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中加合作中医岐黄智养项目在杭州启航
科技
Lahoo.ca News • Jun 30, 2026

中加合作中医岐黄智养项目在杭州启航

中加合作中医岐黄智养项目在杭州启航2026-07-03 |作者：南希 | 来源：加拿大乐活网中国健康加中加拿大温哥华移民财经分享：#中医药国际化#中医药数字化#人工智能中医#岐黄智养#王泽华#陈卫建7月3日，加拿大UBC大学博士生导师、著名区块链和人工智能专家王泽华教授受聘出任浙江省中医药文化交流协会首席科学家。他将牵头整合中加两国科技力量推进中医药现代化和国际化的岐黄智养项目，为中医药文化交流和产业出海赋能。 成立于2021年12月的浙江省中医药文化交流协会是由浙江中医药大学等单位共同发起并依法登记成立的专业性、地方性、非营利性的省一级协会。业务主管单位为浙江省文化广电和旅游厅 。协会在名中医陈卫建会长领导下，美誉度和影响力日盛。 几年来中医药国际文化交流更是成效斐然。 陈卫建会长认为，聘请世界名校UBC博士生导师王泽华教授为协会首席科学家，既是中医药文化学术化交流的需要，更为名中医出海和中医药产业出海提供更多科技支持，很有意义。 陈卫建是全国白求恩式好医生、浙江省肿瘤医院特聘专家及清华大学特聘教授，他在科研、教学与临床一线深耕三十余年。他还是长三角中医膏方联盟理事长。曾师承国医大师李佃贵及朴炳奎、林洪生、姚乃礼等名家，融汇各家之长，形成了独树一帜的学术风格。 陈卫建教授倡导的“扶正固本”理念，阐释了中医“治未病”与现代化发展的重要意义，引起社会各界的关注。 他表示将邀请更多名中医和专家与王泽华教授团队深化合作，共同推进岐黄智养项目的学术研究和产业赋能。 出生于1986年的王泽华是加拿大英属哥伦比亚大学（UBC）电气与计算机工程系的‌客席教授‌，也是‌Blockchain@UBC 项目的核心教职员‌，主要深耕区块链与电子计算机工程领域 。他对中医药文化和产业出海科技赋能推广情有独钟。他牵头启动了岐黄智养项目，是面向中医康养场景的AI健康管理平台，融合中医体质辨识、智能评估、个性化调养方案与持续随访服务，帮助机构实现康养服务数字化、标准化和智能化。 王教授认为，中医康养的数字化不能只停留在“线上问诊”或“内容平台”，关键是要把中医专家经验、用户长期健康数据和AI智能分析结合起来，形成可解释、可追踪、可持续优化的健康管理闭环。岐黄智养的价值在于，一方面帮助传统中医康养服务实现标准化和规模化，另一方面通过AI提升评估、干预和随访效率，让个性化养生真正进入日常生活。未来，可信AI、隐私保护和数据确权也会成为中医药数字化发展的重要基础。 此次活动推动者、浙江省中医药文化交流协会中医药文化国际传播推广大使、UBC认知科学专业应届毕业生周蓁南说，中医药文化的国际化推广科技赋能非常重要，草木力量和综合调理中医观在国际交流上技术实证将大大推进中医药现代化转型。 正在杭州访问的世界卫生组织传统医学战略专家、国际非药物疗法协会名誉会长、中国营养学泰斗、抱朴含真国际文化论坛组委会顾问孙树侠院士表示，中医药与科技的融合，将大大促进东方禅养的国际化和现代化。治未病和非药物疗法将是未来健康生活的主基调，AI的介入是大势所趋，将大大提升生活质量。 （撰稿  南希） 阅读 3672未经允许不得转载：加拿大乐活网 »中加合作中医岐黄智养项目在杭州启航分享：

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AI的真正赢家不是OpenAI，而是卖芯片的
科技
Wenxuecity • Jun 29, 2026

AI的真正赢家不是OpenAI，而是卖芯片的

基金经理人亚卡特勒（Alec Cutler）指出，制造复杂度的提升虽限制了竞争，但“产能过剩”永远是芯片业最大的风险。（示意图：shutterstock／达志） 在当前席卷全球的人工智能（AI）狂潮中，科技产业正经历一场罕见且剧烈的现金大挪移。虽然众人目光大多锁定在开发尖端模型的软体巨头或设计图形处理器的领军企业，但真正的获利核心，已悄然转移至基础设施的底层——记忆体芯片制造商。 《华尔街日报》报导，记忆体芯片制造商如美光科技、韩国三星电子与SK海力士，在AI生态系统中的地位，就如同石油公司之于航空公司。 由于尖端记忆体产能极其有限，且新建生产设施动辄耗时数年，供需严重失衡直接推高芯片售价。以美光科技为例，在截至5月28日的财季中，其DRAM芯片价格较前一季飙涨逾 60％，NAND 快闪记忆体价格更是狂飙 80％ 以上。美光利润的暴涨，对其客户而言，意味着沉重的成本代价。 数据显示，单一季度内，客户购买美光产品的支出便增加了 180 亿美元。这种价格反转极其罕见，因为在过去的半导体产业规律中，记忆体成本通常随时间递减，但如今芯片价格在短短一年内已暴涨至4倍。 这股价格冲击已冲破数据中心的防火墙，蔓延至消费电子领域。苹果公司近期将MacBook价格上调逾 15％，关键原因便在于记忆体成本较一年前贵了3倍，其价格甚至超越了电脑的核心CPU。 然而，在AI产业的核心领域，问题更为棘手。领先的模型开发商如OpenAI和Anthropic，目前仍陷于巨额亏损。为争夺市场份额与用户黏着度，这些企业采取的定价策略，旨在吸引新客户而非追求短期利润。 面对芯片供应商的涨价压力，他们陷入进退两难：若涨价，恐将吓退潜在用户；若吸收成本，则亏损将进一步扩大。随着AI使用量激增，部分大公司甚至开始对“词元（token）”的消耗采取配给制，试图遏制无谓的开支。这意味着，居高不下的硬件成本，正成为阻碍AI普及的重要变数。 这种利润转移的趋势在股市中已初露端倪。今年以来，美光与SK海力士的股价表现惊人，涨幅均达290％左右，三星亦大涨 166％。反观微软、Meta等云端服务提供商的股价则出现滑落，亚马逊与Alphabet等巨头涨幅平平。这明确证实了一个观点：资本正将利润丰厚的期待，从AI的应用层转移至支撑技术栈的底层硬件供应商。 尽管如此，资本市场的投机氛围依然引发担忧。基金经理人亚卡特勒（Alec Cutler）指出，制造复杂度的提升虽限制了竞争，但“产能过剩”永远是芯片业最大的风险。一旦未来利润诱发全球新产能涌入，届时芯片价格与利润恐将面临剧烈崩塌。 参考航空业对抗油价波动的历史，AI产业应对高昂芯片成本的策略无非三种：短期内默默承受利润下滑；长期透过提高算法效率来降低对硬件的依赖；或是等待市场机制发挥作用，刺激更多产能出现以平抑价格。 这3种情况在AI领域均可能上演。报导认为，投资者须仔细思考，在整个AI技术栈中，究竟哪些环节能够真正赚到钱，而这种盈利能力又能维持多久。

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美国能避免出现"马云时刻"吗?
科技
Wenxuecity • Jun 29, 2026

美国能避免出现"马云时刻"吗?

