Prime Day 2026 即将到来，但真正的优惠已经悄然上线。作为一名测试过数十款扫地机器人的资深编辑，我帮你过滤掉那些虚假促销，精选出目前真正值得入手的早期优惠。 ## 为什么现在就要关注？ Prime Day 期间，许多商家会先提价再打折，制造虚假折扣。而我们的推荐基于长期测试和价格追踪，确保每一款优惠都是真实省钱的。以下是我目前最推荐的几款： ### **Roborock Saros 10R** — 省 $600 这是本次早期优惠中力度最大的一款。Saros 10R 是 Roborock 的旗舰型号，具备强大的吸力和智能导航能力，适合大面积地毯和硬地板混合的家庭。 ### **Dreame L40 Ultra Gen 2** — 省 $100 追觅的这款旗舰机型在拖地功能上表现出色，尤其适合对地面清洁要求高的用户。L40 Ultra Gen 2 支持自动集尘、自动洗拖布，几乎无需人工干预。 ### **Eufy C10** — 省 $210 如果你追求性价比，Eufy C10 是很好的选择。它虽然价格亲民，但具备激光导航和不错的吸力，适合中小户型。 ### **iRobot Roomba 105 Vac** — 省 $201 iRobot 的经典系列，Roomba 105 Vac 在避障和路径规划上依然可靠，适合喜欢老牌产品的用户。 ### **Roborock Q7 M5+ 和 Q7 L5** — 各省 $110 这两款是 Roborock 的中端主力，支持扫拖一体，性价比突出。Q7 M5+ 更侧重吸力，Q7 L5 则在拖地上有优化。 ## 购买建议 早鸟优惠通常数量有限，且可能随时调整价格。如果你已经看中某款，建议尽早下手。另外，注意确认是否由 Amazon 自营或官方授权店铺销售，避免售后问题。 **总结**：这些优惠都是经过实际测试和价格对比筛选出来的，不是所有“Prime Day 折扣”都值得信，但这几款我可以放心推荐。
亚马逊Prime Day大促尚未正式开启，但一波提前优惠已经悄然上线。经过ZDNET编辑团队实测筛选，目前Apple热门产品已出现多个值得入手的价格点，覆盖MacBook、iPad、AirPods及Apple Watch等核心产品线。 ## 当前值得关注的优惠 - **AirPods 4**：降至 **$100**，节省 $25，适合预算有限但追求最新入门款的用户。 - **AirPods Pro 3**：降至 **$200**，节省 $50，降噪与空间音频体验更佳。 - **AirPods Max 2**：降至 **$510**，节省 $40，头戴式旗舰迎来小幅折扣。 - **Apple Watch Series 11**：降至 **$329**，节省 $70，健康监测与运动追踪功能全面。 - **iPad 11英寸**：降至 **$300**，节省 $50，性价比之选。 - **iPad Pro 11英寸**：降至 **$899**，节省 $100，适合专业创作与重度用户。 ## 选购建议 对于计划升级设备的用户，**iPad Pro 11英寸**的 $100 降幅在当前阶段属于力度较大的优惠，而 **Apple Watch Series 11** 的 $70 折扣也使其成为智能手表入门的不错选择。AirPods系列中，Pro 3在降噪与续航上更均衡，适合日常通勤与办公场景。 需要注意的是，这些价格可能随Prime Day正式活动变化，部分热门型号库存有限。建议有购买意向的用户尽早决策。ZDNET将持续跟踪价格变动，提供最新优惠信息。
TechCrunch Founder Summit 2026 即将于11月4日在波士顿举行，这是一场专为创始人量身打造的盛会。目前，主办方推出了限时优惠活动：在6月26日太平洋时间晚上11:59前购票，可节省高达190美元。 本次峰会的核心目标是聚集早期创业者、投资人和行业专家，共同探讨从0到1的创业挑战与机遇。议程将涵盖融资策略、产品市场契合、团队建设等创始人最关心的话题。与大型综合科技会议不同，Founder Summit 更注重深度交流和小范围研讨，确保每位参与者都能获得实质性收获。 **为何值得关注？** 对于正在寻找融资渠道或希望建立关键人脉的创始人来说，此类垂直活动往往比大型展会更具价值。TechCrunch 作为科技媒体，其举办的峰会通常邀请到重量级演讲嘉宾，且参会者多为经过筛选的创业者，这意味着更高的交流质量。 **关键信息一览：** - 时间：2026年11月4日 - 地点：美国波士顿 - 优惠截止：6月26日 23:59 PT - 优惠力度：最高节省190美元 建议有意向的创始人尽快注册，以免错过优惠。门票数量有限，先到先得。
