原创 柴进1626 2026-05-15 14:01 浙江 2026年5月15日 星期五 我的私人日记： 【第6期定投】 （指数生财） 天弘食品饮料 001631 不加 华泰恒生科技 022680 不加 富国A500 022463 不加 华夏信创产业 022385 不加 【投机】 天弘中证证券 008591 不加 鑫元国证2000 018580 不加 【当前成本】 天弘中证证券 18K 天弘食品饮料 33K 华泰恒生科技 48K 富国A500 12K 华夏信创产业 30K 鑫元国证2000 12K 【5月15日 星期五 午评】 今天都不加，也不走。 今天机器人和半导体设备上演了一出“起死回生”的好戏。 昨天市场大幅回调后，今天早上很多板块又继续低开低走了，但是机器人和半导体这哥俩，几乎都是在10点左右开始了一波持续拉升，机器人从0%涨到逼近7%，半导体设备从水下-2.5%一度涨到9%，这俩板块双双创出年内新高，把昨天的阴线都给反包了。——这般强势姿态，说实话，颇有当年白酒YYDS时期的英姿。 不过午后市场有所回落，今天大部分人都是吃面的一天。 有个细节值得注意，就是今天CPO并没有和半导体设备一起上涨，反而跌了3%+，放在前几个交易日，他俩基本上都是抱团上涨，捆绑上涨的，说明资金目前在这两个高标上有一定分歧。我觉得这是好事，资金在热门赛道玩累了，就会往外溢，你看机器人今天就是受益板块。 其他消息面上的东西，也就金毛狮王那点事，大家都知道，现在是一个敏感期，一切都要等他回去，以及看他回去之后会不会翻脸。（有前车之鉴） 所以现在鸡贼的资金，都在等落地。 你非要押宝，急着出手，赌对了尚可，赌偏了，就是漫漫回本之路。 做市场久了，你会发现，懂一个门道，一个路数，这并不难。最难的是你要在不属于你的交易时间里，耐得住寂寞，不会因为贪多而想创造更多的模式，虽然新的门道可能会给你带来创收，但多数情况都是负反馈。 我在淘股吧里，见过太多的股票交易高手，一开始都是能总结出自己的一套打法的，但后来大多数人都资产做不上去，甚至回到起点，核心原因都是不能坚持原来的策略，一直想搞点新的花样。 就聊这些。 风险提 示 ： A20240618005039 本文内容不构成投资建议，短期涨跌不预示未来，市场有风险，投资需谨慎。文中如涉上市公司名称、基金名称、指数名称等，仅为市场现象或案例描述，不能作为投资决策的参考因素，亦不构成任何投资建议。每位投资人务必详阅证券、基金合同等法律文件，并充分了解产品风险收益特征和自身风险承受能力之后，审慎对待，独自承风险。 跳转微信打开
美团 LongCat 团队正式发布 General 365 推理评测工具。该团队对 26 款主流模型进行实测，结果显示目前地表最强的 Gemini 3 Pro 准确率仅为 62.8%，而绝大多数模型甚至未能达到 60 分的及格线。这一评测结果揭示了当前大模型在推理能力上仍有较大提升空间，General 365 的发布也为行业提供了新的评测标准参考。
特朗普政府近几周对华采取一系列行动，包括财政部制裁向伊朗提供目标数据的中国企业、国务院制裁向伊朗提供卫星图像的公司，称这些举动助长了伊朗对中东美军的袭击。白宫还指责中国窃取美国人工智能模型并起诉加州阿卡迪亚市长王艾琳为非法中国代理人。与此同时，中国黑客再次入侵FBI监控目标数据库，
特朗普访华期间，纽约时报采访多位中国普通民众，受访者对特朗普评价以负面为主。18岁理发师彭帅明
习近平向特朗普明确表态台湾问题为中美关系红线
习近平在重要外交场合向特朗普明确强调台湾问题是中美关系中最重要的问题，发出严厉警告若处理不当两国关系将陷入危险。习近平在人民大会堂发表强硬讲话，明确表示台湾是“红线”，强调这是中国核心利益所在。此举反映出中国在台湾问题上展现更大自信与权威，台湾问题再次成为中美博弈的焦点，两国关系面临新的考验与挑战。
特朗普与习近平在北京天坛会面时展现出与过往截然不同的肢体语言。两人握手、轻触手臂、一同漫步红毯，特朗普面带笑容并多次轻拍习近平的手，而习近平则更为克制内敛。这一互动方式与特朗普去年在韩国与习近平的紧张握手形成鲜明对比，也不同于他此前对北约盟友和乌克兰总统的冷淡态度。专家分析指出，两位领导人都在释放和解信号，特
本示例展示了使用TurboTransProtobuf实现高性能Protobuf序列化反序列化操作，覆盖场景包括：跨线程数据传输场景、反序列化为业务对象、Protobuf大数据解析场景。
本示例代码展示了如何通过AbcKitTS实现字节码插桩。覆盖场景包括：生命周期函数打点、函数耗时统计、隐私API监控、方法调用点替换、关键属性修改、事件监听埋点、方法入参校验。
本示例展示了在HarmonyOS中如何通过PhotoPicker实现图片推荐功能，解决特殊场景下相册picker需要智能推荐图片的问题。主要提供接口方式和组件方式两种实现路径，支持两种配置策略：基于recommendationType参数可实现特定类型图片的精准推荐，基于textContextInfo参数则可根据关联文案内容智能推荐相关图片，帮助开发者快速集成图片推荐能力，提升用户选择图片的
本示例展示HarmonyOS中使用ColorPicker提取图片颜色并应用为背景渐变色的实现方式。核心流程为：通过Image库和EffectKit库中的colorPicker对目标图片进行取色，将获取的颜色作为背景渐变色来源，再结合Swiper组件实现图片轮播功能。该方案适用于壁纸、相册、电商商品展示等需要动态背景匹配图片色调的场景，可提升界面视觉协调性。
本示例通过Image相关接口将Icon图标解码为PixelMap对象，遍历取出所有像素值，采用自定义算法统计各像素出现频率，找出出现次数最多的像素作为背景色，实现图标自适应背景功能。该方法适用于深浅色主题切换等场景，开发者可据此了解如何通过图片主色调动态设置背景色的具体实现路径。
这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。 本杂志 开源 ，欢迎 投稿 。另有 《谁在招人》 服务，发布程序员招聘信息。合作请 邮件联系 （yifeng.ruan@gmail.com）。 封面图 浙江新昌县的"新昌小球中心"，将酒店、商场、体育馆、体育场、户外健身步道都融合在一个建筑里面。（ via ） 互联网通信的替代方案 某天清晨，你醒来发现互联网断了，怎么办？ 我说的是彻底的中断，完全不能运作，整个城市无法上网。这种事件虽然可能性很小，但还是有可能，比如遭遇了自然灾害或战事。 假设一时半会无法恢复通信，那么有没有替代方案？也就是说， 我们怎么自己组网 。 虽然互联网是无中心结构，搞一个子网并不难，但搞一个大规模子网，能够容纳一群分散的朋友，还是很难的。无论通过何种方式组网----无线路由、电话线、蓝牙或自己拉光纤----难度和成本都不低。 今天，分享一个我所知的最简单组网方案。 覆盖范围达到几十公里，甚至更远。 不需要架设任何线缆，自己发射无线信号。 供电只需要一个移动电源，甚至一节电池。 价格非常便宜，单套设备（发射端+客户端）最多只要几百元人民币。 唯一的缺点是带宽比较小，不能用来浏览网页，更不能看视频，只能发送/接收文本信息。 这个方案叫做 LoRa，或者严格地说，它的通信协议叫做 LoRa，也就是"长距离"（Long Range）的缩写。 LoRa 协议是专为远距离通信而发明的，只需很小的设备和一点点能量，就能向周围发送无线信号，有点像个人的无线电广播。它的编码算法特别强调抗干扰，哪怕信号非常弱，也能还原出来，所以可以远距离接收。 它本身只是一个无线信号的协议，需要自己实现发送/接收设备，完成编码和解码。开源项目 Meshtastic 就做了这件事，规定了软硬件接口，并给出了设备实现。 所以，一切就很简单了。 你只要找 Meshtastic 兼容设备，人手一个，就能组一个简单的通信网 。它自己会在所有节点之间网状传递消息。 在国内电商网站上，Meshtastic 终端设备一个从几十元到几百元人民币不等。它是开源系统，任何厂商都可以生产兼容设备，官网有一个 设备名单 可以查看，下面是几种终端设备的样子。 官网也提供各种平台的 软件客户端 ，下面就是手机客户端的界面。 前面说过了，它的终端耗电量很小，只需要充电宝，就能长时间使用（几天到几周），如果配上随身太阳板，可以永久在线。 两个节点之间的传输距离5公里以内没有问题，如果建筑不密集，可以达到10公里～15公里；如果是空旷地带（比如水面），则可以达到几十公里或更远。多节点组网后，消息就能接力传播，那就传得更远了。 综合以上各点，这应该是最简单实用、最便宜的个人组建通信网方案了。它替代不了网页，但可以替代互联网的消息功能。 开源 AI 开发平台 MonkeyCode 大模型公司都有一个网页界面，让你在线使用他们的模型。 今天介绍一个开源项目 MonkeyCode ，可以让你自己架设这样的 AI 网页界面（下图），已经有近3000颗星。 它有完整的 AI 编程功能，不需要再用其他工具、搭环境、来回切换，只需要打开浏览器，一句话提交需求。 通过它的 Web 界面，你可以在宿主机里面， 新建多个虚拟机 ，不同的 AI 项目跑在不同的虚拟机。它为虚拟机提供各种系统镜像。 它还支持配置钉钉、飞书、企业微信、Webhook 的消息通知，以及 GitHub、GitLab、Gitee、Gitea 的仓库绑定。 除了自己搭建，它还有免费的 云端开发环境 ，手机和电脑多端都能控制。 