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#财新 > 何谓涉案财物?怎样区分违法所得和合法财产?托管、代管措施是什么性质?多位法律界人士建议,《刑事诉讼法》修改应坚持人身权与财产权并重,设立专章完善“对物之诉”程序 **【财新网】**“在一些个别的、不正常的案件中,出现了一种为了能收缴犯罪嫌疑人财产,必须定罪的做法。这也是我们刑辩律师面临的一个难题,当事人如果没钱脱罪还有希望,越有钱反而可能越危险。”近日,北京京都律师事务所主任朱勇辉在第二十二届“刑辩十人”论坛上,如此描述刑事涉案财物处置乱象。   北京盈科律师事务所刑委会主任赵春雨表示,涉案财产辩护,诉讼程序上,依附性强而独立性不足;主体地位上,案外人或者利害关系人有权利、无地位;救济路径上,呈现出严重碎片化的特征,较为滞后;举证上,责任倒置已经成为一个痛点,当事人要自证财产合法;法律适用上,包括刑民交叉的复合争议,都已经成为非常焦灼的、甚至会引发一些控辩冲突、辩审冲突的痛点。
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#InfoQ推荐 ![](https://static001.infoq.cn/resource/image/99/d6/99e6819189cb1eec94467999602353d6.jpg) HashiCorp 发布了 [tfpolicy](https://www.hashicorp.com/en/blog/introducing-tfpolicy-a-declarative-policy-workflow-built-for-terraform)",一套基于 HCL 的策略即代码(Policy as Code)框架,目前已在 HCP Terraform 中以公开 Beta 形式提供。tfpolicy 是为简化并现代化 Terraform 的基础设施治理,将策略的编写和执行直接集成到 Terraform 工作流中,无需再依赖独立的策略工具或专用语言。 > HashiCorp 将 tfpolicy 定义为一套声明式、基于 HCL 的策略即代码框架,使平台工程团队能够使用熟悉的语言编写和执行策略,同时引入面向现代基础设施的新一代治理能力。 [策略即代码](https://www.infoq.com/policy-as-code/)"能够帮助企业将治理要求代码化,实现合规检查自动化,并提升整体安全水平。 目前,HashiCorp [Sentinel](https://www.hashicorp.com/en/sentinel)" 和 [Open Policy Agent](https://www.openpolicyagent.org/)"(OPA) 等方案通常作为独立的策略层存在,在基础设施部署过程中根据策略规则执行校验。 不过,HashiCorp 认为,这类方案往往难以结合一些关键的外部上下文信息,例如资源之间的关系,而这些关系会随着基础设施生命周期不断发生变化。与此同时,现代基础设施越来越多地跨越多个云平台和服务,其治理对象已不再是单个资源,而是由大量资源组成的整体系统。tfpolicy 正是为应对这种复杂性而设计。 tfpolicy 与 Terraform 深度集成,并采用 HCL——也就是 Terraform 本身用于定义基础设施的配置语言。这种设计减少了开发人员在不同工具和语言之间切换的成本,使团队能够在已有的 Terraform 工作流中完成策略定义和执行。 > 这种深度集成,也让策略治理更加贴近基础设施生命周期。除了在部署前进行策略检查之外,tfpolicy 还支持部署后继续执行策略评估。这意味着,团队不仅能够基于 Terraform Plan 中的预期变更进行策略校验,还可以依据资源的实际运行状态执行治理,而无需离开 Terraform 日常工作流程。 tfpolicy 还带来了多项新的能力。例如,它支持基于资源之间的关系执行策略判断,而不仅仅针对单个资源;同时还支持通过 Data Source Lookup 获取外部信息,将更多上下文纳入策略评估过程。此外,tfpolicy 还关注软件供应链安全。它允许企业对 Terraform Provider 和 Module 的下载进行统一控制,从而建立经过批准的依赖管理机制,避免团队误用未经授权的 Provider 或 Module。 由于与 Terraform 深度集成,tfpolicy 还支持在部署完成后持续评估策略。这使企业能够发现那些只有在资源真正创建完成后才会暴露出来的违规情况,而这类问题往往无法在部署前检测到。 HashiCorp 表示,Terraform 将继续支持 Sentinel,但未来 tfpolicy 将成为官方重点推荐的策略框架。与此同时,公司还推出了一款 [AI Agent,可帮助用户生成和测试 tfpolicy 配置](https://github.com/hashicorp/agent-skills/tree/main/terraform/policy/skills/terraform-policy)",并支持将现有的 Sentinel 策略自动迁移到 tfpolicy。 不过,HashiCorp 也指出,tfpolicy 的完整能力目前仅能在 HCP Terraform 中使用。在托管环境下,它能够与整个基础设施生命周期深度集成,包括规划、部署以及部署后的策略执行。相比之下,独立 CLI 的能力要有限得多,主要用于本地策略验证和测试。虽然 CLI 适合开发和迭代策略,但无法提供 HCP Terraform 中完整的集成、自动化以及策略执行能力。 作为背景,HashiCorp Sentinel 是 HashiCorp 推出的内置策略即代码框架,可与 HCP Terraform 原生集成,并通过 Sentinel 自有的领域特定语言(DSL)编写细粒度、可测试的策略规则。Open Policy Agent(OPA) 则是一款开源、云原生、与厂商无关的策略引擎,目前已支持超过 100 种不同系统和平台的集成。 查看英文原文:[Terraform Introduces tfpolicy, an HCL-based Policy-as-Code Framework - InfoQ](https://www.infoq.com/news/2026/07/terraform-policy-as-code/)"
