Category: 科技测评

这里是新西兰全搜索的科技测评专题，更多关于新西兰以及国际科技资讯，人工智能、新能源、科技突破、科技改变生活等信息，请关注：

研究侧面揭示刷短视频危害：AI 大模型也会“变傻”？垃圾信息或让人工智能永久受损

人类长期沉迷短视频会影响注意力，这一点不少家长早已耳熟能详。如今，科学研究显示，人工智能的大语言模型也会遭遇类似问题：如果被“喂养”太多垃圾信息，它们也会“变傻”，而且这种损伤无法修复。 这一发现来自德州农工大学、德州大学奥斯汀分校和普渡大学的联合研究。研究论文直白地命名为《LLMs can get brain rot》（大语言模型也会得“脑腐”），令人警醒。 研究团队以多种主流大语言模型为实验对象，包括 Llama 3 与中国的“千问”系列，通过“持续预训练”方法故意将低质量、高情绪化的社交媒体短句混入训练数据中。令人震惊的是，即使只混入少量垃圾内容，模型的理解力、推理逻辑与安全性均明显下降，即便事后再用优质数据重新训练，也无法完全恢复原本水平。 实验还发现，“脑腐”的模型表现出跳跃性思维、逻辑混乱以及轻微的“反社会倾向”。这与人类长期消费碎片化短内容后的认知退化现象惊人地相似。 另一项来自人工智能公司 Anthropic 的研究则更让人不安。他们发现，通过在少量训练文本中植入隐秘的指令，就能“催眠”大模型，让它在未来某个特定指令下输出乱码或异常内容。令人难以置信的是，只需 0.00016% 的污染比例就足以令系统出现可控反应。 这些研究揭示了一个被忽视的事实：数据污染会让人工智能的智商“退化”，后果甚至不可逆转。 未来的 AI 时代，数据质量或将像食品安全一样重要。专家呼吁，AI 开发方应公开“训练数据配料表”，让用户了解模型所吸收的内容来源。同时，这也给人类教育带来启示——少刷短视频、多阅读长内容，培养逻辑与批判思维，才是防止“大脑腐败”的根本之道。 AI 的未来就藏在数据的纯净度里。对于机器和人类，这或许都是同一个真相。

✈️【空中测评】来自三万英尺的网络体验：新加坡航空飞往基督城航班的Wi-Fi实测报告

如果你正在阅读这篇文章，那么请允许我告诉你一个小秘密——这篇文章，正是在新加坡航空飞往基督城（Christchurch）的航班上写下并发布的。没错，我正坐在云端，用着新加坡航空的机上 Wi-Fi，与地面世界保持连接。 💡 新加坡航空的 Wi-Fi 政策：谁能免费用？ 在多数航空公司仍然对 Wi-Fi 按流量收费的时代，新加坡航空显得格外慷慨。凡是头等舱或商务舱乘客，以及注册为 KrisFlyer 会员 的旅客（即便是经济舱），都可在机上 免费使用 Wi-Fi。对于非会员旅客，也可以选择购买不同时长的上网套餐。 注册成为 KrisFlyer 并不复杂，只需在新航官网填写基本信息即可。对经常出行的新西兰、澳大利亚旅客来说，这是一个非常实用的福利——尤其是像我这样，常常需要在旅途中保持在线状态的乘客。 🌐 网络体验实测：稳定度与速度 新加坡航空的机上网络使用的是 卫星连接（Satellite Wi-Fi）。相比地面光纤当然无法媲美，但整体体验相当不错。网页加载稳定、社交媒体如 Facebook、X（原Twitter）、Instagram 均可顺利使用；邮件收发、文档协作、云笔记编辑也完全没问题。 在飞行途中，我试着同时打开 […]