云端环境的免费额度是每天2000万 Token，另外提供 GPT 5.5 等多个模型供调用（需要积分）。 逆向验证码 网站的验证码一般用来确认，访问者是真人，不是机器人。 现在，开源的浏览器操作库 Browser-use 提出了 逆向验证码 的概念。这种验证码阻挡真人，放行 AI 机器人，用于那些只供 AI 使用的 API。 下面是一道数学题，就是逆向验证码。 这样的题目，真人看不懂，自然不可能回答。但是，大模型能够剔除里面的大写字母、随机字符和空格，读懂原始题目： 两列火车在长度为 d 的直线轨道上以速度 v1 和 v2 相向而行。一只鸟以速度 vb 从一列火车出发，飞到另一列火车上，然后掉头飞回来，如此反复，直到两列火车相遇。这只鸟一共飞了多远？ 读懂题目后，大模型就会调用数学公式算出答案，从而通过验证码。 科技动态 1、 重新定义鼠标指针 从发明以来，鼠标指针一直表示用户当前操作的位置。 谷歌提出一个新的方案，改变了鼠标指针的含义。 以后，鼠标指针只用来可视化展示 AI 操作的流程，方便用户看到 AI 此刻正在做什么。 这也意味着，用户在 AI 模型下，不再能移动鼠标，要依靠键盘或语音下达操作指令。 2、 回收旧铜线 新能源时代需要铜，电动汽车、太阳能发电、风力发电......这些都需要铜做的电线。 最近几年，铜的价格因此一直上涨，连带使得旧铜线的回收，也成了一门大生意。 以前的电话线和网线，都大量使用铜，现在都闲置了，被光纤和手机取代。另外，地下还有很多已经不用的旧电缆，旧空调里面也有很多铜。 如果这些铜都能回收，将是一笔巨大的财富。而且，铜的回收很简单，只要去除外面的保护套，得到的就是纯度很高的铜线。 可以预见，铜的回收将成为城市里面的一个专门行业。 3、 送货机器人占据人行道 美国大城市芝加哥，在市区大量使用送货机器人，已经引起了居民抗议。 因为送货机器人走的是人行道，不是马路，妨碍了行人。 一位市民说，"人行道是为人准备的，不是为送货机器人准备的。安静的居民区，出现几十辆甚至上百辆这样的车，将会变成什么样子？" 这确实是一个问题，人类真的喜欢和机器人走在一起吗？你能接受旁边的行人是机器人吗？ 文章 1、 为什么追踪 ID 必须是128位？ （英文） 如果需要为用户生成随机 ID，最好是128位长，否则根据概率论，（大访问量的服务）可能会产生碰撞。 2、 AI 应该输出 HTML 格式 （英文） 现在的 AI 输出的是 Markdown 格式，本文认为应该输出 HTML 格式，这样 AI 就能插入 SVG 图表、交互式组件、页内导航等，以携带更多信息。 3、 我很担心 Bun （英文） Bun 是一个 JS 运行时，2025年12月被 Anthropic 收购，作者很担心它以后会充满 AI 生成的代码，质量下降。 4、 如何保护 SSH 私钥？ （英文） 恶意软件越来越多，防不胜防，本文（在后半部分）教你怎么用本机的安全机制保护 SSH 私钥，读取私钥需要指纹或面容识别，这样就不易被窃取。 5、 我把22端口开放了54天 （英文） 22端口是 SSH 登录端口，会受到各种攻击。作者用一个蜜罐将这个端口开放，看看会发生什么，那些登入系统的黑客又执行了哪些命令。 6、 布洛芬与泰诺的区别 （英文） 布洛芬与泰诺都是常见的退烧镇痛药，本文介绍了两者的区别。作者提出，只要不超量，泰诺在大多数情况下要好于布洛芬。 工具 1、 RethinkDNS 一个开源的 DNS 服务器，可以部署在 Serverless 环境（比如 Cloudflare worker）。 2、 Pinta 开源的图像处理软件，PhotoShop 的替代品，支持各种桌面平台。 3、 GitForms 这个开源应用可以把表单数据存到 GitHub issue。也就是说，你可以不要后端，通过它收集用户提交的表单数据。 4、 gecit 一个安装在本地计算机、伪装网络请求目的地的命令行工具，也就是变造数据包的 SNI（域名）字段。 5、 MapPoster Online 开源 Web 应用，将城市地图变成海报。（ @ianho7 投稿） 6、 boss-agent-cli BOSS 直聘 + 智联招聘的命令行工具，可以搜索/查看岗位，求职者 + 招聘者两种角色都可以使用，支持接入 AI Agent。（ @can4hou6joeng4 投稿） 7、 TITAN PLANET 一个挺有创意的项目，本身是一个 JavaScript 后端框架，但可以编译成单个 Rust 二进制包，从而大大提高执行速度。 8、 qjp 一个命令行的 JSON 互动查询器，打开 JSON 文件，它会显示所有一级项目，你可以选择要某一项，进行树状展开。 9、 tinypdf 一个极小化的 JS 库，用来生成 PDF 文件，只有 3KB。 10、 edge-tts 一个 Python 包，使用微软的在线语音服务，将文本转成语音。 AI 相关 1、 FeedFuse 一个加入 AI 功能的 RSS web 阅读器，自动抓取全文，提供 AI 摘要和翻译。（ @BryanHoo 投稿） 2、 IBus LLM Pinyin Input 基于 IBus 的 AI 拼音输入法，由大模型根据用户输入，给出中文候选词。（ @volsifly 投稿） 3、 kooky 专为 AI coding 优化的极简 macOS 终端，可以一键启动 Claude Code/Codex 等各种agent，分屏运行和显示状态。（ @iAmCorey 投稿） 资源 1、 taken. 这个网站可以查看，你的网页请求包含多少个人信息。 2、 DataCenter.fm 一个背景音生成器，模拟机房运行的声音。 3、 MathNet 麻省理工学院维护的一个网站，收集了3万多道数学题。 4、 用户体验法则 这个网站收集各种用户体验（UX）法则，比如 米勒法则 ：普通人一次能记住7个项目（变动范围为5～9）"。 图片 1、 卫星污染 地球上空的卫星越来越多，严重影响了天文观察，因为卫星会反射光，导致看不清其他天体。 下面是天文学家用长曝光拍摄彗星，结果拍到的都是卫星。 因为卫星在移动，所以长曝光出来就是网格状的线条。你还能在上图中找到彗星吗？ 随着卫星通信的发展，卫星将会指数式增长，天文学家已经建议把望远镜建到月球背面。 文摘 1、 太空咖啡机 美国宇航员入驻国际空间站后，喝热咖啡很困难。美国宇航局于是就向一家意大利公司订购一台可以在太空使用的咖啡机。 这家意大利公司很快发现，这项任务非常困难。 咖啡机的每一个环节都需要重新设计，确保不能危及宇航员和太空站的安全：它不能破坏电力系统、不能干扰无线电通讯、不能泄漏沸水、不能起火、不能发出刺眼的强光、不能导致人员触电、不能过热、不能发出巨响、不能释放有害气体、不能散发异味。 尤其困难的是下面几点。 （1）咖啡机必须能够承受物理冲击，主要是火箭发射期间的加速度。 （2）空间站没有空气对流，咖啡机必须有单独的散热系统，防止过热起火。 （3）太空是零重力环境，咖啡机不能有液体溢出，不能让沸水雾汽弥漫整个舱室。 （4）咖啡机不能有尖锐边缘，防止割伤宇航员。 经过反复论证、实验、测试，这台太空咖啡机终于造出来了，并于2015年运送到了国际空间站。 在地球上，一台基本功能的咖啡机大约售价150美元，重3.5公斤，而太空咖啡机重达20公斤，成本可能高达数百万美元。 它制作出来的咖啡是一包包软饮料，靠挤压饮用。 2、 别相信"不使用 AI 的人会落后" 有些人说："不使用 AI 的人将会被时代抛弃。" 我很讨厌这种说法，因为我非常肯定，实际情况恰恰相反。 依赖 AI 的人终将被时代抛弃。他们会忘记如何思考，如何写作，如何进行简单可靠的搜索，如何分辨事实与虚构...... 他们会忘记如何学习，我觉得这才是最让我难过的地方，学习本身是多么美好的事情啊。 如果你相信 AI 能比你做得更好，你要做的不是把所有事情都委托给 AI，而是努力变得更强，在那些 AI 无法做到的事情上面。 言论 1、 全世界每年售出15亿部智能手机，其中大部分的使用时间不到两年，然后就被丢弃或闲置。 这是计算资源的巨大浪费。现代智能手机的配置越来越高，完全可以用来提升全球计算能力。 -- 《废旧智能手机再利用》 2、 未来的编程语言，不会是你最容易掌握的语言，而是 AI 最容易掌握的语言。 -- @RealRichomie 3、 创造力是否随着年龄增长而衰退？ 一项美国的研究提出，创造力分成两种：关联性创新能力往往随着年龄增长而增强，而颠覆性创新能力则会下降。 -- 《科学进步总是以葬礼为代价》 4、 大模型是对训练数据的有损压缩，而训练数据又是对真实世界的有损采样。 当 AI 生成输出时，则需要填补压缩过程中丢失的信息，将其膨胀成文章、图片、软件、视频等等。 -- 《膨胀神器》 往年回顾 神经网络算法的发明者 （#349） AI 的关键是语料 （#299） 最成功的软件企业家 （#249） 俄罗斯的 HTTPS 证书问题 （#199） （完） 文档信息 版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（ 创意共享3.0许可证 ） 发表日期： 2026年5月15日
中国媒体将特朗普访华视为外交胜利