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#InfoQ推荐 ![](https://static001.infoq.cn/resource/image/49/03/495c156581d869d997149e9573487603.png) 当地时间8月5日,谷歌及母公司Alphabet宣布,Google DeepMind 联合创始人兼CEO Demis Hassabis将不再负责部门的日常运营,转任 Google DeepMind 董事长和Alphabet首席科学家;与此同时,在谷歌工作近27年的Jeff Dean正式离职,并与另外三位谷歌核心科学家共同创办AI公司 Discovery Loop。 ![](https://static001.geekbang.org/infoq/0b/0b01bd637157b8729e8998052f0c3270.png) 接替Hassabis掌管Google DeepMind日常业务的,是现任Google DeepMind CTO、谷歌首席AI架构师Koray Kavukcuoglu。 ![](https://static001.geekbang.org/infoq/26/266129c0f7ab41a3311b578cb46eb1e6.png) Koray Kavukcuoglu 他将升任Google DeepMind高级副总裁,直接向谷歌CEO Sundar Pichai汇报,负责Gemini模型开发、前沿AI研究,以及Gemini应用和开发者团队。 这意味着,谷歌AI体系中过去最重要的两位技术人物正在以不同方式离开原来的位置:Hassabis从一线经营退到AGI战略和科学研究层面,Jeff Dean则直接离开谷歌,带走了一支深度参与Gemini和谷歌基础设施建设的顶级团队。 ## 哈萨比斯不再担任CEO,Gemini 交给 Koray 按照谷歌公布的调整方案,Hassabis将交出Google DeepMind的日常运营职责,但不会离开Alphabet。 在新的职位上,他将以Alphabet首席科学家和 Google DeepMind董事长的身份,重点参与AGI战略、全球政策和长期科研方向,同时继续担任Alphabet旗下AI制药公司Isomorphic Labs的CEO,并为Google DeepMind的模型和研究团队提供建议。 Hassabis在发给员工的内部信中解释称,他一生都在追求AGI,而现在,他和许多人一样认为AGI已经“近在眼前”。因此,他决定交出日常经营工作,为思考AGI的长期影响和未来方向留出更多时间。 ![](https://static001.geekbang.org/infoq/5a/5a866a5ff4a620b79caf615f252f50b7.png) 他还明确表示,未来会进一步投入Isomorphic Labs。 Hassabis一直将改善人类健康视为AI最重要的应用,并希望通过药物研发,证明AI能够为现实世界带来“明确而无可争议的价值”。 不过,从组织架构看,这次变动并不只是Hassabis换了一个职位,而是Google DeepMind实际管理权的转移。 ![](https://static001.geekbang.org/infoq/77/771eb46a3b53ba826288dca0a6889f7d.png) Koray Kavukcuoglu将同时负责Gemini基础模型、前沿研究、Gemini应用和开发者业务,相当于把此前相对分散的模型研发与产品落地权力集中到一名负责人手中。 Hassabis表示,Gemini模型“已经由Koray和相关负责人管理了一段时间”,包括 Gemini 4 在内的新模型正在取得进展。 Koray 是 DeepMind 早期成员之一,在公司工作超过13年,曾组建其深度学习团队,并参与DQN、WaveNet等项目。 此次调整后,他仍保留谷歌首席AI架构师职务,同时直接向Pichai汇报。谷歌没有再设立新的Google DeepMind CEO,而是以“高级副总裁”头衔承接其运营工作。 ## Jeff Dean离职,不是一个人走 相比Hassabis的职位变化,Jeff Dean的离开对谷歌内部技术体系造成的冲击可能更加直接。 Jeff Dean于1999年加入谷歌,是公司早期员工之一。他与Sanjay Ghemawat长期合作,参与设计了Google File System、MapReduce、BigTable等谷歌大规模计算基础设施,并在2011年前后共同推动Google Brain成立。 2023年Google Brain与DeepMind合并后,Dean被任命为谷歌首席科学家,负责Google Research和Google DeepMind的科研方向,并成为Gemini的技术联合负责人。 此次离职的并非只有 Dean 和 Ghemawat。 Discovery Loop官网显示,其四位联合创始人分别是Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Quoc Le和Oriol Vinyals。Vinyals此前担任Google DeepMind研究副总裁和Gemini技术负责人,Quoc Le则是Google Brain联合创始人之一,长期从事神经网络、AutoML和大模型研究。 换句话说,谷歌失去的不只是一位首席科学家,而是一支横跨分布式系统、基础模型、机器学习架构和Gemini研发的核心团队。路透社指出,Dean、Vinyals等人此前一直深度参与Gemini模型开发。 新成立的Discovery Loop被注册为公共利益公司,目标是利用AI自动完成科学研究和工程研发中的完整实验循环:提出实验、执行实验、评估结果,再根据结果继续迭代。 