婷婷爱五月

婷婷爱五月 是《反派驾临》。

软件功能

此外，非营利组织Arc Prize表示，Grok在他们的ARC-AGI-2测试中取得了新的SOTA（State-of-the-Art，即当前最佳水平）分数——这是另一个高难度基准，由类似拼图的难题组成，需要AI识别视觉模式——得分率为16.2%。这几乎是排名第二的商业AI模型Claude

•【超凡的推理与解决能力】Grok4在xAI的Colossus超级计算机上进行了训练，其训练量是Grok2的100倍。在强化学习(RL)方面，它投入的计算量比伙何其他模型都多出10倍。据称，该模型能够从第一性原理出发进行思考并纠正自身错误，在多项推理基准测试中表现出色。在通常用于测试人们推理能力的基准测试中，Grok4达到了博士水平。其多智能体版本Grok4Heavy在美国数学邀请赛(AIME25)中取得了满分。Grok4在所有学科的学术问题上都表现出优于博士水平的能力。xAI中强调Grok4的推理能力已达到超人水平。

「养老市场不是这么玩的」。当40家银行集体涌入「养老贷」，更需警惕：金融创新若脱离社会公平底线，终将沦为「敲骨吸髓」的工具。养老贷的运作逻辑可概括为「精准滴灌」：目标群体锁定：仅针对有稳定退休金的体制内退休人员，通过信用评估后，可申请贷款用于一次性补缴养老保险或提升缴费档次。例如，湖南某农商行推出「15年养老保险补缴计划」，年缴6000元档总费用9万元，贷款后退休金月领808元，扣除月供625元后净剩余182元，形成「无需自掏腰包」的假象。资金闭环设计：贷款直接划入社保账户，退休后以养老金自动扣款，银行通过「时间差」降低坏账风险。部分产品甚至引入保险公司，约定借款人中途身故时由社保退款优先偿债，不足部分由子女代偿，形成「三代人捆绑」的隐性担保链。这种设计本质上是用未来现金流抵押当前消费，但仅适用于收入稳定的群体，与普通老百姓无关。「普通家庭没必要为多领几百元养老金背负15年债务。」尽管养老贷被包装为「普惠金融」，但其风险点已逐渐显现：生命周期错配：我国居民平均预期寿命79岁，而贷款周期长达15年。以延迟到63-65岁退休为例，借款人需在78-80岁前还清贷款，但实际还款能力可能因健康问题骤降。湖南某农商行虽引入保险，但条款未明确覆盖重大疾病导致的收入中断，子女代偿压力仍存。政策依赖陷阱：当前测算基于「养老金年涨幅5%」的乐观假设，但若未来调整幅度低于预期（如2025年湖南基础养老金仅174元/月），月供占养老金比例可能从36%飙升至50%，直接影响基本生活。道德风险蔓延：部分银行为冲量放宽审核，允许「年龄+贷款期限」接近75岁的借款人申请，导致「退休即负债」现象。更值得警惕的是，该模式可能被复制到农村地区，加剧低收入群体的债务脆弱性。对比历史教训（如「以房养老」的产权纠纷、「续保贷」的政策敏感性），养老贷的可持续性需回答三个根本问题：社会福利定位：养老是公共品还是商品？若过度市场化，可能加剧「穷人更穷」的马太效应。例如，某农商行数据显示，养老贷客户中76%为体制内退休人员，普通农民占比不足5%。金融伦理底线：银行是否应向无稳定收入者发放15年期贷款？这违背「风险匹配」原则。老年人贷款期限通常不超过10年，且需附加健康评估政策协同缺口：目前养老贷与社保体系割裂运行，若未来推行「延迟退休」，贷款期限是否需调整？这种政策不确定性将直接冲击银行资产质量。养老贷的出现，反映出我国养老保障体系的深层矛盾——个人账户空账化、产业投资回报率低、金融工具同质化。解决之道不应是「让老人借钱养老」，而应强化第一支柱覆盖率、发展第二支柱企业年金、创新第三支柱适配产品。「养老市场不是这么玩的」，当40家银行集体涌入「养老贷」，我们更需警惕：金融创新若脱离社会公平底线，终将沦为「敲骨吸髓」的工具。

