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∞ Google据悉与美国国防部签署机密人工智能协议

据知情人士称,Alphabet旗下Google公司加入了越来越多的与美国国防部签署协议的科技公司行列,将利用其人工智能模型开展机密工作。消息人士称,该协议允许五角大楼将Google的人工智能用于“任何合法的政府用途”,使其与OpenAI和埃隆·马斯克的xAI等公司并肩,后者也已与美国国防部达成协议,为机密用途提供人工智能模型。

机密网络用于处理各种敏感工作,包括任务规划和武器目标定位。

美国国防部2025年与多家大型人工智能实验室签署了价值高达2亿美元的协议,这些实验室包括Anthropic、OpenAI和Google。

Google的协议要求其应政府要求协助调整公司的人工智能安全设置和过滤器。

报告指出,合同中包含这样的条款:“双方同意,人工智能系统并非旨在用于,也不应在缺乏适当的人工监督和控制的情况下用于国内大规模监控或自主武器(包括目标选择)”,但同时也补充道,“该协议不赋予任何控制或否决合法政府行动决策的权利”。

负责美国政府事务的Google公共部门发言人表示,新协议是对其现有合同的修订。

∞ 美海军首架MQ-25A“黄貂鱼”舰载加油无人机完成首次作战构型飞行

美国海军最新一代舰载无人加油机MQ-25A“黄貂鱼”近日完成了首架作战构型飞机的首次飞行,为未来航母舰载机编队加油能力迈出关键一步。 4月25日,这架由波音公司制造的无人加油机从位于伊利诺伊州马斯库塔的中美机场(MidAmerica Airport)起飞,在南伊利诺伊上空完成了为期两小时的试飞任务。

MQ-25A“黄貂鱼”最初源自美国海军“舰载无人空中侦察与打击系统”(UCLASS)项目,定位是填补航母舰载机空中加油能力的空白。 在格鲁曼KA-6D“入侵者”和洛克希德S-3B“维京”退役后,航母编队的空中加油任务长期由F/A-18E/F“超级大黄蜂”承担,采用所谓“伙伴加油”模式,在战斗机挂载副油箱和加油吊舱为其他战机加油。 这种做法虽然维持了航母航空联队的作战半径,但也意味着大量前线主战机被挤占在辅助任务上,同时加速了机体寿命消耗。 MQ-25A服役后,计划通过专职无人加油平台释放F/A-18E/F的作战潜力,并在不增加飞行员风险的前提下延伸舰载机打击范围。

根据规划,美国海军将组建一支共76架规模的MQ-25A机队,并将其部署在美国各型航空母舰上,专门负责为舰载战斗机和其他固定翼平台提供空中加油。 此次首飞的是首架按作战标准生产的机体,其外形与此前用于陆基试验的T1技术验证机相近,但在结构和系统上进行了多项针对实战的改进。

在尺寸上,MQ-25A与T1保持一致,机长约15米,翼展约23米,其在航母甲板和机库中的占位与F/A-18E/F“超级大黄蜂”相当,便于融入现有的起降与甲板调度体系。 动力方面,MQ-25A搭载一台罗罗公司AE 3007N涡扇发动机,推力约1万磅,赋予该机约500海里(约575英里/926公里)的作战半径,可在高亚音速下执行加油任务,具体巡航速度尚未公开。

与技术验证机相比,MQ-25A此次亮相的是满足军用作战规范的正式构型,具备执行实际任务的完整能力。 机体采用全新结构布局,内部设置任务舱,安装综合光电/红外(EO/IR)转塔,用于情报、监视与侦察(ISR)任务,同时保留折叠机翼结构以适应航母狭小空间的停放和升降。 为适配弹射起飞与阻拦着舰,该机采用“航母强化”起落架和机体加固设计,并加装舰载环境下长期运用所需的耐腐蚀涂层,以抵御海上高盐雾环境。 此外,MQ-25A还集成了卫星通信与作战软件系统,为远程指挥控制和与舰队网络互联提供基础。

在此次仍处于绿色出厂底漆涂装状态的首飞中,MQ-25A由波音公司与美国海军联合飞行控制团队进行远程操控,一架波音自有的TA-4J“天鹰”教练机和一架海军UC-12M“休伦”飞机担任伴飞监视和追逐支援平台。 首飞的主要目标包括验证无人机在地面滑行与起降阶段的自主操作能力,测试飞控系统稳定性,监控罗罗发动机的实际性能表现,以及检查指挥控制链路和航电系统的一体化状况。

负责美国海军无人航空与打击武器项目执行办公室的罗斯西少将表示,MQ-25A的首次飞行是海军与波音团队的一个里程碑式成就,也是迈向未来航母航空联队的重要一步。 他强调,这一飞行验证了美海军在构建舰载空中加油能力方面的进展,未来该系统将显著提升舰队的行动半径和整体杀伤力。