公司计划首先从机器学习研究入手,通过自动化实验改进自己的模型和技术栈,再扩展至芯片设计、药物研发、材料科学、清洁能源和网络安全等领域。其设想是,让系统能够并行运行成千上万个实验,从而缩短传统科研依赖人工顺序迭代所需要的时间。 按照Discovery Loop披露的信息,这四位创始人曾参与Google Search、TensorFlow、TPU、Pathways、AlphaFold、AlphaStar、AlphaCode、Gemini、混合专家模型和序列到序列模型等项目。虽然这份履历来自公司自身介绍,但也说明谷歌此次流失的人才覆盖了AI全栈中从芯片、基础设施到模型和产品的多个关键层级。 谷歌并未与这支团队彻底切割。Pichai表示,Alphabet将成为Discovery Loop的创始投资者,Google Cloud也将成为其合作伙伴,双方还会围绕机器学习系统和基础设施建立研究合作。Discovery Loop的首轮融资由Radical Ventures和Khosla Ventures共同领投,Alphabet、Lightspeed、Kleiner Perkins等机构参与。 据《连线》报道,Pichai曾通过多次会谈尝试挽留四位创始人。最终,他们仍选择离开,原因之一是希望摆脱大型组织在推动激进技术变化时存在的惯性。谷歌则同意投资,并在公司成立初期提供算力支持。 这次调整的特殊之处,在于它改变了谷歌2023年为生成式AI竞争建立的核心权力结构。 2023年4月,面对ChatGPT带来的压力,谷歌把Google Brain和DeepMind合并为Google DeepMind。当时的安排是,由Hassabis担任CEO,负责开发谷歌最强大的通用AI系统;Jeff Dean则升任谷歌首席科学家,与Hassabis共同制定AI研究方向,并负责重要的战略技术项目。Gemini正是合并后的第一项核心任务。 参考链接: <https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1vgbkq5/breaking_google_deepmind_ceo_demis_hassabis_is/>" <https://blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/next-chapter-ai-momentum/>"
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#InfoQ推荐 ![](https://static001.infoq.cn/resource/image/2e/13/2e65891206a1ec405b972b5e171aff13.png) AI正在重塑应用开发方式,也正在重塑数据基础设施。当AI可以批量生成应用,数据库面对的已不再只是容量和性能问题,而是被Agent持续生成的海量动态数据空间。数据基础设施必须同时解决两个问题——让每个应用快速获得可持久、可计算的数据能力,同时保证数据操作不越界、不失控。 近日,OceanBase首次公开支撑蚂蚁灵光AI生成应用的数据架构实践。今年4月公布的数据显示,灵光平台已承载约3000万个闪应用。面对这一规模带来的数据管理挑战,OceanBase通过面向海量应用的逻辑表、共享物理存储和受控SQL计算等能力,实现了“应用数据模型独立、底层资源共享”的新架构。 这一在真实AI业务场景中完成的验证,不仅证明了AI生成应用的数据底座能力,也为OceanBase从分布式数据库迈向AI数据平台提供了新的实践支撑。 ## 3000万个AI应用,数据到底怎么存? 蚂蚁灵光是一款面向大众的应用生成产品,用户说一句话就能生成一个“闪应用”——记账本、报名页面、打卡工具,30秒就能“手搓”出来。上线仅几个月,平台累计诞生的闪应用已超过3000万个。应用生成容易,但数据往哪儿放? ![](https://static001.geekbang.org/infoq/7c/7c44f1c256181a5ac6a4757c155af048.png) 每个能持续运行的应用都需要自己的数据能力。比如一个记账应用,用户不仅要记下每笔收支,还要能按月汇总支出。这种精确计算不是大模型的强项——写诗、总结它擅长,但让它保证每一分钱都对得上,目前还做不到。平台也不可能为每个应用单独写一套后端逻辑。 灵光团队尝试过两条路——第一条,把所有用户数据打包成一个JSON塞进一张大表里。表是省了,但数据库的求和、排序等计算能力用不上了,想汇总支出,得先把数据全捞出来,在业务代码里自己算,效率极低,多用户的权限也很难控制;第二条,为每个闪应用单独建一张物理表。每一次创建都要操作数据库的控制面,压力极大;大多数应用数据量很小,但表的数量却极其庞大,对存储本身也造成了很大负担——两条路都走不通。 “这就像一栋楼里住了3000万人,不能要求每个人单独盖一栋房子,地不够用;但也不能让所有人都睡一个大通铺,没法过日子。”蚂蚁集团平台技术事业群总架构师黄挺这样形容这个困境。 ## 逻辑表:每人一个房间,共享一栋楼 OceanBase给灵光设计的方案是面向海量AI应用的“逻辑表”——每个闪应用在操作层面仍然拥有独立的表结构,可以建表、插入数据、执行SQL查询,和使用独立数据库的体验完全一样。但底层,这3000万个逻辑表共享同一套物理存储,数据库不再为每个应用单独创建物理表。 具体来说,灵光团队在应用后端接入了OceanBase的JSON Table SDK。用户创建一张“交易表”,SDK自动将其转化为对共享物理存储的操作,所有的行数据以JSON格式存入共享表。用户查询“本月总支出”时,提交标准的SQL语句,OceanBase的SQL引擎根据每个应用独立的Schema定义,将JSON数据映射为关系表,完成日期过滤和金额聚合,把精确结果返回给应用。 对用户和应用来说,一切和独立数据库没有区别——可以定义自己的表结构,可以写标准SQL,可以做精确计算。