作者： 壮森科技Lab
【iOS 17 升级教学】悭返啖气 呼叫 Siri 唔驶你「喂」
现在的智能助理大多都可以用语音指令召唤，Siri 至今的口令都是「喂 Siri」。不过，真的有需要「喂」吗？Siri 这个词也够独特吧？来到 iOS 17，我们终於可以选择不再「喂」Siri。
省略召唤 Siri 语句是可选择的功能，撰文时的测试版本只英文有这个选项。大家只要进入「设定＞Siri 与搜寻」，只要将「语言」设成任何一种英文，就会发现原本最上的「聆听『喂 Siri』」开关掣变成「聆听」连结，点击进去，可以选择手机聆听「Siri」或「Hey Siri」，维持一定要说完整的「Hey Siri」，或者完全关闭语音召唤功能。
选择「Siri」或「Hey Siri」的话，大家需要对手机进行一次简单的训练，只要依画面说出几句简短英语句子，让 Siri 认得你的声音，两三分钟内就能完成。完成训练後，大家大可直接呼叫「Siri」，智能助理即会有反应，按您的要求工作。
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令人惊讶的健康和死亡率研究：只有不到3%的人没有任何风险因素
一项新的人口水平数据的长期研究表明，当涉及到健康问题时，几乎每个人都可以做出改进，再加上与风险因素和死亡率的关系随着时间的推移而变化，有时是以惊人的方式。”你可以把这当作一个好消息或一个坏消息，这取决於你想如何看待这些数字，”该研究的主要作者、运动学和健康科学学院的健康学院副教授Jennifer Kuk说。
“我们发现的是，与风险因素和死亡率的关系随着时间的推移而变化，这可以由治疗方法的演变和社会耻辱的变化等因素来解释。总的来说，我们中的大多数人都有问题，而且我们现在比80年代更有可能有一个生活方式的健康风险因素，而这实际上与现在的死亡风险甚至比以前更大有关。”
这项研究最近发表在《PLOS One》杂志上，它采用了1988年至1994年和1999年至2014年的美国调查数据，并观察了20岁或以上人群的五年死亡几率。研究小组研究了19个不同的风险因素，然後根据年龄、性别、肥胖类别和种族调整数据。他们发现，总体而言，只有不到3%的人没有任何风险因素。虽然以前的研究已经很好地记录了风险因素，但库克说，人们不太了解各种风险和随着时间推移的死亡可能性之间的关系。库克和研究小组发现，这种关系有时可能是矛盾的。
例如，库克说，长期以来，吸烟率与癌症、心脏病、中风和糖尿病等可能导致死亡的疾病有关，由於强有力的公共卫生运动，吸烟率总体上有所下降。然而，随着时间的推移，成为吸烟者的总体风险增加了，这也许可以解释为随着烟瘾变得不那麽普遍，对风险的认识增加，耻辱感也增加了，这也可能反映在研究经费上。
“如果你看一下癌症研究，总体上有很多资金，但具体到肺癌，似乎与道德过错有关，结果是资金减少，当你看一下与患有肺癌相关的死亡风险，相对於所有其他常见的癌症，它是非常高的。因此，我认为这种缺乏推动力的情况是有害的。”
Kuk的主要研究领域是肥胖症，在这里她发现，虽然患病率上升了，但风险却下降了。
“尽管有越来越多的人患有肥胖症，但随着时间的推移，它实际上没有导致更多的死亡。所以我认为这是我们需要认识到的另一件清楚的事情，我们非常善於治疗与肥胖症有关的结果。不管我们的体重是多少，我们大多数人都有一些我们可能可以努力的地方。”
库克在数据中发现的其他一些健康趋势包括：
糖尿病和高血压的发病率随着时间的推移而上升，但风险却下降了。
更多的人不运动，而这现在与比以前更糟糕的结果有关。
在1980年代，服用精神健康药物并不是一个重要的风险因素，但在後来的数据集中却与死亡率增加有关。
没有完成高中学业与健康风险有关，而在1980年代则没有。
虽然库克说，研究指出，当涉及到饮食、运动、吸烟、酒精和药物摄入等各种因素时，我们几乎所有人都有改进的余地，但她也说，有一些因素是许多人个人无法控制的。
“当我们看到像食物不安全、教育程度低这样的事情时–作为一个社会，我们正在使健康对很多人来说可能不是一个容易的选择。当我们审视这些风险因素时，我们需要对这一点保持足够的敏感。”…
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阿维塔E12最新路试谍照曝光 有望在三季度正式亮相
