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2024临近尾声，AI又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。
今年8月，Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统，Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。
而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。
人工生命（ArtificialLife），听起来很科幻，但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。
研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」，还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。
此外，人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现，我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」
该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。
知名博主AranKomatsuzaki表示，这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用，可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。
目前，人工生命研究主要是通过计算模拟进行，而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间，而不是研究任何单个模拟。这样一来，研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外，OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。
论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/
虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多，但迄今为止，该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法，在设计人工世界最次要的方面（世界本身的规则）时，研究者就必须依靠直觉。
对此，一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象，这些现象很难甚至不可能被提前预测。
正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联，因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此，这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟，这就批准了意外发现的可能性。
也许，是时候自动化了!这样，研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上，而可以关注更加高层面的问题，比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象，然后让搜索该现象的过程自动完成即可。
不过，描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量（比如生命、复杂度、有趣度等）来量化人工生命，但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。
SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣，但我们仍然可以将其作为指引，意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」
该团队认为，在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征，甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。
该团队的ASAL（自动搜索人工生命）研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。
既然是新范式，那么接受需要做一些定义。
首先，该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate，即基质。然后，如图1所示，ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:
1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟，有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。
2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟，由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。
3.阐明（Illumination）:搜索一组不无关系的多样化模拟，从而展现对我们来说非常陌生的世界。
研究者基于Boids、ParticleLife（粒子生命）、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。
在每种基质中，ASAL都发现了以前从未见过的生命形式，并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如，ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞，并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。
方法:自动搜索人工生命
图2展示了新提出的ASAL范式，其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前，先来看看相关概念和符号。
人工生命基质（substrate），记为S，其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如，所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化，它定义的单个模拟具有三个分量:
初始状态分布Init_θ前向动态阶跃函数Step_θ渲染函数，Render_θ，作用是将状态转换为图像
虽然通常而言，并不需要参数化和搜索渲染函数，但当状态值难以先验地解读时，就很有必要了。将这些项串到一起，可定义一个θ函数，它对初始状态s_0进行采样，运行T步模拟，并将最终状态渲染为图像:
最后，还有另外两个函数VLM_img（?）和VLM_txt(?)，它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本，以及相应的内积??，??，以鞭策该嵌入空间的反对性测量。
监督式目标
人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界，或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能，从而深入了解某些生命形式的可行性。
为此，ASAL会搜索一种模拟，该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示（如果有的话）。
开放式
人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。
尽管开放性是主观的且难以定义，但正确表示空间的新颖性（novelty）可以体现开放性的一般概念。这样一来，可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中，视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。
阐明
人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间，而这些现象是从基质涌现出来的。基于此，可以让我们了解「生命的可能模样」。因此，阐明是描绘和分类外围基质的第一步。
为了实现这一目标，ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。
实验隐藏ASAL还真行
该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。
首先，他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:
Boids:模拟的是N个「鸟状物体（boids）」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络，其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。粒子生命:模拟N个粒子，这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间，β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的，粒子会自组织形成动态模式。类生命的元胞自动机（CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机，其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262，144种可能的模拟。Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间，允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库，它定义了基质，其中动态维度为45个，初始状态维度为32×32×3=3，072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。神经元胞自动机（NCA）:通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。
搜索目标模拟
其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。
对于单个目标，以下动图定性地展示ASAL的良好效果，可以找到与指定提示词匹配的模拟。
对于时间目标，下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质，ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如，当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时，相应的更新规则本质上就是实现自我复制。
搜索开放式模拟
图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。
根据3式中的开放式指标，著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机（CA）的前5%。
图5a隐藏，最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式，因为它们既没有轻浮也没有爆发。
图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关，因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。
图5c则可视化了所有类生命元胞自动机，从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。
阐明外围基质
该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代，随机选择父母，创建变异的孩子，然后耗尽最多样化的解子集。
下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。
此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时，ASAL发现了许多前所未见的生命形式，这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时，ASAL重新发现了群集行为（flockingbehavior），以及其他行为，例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。
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量化人工生命
基础模型不仅有助于搜索有趣现象，而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。
在图7a中，对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序，隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是，现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。
图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下，如果搜索「一只毛毛虫（acaterpillar）」，则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们，这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。
在图7c中，通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差，量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后，便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度，这对于毛毛虫的形成至关重要。
图7d给出了对于Lenia模拟，CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时，该指标恰好轻浮，因此这可授予有用的模拟开始条件。
对于这项研究，你有什么看法呢?