Anthropic 因其对 AI 风险的频繁警告，可能间接导致了美国对其最新模型的出口禁令。根据英国《金融时报》（FT）的分析，Anthropic 在 2026 年的官方声明、社交媒体帖子和文章中，每 1000 个单词中约有 5 个与风险、监管或限制相关，而 OpenAI 的这一数字仅为 0.6，相差近八倍。这一差异在政治层面变得敏感，因为华盛顿上周禁止外国公民使用 Anthropic 的最新模型 Mythos 和 Fable。部分技术界人士将这一禁令归咎于 Anthropic 反复强调 AI 对社会构成的风险，尤其是 Mythos 模型。Meta 前首席 AI 科学家 Yann LeCun 甚至公开指责 Anthropic CEO Dario Amodei 的“荒谬恐吓”最终导致了这一结果，并称“种瓜得瓜”。 ## 数据对比：Anthropic 的风险言论远超 OpenAI FT 通过创建包含“有害”、“危险”、“不匹配”等关键词的列表，并计算这些词在两家公司或其 CEO 声明中的出现频率，发现 Anthropic 在 2026 年的传播中，“风险”一词出现 336 次，“安全措施”121 次，“漏洞”128 次；而 OpenAI 对应的数字仅为 30、33 和 10 次。这种悬殊的差距，使得 Anthropic 在公众和政策制定者眼中成为 AI 风险的“吹哨人”。 ## 出口禁令背后的政治博弈 Anthropic 一直试图将自己定位为 AI 行业的“良心”，频繁发布关于技术潜在危害的研究论文和声明，并多次呼吁政府加强干预。然而，这一策略在华盛顿产生了意想不到的后果。出口禁令的出台，让欧洲和硅谷的部分人士感到不安，他们担心特朗普政府可能会进一步限制非美国用户访问前沿 AI 模型。这场争端成为美国如何监管日益强大的 AI 模型的一次早期测试。 ## 行业反应：恐吓还是预警？ OpenAI 的 Sam Altman 在谈及 Mythos 时曾讽刺道：“声称‘我们造了一颗炸弹，即将扔到你头上’显然是极好的营销手段。” 而 Anthropic 的 Amodei 则在禁令发布前发表了长篇博客，阐述 AI 风险。批评者认为，Anthropic 的“恐吓营销”最终搬起石头砸了自己的脚；支持者则坚持，预警 AI 风险是负责任的表现。无论如何，这一事件凸显了 AI 公司在风险沟通与政策影响之间的微妙平衡。 ## 小结 Anthropic 的遭遇为整个 AI 行业敲响了警钟：企业的公开言论不仅影响公众认知，还可能直接改变政策走向。在 AI 监管日益收紧的背景下，如何既履行社会责任又不触发过度反应，将成为所有 AI 公司必须面对的课题。
AI 驱动的“氛围编程”（vibe coding）正让普通人也能快速构建自己的软件，但随之而来的安全隐患不容忽视。 ## 一个典型的“盲点”案例 项目管理者 **Bob Starr** 用 AI 工具“氛围编程”创建了一个名为 **Boomberg** 的网站，用于展示美国税收资金流向科技公司的情况。他很快上线了网站，但几个月后才发现其中隐藏着一个 **SQL 注入风险**——攻击者可能借此读取或篡改敏感数据。Starr 坦言：“这完全是我的盲点，在学习这项新技术时忽视了安全问题。” ## 社交媒体上的惨痛教训 类似的故事并不少见。 - **PocketOS** 创始人 **Jer Crane** 在 X 上发帖称，AI 编程代理意外删除了公司的生产数据库。 - 连续创业者 **Joe Procopio** 用“氛围编程”构建了一个用于展示其他应用的 Web 应用，结果被黑客攻击，最终不得不下线，回归传统本地演示方式。 ## 安全专家的核心警告 **SentinelOne** 的杰出 AI 研究科学家 **Gabriel Bernadett-Shapiro** 指出，“氛围编程”本身并非坏事——它让非程序员也能创造软件。真正的危险在于，当个人应用不知不觉演变为 **承载共享、托管数据的商业软件** 时，安全风险会急剧上升。一旦“氛围编程”从本地项目转向托管环境，安全考量就必须彻底改变。 ## 给“氛围编程”者的建议 1. **认清边界**：明确应用是仅供个人使用，还是可能涉及他人数据。 2. **引入安全审查**：即使不懂代码，也可以使用自动化安全工具扫描常见漏洞。 3. **保持警惕**：AI 生成的代码可能存在隐蔽的缺陷，切勿盲目信任。 4. **及时更新**：关注安全公告，修复已知漏洞。 ## 结语 “氛围编程”降低了软件开发的门槛，但安全防护不能随之降低。在享受 AI 带来的便利时，请务必为你的应用加上一道安全锁。
亚马逊Prime会员年费139美元，月费15美元，但你可能不知道有两种合法途径可以享受50%折扣。本文详细解析政府援助计划（如SNAP、Medicaid）和30天免费试用后自动转为折扣订阅的资格条件与操作步骤。Prime Day即将来临，提前省下会员费，购物更划算。
## 你的 Wi-Fi 可能正在被别人免费使用 你是否感觉家里的网速突然变慢，或者数据流量异常增加？这并非总是运营商的锅——很可能是有人在未经你允许的情况下，悄悄连上了你的 Wi-Fi。这种“蹭网”行为不仅影响你的上网体验，更可能带来隐私泄露风险。下面教你识别 Wi-Fi 被盗用的三个典型迹象，以及如何快速将入侵者“踢”出去。 ### 迹象一：网速无故变慢 如果你发现视频缓冲时间变长、网页加载缓慢，而家中连接的设备数量并没有明显增加，这可能就是有人蹭网的第一个信号。测试网速时，可以关闭所有家庭设备，观察网络是否依然缓慢。若结果异常，基本可以确定有外部设备在占用带宽。 ### 迹象二：路由器指示灯异常闪烁 正常情况下，路由器指示灯在有设备连接时会规律闪烁。如果家中无人使用网络时，指示灯仍频繁闪烁，说明可能有陌生设备正在与路由器通信。这是最直观的物理判断方法。 ### 迹象三：登录路由器后台发现陌生设备 最可靠的方法是直接登录路由器管理界面。通常通过浏览器输入 **192.168.1.1** 或 **192.168.0.1**（具体地址见路由器背面标签），输入管理员账号密码后，在“已连接设备”或“DHCP 客户端列表”中查看所有连接的 MAC 地址和设备名。