在霍尔木兹海峡袭击了一艘悬挂塞浦路斯国旗的集装箱货轮。
AI评测革命:告别"跑分"时代,重新定义机器认知评估标准
大家好，我是万象大叔。专注 AI，讲透技术，看清产业，商业落地，投资赚钱。当大语言模型的参数量级与训练数据规模跨越关键节点后，传统依赖静态封闭数据集的“刷分”式评估，其可靠性正在快速瓦解。在MMLU、GSM8K等公开基准上斩获接近甚至超越人类水平的模型屡见不鲜，然而它们在真实对话、深度推理和开放场景中的表现却可能判若两“机”。这暴露了一个根本矛盾：我们用来衡量AI“智商”的标尺，正被AI自身迅速“破解”和“过度适配”。因此，模型评测的核心范式正经历一场悄然却深刻的变革：其重心从“测量模型记忆了多少知识”，
霍尔木兹海峡航运持续萎缩
国际市场服务机构克普勒公司10日发布数据显示，7月9日，通过霍尔木兹海峡区域的船舶数量从前一天的30艘降至22艘，这是连续两日该海峡通航量下降。 克普勒公司说，这一数据包括商业和非商业船舶，商业船舶通行量略高于非商业船舶。“美国与伊朗军事对抗再度升级，削弱了市场对外交努力能够在近期带来局势稳定的信心。” 美伊谅解备忘录达成后，霍尔木兹海峡主要有两条通行航道，分别为伊朗管控的北部航道和靠近阿曼一侧的南部航道，美军在南部航道提供通航协助。克普勒公司数据显示，在阿曼附近海域近期发生袭船事件影响下，航运运营商继续
兰德研究解析：AI驱动未来战争四大关键对抗变革
近年来，人工智能（AI）在军事领域的深入应用，已从技术层面的“逐步优化”转变为战争本质的“根本性变革”。美国兰德公司（RAND Corporation）发布的专题研究报告《人工智能如何重塑未来战争的四项核心对抗》（How Artificial Intelligence Could Reshape Four Essential Competitions in Future Warfare），为审视这一技术演进提供了系统化的分析视角。该报告跳脱了宽泛的宏观论述，采用“积木块”（Building Block）式
AI无人机首次自主击杀人类：战争规则正被颠覆，我们准备好了吗？
观水有术，必观其澜。这不是科幻小说，不是《终结者》的同人创作，不是马斯克发推时的危言耸听。这是本月初真实发生的事。6月2日，据《新科学家》（New Scientist）独家报道，一架完全自主运行的无人机在实战中击毙了人类士兵——没有任何人类操作员参与决策，从目标识别到扣动扳机，全程由 AI 独立完成。消息压了十天才逐渐发酵。而大多数人看到这条新闻的反应是：划过去，看下一条。这正是最可怕的地方。根据目前公开的信息，事件轮廓如下：这不是「人在回路中」的无人机——那种远程遥控的版本各家军队已经用了十几年。这次是
人工智能审查合同，正将商务谈判逼入死局
昔日合同磋商，乃是人与人在博弈中权衡利弊、斟酌得失。只要关键风险得以把控、收益空间合乎预期，细枝末节皆可协商互让、灵活处置，交易往往能够顺利达成。如今局面已全然不同。当下的谈判场，演变为一方智能系统与另一方智能系统的对峙。你方借助算法工具穷尽一切手段规避己方风险，对方则依托机器程序固守其利益边界无限放大问题。此类技术的核心机制，从来不是推动合作达成，ibar而是穷尽一切可能搜寻漏洞、无限度渲染潜在危机。它无从理解商业运转规律、无从领会行业通行规则、无从体悟谈判中的权衡与妥协，更无法理解共赢的真谛。但凡条款
与AI“过招”六十天：辅导员大赛备赛全攻略
大家好，我是均均老师。2026年，我全身心投入到两项辅导员专业赛事的备战中：一是以全国第一的成绩斩获“卓越风采团队奖”的中国教育电视台高校辅导员联盟素质能力训练营；二是荣获湖南省第十一届高校辅导员素质能力大赛三等奖。这两项赛事里，省赛的备战经历尤为深刻。这次省赛战线从去年底延伸至今年5月，虽然跨度拉长，但考核环节愈发“刁钻”。经过计算，留给我的有效备赛时间仅约60天，期间还需兼顾日常带班及处理毕业班就业材料。许多人询问秘诀所在。实则秘籍唯有一字：“借AI当坏人”。今日便毫无保留地分享我用AI进行“对抗演练
AI预测分歧度揭示比赛激烈程度？12大模型罕见8:3:1分裂，最终上演3:2惊险对决
经过43场赛事的累积，联想集团与咪咕视频携手推出的“世界杯预测人机对抗”逐渐显现一个趋势：当12大AI模型的判断越不统一，比赛往往越精彩纷呈。 挪威对战塞内加尔，12大AI给出了本届赛事第二次“三种观点并存”的预判：8家支持挪威取胜，3家看好塞内加尔获胜，1家预测平局。这种程度的意见分散在本届人机对抗中极为少见——此前仅科特迪瓦对厄瓜多尔出现过类似分歧，那场最终1：0，同样演绎出一场远比概率暗示的更扣人心弦的较量。 挪威对阵塞内加尔最终比分锁定3：2，挪威涉险过关。从第43分钟到伤停补时第3分钟，5个进球
真打实拍：动作片的热血回归
电影《火遮眼》海报。资料图片 近期热映的《火遮眼》，虽在叙事结构与角色刻画上尚有提升空间，整体完成度亦非完美，但凭借密集而凌厉的动作设计，成功触达同类影片的巅峰，为硬核动作片爱好者带来久违的震撼。 片中文戏几乎全为武戏铺路。主角王伟海外务工，女儿突遭绑架，若不速救，性命难保。极端情境瞬间引爆戏剧张力——暴行令人愤懑、匪徒狂妄至极、倒计时压迫逼人，层层堆叠出主角的怒焰，也点燃观众心中惩奸除恶的正义共鸣。 如何平衡动作戏的写实与写意，始终是创作者的难题。近年国产动作片多倾向写意风格，如《镖人：风起大漠》《九龙
深度解析AI开发中的Harness机制
以下回答内容均由千问生成 Q: AI开发中的harness指的是什么，它是如何工作的? ——————————————————————— A: 在 AI 开发领域，Harness（常被译作“驾驭工程”或“马具”）指的是为 AI 模型搭建的一整套管控体系、运行环境与约束框架。 业内流行一个基础等式：Agent = Model + Harness。若将大模型（Model）视作一匹力量强大却易偏离轨道的“悍马”，那么 Harness 便是套在其上的缰绳、鞍具与马衔铁。模型主攻提供智慧与生成能力，而 Harnes
AI的道德素养可经后天习得？OpenAI实验揭示反直觉结论
这并非源于他曾接受"经商需诚信"的专项培训，而是诚信已内化为他的核心品格，融入其处理各类事务的行为模式中。OpenAI于2026年6月18日发表的这项研究，正是探索这一命题——只不过研究对象是人工智能。该研究题为《强化学习通向广泛且持久的有益模型》（Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models）。研究团队聚焦的核心命题在于：能否借助强化学习（RL）为AI构建"核心品格"，使其在从未遭遇的情境中依旧保持诚实