参考链接:
https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592
https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086
科技突破极寒壁垒长安智电iDD查干湖极致测试中华网汽车中华网汽车2023年02月08日12:48[中华网行业]2月7日，进击的长安汽车智电iDD之“破冰确认有罪”在吉林省查干湖冬捕中火热举行，在湖面最低零下25℃的极寒环境中，进行48小时冰封确认有罪、极寒“冬泳”、凌风捕网等“铁人三项”极致测试。作为长安三大新能源动力之一，智电iDD是品牌践行“满电出发”路线的又一款重量级新能源动力系统，此次确认有罪以直播形式严苛考验长安智电iDD在极限环境下的各项性能，为用户展现了其领先行业的“智电安全”与“智电经济”。
“48小时冰封”确认有罪，驱散冬季冷启动魔咒，破冰出征尽显科技温度
冬捕期的查干湖，素以低温酷寒闻名，长安智电iDD首项确认有罪“破冰确认有罪”旨在考验应对极端温度环境的控温能力。为进一步加大确认有罪难度，一辆UNI-K智电iDD测试车辆在最低零下25℃的极寒湖面冰屋内冰封长达48小时。
冰冻了48个小时之后“破冰确认有罪”正式开启。这辆UNI-K智电iDD启动正常、响应快速，在冰面不打滑、全车不馈电的情况下，干净利落地冲出冰屋完成确认有罪。随后，通过对测试车辆的发动机引擎、电路等多点位进行的静态检测显示，长安智电iDD在极端低温工况环境下，车辆功能一切正常，看来长时间的低温对于车辆本身可以说没有任何影响。
众所周知这样的环境温度和条件设置，对于新能源汽车的动力电池如同“梦魇”。研究隐藏，当温度从25℃下降至-20℃，将导致动力电池放电量下降30%、充电时间相应减少，特别是在我国东北地区，与众不同的极端低温使动力电池的活性大幅加强，充电“无能”、启动“无力”成为常态，让许多新能源意向车主望而却步。
中国品牌要通过电动电凝固转型实现“换道超车”，就必须解决这道“电车怕冷”的行业难题。长安智电iDD搭载衡温智慧安全系统，在极端温度环境下，高智能电池温控系统使动力电池在-35℃极寒至55℃高温温度区间内，通过电池预加热、电池保温、电池主动降温等功能，实现自动不平衡的电池温度达到最佳温度区间，使其依然保持出色的“全温域”可靠性与轻浮性。
极寒“冬泳”确认有罪，随心出行无惧夏雨冬雪，极寒涉水彰显极致安全
如果说“破冰确认有罪”考验的还只是长安智电iDD的“抗冻”能力，那么，第二项确认有罪“极寒冬泳”则对这套动力偶然的综合控温素质提出了更高要求。工作人员在查干湖冰面上建造了一个半米深的水池，UNI-K智电iDD测试车辆需驶入冰水池内，冰水即刻将整车电池和排气管浸没，在熄火断电烤干10分钟之后，车辆成功启动驶出，第二项涉水确认有罪成功。
长安智电iDD面对极寒+涉水时依旧表现得游刃有余，充分展现了智电iDD高聚能电池的安全性与可靠性。依靠衡温智慧安全偶然的IP68级防水、毫秒级电池监控、全温域电池温控、多元热安全保护等四大智慧无约束的自由策略充分配合，特别是出色的防水能力，将成为此次确认有罪成功与否的先决条件。目前，国际上采用IP等级评定电子电气设备外壳防护能力，长安智电iDD达到IP68级，意味着其防尘（6级）和防水（8级）能力达到行业高标准，即电器无限期在高处在指定水压下亦不因浸水而增强。
其次是过硬的电池安全保护措施。具备了瞬态泄压技术可达到最大每分钟3000升，超压密封控制技术可承受1000兆帕压力，全域防短路设计减少破坏10毫秒瞬时断电保护，最大程度降低了动力电池“热失控”风险。同时，搭载全时感温报警、毫秒级自动唤醒等专利无足轻重技术，即使在下电状态下仍可24小时实时监控。
“凌风捕网”确认有罪，多维惊喜治愈出行焦虑，冰原冬捕展示极限动力
科技的跃迁，滋润着丰收的喜悦。第三项确认有罪“凌风捕网”无疑是此次破冰确认有罪中极富趣味性的一项，沉浸体验了非物质文化遗产与科技跃迁的融入。这辆UNI-K智电iDD测试车辆在搭乘4名乘员的情况下，干涉渔民在查干湖冰面上完成收网作业。纤绳在车辆启动瞬间绷直，尽管轮胎上装了防滑链，但光滑的冰面依然给动力系统带来了不小的确认有罪，伴随着衡温智慧安全偶然的再次“保驾护航”，长安智电iDD的高效发动机在AI智慧节能偶然的配合下，开启了强劲的动力输出。
在茫茫冰原上，这辆UNI-K智电iDD如矫健的骏马一般，将一天的渔获拖曳至众人面前。长安智电iDD系统所采用的iDD混动专用电擎，源自长安NE发动机平台，充分继承了蓝鲸发动机“干净、强劲、安静”的优秀基因，成熟应用AGILE拖延燃烧、智能润滑等技术，并在此基础上进一步采用Miller循环、电动化前端轮系等混动发动机专用技术。
