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特朗普发布人工智能视频,显示他倾倒在“无国王”抗议者身上

美国总统唐纳德·特朗普于周六晚间在自己的社交媒体平台Truth Social上分享了一段备受争议的AI生成视频,这段视频以夸张而讽刺的手法描绘了特朗普本人驾驶一架战斗机,向全国范围内的抗议人群“投掷”粪便。视频时长仅19秒,却迅速在网络上引发轩然大波。画面中,特朗普戴着一顶金色王冠,坐在一架标有“King Trump”字样的先进战斗机驾驶舱内,飞机从高空俯冲而下,投放出看起来像粪便的物体,这些物体直奔地面上的抗议者而去。其中一个被“针对”的形象酷似知名左翼社交媒体影响者哈里·西森(Harry Sisson),他手持抗议标语,站在一个模拟纽约时代广场的繁忙街头场景中,周遭是成群的示威者,高举着反对特朗普的横幅和海报。 这段视频的发布时间点非常敏感,正值周六下午和晚上在全国多地爆发的“No Kings”抗议浪潮达到高潮之时。这些抗议活动由多个公民团体和非营利组织联合发起,旨在表达对特朗普第二任期(自2025年1月就职以来)领导风格的强烈不满。抗议者们将特朗普比作“国王”,批评其政府在行政权力扩张、移民政策和媒体管制等方面的做法,类似于君主专制。视频中时代广场的设定并非随意选择,因为纽约市一直是此类抗议的中心地带,真实场景中数千名参与者聚集在那里,高呼口号并挥舞标语,如“No Kings, No Crowns”和“Democracy Over Dictatorship”。特朗普通过这个AI视频,似乎在以幽默或挑衅的方式回应抗议者的指责,将自己塑造成一个“空中霸主”,直接“攻击”反对声音。 根据多家媒体的初步分析,这段视频很可能由第三方AI工具生成,例如基于Stable Diffusion或Midjourney的图像合成技术结合视频编辑软件制作而成。特朗普本人并未声称这是原创内容,而是直接从其他账户转载并推广,这符合他一贯的社交媒体操作习惯。视频结尾部分,粪便“落下”后,抗议人群四散逃窜的动画效果被设计得颇为生动,甚至配以夸张的音效,增强了其娱乐性和讽刺意味。然而,这种低俗的描绘方式也招致了广泛批评,许多人认为这不利于总统的尊严,并可能激化社会分裂。 “No Kings”抗议活动的背景、规模与社会影响 “No Kings”抗议运动可以追溯到特朗普2024年大选获胜后不久,当时首批示威于2025年春季爆发,最初聚焦于选举诚信和权力交接问题。随着特朗普政府上台,该运动迅速演变为一场持续性的全国性抵抗行动,参与者包括民主党基层支持者、公民权利组织如ACLU(美国公民自由联盟)、环保团体和普通中产阶级民众。他们将“国王”一词作为象征,针对特朗普的决策风格进行抨击,例如在最高法院任命、联邦预算分配和对外贸易政策上的强势干预,这些被视为对三权分立的挑战。 周六的抗议规模空前,据组织者统计,在美国本土和海外美侨社区,总计超过2700个地点同时举行示威活动,参与人数高达近700万人。这比今年六月的上一次“No Kings”集会多出约200万人,当时的峰值约为500万人。路透社和美联社的实地报道证实了这一数字的可靠性,他们通过无人机航拍和地面记者计数,记录了从东海岸的华盛顿特区到西海岸的旧金山湾区的主要城市参与情况。在纽约时代广场,超过10万人聚集,警方部署了数千名警力以确保秩序;在洛杉矶,好莱坞大道上数千名名人支持者加入游行;在芝加哥,密歇根湖畔的集会吸引了工会成员和学生团体。抗议形式多样,包括和平游行、街头演讲、艺术表演和象征性焚烧“王冠”道具,整个过程大多保持和平,但个别地点如亚特兰大和波特兰发生了轻微冲突,警方使用了催泪瓦斯驱散人群。 这些抗议的组织者强调,这次活动的增长反映了公众对特朗普政府的不满情绪在积累。根据盖洛普(Gallup)民调中心2025年10月的最新数据,特朗普的国内支持率徘徊在45%左右,比就职初期下降了5个百分点,主要原因是经济通胀压力和移民边境政策的争议。抗议者们通过社交媒体实时直播和