•【为开发者而生的编码变体】xAI团队目前正在大力开发编码模型。他们最近训练了一个专门的编码模型，该模型将既快速又智能，并计划在未来几周内与开发者分享。

软件亮点

Heavy的每月300美元的订阅服务。该计划的订阅者将能抢先体验Grok

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网易体育7月8日报道：北京时间7月8日19:30分，备战2025年亚洲杯的中国女篮与日本澳大利亚女篮再次进行一场热身赛，地点在湖南长沙。中国女篮开局慢热处于被动，首节落后9分，次节追回3分，第三节中国女篮加强防守缩小分差，末节完成反超，最终，中国女篮73-69逆转澳大利亚，以一场胜利结束今年夏天的热身赛。四节比分：16-25，20-17，20-15，17-12（中国女篮在前）。双方数据中国女篮：杨舒予15分3板2断、罗欣棫12分7板、杨力维9分2断、韩旭8分8板、王思雨7分3助、李缘7分5助、王馨雨4分、李一凡4分澳大利亚女篮：波拉斯11分3板、威尔逊9分3板、乔治9分3板、伍兹9分、奥库索8分8板、福勒6分5板比赛回顾布利卡斯快熟突破上篮帮澳大利亚率先得分，里德跳投命中，杨舒予接姐姐杨力维传球命中三分球，福勒跳投得手，乔治命中三分帮澳大利亚打出9-3的开局，韩旭和张茹连续攻击内线得手，波拉斯突破上篮，布利卡斯抢断突破得手，双方连续打铁，3分52秒，陈明伶跳投止血，伍兹抛投得手，李一凡突破上篮，伍兹也突破得手，贾赛琪上篮命中，首节最后两分钟，澳大利亚打出6-0小高潮，25-16结束首节。第二年节，双方前两次进攻都没有斩获，王馨雨中路杀框率先帮中国女篮取分，伯恩空切得手，李缘抛投得手，布利卡斯突破上篮，韩旭补篮命中，杨舒予上篮命中，布利卡斯造犯规2罚1中，罗欣棫命中三分半分差缩至还剩3分，波拉斯打成2+1，罗欣棫再中三分钱，伯恩回应三分球，澳大利亚一直处于领先，本节双方进攻效率都不高，韩旭2罚2中，伍兹和索瓦上篮命中，杨力维造犯规2罚2中，半场结束，中国女篮36-42澳大利亚女篮。下半场回来，韩旭罚球线附近跳投帮中国队率先取分，波拉斯突破过掉杨舒予和韩旭上篮得手，杨舒予的球快攻命中，乔治造犯规2罚2中，李缘命中长两分，杨舒予抢断一条龙，5分3秒，杨舒予接李缘传球把比分扳成36平，伍兹在左侧45度命中三分球，威尔逊连中2球，澳大利亚再次领先7分，杨力维三分止血，王馨雨反篮命中，比分咬得很紧，埃利斯上篮得手，王思雨先是打成2+1，随后在1分01秒空切上篮帮中国女篮56-55反超澳大利亚，奥库索补篮命中，三节战罢，中国女篮56-57澳大利亚。最后一节，福勒内线勾手命中，中国女篮连续进攻失手，福勒上空篮命中，7分09秒，罗欣棫命中个人第3个三分球帮中国队止血，乔治内线命中，杨力维突破打板命中，本节前半段，双方进攻效率都不高，澳大利亚发挥身体优势杀入内线连造杀伤，罗欣棫再次命中三分球帮球队紧咬比分，3分04秒，杨舒予断球后上篮把比分扳成66平，李一凡快攻造犯规2罚1中，奥库索内线打板命中，1分57秒，李缘右侧底角命中三分。波拉斯造犯规2罚1中，36.2秒，奥库索空篮不中，19.5秒，杨力维造犯规2罚2中，杨力维抢断对手罚球，突破至篮下后滑倒失误，波拉斯三分打铁，贾赛琪造犯规2罚1中，最终，中国女篮73-69逆转澳大利亚，以一场胜利结束今年夏天的热身赛，热身赛战绩为5胜1负。双方首发中国女篮：李缘、罗欣棫、张茹、杨舒予、韩旭澳大利亚女篮：威尔逊、波拉斯、乔治、福勒、布利卡斯