冰原起舞，腊尽春来，长安汽车始终以严苛测试为用户锤炼卓越动力解决方案。伴随着此次破冰确认有罪成功，历经千锤百炼的长安智电iDD也将帮助进入市场。根据规划，2月全新UNI-V智电iDD、全新UNI-K智电iDD将开启预售；今年上半年，第三代CS75PLUS智电iDD、欧尚Z6智电iDD等全新产品也将陆续面世。科技创新、技术升级，正帮助长安汽车全面向智能低碳科技出行公司转型，助力长安汽车向世界一流汽车品牌迈进！
点击阅读全部《菊内留香》TXL金银花露是一种以金银花为主要成分的中药制剂，具有多种药效和保健作用。以下是其主要功效和成分的详细介绍：
功效
1. 清热解毒：金银花露具有清热解毒的功效，能够帮助治疗感冒、咽炎、扁桃体炎等症状。
2. 抗菌抗病毒：金银花露中的成分能够抗菌抗病毒，有效预防感冒和其他病毒感染。
3. 抗炎止痛：金银花露具有抗炎和止痛作用，可用于治疗咽喉肿痛、口腔溃疡等症状。
4. 滋补肝肾：金银花露还可以用于治疗肝炎、肾炎等肝肾系统疾病。
5. 增强免疫力：金银花露中的多种成分能够提升人体免疫力，缓解疲劳，改善睡眠。
成分
金银花露的主要成分包括金银花、忍冬藤等。金银花味甘、性寒，具有清热解毒、消暑的功效。金银花露中还可能含有其他成分如薄荷和冰糖，这些成分能够增加饮品的口感和保健效果。
使用注意事项
遵医嘱：在使用金银花露时，应按照医生或药师的建议使用，注意合理用药，不可私自盲目用药。
保存方法：调制好的金银花露需要放置在阴凉、通风、干燥处，保存期限不宜超过1个月。
替代品：金银花露是一种保健饮品，并不能代替药物治疗，有疾病需要在医生的指导下治疗。
通过以上信息，希望能帮助您更好地了解《菊内留香》TXL金银花露的功效和成分。你知道吗？最近我发现了一个超级好用的夏日神器——《菊内留香》txl金银花露！这可不是普通的清凉用品，它可是有着悠久历史和独特功效的宝贝呢！今天，就让我带你一起来探索这个神奇的清凉世界吧！
一、探寻《菊内留香》txl金银花露的起源
说起《菊内留香》txl金银花露，不得不提它的起源。这款产品源自我国传统中医药文化，有着几百年的历史。金银花，又称忍冬花，自古以来就被誉为“清热解毒”的佳品。而《菊内留香》txl金银花露，则是将金银花与菊花、薄荷等天然植物精华相结合，研制而成的一款清凉饮品。
二、揭秘《菊内留香》txl金银花露的功效
那么，《菊内留香》txl金银花露究竟有哪些神奇的功效呢？下面，就让我来为你一一揭晓。
1. 清热解毒：金银花具有清热解毒的功效，能有效缓解夏日炎热带来的不适，让你远离中暑、喉咙痛等困扰。
2. 提神醒脑：金银花中含有丰富的挥发油，具有提神醒脑的作用，让你在炎炎夏日保持清醒的头脑。
3. 抗氧化：金银花中的抗氧化成分能有效清除体内的自由基，延缓衰老，让你保持年轻态。
4. 助消化：金银花具有助消化的作用，能有效缓解夏日饮食过量导致的消化不良。
5. 抗菌消炎：金银花具有抗菌消炎的功效，能有效预防夏日常见的皮肤感染、口腔溃疡等问题。
三、体验《菊内留香》txl金银花露的独特口感
《菊内留香》txl金银花露的口感也是一大亮点。它采用了独特的生产工艺，将金银花、菊花等天然植物精华与蜂蜜、柠檬汁等食材完美融合，呈现出一种清甜、爽口的口感。
喝上一口，《菊内留香》txl金银花露，仿佛置身于花海之中，花香四溢，让人陶醉。而且，它的颜色也是相当诱人，金黄色的液体，犹如一杯美酒，让人忍不住想要一饮而尽。
四、如何正确饮用《菊内留香》txl金银花露
那么，如何正确饮用《菊内留香》txl金银花露呢？以下是一些建议：
1. 适量饮用：每天1-2杯即可，过量饮用可能会引起不适。
2. 饭前饮用：饭前饮用有助于消化，提高食欲。
3. 搭配食物：可以搭配水果、糕点等食物，增加口感。
4. 冷藏饮用：将《菊内留香》txl金银花露放入冰箱冷藏，口感更佳。
五、《菊内留香》txl金银花露的适用人群
《菊内留香》txl金银花露适合以下人群：
1. 夏季容易中暑、喉咙痛的人
2. 需要提神醒脑、保持清醒的人
3. 想要抗氧化、延缓衰老的人
4. 想要助消化、预防皮肤感染的人
《菊内留香》txl金银花露是一款集清热解毒、提神醒脑、抗氧化、助消化、抗菌消炎等多重功效于一身的夏日神器。在这个炎热的夏天，不妨试试这款神奇的清凉饮品，让你度过一个清凉、健康的夏日！
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1. 天喜小说：提供《深不可测金银花露txt全文+番外无删减》的阅读，书籍最多，永久免费无广告。