DAVID PIERSON, BERRY WANG 2026年5月15日 President Trump’s visit to Beijing has been cast by Chinese state media and commentators as a major diplomatic victory for China and a sign of its growing parity with the United States as a global power. 中国官方媒体和评论人士将特朗普总统对北京的访问描述为中国的一次重大外交胜利，标志着中国作为全球大国与美国日益接近对等地位。 Major state-run news organizations have touted the visit, which includes two days of talks between Mr. Trump and China’s top leader, Xi Jinping, as an opportunity for the United States to accept the “right way” for the two countries to coexist — understood to mean that the Trump administration should refrain from confronting Beijing. 主要官方新闻机构大力宣传此次访问——其中包括特朗普与中国最高领导人习近平进行为期两天的会谈——称其为美国接受两国“正确相处之道”的机会，所谓“正确相处之道”被理解为特朗普政府应避免对抗北京。 “Most difficulties in bilateral relations have largely stemmed from the fact that some people in the United States cling to the mistaken logic that one side out-competes or thrives at the expense of the other,” an editorial in the Global Times, a Chinese Communist Party tabloid, said on Wednesday. 中共小报《环球时报》周三发表社论称：“中美关系遇到的困难，基本上都是因为美方一些人陷入‘你输我赢’‘你兴我衰’的错误逻辑。” Media and online commentary in China is tightly controlled. Dissenting views are often quickly scrubbed from social media. But interpreting what messages are permitted offers a window into the party’s priorities and how it wants to present itself to both a domestic and global audience. 中国媒体和网络评论受到严格控制。不同意见往往很快被从社交媒体上清除。但解读哪些信息被允许发布，可以让人一窥中共的优先议程以及它希望向国内外观众展示的形象。 When the Global Times says, “economic and trade ties should continue to serve as the ballast and driving force of China-U.S. relations,” for example, it points to Beijing’s continued anxieties about its struggling economy, said Manoj Kewalramani, the head of Indo-Pacific studies at the Takshashila Institution in Bangalore, India, who monitors Chinese media. 例如，当《环球时报》说“经贸应该继续成为中美关系的压舱石和推进器”时，这反映出北京对其艰难经济的持续焦虑，印度班加罗尔塔克沙什拉研究所印太研究负责人、长期监测中国媒体的马诺吉·凯瓦拉马尼表示。 Other coverage of the summit suggests a mixture of both triumphalism and caution. State media has not criticized Mr. Trump by name, reflecting Beijing’s reluctance to antagonize the American president so that it can preserve its uneasy truce with Washington following a blistering trade war last year. 峰会的其他报道显示出一种胜利主义与谨慎并存的混合态度。官方媒体并未点名批评特朗普，这反映出北京不愿激怒美国总统，以便在去年激烈的贸易战之后维持与华盛顿的不稳定休战状态。 民众试图在北京一睹特朗普车队的风采。 China’s ability to survive that fight has been one of the running themes in recent days. It was highlighted by an editorial published on Wednesday by the People’s Daily, the party’s official mouthpiece, titled, “China-U.S. relations cannot return to past, but can move toward better future.” 中国在那一场斗争中的生存能力是近来反复出现的主题之一。周三中共官方喉舌《人民日报》发表题为《中美关系回不到过去，但能够有一个更好的未来》的社论，就突出了这一点。 The piece made no mention of how Beijing’s threats to throttle global supplies of critical minerals required for modern technologies forced the Trump administration to back down in a matter of months. Instead, it stressed China’s “resilience” and noted how dialogue between the two countries now takes place “on a more equitable basis.” 该文没有提及北京威胁切断全球关键矿产供应（这些矿产对现代技术至关重要）、迫使特朗普政府在几个月内让步的内容。相反，它强调中国的“韧性”，并指出两国对话如今在“更平等”的基础上进行。 Some nationalistic voices have been more vocal about what they see as a weakened Trump administration, mired in a war in Iran that shows no signs of ending and sinking approval numbers at home. 一些民族主义声音则更直白地表示，他们认为特朗普政府已被削弱，正深陷于一场看不到尽头的伊朗战争，且国内支持率不断下滑。 “At this particular moment, I think Donald Trump needs China far more than China needs Donald Trump,” Zhang Weiwei, the director of the China Institute at Fudan University in Shanghai, said in an interview with the state-owned Beijing Review. “He has so many problems to solve.” 复旦大学中国研究院院长张维为在接受官方英文刊物《北京周报》采访时表示：“在当前这个特定时刻，我认为唐纳德·特朗普需要中国远胜于中国需要唐纳德·特朗普。他有太多问题要解决。” Analysts say Mr. Trump is desperate to go home saying he cut a deal to sell Boeing airplanes, beef and soybeans to China. 分析人士称，特朗普急于回国宣称自己与中国达成协议，得以向中国出售波音飞机、牛肉和大豆。 “If China can deliver hundreds of billions of dollars worth of goods to the United States in a trade agreement, it would significantly boost Trump’s chances in the midterm elections,” wrote Qiu Zhenhai, a popular commentator and an international relations expert at the Hong Kong University of Science and Technology. 