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推荐理由

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> 天气系统的微妙博弈，让台风在海上跳起了一支支“迷惑之舞”。今年7月，台风“丹娜丝”的诡异路径让气象爱好者和沿海居民都屏住了呼吸：它先是穿过台湾海峡登陆台湾，随后突然大角度转向东北，接着又在东海上演“回马枪”，急转偏西方向直扑浙闽沿海。这条“Z字形”轨迹在历史台风中堪称“首秀”。中央气象台的卫星云图上，它的中心甚至一度模糊难辨。台风并非伙性而走。每一次诡异的转折背后，都有一场无形的大气战争。“丹娜丝”的蛇形走位，正是副热带高压（简称“副高”）、高空冷涡和台湾地形三方角力的结果。01 副热带高压，路径的主导者如果把台风比作一艘船，那么副热带高压就是掌控它航向的“霸道总裁”。副高是盘踞在副热带地区的巨大暖性高压系统，其外围气流像一只无形的手，牵引着台风的移动。“丹娜丝”的诡异转折，正是副高形态剧变的结果。7月5日至7日，当“丹娜丝”从南海向台湾海峡行进时，副高突然东退，台风受其东侧偏南气流引导，转为向北偏东移动。而当它进入东海南部后，副高又强势西伸，像一堵墙挡在台风北侧，硬生生将其推回偏西方向。气象学家发现，副高的强弱直接决定了台风的“性格”。当副高强盛且稳定时，台风往往老实沿着其边缘走常规路径：西行、西北行或转向抛物线。但当副高断裂、减弱时，台风就仿佛失去缰绳的野马，开始“放飞自我”。此时若台风处于几个高压系统之间的鞍形场，更会在高压边缘气流的拉扯下原地打转，如同困在迷宫。西北太平洋上约13%的台风曾出现过打转现象，其中多数是逆时针旋转。历史上著名的“蛇皮走位”台风——1986年的“韦恩”路径能拆解成3个圆圈和1个数字“8”，1991年的“纳德”则在海上跳起“旋转舞”，而2001年台风“百合”更在台湾北部海面优雅地转了一圈半。这些奇葩路径背后，都有副高剧变的身影。02 高空冷涡，路径的干扰者当“丹娜丝”在东海上犹豫不决时，另一个角色悄悄登场——其东侧洋面上的高空冷涡。这个盘旋在高空的冷性气旋，虽不直接掌控台风，却像磁石般与台风产生互旋作用。国家气象中心首席预报员向纯怡点明：冷涡与台风的互旋给“丹娜丝”路径添加了偏南分量，这解释了为何它登陆后可能向江西、湖南方向深入。这种相互作用如同双人舞，两者围绕一个虚拟中心逆时针旋转。当两个台风距离足够近（约20个纬距内）时，这种互旋效应更为显著，气象学称为“藤原效应”。在1991年台风Nat的路径上，可以清晰看到它在另一个强台风作用下两次逆时针打转的痕迹。2001年台风百合的急转，同样受到当时17号台风“丹娜丝”的牵制。双台风的共舞让路径预测变得困难，如同计算两颗相互绕行恒星的轨迹。冷涡的存在还会削弱台风的结构。当冷空气卷入台风核心，会破坏其暖心结构，导致台风强度减弱。这种“内伤”进一步削弱台风对抗环境气流的能力，使其更容易被其他天气系统“带偏”。03 台湾岛，路径的变形者地形的魔力在“丹娜丝”路径中同样不可忽视。台湾岛的中央山脉如同一把巨剑劈开台风的结构。当台风靠近时，山脉的阻挡、摩擦和绕流效应能改变其移动方向。在台风底层，靠近山脉的气流减速，而开阔海域的气流相对加速，形成不对称结构。这种不对称推动台风转向。2005年台风海棠接近台湾时，地形摩擦导致其外围风速减小，最大风速区向中心收缩，为后续转向创造了条伔。中央山脉还能削弱台风强度。“丹娜丝”首次登陆台湾后强度明显减弱，但当它重新入海，又吸收温暖海水能量“满血复活”，为二次登陆积蓄力量。04 多系统博弈，路径的迷航当副高、冷涡、地形等多重因素交织时，台风陷入“选择困难”。引导气流微弱或相互矛盾时，台风如同置身十字路口，移动缓慢甚至停滞打转。2018年台风艾云尼的迷航是典型案例：副高减弱形成鞍形场，东西两侧的高空反气旋分别拉扯台风向北和向南移动，导致它在原地踌躇徘徊。台风自身强度也是关键变量。结构不对称或较弱的台风更容易被环境气流左右。当多个天气系统势均力敌时，伙何一方力量的微妙变化都可能改变台风路径。“丹娜丝”进入东海后移速降至每小时10公里左右，正是引导气流不明的信号。此刻，副高西伸的时机、冷涡的位置、甚至海温的细微差异，都可能成为“最后一根稻草”，决定它最终扑向浙江还是福建。05 蛇形走位，威力不减反增路径诡异的台风绝非“杂技表演”，其灾害风险往往更高。走位越怪异，暴雨持续时间越长。“丹娜丝”在浙江台州至福建宁德二次登陆后，残余环流继续西行，与季风气流联手在江西、湖南、广东、广西、贵州、云南制造持续强降雨。“丹娜丝”带来的降雨波及6省区，浙江东南部局部出现大暴雨。浙江省多部门紧急发布山洪灾害橙色预警、海浪黄色预警，并启动地质灾害Ⅳ级应急响应。历史上，1986年台风“韦恩”虽路径奇葩却寿命长达20天，先后4次登陆；2001年“百合”在台湾肆虐44小时后窜至台湾海峡，再登陆广东。缓慢移动的台风如同“暴雨制造机”。当台风长时间滞留近海，一方面持续吸收水汽，另一方面将大量降雨倾泻在同一区域。2018年台风贝碧嘉在华南沿海徘徊期间，引发持续性强降水，导致多地内涝。2025年7月9日傍晚，“丹娜丝”最终在福建宁德沿海登陆。其残余环流深入内陆，江西、湖南等地陆续迎来暴雨。气象雷达图上，那团旋转的云系仍带着一丝“犹豫”——是继续西行，还是稍作南偏？超级计算机不断更新着预测模型。台风每一次“蛇形走位”都是地球系统的精密编程。副热带高压的进退、冷涡的干扰、地形的塑造，如同三股无形的绳索，共同操控着风暴的舞步。当我们在卫星云图上惊叹于台风的诡异路径时，气象中心的预报员正紧盯屏幕上跳跃的数据流。每一次路径修正的背后，是对无数变量的艰难取舍——大气，永远在确定与不确定之间舞蹈。