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板球技术

英格兰击败印度,获得板球世界杯半决赛席位

英格兰队在印多尔以惊险的4分优势击败东道主印度队,成功晋级女子世界杯半决赛。 印度队在追逐289分目标时,一度以234比3高歌猛进,开局打者斯米蒂·曼丹娜表现出色,拿下88分。 但她在第42回合面对旋转投手林赛·史密斯时被接杀出局,成为比赛的转折点。此后,印度队彻底失去了优势。 随着得分率上升,尽管迪普蒂·夏尔马顽强地拿下半世纪分(50分),继续让印度保有希望,但中间顺位的击球手在压力下接连崩溃。最后一回合还需要14分时,史密斯稳住阵脚,使印度以284比6收场。 英格兰队的288比8得分则得益于前队长希瑟·奈特的精彩百跑(86球破百)。在开局谨慎的情况下,她们在前6回合(强力进攻期)拿下44分且保持所有门票(wickets)。 塔米·博蒙特再次手感不佳,仅得22分(43球),而艾米·琼斯状态回升,贡献了56分。奈特与娜特·斯奇弗-布伦特随后以一场流畅的113分伙伴关系奠定了基础。 奈特扮演了进攻者角色,打出15个四分球和1个六分球,完成了她的第三个单日国际赛世纪(100分),帮助英格兰在剩余11回合多一点时以211比3领先。 不过,当斯奇弗-布伦特以38分出局后,英格兰的中间击球线再次出现波动,在短短12球内失去了3个门票,仅得8分。 苏菲亚·唐克利、艾玛·兰姆和爱丽丝·卡普西再次被旋转球击倒,似乎这会让她们付出代价。 然而,当曼丹娜和哈曼普雷特·考尔在中间阶段打出流畅的125分伙伴关系时,印度的观众再度沸腾。 曼丹娜的击球极具观赏性,看似即将超越奈特完成制胜世纪,但一次注意力不集中让她出局。 印度队如今必须赢下最后两场比赛,才能确保晋级半决赛,因为她们此前已遭遇三连败。

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软件技术机器人学

15 个必须了解的机器人软件堆栈

机器人技术正在改变世界,从工业自动化到家用助手,无处不在。机器人软件栈就像机器人的“大脑操作系统”,它包括中间件、库和工具,帮助处理数据、规划运动和模拟环境。根据2025年的行业趋势,这些栈强调实时性、模块化和开源支持。 想象一下,一个软件栈能让机器人从简单移动到复杂决策,只需几行代码整合组件。这就是为什么初学者和专家都需要了解它们。​ 选择正确的软件栈能节省时间和成本。例如,ROS2在工业机器人中广泛使用,支持多设备协作。 这篇文章将逐一探讨15个关键栈。每部分包括简单描述、关键特点表格,以及实际应用建议。内容基于可靠来源,确保准确性。我们用简单词汇和短句,让阅读更轻松。目标是帮助初学者和专业人士,都能轻松理解。​ 机器人软件栈的发展源于开源社区的贡献。2025年,AI整合成为主流趋势,许多栈支持深度学习。 这些栈不仅提供基础功能,还允许开发者自定义,适应从小型无人机到大型工业臂的各种项目。 接下来,我们从经典栈开始,一步步深入。每个栈的介绍将更详细,解释其起源、核心价值和为什么在今天仍重要。​​ 1. ROS (Robot Operating System) ROS是机器人开发的经典框架。它不是真正的操作系统,而是提供库和工具,帮助构建复杂机器人应用。ROS成立于2007年,由Willow Garage创建,现在是开源标准。 这个框架从斯坦福大学的研究项目演变而来,最初旨在解决机器人软件的碎片化问题。它快速流行,因为它允许开发者复用代码,而非从零开始。 在2025年,ROS仍是教育和原型设计的首选,许多初学者通过它学习机器人基础。​ ROS的核心是节点通信系统,使用发布-订阅模式。开发者可以用Python或C++编写代码。它支持模拟、导航和感知。 许多大学和公司用ROS原型设计机器人。这个栈的强大在于其生态系统,包含数千个包,能处理从传感器数据到AI算法的一切。 它让机器人开发像搭积木一样简单,却能构建出工业级应用。​​ 特点

