小小水蜜桃电视剧在:一运砂船在菲海域倾覆:12名中国船员获救2人遇难

来源:央视新闻 | 2024-03-02 18:00:19
中国知识产权局 | 2024-03-02 18:00:19
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"小小水蜜桃电视剧在",  来源:中国新闻周刊  英俊男星会有这样的晚年  “住所内有72支枪,3000多发弹药,房产中还有一座射击场”。近日,法国宪兵在对88岁的影星阿兰·德龙的居所进行突击搜查后,得出了这个惊人的结论。用发布这则消息的法国媒体《巴黎人报》的话形容,这位老人的家仿佛是坐落在“一座军火库”之上。  2月27日,《巴黎人报》首先报道了发生在阿兰·德龙身上的这则新闻。根据事发当地的一位检察官的说法,阿兰·德龙“没有允许他拥有枪支的任何授权”,很快,英国的《卫报》、BBC等英语媒体都转发了这则报道。晚年的阿兰德龙。图/视觉中国  乍听之下,这个新闻令人瞠目结舌,但真正了解阿兰·德龙近年来生活状况的人,或许不会太过惊讶,坐拥“军火库”仅仅是他混乱晚年生活中的一件小事。  2019年,84岁的阿兰·德龙在第72届戛纳国际电影节上领取了“荣誉金棕榈奖”,那是他最后一次公开亮相。他的长子安东尼·德龙透露,阿兰·德龙的健康每况愈下,身体精神都出了问题,甚至要选择安乐死。有关阿兰·德龙安乐死的消息一度甚嚣尘上,但最终证明,这似乎是阿兰·德龙的长子安东尼·德龙为了炒作而故意散布的信息。而与此同时,他的几个子女和现女友也在争吵不休,甚至对簿公堂。  阿兰·德龙晚年生活中的这种混乱已经延续了数年。作为公认的“全球最帅男星”之一,他曾经长红几十年,风光和顺遂造就了他前半生放纵、孤傲的性格。他曾有过一段婚姻和多位情人,但恋情总是无法长久,也没有正常的家庭生活。多年前,他“喜欢玩枪”的爱好也曾被人透露出来。而这一次,影迷们也不会想到,再度登上新闻的阿兰·德龙竟然是因为非法持有大量武器。  陷入口水战的晚年生活  根据法国《巴黎人报》的报道,此次阿兰·德龙居住地的司法机关法国卢瓦尔省蒙塔日检察院对他做的搜查,是一次“入户调查”,本意其实是对身体虚弱的阿兰·德龙进行保护。原因是2023年夏天,一位医生为阿兰·德龙做过检查后指出,这位著名影星似乎陷入了“一种身心疲惫的状态,有很大的自杀风险”。随后,从2024年1月25日开始,检察院指派了监护法官对阿兰·德龙进行保护,在例行的入户调查中,意外发现了他家中可能藏有大量武器的疑点,才开始了这一次的入户搜查。  而此前,至于检察院开始对阿兰·德龙进行司法保护的原因,除了因为担心他的身体和精神状况,也与他混乱的家庭状况脱离不了关系。事情的爆发最初始于2019年,那年6月,本来就有心脏问题的阿兰·德龙中风,随后多次住院,也开始需要人贴身照顾。而从那时起,他几个子女之间的关系就开始日益紧张,这些子女或是在媒体面前互相指责,或者站在自己的视角透露父亲的近况,以显示自己与父亲的更加亲近,甚至会因为父亲的问题而选择互相状告。  在所有子女之中,显得最激进的一位就是阿兰·德龙的长子、演员安东尼·德龙。2021年,安东尼·德龙和其他几位子女一道,以“故意暴力侵害弱势群体”“非法监禁弱势群体”等罪名,将阿兰·德龙的现女友、与他长期同居生活的日裔女子弘美·罗琳告上法庭。当时,这几位子女通过律师表示,弘美·罗琳从2019年以来对他们显示出了强大的攻击性,并长期“欺凌、控制”已经衰老生病的父亲。他们还在2023年7月,强制要求弘美·罗琳离开了父亲的住所。弘美·罗琳是一位电影人,曾在阿兰·德龙的电影团队担任助理导演、化妆师等职务,后来,她以女友的身份与阿兰·德龙共同生活了多年,照顾他的生活,还曾帮他照看过年纪较小的两个孩子。  