如果出现不认识的主机名或 MAC 地址，基本可以确认被蹭网。 ## 如何踢掉蹭网者 一旦确认有入侵者，可以采取以下措施： 1. **修改 Wi-Fi 密码**：这是最直接的方法。在路由器设置中更改密码，并选择 **WPA2 或 WPA3** 加密方式，避免使用过时的 WEP 加密。密码应包含大小写字母、数字和符号，长度不少于 12 位。 2. **启用 MAC 地址过滤**：在路由器设置中开启 MAC 过滤，只允许你信任的设备连接。这样即使别人知道密码，也会被路由器拒绝。 3. **关闭 WPS 功能**：WPS（Wi-Fi Protected Setup）存在安全漏洞，容易让攻击者通过 PIN 码破解密码。建议在路由器设置中彻底关闭该功能。 4. **隐藏 SSID**：在路由器设置中取消“广播 SSID”选项，这样你的 Wi-Fi 名称就不会出现在他人设备的搜索列表中。不过此方法对技术熟练者效果有限。 5. **定期检查并更新路由器固件**：厂商会通过固件更新修复已知安全漏洞，保持路由器固件最新能有效防止被破解。 ## 预防胜于治疗 养成良好习惯可以有效降低被蹭网风险： - 定期更换 Wi-Fi 密码，尤其是在有访客连接过后 - 为客人设置独立的“访客网络”，与主网络隔离 - 避免使用默认的路由器管理员密码，及时修改 - 监控网络流量，部分路由器 APP 提供实时设备连接提醒 Wi-Fi 安全不容忽视。通过以上方法，你不仅能恢复流畅的网络体验，更能守住家庭网络的第一道防线。如果你发现网速异常，不妨立即检查一下，或许就能揪出那个“隐形”的蹭网者。
随着大科技公司投入数十亿美元建设美国的数据中心，为这些巨型设施布线的电气工人迎来了大量就业机会。然而，在全国范围内对数据中心日益增长的反对声中，一些工人开始质疑这份工作的伦理代价。 ## 机遇与矛盾并存 国际电气工人兄弟会（IBEW）认为其成员正在“为AI革命提供动力”，并在3月发布的“数据中心原则”中强调，工会劳动力对AI的未来至关重要。科技公司也在积极应对：Meta最近宣布了技能培训学院项目，谷歌则承诺投入5000万美元用于熟练技工培训。但与此同时，围绕数据中心建设的伦理争议正在工人社区中悄然发酵。 在拥有约50万月活用户的Reddit板块r/electricians上，关于AI如何影响经济的讨论日益增多。一些用户担心工作最终会导致大规模失业，另一些人则不确定自己的劳动是否使他们在当地社区遭受的损害中成为共犯，或者承接数据中心工作本身是否不道德。 ## 工人的两难选择 对于部分人来说，答案是否定的——归根结底，工作就是工作。但一位中西部电气工人告诉WIRED，他不再向他人透露自己的职业。作为一名“试图约会的单身汉”，当他说出自己从事的工作时，“对话要么转向，要么直接结束”。他回忆起几次对方直言“你参与这样的事太糟糕了”的经历，“那通常是你最后一次听到他们的消息。” 这位工人因未获授权对媒体发言而要求匿名。他坦言自己也有一些担忧，主要是关于诈骗泛滥以及“企业贪婪”可能对工人造成毁灭性打击。但他当初是特意寻求数据中心工作的，甚至愿意接受降薪入门。他看到了独特的晋升机会——入职后几个月内就从电气工晋升为管理职位，并希望最终转向工程岗位。 “我确实只是把它看作是‘这很可能是我们未来的重要部分。’如果你不能打败他们，那就加入他们。”他说。 ## 行业反思与未来 这一现象折射出AI基础设施建设中的深层矛盾：一方面，数据中心为熟练技工提供了前所未有的职业发展通道；另一方面，这些设施带来的能耗、环境及社区问题，正让从业者陷入道德困境。随着反对声浪扩大，类似讨论可能从线上延伸至工会内部，促使行业重新审视其社会影响。
世界杯不仅是球迷的狂欢，也成了网络犯罪分子的“黄金机会”。随着2026年美加墨世界杯临近，利用AI生成的假网站、深度伪造视频、逼真的钓鱼邮件等骗局层出不穷，传统识别方法已逐渐失效。 ## 骗局规模空前 据统计，仅2026年1月至5月间，就有超过13,000个与FIFA相关的域名被注册。网络安全公司TrendAI的区域董事总经理Tarek Jammoul指出，截至5月初，其中约每41个域名中就有1个被识别为可疑或恶意——而此时距离开赛尚有时日。FIFA预计将有超过600万球迷涌入球场，而售票窗口开放前15天内，门票申请量已超过1.5亿张，是往届赛事的大约30倍。 ## AI加持下的“进化” 过去，识别骗局相对简单：可疑的邮箱地址、蹩脚的英语或明显的拼写错误往往就能露出马脚。但如今，AI生成的网站、深度伪造视频、合成音频以及令人信服的钓鱼活动，让犯罪分子能够轻松冒充合法机构。网络安全与区块链公司Naoris Protocol的首席战略官David Holtzman表示：“世界杯对骗子来说是完美的机会——你找不到更好的了。足球让人感觉有趣且无害，这降低了人们的防备。” ## 常见骗局类型 - **假票销售**：伪造的电子门票、二维码和确认邮件，几乎能以假乱真。 - **克隆网站**：不法分子注册与FIFA官方极其相似的域名，诱导用户输入个人信息或支付。 - **签证与移民服务诈骗**：声称提供快速签证办理，实为骗取费用。 - **虚假住宿和周边商品**：利用赛事热度，提供不存在的酒店预订或假冒纪念品。 Group-IB的研究识别出超过4,300个冒充FIFA官方网站的欺诈域名，以及6个并行诈骗计划和4个独立威胁行为体。 ## 如何保护自己？ 专家建议球迷通过**官方渠道**购票，仔细核对网址域名，避免点击不明链接。对于任何要求提供个人信息或提前付款的邮件、电话或网站，务必保持警惕。记住：如果某个“好机会”看起来好得不像真的，那它很可能就是假的。