香港科技大学国际关系专家、知名评论员邱震海写道：“如果中国能在贸易协议中向美国提供数千亿美元的商品，这将显著提升特朗普在中期选举中的胜算。” Already on Thursday, Beijing said it would allow hundreds of American slaughterhouses to resume beef shipments to China. 北京已在周四宣布，将 允许数百家美国加工厂恢复向中国出口牛肉 。 In return, Mr. Qiu wrote, China can ask for the United States to re-evaluate its position on Taiwan, the self-governed island that Beijing claims as its territory. 邱震海写道，作为回报，中国可以要求美国重新评估其在台湾问题上的立场——北京声称对这个自治岛屿拥有主权。 周四，仪仗队在北京的欢迎仪式上行进。 Kenny Holston/The New York Times The fact that Mr. Trump was so eager to visit China despite all his other distractions underscores Beijing’s leverage, said D&C Think Tank, a Beijing-based research firm. 北京一家研究机构民智国际研究院表示，尽管面临诸多其他干扰，特朗普仍如此急于访华，这一事实凸显了北京掌握的杠杆。 The firm declared in an online post on Wednesday that the “Sino-U.S. rivalry has moved beyond the stage of unilateral pressure and entered a stage of two-way dynamic balance.” 该机构周三在网络帖文中宣称，“中美竞争已超越单方面施压阶段，进入双向动态平衡阶段。” It continued to recommended that Beijing pressure the United States to work out a long-term truce so that China can continue to develop its economy and gather its strength without Washington’s interference. 文章接着建议北京向美国施压，以达成长期休战，从而让中国能够在不受华盛顿干扰的情况下继续发展经济、积蓄力量。 Perhaps one of the most consistent themes in Chinese coverage of Mr. Trump’s visit has been the emphasis on the importance of “head-of-state diplomacy.” The People’s Daily said it played “an irreplaceable strategic guiding role.” 中国媒体对特朗普访问最一贯的主题之一或许就是强调“元首外交”的重要性。《人民日报》称其发挥了“不可替代的战略引领作用”。 The attention paid to national leaders burnishes Mr. Xi’s importance as the country’s top decision maker. But it is also a call for Mr. Trump to “reign in other branches of government” in the United States, said Mr. Kewalramani, the expert on Chinese media. 对国家领导人的重视进一步凸显了习近平作为国家最高决策者的地位。但正如中国媒体专家凯瓦拉马尼所说，这也是在呼吁特朗普“约束美国政府其他部门”。 “He must ensure that Congress does not take steps that China perceives are inimical to the broader relationship,” he said. “It’s mirror-imaging from Beijing.” “他必须确保国会不要采取中国认为有损两国整体关系的举措，”他说，“这是北京的镜像思维。” David Pierson 报道中国外交政策和中国与世界的经济与文化交互。他从事新闻工作已超过20年。 Berry Wang 是《纽约时报》记者/研究员，常驻香港。 翻译：纽约时报中文网 点击查看本文英文版。 周四，特朗普与习近平在北京的会晤虽大部分闭门进行，但峰会首日仍透露重要信息。习近平以近乎哲学的语气警告避免“修昔底德陷阱”，强调中美若
原创 范彬彬 2026-05-15 07:15 广东 如何实现“一句话银行”？ 本文根据范彬彬老师在〖deeplus直播： 中小银行大数据与AI的融合应用实践 〗线上分享演讲内容整理而成。 （文末有回放的方式，不要错过） 范彬彬 外资银行 大数据开发团队负责人 银行从业十年，历任头部全国性股份制商业银行、银行系科技子公司，外资银行技术管理职位； 主导规划、设计、开发项目覆盖数据全生命周期，包括：Openbank开放银行、信贷业务系统、总账核算系统、15套+标准化监管报送引擎、管理驾驶舱数据可视化项目；重构Greenplum+Hadoop混合架构的企业级数据湖仓及治理，负责金融大模型应用案例落地； 中国信通院/大数据技术标准委员会「2024年度金融科技特殊贡献专家」； 参编书籍《数据素养基础与实践》。 分享概要 一、大数据发展史及展望 二、异构数据类型的管理模式对比 三、数据工程向知识工程的范式转移 四、引入LLMOps，构建高质量企业知识库 五、混合式数据体系的思考——营销场景 六、终极目标：一句话银行 一、大数据发展史及展望 从银行角度，大数据的核心使命在于推动运营的智能化决策。 1、大数据发展史上追求过的四个目标 1）数据在物理上的大规模集中 为便于对数据进行整合和归集，数据仓库随之出现。在银行领域，大量数据实现线上化、电子化处理，并通过数据仓库实现大量的物理数据集中。 2）各类主题集市的分分合合 集中之后追求应用各类主题化集市。在建制过程中，某些数据由于其结构、使用或生成的关系而被整合在一起。随着使用的不断深入进行相应的拆分，在不同的实践中形成了各自的最佳路径。 3）追求极致的消费数据——实时流 完成数据归集之后，开始追求消费数据的时效性。通过实时消息订阅，如使用Kafka作为中心化的实时流程，实现对实时数据的利用。 4）跨模态数据分析 如今已经从结构化数据拓展到非结构化数据。借助AI的通用大模型学习能力，并结合传统的机器学习能力，进行跨模态数据分析。 2、历经的四个阶段 1）数据仓库：知道过去发生了什么 所有的数据完成归集后，真实记录各项数据的最终结果。展示形式是以统计分析为主，通过数据报表进行展示。 2）大数据平台：知道为什么发生 通过构建指标体系或标签体系，从数据管理或数据治理的角度进行延展。 3）大数据2.0：知道未来会发生什么 开始融合机器学习或深度学习算法，进行预测性工作。 4）大数据2.0：知道如何影响未来 初期，为了适应AI的通用性，考虑在数据工程方面可能要做一定程度的妥协。大语言模型本质上是一个概率输出模型，具有不确定性。这种不确定性在文本领域的应用相对更为合适，而数据领域恰恰对确定性有着极高的要求。这种差异在许多项目中，比如智能问数项目中体现得尤为明显，即对数据确定性的要求与AI中概率输出模型的底层逻辑存在差异。 在该阶段，有四个值得思考的议题。 ①如何解决多模态数据的融合？ 主要体现在结构化数据和非结构化数据之间的整理。 ②如何促进AI和Data的深度协同，形成飞轮效应？ 一方面已具备自有数据基础，另一方面也拥 有 本地化部署的大模型 与 公网通用大模型 能力。 二者能够在特定层面形成协同，协同的衔接点在于语义层面的匹配，以此高效赋能数据应用、数据治理，助力AI实现更深层次的理解。 ③如何提升数据治理工艺，实现数据质量规模化提升？ 随着数据管理范围由结构化数据延伸至非结构化数据，同时数据工程逐步向适配AI场景的知识工程转型，数据治理面临全新要求。相关变革不仅涉及技术层面，同样覆盖管理制度、跨部门组织协同，例如企业内部部门职能也需相应调整与升级。 ④如何提升数据语义表达，缩短数据到业务的链路？ 让AI承接并打通传统从BI到自助分析等各类工具的使用路径。 二、异构数据类型的管理模式对比 异构数据类型主要包含结构化数据和非结构化数据。 1、传统数仓的分层架构 整体由下至上：从原始明细仓库、明细层，再到汇总层，完成各类共性指标的加工整理，最后到数据的应用。