美国2010灭火宝贝:可关2万人洪都拉斯打击犯罪拟建“巨型监狱”

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"美国2010灭火宝贝",　　来源：国家安全部　　当前，各类网络社交媒体平台凭借其即时性的沟通优势，成为人人必备的网络应用产品。同时，境外间谍情报机关也在其中不断地寻找目标，试图“猎取”用户手中的秘密。今年4月15日，国家安全部微信公众号推出的《创新引领·国安砺剑》“十大公民举报案例”专题展播中，就公布了一起犯罪嫌疑人赵某因为在网络社交媒体平台泄露自己涉密人员身份，而遭到境外间谍情报机关人员攀拉策反的典型案例。　　好奇的“网友”　　在某涉密单位工作的赵某，喜欢在办公场所自拍并上传至网络社交媒体平台，还时常在与网友的互动中透露自己的工作单位。其中，一位“热情”网友对赵某的工作表现出浓厚兴趣，经常打探其具体工作内容，并表示可出大价钱“购买”赵某单位的内部资料，并提出最好能够提供涉密材料。赵某虽然已经意识到对方可能是境外间谍情报机关人员，但在金钱的诱惑面前，还是越过了红线，出卖了大量单位内部涉密文件。赵某已被国家安全机关依法审查，迎接他的将是法律的制裁。　　隐藏的“猎手”　　随着网络社交媒体平台逐渐成为我们日常生活中难以分割的一部分，境外间谍情报机关运用网络社交媒体平台窃密也愈发猖獗。　　——隐蔽关注。境外间谍情报机关人员往往会潜伏在网络社交媒体平台的暗处，从广大网友在网络社交媒体平台中发布的文字、照片、视频等信息中，分析寻找我涉密接密人员，并伺机展开“猎密行动”。　　——攀拉结交。境外间谍情报机关人员发现目标后，可能会通过加好友攀拉关系、表示对相关工作内容的浓厚兴趣、开展研究合作、提供高收入“兼职”等方式，伪装其真实身份和意图，与我相关人员建立联系。　　——渗透窃密。在初步建立信任后，境外间谍情报机关人员可能会采取金钱拉拢、诱蚀腐化等各种方式开展情报窃密，甚至会卸下伪装，以威胁警告等粗暴方式逼迫对象就范，以达到其窃密目的。　　防范的“法宝”　　网络社交需谨慎，防范意识不可少，个人信息莫轻传，安全防线要筑牢。规范网络社交媒体平台内容发布行为，既是履行保密义务的要求，也是强化自我保护的需要。涉密单位工作人员或工作生活区毗邻涉密敏感场所的人员，更应该严格遵守保密法律法规，不得随意在网上发送传播相关内容，否则将会给境外间谍情报机关的“猎密者”实施违法行为提供可乘之机。要想防范网络社交的隐形泄密风险，有效规避“猎密者”的追踪，应掌握以下“法宝”：　　——时刻谨记网络社交媒体平台的开放性与匿名性，时刻保持必要的警惕心与防范心，避免成为不法分子的目标。　　——不要在网络社交媒体平台中传播涉密工作场所的环境设施，显露本人证件、制服等表明工作身份物品，不要“打卡”标记涉密场所地理位置。　　——不要在网络社交媒体平台中备注涉密工作人员的单位、职务等信息，严禁上传、存储涉密信息。　　——不要向在网络社交媒体平台中认识的陌生网友透露自己的涉密接密人员身份，讨论涉密工作内容。　　如发现疑似境外间谍情报机关人员通过网络社交媒体平台打探、窃取我涉密信息或勾联我内部人员的情况，可拨打12339国家安全机关举报受理电话、通过网络举报平台（www.12339.gov.cn）、国家安全部微信公众号举报受理渠道或直接向当地国家安全机关进行举报，协助开展调查取证。依据《公民举报危害国家安全行为奖励办法》，国家安全机关将根据公民举报线索发挥作用，给予相应精神和物质奖励。

"美国2010灭火宝贝",　　“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以把错误率降低到个位数。”　　在经历了上半年密集的技术和产品发布后，下半年的AI圈显得有些平静，不再有如Sora这样引发轰动的产品，在GPT-4o之后，行业引领者OpenAI也迟迟没有大动作。不少行业人士认为，--**--　　“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以把错误率降低到个位数。”　　在经历了上半年密集的技术和产品发布后，下半年的AI圈显得有些平静，不再有如Sora这样引发轰动的产品，在GPT-4o之后，行业引领者OpenAI也迟迟没有大动作。不少行业人士认为，技术的迭代放缓了。　　