但对平台来说,物理表数量不再随应用数量线性增长,存储成本大幅下降,多租户的权限隔离也天然得到保障。如果某个闪应用的用户量真的变得非常大,还可以将其一键迁移到独立的物理表上,获得更高的性能。 OceanBase产品部总经理韩富晟把这个方案比作一栋写字楼:“每家公司都有自己独立的办公室,按自己的风格装修、存放文件,但整栋楼共享水电和物业。每个公司的独立性和隐私都有保障,整栋楼的建造成本也远低于让每家公司自己盖一栋楼。” ## AI竞争走向数据,数据库重新定义 灵光的实践印证了一个更大的行业趋势。过去三年,大模型的智力在快速提升,但企业真正把AI用起来,卡点往往不在模型本身,而在于数据——AI能不能触达准确、完整的企业数据,决定了它到底是“玩具”还是“工具”。 这正是OceanBase从“分布式数据库”走向“AI数据平台”的战略方向。 今年6月,OceanBase发布了新一代湖库一体的AI数据库,将结构化数据、非结构化数据和向量数据统一到同一套引擎中管理,让AI Agent能够一次获取完整的业务上下文。目前这一能力已在蚂蚁阿福、灵光等核心场景完成验证,并在数十家企业客户中测试,计划进一步推进商业化。 从支撑蚂蚁集团核心交易系统,到服务交通银行、中国移动等数千家企业,蝉联中国分布式数据库本地部署市场份额第一,OceanBase用十六年时间证明了其在金融级核心场景中的可靠性。 彭博此前报道将OceanBase与Databricks对标,业内也将它视为“中国的Databricks”。Databricks从数据分析和AI能力向数据库延伸,OceanBase则从分布式数据库和金融核心系统出发,向企业全量数据管理、Agent的数据底座和数据服务拓展,灵光正是Agent数据底座的关键验证。 韩富晟介绍道,“OceanBase会持续探索,搭建面向Agent的数据底座,为下一代AI应用构建真正可依赖的数据基础设施。”当3000万个AI闪应用共享一套数据库平稳运行,这不仅仅是技术方案的验证,更是AI时代数据平台新范式的一次落地。
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#华尔街见闻 SpaceX上市后首份财报引发市场剧烈震荡,周三公司股价单日重挫逾13%,机构投资者率先出逃,而散户则逆势大举买入,双方对同一份财报得出了截然相反的结论。 触发此次抛售的核心因素是AI资本支出的大幅超预期。SpaceX在周二盘后公布的二季度财报显示,资本支出超过180亿美元,较分析师预期高出近40%,其中大部分资金流向数据中心建设及其他人工智能相关项目。机构投资者对此迅速作出负面反应,股价应声下跌。 机构抛售的同时,散户逆势接盘,周三开盘首个小时内净买入创纪录。此次机构与散户的分歧,折射出市场对AI高投入商业模式的不同解读框架。**机构投资者更关注短期财务指标——资本支出的急剧扩张意味着自由现金流承压,近期盈利能力存在不确定性;而散户则倾向于将大规模AI投入视为长期竞争壁垒的构建,押注SpaceX复制此前科技巨头"重投入、后回报"的成长路径。** 与此同时,市场还面临另一重压力:多达9.115亿股SpaceX股票将于周四首次解禁,涉及市值逾1000亿美元,流通股数量将因此翻倍以上。这是美国市场历史上规模最大的IPO后股票解禁事件之一,后续解禁将持续至12月。 ## 财报超支引发机构出逃 SpaceX周三收盘报108.27美元,较前一交易日下跌13.6%,成为拖累纳斯达克综合指数当日下跌0.83%的主要因素,也是三大美股指数中唯一收跌的指数成分来源。相比之下,该股在6月12日IPO时的发行价为135美元,目前已较发行价下跌约20%。 ![](https://wpimg-wscn.awtmt.com/5b453d56-76de-49e7-8da5-07e61209a9f3.png) 财报显示,SpaceX二季度资本支出超过180亿美元,远超华尔街预期,增幅接近40%。这一数字令机构投资者对公司近期盈利能力产生担忧,并在财报发布后的第一时间选择减仓。值得注意的是,在财报公布前,SpaceX股价曾于周二盘中上涨,部分分析师还注意到看涨期权的买入力度异常强劲,显示市场此前对财报抱有较高期待,最终形成"买预期、卖事实"的走势。 ## 散户逆势接盘,净买入创纪录 机构抛售的同时,散户投资者却展现出截然不同的市场判断。**据Vanda Research数据,周三开盘首个小时内,散户对SpaceX股票的净买入额达2200万美元,在该股上市以来37个开盘交易时段中排名第三,是平均首小时净流入量的三倍以上。** **![](https://wpimg-wscn.awtmt.com/ed09f458-6a40-40f2-9da6-46980f7baa37.png)** Vanda Research团队在提供给MarketWatch的评论中写道:"机构投资者最初聚焦于AI资本支出的大幅攀升及近期盈利压力,而散户投资者似乎得出了相反的结论。今日的买入行为表明,投资者持续将激进的AI投资视为SpaceX成为下一个长期赢家概率上升的信号,而非卖出理由。" ## 解禁洪峰将至,历史数据提供参照 更大的考验或许来自供给端。多达9.115亿股由早期投资者和公司内部人士持有的限售股将于周四起陆续解禁,SpaceX的自由流通股数量将因此翻倍以上。此后,更多股票将在8月和9月相继解禁,并持续至12月,构成美国市场历史上规模最大的IPO后解禁事件之一。 Spectra Markets创始人Brent Donnelly援引了近年来三个受到广泛关注的股票解禁案例进行对比分析。尽管样本量较小,且此前案例的解禁规模均远小于SpaceX,但数据显示,在这三个案例中,首次解禁日均构成了可买入的阶段性底部——尽管随后的反弹并非呈V形走势。 Donnelly表示:“我的出发点是,这一信息在当前阶段应已被市场充分定价,即将到来的供给冲击更可能是一个误导性的看空信号,而非真正有效的利空因素。” 风险提示及免责条款 市场有风险,投资需谨慎。本文不构成个人投资建议,也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。