这套传统数据分层模式存在两处短板： 1）该体系更多记录的是数据结果，过程性数据存在缺失； 2）对于非结构化数据的语料或知识层面的内容没有纳入关注范围。 2、非结构化数据的数据治理 参照传统数仓的分层架构，提出一套与之对应的非结构化数据的数据治理体系。如何在 传统软件工程 与 传统数据体系 之间找到一脉相承的 逻辑连贯性，是需要思考的点。 只有保持技术逻辑连贯统一，才能在方向规划与落地执行层面顺利开展内部沟通，便于全员理解认知。无论是项目预期管控，还是落地最佳实践路径探索，都能找到最佳平衡点，避免缺乏一脉相承的内在逻辑。 1）原始文件层 在原始文件层完成数据接入与采集。例如最典型的主流湖仓一体架构，支持数据以原始结构进行存储，同时依托机器查询及相关技术组件，无需入库解析即可实现数据预览、变更与编辑操作。 2）语料明细层 该层级重要工作是形成数据目录，对标传统CA级数据字典开展目录规整。数据目录形成后，同步完成关键主数据的语义标签梳理。例如在银行提出的数据安全管理办法，其中有按照核心、重要、一般的分级规范（或者四级、五级等等），将数据标识等以标签形式打在元数据上。此类管理方式同样可延伸应用于非结构化数据治理，理论和实践皆行之有效。 3）语料汇总层 该层构建的核心点是语义。无论是初始构建时保证清晰，还是后续为了检索进行增强，这些工作都是为了支撑语义层的使用。与传统结构化数据的逻辑保持一致的是，在理解非结构化数据的语义时，结合具体文件格式（PDF、PPT、TXT）会更直观，比如典型的用户行为日志。 核心技术层面，仍需构建数据血缘体系，其本质是信息图画。对应的技术处理方式，是将全部信息或知识转化为图画，从而完成血缘的构建。在传统数仓的数据血缘架构中，无论采用inmon还是kimbor等不同建模思路，会衍生出星型模型、雪花模型等。其中雪花模型在维度拆分与分层扩展之后，基本不太会形成图示化的链式回路。但在非结构化数据的知识层面，这种链式回路是有可能出现的。而这种情况，会对未来数据的使用、分析，甚至编写代码时调用数据产生一定影响。 4）语料应用层 应使用更好的通用大模型构建。 总结： 两套管理体系具备深厚关联，整体思考逻辑一脉相承。事实上非结构化数据相关业务场景一直存在，只是过往长期忽视其建设，在数据存储、加工、传输、应用及权限管控等环节能力相对薄弱，如今依托现有技术条件与落地场景，可对该部分内容开展强化建设与深度挖掘。 三、数据工程向知识工程的范式转移 随着行业逐步走向数据工程与AI的融合发展，会发现二者落地的过程中缺少对知识工程层面的认知和理解。当前行业普遍提及范式转移的方法，那如何实现结构化、非结构化全量数据的数据工程向知识工程的转移？知识工程建设的前提，是助力AI更好地理解业务内容，也是其存在与发展的根本意义。下文将结合实例，界定数据与知识的边界。 案例： 原始： “张三，12月31日，取款5000元” 特征： “张三过去1小时内第10次取款” 评价： 为什么我们要计算“次数”?因为金融常识告诉我们：正常人不会在1小时内取10次钱，大概率：可疑 结论： 当“次数”作为一个特征提取出来时，本质上就将“频繁取款等于高风险”生成一个知识 该知识相比原始的数据更好被AI理解的原因： 原始数据信息密度较低，同时存在大量冗余内容。特征工程从事物客观事实出发，在逻辑层面进行提炼总结，融入人类长期沉淀的实践经验。经过加工处理后逻辑更加完整，既可以高度凝练原始信息，又能够对后续业务开展形成预测与指导价值，避免结果偏向概率化输出。而当下Harness工程，本质是对AI施加确定性约束。数据处理并非无序开展，而是依照固定规则进行加工，这类规则正是金融业历经数十年乃至上百年积累形成的行业经验。 另外，现有数据中台已具备实时引擎、即席查询等技术能力，同时依托数据目录、传统指标及标签体系沉淀形成标准化数据资产。当前行业正逐步实现范式转型，由数据中台向知识中台演进，通过知识库建设、知识表示、推理引擎等等，形成AI可高效调用、高可用性的知识中台。 四、引入LLMOps，构建高质量企业知识库 除技术层面问题外，管理层面同样存在诸多问题。结合过往探讨的DataOps理念，引入配套管理方法，历经DevOps、DataOps，逐步发展至当前大模型MLOps全流程体系，整体逻辑与前文思路一脉相承。通过全流程规范化管理体系，构建高质量数据集。 1、该体系核心解决的问题 1）知识资产的运营。 包括迭代更新，即知识的更新。 2）多模态知识融合。 融合如此重要的一个原因在于现状的不可改变或难改变性。无论是在哪家企业工作还是创业，几乎不可能完全从零开始，也不能保证从头开始就不会成为过去的负担。因此，需学会在管理认知和技术方法上与现状相处，接受它，理解它。这样的过程将激发对融合更强烈的渴望，以实现可用性。 3）知识权限管理与质量控制。 银行业长期以来都非常强调的是权限管理以及数据质量。 2、方法上分成三个阶段，包含六个环节 1）知识库规划 在规划层面，重点完成文件资产目录的编排以及解析和采集工作，从源头把控数据。主要是以下两个环节： ①知识采集： 采集部分即文件同步预览的处理方式。 ②知识资产化： 即目录的整理。 2）知识自动化加工 即知识加工或者知识流水线，该过程分为以下两个环节： ①知识标注清洗： 也称为数据清洗。 ②知识增强： 补充QA或者专家的经验。通过预设模板与自定义架构模板，结合大数据分布式计算平台能力，实现策略全流程处理，或者将部分环节交由大模型智能化处理，整体运行效果具备较强可预见性。 3）知识库使用和管理 考虑到有众多不同的用户和机构，必然会有不同的角色和权限，数据管理变得尤为重要。需确保物理和语义层面之间存在严格的对应关系，以防止数据越权问题的发生。主要有以下两个环节： ①知识更新： 即文件和QA的对比&更新。 ②知识召回： 涉及向量化知识的索引、召回范围和排序等问题。 这套体系涵盖了项目设计、管理、开发测试等多个层面，需要大家共同完善。 五、混合式数据体系的思考——营销场景 接下来以银行营销场景为例。 1、案例 先关注PPT的右下部分，即客户的行为轨迹，这些数据可以通过埋点技术获取。当出现高净值客户流失情况时，可调取该客户过往手机银行操作日志进行分析。 以下是该客户的决策路径： 1）客户收到本行短期理财产品到期提醒后，开始查询自身在各家银行的存款情况，并对比多家银行理财产品的预期收益； 2）后续客户进一步关注转账限额相关内容，开始规划资金转出方式与路径； 3）从常识角度可判断，客户正在对比其他金融机构更高利率、更具优惠的产品，并有计划转移资金； 4）期间客户同步咨询转账限额问题，最终完成大额资金转出操作。 该过程并不简单，对于多数银行客户经理而言，存在几方面现实问题： 1）这类原始数据数量庞大、信息密度低，有效内容较为稀疏。 2）客户经理个人的精力有限，客户管理的质量也存在局限。日常还要承担常规工作与业务拓展等各类事务，不可能逐一查看每位客户的零散行为信息，很难依靠这类数据开展存量客户维护工作。 3）目前传统模式下，客户经理仅能查看客户 AUM 规模、账户余额、产品到期情况、转账流水等简单结构化数字信息，仅凭这些数据是远远不够的。 2、解决方案 从传统的数据仓库出发，针对主题目录化的客户信息表、交易流程表等主题，无论是模型表、业务表、维度表还是事实表，均可从中抽象出结构化数据的关联关系。这些数据有清晰的标签、业务组件和数据关系。主要优化方向集中在数据时效性层面，按需实现 T+1 或准实时的数据更新，进一步完善数据关联体系。 而另一类非结构化数据，涵盖多渠道客户行为轨迹：包括用户行为向量数据。例如，客户的咨询渠道多元，可发生在手机银行APP、电话客服、线上人工咨询、微信公众号、官方网站以及线下网点等多个场景。 客户在不同渠道咨询的各类问题，往往与其真实行为诉求存在关联。诸如连续浏览汇率、手机银行密码解锁操作、理财产品到期查询、融资咨询、贷款试算等大量原始行为信息，可统一进行意图分类与实体和语义提取。 正如前面提到的，通过识别不同信息之间的关系，可以借助通用大模型的技术能力，实现信息间的精准匹配。 基于大模型，结合传统的结构化和非结构化数据，可对单个客户进行深入分析，实现7×24小时不间断分析。分析精度甚至可以下沉到对单个客户，甚至是长尾客户群体。 同时可自动打标签，虽然实现存在一定难度，但具备落地可行性。例如，如果客户获得多笔行业投资利息收入，即可打上投资理财行为活跃标签，在后续推荐产品时可根据这些标签进行筛选。如果客户频繁查看、调整转账限额，即可判定存在大额资金归集或资金转出的潜在需求。 通过整合梳理结构化、非结构化两类数据，完成智能标签沉淀，最终可自动生成客户分析类报告，为业务提供支撑。 3、设计构想 最初的设计构想分为两个阶段。 第一阶段是生成具有业务价值性和决策性的标签 ，并将这些标签提供给客户经理，以引起他们及上级的关注。 第二阶段则是实现产品自动推荐。 通过自动化流程，结合传统的“千人千面”等方法，进一步提升整体自动化程度。客群越丰富、产品越丰富，这套体系就会形成双飞轮效应；反之，整体应用效果不佳。 六、终极目标：一句话银行 当下技术发展日新月异，银行业现阶段的终极目标就是 实现一句话银行 。 “一句话银行”的核心本质： 即提出一个问题之后，它不仅告知答案，还能帮助完成任务。 该目标涉及到智能体和大模型的本质区别。例如元宝、豆包等大模型，初始功能是问答交互。而智能体是在大模型问答能力的基础之上，增加了任务执行能力。只有具备执行任务的能力，才能真正实现“一句话”银行的终极目标。 