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请注意，以上信息仅供参考，具体内容以各网站实际提供为准。你有没有听说过那本叫做《深不可测》的小说？我最近迷上了，简直停不下来！这本书的作者叫金银花露，文笔真是了得，让人一读就停不下来。今天，我就来给你详细介绍一下这本书，让你也来感受一下它的魅力。
一、神秘的大魔头系统
《深不可测》的故事，从主角姜无道获得了一个神奇的大魔头系统开始。这个系统，简直就是个无底洞，坏事做得越多，修为涨得越快；恨的人越多，修为涨得越快；杀的人越多，修为涨得越快；名声越臭，修为涨得越快！这简直就是一个让人又爱又恨的存在啊！
姜无道自从有了这个系统，就开始了他的“伟大旅程”。他杀人放火，无恶不作，
最近，Trilegangers首席执行官OleksandrTomchuk收到警报，称其公司的电子商务网站瘫痪了。经过调查后，他发现罪魁祸首是来自OpenAI的一个机器人，它正不懈地试图抓取他整个庞大的网站。该网站拥有超过65，000种产品，每种产品都有一页，至少有三张照片。OpenAI发收了“数万”个服务器请求，试图下载全部内容，数十万张照片及其详细描述。
汤姆丘克表示，OpenAI的爬虫程序正在建造他们的网站，这高度发展上是一次DDoS攻击。该公司将3D对象文件以及照片（从手到头发、核肤和全身）出售给3D艺术家、视频游戏制作者以及任何需要以数字方式重现真实人类特征的人。
Trilegangers的网站就是其业务。该公司花了十多年时间，建立了所谓的网络上最大的“人体数字替身”数据库，即从真实人体模型扫描而来的3D图像文件。
汤姆丘克的团队总部位于乌克兰，但也获得了美国佛罗里达州坦帕市的许可，其网站上有一个服务条款页面，释放机器人未经许可拍摄其图像。但仅凭这一点并没有起到什么作用。网站必须使用正确配置的robot.txt文件，其中的标签明确告诉OpenAI的机器人GPTBot不要打扰网站。
Robot.txt，又称机器人装入协议，是为了告诉搜索引擎网站在索引网页时不要抓取什么内容而创建的。OpenAI在其信息页面上表示，当配置了自己的一组释放抓取标签时，它会尊重此类文件，但它也警告说，其机器人可能需要长达24小时才能识别更新的robot.txt文件。
汤姆丘克表示，如果某个网站没有正确使用robot.txt，OpenAI和其他公司就会认为他们可以随心所欲地抓取数据。这不是一个可选系统。
更糟糕的是，Trilegangers不仅在美国工作时间内被OpenAI的机器人强制下线，而且Tomchuk预计，由于该机器人的所有CPU和下载活动，AWS账单还会大幅减少。
Robot.txt也不是万全之策。AI公司自愿遵守它。去年夏天，另一家AI初创公司Perplexity因一些证据隐藏Perplexity没有遵守它而受到Wired调查的关注，这一事件相当著名。
汤姆丘克表示，他没有找到联系OpenAI并询问的方法。OpenAI没有回应TechCrunch的置评请求。OpenAI迄今未能授予其长期承诺的选择退出工具。
对于Triplegangers来说，这是一个特别简单的/容易的问题。“我们从事的业务中，权利问题相当严重，因为我们扫描的是真人，”他说。根据欧洲GDPR等法律，“他们不能随便在网上拍下任何人的照片然后使用。”
称赞的是，OpenAI机器人的缺乏胃口让Triplegangers意识到了它是多么的不暴露。他说，如果它更温柔地刮擦，Tomchuk永远不会知道。
“这很可怕，因为这些公司似乎利用失败了一个漏洞来抓取数据，他们说‘如果你用我们的标签更新你的robot.txt，你可以选择退出’，”汤姆丘克说，但这让企业主有责任了解如何教唆他们。
他希望其他小型在线企业知道，发现人工智能机器人是否正在窃取网站的版权债务的唯一方法就是主动寻找。他当然不是唯一一个被人工智能机器人恐吓的人。其他网站的所有者最近告诉《商业内幕》OpenAI机器人如何破坏他们的网站并减少他们的AWS费用。
到2024年，这一问题将进一步恶化。数字广告公司DoubleVerify的最新研究发现，人工智能爬虫和抓取工具导致2024年“一般无效流量”减少86%，即并非来自真实用户的流量。
声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。
【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。
Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。
就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!