在 B2B 社交销售和职业人脉拓展领域，LinkedIn 一直是最核心的战场。然而，面对海量的连接请求和杂乱无章的收件箱，用户往往难以从中挖掘出真正有价值的商机。近日，**LeadDelta 5.0** 正式发布，其核心亮点——**AI Warm Intros（AI 暖引荐）** 和 **AI Inbox（AI 收件箱）**，试图用大语言模型技术解决这一痛点。 ### AI Warm Intros：从“冷联系”到“暖路径” 传统的 LinkedIn 拓客方式多为“冷启动”——直接向陌生人发送连接请求，回复率往往很低。LeadDelta 5.0 的 AI Warm Intros 功能则另辟蹊径：它会自动分析你的现有联系人网络，找出那些**与你的目标客户存在共同联系人、共同群组或共同经历的人**，并智能推荐最佳的“暖引荐”路径。 例如，当你希望联系某家公司的 CTO 时，AI 可以识别出你的一位好友恰好与这位 CTO 在同一个 Slack 社群中，或者曾共同参与过某个行业活动。系统会提供具体的引荐话术和背景信息，让你在发起对话时自然提及这层关系，从而**将陌生人转化为人际圈内的“弱连接”**，大幅提升回复率和信任度。 ### AI Inbox：告别信息过载，聚焦高价值对话 对于每天收到数十条 LinkedIn 消息的销售和商务人士来说，手动筛选有效信息是一项耗时费力的工作。LeadDelta 5.0 的 AI Inbox 功能通过自然语言处理技术，对收件箱中的消息进行**自动分类、优先级排序和摘要提取**。 - **智能标签**：系统自动将消息分为“潜在客户”、“合作机会”、“求职咨询”、“垃圾信息”等类别。 - **优先级排序**：基于发送者与你的关系亲密度、消息内容与你的业务相关性，AI 会标记出最需要回复的高优先级对话。 - **摘要生成**：对于长篇消息，AI 会生成一句话摘要，让你在几秒内掌握要点。 ### 行业背景与价值分析 随着 AI 在 SaaS 领域的渗透，类似 LeadDelta 这样的工具正在重新定义社交销售的工作流。过去，LinkedIn 的自动化工具多聚焦于批量添加好友和发送模板消息，但往往因缺乏个性化而被平台封禁。LeadDelta 5.0 的差异化在于：**它不追求“量”，而是通过 AI 提升“质”**——让每一次触达都基于真实的人际关系脉络，这更符合 LinkedIn 的用户协议，也更能产生实际转化。 对于 B2B 销售团队、招聘人员以及创业者而言，LeadDelta 5.0 有望将**人脉管理从“体力活”升级为“智能决策”**。不过，该工具的效果高度依赖于用户已有的联系人网络质量，对于初始网络较弱的用户，其“暖引荐”路径的推荐可能不够丰富。 ### 小结 LeadDelta 5.0 的发布标志着 LinkedIn 效率工具从“自动化”向“智能化”的演进。AI Warm Intros 和 AI Inbox 的组合，直击了社交销售中“破冰难”和“信息过载”两大核心痛点。对于希望提升 LinkedIn 使用效率的专业人士，这无疑是一款值得关注的产品。
Anthropic 最近因特朗普政府的出口管制令被迫下线其两款最新AI模型，这一事件引发了关于AI政策和数字主权的广泛讨论。在最新一期的TechCrunch《Equity》播客中，Sean O'Kane、Rebecca Bellan和我探讨了政府行动背后的真正原因，以及对整个AI生态系统的潜在影响。 Sean指出，“Anthropic与特朗普政府的关系一直不太融洽，这与其他领先AI实验室不同”，因此其他竞争对手或许无需担心类似打压。但Rebecca也提到，顶尖网络安全专家已签署公开信，要求特朗普撤销该命令，认为从美国网络防御者手中移除这些先进能力实际上很危险。我们不禁思考，这是否最终会成为Anthropic的免费宣传——毕竟，如Rebecca所言，“人人都爱坏男孩”。 以下是对话摘要（经编辑以求简洁清晰）： **Rebecca Bellan**：正如许多听众所知，美国政府基本强制Anthropic下线了其两款最新模型——Fable 5和Mythos 5。后者面向现有Mythos用户，而Fable 5更偏公众开放。上周五，政府致信称出于“国家安全考虑”，但未公开具体细节，仅要求确保模型不被外国国民使用。Anthropic无奈表示：“好吧，我们只能彻底下线模型，因为我们无法判断用户是否为外国国民，何况我们自己的许多员工就是外国人。”据报道，白宫之所以采取行动，是因为亚马逊研究人员据称找到了绕过Fable 5护栏的方法，亚马逊CEO Andy Jassy向白宫表达了担忧，事态由此升级。 **Sean O'Kane**：这一切发生得极快，尤其发生在周五下午到周末。与此同时，政府还在试图就其在伊朗发起的战争进行某种条约谈判。 **Rebecca**：周五晚上对我们纽约人来说……他们喜欢制造 distraction。 **深度分析**： 此事件凸显了AI治理中的几个关键矛盾： 1. **国家安全与技术创新之间的张力**：政府以模糊的“国家安全”为由采取行动，却未提供证据，这可能导致寒蝉效应，抑制AI企业的创新动力。 2. **地缘政治博弈**：特朗普政府的举措可能与其更广泛的科技脱钩战略相关，旨在限制先进AI能力流向对手国家。然而，强制下线模型也削弱了美国自身的网络防御能力。 3. **企业竞争格局**：如果Anthropic成为政府“杀鸡儆猴”的对象，其竞争对手如OpenAI、Google DeepMind可能暂时受益。但长期来看，不确定的监管环境会损害整个美国AI产业的竞争力。 **下一步观察**： - 公开信能否促使政府改变立场？ - Anthropic是否会通过法律途径挑战该命令？ - 其他AI实验室是否会调整策略，以规避类似风险？ 这场风波或许只是开始，它预示着AI行业将面临更严格的监管审查，而谁能在新规则下生存并繁荣，仍有待观察。