半导体“造光者”ASML：“专注即一切”的行业法则

在规模创纪录的Semicon Taiwan 2025上，来自56个国家、逾1200家企业和4100个展位集中呈现全球半导体版图，其中荷兰光刻机巨头ASML频频被提及，被视为先进制程不可或缺的“造光者”。从1984年创立到掌握EUV（极紫外）光刻的独门技术，ASML以“长期专注”铸就领先路径，其最大客户台积电处于高端芯片制造核心链条。 展会与产业背景 被称为“全球半导体风向球”的Semicon Taiwan今年设有17个国家馆，规模为历届之最，反映半导体在AI、汽车与高性能计算驱动下的战略地位。热度背后，是制造端对先进光刻与良率优化的持续需求，以及供应链对关键设备可获得性的高度敏感。 公司概况 ASML总部位于荷兰费尔德霍芬，历经40余年发展，在全球16个国家设立60多个办公室，员工超过4.4万人、来自148个国家。报道形容，全球大多数芯片制造环节依赖其光刻系统，尤其是仅其可量产的EUV设备，支撑5nm、3nm等先进节点；若关键供给受阻，将对台积电等头部厂商的产能安排造成重大影响。 技术核心 ASML以EUV光刻奠定技术护城河，核心在于以13.5纳米波长实现更高分辨率的图形转移，并通过与顶级光学与激光伙伴协同攻克镜面、光源与系统稳定性难题。在量产节点上，EUV负责最精细层的制造，搭配DUV（深紫外）共同构成现代制程工艺组合。 “专注”之路 荷兰财经记者Marc Hijink在获准长期深入ASML内部研究三年后出版《造光者》，总结其成长关键是聚焦一件事并拉长时间视角。“他们从一无所有开始，只有一台没人要的机器、四五十名工程师，没有供应链，但始终专注在光刻一件事，并以10至15年的路线图做长期投入。”该“只做一件事”的组织选择，与台积电的“专注代工”策略常被并置讨论。 供需冲击与认知转折 从数位与移动革命到新冠疫情，芯片短缺首次让公众与决策者直观感受半导体的战略属性。汽车电子与消费电子延迟交付的现实冲击，将光刻机等关键设备的稀缺性推上舆论与政策层面。 AI浪潮下的定位 AI芯片通过先进封装与异构整合走向“二维到三维”的性能跃迁，短期内对单纯“水平微缩”的依赖边际变化。然而，先进制程对关键层的EUV需求仍然存在，且算力与存储的长周期扩张让光刻设备持续处于技术栈核心。“需要AI芯片来打造新的AI芯片”，产业被形容为一个不断自我增强的循环。 摩尔定律的延续与变形 在“水平微缩”层面，摩尔定律面临成本与复杂度升高导致的放缓，但整体仍在通过架构、封装与工艺协同推进。ASML的技术与产能路径，成为“以更高效率延续摩尔定律”的关键支点之一。 展望 先进制程需求、地缘与出口管制、下游应用结构性升级，将共同塑造ASML的供需与交付节奏。对产业而言，EUV/DUV产能爬坡、良率优化与供应链韧性，仍是未来数年的竞争主轴；对ASML而言，“专注即一切”的长期主义，仍将是其维系领先与跨周期增长的底层策略。

今年买 Air 还是 Pro？iPhone 17 全系深度评测与选购指南

iPhone 17 Pro 系列侧重性能与影像并带来更长续航与更强散热，适合重度拍摄、游戏与专业创作；全新 iPhone Air 主打极致轻薄与便携，同时保留高性能平台，适合在意手感、重量与外观的主流用户与商务人群。本文结合苹果官方资料与 Mediastorm 影视飓风的实测要点与评论反馈，整理关键升级、型号差异与选购建议，助力快速决策。 新品要点 型号对比 机型 芯片/内存 相机与变焦 屏幕与重量 电池/视频播放 机身材料与设计 iPhone Air A19 Pro，12GB 内存 48MP Fusion 主摄，支持 […]