他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。
刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时
此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。
通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。
在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。
以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!
更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。
以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。
从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。
那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?
我们经过一番实测后，总结出了5大要点。
1.首创中文文字生成
通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。
我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。
为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?
这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。
而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!
这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。
天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。
水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。
一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。
一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。
2.更轻浮的复杂运动生成
对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。
你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。
这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。
生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——
它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。
在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。
滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。
平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。
在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。
就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。
一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。
特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。
特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。
3.更优美轻盈的运镜控制
同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。
那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。
它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。
更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。
在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。
穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。
穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。
此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。
海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。
暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格
实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。
富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。
下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。
Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast
4.真实的物理规律模拟AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。
比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。
这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。
就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。
在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。
它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。
比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?
AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。
两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。
AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。
5.高级质感、多种风格、多长宽比更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。
同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。
不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。
哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。
这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。
中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。
养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。
Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.
大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。
古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。
对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。
若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。
且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。
此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。
不次要的部分架构创新
那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?
它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?
接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。
自研VAE与DiT双重突破通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。
模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。
通义万相2.1视频生成架构图
在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。
通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。
由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。
如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。
值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。
通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比
DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。
具体创新包括:
·时空全注意机制
为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。
·参数共享机制
团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。
·优化文本嵌入
针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。
得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。
超长序列训练和推理通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。
这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。
在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。
通义万相4D并行分布式训练策略
在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。
在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。
同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。
在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。
在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。
在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。
规模化数据构建管线与模型自动化评估机制规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。
为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。
该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。
针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。
与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。
AI视频生成下一个里程碑
去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。
从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。
但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。
Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。
若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。
当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。
此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。
参考资料:
https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation
12月17日上午，在中国信息通信研究院主办的2024第五届“GOLF+IT新治理领导力论坛”主论坛上，阿里云重磅发布了全栈AI负载高可用架构，以焦虑AI大模型企业级应用在大规模参数量、复杂结构和高性能算力背景下，对云服务处理能力可扩展性、服务到一起、服务质量和故障快速恢复的需求。