在亚布力企业家夏季年会上，猎豹移动董事长傅盛提出一个观点，AI浪潮已出现泡沫迹象，从大模型出现在大众视野以来，已过去近一年的时间，但最顶级大模型的模型没有明显提升。“客观来说，谁家大模型有什么优势，基本尚属‘一家之言’，用户用起来没有感觉到太大差别。”他认为，当前大模型同质化严重。　　在与MiniMax创始人闫俊杰的交流中，关于瓶颈与转折点他提到，现在所有模型错误率都是20%的量级，“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以把错误率降低到个位数，这会是一个非常本质的变化。”未来大模型能否成功，傅盛也认为，大模型的天花板能否再上一个台阶很重要。　　“至暗时刻觉得技术很重要”　　这一轮的生成式AI是一场掀起巨大浪潮的社会生产力革命，傅盛认为，这波浪潮今天已经呈现出明显的泡沫迹象。　　何为“泡沫”，傅盛认为，一方面是模型能力没有明显提升。“在一个以科技为核心的技术浪潮中，这是不太正常的。”每次写不同的东西，傅盛都会用好几个大模型互相比较，“有时候这个大模型更好用，有时那个更好用，当前大模型的同质化很严重。”　　其次，说了这么久人工智能，“但真正的KillerAPP（杀手级应用）并没有出现，不仅在C端没有出现，B端也未能出现。很多行业大模型都说自己有不少应用，但真正提效的并不多。”傅盛说，想要将大模型真正变成一个明显能提效的应用，还很有难度。　　泼了盆冷水的同时，傅盛补充表示，泡沫不见得会使大模型发展崩塌，因为有点泡沫很正常，互联网早期也曾出现泡沫。　　在今年6月演讲时，金沙江创投主管合伙人朱啸虎曾谈及GPT-5一直“跳票”时表示，“硅谷也高度怀疑GPT-5还有没有，即使出来在核心推理能力上还有没有显著的提高，这是很不确定的东西，今年年底是一个验金石。”他判断，大模型演化速度有放缓趋势，而迭代曲线放缓以后，应用层的机会就会更多。　　不过，在波形智能创始人姜昱辰看来，大模型技术迭代其实并没有放缓，而是保持着2018年以来的增速，那一年基于Transformer架构的大规模语言模型预训练开始流行。从博士的自然语言处理研究到大模型创业，姜昱辰更早开始经历这轮大模型技术演化的进程。　　“大家之所以有这样的感觉（技术迭代放缓）是因为大众是在2022年底、2023年初第一次看到这个技术，做了很多短时间的learning和追赶，追赶当然比较快。”姜昱辰对第一财经表示，把OpenAI做出来的技术学一遍，不叫“技术迭代”。　　虽然行业此前有一句“没有应用的大模型一文不值”广为传播，但在很多从业者看来，大模型的技术同样重要，因为更好的应用一定建立在更好的技术之上，技术和应用是一个相互转化的串联关系。　　在MiniMax刚刚过去的伙伴日活动上，闫俊杰在讨论中提到，“至暗时刻会觉得技术很重要。”　　很多时候做技术时，并没有真正意识到技术为什么重要。闫俊杰举例表示，用户感受到的东西可能来自于一些产品细节，或者一些品牌，技术本身是好多个环节在一起，尤其在繁荣时期，可能分不清什么是主，什么是次，“当在某些时间点遇到瓶颈的时候，抛开所有的表象东西，会意识到技术才是最终提升的来源。”　　“技术做不好的时候，发现所有东西都是问题，当技术做好了，似乎所有问题都被掩盖了，”闫俊杰表示，技术是一家科技公司最核心的要素这件事，尽管已深刻意识到，偶尔还是在继续犯错误，“这个是我在多次至暗时刻里最有共性的一件事。”　　做技术也是一件非常奢侈的事，“如果看一眼我们每个月的账单还是会非常心疼的。”在采访中，说到这话时，闫俊杰几次看向了MiniMax技术总监韩景涛，也就是“账单的制造者”。　　因为做技术可能会失败，研发投入很大，闫俊杰此前很多时候会想要不要走点捷径，但实践经验会证明，走捷径就会被“打脸”，“这个事在我这发生可能超过十次了。”　　“一个东西要实验三次才能成功，第三次实验成功的时候，会想前面两次是不是可以不用做，就像吃包子吃三个会吃饱，就会想是不是前两个不用吃是一样的。”闫俊杰表示，这是做技术时一个比较容易犯的错误。　　在各种关于模型技术细节的排行榜上，或许GPT-4o的跑分不常出现在第一，甚至会在中间，但在MiniMax基于真实客户的测试集中，OpenAI的GPT-4o是遥遥领先的。　　在大模型时代，如何判断技术的好坏，大众很迷惑，企业同样觉得很难，但这个点很重要，因为技术的评价标准会决定模型的迭代方向，如果指标本身不对迭代方向可能就错了。　　