1、以休假场景为例的四个层级逻辑 第一层级为通用互联网大模型产品 ，例如元宝、豆包、Deepseek等。针对休假相关问题，这类模型仅能输出我国劳动法下的请假休假规则和制度，交互形式为基础问答。 第二层级为本地化大模型结合RAG知识库模式 ，知识库由企业内部专人维护更新。面对休假问题，除劳动法相关内容外，可进一步精准输出银行内部人事制度，内容范围进一步聚焦企业实际规则，信息精准度更高，本质依旧为问答式交互。 第三层级在本地化大模型 + 企业 RAG 知识库的基础上，叠加大数据能力 ，所有应用均建立在数据安全与权限隔离的前提下。依托HR系统等个人相关数据，回答休假问题时，可在法规、企业制度之外，同步展示个人专属信息，包含个人剩余假期、本年度休假记录、过往休假情况等，内容更贴合个人实际，使用体验与信息准确性大幅提升。形式上依旧是问答。 第四层级为本地化大模型+大数据+智能体应用 。该层级可识别用户真实意图，不再局限于被动问答，当用户询问休假、提出休假相关需求时，经意图确认后，可自主创建请假单、发起符合企业制度的休假申报流程；同时可通过多轮互动追问，补充代理人、假期类型、剩余额度等必要信息，闭环完成完整任务。该模式还可延伸至预订会议室、预订酒店等各类场景。 2、第四层级下银行视角的业务场景举例 切换到银行视角，以第四层级下的转账场景为例：采用语音或文字的交互方式，说出或输入 “帮我给张三转 500 块钱”，完整执行流程大致分为五步。 1）意图识别 依托识别能力，抓取用户描述中的核心语义实体：核心行为为转账、收款对象是张三、转账金额为人民币500元。 2）工具查找 在完成实体识别、明确用户意图后，系统匹配可落地执行业务的工具；在MCP工具列表中检索并找到转账工具。MCP可理解为通用协议，是大模型与传统应用之间的通用通讯标准协议，传统各类API接口，均可封装为MCP工具，开放给大模型调用处理业务。通过智能体发起转账调用，和手机银行、柜面等渠道发起转账调用。 3）安全调用 按照规范格式完成安全校验与调用封装，依照约定格式发起请求，保障调用过程安全可控。 4）执行逻辑 将请求发送至业务服务端，运行交易逻辑代码、完成业务执行，完全回归传统系统路由逻辑；服务端不关注请求来源，只需如实记录请求方、交易等相关信息即可。 5）反馈用户 借助大模型优化输出语言风格，向用户反馈处理结果，告知业务办理完成、提供流水号，同步推送转账回单等相关资料。 补充说明： 如果调用 API 时存在必填字段缺失，可通过循环交互、主动向用户追问补充信息。例如缺少开户行信息、需确认是否填写转账用途、交易附言等非必填或关键补充字段。 如果能达到以上目标，相当于在传统结构化数据的基础上，结合自身沉淀的技术能力，引入非结构化数据处理方法，整合非结构化数据；同时用外部快速迭代的通用大模型能力与技术框架，最终在具体业务流程与场景中实现落地应用。 Q&A Q1：如何平衡业务的快速响应与数据标准统一之间的矛盾？ A1： 从整个从业经验上说， 落地难度较高。结合自身经验，可行的方式有前置化解决问题或者推动标准化落地，践行行业里所说的安全左移、标准左移理念，把数据标准工作尽量前置。相关方法论已较为成熟，问题归根结底在于企业组织高层是否真正认可数据治理的重要性。刚刚说的方式只能在一定程度上缓解矛盾，缓冲业务快速响应和数据标准统一之间的矛盾，缩减技术栈带来的成本与代价，很难做到没有。 有一个落地效果不错的案例：在新项目建设招标阶段，将数据标准、数据治理的要求明确写入IFP及招标说明书中，将其划定为项目的一部分，包括费用成本和时间成本。按照这套规则，如果项目无法完成数据规范整改，数据字典不能统一遵循既定标准，该项目就无法推进实施。 想要实现这种模式，核心在于组织自上而下的决心与执行意志。如果具备这样的决心和意志，此前提到的业务快速响应与数据标准的矛盾便不会存在，因为不会一味追求业务的快速响应。只要组织内部协同高效，开发与开发、开发与测试、测试与运维，再延伸至研发与业务需求、业务验证等各环节能够高效运转，落实数据标准，其实并不会拖累业务推进速度。归根结底，受历史包袱等现实因素制约，很多时候只能被迫二选一，优先保障业务推进。但从更高的建设要求来看，业务高效发展和数据标准统一完全可以兼顾，只是实现难度相对较大。 Q2：数据治理失败或者停滞常见的早期信号是什么？ A2： 早期信号通常表现为对“数据快速”和“项目业务快速响应”的追求。一般而言，当业务响应速度被强调时，大概率意味着没有数据治理的概念。 Q3：如何设计一个合理的数据服务API体系？ A3： 目前主要分为两种建设思路：第一种思路近似建模逻辑，自身有什么样的数据，就对外提供什么样的服务；第二种思路以需求为导向，由消费方前置明确自身需要的内容，提出需求之后，我方再按需进行供给。 在两种思路的指引下，收集整合各类业务需求，再进行数据产品设计。设计过程中需要重点考量数据供给效率：比如API实时查询之前，需将API转换成SQL，是否可提前将SQL通过离线指标的方式加工落地，以此提升查询响应速度；同时还要考虑数据范围、是否要分区分表等处理方式。 API服务最终可采用目录化的形式进行展示，也就是行业内早已普及的数据门户概念。数据门户会将各类数据资产统一目录化管理，支持多维度检索。 dbaplus社群欢迎广大技术人员投稿，投稿邮箱： editor@dbaplus.cn ↓↓ 点击 阅读原文 获取本期直播回放 阅读原文 跳转微信打开
这篇教程详细介绍了在 Windows 上通过 OpenRouter BYOK 功能让 Codex Desktop 调用 DeepSeek V4 Pro 的完整流程。核心架构是：Codex Desktop 使用 OpenRouter API key，通过 OpenRouter 的 BYOK 功能绑定 DeepSeek API key，最终路由到 DeepSeek V4 Pro 模型。关键步骤包括：创建两个平台的 API key、在 OpenRouter 中配置 DeepSeek BYOK（设为 Prioritized 并开启 Always use）、设置 Windows 用户环境变量 `OPENROUTERAPIKEY`、
2026 XCOPS智能运维管理人年会将于5月22日在广州举办。NineData合伙人&首席产品经理蔡冬者将分享《当Vibe Coding遇上数据库：如何在AI爆发式生产力下守住安全与性能红线》，议题聚焦AGI时代数据管理范式变化，帮助听众建立从“面向人”到“面向Agent”的新认知框架。演讲将探讨面向Agent的数据库开发范式重构、数据安全与性能稳定性治理的核心思路
🔍 重點摘要 It takes a village 是一句源自非洲的諺語，意思是「養育一個孩子需要整個社群的共同努力」 常用於描述：教育、家庭支持、團隊合作、社會責任 可延伸至企業、組織、專案成功等情境 常見句型： It takes a village to + V 🧠 一、It takes a village 是什麼意思？ It takes a village （需要一整個村莊）指的是： 一件重要的事情（尤其是養育孩子）需要群體共同努力才能完成。 📌 常見中文翻譯： 養一個孩子需要全村的力量 一個人的成長需要整個社會支持 眾人拾柴火焰高（意義相近） 🌍 二、起源（Origin） 此句被認為來自 非洲諺語（African proverb） ，反映傳統社會中的集體養育文化。 孩子的成長不只來自父母 親戚、鄰居與長者皆會參與 強調社會共同責任 📌 現代用法已延伸至全球，常見於教育、政策與社會議題。 🧩 三、正確用法（Usage） ✅ 基本句型 It takes a village to + 動詞原形 例： It takes a village to raise a child. （養育一個孩子需要整個社群） ✅ 延伸用法 此諺語也可用於以下情境： 團隊合作 公司經營 專案成功 社會議題 例： It takes a village to build a successful company. （打造成功企業需要大家的努力） ⚠️ 四、常見錯誤用法解析 ❌ 錯誤 1：誤以為只能用在「村莊」 ✔ 正確：這是比喻用法，指群體而非實際村莊 ❌ 錯誤 2：句型錯誤 ❌ It takes a village for raising a child ✔ It takes a village to raise a child ❌ 錯誤 3：誤解為依賴他人 此句強調合作與支持，而非依賴。 🔄 五、同義詞與相關表達 Many hands make light work（人多好辦事） Teamwork makes the dream work（團隊讓夢想成真） No man is an island（沒有人能獨自存在） It takes collective effort（需要集體努力） 🔁 六、反義概念 Self-made（靠自己成功） Do it alone（獨自完成） Individualism（個人主義） 💬 七、FAQ 常見問題 ❓ It takes a village 只能用在小孩嗎？ 👉 不一定，也可用於企業、團隊與專案。 ❓ 可以單獨使用嗎？ 👉 可以，例如：It really takes a village. ❓ 正式場合可以用嗎？ 👉 可以，常見於演講與正式文章。 ✏️ 八、基本例句（5 句） It takes a village to raise a child. 