封闭高速实测ADAS！36辆车216次碰撞，生还率仅为？懂车帝最狠智驾挑战来了

2025年7月23日，懂车帝重磅发布一场前所未有的智能驾驶极限挑战——《216次碰撞 36车封闭高速路 生还率仅有?%》，引发汽车圈与科技圈广泛关注。36辆真实购买的车型，超200次的严苛测试，模拟真实高速场景中的六大极端风险，直面自动驾驶辅助系统（ADAS）的生死考验。 这一次，懂车帝不仅“买车测试”，更“封路硬刚”，以超越实验室的残酷环境揭示智驾系统的真正水平。以下为本次测试的六大核心场景解析： 一、消失的前车：高速鬼探头，考验跟车策略（02:46-24:59） 在模拟高速上车辆突然变道的场景中，前车突然闪出视线，留给跟车车辆的反应时间极短。测试结果显示，多款车型在“假空挡”状态下没有及时制动，发生严重碰撞，显示部分ADAS系统仍难以应对“遮挡+变道”的复合突发事件。 二、高速临时施工：锥桶与分道标识的识别力（25:00-37:24） 模拟常见的施工区，车道标识发生临时改变，对车辆的车道保持与识别能力提出严峻考验。部分车型误判锥桶为可通行区域，甚至直接冲入施工区，反映当前系统对非常规标识识别能力普遍不足。 三、静止卡车：最致命盲区再现（37:25-01:01:09） 这是已被证实最容易导致致命事故的场景：高速施工区域内静止的大车。测试中，有车辆完全未减速撞击卡车，车损严重，警示了ADAS系统对于“静止障碍物”的感知缺陷——这一点在真实案例中已多次致人伤亡。 四、高速惊现事故车：事故诱发连环碰撞（01:01:10-01:16:26） 模拟前方发生事故后车道突然受阻，多车必须在极短时间内刹车或变道。该测试暴露了多车型在紧急状态下的系统迟缓或错误响应，如未及时开启紧急制动或盲区辅助，容易引发二次甚至多车连环碰撞。 五、野蛮加塞：“人类最烦的行为”AI能否应对？（01:16:27-01:24:48） 模拟高速匝道入口“加塞车”硬切入主道，挑战系统对侧向入侵目标的识别与避让能力。部分车型在未检测到威胁的情况下，仍保持巡航速度，几乎毫无反应，极易造成追尾事故。 六、横穿野猪：突发动态物体识别挑战（01:24:49-01:30:23） 这是一场对计算速度与应急策略的极限挑战。大型野猪高速横穿道路，模拟动物突然闯入的情境。测试显示，多数车型未能及时识别目标种类，仅将其视为“漂浮物”，处理策略不一，凸显出感知系统智能化程度的差异。 总结：216次碰撞背后，是一次AI极限测试（01:30:24-01:32:00） 这并非一场华丽表演，而是一次关于生命与算法的严肃博弈。216次碰撞、6大高危场景、36辆不同品牌的智驾车型，每一次失误都可能在真实道路中致命。 懂车帝用封闭高速、实车碰撞的方式，打破“实验室自嗨”，真实还原每个智驾系统的“生死表现”。视频最后公布的生还率排名，更成为消费者选购自动驾驶辅助车型的重要参考。 结语 这场测试，是一次对中国智驾产业的集体体检，也是一次对“遥遥领先”背后真实力的拆解。下一步，ADAS系统如何弥补“静止障碍物识别盲区”“突发场景感知延迟”等系统性问题，才是真正决定智能驾驶能否落地的关键。 本次测试视频已在懂车帝官方频道上线，全长超过90分钟，堪称智驾史上最硬核视频之一。观看地址：懂车帝 YouTube 官方频道

