美国至7月4日当周EIA蒸馏燃油产量引伸需求数据 525.29万桶/日，前值539.63万桶/日。 ...

美国至6月20日当周EIA蒸馏燃油产量引伸需求数据 544.29万桶/日，前值505.36万桶/日。 ...

文学创作分析 - 陈映真在《加略人犹大的故事》中将犹大改写为革命者形象 犹大认为犹太复国主义成功只会带来新的压迫 因此选择利用耶稣之死实现"地上的理想" [3] - 太宰治《越级申诉》中的犹大通过主动背负神罚来涤清原罪 与陈映真笔下的犹大形成鲜明对比 [4] - 托卡尔丘克《雅各布之书》中的纳赫曼背叛雅各布是为了延续"道路"的荣耀 不同于传统犹大形象 [4] 作品主题解析 - 《雅各布之书》通过多重视角展现雅各布这一复杂人物 但最终读者仍无法确定其真实面目 体现托卡尔丘克"真实是多层次"的创作理念 [5] - 托卡尔丘克认为写作具有"照亮历史"的功能 通过描述事物使其免于灭绝 这种创作观与治愈历史创伤的主题密切相关 [5] - 小说采用"星群写作"手法 悬置核心人物雅各布 通过众多配角的视角拼凑时代全景 形成"反史诗"的叙事效果 [17] 文学技法探讨 - 托卡尔丘克在《玩偶与珍珠》中提出"珍珠"象征人的灵魂本质 这一概念成为理解《雅各布之书》中人物动机的关键 [8][10] - 彦塔作为超越时空的观察者贯穿全书 这种赋予"不可能之物"主体性的技法是托卡尔丘克的标志性创作手法 [11][12] - 小说采用页码倒序排列 致敬希伯来文从右至左的书写传统 体现作者对文化细节的考究 [5] 历史观照 - 托卡尔丘克拒绝传统波兰历史小说的民族主义叙事 直面历史上的宗教冲突和社会压迫 [25] - 通过十八世纪医生卢斌的形象 小说预见性地探讨了公共卫生思想和启蒙理性的萌芽 [19] - 小说结尾连接二战时期的真实事件 将历史创伤与治愈主题完美结合 [23][24] 人物塑造 - 纳赫曼代表古典信徒 通过为信仰操劳实现自我荣耀 其背叛行为具有复杂的动机 [20] - 莫里夫达象征现代信徒 作为"永恒的异乡人"体现现代人的身份困境和自由焦虑 [21][22] - 雅各布的外甥这一启蒙青年形象 其悲剧命运预示了法国大革命后"漫长的十九世纪"的到来 [19]

美国至6月13日当周EIA蒸馏燃油产量引伸需求数据 505.36万桶/日，前值482.3万桶/日。 ...

618购物节技术升级 - 今年618购物节用户体验显著提升，商品推荐精准度提高、物流速度加快、智能客服更拟人化[1][2] - 技术改进聚焦实际应用而非概念炒作，支撑亿级用户流畅购物体验[3][4] - 京东618始于公司周年庆，通过限时秒杀等简单玩法吸引消费者，已持续二十余年[5][6] 零售技术突破 - 京东零售开发"同品判别系统"，通过商品属性对比实现同类商品自动归类，提升比价效率[8][9] - 采用模型蒸馏技术解决7B大模型成本过高问题，将训练资源消耗降低40%-60%同时保持精度[12][13][16] - 创新数据筛选机制优先处理模糊样本，并开发自动数据配比算法提升多任务训练效率[16] 物流智能化实践 - 京东物流开发智能分区模型，结合快递员画像和小区特征优化末端配送效率[33][34] - 分拣中心部署具身智能机械臂，专注中小件包裹分拣码放单一场景，利用内部海量图像数据优化识别[36][38][39] - 建立样本识别失败快速反馈机制，形成模型训练闭环[40] 语音识别技术创新 - 语音识别系统已接入协同办公、智能客服等核心业务线，会议转写系统效果超越外部竞品[42][48][49] - 针对方言识别难题收集全国样本，采用MoE机制增强模型泛化能力[52] - 开发语音情感分析技术，通过语气波动判断用户意图倾向[52] 技术人才培养体系 - 京东推出TGT计划全球招募技术人才，提供无上限薪资和三导师制培养[57][59] - 公司拥有电商数据、物流网络等完整技术生态，支持从研究到规模部署的全链路实践[59] - 博士管培生项目提供业务导师指导，6个月基础培养后进入实战项目[46] 公司技术文化 - 京东技术风格强调踏实敢为，鼓励长期深耕业务实际问题[54][56] - 完整供应链体系带来独特技术挑战与机会，需在更大搜索空间寻优[22][23] - 技术人员可获得充分资源支持，验证期即获团队协作保障[20][47]