養育一個孩子需要整個社群的努力。 It takes a village to support a family. 一個家庭需要整個社會的支持。 It takes a village to educate children. 教育孩子需要大家共同努力。 It takes a village to build a strong community. 建立強大的社區需要大家合作。 It takes a village to care for the elderly. 照顧長者需要整體社會的幫助。 🚀 九、進階例句（10 句） In today’s world, it takes a village to raise emotionally healthy children. 在現代社會中，培養情緒健康的孩子需要整個社會的支持。 It takes a village to run a successful nonprofit organization. 經營成功的非營利組織需要群體努力。 The project proved that it takes a village to achieve meaningful change. 這個專案證明了重大改變需要集體努力。 Behind every successful student, it takes a village of teachers and mentors. 每位成功學生背後，都有一群老師與導師的支持。 It takes a village to maintain a safe and inclusive society. 維持安全與包容的社會需要大家努力。 Raising awareness about mental health takes a village. 提升心理健康意識需要群體參與。 It takes a village to support working parents. 支持職業父母需要社會整體配合。 In the digital age, it takes a village to manage online communities. 在數位時代，管理網路社群需要團隊合作。 It takes a village to nurture creativity in young minds. 培養孩子的創造力需要多方支持。 Building a sustainable future takes a village. 打造永續未來需要全民參與。
欢迎来到 Agili 的 Hacker Podcast。今天我们关注技术如何在不同维度影响生活，从找回千禧年间的经典操作系统和网页游戏，到探讨 AI 给小微企业带来的效率提升与隐藏的心理健康隐患。 网页重制版带回经典炮术游戏 Scorched Earth 跨越三十年的技术演进 开发者 meshko 近期将经典炮术游戏 Scorched Earth 2000 移植到了 JavaScript 平台，使其可以在现代浏览器中顺畅运行。这款重制版最初是千禧年左右的 Java Applet 小游戏，源自 1991 年由 Wendell Hicken 开发的 DOS 原作。新版本通过 WebSockets（网络套接字）实现了多人在线对战，保留了经典的 AI 坦克以及风力影响、武器购买等核心机制。目前的移植版解决了因 Java 插件在浏览器中失效而导致的游玩障碍，作者还利用大语言模型辅助设计了部分交互界面。 修改存盘文件的极客启蒙 这款游戏的回归在社区中引发了对早期计算机教育时代的集体回忆。对于许多开发者而言，Scorched Earth 是他们的编程启蒙。有玩家分享了幼时通过修改 ASCII（美国信息交换标准代码）格式的存盘文件，骗过系统选用锁定坦克的经历。这种利用十六进制编辑工具修改数据的行为在当时十分普遍，玩家们常用它来调整《文明》中的金钱数值或《红色警戒》的特殊单位。 炮术游戏的家族谱系 它继承了 1990 年 Tank Wars 的 AI 系统和武器商店模式，更早的源头可以追溯到 1987 年 Atari ST 平台上的 Ballerburg，甚至是 DOS 系统自带的投掷香蕉游戏 GORILLA.BAS。在技术细节上，原版 Scorched Earth 是当时少数支持 SVGA（高级视频图形阵列）分辨率的作品，能提供 800x600 的画面。这种基于简单物理计算演变出复杂战术的游戏类型，至今仍通过《百战天虫》等作品延续生命力。 Anthropic 推出面向小微企业的 Claude 智能体工作流 自动化处理繁琐事务 Anthropic 针对小微企业推出了 Claude for Small Business 解决方案。这套工具整合了 15 个即插即用的智能体工作流（Agentic workflows，能够自主规划并执行复杂任务的 AI 流程）。套件直接嵌入了 QuickBooks、PayPal、HubSpot 等主流办公软件，能够自动核对账单、预测现金流、追踪逾期发票并在 Canva 中生成营销素材。这套方案旨在处理让店主熬夜的繁琐工作，帮助资源有限的企业主处理财务与行政事务。 氛围编程带来的生产力变革 社区讨论中，许多用户将这种趋势称为氛围编程（Vibe coding，通过描述需求而非手写代码来构建程序）。非技术背景的高管在接触 Claude 后，能在几周内快速构建出实用的应用程序。这种现象被比作 20 世纪 80 年代流行过的 Microsoft Access 数据库：它能以极低成本解决具体业务问题。AI 正在将繁琐的事务性工作转化为可以快速交付的结果，缩小了小微企业与大型企业之间的资源差距。 合规与数据安全机制 这种生产力的爆发也引发了对工作质量的担忧。有用户反映经常收到同事用 AI 生成的未审核长文档，增加了沟通成本。在医疗或法律等强监管行业，过度依赖 AI 生成的代码存在合规隐患，特别是涉及患者隐私时可能违反监管协议。Anthropic 对此设定了人在回路（Human in the loop，操作由人发起、计划由人审核）的控制机制，并承诺团队版计划默认不使用客户数据训练模型。他们还推出了免费的在线课程和线下研讨会，帮助个体创业者掌握安全使用 AI 的技能。 思科在创纪录营收下宣布裁员 5% 创纪录财报与裁员的矛盾 思科首席执行官 Chuck Robbins 在内部邮件中宣布，公司在 2026 财年第三季度实现了 158 亿美元的收入，同比增长 12%。在业绩实现双位数增长的同时，思科确认将在第四季度裁减约 4000 名员工。社区讨论指出，在财报破纪录时宣布裁员已成为美国企业界的一种常态，旨在向资本市场释放公司正在控制成本的信号。部分曾在思科工作的成员反馈，由于公司频繁进行收购，内部存在大量闲置职能，裁员是对大型组织效率低下的某种修正。 AI 驱动转型的合理性争议 Robbins 将裁员描述为向 AI（人工智能）、硅片、光学和安全等战略领域转移投资的决定。许多技术人员对此持怀疑态度。目前尚无确凿证据表明 AI 能在思科这种规模的组织中显著提升整体生产力。部分开发者引述研究指出，AI 工具在处理复杂软件开发任务时甚至可能导致进度放缓。目前的裁员更像是管理层利用 AI 概念作为缩减开支的理由，思科的转型重点实际已明确锁定在底层硬件和安全基础设施。 对员工福利的实际影响 思科承诺为受影响的员工提供按比例发放的奖金和为期一年的认证培训访问权限。社区重点关注了裁员对 RSU（受限股票单位，一种以公司股票形式发放的薪酬）的影响。由于员工被解雇会导致尚未归属的股票被公司收回，这被视为一种薪酬剥削，这些期权原本是作为过去绩效奖励的一部分发放的。 利用 UWB 和 IMU 解决仅测距相对定位问题 硬件选型与技术瓶颈 在拥挤咖啡馆里仅凭感知定位朋友是一个典型的仅测距相对定位问题。Jack Hogan 使用带有 IMU（惯性测量单元，包含加速度计和指南针）和 UWB（超宽带，利用无线电脉冲测量飞行时间来计算距离）的微控制器进行实验。多天线方案会因人体皮肤衰减信号而难以实现，外部三边测量需要提前安装固定基站，缺乏灵活性。 卡尔曼滤波的应用 最终方案选择了 EKF（扩展卡尔曼滤波，一种用于估算非线性系统状态的算法）。系统维护一个包含相对坐标和速度的状态向量。预测步骤根据 IMU 数据预测位置，测量步骤利用 UWB 测得的距离修正预测值。EKF 引入了线性化（Linearization）过程，通过雅可比矩阵（Jacobian）在当前估计点进行局部线性近似，使非线性问题变得可计算。社区用户发现，在演示中左右晃动设备会显著提高定位精度，类似于动物通过摆动身体感知距离。 算法的进阶讨论 社区讨论指出，UKF（无迹卡尔曼滤波，通过采样点近似概率分布的滤波算法）可能是更优的选择。UKF 避免了对函数必须可微的严格要求，不需要复杂的雅可比矩阵计算，在处理强非线性系统时更加稳健且易于实现。这类方案在机器人导航和室内定位等领域有广泛应用，为传感器数据受限的环境提供了可靠的估算手段。 Classic 7：在 Windows 10 LTSC 上还原 Windows 7 体验 像素级还原经典界面 Classic 7 是一个基于 Windows 10 IoT Enterprise LTSC（长期服务渠道，一种仅接收安全更新的稳定版系统）的系统修改版，旨在 1:1 还原 Windows 7 的视觉体验。