一个神秘关键词“Yup”，揭示了用户搜索习惯的代际转变 | 全搜索科技观察

在近期对网站搜索数据的分析中，我们意外发现了一个令人困惑却极具启发意义的现象：一个无搜索结果的关键词——“Yup”，其出现频率远远超出其他无结果词汇，甚至是排名第二无结果关键词的10到20倍。 乍看之下，这似乎只是一个系统误差，或是个别用户的偶然输入。然而，随着我们深入分析用户行为数据、搜索上下文与趋势来源，一个有趣的结论逐渐浮出水面——这或许是用户搜索习惯正从传统搜索引擎向人工智能交互系统迁移的信号。 “Yup”：不是搜索词，是一种回应？ 在试图对“Yup”进行语义归类与关键词重定向时，我们团队查阅了多种公开搜索词库、网络流行语辞典，甚至尝试将“Yup”与我们网站内容进行模糊关联匹配，结果均未找到合理解释。 就在我们将其归类为“系统误输入”准备忽略时，团队中的一位编辑提出了一个假设：这可能不是关键词，而是一种习惯性的“AI式回应”。 我们的网站搜索框默认提示语是：“想要搜索我们的网站内容？”这一提示与传统搜索引擎“请输入关键词”不同，更像是对话开场语。而现在，越来越多年轻用户已经习惯与ChatGPT等AI对话型工具互动。当看到“想搜索什么？”的提示时，他们不再输入具体关键词，而是像对AI说“Yup”（“是的”）一样回应系统。 背后反映的是深层次的行为变迁 这种现象的背后，其实是一种深层次的交互模式演变。 曾经，用户使用搜索引擎时，是以明确关键词为导向——例如“如何做番茄炒蛋”“2025年奥运会时间表”。但在AI问答模式的普及下，用户更倾向于使用自然语言进行交流，如“我想知道怎么做番茄炒蛋”“你能告诉我奥运会啥时候开始吗？” 当搜索栏变得“对话式”，用户也自然地以对话回应，哪怕这个回应在传统搜索引擎语境中毫无意义。 “Yup”的高频输入，正是这种人机交互习惯转变的具象体现。 我们的应对：从关键词匹配到语境理解 意识到这一现象后，我们开始重新评估“无结果关键词”的处理策略。不再仅仅依赖关键词匹配和内容重定向，而是考虑引入语义理解与引导提示机制，例如： 小词背后的大趋势 “Yup”或许只是一个轻描淡写的输入，但它折射出的，是一场关于人类如何与信息系统互动的革命。 从关键词检索到自然语言问答，从信息定位到语义理解，从用户适应系统到系统主动理解用户——搜索行为的演化仍在持续。而我们需要做的，是紧跟这种变化，及时调整服务逻辑与技术策略。 结语：每一个看似“无意义”的输入背后，都可能藏着用户真实的意图与体验期待。下次再看到“Yup”，我们会知道，它不只是个词，更是一种新沟通方式的开端。

微信代码藏“F-word”，从程序员怒怼小米说起：软件彩蛋、工程浪漫与信息缝隙的故事 | Podcast音频

近日，有网友在解包微信安卓客户端（APK）时，意外发现其中包含大量“f word”粗口代码，甚至明指“小米”，引发网络热议。这些并未在用户界面中显现的隐藏语句，揭示了一个鲜为人知的开发者世界：调试时的情绪宣泄、程序员文化的独特表达方式，以及全球软件开发中的“彩蛋”传统。 一场被拆包揭开的“骂战” 据分析，这些代码最早出现在2022年，虽然微信版本不断更新，但相关调试语句并未被清除。它们包括诸如“f 小米”“f 某某功能失效”等内容，大多用于服务端调试日志。这类信息通常用于定位用户反馈中的问题，尤其是跨设备、跨系统版本的兼容性问题。 例如，在调试小米可穿戴设备时，由于厂商代码不统一、硬件标准复杂，常使开发者陷入“调一天崩三次”的困境。某位程序员或许在深夜调试失败后，愤而留下“f 小米”的记录——这并非功能性代码，而是“情绪代码”。 程序员不是圣人，他们也需要宣泄 尽管程序员形象常被描绘为“理性、安静、专注”，但现实是，他们面对的代码世界异常复杂且容易令人挫败。微软创始人比尔·盖茨在项目评审会上动辄爆粗，也早已是业界公开的秘密——据称某些项目被否，甚至只因f-word出现次数过多。 这不是中国程序员独有的现象。WhatsApp代码中就曾发现“f Apple”的字样，显然是因调试苹果系统时遇到不快。同样地，代码中的“f-word”并不会对最终用户产生影响，更多是程序员“在信息缝隙中的呐喊”。 骂人之外，还有“爱与浪漫”的注释 比骂人更奇特的，是有些程序员将给女友的情书、聊天记录写进注释中。虽然注释应当是为未来维护者提供理解线索，但程序员对注释的“爱与恨”也催生了各种荒诞创意。尤其在注释数量被考核指标量化的日本公司，有人干脆把情书复制粘贴，以达成“注释率达标”的KPI。 这些注释不一定会被发现，但当后辈程序员无意间浏览旧代码时，却可能读到几十年前的“数字情书”或调侃，仿佛在时光中与前人对话，带来某种考古式的乐趣。 更深的危机：不是粗口，而是漏洞和后门 当然，藏在代码中的“信息”不全是浪漫或愤怒。真正危险的是恶意代码、后门程序和数据泄露。在微信事件中，公众关心的并非功能安全，而是情绪宣泄是否越界；但在更广泛的技术语境中，信息安全才是更需要警惕的问题。 从微信到IEEE：骂人的不只程序员 这种信息缝隙的表达，也早已蔓延至学术界。2023年，西安电子科技大学的一篇IEEE期刊论文中，被发现含有一句拼音骂人话“liujiaming是d a s b”，埋藏在英文句子中。事件在2025年才被曝光，引发学术圈震动。审稿机制的疏漏、外包审核人员的不细致，暴露出信息过滤的盲点。 彩蛋传统：从程序员到米开朗基罗 无论是骂人、情书，还是签名，“信息缝隙”的文化早已有之。从Office隐藏小游戏，到NASA毅力号火星车的微缩铭牌，再到西斯廷教堂壁画中米开朗基罗藏下的自画像——工匠、艺术家和程序员在“别人看不到”的角落里留下自己的印记，这是一种对创作身份的私密标注，也是一种“我曾在此”的时代回响。 小结：骂人不对，但请给工匠一点“喘息空间” […]