作为长子,安东尼·德龙的表现确实相当诡异,这两年,他经常对外界透露父亲的健康状况不佳,一会说他的认知出了问题,一会说他想去安乐死。2023年3月,阿兰·德龙“想要安乐死”的新闻登上各大媒体头条,这个消息就是安东尼·德龙透露的。到了当年年底,安东尼·德龙又开始对媒体说,父亲健康状况不佳,正在庆祝“他生命中的最后一个圣诞节”。此外,安东尼·德龙也总在媒体上对他的异母妹妹、阿兰·德龙最喜爱的女儿阿努什卡发表阴阳怪气的评论,甚至投诉妹妹“虐待父亲”。结果到了2024年年初,安东尼·德龙很快收到了父亲本人的答复:阿兰·德龙的法律代表向媒体透露,他计划对安东尼·德龙发起诉讼,就因为儿子总是向媒体释放这些奇怪的、仿佛是在盼着他快点去世的消息。但是安东尼·德龙依然没有收手,他最近又宣布,自己的一本小说即将出版,其中透露出的情节,与他们一家的经历非常类似。  纷纷扰扰之中,除了透过律师回应一些事情,阿兰·德龙很少亲自发声,人们只能在子女发布的家庭聚会的照片中窥见他的身影。看起来,家庭纠纷的影响完全写在了这张衰老的脸上,在照片里,他有时会强打精神对准镜头,他的脸部已经变得很瘦削,状态也很虚弱。  全世界的梦中情人  阿兰·德龙曾经是真正的全球巨星。他的魅力甚至在数十年前就传递到了遥远的中国。1970年代末,第一批引进的西方电影名单中,就有阿兰·德龙主演的《佐罗》,这部在1975年拍摄上映的电影,在1978年进入中国,上映后立刻火爆起来。当时,四十岁上下的阿兰·德龙身穿黑色斗篷,戴着黑色面具,形象英气逼人,让很多观众为之疯狂,在电影上映几年后,还有小朋友会在玩耍时将自制面具戴在脸上,模仿“佐罗”。甚至多年后,演员蔡明还在小品《婚姻变奏曲》中提到,她的梦中情人,得像是阿兰·德龙演的佐罗那样的男子汉。《佐罗》剧照。图/视觉中国  阿兰·德龙1935年出生,儿时的他成长在一个破碎的家庭中,父母离异,让他在两个家庭中不断辗转,甚至还因为曾经被委托给狱警照顾,有过在监狱里成长的经历。上学时他换过17所学校,不停地违规、逃学。在这样的成长背景下,阿兰·德龙逐渐习惯了人与人之间关系的不确定性,这些经历,也在他身上留下了潇洒的浪子气质。18岁那年,他在演员女友的推荐下进入了电影圈,因为有着极度亮眼的外表,他一出道就大受欢迎,顺利成为冉冉升起的电影明星。  和星途一起明亮起来的还有他的异性缘,而这些纷纷扰扰的异性关系似乎比阿兰·德龙的电影事业更吸引眼球。1958年,23岁的阿兰·德龙已经可以和当时的大明星,扮演过“茜茜公主”的奥地利演员罗密·施奈德搭档爱情戏《花月断肠时》,与此同时,两个人也因戏生情,陷入热恋。但在这个过程中,阿兰·德龙又和美女演员弗朗西娜·卡诺瓦斯(后来改名为娜塔莉·德龙)恋爱、结婚,生下长子安东尼·德龙,当然,阿兰·德龙也与罗密·施奈德分手。阿兰·德龙这唯一的一段婚姻,也仅仅持续了5年的时间,此后,他选择只恋爱,不结婚。  阿兰·德龙的几个孩子,除了喜欢给他制造麻烦的长子安东尼·德龙以外,都是非婚生。他的长女,阿奴比卡·德龙以及不太受重视的次子阿兰·法比安·德龙,都是他和荷兰模特罗莎莉·范·布雷门所生的孩子。此外,还有一个人一直自称是阿兰·德龙的私生子,却一直没有被承认。几个孩子和父亲的关系也是一言难尽。长子安东尼·德龙小时候曾是父亲的心头最爱,但多年后,异母妹妹阿奴比卡的出生,又把这种独宠抢走了。这些年,父亲对阿奴比卡的偏爱更加明显,甚至传出他会将一半财产都留给她的消息。无论是关于对未来的遗产分配的可能性,还是此前对几个女子的不同偏爱,这一切麻烦也为阿兰·德龙如今家庭生活的混乱埋下了种子。  虽然说阿兰·德龙以英俊著称,生活中也充满八卦,但他不是没有演技的“花瓶演员”。多年来,他摸索出了属于自己的表演风格。