苹果在WWDC上宣布的Siri AI大改造固然引人注目，但真正让日常体验升级的，是那些嵌入系统各处的“小功能”。本文盘点iOS 27中基于Apple Intelligence的实用特性，包括**账单拆分**、**密码安全更新**等，它们不依赖对话式AI，而是通过相机、信息、钱包等现有应用，在具体场景中提供智能辅助。这些功能现已面向开发者开放测试，预计今年秋季随正式版推送。 ## 账单拆分：拍照即分账 聚餐后算账总是麻烦？iOS 27的**Apple Cash**集成了一项新能力：只需拍摄或上传收据照片，Apple Intelligence会自动识别菜品、数量、小费和总金额。你可以在收据上勾选自己点的菜品，然后通过**信息**应用向群聊发起分摊请求。其他人同样能选择各自的项目和数量（甚至支持半份），确认后双击侧边按钮即可通过Apple Cash完成支付。整个过程无需离开聊天界面，税款和小费也会按比例自动计算。 ## 密码安全：被动防御变主动预警 苹果的**密码**应用（原iCloud钥匙串）在iOS 27中获得了AI增强。当检测到你的某个密码可能因数据泄露而暴露时，系统会主动推送通知，并建议一键更新。这一功能并非简单提醒，而是利用设备端智能分析密码重复率、弱密码模式，甚至能自动生成高强度的新密码并同步到所有已登录设备。对于使用第三方密码管理器的用户，iOS 27也开放了相关接口，让安全提醒更及时。 ## 自动化任务：快捷指令更“懂你” **快捷指令**应用新增了基于情境的自动化建议。例如，当你每天早晨第一次解锁手机时，系统可能建议“播放播客+查看日历”；当你连接到车载蓝牙时，自动弹出导航到下一个日程地点的选项。这些建议由Apple Intelligence根据你的使用习惯在设备端生成，不依赖云端处理，兼顾隐私与效率。 ## 信息整理：相册与文件智能归类 **照片**应用现在能够识别收据、文档、笔记等文字内容，并自动归类到“实用信息”文件夹中。例如，拍下的餐厅菜单、会议白板、手写便签，都会按时间线和主题整理，方便后续搜索。**文件**应用则新增了智能标签功能，可根据文件内容自动添加“发票”、“合同”、“截图”等标签，减少手动分类的负担。 这些功能看似零散，却共同指向苹果的AI哲学：**让工具适应人，而非让人学习工具**。相比与Siri进行复杂对话，这种“无感”的智能渗透或许更能提升日常效率。随着秋季正式版的临近，预计还会有更多细节浮现。
科学家们开发出一种新型成像设备，能够利用单个原子拍摄照片。这项看似有趣的物理实验，可能成为量子计算领域的“救星”。 ## 突破性原理：单原子如何“拍照”？ 传统相机依赖大量光子或电子来记录图像，而这项新技术完全颠覆了常规。研究团队通过将单个原子作为“感光元件”，使其在特定图案中移动，每次扫描 **100纳米** 的区域，逐步拼凑出完整的纳米级图像。这种原子相机实际上是一种扫描探针技术，利用原子与样品之间的量子相互作用来捕获细节。 ## 量子计算的潜在应用 量子计算机的稳定性依赖于量子比特（qubit）的精确控制，而环境中的微小扰动就可能导致计算错误。研究人员指出，这种单原子相机能够以极高的灵敏度检测量子系统中的异常，例如 **量子比特的退相干** 或 **能量泄漏**。通过实时监控单个原子的状态变化，工程师可以更早地发现并纠正错误，从而提升量子计算的可靠性。 ## 技术挑战与未来展望 目前，该设备仍处于实验室阶段，成像速度较慢——每张图像需要数小时才能完成。但研究团队认为，通过优化扫描路径和并行化处理，未来可以大幅提升效率。此外，该技术还有望应用于 **超精密测量** 和 **纳米材料表征**，为半导体行业提供新的检测手段。 尽管距离商业化还有很长的路，但单原子相机无疑为量子计算和纳米技术领域打开了一扇新的大门。
## 一块17美元的太阳能板，解锁门铃摄像头的“无限续航” 如果你也在为无线门铃摄像头频繁充电而烦恼，那么这块**EverExceed 5V太阳能板**或许就是你要找的答案。ZDNET资深编辑Adrian Kingsley-Hughes亲测后分享了他的体验：**仅需17美元**，这款太阳能板就能让摄像头几乎无需人工充电，即使在阴雨天气下也能稳定工作。 ### 从怀疑到惊喜：真实测试结果 起初，Kingsley-Hughes对这款廉价太阳能板的效果并不抱太大期望。然而，在实际安装后，他发现**EverExceed 5V太阳能板的表现远超预期**。它配备了一根足够长的电缆，方便用户灵活调整安装位置，确保面板能最大程度地接收阳光。更重要的是，该面板**完全防水防尘**，适合户外长期使用。 Kingsley-Hughes提到，他是在为英国一条热门步道上的“诚信箱”安装监控时首次测试这款产品的。当时他需要一套免维护的供电方案，而这块太阳能板恰好解决了问题。经过数周观察，摄像头电量始终维持在100%，彻底告别了频繁拆卸充电的麻烦。 ### 产品亮点与注意事项 - **真实效能**：即使在多云或阴雨天气，面板仍能持续为摄像头供电，避免了因电量耗尽导致的监控盲区。 - **安装灵活**：长电缆设计使得面板可以远离摄像头安装，从而找到最佳光照位置。 - **材质权衡**：附带的墙面支架为塑料材质，虽然坚固但可能不如金属支架耐用；不过对于17美元的价格而言，整体做工已属上乘。 - **兼容性提示**：官方声称该面板可能与部分摄像头不兼容，但Kingsley-Hughes在测试中未遇到问题。建议购买前确认摄像头是否支持5V直流输入。 ### 行业启示：太阳能+IoT的潜力 这一案例折射出**太阳能技术与物联网设备结合的巨大潜力**。随着智能家居设备普及，供电问题成为用户痛点。像EverExceed这样低成本、高效率的太阳能方案，不仅降低了使用门槛，也推动了绿色能源在消费级产品中的应用。 对于追求“一次安装，长期无忧”的用户而言，17美元的投资或许能换来数年的便利。如果你也受困于摄像头频繁充电，不妨试试这个简单而有效的解决方案。
你的手机里藏着大量个人信息，从你去过哪里到每天和谁聊天。本文教你如何限制他人访问你的数据以及何时访问。 ## 为什么要在意手机权限？ 无论是Android、iOS还是其他系统，每款应用都需要一定权限才能运行。叫外卖需要定位，加速应用需要访问文件，社交媒体需要通知权限——这些看似方便的功能，如果管理不当，可能让应用获得远超需要的控制权，进而导致隐私泄露。 通过检查并调整以下权限，你可以大幅减少数字足迹，避免不必要的数据暴露。 ## 7个必须检查的权限设置 ### 1. 位置权限 许多应用（如天气、地图）确实需要位置信息，但有些应用（如手电筒、计算器）请求位置就值得警惕。建议仅在应用前台使用时授予位置权限，或选择“仅在使用中允许”。 ### 2. 相机和麦克风 社交应用、视频会议软件常需要相机和麦克风权限。但若一款单机游戏请求这些权限，显然不合理。建议设为“每次询问”或“仅在使用时允许”，并在权限管理器中定期检查。 ### 3. 通讯录和通话记录 通讯录权限是垃圾营销和社交工程攻击的常见入口。除非是通讯类应用（如电话、短信、WhatsApp），否则默认应拒绝。 ### 4. 短信和彩信 短信权限风险极高，因为恶意应用可读取验证码、银行通知等敏感信息。建议只在短信备份或银行类应用（需验证码自动填充）时授予，且完成后及时关闭。 ### 5. 存储和文件 文件管理、备份类应用需要此权限，但很多游戏或工具类应用也请求它，实则用于收集设备信息。建议仅授予那些确实需要读写文件的信任应用。 ### 6. 通知权限 通知不仅打扰，还可能泄露隐私（如锁屏上的消息预览）。建议关闭非必要应用的通知，或禁用锁屏通知内容。 ### 7. 后台活动权限 后台运行的应用可继续收集数据、耗电、消耗流量。建议对非必需后台运行的应用（如社交、新闻）选择“限制后台活动”或“从不允许”。 ## 如何管理这些权限？ - **Android**: 设置 > 安全和隐私 > 更多隐私设置 > 权限管理 - **iOS**: 设置 > 隐私与安全性，或设置 > 具体应用 ## 定期审计是关键 不要只在拿到新手机时做一次检查。建议每月或每季度回顾一次权限列表，撤销不再需要的授权。尤其是安装新应用后，留意其请求的权限是否合理。 ## 小结 手机权限是隐私的第一道防线。通过主动管理这7个关键权限，你不仅能减少数据泄露风险，还能提升设备续航和性能。记住：**每次同意权限前，先问自己“这个应用真的需要这个权限吗？”**
当音质和降噪技术逐渐触及天花板，耳机制造商开始寻找新的差异化卖点。森海塞尔最新发布的 **Momentum 5** 耳机给出了一个极具说服力的答案：**可自更换电池**。 在高端耳机市场，Bose 和索尼长期占据主导地位，但森海塞尔这次选择了一条更务实的路径——延长产品生命周期，降低用户更换成本。Momentum 5 的 700mAh 电池位于左耳罩内，用户只需卸下耳垫、拧开四颗约 2.5mm 的螺丝、打开电池仓，即可断开连接器并更换电池，全程无需胶水或焊接。这种设计在消费级耳机中极为罕见，尤其对于高端型号而言，堪称“自我修复”的标杆。 相比之下，Bose QuietComfort Ultra 2 去年主打的是蓝牙低功耗（BLE）电源管理，让耳机无需物理电源开关；而索尼 WH-1000XM6 则延续了其一贯的封闭式设计，电池更换仍需专业工具或返厂。森海塞尔此举不仅提升了用户自主维护的便利性，也呼应了欧盟及全球范围内日益严格的“可维修权”法规趋势。 当然，目前 Momentum 5 刚刚发布，备件价格和官方更换政策尚未公布。但可以预见，一旦配件渠道铺开，这款耳机将吸引那些注重长期使用成本的消费者——尤其是对比 Bose 和索尼旗舰产品动辄两三年因电池衰减而被迫换新的痛点。 **小结**：在技术趋同的背景下，森海塞尔通过“可自换电池”这一看似简单的设计，实际上切中了用户对耐用性和可持续性的深层需求。如果你正在纠结于 Bose 的舒适、索尼的降噪和森海塞尔的音质，那么 Momentum 5 的“长寿”特性或许就是那个决定性的砝码。