Manus“闪离”中国：从AI Agent新星到全球化迷途

2025年7月，曾被视为“中国AI Agent新星”的Manus宣布大规模裁员并彻底撤出中国市场。这个估值高达5亿美元、用户量一度爆棚的明星AI创业项目，为何在高光时刻选择仓促离场？背后原因远不止“出海”或“资本压力”这么简单。 巨头加持，AI Agent新贵“高开高走” Manus由北京蝴蝶效应科技有限公司开发，创始团队集结了肖弘、季逸超等连续创业者，并获得了真格基金、红杉中国、腾讯等一线资本青睐。2024年3月，Manus以“通用AI Agent”定位首发亮相，主打自动化网页浏览、独立任务执行、虚拟机实时操作演示等创新能力。短短几天，内测邀请码炒至天价，注册用户激增至200万，成为国内最受瞩目的AI工具之一。 紧接着，Manus宣布与阿里通义千问战略合作，携手推进国产AI模型应用落地。4月获硅谷顶级风投Benchmark领投7500万美元，估值直接飙升至5亿美元。 然而，仅仅三个月后，这匹AI赛道的黑马便迎来了“闪离”中国的转折。 闪电撤离：多重因素叠加发酵 7月中旬，Manus中国区社交账号内容被全部清空，官网对中国IP访问关闭，核心技术团队40余人迁往新加坡，其余国内员工悉数裁撤，裁员补偿也相当优厚。与此同时，Manus总部已于5月正式迁至新加坡，并在当地以及东京、加州建立分支机构，展开新一轮国际化招聘。 Manus此举引发业界热议，外界普遍将原因归结于美国资本安全审查压力。由于美国对AI高端技术和资本流向实施严格审查，Benchmark领投的B轮资金需通过美国财政部审核，投资方因此建议Manus将总部迁往海外以规避合规风险。 但事实上，Manus早在2023年就在新加坡注册新实体，创始团队早有“全球化”打算。业内分析认为，除了政策压力，Manus更深层的困局还在于技术和商业现实： 行业影响：热潮退去后，AI Agent回归理性 Manus的撤离并未给中国本土AI Agent行业带来巨大冲击。高盛最新报告指出，国内AI产业已逐渐转向企业级、政企级落地为主，DeepSeek等国产AI模型更受大客户青睐，C端AI应用变现难题依旧突出。Manus的离开反倒为国内AI公司腾出更多“试错”与创新空间，推动行业从概念狂热回归实际应用和生产力价值。 不过，Manus的全球化之路同样充满变数。美国资本安全审查能否顺利过关、东南亚高昂的人才和运营成本，以及在国际AI市场如何突破巨头包围，这些都成为悬在Manus头上的“达摩克利斯之剑”。目前，其年度经常性收入（ARR）仍未突破1000万美元，用户增长动能减弱，而对手如Genspark等初创公司已率先实现数千万美元营收。 结语 Manus的“撤出”是一场典型的中国AI创业公司全球化试水的缩影。监管压力、算力瓶颈、商业转型、资本诉求……每一个因素都足以让初创团队举步维艰。未来，能否在新加坡搭建新的支撑点并实现产品和技术持续创新，还需市场和时间的检验。 对于所有AI创业者而言，如何在全球产业规则、资本环境和本地化竞争之间求得平衡，才是决胜未来的关键。