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技术消息

全球紧张局势加剧,中美同意重启贸易谈判

中美两国于周六同意在未来一周内举行新一轮贸易谈判,作为全球最大的两个经济体,双方正寻求避免新一轮有害的针锋相对式关税摩擦。 上周,北京宣布对关键稀土产业实施全面管控,促使美国总统唐纳德·特朗普威胁要对中国进口商品征收100%的关税作为报复。 特朗普还曾威胁要取消他本月晚些时候在韩国举行的亚太经济合作组织(APEC)峰会期间与中国国家主席习近平的预期会晤。 据中国官方媒体报道,副总理何立峰与美国财政部长斯科特·贝森特于周六上午通话,进行了“坦率、深入且建设性”的交流,并同意“尽快”举行新一轮贸易会谈。 贝森特在社交媒体上表示,双方的讨论“坦诚而细致”,并称他们将于“下周面对面继续讨论”。 贝森特此前曾指责中国通过收紧稀土出口管制,企图损害世界其他国家的利益。稀土是从智能手机到制导导弹等各种关键产品所必需的原材料。 据新华社报道,美国贸易代表贾米森·格里尔也参加了此次通话。 就在通话前几个小时,福克斯新闻公布了特朗普采访摘录,在采访中他表示,他仍将按计划在APEC峰会上会见习近平。 协调行动 这场高级别视频通话之际,华盛顿正努力协调七国集团(G7)财政部长,就中国最新的出口管制作出共同回应。 欧盟经济事务专员瓦尔季斯·东布罗夫斯基斯在华盛顿对记者表示,G7部长们已同意协调短期应对措施并多元化供应来源。 他指出,目前大部分稀土供应来自中国,这意味着实现多元化可能需要数年时间。

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Uncategorized世界技术新闻

谷歌 DeepMind 和耶鲁大学联合发布 270 亿个 AI 模型,发现新的癌症治疗途径

谷歌 DeepMind 与耶鲁大学联合发布了拥有270亿参数的AI模型——Cell2Sentence-Scale 27B(简称C2S-Scale 27B),开创了癌症治疗的新篇章。这款基于谷歌开源Gemma系列模型的人工智能系统,专注于理解单个细胞的“语言”,特别是癌细胞与免疫系统之间的复杂互动,其研究成果为“冷肿瘤”转变为“热肿瘤”提供了创新治疗策略,极大提升了癌症免疫疗法的潜力。​ 引言:AI驱动癌症治疗新突破 癌症作为当今重大公共卫生挑战之一,传统治疗手段如手术、化疗和放疗存在诸多限制。近年来,免疫治疗成为癌症治疗的研究热点,但“冷肿瘤”由于缺乏有效的免疫识别信号,往往对治疗反应不佳。谷歌DeepMind联合耶鲁大学开发的这款AI模型,成功预测并验证了能够增强免疫系统识别肿瘤的新药物,为攻克冷肿瘤困境带来了希望。​ Cell2Sentence-Scale 27B模型简介 C2S-Scale 27B拥有270亿个参数,基于谷歌Gemma开源架构,专门用于单细胞分析。其核心能力是“聆听”细胞之间的交互信息,特别是在肿瘤微环境中癌细胞与免疫系统的语言交流。该模型不仅复现了已有科学规律,更重要的是生成了多项新假设,并通过活细胞实验验证,证明其预测的科学准确性。​ 模型名称 参数数量 主要功能 研究合作 Cell2Sentence-Scale 27B 270亿 理解单细胞语言,揭示细胞互动机制 谷歌DeepMind、耶鲁大学

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技术新闻

Meta 招聘入门级职位,薪资高达 290,000 美元 — 无需经验

这家价值 1.8 万亿美元 的科技公司目前在招聘一些入门级岗位,包括全栈软件工程师以及多名产品软件工程师职位。对刚进入科技行业的 Z 世代来说,这无疑是个好消息——这些职位并不要求十年工作经验。申请人只需拥有计算机科学、计算机工程或应用科学等相关专业的本科学位即可。 申请全栈和部分软件工程师职位的候选人,还需在以下任意一个领域完成大学课程、实习、论文或拥有 12 个月的相关工作经验:PHP 和 Hack、C++、Python、React 框架、编码问题处理,或大规模存储基础设施与框架。而另一份 iOS 软件工程师职位则要求一年在面向对象软件开发、多线程编程以及 Linux 或 Unix 系统方面的经验。 令人羡慕的是,这些 Meta