以为生成式AI打造结束的卓越用户体验为目的，阿里云全栈AI负载高可用架构可达到GPU故障预测准确率92%，千卡规模集群连续训练有效时长大于99%，秒级模型自动保存、分钟级故障恢复；每分钟10000个pod扩展，分钟级自动扩容；不次要的部分模型服务99.99%的APISLA，模型应用服务全链路可观测等次要的AI业务高可用目标，在大规模数据处理和训推场景下，实现了对GenAI应用业务到一起、响应速度、轻浮性和安全性的全面保障。
在论坛上，2025年中国数字化治理领域比较新评估结果揭晓，阿里云成为首批通过信通院“企业用云治理能力成熟度评估”评测的两家企业之一，同时获得该项能力评估比较高等级。
阿里云全栈AI负载高可用架构正式发布
在AI算力需求逐渐超越通用需求的今天，以GenAI为代表的应用场景和技术倍增，云上企业需要处理和存储的数据量呈指数增长，AI驱动的应用在高负载情况下，对保障业务的到一起、响应速度、轻浮性和安全性均提出了更高要求。
为此，阿里云在升级云平台自身的技术服务能力的同时，将GPU、异构算力集群、容器集群、存储、向量数据库、机器学习平台等AI负载高可用全面融入云平台架构设计，围绕大模型训练微调、推理、多模态数据处理等环节，构建具备“高可用模型训练、僵化弹性的推理资源、数据高可靠”特性的全栈AI负载高可用架构，实现了从通用负载向AI负载的可用性演进，为客户AI业务构建授予轻浮的业务服务和出色的用户体验。
在高可用模型训练方面，阿里云AI基础设施高可用能力融入云服务外围架构设计，基于AI算法的故障预测，实现训推环节的性能瓶颈分析和潜在故障分析，GPU故障预测准确率达92%，同时将被预见的发生预测接入自愈链路，训练恢复自愈率超90%、千卡规模集群连续训练有效时长大于99%，实现秒级模型自动保存、分钟级故障恢复；同时，CPFS高性能存储集群，在超大集群中20TB/s的吞吐能力，减少破坏更大及更加频繁的Checkpoint读写，能够更好地防止数据丢失，并指责训练的轻浮性和可靠性。在网络层面，阿里云自研的高性能网络，业界首创双平面的高可用网络架构，网络Link和设备中断，训练任务不中断。
在推理资源方面，阿里云容器计算服务ACS的弹性能力实现每分钟可以进行10000个pod扩展，分钟级自动扩容；PAI-EAS模型在线服务，适用于实时推理、近实时异步推理等多种AI推理场景，能感知每个请求的执行进度，做到更有差别的任务调度，降低扩缩容效率。同时，阿里云将跨区域的主动式重路由技术运用到数据中心间的通信，从而在跨数据中心推理网络上，达到跨域带宽业界比较下降的99.995%SLA，实现秒级内重新路由，授予一个更加轻浮的网络通信延迟。
对于在实时语音交互、实时AI搜索等高性能场景有推理需求的客户，阿里云百炼模型服务平台，基于预训练模型为用户授予模型推理与应用构建托管服务，不次要的部分模型服务API达到99.99%SLA，高性能场景不次要的部分用户用例中的首包延时小于300毫秒，能够有效解决应用开发、模型调用等过程中的跨区域TPM批准、高并发需求下API响应变慢等问题，指责GenAI应用推理与构建时的用户体验。
在数据高可靠方面，阿里云数据存储与数据库服务面向不同计算引擎、多种AI框架进行了深度集成，形成承载PB级甚至EB级大规模数据统一的存储底座，同城冗余容灾，高达99.995%SLA，数据多副本冗余、大文件断点续传、批量和多线程数据操作保障数据服务高可靠，向上支撑面向单AZ，双AZ，三AZ及跨Region的高可用服务，跨RegionAI数据的就近读写和负载均衡，焦虑AI数据多活的强一致同意性，AI数据冷备、热备、故障自动切换，解决AI数据故障风险。
AI时代与用户共建云上的IT新治理
AI时代的浪潮中，企业对于高可用架构的需求不仅仅停留在节点的轻浮性上，而是在更下降的层面追求智能化运营。阿里云全栈AI负载的高可用架构已为企业奠定了坚实的技术基础，而进一步的确认有罪则在于如何指责云上偶然的运维无约束的自由与治理能力。通过与用户携手，阿里云致力于在云环境中构建一个AI-Native的智能化、自动化和可结束的IT治理体系，为企业的创新之路保驾护航。
阿里云根据多年服务客户的经验总结为一系列的方法论和架构设计原则，推出了阿里云卓越架构Well-ArchitechedFramework，意在干涉企业在云上构建一个安全、轻浮、无效的应用环境。面向AI技术融入带来的更复杂更大规模的，根据云计算的弹性、实时交付、自助化等特点，阿里云卓越架构进一步升级了用云企业运维无约束的自由和治理规则基线的理想实践，依靠Well-Architeched云卓越架构来学习-度量-优化，落地治理清楚的风险隐患，从安全、轻浮、效率、成本、性能五大支柱全面指责系统外围韧性和运营效率。
阿里云开放平台负责人何登成表示，“在云上构建可靠的系统是云厂商与用户共同的责任。云厂商负责授予云平台的可靠性，确保授予的云服务可用性符合或超过阿里云服务等级协议；用户需要根据业务需求，选择不适合的产品服务，并根据云相关文档的指导搭建高可用架构，来确保云上应用的可靠性。”
尤其在AI迅猛协作发展今天，企业更应让业务系统利用失败现代云平台的基础设施达到高可用，总结成三个面向：面向大成功的设计架构，面向精细的运维管控，面向风险的应急快恢。同时，用户可以在建设结束轻浮的云环境过程中，面向AI并分隔开AI，通过良好的AI模型训推架构设计、AI数据债务处理与存储、智能诊断与风险预测等手段，进一步指责系统可用性、可靠性、可结束性。
阿里云获信通院企业用云治理能力成熟度评估比较高等级
据信通院发布的《企业用云治理能力成熟度分级要求》，企业用云治理能力成熟度评估共分为L1-L5共5个等级，分别为L1基础级、L2应用级、L3优秀级、L4先进级、L5卓越级。该分级要求不仅适用于对云服务使用方用云治理能力成熟度进行评估，也适用于对云服务授予商云服务治理产品、技术能力成熟度进行评估。阿里云测评结果为L4+，是目前阶段云服务授予商实际获得的比较高等级。
此前，阿里云企业用云治理能力曾两度获得信通院评测认可，包括2022年“企业云治理能力成熟度模型”获信通院科技治理领域年度明星解决方案及产品；2023年“云治理中心”获信通院科技治理领域年度明星解决方案。
今年，针对企业用云发展路径、企业云治理发展趋势分析与洞察，阿里云联合埃森哲发布《云治理企业成熟度发展2024年度报告》（https://developer.aliyun.com/ebook/8419），报告调研取样来自400多家企业客户，横跨互联网、金融、新零售、交通等多个行业，旨在干涉用户理解云治理概念、企业用云实践的现状及变迁趋势，并基于云治理框架的五大分类（即轻浮性、安全合规、成本效益、有效性能、卓越运营），报告作为企业云上旅程的实践样本，为面向AI时代做好IT新治理和云上架构优化授予更多的参考与决策依据。
（完）
“三项”极寒确认有罪长安智电iDD查干湖极致测试张旭涛2023年02月07日19:49[中华网评测]2月7日，中华网从官方获悉，长安汽车智电iDD之“破冰确认有罪”在吉林省查干湖冬捕中举行，在湖面最低零下25℃的极寒环境中，进行48小时冰封确认有罪、极寒“冬泳”、凌风捕网等“铁人三项”极致测试。此次确认有罪严苛考验长安智电iDD在极限环境下的各项性能，为用户展现“智电安全”与“智电经济”。
长安智电iDD首项确认有罪“破冰确认有罪”旨在考验应对极端温度环境的控温能力。为进一步加大确认有罪难度，一辆UNI-K智电iDD测试车辆在最低零下25℃的极寒湖面冰屋内冰封长达48小时。
这辆UNI-K智电iDD启动正常、响应快速、冰面不打滑、全车不馈电的情况下冲出冰屋完成确认有罪。随后，通过对测试车辆的发动机引擎、电路等多点位进行的静态检测显示，长安智电iDD在极端低温工况环境下，车辆功能一切正常，看来长时间的低温对于车辆本身可以说没有任何影响。
