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中国研究人员在空战中推进人工智能，消除人类飞行员的战术优势
战斗飞行员相较于人工智能（AI）的主要优势在于他们的不可预测性。然而，最近的一项研究威胁到了这一优势。 阅读时间：2分钟 你可以信任南华早报。 Stephen Chen 在北京 发布时间：2025年3月12日上午10:00 更新：2025年3月12日上午11:33 中国研究人员声称，在一项具有突破性的进展中，他们已经消除了人类在空战中对AI的最后战术优势：通过不可预测的高风险空中机动来超越算法的能力，这将改变空战的格局。 这一技术在去年年底发布的研究中被描述为将先进的红外成像与AI驱动的预测建模相结合，通过检测对手机翼和尾翼的微妙运动来预测对手的动作。 据中国最大武器制造商中国兵器工业集团旗下的襄阳机械与电气工程研究院的团队表示，这一进展可能使即便是最灵活的战斗机，如美国F-15，也几乎无能为力。 该研究发表在《火器发射与控制》杂志的12月刊中，解决了当前AI空战系统的一个重大缺陷：它们依赖于基于轨迹的预测，而这种预测通常无法适应人类飞行员的突然非线性机动。 研究团队由高级工程师林志伟领导，他们通过专注于对手飞机的物理力学来克服这一限制。 他们使用定制的YOLOv8神经网络，系统评估红外图像以识别对手控制表面的微小变形，例如F-15的1. 5米（五英尺）舵和两米（六点五英尺）升降舵在飞行中的变化。
Brief news summary
一项来自中国研究人员的突破性研究旨在通过增强人工智能（AI）在空中格斗中的可预测性来革新空战。这项研究发表在《火器发射与控制杂志》12月刊中，结合了先进的红外成像技术与AI预测建模，可以根据机翼和尾翼配置的细微变化预测飞机的运动。研究团队在西安的西北工业大学由林志伟领导，团队成员表示，他们的创新可能对像美国F-15这样的敏捷战斗机构成重大挑战。该研究解决了现有AI空战系统的一大缺陷，即这些系统常常难以应对人类飞行员所采用的不确定和非线性战术。研究人员利用修改过的YOLOv8神经网络，分析红外图像以检测敌方飞机在飞行期间控制面结构的微小调整。如果成功，这项技术可能会重塑空战动态，可能使AI系统在与专家人类飞行员的对抗中获得显著优势。
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人工智能电影节凸显AI在电影制作中的日益重要角色
由人工智能生成视频公司Runway主办的AI电影节已连续第三年回归纽约，突显人工智能在电影制作中迅速扩展的作用。最初只是一个简 modest 的活动，如今已发展成为展示AI驱动的电影创意的重要平台，反映出科技进步以及在艺术领域中AI使用的日益增多。今年共有来自约6000份投稿的十部短片入选，这一数量比首届大约300份作品有了显著增长，显示出电影人和艺术家在故事讲述和视觉表达中尝试使用AI的热情不断升温。 入选影片展现了广泛的创意手法，从创新融合真实影像与AI生成元素，到完全由AI工具打造的合成作品。多样性突显了AI在创造引人入胜的故事方面的多功能性，也展示了结合传统电影制作与尖端技术的不断演变的新方法。 本届电影节的最高奖授予了Jacob Alder的《Total Pixel Space》，该片利用数学概念探索数字影像的宇宙，邀请观众思考视觉媒体的基本结构。其富有创意的视觉风格和发人深省的主题使其成为当之无愧的领先作品。第二名为《Jailbird》，以一只鸡的视角讲述一个幽默且富有同情心的故事；第三名则是未来太空探险题材的《One》，探索探索未知的主题。 尽管电影节强调创新，许多投稿作品仍结合了AI元素与传统电影技术，体现了主办方所推崇的实验精神。这种包容性也体现在使用的AI工具范围之广，不仅局限于Runway自身的软件，还涵盖了多种生成技术，彰显出AI辅助内容创作的多元景观，且随着电影人不断突破创意边界，这一领域持续活跃。 除了艺术成就外，电影节也提供了一个平台，讨论AI在娱乐产业崛起带来的更广泛影响。虽然AI带来了令人震惊的创作机遇，但也提出了关于劳动、伦理以及未来人工工作者角色的复杂问题。AI在剪辑、视觉特效和后期制作中的不断应用，引发了关于保护艺术家、技术人员和演员权益与生计的讨论。 国际剧场工作人员联盟（IATSE）和美国广播电视演员联盟（SAG-AFTRA）等主要工会，正积极与制片方和电影公司协商，制定伦理指南和保障措施，以确保在电影和电视工作流程中AI的深度应用下获得公平对待。 主办方希望此类活动能帮助公众对AI在创意产业中的角色有更为细致的认识。通过促进对话、突出科技的创新应用以及讨论机遇与挑战，AI电影节旨在推动负责任的AI采用。实现这一平衡对于推动艺术表达、维护伦理标准及保护人类贡献者的福祉具有重要意义。 随着AI电影节的发展，其影响力已超越单纯的电影展示，成为电影产业演变中的一个关键时刻，在这里，AI不仅作为工具，更成为创造伙伴和探索主题。这个节日为艺术家、技术人员及行业利益相关者提供了一个探索AI驱动故事讲述前沿的关键平台，展望一个科技与人类创造力结合，共同拓展电影艺术边界的未来。