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#华尔街见闻 美国知名对冲基金经理Bill Ackman表示核心秘诀就一句话:市场恐慌时,买入被错杀的优质企业。 一家公司股价暴跌99.5%时,他逆势买入25%,高盛反对却重组成功。另一个是Chipotle,食品安全危机时买入10%,换掉CEO后业绩翻身。 市场短视制造机会,散户拥有永久资本优势,应反向操作,基于事实做出情绪独立的决定。
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#华尔街见闻 一波针对华尔街顶级金融机构的网络攻击近日集中爆发,多家全球最大对冲基金成为目标,攻击者借助人工智能技术模拟人声实施欺诈,将网络安全威胁推升至新的量级。 据彭博周四报道,Point72资产管理公司已于本周三向投资者披露遭受攻击一事,初步迹象显示无客户信息外泄,但公司表示仍在对事件进行审查。**千禧管理(Millennium Management)、Two Sigma Investments及城堡投资(Citadel)等多家顶级对冲基金,以及数家私募股权公司,同样遭到黑客入侵信息系统的尝试。** 此次攻击采用"语音钓鱼"(vishing)手法,即网络犯罪分子利用技术手段模拟真实人声,通过电话或语音消息诱骗员工泄露敏感信息或开放系统访问权限。Two Sigma表示已成功阻止此次攻击,"我们的安全团队迅速响应了针对Two Sigma及其他投资管理机构的语音钓鱼攻击,目前没有迹象显示我们的数据或系统受到任何影响。"该公司发言人在声明中表示。 ## 攻击手法:AI赋能语音欺诈,规模效应倍增 此次攻击的核心手段是语音钓鱼技术。攻击者利用人工智能工具模仿通话中说话者的声音、语调和措辞,制造虚假电话,诱骗员工授权访问或交出敏感信息。 据彭博引述专注于为对冲基金提供网络安全和信息技术服务的Align Managed Services总裁Vinod Paul表示,过去一年华尔街网络安全事件激增,根本原因在于AI工具大幅压低了攻击成本。“以前他们在一次定向攻击中最多攻击50个目标,现在可以攻击1000个,”Paul说,“黑客还能监听通话,模仿说话者的声音、语调和措辞来制造虚假电话。” **Antithesis首席执行官Will Wilson亦指出,金融行业数十年来依赖于攻击技术的稀缺性而得以维持相对宽松的软件安全实践,但这一格局正在被颠覆。**"现代AI系统最令人担忧之处在于,它将攻击能力商品化,使大规模攻击成为可能,"他说,"所有人都必须认真提升防御水平,否则将面临严重麻烦。"Wilson所在的Antithesis由Jane Street提供支持,专注于帮助企业发现和修复IT漏洞。 ## 监管响应:FINRA启动情报共享机制 据彭博援引一位知情人士透露,美国金融业监管局(FINRA)已就近期多起未遂入侵事件与成员机构保持沟通。FINRA发言人拒绝就此置评。 FINRA于今年3月启动了"金融情报融合中心"(Financial Intelligence Fusion Center),这是一个供FINRA及其成员机构共享欺诈威胁情报、协调应对措施的安全门户,其设立正是为了应对日益复杂的网络攻击和欺诈威胁。 此外,据彭博报道,谷歌旗下网络安全部门今年6月发布博客文章,记录了今年以来针对律师事务所及其他专业服务公司的一波攻击浪潮,同样涉及语音钓鱼手法,部分案例中攻击者甚至伪装成IT人员进入企业办公场所。 ## 更广泛背景:金融系统面临系统性风险 此次针对华尔街的攻击浪潮发生之际,美国当局同时正在应对多个州水务系统遭受的网络攻击,后者已引发外界对伊朗潜在介入的关注。彭博指出,尽管两者可能并无关联,但事件的集中爆发凸显了不法分子或敌对国家利用前沿技术扩大攻击规模的风险上升趋势。 对于华尔街而言,网络安全威胁的影响远不止于单一机构的数据泄露。这些机构每日处理数以万亿美元计的交易,一旦系统遭到入侵或数据被勒索锁定,潜在的市场连锁反应不容忽视。网络安全专家指出,黑客针对金融机构的攻击本属常态,但AI技术的普及正在将这一威胁从偶发性事件转变为系统性风险,倒逼整个行业重新审视其信息安全架构。 风险提示及免责条款 市场有风险,投资需谨慎。本文不构成个人投资建议,也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。
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#华尔街见闻 波士顿儿童医院曼顿疾病研究中心研究人员认为,AI真正的价值, 不只是回答问题,而是能够把医生平时很难关联起来的信息串联起来。 未来医生只需要把患者的完整病历、影像资料、化验结果, 再加上完整的基因组数据一起交给AI,模型就有可能自动分析这些信息之间的关系, 找出人类容易忽略的诊断线索,甚至发现同时存在的多种疾病。
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#华尔街见闻 你知道现在全球"随时能买到的铜"还剩多少吗? **9.4万吨。** 够全世界用多久?一天多。 这是8月4日伦敦金属交易所刚公布的数字。同一天,铜价大涨1.9%,冲到14117美元/吨,折合人民币一吨超过10万块,距离今年5月的历史最高点只有一步之遥。 为什么大涨?首先,因为美国在疯抢。 这两年美国一直在琢磨给进口铜加税,钢加了、铝加了,铜大概率也跑不掉。市场的一致预期是,2027年起加15%,2028年提到30%。 关税还没落地,但"要加税"这件事本身已经开始发酵了。 试想一下,超市贴出告示"下周牛奶涨价",哪怕还没真涨,你也会先去囤两箱吧? 全球的贸易商就是那个冲进超市的人。今年7月,超过20万吨铜运抵美国,创下2014年有记录以来的单月最高纪录。美国仓库里的铜越堆越多,据说已经超过100万吨,百年头一遭。 于是全世界的铜,开始往美国搬家。欧洲、亚洲的库存被一点点搬空,伦敦仓库随时可提的铜从年初的高位一路降到9.4万吨,中国上期所库存也从3月的40多万吨掉到7万吨左右。 ![图片](https://wpimg-wscn.awtmt.com/c6ba17a3-4777-49af-b939-4ff2f2ed17a1.jpeg) (数据截至2026年8月4日,来源:LME、上海金属网、上期所) 贸易商为什么这么积极?因为美国那边的铜价高。两边一吨能差出350多美元,刨掉运费还有得赚。 如果只是把铜从东边搬到西边,那还好办。真正让人头疼的是,**全球的铜矿,产量正在收缩。** 最扎眼的是铜精矿加工费。这笔费用原本是冶炼厂收的"加工报酬",现在跌到了 **-159.8美元/干吨。**什么意思?冶炼厂每加工一吨铜,不仅一分钱赚不到,还得倒贴钱去抢原料。这个数字说明矿端紧到什么程度,不言自明。 ![图片](https://wpimg-wscn.awtmt.com/9491978b-6145-4928-90aa-195674d34023.jpeg) (*铜价在14000美元/吨上方高位运行,铜精矿加工费却跌入深度负值*) 再看供给端,智利,全球最大产铜国,今年二季度产量创下2007年以来最差。国盛证券统计得更细,5月,Codelco产量同比下滑18.3%,Escondida下滑17.6%;近期部分矿山又因风暴阶段性停产。印尼的世界级大矿格拉斯伯格复产一波三折,自由港全年销量指引下修13.6万吨。秘鲁,全球第三大产铜国,天然气管道炸了,全国约四成电力靠天然气发电,电一紧张,矿山的电都不够用。 年初市场还预计今年全球铜矿产量能增长1%,现在,已经被下修到"不增反减"。 供给收缩、美国囤货,铜价被顶在高位,但是传统消费淡季,铜杆、电缆等下游开工率持续走弱,需求端并非没有隐忧。 对于后续走势,投行机构们的观点开始“打架”。 ![图片](https://wpimg-wscn.awtmt.com/5b557a7e-57f8-49d0-97ae-ae181d21a0f1.jpeg) 摩根士丹利把铜列为大宗商品第一位,今年年底目标价看到14250美元/吨,理由是"太平洋两岸都在抢铜"——美国囤,中国也在买(6月精铜进口同比+10%),两头一夹,全球可流通的铜越来越少。 花旗更激进,年底看15000美元,说中国现货市场已经出现实打实的收紧迹象。 摩根大通也凑热闹,预计美国会把关税设计得"既保护自己又维持进口吸引力",给铜价涨到15000美元打开大门。 但另一边,也有机构泼冷水。 高盛直接反转:年初还在讲缺口,最近警告说,"美国以外"的铜可能过剩49万到300万吨,13000美元以上的价格,是关税囤货潮和投机资金推上去的,脱离基本面。它把四季度目标价砍到11200美元,还提醒,囤的铜迟早要回流,到时候就是个"堰塞湖"。 麦格理更早看空,出了篇报告叫《Copper Correction Ahead》,说2026年铜是过剩的,市场情绪跑在了基本面前面。 谁对谁错?不知道,等时间验证。 **但可以确定的是,铜的基本面是当下工业金属里最硬的之一,可价格能不能站住,不能只看突破,要看库存是不是真下降、需求能不能接得住。** 至于投资,机构的态度也很明确,更青睐**上游资源储备足、产量有增长、成本有优势**的公司,而不是无差别买入全产业链。 从时间节点上看,后续可以关注: * **9月的美联储议息会议:加息预期最猛的时候可能已经过去,不加息,对铜是利好。** * **美国的关税决定:加了,抢购继续,铜价可能再创新高;不加,囤货潮结束,价格回调。** * **"金九银十":制造业传统的开工旺季,需求一兑现,铜价还能再上一层。** 本文来源:[nashnova](https://mp.weixin.qq.com/s/oatkw_W74nCiXL8pO3FPAQ) 风险提示及免责条款 市场有风险,投资需谨慎。本文不构成个人投资建议,也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。
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#华尔街见闻 特朗普与美联储主席沃什之间的频繁私下通话,正在引发外界对央行独立性的新一轮质疑。 周三,据《华尔街日报》援引知情人士报道,**自沃什今年5月就任美联储主席以来,特朗普已多次主动致电沃什,通话内容涉及伊朗战争对经济的影响以及人工智能的快速崛起等议题。**这一沟通模式打破了近年来总统与美联储主席之间保持正式、有限接触的惯例。 知情人士表示,目前尚不清楚两人是否讨论过货币政策,其中一名知情人士坚称,自沃什获参议院确认以来,特朗普未曾向其提及利率问题。然而,这一系列私下通话已引发市场和政界对美联储独立性的担忧——参议院银行委员会的民主党议员已多次要求沃什就其与总统的互动情况作出更多披露。 ## 通话模式:集中爆发,间歇沉默 据《华尔街日报》援引知情人士描述,特朗普的致电呈现出明显规律:**在某段时间内密集通话数次,随后沉寂较长时间。沃什就任至今不足三个月,通话议题涵盖伊朗战争的经济影响及人工智能发展态势。** 知情人士透露,沃什在与特朗普的交流中,通常对经济前景持积极态度,这与其公开表态一致。沃什上周在新闻发布会上表示,"经济最突出的特征是商业投资的强劲增长。" 特朗普本人对沃什的态度与其对前任主席鲍威尔的态度形成鲜明对比。特朗普曾多次抨击鲍威尔"行动太迟"、降息幅度不足,并扬言解雇他,称与其对话如同"对着一堵墙说话"。而据一名曾在场的知情人士透露,特朗普在电视上看到沃什后,常常对其外形赞不绝口,并将其视为"有价值的外部经济顾问"。 ## 历史先例:白宫与美联储的边界如何演变 美联储独立设定利率,这一制度安排旨在将政治因素隔绝于影响全社会借贷成本的决策之外。总统任命美联储主席,但不得干预货币政策,是近几十年来两者关系的基本框架。 《华尔街日报》梳理历史显示,白宫与美联储之间的接触在1960年代较为频繁,双方定期会面。此后,尼克松对时任美联储主席伯恩斯施压,要求其在1972年大选前放松货币政策,此后通胀飙升,这段历史成为两者关系的重要警示。自1980年代起,白宫与美联储主席的沟通逐渐转由财政部长居中协调。 此后历届总统普遍保持克制。比尔·克林顿虽与格林斯潘私交甚笃,但从克林顿到奥巴马,历届总统均避免公开向美联储施压。