今日监管部门发布重大研究成果,网络时代，警惕“免费黄色”的陷阱

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刚刚决策小组公开重大调整:今日监管部门传递新政策信息,网络时代，警惕“免费黄色”的陷阱

随着互联网的普及，人们的生活越来越便捷，各种资源触手可及。然而，在享受便利的同时，我们也需要警惕网络中隐藏的陷阱。其中，“下载免费黄色”便是其中之一。本文将深入剖析这一现象，提醒广大网民提高警惕，远离网络陷阱。 一、免费黄色内容的危害 1. 传播低俗、恶俗文化 免费黄色内容往往充斥着低俗、恶俗的元素，严重污染网络环境。这些内容不仅对青少年身心健康造成极大伤害，还可能导致社会风气恶化。 2. 损害家庭和谐 家庭是社会的细胞，家庭和谐是社会稳定的基础。免费黄色内容容易导致家庭成员沉迷其中，影响家庭关系，甚至导致家庭破裂。 3. 侵犯他人隐私 一些免费黄色内容可能涉及侵犯他人隐私，给受害者带来极大的心理压力和伤害。 二、免费黄色内容的传播途径 1. 网络论坛、贴吧 一些网络论坛、贴吧成为免费黄色内容的传播重灾区。部分网民为了追求刺激，纷纷下载、分享这些内容。 2. 移动应用 部分移动应用打着“免费、高清”的旗号，实则暗藏黄色内容。用户在下载这些应用时，往往难以察觉。 3. 邮件、短信 一些不法分子通过发送含有黄色链接的邮件、短信，诱导网民点击下载。 三、如何防范“免费黄色”陷阱 1. 提高自我保护意识 广大网民应提高自我保护意识，不轻易下载、传播不明来源的文件。 2. 关注正规渠道 下载内容时，尽量选择正规渠道，如官方网站、应用商店等。 3. 加强网络安全教育 家庭、学校、社会应加强网络安全教育，提高青少年对网络陷阱的识别能力。 4. 及时举报 发现网络中有传播黄色内容的行为，应及时向相关部门举报。 总之，网络时代，我们要时刻警惕“下载免费黄色”的陷阱。只有提高自我保护意识，加强网络安全教育，才能共同营造一个清朗的网络空间。让我们携手共进，为构建和谐、文明、健康的网络环境而努力！

随着大语言模型技术进步放缓，一场围绕 " 世界模型 " 的全新 AI 竞赛正在科技巨头之间悄然展开。这一趋势标志着 AI 领域竞争焦点可能正从语言领域转向对物理世界的理解和模拟。据英国《金融时报》9 月 29 日报道，谷歌 DeepMind、Meta 和英伟达等公司正试图通过开发一种新型系统来取得领先。这些系统不再仅仅依赖语言文字，而是通过学习视频和机器人数据来理解并驾驭物理世界。" 世界模型 " 的潜在市场被认为极其庞大。英伟达 Omniverse 与仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 表示，" 世界模型 " 将技术带入制造、医疗等实体领域，其潜在市场规模可能 " 高达 100 万亿美元 "。" 世界模型 " 被视为推动自动驾驶、机器人和所谓 "AI 代理 " 取得进展的关键一步，但其训练同时也面临巨大的数据和算力挑战。 模拟物理世界：最新技术突破近几个月，多家 AI 公司相继发布了在 " 世界模型 " 领域的进展，凸显了这一赛道的升温。谷歌 DeepMind上月发布了 Genie 3，该模型能逐帧生成视频并考虑过去的交互，改变了传统模型一次性生成整个视频的方式。Genie 3 项目联席负责人 Shlomi Fruchter 表示，通过构建模拟真实世界的环境，可以用更具扩展性的方式训练 AI，且 " 无需承担在现实世界中犯错的后果 "。Meta则试图模仿儿童通过观察世界进行被动学习的方式，用原始视频内容训练其 V-JEPA 模型。由 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 领导的 Facebook 人工智能研究实验室（FAIR）已在 6 月发布了该模型的第二版，并开始在机器人上进行测试。与此同时，芯片巨头英伟达的首席执行官黄仁勋断言，公司的下一个主要增长阶段将来自 " 物理 AI"，这些新模型将彻底改变机器人领域。英伟达正利用其 Omniverse 平台创建和运行此类仿真，以支持其向机器人领域的扩张。" 世界模型 " 的近期应用之一是在娱乐行业。由 AI 先驱 Fei-Fei Li 创立的初创公司World Labs正在开发一种模型，可以从单张图片生成类似视频游戏的 3D 环境。视频生成初创公司Runway也于上月推出了一款利用 " 世界模型 " 创建游戏场景的产品。其首席执行官 Crist ó bal Valenzuela 指出，与以往模型相比，" 世界模型 " 系统能更好地理解和推理场景中的物理规律。 巨头为何押注新赛道？科技巨头之所以将目光投向 " 世界模型 "，一个核心驱动力在于业界普遍认为大语言模型正触及其能力天花板。尽管各大公司投入巨资，但 OpenAI、谷歌和马斯克的 xAI 等机构发布的新一代 LLM 在性能上的飞跃已开始放缓。Meta 首席 AI 科学家、被誉为现代 AI" 教父 " 之一的 Yann LeCun 一直警告称，LLM 永远无法实现人类那样的推理和规划能力。然而，构建这些模型需要收集海量的物理世界数据和算力，这目前仍是一项未被攻克的重大技术挑战。不过，英伟达和 Niantic 等公司在尝试通过模型生成或预测环境来填补数据空白。尽管前景广阔，但通往成熟的 " 世界模型 " 之路依然漫长。Meta 的 LeCun 等人认为，实现由新一代 AI 系统驱动、具备人类水平智能的机器可能还需要十年时间。