一位在全球享有知名度的科技高管因筹备公开上市而情绪高昂，发表了批评政府的不审慎言论。国家随即发起了超出所有人预期的强硬反击。一夜之间，一个国家经济中正在飞升的行业与政府之间的默契被彻底粉碎。 如果你认为这个故事可能是关于Anthropic的，那你只说对了一半。2020年，阿里巴巴联合创始人马云在公开指责中国监管机构后发现自己陷入了困境。官方以监管问题为由，取消了马云参与创办的另一家公司蚂蚁集团的上市，并随后掀起了一场监管风暴，几乎没有哪家中国科技公司能够幸免于难。 美国政府正滑向其自身的“马云时刻”，即政府似乎出于私怨而伤害一位科技领袖。在未来数年内，自我毁灭式的美国行动——而非中国的竞争——可能才是人工智能演进面临的最重大威胁，其影响在政府与Anthropic解决目前的纠纷后仍将长期存在。 6月9日，Anthropic推出Fable 5模型，这是其强大的Mythos模型的改编版本，具备寻找软件中漏洞的惊人能力。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代甚至表示，使用过Mythos的公司曾将其称为“超级武器”。三天后，美国政府发布了一项出口控制指令，阻止外国人及非公民（包括Anthropic自身的一些员工）使用Fable 5，这促使Anthropic禁用了对该模型的所有访问权限。坊间对该指令有着各种错综复杂的解释，包括存在“越狱”（即模型绕过内置安全防护栏）以及被外国敌对势力访问的风险。周五，官方允许Anthropic恢复部分用户对某一版本Mythos的访问，不过关于Fable 5的谈判仍在进行中。 在过去十年中，美国政府曾利用出口管制对中国科技领军企业施加了有时是致命的打击。针对Anthropic的行动颠覆了这一逻辑，将这一政策工具转而对准了美国公司，表面上的理由是加强美国政府对日益难以掌控的人工智能模型的控制。据报道，监管前沿人工智能所面临的挑战目前已促使官方要求Anthropic的主要竞争对手OpenAI限制其下一个模型的使用者。 我们经常将人工智能看作是美国与中国之间的一场竞赛。但我们现在看到的是一种甚至更加剧烈的竞争形式的浮现，即政府的公权力与有雄心的公司的私权力之间的竞争。两国都在艰难地权衡其前沿人工智能公司究竟是国家领军企业还是国家安全威胁。两国的人工智能实验室也开始意识到，他们的运营在多大程度上依赖于国家的容忍。美国政府需要在雄心与控制之间取得更好的平衡，以免不可逆转地损害其与这些公司的关系，以及美国长期的技术优势。 第二届特朗普政府在人工智能政策上经历了从一个极端到另一个极端的剧烈摇摆。它在执政之初淡化了一些对人工智能安全的担忧，低估了对劳动者的伤害，并宣扬不干涉方法的优点。其立场在3月发生了转变：在Anthropic抗议将其人工智能模型用于自主武器和国内大规模监控之后，五角大楼将该公司指定为供应链风险。次月，关于Mythos能力的报告似乎让特朗普政府大受震动，从而开始更加严肃地对待安全问题。一方是宣称渴望采取防护措施的公司，另一方是想要对这些模型进行全权控制的政府，围绕Fable 5的对抗是双方博弈的最新转折。 与此同时，中国政府对本国人工智能实验室的监管时间要长得多。它要求进行安全评估，并测试模型预测北京各种政治敏感性的能力。国家已阻止中国公司购买先进的英伟达芯片，以期扶持国内芯片产业，尽管特朗普政府已经批准将这些芯片销往中国。据报道，官方已限制了某些人工智能研究人员的因私出境，并通知Manus（一款作为数字助理使用的热门人工智能智能体）的两位创始人，在官方审查Meta对其公司的收购期间不要离开中国。此后不久，当局便下令取消了这笔交易。 与美国不同的是，在中国没有人质疑在国家权力与企业权力的斗争中最终谁会获胜。但北京在2020年引发的监管风暴的影响依然显而易见。自马云发表演讲以来，阿里巴巴的股票已经失去了大约三分之二的市值，而蚂蚁集团至今仍未能上市。中国的风险投资资金遭遇挫折，目前才刚刚开始回升。如今，与中国人工智能实验室交谈，几乎总是免不了听到对政府过度干预的抱怨。 拥有法律保护制度和向人工智能注入大笔资金的深厚资本市场的美国不太可能出现如此程度的问题。公司与政府官员很可能会达成某种谅解。但展望未来，华盛顿和美国的人工智能实验室需要以更大的诚意和更严肃的态度对待彼此。 首先，人工智能实验室的负责人需要停止他们的毁灭预言渲染。在没有与政府合作应对这些风险的计划的情况下，对人工智能的毁灭性潜力发出恐慌性的断言是毫无意义的。由于目前的政府表现出通过惩罚公司来确立主导地位或满足某一政治选民群体的意愿，此类合作变得格外困难。但实验室仍必须倾注更多心血来应对人工智能的变革性影响。 其次，美国政府需要意识到，人工智能干系重大，绝不能容许信任关系的破裂。尽管近期出台的一项行政令建立了一项针对高度先进模型的自愿审查计划，但国防部长皮特·海格塞斯似乎非常乐于将Anthropic与政府之间的麻烦说成是好事。政府在未提供充分解释的情况下就对Anthropic施加了重大限制。即使政府对人工智能负责人们的态度感到恼火，轻蔑地对待他们也是不负责任的。美国的盟友正怀疑他们是否可以信赖美国的人工智能模型，而美国实验室里富有才华的外国研究人员也正重新考虑他们的职业规划——这两者都不符合美国的利益。 第三，美国的政府及其人工智能实验室需要更新他们对中国人工智能的认知。北京方面对人工智能的声明显然远没有Anthropic那样具有末日色彩；中国企业投资数据中心的能力较弱（因为缺乏美国芯片），它们更感兴趣的是将人工智能应用于实体的技术。从外表来看，中国很大程度上正在追求一种实质上不同的人工智能未来愿景。中国内部的摩擦可能让美国有机会进一步拉开中国企业家与专断的中国政府的距离——但这需要特朗普政府放弃那些似乎对外国人才（包括中国公民）怀有敌意的政策。 最近几周的人工智能乱局是在自我毁灭。为了让美国赢取人工智能的未来，华盛顿需要更好地避免重蹈北京的覆辙。

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韩国芯片计划:推进半导体三星,SK海力士规划晶圆厂
科技
Wenxuecity • Jun 29, 2026

韩国芯片计划:推进半导体三星,SK海力士规划晶圆厂

韩国总统李在明称，芯片和人工智能领域竞争非常激烈，韩国需要加快芯片生产基地建设以满足需求；将通过投资西南地区扩大芯片供应能力，西南地区将在新项目中投资5万亿至20万亿韩元，光州、全罗可能在项目中投资520万亿韩元（约2.3万亿元人民币）。 李在明表示，政府将统筹公共和私人资源，建设完整的AI生态系统，并加快已在建半导体生产基地建设。 他还指出，现有龙仁、平泽半导体产业集群的电力和供水能力已接近极限，韩国需要开辟新的投资选址，在全国范围内扩大AI数据中心布局，并完善工业数据采集和利用体系，推动实体AI生态发展。同时，他强调应促进区域均衡发展，缓解首都圈资源过度集中的问题。 韩国官员则表示，预计在五年内将DRAM生产能力翻倍，预计全球内存市场将在5年内增长四倍。 韩国政府称，预计将在西南部建设四座半导体晶圆厂，投资约800万亿韩元（约3.52万亿元人民币），其中三星电子和SK海力士分别规划建设两座；预计未来15年在芯片领域的投资将至少达到30万亿韩元（约1330亿元人民币），包括下一代内存、边缘人工智能和国防等领域。预计在忠清地区的芯片封装集群投资达到81万亿韩元（约3560亿元人民币）。 根据规划，中部地区将重点发展先进封装，东南部将打造半导体材料、零部件、设备及新一代功率半导体产业集群。 消息一出，6月29日午后，韩国股市翻红，此前一度跌超3%。截至收盘，韩国KOSPI指数收跌0.2%，报8394.65点；韩国KOSDAQ指数涨超8%。SK海力士、三星电子跌幅收窄，SK海力士跌1.68%，三星电子跌4.76%，此前一度跌6%和7%。 此前，据央视财经援引外媒报道，三星集团和SK海力士将于今天在韩国总统府发布大规模投资计划。 报道称，今天下午，两家企业将宣布未来10年总额达2000万亿韩元（约合8.8万亿元人民币）的重大投资计划，重点布局半导体、AI算力数据中心与物理AI领域。

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AI太强？Mythos 5为何让美政府担心到需要介入
科技
Wenxuecity • Jun 29, 2026