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技术行业

中国与欧洲/日本的 12 个控制器和 PLC 趋势

在工业自动化时代,可编程逻辑控制器(PLC)和控制器技术正快速演进。 中国作为全球制造业大国,其PLC市场增长迅猛,而欧洲和日本则以成熟技术和创新著称。 本文将探讨12大趋势,比较中国与欧洲/日本的差异,帮助读者了解全球自动化格局。 通过这些趋势,我们可以看到中国在速度上领先,欧洲/日本在质量上突出。 这些趋势不仅反映了技术进步,还体现了各地区经济和政策的影响。 例如,中国受益于大规模工业化,而欧洲和日本则注重可持续发展和精密制造。 了解这些差异,能帮助企业选择合适的策略,推动全球自动化合作。​ 趋势1:市场增长率 PLC市场在全球持续扩张,但地区差异明显。 中国市场预计2025年达到2400亿元人民币,年增长率超过6%,这得益于政府推动的工业升级和制造业复兴。 例如,中国在汽车和电子行业的大量投资,直接刺激了PLC需求。 欧洲市场规模约35.2亿欧元,复合年增长率(CAGR)为3.29%,主要由工业4.0和可持续能源项目驱动。 日本市场从2024年的9.64亿美元增长到2033年的14.625亿美元,CAGR为4.74%,焦点在于智能制造和机器人应用。 中国增长更快,得益于工业化和政府支持,如“中国制造2025”计划。 欧洲/日本增长稳健,强调高质量升级和环保标准。 总体而言,亚太地区PLC市场份额达35.4%,CAGR高达6.3%。​ 地区 2025市场规模 CAGR (2025-2030)

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网络安全技术机器人学

OT/机器人十大常青网络安全实践

在当今快速发展的工业环境中,运营技术(OT)和机器人系统已成为制造业、能源和自动化领域的核心支柱。这些系统帮助企业提高效率、降低成本,但也面临日益严重的网络威胁。根据2025年的最新报告,OT系统遭受的网络攻击事件较去年增加了20%,而机器人领域的漏洞利用案例更是翻倍增长。 想象一下,一家工厂的机器人臂突然失控,不仅可能造成设备损坏,还会威胁员工安全,甚至中断整个生产链。这就是为什么网络安全实践如此重要。这些实践不是一时之计,而是永恒的策略,能帮助企业长期保护资产。它们基于可靠的框架,如NIST的OT安全指南,该指南强调从风险评估到持续监控的全方位方法。 通过这些永恒实践,企业可以减少风险,提高系统可靠性,并符合Google的SEO指南:内容清晰、用户友好,并自然融入关键词如“OT网络安全实践”、“机器人安全策略”和“工业自动化保护”。​ 本文将介绍10个永恒的OT/机器人网络安全实践。这些实践源于国际标准和行业指南,如ISO 10218-2安全要求,以及NIST框架。 我们将使用简单语言解释每个实践,提供事实数据和实用建议。每个部分后附表格,便于快速阅读。无论你是工厂经理还是IT专家,这些建议都能帮助你构建坚固的防御体系。研究显示,实施全面OT安全策略的企业,其停机时间(downtime)可减少50%。 现在,让我们深入探讨这些永恒实践。这些实践不仅技术性强,还注重人为因素和持续改进,帮助企业在数字化转型中保持领先。​ 实践1:建立全面资产清单 资产清单是OT/机器人安全的基础。它像一张详细的地图,帮助你了解所有设备、软件和网络连接。没有清单,企业就像在黑暗中摸索,容易忽略隐藏风险,尤其是在复杂的机器人生产线中。2025年的一项调查显示,65%的OT攻击源于未记录的遗留设备,这些设备往往是老旧的PLC或未更新的机器人传感器。 建立清单的第一步是扫描整个网络,识别机器人控制器、PLC(可编程逻辑控制器)和传感器。使用工具如Nmap或专用OT扫描软件,确保覆盖所有资产。然后,分类资产:高风险的如生产机器人,低风险的如监控摄像头。为每个资产记录版本、供应商和位置。这不仅便于管理,还能快速响应威胁,帮助企业在风险评估阶段就占据主动。​ 事实数据:根据Dragos的2025年报告,完整资产清单可将漏洞暴露时间缩短30%。 在机器人领域,清单还能防止供应链攻击,如2024年影响多家制造商的固件漏洞事件,该事件导致全球多家工厂暂停生产。 通过定期更新清单,企业能更好地整合IT和OT环境,避免孤岛效应。​ 资产类型 示例 风险级别 管理建议 机器人控制器 ABB IRB系列