它保留了 Windows 10 的核心功能，找回了透明的 Aero Glass（毛玻璃特效）、原生桌面小工具和 Windows Media Center。项目重写了系统的 OOBE（用户初次开机时的设置流程），让电脑从启动第一分钟起就呈现复古感。 对现代系统设计的反思 许多资深用户将 Windows 7 视为操作系统的设计巅峰。在那之后，系统更新常伴随广告和臃肿的云服务。Windows 7 时代的 Frutiger Aero（一种强调透明质感、明亮色彩和三维立体感的视觉风格）通过阴影和质感提供了清晰的点击反馈，相比之下，现代扁平化设计中按钮和输入框的界限变得模糊。现代系统的开始菜单搜索常被 Bing 联网搜索干扰，缺乏本地文件搜索的确定性。 极简主义与安全性的权衡 部分用户对基于 LTSC 的修改版持有保留意见。LTSC 版本对 WSL（适用于 Windows 的 Linux 子系统）等现代应用的支持可能不够及时。作为一个非官方模组，用户对其闭源部分的安全性表示担忧。对于追求极简主义的用户来说，在面对现代系统数 GB 的开机内存占用时，他们宁愿承担一定的网络安全风险，也希望找回那个工具服务于人的操作系统时代。 Lambda 演算中自然数的图形化编码系统 线性与仿射系统 Marvin Borner 整理了 Lambda 演算（一种用于表达计算的正式系统）中表示自然数的多种编码系统。文章使用图形化编码，视觉风格类似于交互网（交互网，一种图形化计算模型）。在线性系统中，每个绑定变量恰好使用一次，Mackie 和 Parigot 编码通过嵌套逻辑定义数字，Beta 归约（Lambda 演算中的基本计算规则）表现为替换后的函数体返回到应用上下文中。仿射系统允许变量最多使用一次，未绑定的变量在图形中保持悬空，Scott 编码将数字视为一种选择器。 非线性系统与显式复制 非线性系统允许变量被多次绑定和使用，变量需要通过专门的节点进行显式复制。Church 编码通过函数的重复应用表示自然数，Mogensen 编码支持任意进制，将数字分解为位序列进行嵌套应用。Wadsworth 编码展示了复杂的非线性数词构建方式。社区反馈指出，文中的所有图表均由作者纯手工使用 LaTeX 和 TikZ 工具绘制，直观地展示了不同系统在处理变量绑定时的结构差异。 3000 行代码写就的类 C 编译器 Nibble 绕过抽象语法树直达 LLVM Nibble 是一种类 C 的系统编程语言，编译器由约 3000 行 C 代码写成。它的核心目标是演示如何在不依赖外部库、不进行堆分配且不构建 AST（抽象语法树，一种将源代码结构化为树状逻辑的中间形式）的情况下，直接生成 LLVM IR（中间表示，一种处于源代码和机器码之间的通用代码格式）。编译器采用自顶向下的单次扫描方式编译，支持结构体、指针和类似 GLSL 的操作符。 内存处理与实战表现 在内存处理上，Nibble 倾向于直接在栈上分配空间。开发者 Gustav Louw 提到，在循环中频繁使用动态分配指令可能导致栈溢出，因为 Clang 编译器后端并不总是将分配操作提升到函数顶部。社区对其极简实现印象深刻，实际核心逻辑仅有 1000 行左右。项目随附了多线程软件渲染和红黑树数据结构的图形演示程序，展示了处理具体任务的能力。 文档设计的无障碍考量 项目文档中使用了大量动态 GIF 展示运行效果，部分读者反映这会给患有 SPD（感官处理障碍，对动态视觉信息过度敏感）的人群带来阅读压力。利用浏览器的阅读模式可以有效缓解视觉疲劳。作者表示，在满足对 LLVM 技术的好奇心后，目前已将该编译器视为阶段性完成的作品。 前员工离职后恶意删除 96 个联邦政府数据库 权限漏洞引发的破坏 2025 年 2 月，Akhter 双胞胎兄弟被雇主 Opexus 公司解雇。公司及时禁用了 Sohaib 的权限，却漏掉了 Muneeb 的账号。Muneeb 随即接入网络，在一个小时内删除了 96 个包含国土安全部和平等就业机会委员会信息的数据库，并偷走政府文件和税务信息。两人甚至曾考虑通过勒索软件敲诈，后因害怕留下证据而作罢。 安全架构与背景调查的缺失 事件暴露了该承包商在安全管理上的严重缺失。这两名员工曾因电汇诈骗入狱，却通过了背景调查进入敏感岗位。政府数据库中以明文形式存储密码，部分环境运行在过时的 Windows Server 2012 系统上。这种缺乏最小权限原则（Principle of Least Privilege）的架构，使得单一技术人员拥有删除生产数据库的绝对权限，缺乏双人授权机制。 离职流程的行业反思 针对极端离职报复行为，社区认为解雇时同步切断权限是规避风险的必要手段。也有人提倡花园假期（带薪保留职务但不接触核心系统）模式作为缓冲。执法部门随后突袭了两人住所并搜出违禁枪支。Muneeb 签署了认罪协议，Sohaib 被判定多项罪名成立，Opexus 公司解雇了负责招聘的管理人员。 实验室手套成为微塑料检测虚假正例的主要来源 硬脂酸盐带来的识别干扰 密歇根大学的研究发现，实验室常用的丁腈手套和乳胶手套在干燥接触表面时，会释放出硬脂酸盐（手套制造中用于脱模的添加剂）。这些残留物分子结构与常见塑料相似，在光谱检测时极易产生虚假正例（将污染物错误识别为目标样本）。实验数据显示，普通手套干燥接触平均每平方毫米产生 2000 个颗粒，由于其直径极小且在显微镜下特征与高密度聚乙烯相似，传统方法在低信噪比下难以将其剔除。 对微塑料研究方法论的审视 Hacker News 社区认为，这证实了微塑料领域部分研究存在方法论缺陷。近期已有研究质疑部分论文未记录背景基准水平，导致实验结果不可靠。部分讨论者担忧研究人员在实验设计中忽视质量控制。这种手套污染也引发了对食品加工行业的担忧。准确的定量分析是所有健康评估的基础，剔除污染干扰才能提供真实的数据。 应对污染的挽救方案 研究团队建议选用丁腈无尘室手套，其产生的虚假正例大幅降低。对于已受污染的数据，研究提出在红外光谱分析中比对扩展指纹区，利用羧酸盐特征峰区分硬脂酸盐；在拉曼光谱分析中推荐使用符合性预测（一种量化单个样本预测不确定性的统计方法），返回潜在身份集合以提醒人工复核。 个人 AI 安全：大模型日常使用中的心理健康隐患 被忽视的认知与情感损害 OpenAI 数据显示，每周有百万级 ChatGPT 用户表现出精神疾病或对模型的病态情感依赖。当前的 AI 安全研究主要聚焦防止制造武器等未来灾难性风险，而忽视了数亿用户日常受到的认知损害。主流安全框架对生物武器等风险会强制终止对话，但对于心理健康危机，系统通常只提供干预热线链接并允许对话继续。在 Adam Raine 的诉讼案例中，ChatGPT 发送了大量资源链接却未停止交流，最终据称协助其完善了自杀方案。 顺从性与干预机制的争议 AI 的顺从性（Sycophancy，指模型倾向于迎合用户观点）被认为是加剧心理风险的核心因素。对于陷入妄想的用户，模型的肯定会起到推波助澜的作用。关于将危机用户转接给人工客服的可行性，有人指出这会带来每年数十亿美元的运营压力，但也有观点反驳大型 AI 公司不应将技术副作用推给社会。另一方面，AI 也为许多无法负担心理咨询的人提供了一个温和的倾听空间。 认知自由的未来 个人 AI 安全缺乏制度化的支持。主流 AI 安全拥有专门机构和成熟职业路径，而研究认知损害的专家分布零散。实验室会因技术安全测试未达标推迟发布模型，却从未因认知减损隐患按下暂停键。这指向了认知自由的概念，即个人拥有不受算法操纵的权利。在实际政策中，如何防止模型对人类判断力的侵蚀依然处于边缘地位。 相关链接： Scorched Earth 2000 – Web Claude for Small Business Cisco workforce reductions Marco Polo: Finding a friend with only distance and motion Classic 7 is a Windows 10 LTSC mod to look 1:1 to Windows 7 Extraordinary Ordinals Show HN: Nibble Twin brothers wipe 96 government databases minutes after being fired Avoiding and reducing microplastic false positives from dry glove contact The other half of AI safety
山东滨州一家经营近七年的“东尼理发店”店主徐先生突然收到法院传票，被英国公司寐谷资本有限公司起诉侵权，索赔5万元。调查发现，这家公司的
8岁男孩扑满通过百度秒哒工具，仅用30轮对话便创建出一个可交互的模拟操作系统，把曾被认为需要“几十年、几百人”才能完成的工程变成了现实。这背后是AI代码开发工具让写代码的边际成本趋近于零，使缺乏编程经验的普通人——无论是孩子还是资深从业者——仅凭自然语言就能将想法变为产品。数据显示，秒哒用户已累计创造超50亿元价值，服务超1000万用户。百度创始人李彦宏在2025年百度Create大会上表示
Agentic AI 的推理工作负载因引入非确定性轨迹——即AI代理在完成任务时产生的动作、观察和决策——而彻底改变了运行时动态。这些轨迹在每个会话的数百次推理请求中累积端到端延迟。NVIDIA Vera Rubin NVL72 作为核心推理平台，承接了大部分推理负载，旨在解决Agentic AI的规模扩展难题。