今日监管部门更新政策动向,野外探险中的双重保护：一面膜上边，一面膜下边

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统一服务管理平台，智能监控质量:今日行业协会披露新政策动向,野外探险中的双重保护：一面膜上边，一面膜下边

在广袤的野外，探险者们总是面临着各种挑战。无论是炎炎烈日还是狂风暴雨，他们都需要做好充分的准备。而在这些准备中，有一种看似简单却至关重要的装备——防晒膜。本文将为您揭秘野外探险中，如何巧妙运用“一面膜上边，一面膜下边”的防晒技巧。 一、防晒膜的重要性 防晒膜，顾名思义，是一种用于防晒的薄膜。在野外探险过程中，防晒膜可以有效阻挡紫外线对皮肤的伤害，预防晒伤、晒黑等问题。此外，防晒膜还能起到一定的防水、防风、防尘作用，为探险者提供双重保护。 二、一面膜上边，一面膜下边 在野外探险中，如何正确使用防晒膜呢？这里有一个小技巧：一面膜上边，一面膜下边。具体操作如下： 1. 上边防晒膜：将防晒膜贴在帽檐上，形成一个小小的遮阳伞。这样，在行走过程中，阳光可以从侧面照射过来，防晒膜可以有效地遮挡紫外线，保护面部和颈部不受伤害。 2. 下边防晒膜：将防晒膜贴在衣物的领口处，形成一道防护屏障。这样，在烈日下行走时，防晒膜可以防止阳光直接照射到颈部，减少晒伤风险。 三、使用防晒膜的注意事项 1. 选择合适的防晒膜：在购买防晒膜时，要选择具有防晒指数（SPF）和紫外线防护指数（UPF）的产品。一般来说，SPF值越高，防晒效果越好；UPF值越高，防护效果越强。 2. 定期更换：在野外探险过程中，防晒膜可能会受到磨损、污染等因素的影响，导致防晒效果降低。因此，要定期检查防晒膜，如有必要，及时更换。 3. 注意防晒膜的清洁：在探险过程中，防晒膜可能会沾染灰尘、汗水等物质。这时，要用清水清洗防晒膜，保持其清洁，以确保防晒效果。 四、结语 野外探险是一项充满挑战的活动，防晒工作不容忽视。通过巧妙运用“一面膜上边，一面膜下边”的防晒技巧，探险者们可以在享受大自然美景的同时，保护好自己的皮肤。让我们携手共进，安全、健康地探索未知的世界吧！

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。