他在动作电影《黑郁金香》中可以分别饰演两个角色,和前妻娜塔莉·德龙合演的《独行杀手》中,他也展现出了有别于自己风流性格的、沉默寡言的角色性格。不过,阿兰·德龙也清晰地知道,自己的银幕魅力很大一部分来自颜值的加持和那种浪子气质,他对此非常清醒。在晚年,他还公开承认自己从不是那种标准的演技派,就是一名“一直在做自己”的“本色派”演员,他对不同导演对他的塑造,也十分认可甚至依赖。  但如今,一代男神垂垂老矣,魅力光环在复杂的家庭关系中被消耗殆尽,没有人会想到,这样的潇洒倜傥的形象,会在时间和生活的磋磨之下,变得消沉萎靡。这不禁让人们回想起,20世纪80年代,阿兰·德龙曾经访问北京时的场景。那时,他在街头和路人合影,穿着一身红衣,戴着墨镜,脸上完全看不出人到中年的痕迹,全是飞扬的自信,那时,他应该无法预见自己晚年遇到的各种遭际,而影迷们如今也只能在唏嘘之中,通过影像资料,寻觅他曾经留下的潇洒身影了。  作者:仇广宇

"小小水蜜桃电视剧在",  文|GilPress  预测是困难的,尤其是对未来的预测。不过,我们掌握着大量数据,它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测,或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。  对今天的英伟达来说,这些数据就是人工--**--  文|GilPress  预测是困难的,尤其是对未来的预测。不过,我们掌握着大量数据,它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测,或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。  对今天的英伟达来说,这些数据就是人工智能80年的发展历程,其中包含了资金的高峰和低谷、竞争对手的研发方法,以及公众的好奇、焦虑和兴奋。  人工智能的历史始于1943年12月,当时神经生理学家沃伦·S·麦卡洛克(WarrenS.McCulloch)和逻辑学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)按照(相对较新的)数理逻辑传统发表了一篇论文。在《神经活动的思想观念内在的逻辑演算》(ALogicalCalculusoftheIdeasImmanentinNervousActivity)一文中,他们推测了化和简化的神经元网络,以及它们如何通过传递或不传递脉冲来执行简单的逻辑运算。  当时正在建立组织化学领域的拉尔夫·理莱(RalphLillie)将麦卡洛克和皮茨的工作描述为在缺乏“实验事实”的情况下“将‘现实’归因于逻辑和数学模型”。后来,当这篇论文的假设未能通过实证检验时,麻省理工学院(MIT)的杰罗姆·莱特文(JeromeLettvin)观察到,虽然神经学和神经生物学领域忽视了这篇论文,但它启发了“那些注定要成为一个新领域(也就是现在的人工智能)的狂热爱好者”。  实际上,麦卡洛克和皮茨的论文正是“联结主义”(connectionism)的灵感来源,而联结主义正是当今占主导地位的人工智能的具体变体,只不过它现在的名字叫做“深度学习”。尽管它与大脑的实际工作原理并无关联(我们对大脑的工作原理仍然一无所知),但支撑这种人工智能变体的统计分析方法——“人工神经网络”——通常被人工智能从业者和评论家描述为“模仿大脑”。权威人士、领先的人工智能从业者德米斯·哈斯比斯(DemiseHassbis)在2017年宣称,麦库洛克和皮茨对大脑如何工作的虚构描述以及类似工作将“继续为当代深度学习研究提供基础”。  教训1:   谨防将工程与科学、科学与揣测、科学与充满大量数学符号和公式的论文混为一谈。  