整套MQ-25A系统在未来将不仅被视作“空中加油机”,更有望成为航母舰载无人体系的核心节点之一,在保障作战飞机航程的同时,为舰队提供一定程度的情报监视支持和网络支撑能力。 随着后续海试、舰上起降测试以及与现役舰载机协同训练的推进,MQ-25A有望在本十年内逐步形成初始作战能力,重塑美国航母航空联队的构成与作战模式。

∞ 网红白冰涉偷税911.18万元 账号已被抖音禁言

今日,国家税务总局公布一起偷税案件。经查,“探店”网红白冰在2021年至2024年期间通过转换收入性质、虚假申报等方式,少缴个人所得税、增值税、契税等税费共计911.18万元。国家税务总局依法对其作出追缴税费款、加收滞纳金并处罚款共计1891.24万元的处理处罚决定。目前,上述款项已全部追缴入库。

公开信息显示,白冰抖音账号“MR-白冰”当前粉丝数达4041万,上一次更新时间为2天前。新浪科技发现,目前该账号已被抖音平台禁言,页面提示“该用户因违反相关法律法规和政策,已被禁言”。

∞ FTC报告称社交媒体诈骗去年令美国人损失逾21亿美元

美国联邦贸易委员会(FTC)最新发布的报告显示,2025 年美国民众因社交媒体诈骗损失超过 21 亿美元,较 2020 年增长了约八倍。 在所有向 FTC 报告受骗经历的受害者中,近三成表示骗局最初发生在社交媒体平台上,其中由 Meta 旗下平台主导,Facebook 占据绝大多数案例,WhatsApp 和 Instagram 分列其后,差距明显。

报告指出,这些社交媒体诈骗大致可分为投资、购物和恋爱三大类型。 与一些固有印象不同的是,除 80 岁及以上更容易在电话诈骗中受骗外,其余各年龄群体都在社交媒体诈骗中受到严重影响。 在投资骗局方面,受害者损失金额高达 11 亿美元,作案手法包括通过广告或帖子兜售所谓“投资教学计划”,或伪装成“友好的理财顾问”,甚至搭建充斥“成功投资者”的虚假群组,引诱人们将资金投入虚构项目。

购物类诈骗同样高发,大约 40% 的受害者曾下单购买自己在广告中看到的商品,品类涵盖服装、美妆、汽车零件甚至宠物犬等。 相关广告往往将用户导向陌生网站,通过虚假页面窃取消费者个人及支付信息,其中部分网站伪装成以极低价格出售知名品牌商品的网店。 至于恋爱诈骗,则有 60% 的受害者表示,骗局起点就在社交媒体上:诈骗分子会根据目标用户的个人资料精心伪造匹配度极高的身份和兴趣,取得信任后编造各种“紧急危机”,诱导对方向其转账汇款。

FTC 在报告中给出多项安全建议,提醒民众提高警惕。 首先,不要让只在社交媒体上认识的人替你做投资决策,尤其是当你的账号是公开状态时,更应提高警觉。 在与陌生人建立联系之前,建议先通过隐私设置限制他人查看你的动态与联系人信息,从源头减少被不法分子利用的个人信息。 此外,在根据网络广告购买商品前,应先搜索该公司名称并加上“诈骗”“投诉”等关键词,确认其是否存在大量负面记录。

安全专家还建议,从“防守体系”角度综合提升防护能力。 一方面,可以考虑订阅优质的身份盗用防护服务,以便在遭遇个人信息泄露或资金被盗时获得专业协助,加速追回损失、修复记录。 另一方面,应为电脑和手机安装可靠的杀毒软件及移动安全应用,防范恶意软件、钓鱼网站和其他网络攻击手段。 与此同时,持续关注最新诈骗手法与恶意软件活动也是关键,通过学习相关案例识别预警信号,再将这些知识分享给亲友,帮助他们避免在类似社交媒体骗局中落入圈套。

∞ 预测市场并非集众人之智 研究称仅约3%交易者决定价格走向

一项最新研究显示,在去中心化预测市场平台 Polymarket 上,真正推动价格接近真实结果的,并不是庞大的散户群体,而是极少数具有信息优势的交易者。 研究团队利用 2023 至 2025 年间的全部交易数据发现,大约 3% 的账户贡献了大部分价格发现,传统意义上“群体智慧”在这一市场中的作用因此遭到质疑。

这份由伦敦商学院和耶鲁大学学者 Roberto Gómez-Cram、Yunhan Guo、Theis Ingerslev Jensen 与 Howard Kung 撰写的工作论文,本周正式对外发布,系统检验了预测市场赖以自我辩护的核心命题:价格之所以准确,是因为凝聚了众多参与者的分散信息与判断。 研究团队调取并分析了 Polymarket 全部 172 万个账户、约 137.6 亿美元成交额的数据,结果却指向相反的方向:真正让价格朝着正确答案移动的,是人数极少但持续获利的一小撮“知情者”。