核心观点 - 微软研究院与北大联合发布新框架Next-Frame Diffusion (NFD)，实现每秒超30帧自回归视频生成，同时保持高质量画面 [1][2] - NFD通过帧内并行采样和帧间自回归方式提升生成效率，在NVIDIA A100 GPU上生成《我的世界》视频仅需0.48秒 [2][4] - 该技术可能改变游戏行业交互方式，玩家可直接与模型交互而无需传统游戏引擎 [3] 技术架构 - NFD采用帧内双向注意力和帧间因果注意力机制建模视频，使用扩散模型多步迭代生成连续Token [21] - 引入块状因果注意力机制的Transformer，将整体计算成本减少50%，支持高效并行预测下一帧所有Token [25][26] - 基于Flow Matching构建训练流程，通过线性插值生成加噪版本并最小化Flow Matching损失 [27] 性能优化 - 通过一致性蒸馏扩展到视频领域，将流匹配模型转换为TrigFlow模型，简化训练过程 [28] - 提出投机采样技术，利用可预测的用户输入并行生成多帧，预测错误时丢弃后续帧重新生成 [30][33] - 310M模型FVD达到212，PSNR为16.46，优于MineWorld（1.2B）的FVD 227和PSNR 15.69 [35] 性能表现 - NFD+加速版本130M和310M模型分别达到42.46FPS和31.14FPS，远超基线 [36] - 310M模型在PSNR上达到16.83，FVD为227，与更大的MineWorld模型表现相当 [37] - 相比此前每秒4-7帧的MineWorld模型，NFD生成速度快了几倍 [15][18] 行业影响 - 视频生成模型在多个领域快速发展，包括Sora、可灵、Veo3等产品及Genie、MineWorld等游戏模拟器 [37] - 该技术为未来世界模型的实现提供重要基础，高效生成范式变得越来越重要 [37] - 可能重塑游戏行业交互模式，实现玩家与模型的直接互动 [3]

美国至6月6日当周EIA蒸馏燃油产量引伸需求数据 482.3万桶/日，前值455.57万桶/日。 ...

美国至5月30日当周EIA蒸馏燃油产量引伸需求数据 455.57万桶/日，前值502.94万桶/日。 ...

智能体技术日益发展，但现有的许多通用智能体仍然高度依赖于人工预定义好的工具库和工作流，这极大限制了其创造力、可扩展性与泛化能力。 近期，普林斯顿大学 AI Lab 推出了 Alita ——一个秉持「 极简即是极致复杂 」哲学的通用智能体，通过「 最小化预定义 」与「 最大化自我进化 」的设 计范式，让智能体可以自主思考、搜索和创造其所需要的 MCP 工具。 Alita 目前已在 GAIA validation 基准测试中取得 75.15% pass@1 和 87.27% pass@3 的成绩，一举超越 OpenAI Deep Research 和 Manus 等知名智 能体，成为通用智能体新标杆。Alita 在 GAIA test 上也达到了 72.43% pass@1 的成绩。 极简架构设计，最大自我进化 「让智能体自主创造 MCP 工具而不靠人工预设」，是 Alita 的核心设计理念。 现有的主流智能体系统通常依赖大量人工预定义的工具和复杂的工作流，这种方法有三个关键缺陷： 覆盖范围有限 ： 通用智能体面临的现实任务种类繁多，预先定义好所有可能需要的工具既不可行亦不现实。而且预定义工具很容易过拟合 GAI ...