最重要的是,要抵制“我们都是上帝”的幻觉的诱惑。在过去的80年里,这种顽固而普遍的傲慢是科技泡沫和人工智能非理性繁荣周期性兴起的催化剂。  这就引出了人工通用智能(artificialgeneralintelligence),即AGI。在不久的将来,我们将拥有具有类人智能甚至超级智能的机器。  1957年,人工智能先驱赫伯特·西蒙(HerbertSimon)宣告:“现在世界上已经有了会思考、学习和创造的机器。”他还预测,十年之内,计算机将成为国际象棋冠军。1970年,另一位人工智能先驱马文·明斯基(MarvinMinsky)笃定地说:“在三到八年内,我们将拥有一台具有普通人类智力水平的机器......一旦计算机获得控制权,我们可能再也无法夺回。我们将在它们的胁迫下生存。如果幸运的话,他们可能会把我们当宠物来养。”  预见到AGI的即将到来可谓意义重大,甚至可以改变政府的支出和政策。1981年,日本通商产业省为第五代计算机项目拨款8.5亿美元,目标是开发出能像人类一样进行推理的思维机器。作为回应,美国国防部高级研究计划局(DARPA)在经历了漫长的“人工智能寒冬”之后,于1983年开始通过“战略计算计划”(StrategicComputingInitiative)再次资助人工智能研究,目标是开发出“能像人类一样看、听、说和思考”的机器。  大约花了十年时间以及几十亿美元,各国的政府才不仅认识到了AGI,也认识到了老式人工智能的局限性。但在2012年,联结主义终于战胜了其他人工智能变种,关于即将到来的AGI的新一轮预测浪潮席卷全球。除了普通的AGI之外,OpenAI在2023年宣告,超级智能AI——“人类有史以来发明的最具影响力的技术”——可能会在十年内到来,“可能导致人类失能,甚至是灭绝”。  教训2:  对待这个闪闪发光的新事物要非常当心,要仔细、周到、明智地研究它。  这个问题与前几轮关于我们距离为机器赋予人类智能有多近的猜测或许没什么不同。问问深度学习的“教父”杨立昆(YannLeCun)就知道了:“要让机器像人类和动物一样高效学习,我们还缺少一些重要的东西。但我们还不知道那是什么。”  由于“第一步谬误”(即如果一个人成功地迈出了上山的第一步,他就认为沿着这条路走下去就能到达山顶,但事实并非如此),多年来,AGI已多次“近在咫尺”。耶霍舒亚·巴尔-希勒尔(YehoshuaBar-Hillel)是机器翻译领域的先驱,也是最早谈论机器智能局限性的人之一。他指出,如果有人演示了一台计算机正在做一件直到最近才有人认为它可以完成的事情,那么许多人就会认为,即使它做得很糟糕,那也只是技术进一步发展的问题,然后它就会完美无瑕地完成任务。人们普遍认为,只需耐心等待,最终就能实现这一目标。但现实却一次又一次地否定了这一点,早在20世纪50年代中期,巴尔-希勒尔就提出了警告。  教训3:  从不会做某件事到做不好某件事的距离,通常比从做不好某件事到做好某件事的距离要短得多。  20世纪50和60年代,由于驱动计算机的半导体处理速度突飞猛进,许多人陷入了“第一步谬误”中。随着硬件性能沿着“摩尔定律”(Moore’sLaw)可靠的上升轨迹逐年提升,人们普遍认为机器智能将与硬件同步发展。  然而,除了不断提升的硬件性能,人工智能发展的新阶段还引入了两个新要素:软件和数据收集。从20世纪60年代中期开始,专家系统带来了对捕获和编程现实世界知识的新关注,特别是专业领域的专家知识,尤其是他们在实践中的经验法则。到20世纪80年代,据估计有三分之二的世界500强公司将这项技术应用于日常业务活动。  然而,到了20世纪90年代初,这种人工智能泡沫彻底破灭。众多人工智能初创公司倒闭,各大企业冻结或取消了他们的人工智能项目。