AI太强？Mythos 5为何让美政府担心到需要介入

当AI模型开始提供某些原本需要专业人士才能掌握的能力时，受到挑战的便不只是产业本身，而是各种建立信任的制度。（法新社） 赖志文 2026年06月29日 创新与治理的两难 2026 年 6 月 13 日，Anthropic 表示，美国政府基于国家安全与出口管制要求，限制部分外国使用者存取Mythos 5 等高阶模型。 这个Mythos 5 AI 模型究竟具备了什么能力，让美国政府认为需要介入？ 6 月 2 日，Anthropic 公开 Mythos Preview 的最新安全评估。根据 Anthropic 公开资料，Mythos Preview 已协助发现数千个高严重性漏洞，涵盖主要作业系统、浏览器与开源软件专案。其评估报告甚至提到，模型曾写出可串接多个漏洞的浏览器 exploit，并能取得 Linux 系统的本地提权exploit。在资安领域，这代表模型同时具备“发现弱点”与“利用弱点”的能力。 英国 AI Security Institute 随即于 6 月 6 日公布 Mythos Preview 的独立评估。报告指出，Mythos Preview 在多步骤资安任务中的表现明显提升，已能利用安全防护薄弱的系统，并提醒未来可能出现更多具备类似能力的模型。 这里让人不安的事实是：同一个模型，一方面被 Anthropic 用于保护关键软件与基础设施，另一方面又被政府视为需要限制存取的国安风险。创造与治理的两难，并不是抽象推论，而是已经出现在 Mythos 5 的存取争议之中。 这个争议在探讨的是，当模型开始提供某些原本需要专业人士才能掌握的能力时，受到挑战的便不只是产业本身，而是各种建立信任的制度。 因为不同制度真正想验证的对象并不相同。有些制度希望确认受评者是否具备特定能力；有些制度重视观点是否具有价值；有些制度关心成果是否有效；有些制度重视系统是否可靠；有些制度则关心决策权限与责任归属是否清楚。 因此，同样是 AI 参与工作，不同制度所面对的挑战也完全不同。 能力验证 不论是博士学位、医师执照、飞行员执照、技师考试或会计师考试，这类制度本质上都在回答同一个问题：受评者是否具备完成特定工作的能力。因此，制度通常会透过论文、实作测验、临床训练或专业考试等方式间接验证能力。 在这类制度中，成果之所以重要，并不是因为成果本身，而是因为成果被视为受评者具备相关能力的证明。 论文之于博士学位，正如飞行测验之于飞行员执照。制度真正要确认的，是完成作品所需的核心能力，是否由受评者掌握。 因此，当 AI 开始参与研究、设计、分析与问题解决之后，制度面临的核心问题便是：哪些能力可以交由 AI 协助？哪些能力必须由人亲自掌握？ 如果一名医学生利用 AI 完成文献整理与病例分析，制度真正想确认的，究竟是他是否能取得答案，还是他是否具备独立诊断与判断风险的能力？ 如果一名工程师大量依赖 AI 完成设计工作，制度真正想验证的，又是设计成果本身，还是工程师是否理解设计背后的原理与限制？ 因此，在能力验证型制度中，AI 本身未必构成风险。真正的制度风险在于，当 AI 完全取代制度原本想验证的核心能力时，制度便可能无法再透过成果确认能力是否由受评者掌握。 Anthropic 表示，美国政府基于国家安全与出口管制要求，限制部分外国使用者存取Mythos 5 等高阶模型。（法新社） 观点验证 有些制度或社会活动所重视的，并不是专业能力，而是新的观察是否被提出、重要经验是否被看见，以及有价值的主张是否能够进入公共讨论。 一位长期投入长照服务的人，希望分享第一线照护经验，但文笔不佳；一位身障者，希望让更多人理解生活中的限制与困境；或一位投入公益工作的倡议者，希望把多年观察整理成文章。在这些情况下，AI 可以协助整理架构、修饰文字与改善表达。 人们通常不会优先追问文字是否逐字由本人完成，而更关心文章是否提出值得讨论的观察、经验与观点。因为在这类情境中，真正重要的往往不是表达本身，而是表达背后的内容。 AI 可以协助写作，但无法取代长期照护现场的观察；AI 可以协助组织文字，但无法取代身障者的生活经验；AI 可以协助形成论述，但无法取代多年累积的实务参与。 因此，在观点验证型制度中，被验证的核心并不是写作能力，而是观点是否建立在真实观察之上、是否具有讨论价值，以及是否经得起公共检验。 近年许多大学与研究机构对生成式 AI 的讨论，也开始从“能不能使用 AI”逐渐转向“如何确认学生是否具备提出问题、判断证据、辨识假设与形成观点的能力”。 因为当 AI 能够协助完成摘要、整理文献与形成论证架构时，真正需要被评量的，可能已不再是文字产出能力，而是形成观点的能力。 成果验证 在商业研发与工程领域，制度往往更关心成果是否成立。例如药物研发、新产品开发、工程设计、商业创新或火箭研制。 在这些领域中，人们最终关心的往往不是研究过程由谁完成，也不是某项能力是否完全由人掌握，而是成果是否真的有效。 一种药物能否治疗疾病；一项技术能否解决问题；一枚火箭能否成功升空；一家企业能否创造价值。 从这个角度来看，Mythos 5 的争议其实具有双重意义。一方面，各界关注它是否具备发现高风险漏洞的能力；但另一方面，对软件开发者、企业与基础设施营运者而言，更重要的问题往往是：模型所发现的漏洞是否真实存在，以及是否能够被有效修补。 一个不存在的漏洞，即使由世界顶尖专家提出，也没有价值；一个真实存在的漏洞，即使由 AI 发现，也必须被处理。 因此，在成果验证型制度中，被验证的核心并不是能力来源，而是成果是否成立。 事实上，资安领域长期以来便存在类似逻辑。企业之所以投入漏洞奖励计划（Bug Bounty Program），并不是因为特别在意漏洞由谁发现，而是因为漏洞一旦被证实存在，就代表系统需要修补。制度真正关心的，是漏洞是否真实，而非发现者的身分。 因此，在成果验证型制度中，AI 的出现未必削弱制度功能，反而可能提高问题发现速度、缩短研发周期，并提升成果产出效率。制度真正需要确认的，始终是成果是否有效。 系统验证 当系统必须长期运作于复杂且不断变动的环境中，单次成功已不足以构成证明。 航空运输、核能设施、金融交易系统、医疗照护系统、半导体制造与电力系统，都属于高度依赖可靠性的系统。 在这些场景里，最重要的往往不是某个人是否优秀，也不是单一成果是否成功，而是整体系统是否能够持续、稳定且安全地运作。 一位优秀飞行员，无法保证航空系统可靠，一位优秀工程师，也无法单独保证核能系统安全。真正被验证的，是整体系统在面对异常、错误与不确定性时，是否仍能维持可接受的风险水准。 这也是为什么航空产业重视备援设计、核能产业重视防呆机制、半导体产业重视品质管理与追溯系统。 制度验证的对象，从来不是个人，而是系统。因此，当 AI开始导入工厂、医院、金融机构与关键基础设施时，制度真正需要回答的问题便不再是 AI 是否聪明，而是 AI 是否能够被纳入既有控制机制、责任架构与风险管理体系之中。 在系统验证型制度里，AI 的价值不取决于它能完成多少工作，而取决于它是否能在不降低系统可靠性的前提下参与工作。 治理验证 当工作涉及多个参与者、多重决策与跨组织协作时，即使具备能力、成果成立、系统可靠，问题也未必因此消失。因为此时制度需要回答的，已不再是能力问题、成果问题或系统问题，而是治理问题。 谁提出判断？谁验证判断？谁核准执行？谁承担责任？ 在企业里，重大投资决策通常需要经过提案、审查与核准程序；在医疗体系中，特定治疗方案可能需要跨科会诊；在航空、核能与半导体产业，重大异常处置往往涉及多层级审核与责任归属。 这些制度存在的目的，并不是因为参与者缺乏能力。相反地，正是因为不同参与者都可能具备能力、提出合理判断，甚至拿出可行方案，制度才需要进一步确认：谁有权做出最终决定，以及谁应对决定结果负责。 因此，治理验证所关注的，并不是能力是否由特定参与者掌握，也不只是成果是否有效，而是决策权是否被正当授予、责任是否被清楚界定，以及制度是否知道由谁承担后果。 从这个角度来看，2026 年6月 G7 讨论 Trusted Partners 机制，以及美国政府要求限制部分高阶模型存取权限，所面对的其实已经不是单纯的技术问题，而正是因为Mythos 5 争议的特殊之处，不是能力争议，而是能力授权争议：能力已经强到必须讨论谁可以取得这些能力。 谁有资格取得这些能力？谁有权使用这些能力？又应由谁对能力造成的结果负责？这些问题，本质上都属于治理问题。 AI 非战之罪：创新与治理 不是二选一 事实上，同一种能力既能被用来保护世界，也能被用来攻击世界；既能推动创造，也会要求新的治理，这并不表示创造与治理必然冲突。 2025 年，荷兰莱顿大学进行一项实验，一名学生刻意以 ChatGPT 与 Claude 作为主要论文指导工具完成研究。值得注意的是，校方讨论的焦点并不是 AI 能不能写论文，而是当 AI 已经能够参与知识生产之后，大学应如何重新设计评量与指导制度。 换句话说，莱顿大学并没有把“使用 AI”直接等同于制度风险。相反地，校方开始重新思考：在 AI 已经成为知识工作一部分的情况下，大学究竟希望透过论文制度验证什么。 这项实验揭露了一个重要事实：制度风险未必来自 AI 本身，而更可能来自制度目的与验证机制之间的不一致。 只有先厘清制度原本想验证的对象，才可能进一步判断 AI 的参与究竟是在协助制度运作，还是在破坏制度存在的基础。 随着火星聚落构想逐渐从科幻走向工程，国际研究已不再只关注如何抵达火星，也开始讨论火星聚落应该如何治理。从共享资源管理、技术标准建立，到跨聚落协调与权限配置，治理问题已经成为火星计划的一部分。 只有当一件事情开始变得可能，人们才需要讨论如何管理它。Mythos 5 所揭露的，正是同样的讯号。 如果模型没有能力发现漏洞，美国政府不会介入；如果模型无法影响关键基础设施，G7 不会讨论 Trusted Partners；如果火星聚落仍停留在科幻小说里，研究者也不会开始讨论治理架构。 治理问题之所以出现，不是因为创新失败。恰恰相反，正是因为创新迈向成功。 ※作者从事半导体业二十余年，现为自由撰稿人。