7月3日消息，日前，有媒体曝光了一张阿维塔E12的谍照，作为阿维塔的最新车型，E12将定位中大型轿车，有望在今年三季度正式亮相，并於年内上市。
谍照展示了新车的尾部，可以看到，新车尾灯将会采用一个狭长的造型，看上去有着不错的辨识度。不过新车倒是没有采用当下流行的贯穿式尾灯设计。
至於其他细节部分，结合此前的谍照可以看到，新车前脸采用了封闭式设计，纵向排布的前大灯让车辆看上去更加大。侧面来看，新车有着较为修长的身形，此外新车也采用了隐藏式门把手设计。
内饰部分，目前可以看到新车配备了一块大尺寸中控屏，并采用了多功能方向盘设计。不过从谍照看，不确定新车後续是否会有所调整。
动力部分，目前还没有更进一步的消息，有待官方进一步透露。相信待发布日期临近，会有更多相关信息被透露出来，我们也将持续关注。
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全球电竞领导品牌微星科技今发表全新 MAG CORELIQUID E 系列、MAG CORELIQUID M 系列一体式水冷，以及 MPG GUNGNIR 300R / 300P AIRFLOW 系列中塔机壳，散热架构全新进化，不仅在散热效能上表现优异，身处万物皆涨的时代，提供玩家更亲民的多元选择。
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MPG GUNGNIR 300 系列机壳 变化多端
MSI全新MPG GUNGNIR 300系列是一款中塔型ATX机壳，为了满足玩家对散热的强烈需求，在散热风扇相容扩充性上进行全面优化设计。MPG GUNGNIR 300R内建4颗12公分ARGB风扇，还可加装8颗12公分风扇*、1颗8公分风扇、2颗6公分风扇。此外，玩家还可向极限挑战，搭配一体式水冷装置後，最多可再加装5颗12公分风扇，让系统散热达到极致。
面对越来越巨大的显示卡，不仅考验着机壳的相容性，同时，对主机板来说，也是沉重的负担。MSI除了在主机板上提供PCIE插槽强化设计外，MPG GUNGNIR 300 系列机壳，还搭载了双向滑轨90度旋转式支架，此独家专利设计不仅让显示卡在长时间使用下，能获得紧密、有力的支撑外，在安装结构上，还特别设置了卡扣式显卡水平/垂直PCI-E支架便利设计，玩家可依不同显卡尺寸、造型与出线位置，自由调整与选择最合适支撑位置，进而也有利於提高主机板的使用寿命。
除此之外，更贴心便利的组装设计，更有利於玩家随时换装扩充。MPG GUNGNIR 300 系列机壳搭载可滑动式硬碟机架，可依电源安装以及前方水排安装需求，快速调整位置。以及多项卡扣结构与手转螺丝设计，让组装变的不扰人、更简便，大幅提升组装乐趣。
除了MPG GUNGNIR 300R以外，也推出MPG GUNGNIR 300P机壳，不同於MPG GUNGNIR …
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人工智慧行业研究：AI 产业投资机会梳理
（报告出品方：德邦证券）
策略研判： 春季攻势延续，继续拥抱大科技、AI
我们《3月，应对倒春寒 》中提示，大类资产联动指标冲高以後下行，第一波预期修复行情歇脚，酝酿第二波，3月12日《无惧倒春寒》提示，普林格高频同步指标回落，复苏基础仍需夯实。普林 格周期复苏阶段，权益、中游制造占优，寻底反攻，继续以超跌 政策受益 景气向上的大科技为抓手。
1）大科技去年超跌，市场寻底反攻期存在反转效应。在2005、2008、2012、2018年这四个阶段，各行业在触底前的跌幅与触底以後的上涨有负相关关系，即之前跌幅越大的公司往往之後涨幅越高， 具有反转效应。而这与市场反转的逻辑也是一致的：市场下跌是由於衰退/衰退预期影响，市场反弹主要原因是由於此前压制市场的负面因素缓解，症结发生改变。大科技2022年超跌，反攻阶段 弹性高。当前阶段TMT已达交易占比高点，交易高点会加剧博弈但并不意味着行情到达终点，对於前期机构参与度并非太高且快速上涨的主题性行情，有力度的回调或为布局时机。