早在1983年,专家系统先驱艾德·费根鲍姆(EdFeigenbaum)就已经发现了导致他们消亡的“关键瓶颈”,即扩大知识获取过程的规模,“这是一个非常繁琐、耗时且昂贵的过程”。  专家系统还面临知识积累的挑战。由于需要不断添加和更新规则,因此这个系统维护起来既困难又昂贵。与人类智慧相比,专家系统还显示出思维机器始终存在的缺陷。它们“非常脆弱”,当被输入不寻常的信息时,就会犯下奇怪的错误,无法将自己的专业知识迁移到新的领域,也缺乏对周围世界的理解。在最基本的层面上,它们无法像人类那样从实例、经验和环境中学习。  教训4:  最初的成功,即企业和政府机构的广泛采用,以及大量的公共和私募投资,即使历时10年或15年,也不一定能创造出一个持久的“新产业”。泡沫往往会破灭。  在人工智能发展的起起伏伏中,两种完全不同的人工智能开发方法争夺着学术界、公共和私人投资者以及媒体的注意力。四十多年来,基于规则的符号人工智能(SymbolicAI)方法一直占据主导地位。但是,人工智能的另一种主要方法——基于实例、以统计分析为动力的联结主义(connectionism),在20世纪50年代末和80年代末也曾短暂地受到大力追捧和宣传。  在联结主义于2012年复兴之前,人工智能的研究与开发主要由学术界推动。  在教条主义(即所谓的“常态科学”)盛行的学术界,在符号人工智能和联结主义之间总是面临着二元选择。例如杰弗里·辛顿(GeoffreyHinton)在2019年的图灵讲座(TuringLecture)中就用大部分篇幅讲述了他和少数深度学习的信徒在主流人工智能和机器学习学者手中所经受的考验和磨难。此外,辛顿还对强化学习和他在DeepMind的同事们的工作进行了驳斥,可谓是典型的学术风格(即“我的教条才是真正的福音”)。  仅仅几年后,也就是2023年,DeepMind接管了的人工智能部门(辛顿也从谷歌离职),这主要是对OpenAI成功的回应,后者也将强化学习作为其人工智能开发的一个组成部分。然而,无论是DeepMind还是OpenAI,抑或是众多致力于发展AGI的人工智能“独角兽”,都没有迹象表明它们关注的重点不是当今的教条——也就是大规模语言模型(LargeLanguageModels)。  2012年之后,人工智能的发展大体上已从学术界转向私营部门,但该领域的主要关注点仍只针对一种方法。  教训5:  不要把所有人工智能“鸡蛋”都放在同一个篮子里。  毫无疑问,黄仁勋是一位杰出的首席执行官,英伟达也是一家优秀的公司,因为其芯片的并行处理(最初设计用于高效渲染视频游戏)非常适合深度学习计算,它成功地迅速抓住了十多年前突然出现的人工智能机遇。即便行情一片大好,但黄仁勋仍然保持着警惕,以至于他在后来的员工演讲中,开场白总是“我们公司距离破产只有三十天。”   除了保持警惕(还记得安迪·格鲁夫(AndyGrove)领导下的吗?),人工智能过去80年的发展也可能有助于指导英伟达度过未来三十天或三十年的起伏。  本文作者为福布斯资深撰稿人,文章内容仅代表作者本人观点。股市回暖,抄底炒股先开户!智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

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作者:宿谷槐



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"小小水蜜桃电视剧在",
总监制:洪冰香

监 制:司空庆国

主 编:苑文琢

编 审:顿清荣

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