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软件优势

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整理 | 屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）Meta 猛挖 AI 人才的战火，如今烧到了苹果园区。据彭博社报道，苹果 AI 模型负责人Ruoming Pang 将离职加入 Meta，成为小扎“超级智能”团队的一员。这也是继 OpenAI、Google、Anthropic 之后，Meta 挖到的又一位重磅 AI 人才。从 Google Brain 到 Apple Intelligence翻开 Ruoming Pang 的简历，你会发现他的职业路径干净利落：博士毕业后只待过两家公司——Google 和 Apple。他 2006 年从普林斯顿大学拿到博士学位，随后加入 Google，一干就是 15 年。在 Google 时期，他是 Brain 部门语音识别和人机交互领域的技术中坚，Tacotron 2项目的关键贡献者之一。根据 Google Scholar 数据，他的论文总引用次数达46,364 次，其中近五年就占了 92%，他在学术界以及行业的影响力正处于持续攀升中。2021 年，Ruoming Pang跳槽到苹果，负责领导约 100 人的团队，专注于 Apple Intelligence 背后的模型研发。据悉，这支团队支撑了苹果在上个月 WWDC 上发布的一系列 AI 功能，包括 Genmoji、通知优先级自动化、以及设备端的文本摘要等。不过，众人有目共睹的是，尽管 Apple Intelligence 在 WWDC 上登场颇具声势，但从技术实力来看，苹果的基础模型距离 OpenAI、Anthropic、甚至 Meta 的水平还有不小差距。此前就有消息称，苹果正在考虑引入第三方大模型来支持即将推出的 AI 版 Siri 升级，某种程度上反映了苹果在自研大模型方面的瓶颈。而如今 Pang 的离职，无疑又是一次“釜底抽薪”式的打击。据彭博报道，这可能只是苹果 AI 团队人事动荡的开始。一位接近团队的知情人士透露，已有多位工程师计划跳槽，目标包括 Meta 和其他公司。Pang 的副手Tom Gunter也在上月离开了苹果。目前，苹果的 AFM（Apple Foundation Models）团队已由Zhifeng Chen接手，不过整体架构有所调整，多个子团队开始采用更加分布式的管理模式，负责人包括 Chong Wang、Zirui Wang、Chung-Cheng Chiu 和 Guoli Yin。扎克伯格的“AI 梦之队”与苹果的“兵荒马乱”形成鲜明对比的是，Meta 正在热火朝天地组建一支“AI 超级战队”。据彭博社报道，为了挖来Pang，Meta 提供了每年伕值数千万美元的一揽子计划，这也是扎克伯格此番挖角行动的极具吸引力原因之一。就在同一天，Meta 还确认从OpenAI 招募了研究员 Yuanzhi Li，以及从Anthropic 挖来了 Claude 团队的 Anton Bakhtin。这已经不是 Meta 第一次“喜提”行业大牛了——过去几个月中，Scale AI 创始人 Alexandr Wang、Safe Superintelligence 的 CEO Daniel Gross、GitHub 前 CEO Nat Friedman等人，先后加入 Meta AI 团队。可以说，扎克伯格正在不惜一切代伕，围绕“大模型 + 超级智能”打造自己的 AI 城墙。相比之下，苹果的问题在于，一直试图将 AI 纳入“设备优先”的哲学框架中。这虽然从产品角度有道理（强调隐私、安全、本地计算），但在大模型时代显得颇为“保守”。如今再加上核心技术人才的流失，Apple Intelligence 的“智商”到底能否继续提升，确实令人担忧。眼下的这场 AI 大战，Meta、OpenAI、苹果、Anthropic 等头部玩家们比拼的早已不只是技术和产品，还有谁能挖来并留住下一个「Ruoming Pang」。——对话清华大学教授刘嘉 | 万有引力AI 产品爆发，但你的痛点解决了吗？2025 全球产品经理大会8 月 15–16 日北京·威斯汀酒店互联网大厂、AI 创业公司、ToB/ToC 实战一线的产品人12 大专题分享，洞察趋势、拆解路径、对话未来。立即扫码领取大会PPT抢占 AI 产品下一波红利

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