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人工智能新闻

韩国首部基于人工智能的故事片创造了历史

问题的答案,也许随着首部AI长片于本月15日在韩国国内上映而揭晓。该片名为《奔向西方》(Run to the West),由曾编剧并执导《犯罪都市》第一部的导演姜允成执导。影片全长61分钟,这是一个重要的里程碑,因为此前在影院上映的AI电影多为10至20分钟的短片。 《奔向西方》的所有需要电脑图形(CG)处理的场景均由AI完成。影片于5月开拍,仅用四个多月便完成制作——与传统商业电影相比,这是一个令人惊叹的速度。姜允成导演于14日接受采访时表示:“原本需要四到五个月制作的CG场景,有时只需几个小时便能完成。”他补充说:“AI最大的优势是节约成本与时间。”不过,所有演员的表演,包括卞约汉、金康宇与李茂生的角色,皆由真人出演,从而避免了AI生成角色常出现的僵硬感,并提升了剧情的沉浸度。 影片能够如此高效完成,还得益于姜导演早已构思剧本。他以自己在拍摄《犯罪都市》前创作的剧本《莫比乌斯》(Möbius)为基础,打造出一部韩式科幻故事。剧情讲述国家情报院黑色行动特工(卞约汉饰)与刑警(金康宇饰)追捕一名在菲律宾经营非法赌博网站的罪犯。两人在一次车祸后同时陷入生死之间,被冥界之王追逐。片中登场的18个超自然生物——包括死神、神兽与天王——均由AI生成。负责设计的权桓率导演曾凭借AI电影《再来一个南瓜》(One More Pumpkin)在首届迪拜国际AI电影节上获得大奖。 负责本片AI指导的权导演指出:“AI的致命弱点在于难以与真人演员互动。”他补充说:“即使是AI角色之间的打斗场景,也极其复杂。”例如,死神与天王之间的打斗片段,就由权导演所在的Studio Free Willujun的20名专家协同完成。他们拼接整理了数百段AI生成视频,每段仅有0.2至1秒,最终合成为一个完整镜头。权导演解释道:“如果说传统CG是一场200公里的长征,那么AI则是100公里的征程。AI虽然更快,但绝非轻点几下鼠标就能产出商业级画面的东西。” 尽管AI元素十分突出,影片最大的亮点仍然在于其故事性。原本两个小时的剧情被分成两部分,影片在中点戛然而止。姜导演曾凭借迪士尼剧集《赌场》(Casino)与《下流人生》(Low Life)磨练出独特的悬念节奏,他巧妙地在剧情最精彩的节点结束影片。让观众期待续集的,不是AI技术,而是故事本身。姜导演表示:“因为我们只播放了一半的故事,所以将票价定为原价的一半——8000韩元。”他还说:“在续集中,我希望使用更先进的AI技术,让演员与AI角色共同完成互动式动作场景。”

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人工智能新闻

微软推出首款 AI 图像生成器,以这些特殊功能挑战 OpenAI Sora

微软在人工智能(AI)领域迈出了重要一步,推出了首个由公司自主开发的 AI 图像生成器——MAI-Image-1。该模型由微软位于美国华盛顿州雷德蒙德的工程团队完全独立研发,未依赖任何外部合作伙伴。这一发布标志着微软在人工智能领域的一个重大里程碑,因为公司长期以来一直致力于减少对像 OpenAI 这样的第三方的依赖。自 2024 年底两家公司合作关系终止后,微软便开始专注于强化自家的 AI 研发能力。 据微软官员介绍,MAI-Image-1 的首要目标是为创作者、设计师和内容制作者带来真正的价值。该 AI 工具旨在解决其他模型常见的问题,例如图像重复或风格单一等限制创意的现象。微软在开发过程中,广泛听取了专业艺术家、摄影师和设计专家的反馈,确保生成的作品尽可能真实实用。举例来说,如果你想生成一幅复杂的自然风景图,这一工具不仅能提供准确的细节,还能增加画面的层次感,这与传统的 AI 工具截然不同。 微软新图像生成器的特点 微软明确表示,MAI-Image-1 专注于生成照片级真实感图像,这是其最大的独特卖点(USP)。它能精准地再现光照条件、自然反射以及精细的景观细节。设想你想创作一张日落时分的海景照片——此模型不仅能捕捉正确的色彩,还能逼真地呈现水面的光晕、天空的渐变光线以及轻微的薄雾。微软声称,该模型在生成速度上也表现卓越,为创作者节省大量时间,提高生产力。根据微软的内部测试,MAI-Image-1 在速度和质量方面均优于许多更大但运算缓慢的模型。 尽管微软没有点名竞争对手,但目前

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