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马斯克买下“一束光”，硅谷巨头们也坐不住了
科技
Wenxuecity • Jun 29, 2026

马斯克买下“一束光”，硅谷巨头们也坐不住了

马斯克完成对光通信初创公司Mesh的收购后，硅谷巨头纷纷加速光模块赛道布局：Marvell巨资收购Celestial AI，英伟达战略投资Lumentum等并入股Ayar Labs，博通推出Tomahawk 6。各大巨头还联合成立OCI MSA组织，以统一光学计算互连开放规范。 光模块，正在成为硅谷科技巨头们下注的“新宠”。 美国当地时间6月27日，据外媒报道，埃隆·马斯克的并购版图又添一笔。 这一次，他把目光投向了一家光学通信初创公司Mesh Optical Technologies。 美国联邦贸易委员会（FTC）的文件显示，目前已通过快速通道程序完成了对这起收购的反垄断审查，监管层面的障碍已经扫清。 马斯克的这起收购瞄准的是，AI算力基础设施眼下最棘手的问题：当AI算力集群越建越大，传统的铜缆传输数据正在触碰物理极限，而速度快了信号就会衰减，距离远了功耗则会飙升。光学互连被视为绕开这道墙的必经之路。 因此，马斯克买下Mesh，主要目的是在为他的算力帝国铺设底层管道。而他盯上的光模块赛道，也正在悄悄变成整个科技圈最抢手的赛道之一。 过去一年里，如果我们把硅谷大公司的并购清单摊开看，会发现一条隐秘却清晰的主线：它们都在开始布局光模块。 除了SpaceX，英伟达、Marvell、AMD、博通等……从芯片巨头到造火箭，几乎都在往同一个“光”的方向下注。 据Reuters、Futurum和Goldman Sachs等机构测算，到2026年，大型云厂商和AI基础设施相关资本开支已经逼近甚至超过7000亿美元。在AI集群内部，网络互连也正在成为GPU之外的关键成本项。 当千亿美元的资本开支滚滚涌入，而连接成本在数据中心账单上的占比一路走高。光模块从配角走向中心，已逐渐成为整个行业的共识。 马斯克成为“追光人” 先说SpaceX布局光模块的逻辑和“野心”。 并购的Mesh，这家公司和马斯克也有着不小渊源。 这家公司成立于2025年，由三位前SpaceX工程师联合创立，分别是特拉维斯·布拉谢尔斯（Travis Brashears）、卡梅隆·拉莫斯（Cameron Ramos）和塞雷娜·格朗-哈伯利（Serena Grown-Haeberli）。 在创业之前，这三个人做的是SpaceX星链（Starlink）卫星之间的激光通信链路。正是那套系统，让数千颗星链卫星在太空中实现互联。现在，他们把在太空里打磨出来的光学通信技术搬到了地面，瞄准的是AI数据中心市场。 Mesh的核心产品是一款名为Alpha C1的光学收发器，支持1.6T和800G速率。按照公司的说法，其功耗仅为同类模块的三分之一。 这款产品的关键在于光学引擎的制造方式，采用倒装芯片贴装工艺来生产，与封装现代处理器芯片所用的技术相同。该公司还在围绕光引擎封装、光收发器制造和自动化测试方面，搭建一套面向规模化生产的高速光互连能力。 Mesh认为，现有光学系统的生产方式过于低效，大多数美国制造的光学系统仍像实验室仪器一样手工组装，成本高、产量低，根本满足不了AI集群对百万条光学连接的需求。 Mesh想要做的事情，是把光学系统的大规模制造变成现实。 今年2月，Mesh结束“隐身模式”，同时宣布完成了一轮超过5000万美元的A轮融资，领投方是Thrive Capital。 现在。随着马斯克出手，它开始被纳入一个更庞大的AI算力和空间通信体系。 FTC的文件特别将马斯克列为收购方，而非SpaceX或xAI。不过，外界普遍认为，马斯克在各家公司之间进行交叉销售和人员调动是常态，收购后Mesh的技术和团队很可能会服务于马斯克整个算力体系的需求。 AI数据中心，开始进入“光速竞争” 收购Mesh的核心意义在于提升SpaceX数据中心的效率。 SpaceX近期刚刚完成了史上最大规模的IPO，其业务版图正在从火箭发射和卫星互联网向AI算力延伸。 按照计划，未来它最多可能向地球轨道发射100万颗数据中心卫星，外界最近把这个项目称为 “Starmind”。 这些卫星不是孤立运行的。它们之间要像地面数据中心里的服务器一样高速传输数据，只不过连接方式从网线、光纤，变成了 激光通信。这也正是Mesh创始团队的优势：他们当年参与Starlink时，积累的核心能力之一，就是让卫星之间用激光高速“对话”。 与此同时，SpaceX在地面上的AI布局也在加速。它旗下的xAI正在美国田纳西州和密西西比州建设大规模数据中心，目前已经运营约1吉瓦规模的算力集群，核心包括Colossus和Colossus II两套训练系统。其中，Colossus II还会继续扩建，新增超过400兆瓦算力，并引入超过22万颗英伟达GB300芯片。 可以看出，马斯克正在同时推进的两条线：地面建超大AI数据中心，太空探索“卫星数据中心”。而无论是在地上还是天上，高速光通信都会成为AI算力扩张的关键底座。 目前，SpaceX已与Anthropic、谷歌以及开源AI开发商Reflection AI签署了算力供应协议，向这些公司提供芯片和数据中心的访问权限。这些协议为SpaceX带来了可观的收入，直接与亚马逊云服务（AWS）、微软Azure和谷歌云等大型云服务商形成竞争。 从更长远看，当SpaceX的太空数据中心真正进入轨道运营，卫星之间的激光通信需求会大幅增加。Mesh团队在星链激光链路上的经验，以及他们现在正在开发的光学收发器技术，在太空和地面两个场景里都派得上用场。 并且，这起收购是马斯克近期一系列动作的一部分。 在此之前，SpaceX已经收购AI编程初创公司Cursor，用来增强xAI的代码生成和工程开发能力。与此同时，马斯克也在继续推进X的支付化改造。 6月26日，他在社交平台X上向部分美国付费订阅用户扩大了X Money支付工具的访问权限，试图把X从社交平台进一步推向“超级应用”。 从一系列的布局来看，马斯克最近的一系列动作正在指向同一个方向：把SpaceX、xAI和X之间的边界进一步打通，让算力、软件能力、支付入口和用户网络形成一个更紧密的闭环。 硅谷巨头的新战场 在光互联这个领域，过去一年里，大型半导体公司和科技巨头展开了密集的并购和投资，节奏明显加快。 Marvell在2025年12月宣布，以32.5亿美元现金加股票收购光学互连公司Celestial AI。如果Celestial AI达到收入里程碑，总交易金额可能达到55亿美元。 Celestial AI的“光子结构”技术可以实现直接进入GPU封装的高带宽、低延迟光学连接，而非传统连接机架与机架之间的网络。 如果只看AI数据中心带动的新一轮光互连并购，这是当前AI周期中最大的一笔收购，也让Marvell成为这轮光互连热潮中最受瞩目的名字之一。 在6月1日的台北Computex大会上，黄仁勋把Marvell称作“下一家万亿美元公司”，当天Marvell股价一度涨超25%。 从并购溢价到股价暴涨，光互连正在被资本市场重新定价为AI基础设施的关键赛道。 AWS副总裁戴夫·布朗（Dave Brown）当时评价说，这次收购有助于“进一步加速下一代AI部署的光学互联创新”。Marvell预计，到2028财年末Celestial AI可实现年化收入5亿美元，到2029财年增至10亿美元。 还有作为这轮AI浪潮的最大受益者，英伟达的动作更具分量。 2026年3月，英伟达宣布向两家光学公司Lumentum和Coherent各承诺20亿美元的直接战略投资，另外还附带了数十亿美元的采购协议。 同时，英伟达还参与了光学初创公司Ayar Labs的5亿美元E轮融资。该公司专注于光学I/O小芯片技术，瞄准的是芯片到芯片的光学互连。 英伟达向Lumentum和Coherent各投20亿美元并签数十亿采购协议，同时入股Ayar Labs，提前布局光学互连领域 前两项合作均为非排他性，Ayar Labs则是战略投资，这意味着英伟达在锁定激光源和光学组件产能的同时，仍然保持供应商之间的竞争格局。 英伟达通过这几笔投资，把触角从GPU和网络交换机领域延伸到了光学组件，进入了算力基础设施更底层的环节。 还有博通，也是共封装光学（CPO）领域的先行者。其基于Tomahawk 5的“Bailly”CPO交换机自2024年起已向超大规模客户发货，并进入Meta等云厂商等大规模部署场景。 2025年10月，博通发布了Tomahawk 6“Davisson”，这是业界首款带有共封装光学的102.4 Tbps以太网交换机，使用了基于台积电COUPE工艺构建的16个6.4T光学引擎，光学互连功耗比传统可插拔方案降低了70%。博通的路径是从交换机芯片向下整合光学引擎，实现垂直一体化。 还有AMD也加入了战局，收购了光学I/O公司Enosemi，用于小芯片之间的互连。Astera Labs则收购了aiXscale Photonics，从电信号重定时器市场延伸到光学领域。 不仅是公司层面的并购，整个行业也在试图统一标准。 2026年3月，AMD、博通、英伟达、OpenAI、Meta和微软共同成立了光学计算互连多源协议组织（OCI MSA），目标是定义AI数据中心光学互连的开放连接规范。 这个联盟的成员名单基本覆盖了目前所有自研AI加速器的主流厂商。按照规划，OCI MSA将支持从200G到3.2Tb/s速率的光学物理层方案，覆盖可插拔光学模块、板载光学器件和共封装光学芯片等不同技术路线。 将所有这些动作放在一起看，结论是清晰的：光学互连已经从一个可选的技术探索，变成了竞争性AI基础设施的核心组件。 无论马斯克收购Mesh，还是英伟达、Marvell、博通的布局，都是在为同一个趋势下注。毕竟，铜缆传输正接近其物理上限，AI算力再往前发展，电必须交给光。 来源：腾讯科技