拜登任内与Powell的互动仅有寥寥数次。 相比之下,特朗普对美联储独立性的挑战程度超过近年任何一位总统。他去年12月接受《华尔街日报》采访时明确表示,希望美联储主席在设定利率时征询他的意见,"我是一个聪明的声音,应该被倾听。" ## 矛盾信号:特朗普口称"独立",行动却另当别论 在沃什的就职宣誓仪式上,特朗普的表态与此前截然相反。"我希望Kevin完全独立,"特朗普说,"不要看我,不要看任何人,只管做你自己的事,做好工作。" 白宫发言人Kush Desai在声明中表示,特朗普始终强调给予沃什所需空间,以恢复市场对美联储决策的信心与信任,同时重申了对美联储独立性的支持。 然而,沃什本人在信息披露问题上态度审慎。上月,当参议员Chris Van Hollen(民主党,马里兰州)询问他是否会效仿鲍威尔公开披露与总统的接触记录时,**沃什仅表示将遵守法律,拒绝透露是否与特朗普通话。**他同时强调,特朗普在其就任前从未试图干预货币政策,"如果他试图这样做,我会继续埋头做好本职工作。" ## 市场解读:独立性存疑,政策路径生变 上周,美联储宣布维持利率不变。沃什在新闻发布会上表示,若通胀持续高企,加息"完全可能是"应对方案之一,但他更多强调美联储通过引导公众预期来实现2%通胀目标的能力。市场反应耐人寻味:短期美债收益率下行,长期收益率上升,这一走势暗示投资者预期政策立场较会议前略为宽松,并对未来通胀有所担忧。 杜克大学前美联储经济学家Ellen Meade表示,她原本预期沃什与特朗普的良好关系将为其在必要时推动加息提供政治空间,但上周的新闻发布会令她对此判断不再确定。 分析人士指出,沃什主动维系与特朗普的关系,或许意在通过直接沟通化解白宫将美联储视为对手的情绪,从而争取更大的政策操作空间。但这一策略能否奏效,最终取决于当美联储判断与总统意愿出现分歧时,沃什的实际选择。伯恩斯的前车之鉴始终悬在那里——那段历史,永久改变了白宫与美联储打交道的方式。 风险提示及免责条款 市场有风险,投资需谨慎。本文不构成个人投资建议,也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。
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资讯同步 2 days ago
#华尔街见闻 尽管二季度净利润同比大增55%,但因营收及三季度指引略低于华尔街预期,AppLovin股价遭遇重挫;公司管理层在电话会上将增速放缓归因于AI模型迭代的“时间差”,并强调增加算力投资将换取更长远的增长空间。 8月5日,移动营销软件巨头AppLovin召开了二季度财报电话会。在财报发布后,因营收不及预期且给出了稍显疲软的三季度指引,即使其净利润表现优异,AppLovin股价一度重挫约20%。 ![](https://wpimg-wscn.awtmt.com/b48a912f-85e5-4169-8c67-141cf2bb9fb4.png) 财报数据显示,AppLovin二季度营收为19.2亿美元(同比增长53%),**略低于分析师预期的19.4亿美元**;调整后每股收益为3.76美元,略高于预期的3.75美元;净利润达1.27亿美元,同比增长55%。对于三季度,公司预计营收在20.55亿美元至20.85亿美元之间(中位数20.7亿美元),**同样低于市场预期的20.8亿美元**。 在电话会上,AppLovin首席执行官Adam Foroughi与首席财务官Matt Stumpf直面了业绩不及预期的现实。Adam Foroughi开门见山,毫不回避:"**这季度,我们没有达到自己的标准**(This quarter, we fell short of that standard)。"他随即强调:"**重要的是,我们清楚发生了什么,而且已经解决了**。" ## 业绩落差的“罪魁祸首”:模型升级的时间差 这是本次电话会市场最关注的问题。 面对华尔街对营收放缓的质疑,CEO Adam Foroughi并未回避。他坦言公司一直以超越预期为目标,但本次并未达标。 Foroughi的解释指向一个核心逻辑:AppLovin游戏广告业务的增长,本质上是由AI模型性能的持续迭代驱动的——**模型改进→广告主ROAS提升→预算自然增加**。 "**游戏仍是我们营收的主要来源,而驱动其增长的最大单一因素是模型性能。当我们的模型改进时,广告主就能盈利地投入更多预算,预算自然而然地会提升。**"Foroughi说。 他坦言,二季度的问题就出在时间节点上:"**这个季度归根结底是时间节奏问题。我们在季度内有意义的模型改进步伐比平时慢,而下一次模型性能的重大跃升恰好在季度结束之后才落地。**" 他强调,公司并未观察到广告主需求疲软或竞争格局的任何变化。MAX发行商平台的广告收入**环比实现两位数增长**,公司在发行商广告瀑布流中的份额也保持稳定。"随着这些改进现已上线,加上进入季节性更强的时期,业务正在重新加速。" 对于分析师追问"模型升级为何没有如期到来",Foroughi给出了更坦率的答案: > "这就是研发,没有任何保证说每个三个月的周期内都能获得提升。团队一直在做测试,有时会有巨大的提升带来12%、13%、15%的环比增长,也会有我们没有获得实质性提升的时期。" ## 直面利润率担忧:“这是我们每天都愿意做的交易” 除了营收不及预期,AppLovin二季度的调整后EBITDA(1.61亿美元)也略低于公司的指引区间,这引发了市场对成本高企的担忧。管理层将其归因于对底层技术的重金投入。 “**这些增量投资完全投入到了我们认为应该投入的地方——也就是我们的技术。**”Foroughi解释道,公司正在对架构进行彻底更改,以构建更复杂的模型,这些模型将从额外的训练算力中获益更多。 对于这种吞噬部分短期利润的算力投资,Foroughi态度坚决: > “当增加的算力能通过更好的模型性能产生实质性更多的收入时,这是我们每天都愿意做的交易。这些更高的训练和推理成本已经计入了我们下个季度的指引中。” CFO Matt Stumpf也补充道,公司是围绕EBITDA绝对美元金额和自由现金流来管理业务,而不是刻意追求利润率百分比。