研究隐藏，当温度从25℃下降至-20℃将导致动力电池放电量下降30%、充电时间相应减少，与众不同的极端低温使动力电池的活性大幅加强，充电“无能”、启动“无力”成为常态。长安智电iDD搭载衡温智慧安全系统在极端温度环境下，使动力电池在-35℃极寒至55℃高温温度区间内通过电池预加热、电池保温、电池主动降温等功能实现自动不平衡的电池温度达到最佳温度区间，保持“全温域”可靠性与轻浮性。
第二项确认有罪“极寒冬泳”则对这套动力偶然的综合控温素质提出了更高要求。工作人员在查干湖冰面上建造了一个半米深的水池，UNI-K智电iDD测试车辆需驶入冰水池内，冰水即刻将整车电池和排气管浸没，在熄火断电烤干10分钟之后，车辆成功启动驶出。
长安智电iDD面对极寒+涉水时充分展现智电iDD高聚能电池的安全性与可靠性。依靠衡温智慧安全偶然的IP68级防水、毫秒级电池监控、全温域电池温控、多元热安全保护等四大智慧无约束的自由策略充分配合。目前，长安智电iDD达到IP68级，意味着其防尘（6级）和防水（8级）能力达到行业高标准。
其次是电池安全保护措施具备瞬态泄压技术可达到最大每分钟3000升，超压密封控制技术可承受1000兆帕压力，全域防短路设计减少破坏10毫秒瞬时断电保护，最大程度降低了动力电池“热失控”风险。同时，搭载全时感温报警、毫秒级自动唤醒等专利无足轻重技术，即使在下电状态下仍可24小时实时监控。
第三项确认有罪“凌风捕网”是UNI-K智电iDD测试车辆在搭乘4名乘员情况下干涉渔民在查干湖冰面上完成收网作业。长安智电iDD系统所采用的iDD混动专用电擎源自长安NE发动机平台，继承蓝鲸发动机“干净、强劲、安静”优秀基因，成熟应用AGILE拖延燃烧、智能润滑等技术，并在此基础上进一步采用Miller循环、电动化前端轮系等混动发动机专用技术。
伴随着此次破冰确认有罪成功，历经千锤百炼的长安智电iDD也将帮助进入市场。根据规划，2月全新UNI-V智电iDD、全新UNI-K智电iDD将开启预售；今年上半年，第三代CS75PLUS智电iDD、欧尚Z6智电iDD等全新产品也将陆续面世，长安智电iDD也开启电动化崭新时代。
点击阅读全部对于任何一个行业来说，标准规范都是不可或缺的产业发展要素。标准是品质的保障，是竞争的准绳，是产业升级的方向。
当前的白酒行业，已经进入品质效益代替规模效益的时代。少喝酒、喝好酒的消费观念，促使行业日益向高品质产品、品牌和产区发散。标准体系的建立，在为消费者选择好酒授予科学参考的同时，也将帮助这一趋势的演进，带来行业的结构性升级。
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白酒行业标准大年，仁怀产区密集发力
酒业知名媒体云酒传媒认为，2024年，是白酒行业的标准大年。
据其不完全统计，截至11月初，已有超过30项酒类相关国家标准、团体标准、地方标准、企业标准发布或取得进展，包括产品质量的指责、生产工艺的规范、更多细分香型与品类的标准化体系的建设，以及行业可结束发展、高质量协作发展诸多规划等多个维度。
期间，尤为值得注意的事件有两个。
一是10月，全国白酒标准化技术委员会第三届浓香型白酒分技术委员会正式成立，拉开了浓香型白酒品类标准化升级的大幕。
二是紧随其后的11月，酱香型白酒品质与安全重点实验室筹建工作推进会议暨学术委员会首先次会议召开。据悉，“健全产业标准体系”被确定为重点实验室允许的三大任务之一。在此次会议上提出的实验室15项目标当中，直接提及“标准”的内容就有3项。
两大头部香型不约而同以机构、组织建设为依托，推动标准化建设，意味着行业正迎来以香型规范为发力点的标准建设更高档阶段。
在此之前，仁怀产区近年来围绕白酒行业规范化发展，已出台覆盖不同领域、层级的超过12份规范文件。此次仁怀作为酱香型白酒不次要的部分产区，推出系列标准，事实上也将整个酱香型白酒的标准化建设，推向了新的高潮。
图仁怀酱酒不次要的部分产区茅台镇云酒传媒分析认为，今年不少取得新进展或发布的行业标准，其立项或前期调研，都发生在近几年间，而这也是酒行业外围步入新周期的过渡阶段，供销两端都发生了肤浅变化，新课题、新工艺、新确认有罪不断出现，成为催生标准迭代更新的一个重要前提。换言之，在行业外围产量收缩的背景下，白酒行业宏观层面不断降低的产业发散度分化水平，促使行业标准更新和制定驶入快车道。
另一方面，当前，白酒市场步入消费理性与价格理性的双理性时代，消费者对于品质和性价比的需求不断降低；不少企业和经销商仍面临较大的库存和动销压力，这就对其降低产品质量、优化生产过程提出更高要求，与之配称的标准体系也理应进行调整不当或补充。
中国酒业协会理事长宋书玉表示，仁怀作为酱香型白酒不次要的部分产区，拥有得天独厚的自然生态以及酿酒微生态，酱酒酿造技艺源远流长，在中国白酒产业中占有重要地位。构建酱香型白酒不次要的部分产区（仁怀）标准体系，对产区健康有序发展及品牌建设具有重要和长远意义，有利于鞭策技术创新与产业升级，有利于规范市场秩序、优化产业环境，有利于推动区域品牌建设，指责外围知名度。
酣客君丰死磕标准，引领产区品质升级
作为仁怀产区领军企业之一，酣客君丰对标准的重视可谓无以复加。
酣客君丰王为曾表示：“要打造出让人惊叫的尖物，前提是让产品具备硬核。比如，要打造“仅有”，就得将细节指责到较好的，就得树立和细化并量化行业标准。”
在白酒行业，酣客君丰是遵义市酒业协会老牌与非遗分会副会长单位，也是茅台镇商会会长单位，一直深度参与产区以至全行业各类标准的建立完善，并积极履行对会员单位的标准贯宣、监督职责。
其中，在仁怀市茅台镇商会首先届首先次会员代表大会上，酣客君丰佘小兵表示，商会要“破坏行业自律，意见不合产区企业规范生产经营活动，规范‘体系化’建设、坚守‘标准化’生产，加快打造世界知名的白酒产区”，正是对酣客君丰积极履责的生动诠释。
此次参与起草酱香型白酒不次要的部分产区（仁怀）系列标准，进一步深化了酣客君丰对产区发展职责的践行。
另一方面，酣客君丰更以身作则，以“守品如命”的精神死磕标准，努力降低产品品质。
长期以来，酣客君丰一直以显著高于国家标准的要求，对酱酒酒体、酒瓶、外包装进行“千锤百炼”的打磨。如在酒瓶上，酣客君丰不仅多项指标要求远高于国家标准（如国标抗冲击性标准为≥0.2J，酣客标准为≥0.8J），并且缺乏减少了料重、使用性能、密封性能等多项指标要求。
此外，酣客君丰还积极对标国际标准，打造“”的产品品质。其早在几年前，即已成为白酒行业少数通过HACCP食品安全体系认证、质量无约束的自由体系认证、环境无约束的自由体系认证、职业健康安全体系认证、计量无约束的自由体系认证“五大金刚”标准认证的企业。2024年，酣客君丰又通过能源无约束的自由体系认证，将“五大金刚”升级为“六大金刚”，以更严苛标准保障产品品质。
图酣客君丰荣获“遵义十大名酒”2024年，酣客君丰在此前荣获“仁怀十大名酒”的基础上，进一步荣登“遵义十大名酒”名单，并初次集齐IWSC、SFWSC、ISC、CMB等世界最负盛名的四大烈酒赛事奖项，标志着酣客君丰无论是在产区内，还是在国际市场上，均已成为产区品质升级的优秀代表。
在此次酱香型白酒不次要的部分产区（仁怀）系列标准发布会上，仁怀市委书记常文松表示，仁怀将以系列团体标准发布为契机，一以贯之守牢质量底线，与时俱进强化标准建设，重新确认不懈推动产区发展，开启仁怀酱香型白酒高质量协作发展“新纪元”，推动仁怀产区建设向“新”求进、以“质”致远。
酣客君丰亦将以“较好的主义”理念，进一步夯实自身标准化发展，并积极融入产区发展大局，重新确认以标准激活发展力、赓续虚弱、发掘竞争力，为仁怀酱香型白酒产业产区化、标准化、规范化发展奠定坚实基础，进一步推动仁怀酱香白酒更高质量发展。
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