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科技男43岁提前退休 5年后却每天活在“恐慌”中
科技
Wenxuecity • Jun 29, 2026

科技男43岁提前退休 5年后却每天活在“恐慌”中

不少人渴望财富自由、提早退休。近期日媒分享一起科技业主管案例，他透过工作、投资，43岁就拥有1.2亿日圆资产，加上被动收入让他决定辞职。最初的退休生活相当愉快，每天可睡到自然醒、不必接主管电话，但在5年后这位前主管因停滞、孤独感而恐慌，48岁的他每天只能透过外出购物的机会和人说话，确认自己还与社会有连结。 科技业收入高、压力大　日本男选择提早退休 根据《THE GOLD ONLINE》报道，目前48岁的田中健一（化名）过去在毕业后进入日本某大型IT企业工作，40岁时做到高阶主管，年收入突破1200万日圆，也有将资金投入股市，经操作让资产从3000万日圆升至1.2亿日圆。 43岁就拥有上亿资产的田中，被高薪工作压得喘不过气，平日从早忙到晚、周末得随时接听电话，让他有了提早退休的念头，他看著存款数字、股市的现金流，认为自己已是“人生赢家”，决定辞掉工作提早退休。 退休生活自由　无期待、社交反而恐慌 田中回忆，刚退休的几个月可谓梦幻生活，不需要急著起床、挤电车通勤，可避开人潮在平日出游购物、不用接主管或客户的电话；然而时间久了，这份“自由”变成“日常”，每天的日子几乎都是起床、看股市、去健身房、购物、回家看Netflix追剧，田中渐渐有了人生“停滞”的恐慌感。 他表示，以前当上班族时非常期待周五晚上，现在每天的时间平淡地流逝著、没有目标也找不到人互动，田中进一步指出，过去可与同事或朋友社交，如今朋友们工作日都在上班、自己闲著，坦言时常因“我竟然一整天没和人说话、快一星期没有好好聊天”而焦虑。 财富自由后人生方向、度日成挑战 如今的田中受强烈孤独感所苦，为了有和人互动的机会，他每天会固定去住家附近的咖啡厅、书店、超市等，透过点餐或结帐的机会和店员说上几句话，他感叹“即便拥有庞大资产，但我一点都不快乐”，现在才明白自由不等于幸福。 报道指出，众多FIRE族（Financial Independence, Retire Early，财富自由提早退休）可在离开职场后找到幸福，但也有部分人会出现类似田中的状况，没有目标、如何度过每一天成为新的挑战。

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被AI味熏倒！“不是人写的书”正在批量涌入书店
科技
Wenxuecity • Jun 29, 2026