ZK证明区块链山寨币拉格朗日（LA）在宣布获得Coinbase新支持后强势起飞
一款零知识（ZK）证明的山寨币在获得美国领先加密货币交易平台Coinbase的支持后，出现了显著的上涨。 在最近的公告中，Coinbase宣布将Lagrange（LA）加入其产品线，并因其流动性较低而将其标记为实验性。 “Lagrange现已在Coinbase的iOS和Android应用程序中以‘实验’标签上线。Coinbase的用户现在可以购买、出售、转换、发送、接收或存储这些资产。” 此公告发布后，LA的价格从6月4日的0
区块链与数字资产虚拟投资者大会：演示文稿现已线上观看
纽约，2025年6月6日（环球新闻稿）——虚拟投资者大会（Virtual Investor Conferences），这项领先的专属投资者大会系列，今日宣布6月5日举行的区块链与数字资产虚拟投资者大会的演示内容现已可供在线观看。 在此注册并观看演示 这些公司演示将在未来90天全天候开放。投资者、顾问和分析师可以从各自公司的资源区下载投资者资料。 部分公司也接受至6月10日的管理层一对一会面申请。 6月5日的演示内容包括： - Polymath Network（私营） - BIGG Digital Assets Inc
英国法官警告：律师因引用虚假案例使用AI可能面临制裁
一位来自英国的高级法官维多利亚·夏普（Victoria Sharp）发出了强烈警告，提醒法律专业人士注意使用像ChatGPT这样的人工智能工具引用伪造的法律案例所带来的危险。这一警告是在伦敦高等法院发生的几起事件之后发出的，当时律师们提交了由人工智能生成的法律辩论，内容中支持的案例法却是虚构的。夏普法官强调，这种做法严重威胁到司法体系的公正性，并侵蚀公众对法律程序的信任。 她提醒律师在使用新兴数字工具时，必须履行其伦理责任，指出虽然人工智能可以辅助研究和起草工作，但必须格外谨慎，核实呈堂材料的准确性和真实性。编造或依赖虚假的法律依据不仅是学术上的错误，还可能导致严重的法律后果。 在最近两起高等法院案件中，出现了无法验证的案例引用由人工智能生成，受到审查，引发司法界对依赖AI输出且缺乏充分人为监督的担忧。夏普法官批评目前关于法律中使用AI的指南不足，并敦促监管机构、专业组织以及行业领导者制定更强有力的框架和教育措施，以强化律师在这一不断发展的领域中的伦理责任。 随着生成式人工智能在各行各业的快速应用，尤其是在法律领域，正确性至关重要，这一问题变得尤为紧迫。提交明知是虚假的证据可能构成妨碍司法公正，面临包括藐视法庭和刑事指控在内的处罚。加强监管和伦理监督的呼声反映出全球对在敏感行业中整合人工智能的担忧，努力在提升效率和创新的同时，保障司法和公平。 在英国法律体系中，律师必须维护法律程序的正义性，并在法庭上诚信行事。使用人工智能工具并不免除他们的这些职责，但会提高警惕和验证的要求。法律教育者也被鼓励将人工智能的素养和伦理观念纳入培训内容，以帮助从业人员应对技术带来的挑战。 司法机关正密切关注人工智能的滥用行为，并准备对提交虚假或误导性材料的行为实施严厉制裁，以保护司法的公正性和公众信任。随着人工智能在法律领域的普及，执业者必须负责任地使用这些工具。夏普法官的警告既是一种提醒，也是行动的号召，确保技术为法治服务，而不是破坏它。 总之，在法律研究和辩论中使用人工智能技术，必须遵循最高的诚信标准。若不遵守，可能会受到职业纪律处分甚至刑事追究。所有法律行业相关方都应共同努力，制定更为明确的指导方针，加强教育培训，增强对于人工智能在法律实践中角色的伦理意识。这一发展也突显了管理人工智能对关键制度影响的社会性挑战，强调在推动创新的同时，必须维护司法体系的信任与问责。
当人们不了解人工智能的工作原理时会发生什么
对人工智能（AI），尤其是像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）存在的广泛误解，具有重要的后果，值得我们认真审视。虽然AI发展迅速，但公众认知往往误解这些系统，将其归于类人智能、情感或意识——这些误解在很大程度上由企业营销推动。本文探讨了这些误解的起源及其对社会的深远影响。 历史上，新技术常常遭遇怀疑和误解，而AI亦是如此，这一模式因其运作方式和表现形式而变得更加复杂。大型语言模型没有感知或真正的理解能力；它们通过统计方法，从海量数据中预测文本模式。这一关键区别在公共话语中常被模糊不了解。 作者Karen Hao、Emily M