人人都会用ChatGPT，但通过巧妙的提示工程，你能获得更有趣、更深入的结果。本文总结了28条实用技巧，从角色设定、多模态输入到思维框架，帮你挖掘AI的潜力。无论你是新手还是老手，都能从中找到提升对话质量的方法。 **1. 让孩子式的好奇心帮你挑刺** 让ChatGPT扮演一个充满好奇心的10岁孩子——它不会一味附和，而是会不断追问，帮你发现计划中的漏洞。无论是度假安排还是副业构思，这种“童言无忌”式的反馈往往能触及你忽略的关键问题。 **2. 手机拍照，即拍即问** 在ChatGPT App中，点击“+”按钮选择相机，拍下地标、昆虫或路牌，AI就能识别并提供信息。将视觉信息融入提示，让交互更直观。 **3. 运用“80-20法则”抓重点** 帕累托法则指出80%的成果来自20%的努力。在提示中要求AI聚焦于最关键的20%信息，可以避免内容过载，快速获得核心要点。 **4. 反向思维：先问不该做什么** 与其直接问“如何成功”，不如先问“哪些做法会导致失败”。这种逆向提示能帮你规避常见陷阱，从反面锁定正确路径。 **5. 为AI设定“人格”与“语气”** 明确指定角色（如“你是一位资深律师”）和语气（如“用简洁、专业的语言”），能让回答更贴合场景。例如，要求“用莎士比亚风格写一封辞职信”会带来意想不到的创意。 **6. 分步骤拆解复杂任务** 将大问题分解为小步骤，让AI逐步思考。比如先要求“列出关键因素”，再“针对每个因素给出建议”，最后“总结成行动清单”。这种链式提示能提升输出的条理性和深度。 **7. 提供示例，引导格式** 在提示中给出一个范例，AI会模仿其结构。例如，“请用以下格式回答：问题-分析-建议”，并附上一个示例。这能显著提高输出的一致性。 **8. 使用“思维链”提示** 让AI展示推理过程，而不仅仅是最终答案。例如，“逐步解释如何解决这个问题，并给出最终答案”。这种方法尤其适合数学、逻辑或复杂决策场景。 **9. 限定输出长度或格式** 通过“用100字以内回答”“以表格形式呈现”或“用项目符号列出”等指令，控制输出的详略和结构，避免冗长或杂乱。 **10. 要求引用来源或数据** 虽然AI可能编造信息，但要求“提供数据来源”或“基于2023年后的研究”能促使它更严谨。付费版还可启用联网搜索来获取实时信息。 **11. 迭代优化：基于前一轮回答继续追问** 不要满足于一次回答。针对AI的输出提出“能否更具体？”“换个角度解释？”或“给出反例”，通过多轮对话逐步逼近理想答案。 **12. 使用“温度”参数调整创造性** 在API或某些界面中，温度值越低（如0.2）回答越确定，越高（如0.8）越有创意。对于事实性问题用低温，对于文案写作用高温。 **13. 角色扮演场景模拟** 让AI扮演面试官、客户或竞争对手，进行模拟对话。例如，“你是一位挑剔的投资者，评估我的创业计划”。这种练习能帮你提前应对挑战。 **14. 结合“如果…那么…”假设** 通过条件语句引导AI思考多种可能。例如，“如果预算减少50%，那么方案需要如何调整？”这能提升回答的灵活性和适应性。 **15. 要求AI自我修正** 在提示中加入“如果你不确定，请说明”或“如果存在错误，请指出并纠正”。这能减少AI的过度自信，提高可靠性。 **16. 利用“少样本学习”** 在提示中给出2-3个输入-输出示例，AI便能学会模式。例如，先展示“用户问A，AI答X”的样例，再让AI处理类似问题。 **17. 指定受众水平** 明确告知AI你的知识背景，如“向高中生解释量子力学”或“为专家撰写技术报告”。这能自动调整术语密度和解释深度。 **18. 使用否定指令排除不想要的内容** 例如，“不要使用专业术语”“避免给出模糊建议”或“不要提及任何品牌名称”。清晰排除项能更精准地控制输出。 **19. 要求多方案对比** 让AI生成多个选项并比较优劣。例如，“给出三种营销策略，分别列出优缺点”。这有助于决策时全面权衡。 **20. 引入时间维度** 要求AI考虑短期 vs 长期效果，或按时间线规划。例如，“制定一个12个月的成长计划，分季度列出里程碑”。 **21. 利用上下文记忆** 在长对话中，定期总结已讨论内容，并明确下一步方向。例如，“回顾我们之前讨论的三个要点，然后深入分析第二个”。 **22. 强制AI从假设出发** 如果问题开放，先定义假设前提。例如，“假设用户增长率为每月5%，请预测年度收入”。这能使回答更有依据。 **23. 使用“反问”技巧** 让AI先问你问题以澄清需求。例如，“在回答之前，请先问我三个关键问题以明确目标”。这能避免AI误解意图。 **24. 结合外部工具** 在提示中要求AI生成代码、图表或公式，然后手动验证。例如，“用Python写一个函数计算斐波那契数列”。 **25. 对敏感话题设置护栏** 在讨论争议性话题时，明确要求“保持中立，列举正反观点”或“基于主流科学共识”。这有助于获得平衡视角。 **26. 使用“总结-扩展”模式** 先让AI总结已知信息，再要求扩展。例如，“用三句话总结当前AI伦理争议，然后提出三个未解决的挑战”。 **27. 设定输出格式为“可执行清单”** 对于行动指南，要求AI输出步骤清单，并标注优先级、时间估计和所需资源。这能让建议更实用。 **28. 不断实验，记录有效模式** 提示工程没有万能公式。建议建立自己的提示库，记录哪些指令组合效果最好，并定期更新。 掌握这些技巧，你就能从“会用ChatGPT”进阶到“善用ChatGPT”，让AI真正成为你的高效助手。