被AI味熏倒！“不是人写的书”正在批量涌入书店

当雨果奖得主都开始用AI写作， 读者的感动和信任究竟指向了谁？ 文｜王子伊 来源｜Vista看天下（ID：vistaweek） 封面来源｜pexels “郝景芳，我对你很失望。” 最近，有网友发现，雨果奖作家郝景芳2026年6月接受采访时称，在她写的少儿科幻小说《银河学院》中，“AI写作的比重已经占到一半”。 评论区里挤满迷惑不解的人，“用AI写作这难道是一件很光彩的事吗，到底在洋洋得意些什么”“作为创作者逐渐被AI取代，竟然还在为读者的无法分辨而沾沾自喜”。 曾几何时，对一本书最大的羞辱，莫过于一句“像AI写的”。 此前，有网友质疑，大学教授所著的《饭圈纪实》（豆瓣评分5.1）、精神科医生30多年的临床观察《安定此心》（豆瓣评分8.5）等图书存在浓重的“AI味”。 一位读者这样形容“上当受骗”的感觉：“真金白银花出去，原本冲着深度纪实来的，结果却买到了一本像AI糊弄出来的书。” 从虚构小说到纪实作品，从雨果奖得主到诺贝尔文学奖得主，AI正在更广泛地进入创作者的日常。网络上甚至出现了大量“靠AI写作实现财务自由”的经验帖。 与此同时，社交平台上，越来越多人开始分享自己的“一眼AI”时刻。有人觉得一些图书排比句很多，“非常对称，一板一眼”；有人吐槽某些作品数据造假，比喻牵强，意象生硬；还有人吐槽，“那么难搞的版号，就用来出这种垃圾？” 但更多时候，人们无法证明作者真的用了AI，作者也无法自证。 作家刘亮程就曾发文澄清，网络上流传着不少署着他名字的AI生成文本。 当“AI味”成为出版界最敏感的指控，谁在从中获益，谁受到了损害？ “9个故事，读起来都一样” “我花了快3小时读完这本书，其中起码一半的时间是在做阅读理解。” 最近，一位网友在阅读《饭圈纪实》时，发现书中存在大量疑似AI生成的无意义比喻。此举引发不少读者共鸣。 截至6月15日12时许，该书籍在豆瓣评分为5.1分，被点赞最多的评论为“好好查查，序言AI率有多少？”在评论区里，“DeepSeek好用吗”“毫不掩饰AI痕迹”等质疑频频出现。 在读者看来，所谓的“AI味”并非来自某一句话，而是一整套语言套路，频繁出现的破折号、分号和引号，堆砌的抽象形容词，以及从饭圈现象一路跳跃到宇宙星体的宏大比喻。还有人总结其特征为：“莫名其妙的比喻、大量引号、大量‘当……时’句式。” 面对争议，《饭圈纪实》第一作者马中红回应称，团队进行了长达5年的田野调查，并未使用AI写作。她表示，不否认读者的阅读感受，但也无需专门澄清，“我相信凡是读过这本书的人，自己会有判断”。 即便作者否认使用AI，许多读者依然坚信自己能闻到某种熟悉的AI气息。 有人在两页书之间，数出了10次“不是……而是……”。 也有人在清华大学出版社出版的《人体激素简史》里读到疑似AI生成的错位。人体激素的科普写着写着，突然插入一段诗人的介绍。 还有人发现《意林》上的文章带有“DeepSeek风”。语言华丽、修辞夸张，但句与句之间缺乏逻辑连接，联想也毫无关联。 甚至有网友断言：“AI之后，文学已迎来最后的黄昏。” 李思睿在国内一家出版机构做策划编辑多年，经手过20多本书。审稿时，她曾不止一次嗅到过“AI味”。 最夸张的一次，一本书有9个作者、9个故事，却像同一个模子里刻出来的。每个故事段落节奏高度一致，几乎都遵循某种公式——约200字出现第一次转折，500字进入第二次转折，结尾统一收束。 明明主打纪实的文章，她读起来却像虚构小说。更诡异的是，书中的人物总能精准描述自己的心理活动。“我顿了顿”“她心里一紧”“他的瞳孔微微收缩”，类似的句子反复出现。 李思睿看得直皱眉。“不是，你咋能知道她心里紧不紧？”她直接去问作者。对方解释，这些都是真实案例改编的。 她无法证伪，只能把意见报给领导，委婉地表达出版要慎重。 至于作品是否留用，还要综合考量市场潜力和读者关注度。编辑能做的，往往只是把握尺度。 轻微的AI痕迹，只要不影响阅读，李思睿通常会体谅作者，“毕竟3至5年才能打磨写出一本”；但遇到明显生硬、AI堆砌感强的内容，她还是会建议修改。 这个尺度并不固定。 “我们肯定不能完全丧良心，实在看不过眼的时候会及时叫停。”她说，“但编辑的责任有边界，而且越是能卖的作者，你往往会给ta更大的话语权。” 这种权衡让她感到疲惫。曾经，她很喜欢逛书店。如今却很少再去。 “我对书的热情被磨损了。”李思睿说，“而且你不出，总有底线更低的人出。唯一的受害者就是读者。” 当读者开始怀疑作者 AI介入写作，早已不是什么新鲜事。 互联网上，隔三岔五就会冒出新的“财富神话”。有人声称用AI无脑生成大纲，一天10个灵感，“是个人都能靠写文狂赚上万稿费”。还有网文编辑称：“后台收到的20篇稿子，可能有19篇都是AI生成的。” 甚至，第一批“AI原住民”都已经开始获得真金白银的回报。2024年，一名北京的9岁小学生用AI完成了一本小说，获得了2万多元版税。 2026年5月，诺贝尔文学奖得主奥尔加·托卡尔丘克也公开透露，自己创作最新小说时，也将AI用作更快进行初步研究的工具。 从小学生到诺奖作家，从网络文学到纪实文学，AI正越来越深地改变写作本身。 甚至，就在你阅读这句话的短短几秒钟里，全球的AI大模型又新生成了上百亿字节的文本。换算成单词，相当于10本《牛津英语词典》，或者3000多本《追忆似水年华》。 作家余华曾说：“写作不只是一个技术活，那种情绪、细节和只有经历过生活才能写出来的东西，AI现在还做不到。” 但现实是复杂的。 当越来越多创作者用AI润色语言、调整结构、重组表达，如果故事和情感都是真的，那这个作品究竟算谁写的？读者又该如何判断？ 尹生对此感到矛盾。 她读过《安定此心》，不仅安利给许多朋友，还专门买来送人。刷到网上关于该书使用AI的质疑时，她的第一反应是犹豫。在她看来，书里的许多细节不像AI能够凭空编造出来的。一些故事，她甚至能从作者录的播客里找到印证。 “最大的影响其实是信任感崩塌。”尹生说，“当我认为一处有明显的AI痕迹时，就会开始怀疑其他内容的真实性。但人之所以会被一本书打动，很大程度上是因为相信这些文字背后站着一个具体的人。” 这种信任究竟来自哪里？ 国内某名校的传播学博士生孙源曾研究过“本真性”（Authenticity）的问题。在他看来，本真性是一个人的表述、行动与他内在自我之间的对应，但到底能不能对应上，是传受双方协商的结果。 孙源进一步解释，从作者构思，到落笔成文，再到编辑修改、出版发行，一部作品本身就是不断加工的结果。放到AI辅助写作的争议中，问题或许在于读者是否仍然相信，即便AI参与了，这些文字最终表达的，依然是作者的观察、经验和判断。 一本书是否值得付费，孙源主要关心最终呈现出的文本质量，逻辑是否清晰，表达是否有效，能否带来新的理解，“用了AI也没事”。 至于那些充斥着“不是而是”和生硬比喻的作品，在他看来，更像是“用了AI，却没用好”。 模糊的标准，真实的人 那么，作者到底有没有义务告诉读者自己用了AI？ 至少从法律层面看，答案并不明确。 北京韬安律师事务所AI法律业务负责人高成律师告诉Vista看天下，现行法律法规并未就纸质出版物是否应当标注AI使用情况作出明文规定。2025年国家网信办等四部门出台的《人工智能生成合成内容标识办法》主要规制的是生成式AI平台、网络传播平台、应用市场和用户，对图书出版中的AI辅助创作是否应当标注，尚无明确规定。 换句话说，一本书是否使用AI、使用了多少AI，是否需要向读者披露，目前仍处于模糊地带。 高成认为，在极端情况下，比如一本书完全由AI生成，却在封面或宣传中强调署名作者“多年苦心孤诣手搓完成”，可能构成对消费者的误导和欺诈。 为保护公众和消费者知情权，如存在AI辅助写作的情况，高成建议作者和出版社根据实际情况，在出版物适当位置进行标注（如使用AI辅助、润色等）。主动披露，能够有效规避事后被读者查实未标注而招致的舆论非议、口碑下滑与市场价值受损的风险。 “毕竟，消费者会用脚投票。”高成说。 李思睿坦言，编辑们私下也经常讨论AI辅助与“真人手搓”的边界，却始终没有达成共识。 某次，一位编辑在办公室吐槽某份稿件“语句不通，不像人话”。李思睿却觉得，这反而可能是人写的。“因为连文从字顺都做不到，AI不会这么拙劣。” 她的一位同事还接手过国内某顶级学者的一本译著。同一个专业术语在不同章节里出现了好几种译法，翻译质量参差不齐，大概率是学生完成的集体作业，“还不如AI直接翻译，起码译名是统一的”。 图源：纽约时报 AI出现后，许多判断标准也在悄悄失效。 李思睿很无奈：“有时候我甚至分不清，作者用AI把稿子包装得很完美是一种不负责，还是他这样糊弄是一种不负责。” 尽管有怀疑，也有犹豫，尹生始终记得自己读《安定此心》时流下的眼泪。 她不认为那些触动是假的。即便文字可能经过AI的中介，那些真实存在过的共鸣、理解和治愈，依然穿过纸页，抵达了另一个人。 “这恰恰是我们区别于AI的原因。” （应受访者要求，李思睿、尹生、孙源为化名，部分信息已作模糊处理。）