Waymo主宰无人计程车市场，版图首拓展东京

全球首个无人计程车服务Waymo，每周载客量已超过15万趟，今年计划进军日本东京。原本通用汽车旗下的Cruise也投入开发无人计程车，但因成本过高，宣布退出。因此，Waymo未来的主要竞争对手仅剩特斯拉和亚马逊旗下的Zoox。 无人计程车的未来 主持人Andrew Freund在节目中说道：“嘿，女孩，我去接你，待会见！”想象一下，与朋友约定叫车时，前方驾驶座却空无一人，这种无人小黄车你敢搭吗？ 美国歌手Dinah Jane首次体验无人驾驶计程车时感叹道：“OK，恢复驾驶，我的天啊我的老天啊，我在未来，我在未来。”她所乘坐的正是谷歌旗下的Waymo无人计程车。 目前，Waymo仅在凤凰城、洛杉矶、旧金山及奥斯汀提供载客服 务，每周载客量已超过15万趟，且其市场版图仍在不断扩展。 拓展至国际市场 CNBC主播在2024年12月报道：“Waymo今天宣布，将扩展服务到迈阿密。作为Alphabet旗下的服务，Waymo将在阳光州巡航，2025年将由人类安全驾驶监管，预计隔年开放无人计程车服务。” 不仅在美国拓展版图，Waymo还计划在2025年首次进军国际市场，布局日本东京，届时将陆续展开道路实测和地图绘制工作。 Waymo行为模型主管Harish Chandran表示：“要建立世界模型，我们必须先建立人类行为模型，包括行人、骑自行车者、汽车以及红绿灯等。” 安全性与挑战 Waymo安全主管Mauricio Pena称：“Waymo在降低撞车事故伤害方面，比人类驾驶员好3.5倍。”然而，去年仍发生过无人车误判信号灯闯入对向车道的事件，导致乘客和驾驶员惊慌不已。 最近，洛杉矶也发生了一起Waymo与无人送货机器人的“科技车祸”，送货机器人试图爬上人行道时被Waymo撞上，网友调侃可能是因为无人车无法识别机器人的生命特征。 CNBC主播补充道：“我可以想象Waymo有一天会成为独立公司。我们与谷歌CEO讨论过人工智能的成功，以及类似ChatGPT的概念。他认为Waymo是真实世界中最具AI特性的项目。” 竞争加剧 尽管Waymo野心勃勃地扩张市场，其他车商也在紧追不舍。科技巨头亚马逊旗下的Zoox自驾计程车，外观如迷你巴士，完全由机器人掌舵，从叫车到出发全程自动化。 Zoox机械动力工程师Sage（2023）表示：“尽管我们的目标市场是城市运营，但我们也设计了能够在高速公路上行驶的车型，例如机场接驳车，时速可达120公里。” 去年10月，电动汽车领军企业特斯拉也刚刚发布了无人计程车Cybercab，目标是在2026年实现量产。然而，对于车商来说，经营无人小黄车的最大挑战仍是应对多变的外部环境。 通用汽车退出无人计程车市场 CNBC主播提到：“通用汽车因开发成本过高，决定退出无人计程车业务，并将Cruise合并到其他业务中，缩减运营目标。” 美联社记者Alexa […]