研究显示,这些少数账户在事件合约的价格形成中具有决定性影响,它们往往持续在“正确方向”上建仓并推动价格修正,而其余约 97% 的参与者则更多扮演流动性提供者与成交对手盘的角色。 从总体结果看,大多数普通交易者在与这部分“知情少数”的对手博弈中处于亏损一方,而后者的利润,直接来源于这些对手仓位的损失。

如何在海量交易中区分“真正的能力”与“运气”是本次研究试图突破的难题。 研究团队指出,在拥有上百万交易者的市场里,仅靠偶然性也足以造就若干“传奇账户”。 为剔除纯粹运气因素,作者对每一个交易者构造了一个对照世界:在完全相同的时间点、同样的合约与同样的下注金额条件下,将买入还是卖出这一方向决策用“抛硬币”随机替代,并为每个账户模拟 1 万次。

通过这种方式,研究给每个交易账户建立起一条“无信息优势情况下的收益分布基线”。 如果真实世界中的账户表现持续明显优于这条基线,就可以推断该账户拥有稳定的预测能力;反之,则更可能只是运气使然。 在按绝对利润筛选出的“最大赢家”群体中,最终只有约 12% 能够显著跑赢这一基准,真正具备可验证的“技术含金量”。 同时,研究还发现,在以另一组独立事件对其表现进行检验时,约 60% 的“幸运赢家”会从赢家变成亏损者,暴露出此前战绩更多来自偶然性。

尽管真正的“高手”数量有限,他们对市场整体信息效率的正面贡献却相当显著。 当这部分账户在交易量中的占比提高时,合约价格更快更精准地向真实结果收敛,尤其是在事件临近结算的最后阶段,这种效应更加明显。 研究还发现,相比大多数参与者,具备优势信息的交易者往往是第一批对新信息做出反应的人,例如在美联储政策声明或大型企业财报发布时,他们会迅速调整仓位,而其他账户在这些节点上的行为则并不具备一致性或前瞻性。

不过,正是这种信息优势,也引出了一个更加棘手的问题:当相关信息尚未公开,甚至本不该被交易者掌握时,市场效率和合规边界之间的张力如何平衡。 Polymarket 与另一家受监管预测市场平台 Kalshi 一再强调,其平台严禁基于非公开信息进行交易。 然而,本次研究结合近期案例指出,现实中这种风险已不再只是理论假设。

文章以今年 1 月美国对委内瑞拉领导人尼古拉斯·马杜罗的行动为例,具体呈现了这一风险的轮廓。 在美国实施去除马杜罗权力的行动前几天到数小时前,Polymarket 上突然出现了三个新注册账户,集中重仓押注“马杜罗是否会被移除”这一合约。 当时,市场给出的成功概率仅约 10%。 这几个新账户在价格明显波动之前,就下达了规模异常巨大的订单,单笔买入量动辄高达数万份合约。 行动正式展开、事件落地后,这三名交易者的合计获利超过 63 万美元。 随后,其中两个账户几乎完全停止交易,另一个也大幅放缓,接近“休眠”状态。 研究亦强调,目前并无证据表明这些账户存在违法或违规行为,但案例本身足以展现预测市场面对内幕信息时的脆弱点。

这一案例也与近期引发舆论关注的“特种兵押注事件”形成呼应。 此前,一名参与针对马杜罗行动的美国特种部队成员因在 Polymarket 上押注相关机密行动,被美国当局逮捕,这一看似孤立的丑闻,如今在论文框架下被视为更大图景中的极端样本:少数掌握敏感信息的交易者,不仅深度影响价格走向,也对平台合规构成潜在冲击。

研究进一步指出,在少数可以明确识别为“疑似内幕交易”的事件中,这类交易的单位资金价格冲击更为猛烈:同等资金规模下,内幕资金推动价格的力度大约是普通“高手交易”的 7 至 12 倍。 不过,作者也强调,类似交易的出现极为集中,仅出现在少数事件之中,而非日常价格发现的常态驱动因素。 在大部分时间里,市场定价的准确性仍主要依赖于那些在多个事件上持续跑赢基准的“重复型”熟练交易者,而非偶发的一锤子买卖。

从更宏观的视角看,这项研究对“预测市场等于群体智慧产品”的传统叙事提出了根本挑战。 论文的结论是,这类市场之所以看上去能够给出接近真实概率的价格,并非因为“人多力量大”,而是因为有一小部分真正具备信息优势和判断能力的参与者在持续修正价格,其他人更多只是提供流动性和筹码。 在监管框架仍在形成、合规边界尚不明晰的当下,这一发现势必将引发关于预测市场定位与规则设计的新一轮争论:如果价格准确性依赖的不是“群众”,而是“知情者”,如何既保障信息效率,又防范内幕交易与不公平获利,将成为监管者和平台运营方难以回避的问题。