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在现代社会，人们越来越重视个人隐私和数据安全。随着科技的发展，我们每天都在产生大量的数据，这些数据的存储和处理方式对个人隐私保护至关重要。本文将探讨如何在数字时代保护个人隐私，并提出一些实用的建议。 首先，我们需要认识到个人隐私的重要性。隐私不仅是个人权利的一部分，也是社会信任和秩序的基石。在数字时代，我们的个人信息可能被用于各种目的，包括广告推送、信用评估等。因此，保护个人隐私不仅是保护自己，也是维护社会秩序。 其次，了解和掌握基本的网络安全知识是保护个人隐私的第一步。这包括设置强密码、定期更新密码、不点击可疑链接、不在公共网络上进行敏感操作等。这些基本措施可以大大降低个人信息泄露的风险。 再者，使用加密技术也是保护个人隐私的有效手段。无论是电子邮件、即时通讯还是文件存储，都应尽可能使用加密技术。这样即使数据被截获，也无法被轻易解读，从而保护了信息的安全。 此外，我们还应该关注法律法规对个人隐私的保护。了解相关的法律条款，知道自己的权利和义务，可以在遇到隐私侵犯时采取正确的行动。同时，支持和推动相关法律的完善也是每个公民的责任。 最后，对于企业来说，保护用户隐私不仅是法律责任，也是赢得用户信任的关键。企业应该建立严格的数据保护政策，对员工进行隐私保护培训，并定期进行安全审计，确保用户数据的安全。 综上所述，保护个人隐私需要我们从多个角度出发，采取综合措施。这不仅是技术问题，也是社会问题，需要每个人的参与和努力。我们应该提高自己的隐私保护意识，学习相关知识，采取实际行动，共同构建一个更加安全、信任的数字社会。

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。