可扩展且去中心化，快速且安全，Coldware、比特币和以太坊是投资者喜爱的第一层区块链
在当今瞬息万变的加密市场中，投资者倾向于选择融合了可扩展性、去中心化、速度和安全性的区块链项目。在众多选择中，有三类Layer-1区块链尤为突出：Coldware（COLD）、比特币（BTC）和以太坊（ETH）。它们各自具备不同的优势，吸引了不同的市场细分，但都共享一些基本特性，使其成为追求长期价值的投资者的青睐对象。 Coldware（COLD）：新兴的下一代区块链领导者 Coldware（COLD）正迅速崛起，成为一款在不牺牲去中心化和安全性的情况下提供可扩展性的Layer-1区块链。不同于一些必须在速度或安全性方面取舍的区块链，Coldware（COLD）结合硬件和软件创新，构建了一个无缝的生态系统。其先驱性的Larna 2400 Web3移动设备，为用户提供注重隐私的加密通信和通过专属Layer-1区块链直接访问去中心化金融（DeFi）的能力。 投资者对Coldware（COLD）充满热情，因为它解决了现实中的数据隐私、去中心化治理和资产代币化等问题，同时维持可扩展性和安全性。Coldware的设计支持大规模企业应用，同时也对普通用户友好。这一平衡推动其近期预售大获成功，已售出超过8亿代币，彰显市场信心强劲。 比特币（BTC）：最早且最安全的区块链 比特币（BTC）作为最初的Layer-1区块链，依然是安全性和去中心化的标杆。尽管成立时间比许多新平台更早，比特币（BTC）在市值和投资者兴趣方面始终领先。其工作量证明（Proof-of-Work）共识机制保障了无与伦比的网络安全，使其成为许多投资者喜欢的价值储存工具。 虽然比特币（BTC）缺乏新兴Layer-1区块链所具备的智能合约灵活性，但其稳定性及广泛的应用使其成为加密资产组合的核心。机构投资者越来越依赖比特币（BTC）对冲通胀和经济不稳定，从而巩固了其作为Layer-1区块链的地位。 以太坊（ETH）：智能合约的先锋 以太坊（ETH）通过引入可编程的智能合约，彻底改变了区块链领域，为去中心化应用（dApps）和DeFi提供基础平台。随着向Ethereum 2
区块链在教育中的应用：革新证书验证与档案管理
教育领域面临着在验证学术资历和维护安全记录方面的重大挑战。传统的方法通常繁琐、缓慢，且容易出错或遭受欺诈，使得机构和雇主难以可靠地认证学术成就。为此，区块链技术作为一种变革性解决方案应运而生，用于管理教育记录。区块链主要因其在加密货币中的应用而闻名，它是一种去中心化、不可篡改的分类账，能够安全且透明地记录交易。在教育领域，将成就存储在区块链上可以确保记录不可篡改，并且可以由授权方如雇主和学术机构轻松验证。 采用区块链后，机构可以为学术资格提供更高的安全保障，远离易受攻击的纸质证书和集中式数据库，转而使用分布式加密网络，使未授权的更改几乎不可能实现。这不仅保障了学生记录的完整性，也增强了所有教育利益相关者之间的信任。此外，区块链还可以简化目前由手动验证和繁琐文书工作负担的行政任务。学生可以立即与雇主或其他机构分享经验证的数字证书，减少延误和官僚程序。 区块链的另一大优势是其应对资格伪造的能力，包括假文凭或篡改成绩单，从而维护教育系统的信誉和雇主的信任。区块链记录的不可变性使得伪造信息变得极为困难，提升了学术资格的整体声誉。除了安全性和防欺诈之外，区块链数字化的资格认证流程还能节省成本，减少文书工作，消除中介，加快流程速度——惠及学生、教育者和雇主。 全球范围内，通过试点项目和全面实施，区块链在教育中的应用正加速推进，展示其变革潜力。各国和教育机构正在投资区块链基础设施，以实现安全的学术记录，这有望很快成为全球的标准做法。展望未来，区块链还可以与人工智能、物联网等技术结合，进一步改善教育成果。例如，智能合约在课程完成后自动发放证书，以及终身学习钱包安全追踪持续的教育和技能发展。 尽管具有巨大潜力，区块链仍面临技术障碍、实施成本、数据隐私问题和标准化协议的需求等挑战。不过，由于其在安全性、效率和可信度方面的明确优势，区块链的发展势头正在不断增强。总之，区块链技术有望通过提供一种去中心化、不可篡改的分类账，大幅度重塑全球教育体系，有效解决资格验证、记录安全和防欺诈等关键问题。随着其应用的推广，学术记录管理将变得更加安全、高效和透明，推动建立一个值得信赖、惠及所有人的教育生态系统。
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