2）长期政策受益，短期政策频出、产业变革催化不断。国家政策层面，二十大报告点明中长期科技 制造、科技 安全的政策支持方向，今年2月《数字中国建设整体布局规划》发布，确定数字 中国建设框架；产业方面，OpenAI推出聊天机器人ChatGPT、百度官宣「文心一言」 、复旦大学发布了类 ChatGPT模型 「MOSS」 、华为即将上线盘古大模型，产业层面催化不断。
3）大科技盈利/估值/情绪均具备相对优势。估值维度，7大科技行业2023 年预期PE估值分位处於历史相对低位，安全边际仍旧较足；盈利维度，以预期的行业盈利增速情况作为辅助参考，目前市 场对於7大科技行业23年的盈利预期较23年1月底大多继续提升；交易维度，目前大科技板块多数行业的基金持仓比例处於较低位置。
拥抱大科技：紧握数字经济顶层设计，深入理解「四化框架」
数字经济行业发展可分为五个阶段， 2016年以後进入全面数字经济时代。 数字经济发展历程可追溯到20世纪 40-60年代，以电子计算机诞生为标 志。20世纪70年代起，电子计算机 逐渐小型化，个人电脑研发上市， 数字经济行业进入个人电脑时代。 20世纪90年代，随着万维网发明， 数字经济进入PC互联网时代。2007 年，随着苹果智能手机iPhone上市， 数字经济进入移动互联网时代。 2016年，AlphaGo围棋战获胜，人 工智能等技术高速发展，社会迈入 全面数字经济时代。
与农业经济时代、工业经济时代不 同，数字经济时代的生产要素、生 产力和生产关系均发生了重大变革。 …
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汪军教授组织7位AI学者，论道ChatGPT後的通用人工智慧理论和应用
机器之心专栏
机器之心编辑部
ChatGPT 的走红再次掀起人们对人工智慧的关注，那麽在 ChatGPT 之後，人工智慧将会如何发展？业内及 ChatGPT 的母公司 OpenAI 都认为 AGI 将是未来人工智慧的发展方向。
AGI 理论研究和应用实践将可以从哪些方面出发？【ChatGPT 和大模型春季课程】最後一场话题讨论对此进行了解答，来自 UCL、人大、华为、清华、中科院、上交大、南大、利物浦大学的学者专家共聚一堂，探讨 「ChatGPT 後的通用人工智慧理论和应用」。
以下是圆桌讨论内容的亮点整理。
Topic 1：我们以前一直向往通用人工智慧，不需要为了任务设计演算法对机器训练。ChatGPT 是不是给我们带来了这样的可能性，近几年可能实现这样的梦想吗？
刘群：一开始，我对 「通用人工智慧」 这个词是有点反感的，因为我理解这是比较科幻的说法，感觉不太靠谱。所以我以前不太愿意回答有关这个概念的问题。但最近看来，这个词还挺合理的。它不是科幻性质的，现在的人工智慧模型越来越通用，原来只能处理一些小问题或单一问题，现在 ChatGPT 基本可以处理各类问题，我感觉通用人工智慧这个词还是挺合适的。
通用人工智慧是否将要实现，我也不敢判断，但一定程度上，通用的自然语言处理是实现了。自然语言领域，解决任何一个小问题都是很复杂的，如机器翻译、情感分析、中文分词，它总是牵扯到所有东西，因为词都是文本和符号。任何小的方向，要做好，必须理解整个语言系统。所以 ChatGPT 在语言上的功能实现是很厉害的，尤其是 discourse 能力。因为 discourse 是自然语言里非常深层次和难解决的问题。ChatGPT 很好地学到了人类交流过程中的篇章结构，包括写文章的套路和话术，这是非常抽象的一种逻辑和组织文章的方式。还有一些最近的例子是它能模拟人讲话，代入某个角色，这是个嵌套结构的自然语言处理，它是一个堆栈，像 ChatGPT 对话题的转换，跳进跳出非常好，不会乱。
汪军：如果从机器学习里面来看，它的目标方程很简单，第一是对前面几个字预测下面一个字；第二是这段话回答出来是否跟人相似？这两个非常简单的目标，他为什麽能学出这种感觉需要很多逻辑和提前设计的东西呢？
刘群：达到目标要很好地涉及到所用的复杂知识，知识掌握得越好越深，预测便越好。所以虽然目标简单，但要达到目标的手段可以无穷复杂。所以要做好，需要非常强大的模型和大量的数据。
黄民烈：过去在中国大家一般不太敢说 …
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