闫俊杰提到，MiniMax目前的一个办法是，基于MiniMax开发平台的3万多个开发者和付费客户，在他们的场景上构建一个真实使用的测试集，有些客户对他们的场景非常看重，要求保证产品的效果，基于这些客户真实使用的评测是较为客观的。　　“这个测试集上所有国产化模型相比GPT-4o都相差较多，其他排行榜基本上GPT-4o都要排到中间去了，但是在我们的排行榜上确实GPT-4o排在最靠前。”闫俊杰提到，国内所有模型都与GPT-4o有本质的差距，且越难的问题差距越大。按照这个评估方式，国产模型的提升空间还很大。　　静待下一转折点　　大模型的下一个转折点在哪里？众多创业者有不同的答案，有人认为是错误率的降低，有人觉得是个性化的模型，有人认为关键在于小算力训练出大模型，背后或许意味着架构的改进。　　朱啸虎曾提到，今年的大模型本身还是有很多错误，且出来的结果不可控，今天落地最困难的是，场景下怎么解决错误问题、可控问题。　　现在所有的模型错误率都在20%左右，即两位数的错误率，有时惊艳，有时不靠谱，闫俊杰认为，这也是制约模型处理复杂任务的原因，“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以将错误率降低到个位数。”这是能增加用户使用深度的核心手段。　　复杂任务往往需要多个步骤“相乘”，较高的错误率导致失败率的指数增加。闫俊杰表示，即便是GPT-4这样的模型也无法支持非常灵活的Agent（智能体），这并不是因为Agent框架写得不够好，产品做得不好，最根本的原因是模型本身不够好。　　但现在可以看到的是，每家公司有了算力，无论是OpenAI、谷歌还是Meta，都在加码算力。MetaCEO扎克伯格曾在社交媒体上表示，要建立一个大规模的计算基础设施，到2024年底，这一设施将包括35万张英伟达H100显卡，业界预估这或许将耗费近百亿美元。　　算法也在进步，OpenAI在2023年只能做出来GPT-4，但2024年能做GPT-4o，虽然性能差不多，速度快了近10倍。　　“计算量多了不止10倍，算法也快了10倍时，没有道理说训练不出来一个更好的模型。”闫俊杰提到，“如果Scalinglaw（尺度定律）是对的，未来这个模型一定会出现，标志就是个位数的错误率。”　　在傅盛看来，降低错误率同样重要。“今天的大模型有20%-30%的知识幻觉，而且‘它不知道自己不知道’，这是在企业应用上非常重要的一大卡点。”想要真正落地一个应用，得用大量工程化的手段去解决以前通用人工智能认为它能干的活，这中间是有差距的。　　问及大模型技术的下一个转折点，姜昱辰给了一个不一样的答案，她认为是“个性化”的技术。　　“ToB的创业者会觉得错误率降低很重要，因为企业级、工业级场景中要的是极高准确率，而在消费场景中，要的是‘懂你’的个人助手。因此，对ToC创业者来说，个性化技术更重要。”对于不同的答案，姜昱辰解释，ToB和ToC不同的场景下会有不同的感知。　　从难度上来说，大模型幻觉是概率模型固有的，不容易解决，但个性化大模型确实是技术层面可行的。姜昱辰提到，波形智能目前在做的是这个方向，主要的难点是算法，中间需要知道的是，这样的个性化生成式模型需要什么用户信息，如何用于模型自进化。　　深思考创始人杨志明则认为，下一个转折点是，如何利用小算力训练出大模型、做好大模型的推理，在这背后，当下主流的Transformer架构需要堆积算力，“性价比太低”。架构的改进或许是重要的方向。　　值得期待的是，近日有消息称，OpenAI将在今年秋天推出代号为“草莓”（Strawberry）的新模型。作为核心技术突破，草莓可能集成在ChatGPT内，帮助解决当前AI聊天难以完成的复杂任务，如数学和编程问题。此外，草莓更会“思考”，在解决强主观性问题上更擅长。　　“草莓”是前菜，消息人士透露，OpenAI正在开发下一代大型语言模型Orion（猎户座），草莓将为其生成高质量训练数据，以帮助减少大模型幻觉问题。能否突破瓶颈，带领行业进入下一转折点，最大的可能性还在OpenAI。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：匡新省

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