Signal 总裁 Meredith Whittaker 近日在接受 Bloomberg 采访时，对 AI 聊天机器人（如 ChatGPT、Claude）的隐私影响发出了严厉警告。她直言：“这些不是你的朋友。这些不是有意识的生命体。这些不是有感知的对话者。” Whittaker 承认自己偶尔会使用 AI 工具“格式化文档”，但她强调自己不会向 AI 提问。“我非常认真对待我的思考和写作，我不希望思考一个想法的过程被一个平均化现有信息的系统的回应所取代或遮蔽。” 针对微软 AI 首席执行官 Mustafa Suleyman 预测用户今年可让 Copilot 处理所有圣诞购物的说法，Whittaker 尖锐地指出，这一场景意味着 Copilot 需要“访问我的信用卡、浏览器、Signal、代表我向兄弟姐妹发消息的能力、家庭地址和日历”。她认为，这实际上描述了一个在多个应用和服务中拥有广泛权限的系统，在 Signal 的语境下，这构成了一种“后门”。 Whittaker 的评论反映了科技界对 AI 工具日益渗透个人生活的警惕。她提醒用户，将 AI 视为朋友或助手可能会忽视其背后的数据收集和隐私风险。Signal 作为以隐私保护著称的通讯应用，其高管的表态无疑为 AI 热潮中的用户敲响了警钟。
你是否还记得在谷歌上搜索自己名字的感觉？如今，这种体验已经大不如前——不仅因为谷歌搜索本身的变化，更因为越来越多的人通过聊天机器人来了解你。正是这种感受，促使前OpenAI设计师Thomas Dimson和Joey Flynn创建了**In the Weights**。 这个网站的核心概念是“权重”——即塑造AI模型训练和输出的数值参数。它声称可以测量“模型在不使用网络搜索等工具的情况下，能够多好地回忆起某个人”。网站上的描述写道：“处于权重之中，意味着你的存在在创造超人类人工智能的过程中被认为是重要的。” ### 它是如何工作的？ In the Weights会向多个AI模型（包括**Grok、Gemini、多个版本的GPT、Claude、Llama**，以及一些不太知名的模型）提出类似这样的问题：“<名字>是谁？给出最多10个结果，每个结果附带简短描述和置信度。”然后，它会“将相似的描述聚类，并分配一个强度分数”。 例如，这位 humble tech blogger 得到了**641分**的强度分数，位列前6%。但当我看到几位TechCrunch同事的分数更高时，心情就没那么好了。而排行榜在我撰写本文时还在变化——《小鬼当家》主演**Macaulay Culkin**以988分位居榜首，其次是歌剧演唱家**Luciano Pavarotti**。 结果还会显示哪些模型对给定名字返回了答案，并标出潜在的幻觉——比如GPT-5.4 Mini认为Anthony Ha是一个“模糊的名字形式，可能指代多个首字母为A.H.A.的人”。 ### 背后的故事 Dimson通过电子邮件告诉TechCrunch，他和Flynn在离开OpenAI（他们通过其设计初创公司Global Illumination被收购而加入）后，想要“重新激发创造力”。Dimson说，他思考的是“谷歌的虚荣搜索在2026年将成为错误的目标，因为越来越多的流量转向大语言模型”，以及“如此多的生命以某种方式被编码在AI大脑内的一堆浮点数中”。他还提到，网站的方向受到了一个半开玩笑的博客文章的启发，该文章调侃了AI权重和Terry Bisson的经典短篇小说《They're Made Out of Meat》。 ### 小结 In the Weights并非严谨的科学工具，而是一个**有趣的文化实验**。它反映了我们如何从传统的网络搜索转向AI驱动的信息检索，并引发了一个有趣的问题：在AI的“大脑”里，你的存在有多重要？无论你的分数是高是低，这个网站都提供了一种全新的方式来思考我们在数字世界中的足迹。
## 数据库揭示AI音乐训练的“灰色地带” 近日，《大西洋月刊》记者Alex Reisner曝光了四个用于训练AI模型的音乐数据集，并将其整合为可公开搜索的数据库。这一发现再次引发业界对AI训练数据版权问题的关注。 ### 数据集规模惊人 这四个数据集中，**两个大型数据集分别包含1200万和900万首曲目**，另外两个较小的也各有超过10万首歌曲。据Reisner调查，这些数据集已被下载数千次，谷歌和Stability AI均在研究论文中确认使用过它们。 ### 数据来源与版权隐患 部分数据集来自免费音乐档案馆（Free Music Archive），其个人使用免费，但商业应用需授权。然而，更棘手的是：**三个数据集以YouTube或Spotify链接列表形式分发**，AI开发者通过自动化工具绕过登录、广告及创作者收益机制直接下载音频。Reisner指出，这类工具违反了平台服务条款。 ### 涉及艺术家范围广泛 数据库中出现的名字从流行巨星Lady Gaga、Fred Again..，到Radiohead、Aphex Twin、Wu-Tang Clan、Bruce Springsteen，再到实验音乐人Hainbach，涵盖主流与独立音乐人。 ### 行业影响与后续行动 该数据库已上线《大西洋月刊》的“AI Watchdog”站点，公众可搜索被用于训练AI的歌曲、书籍及其他媒体。此事件再次凸显AI训练数据使用的法律与道德争议，尤其是在音乐行业——此前Suno等AI音乐生成公司已获4亿美元投资，但版权纠纷持续不断。 Reisner的工作为版权持有者提供了追索依据，也为监管机构提供了重要参考。随着AI音乐生成技术的商业化加速，如何平衡技术创新与创作者权益，将成为未来数年的核心议题。