“如果发现有机会创造更多收入,我们将继续投入资金。” ## 未来想象空间:电商垂直领域的崛起与30%的长期增速 在核心游戏业务之外,市场高度关注AppLovin拓展电商及消费者业务(Consumer business)的进展。随着AppLovin Ads Manager向公众开放,这被视为公司打破游戏行业天花板的关键。 Foroughi透露,**消费者业务在二季度表现出色,广告主支出创下新高,比2025年第四季度(通常是广告旺季)的水平高出28%**。 > “在一个通常是季节性淡季的季度,还能远超旺季水平实现增长,这说明这条增长曲线有多陡峭。” 不过,他也给市场打了一剂预防针,表示新业务的爬坡需要时间: > “正如我们上个季度所说,我们并不指望公开发布能在一夜之间改变业务。我们将有策略地优先发展中型市场的广告主(Mid-market advertisers)……就像建立游戏业务时一样,长尾市场会随着我们数据的积累而逐渐解锁。” 谈及公司的长期护城河和增长天花板,Foroughi给出了一个极为乐观的远景规划: > “我们把游戏业务做大的速度和规模远远超出了我们的想象,而消费者业务为我们增加了更长的跑道。我们跨越多个广告类别运行同一个拍卖系统,我们引入的每一个新类别都在扩大我们面前的机会。从长远来看,随着我们继续改善游戏业务并扩展消费者业务,我们相信这项业务的年复合增长率可以达到约30%。” 此外,CFO Matt Stumpf在会上澄清,此前报告的美国SEC(美国证券交易委员会)对公司的质询已以“不建议采取任何行动”而结案。 ## 营收微幅落空,利润依然强劲,三季度指引中值低于预期 财报显示,二季度AppLovin实现营收19.2亿美元,同比增长53%,但略低于自身指引区间中值,也低于分析师一致预期的约19.4亿美元。调整后EBITDA为16.1亿美元,同比增长58%,调整后EBITDA利润率进一步扩张约300个基点,但同样小幅低于此前指引区间。 净利润方面表现依然亮眼:12.7亿美元,同比增长约55%(上年同期为8.2亿美元)。调整后每股收益3.76美元,与分析师预期基本持平。自由现金流为8.63亿美元。 CFO Matt Stumpf指出,二季度自由现金流转化率低于常规节奏,主要源于国际现金税款和利息支付的时间节点问题,"这是时间节奏问题,不是公司盈利能力的变化"。他预计三季度自由现金流转化率将改善,全年自由现金流转化率将回归调整后EBITDA的约75%。 财报显示,公司给出三季度营收指引区间为20.55亿至20.85亿美元(同比增长46%至48%,环比增长7%至8%),指引中值约20.7亿美元,略低于分析师此前预期的20.8亿美元。调整后EBITDA指引为17.1亿至17.4亿美元(同比增长48%至50%),调整后EBITDA利润率约为83%,同样低于华尔街预期的约17.6亿美元。 ![](https://wpimg-wscn.awtmt.com/93454c9a-e932-43c8-a5e7-0427cebf11b4.png) CFO Matt Stumpf特别说明,三季度指引已纳入"已上线并运行的模型改进"以及"更高的训练和推理计算成本",但不包含尚未部署的额外模型发布的假设。 CEO Adam Foroughi对三季度开局表示乐观:"Q3开局强劲,业务已回到我们预期的轨道上。" 风险提示及免责条款 市场有风险,投资需谨慎。本文不构成个人投资建议,也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。
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#V2EX ### [程序员] 用 AI 写项目,面对需求改动,如何交流能降低改出新 bug 的概率? 最近用 AI 做个游戏的小项目,我是服务端,所以不太熟悉客户端( web 代码),主要就是看看服务端代码、试玩、调整配置表。 最初是规划好技术栈、二十条 todo list ,给 AI 让它做,然后效果还不错,它甚至会自己写单元测试,代码质量相当可以。 但我发现,随着自己有更多想法,对 AI 提需求之后,新的代码更容易出现 bug——主要就是开始对老需求、老代码出现不完备、互斥的情况。 这个问题大家有遇到吗,请教平时是怎么解决/预防的呢?
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#V2EX ### [问与答] 看视频的设备选择 因为不想买电视端会员,用现成的 pc 端视频会员,所以打算搞个小主机接电视,目前有三个选项 1. 1135g7 迷你主机->iris xe 核显,核显能力应该三者最强,价格第二贵 2. n100 小主机->uhd 核显,最便宜 3. mac mini m1->功耗最低,被动散热,但是不支持 av1 解码,价格也最贵 不知道还要其他推荐没
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#V2EX ### [分享发现] iOS 梯子突然都用不了了,大家有遇到类似情况吗?求推荐稳定的~ RT 。 从昨晚开始,我这边 iOS 端的梯子就突然都无法使用了。之前这个梯子差不多稳定用了 5 年,但今年以来大家都知道的陆续出现了各种问题。 目前的情况是: iOS 端彻底挂了; 其他设备还能勉强使用; 软路由目前也不太正常; 换了另一个梯子,iOS 仍然无法使用; 反倒是备用梯子 iOS 还能用。 想问一下大家有没有遇到类似情况? 另外,也想找一个相对稳定、适合长期使用的梯子,还请推荐一下,感谢!~
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#V2EX ### [iPhone] 下月发布 18PM,现在你会买 17PM 吗 起因是一周前我将 Air 卖了,现在使用备用机 SE3 ,小还能接受,关键是太卡 这个时间点有点尴尬,等 18PM 发售预计还要折磨自己近 2 个月……买 17PM 又感觉亏