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拿下斯坦福CS硕士 邓文迪小女儿为何选择“最卷赛道”？
科技
Wenxuecity • Jun 29, 2026

拿下斯坦福CS硕士 邓文迪小女儿为何选择“最卷赛道”？

每年的五月末到六月初，是全球顶尖学府的毕业季。 最近，邓文迪在社交媒体晒出小女儿克洛伊的斯坦福毕业照。年仅23岁，在最“卷”的CS赛道，凭借coterm本硕连读机制，硬是在一年内把硕士学分全部跑完。 再一次证明，在符号系统这个横跨认知科学、计算机科学与哲学的交叉学科项目里，实力与资源的双重加持，足以改写人们对"天才"的想象边界。 01 23岁斯坦福CS硕士： 这不是“躺赢”，是“硬核”实力 克洛伊的毕业照刷爆全网，她身着学位袍，开朗而自信，站在毕业典礼台上，接过了计算机科学理学硕士（MSCS）证书。 更令人咋舌的是，她去年才从斯坦福本科毕业，主修的是被誉为“聪明人扎堆项目”的Symbolic Systems（符号系统），一个融合了计算机科学、语言学、数学、统计学、哲学、心理学等多个前沿领域的交叉学科，与人工智能、认知科学、人机交互有着紧密关联。 本科期间，她还顺手拿了个全额奖学金。 本科毕业后，她更是通过本硕连读的coterm机制，仅用一年时间就完成了计算机科学硕士课程。要知道，斯坦福的计算机科学硕士项目在U.S.News美国研究生计算机科学排名中与MIT、CMU并列全美第一，AI、计算机系统、信息管理等细分领域均位列全球前三。能一年读完这个项目，含金量不言而喻。 有人可能会说，她有得天独厚的资源，当然能走捷径。其实不然，选择计算机科学，尤其是斯坦福的CS，意味着要面对的是全球最顶尖的智力挑战和最激烈的竞争。这不是一个“花钱就能买到”的学位，而是需要扎实的数理基础、强大的逻辑思维和持续的学习能力。Chloe的专业选择和学业成就，清晰地展现了她并非依赖家族光环，而是在自己的方向上建立了实打实的能力。 7月4日，2026年想让孩子进名校的家长都去这个私密分享会了 02 实习清单： 别人暑假去海岛，她在写代码 克洛伊的履历里从来没有“玩一年”这三个字。 大学期间的实习轨迹清清楚楚：Zoom → Blockchain Creative Labs（Web3独角兽级初创）→ 高盛TMT组（科技、媒体、电信投资银行方向）。 别人暑假去地中海度假，她在写代码、跟产品迭代、泡在交易台旁边看deal flow。 她在Instagram上关注的不是网红，而是87个创投账号的动态，同龄人的信息投喂源是滤镜和派对邀请函，她的投喂源是哪家VC刚close了哪轮融资。 更让人意外的是毕业后的选择。她没有接受高盛的全职offer，而是跟几个斯坦福校友合伙搞了一家人工智能教育平台，计划推向亚洲市场。 从写代码到做产品，从投行实习到AI创业，这条路径清楚地指向一个方向：她不是在为别人的公司打工，而是在为自己布局下一个时代的赛道。 03 为什么非要啃CS？ 答案藏在默多克家族的继承大战里 要理解克洛伊为什么这么“卷”，得先看懂默多克家族的内战。 2025年9月，那场内华达继承大战正式和解。默多克与第二任妻子安娜所生的三个年长子女——詹姆斯、伊丽莎白、普鲁登斯，各拿了约11亿美元现金对价，签了长期协议，彻底退出了福克斯和新闻集团的股权关系。 随后，默多克重设了LGC Holdco信托，受益人名单缩减到只剩三个名字：长子拉克兰（实际经营权）+ 格蕾丝 + 克洛伊。 但关键在这里，两个女儿持有的是收益分红权，不是经营投票权。简单来说就是，钱你能分到，但帝国的方向盘不在你手里。 新闻集团的旧传媒帝国，她这辈子插不进管理权。但科技、创投、AI是独立于那套旧秩序之外的、面向未来的第二战场。她要卡的是下一个时代的位，不是上一场战争的遗产。 这就是为什么她读符号系统、读CS、去硅谷独角兽写代码、去高盛TMT组看技术并购、最后选择AI创业。她在用专业选择回答一个家族无法给她的答案：我要自己造一个帝国。 04 邓文迪的“虎妈”哲学： 教育是通往未来的通行证 邓文迪本人就是“教育改变命运”的最好注脚。从耶鲁大学毕业的她，深知名校教育的价值，也因此在女儿们的成长过程中，将教育置于核心地位。她对女儿们的规划，可谓是深谋远虑，环环相扣。 从小，邓文迪就为女儿们铺设了精英教育之路。让女儿们进入纽约曼哈顿上东区的顶级女校布里尔利学校（The Brearley School）。 这所学校以其严谨的教学和高升学率闻名，每年近50%的毕业生进入常春藤盟校，并且依托扎实的学术根基和突出的科研能力，布里尔利学校在NICHE 2025年度美国最佳STEM学校评选中脱颖而出，位列全美前三十。 为女儿们进入斯坦福、耶鲁这样的顶尖大学打下了坚实基础。 邓文迪不仅注重学术成绩，更强调综合能力。她要求女儿们从小学习中文、中国武术，培养艺术兴趣，如画画、钢琴、瑜伽，并邀请行业大师进行指导。这种全方位的培养，旨在塑造女儿们坚韧的意志、广阔的视野和多元的技能。 此外，邓文迪曾直言，她和默多克都是“严格型”父母，尤其强调“中文不能丢、数学必须硬”。她甚至有传闻每天五点半起床，亲自监督女儿们背诵、练琴。这种近乎“虎妈”式的教育，并非是为了眼前的成绩，而是为了培养她们“能看懂财报、理解商业运作、掌握未来科技的合格继承人”。她深知，真正的价值，在于独立生存和自主学习的能力。 正如邓文迪所言：“我们的资源只是要给孩子带来一个更大的平台，让她们长大以后能选择自己最愿意做的事情，而不是一出生不工作就自立了。” 这句话，道出了精英家庭教育的真谛，给予平台，而非直接给予安逸。 邓文迪小女儿克洛伊的斯坦福CS硕士毕业，不仅仅是一个学业成就，更是精英教育理念、家族传承策略和个人价值追求的生动缩影。 它告诉我们，真正的“卷”，不是为了眼前的分数或一时的风光，而是为了在未来的世界中，拥有不可替代的价值和不可动摇的话语权。对于我们留学生而言，这更是一种激励：无论起点如何，持续学习，深耕专业，才能在时代的浪潮中，活出自己的精彩，掌握自己的命运。

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Wenxuecity • Jun 29, 2026

两人出走 Google市值单日竟蒸发2250亿美元

过去两年，市场讨论AI股时，焦点多半放在云端资本支出、芯片供应、模型能力、产品渗透率，或AI能否真正带来营收成长。 但Alphabet周一的股价重挫，让另一个过去较少被投资人放上台面的因素突然浮现：人才。 根据MarketWatch与《华尔街日报》，Google母公司Alphabet 6月22日股价下跌5%，创下2025年5月以来最大单日跌幅; 市值单日蒸发约2250亿美元，也是公司史上最大单日市值损失。 触发市场疑虑的，不只是AI竞争加剧，而是Google接连失去几位象征性极强的AI关键人物。 其中一位，是Noam Shazeer。 他是Transformer架构的共同发明人之一，而Transformer正是今日大型语言模型的技术基础，从OpenAI、Anthropic到Meta的模型，都建立在这个架构之上。 Shazeer近年曾离开Google创办Character.AI，Google后来以27亿美元授权 Character.AI 技术，并让Shazeer重返Google，足见他在Google内部的战略价值。 但如今，他再次离开 Google，转往 OpenAI。 另一位是John Jumper。 他曾参与Google DeepMind的AlphaFold研究，并因此与DeepMind首席执行官Demis Hassabis共同获得诺贝尔奖。 Jumper近日宣布将离开Google DeepMind，加入Anthropic。 AI竞争进入超级明星时代 这些人事异动之所以引发市场震动，原因在于这不是一般工程师流动，而是AI研究领域最具象征性的“明星级人才”出走。 《Business Insider》形容，AI人才战已经进入“名人时代”：大型AI实验室争夺的不只是更多研究员，而是能改变技术路线、吸引团队与资本信心的超级明星。 D.A. Davidson科技研究主管Gil Luria接受MarketWatch访问时指出，这些离职正在引发市场担忧：Google是否正在输掉前沿AI的人才战。 他认为，Google 去年一度因模型表现重新获得“AI赢家”的评价，但后来又被OpenAI与Anthropic追上甚至超越，现在关键人才离开，更让市场担心 Google 可能再次落后。 他也向《华尔街日报》表示，真正让投资人警觉的是：这些人未必是为了钱离开，而是可能认为自己在OpenAI或Anthropic，比在Google DeepMind更有机会站在AI研究最前沿。 这句话点出市场最关切的核心：AI竞赛不只看公司有多少钱、有多少GPU，也看最顶尖的人才相信哪家公司更接近未来。 一个顶尖人才，撼动数百亿市值? 这与过去市场看Google的逻辑形成反差。 去年底以来，Google 曾因 Gemini 模型进展、AI 搜索整合与 DeepMind 技术实力，被重新视为 AI 竞赛中的重要赢家。 Google不是没有筹码，它有搜寻入口、云端平台、Android生态系、影音平台YouTube与DeepMind研究团队，甚至持有Anthropic的投资部位。 换言之，即使Anthropic壮大，Google某种程度上也能分享其成长。 但这次市场反应显示，投资人开始把“人才留不留得住”视为AI公司竞争力的一部分。 过去看AI股，市场多半问三件事：模型强不强、资本支出够不够、营收能不能成长。 现在又多了一题：最聪明的人，还相信你是最有机会做出下一代AI突破的地方吗? Google方面则试图淡化少数高层级人才出走的影响。 Google发言人向《Business Insider》表示，AI人才市场竞争激烈，但Google仍对自己吸引与留住人才的能力有信心，包括从竞争对手实验室招募人才。 公司也强调，Google拥有深厚的人才库，包括顶尖博士、研究员与工程师，因此整体AI发展轨迹不会因少数人离职而改变。 Google内部也有类似看法。 Google DeepMind员工Samira Khan在X上表示，Google的人才密度极高，这虽然会造成内部资源竞争，但也代表组织本身有韧性。 不过她也补了一句：“世界上只有一个Noam Shazeer。”这句话几乎正好反映Google目前面临的矛盾：它仍然是全球AI人才最密集的公司之一，但某些人的离开，仍足以被市场解读为象征性伤害。 这场人才战不只发生在Google。 去年Meta为打造“超级智能”实验室，以高额薪酬挖角多位AI研究人员，也从DeepMind、Scale AI等公司延揽人才。 OpenAI与Anthropic则凭借模型影响力、企业客户成长与开发者生态，持续吸引研究与工程人才。 更重要的是，AI第一个明确商业化的企业场景，正在编程领域出现。 Anthropic的Claude与OpenAI的模型在程序开发、企业AI工具与开发者心智中已取得领先位置。 这也让Google的人才流失更敏感，因为市场担心这不只是几位研究员换工作，而是前沿AI重心正在向OpenAI与Anthropic移动。 当然，现在就断言Google输掉AI竞赛，仍然太早。 过去几年，Google曾多次被外界认为错失AI浪潮，但又凭借DeepMind、Gemini与庞大产品生态重新回到竞争中心。 Google仍有全球最完整的技术、数据、运算与产品基础，这些优势不是一两次人事异动就会消失。 但Alphabet这次股价重挫传递出一个新讯号：在AI时代，人才本身也开始被市场资本化。 当顶尖研究员离开，投资人不只看成一般人事新闻，而是看成公司未来技术领先地位、模型竞争力与AI商业化速度的早期讯号。 换句话说，AI股的估值逻辑正在变得更复杂。 芯片、资本支出、云端需求、模型能力，仍然是基本盘; 但在最前沿的AI竞赛里，最稀缺的资产可能不是GPU，而是能决定下一代模型方向的人。 Google 这次蒸发的 2250 亿美元市值，某种程度上正是市场第一次把“人才信心”算进股价。

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英美烟草宣布裁员5500人 AI转型计划影响近9000员工
科技
Wenxuecity • Jun 29, 2026

英美烟草宣布裁员5500人 AI转型计划影响近9000员工

英美烟草公司宣布，计划通过裁员和岗位转移，将员工规模减少约20%。这家烟草巨头正继续推进一项由人工智能（AI）驱动的转型计划，以削减成本、提高利润，同时应对监管挑战和新品上市延迟。 路透社报道，英美烟草（British American Tobacco）周一（6月29日）说，公司将裁减5500个岗位，并把另外3500个岗位转移给包括埃森哲（Accenture）在内的第三方公司，合计影响9000名员工。此次重组不包括英美烟草最大市场美国。 英美烟草生产好彩（Lucky Strike）和登喜路（Dunhill）等香烟品牌。公司预计，这项降本计划到2028年每年可新增节省6亿英镑（约62亿港元）；此前公司已设定到2027年节省5亿英镑（约52亿港元）的目标。 英国电子烟。（Getty） 在英美烟草最大市场美国，新型尼古丁产品上市受到监管要求限制。包括Vuse电子烟和Velo尼古丁袋在内的新产品，须先取得监管机构许可才能销售，审批过程漫长，导致产品上市推迟，也限制了销售增长。 英美烟草今年2月曾说，新的生产力提升计划可能导致裁员。公司周一说，多数岗位调整已向员工确认，其余协商工作将按照当地规定进行。

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【在希望的田野上】全国夏播进入高峰 科技赋能提质增效
科技
CCTV Chinese • Jun 22, 2026

【在希望的田野上】全国夏播进入高峰 科技赋能提质增效

ADCountdown Time 0:00 | 广告 0:00 0:00 正在加载 视频播放器。当前时间 0:00/时长 0:00媒体流类型 直播 高清超清高清标清流畅加载完成: 0%-88:88网络开小差了，请稍后再试core:undefined undefinedwrap:3.7.0 26.05.26　　央视网消息（新闻联播）：农业农村部最新农情调度显示，目前全国夏播粮食进度过七成。得益于新技术和新装备的使用，今年粮食主产区的夏播品质和效率大幅提升。　　夏播粮食面积占全年粮食面积的四分之一，目前中稻播栽、玉米播种已接近尾声。　　黄淮海地区是我国最大的夏玉米主产区。在山东邹平的连片高标准农田里，旋耕机、整地机、播种机“接力奔跑”。　　今年夏播期间，新技术、新装备成为提质增效的突出亮点。眼下，河南夏季大宗作物集中播种基本结束。河南大力推广花生起垄种植、秋作物水肥一体化等新技术，应用面积超700万亩。在全国花生核心产区，河南正阳县今年示范推广花生肽肥，依托种肥同播技术，有效提升种植质量。　　在江苏阜宁，经过标准化温室培育的水稻秧苗整齐装载至智能插秧机。相较于传统人工插秧和普通机械化插秧，北斗智能插秧模式有效提升栽插平整度，大幅降低后期田间管护难度。　　今年，安徽秋粮计划播种面积约6470万亩，较上年稳中有增。眼下，各地紧扣播种关键环节，组织好绿色高产高效创建、大豆玉米单产提升工程等项目实施，大力推广病虫草害绿色综合防治等关键技术，实现播种质量、效率双提升，筑牢丰产增收基础。

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