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最近几年，伴随着智能汽车的高速发展，各种智能座舱都已经群芳竞艳，然而对于传统豪车品牌BBA来说，其本身的智能化水平较低一直被消费者诟病，在这样的情况下，宝马开始全面联手阿里上AI了，宝马找阿里当外援究竟想干嘛呢？ 一、宝马牵手阿里上AI？ 据界面新闻的报道，宝马集团宣布与阿里巴巴集团在中国达成AI领域战略合作，双方在AI大语言模型和智能语音交互等领域开展联合研发，阿里通义大模型将应用于中国市场的宝马新世代系列车型。 另外，阿里巴巴集团旗下斑马智行与宝马签订合作协议，基于通义大模型，以斑马元神AI为基础，共同开发宝马定制AI引擎，全新BMW智能个人助理将于2026年搭载于中国生产的BMW新世代车型。 根据此前官方消息，宝马集团基于全新电子电气架构的新世代车型将在2025年投产，24个月内将推出至少6款车型，首先是一款运动型多功能车（SAV）和一款BMW3系所在细分市场的纯电轿车。新世代车型将在匈牙利的德布勒森工厂率先投产。 此外，宝马集团预计在2030年之前，纯电动车型将占据集团全球年度交付量的50%以上，并有望在全球市场实现累计交付超过1000万辆纯电动车。 而在中国市场方面，宝马将于2026年量产国产新世代车型。宝马此前一日发布的中国360度全链AI战略显示，2026年首款国产新世代车型将搭载AI大语言模型和AI智能体，将实现拟人化沟通、多智能体协同及开放生态整合，令人车互动体验更加自然流畅。 除了与阿里巴巴在人工智能、大模型领域进行合作，提升智能化表现，宝马还将在新世代车型上率先使用圆柱电芯。 二、宝马找阿里当外援想干嘛？ 这次宝马与阿里的合作无疑给市场带来了更多的想象空间，宝马找阿里当外援我们到底该怎么看呢？ 首先，随着科技的快速发展，智能汽车已成为汽车产业发展的主要方向之一。近年来，智能座舱几乎成为了所有车企必须攻克的技术高地。对于消费者而言，车辆不仅仅是交通工具，更是一个移动的生活空间，这就要求车内环境不仅要舒适，还需具备智能化、个性化等特点。然而，尽管智能座舱的发展日新月异，许多老牌车企在这一领域却面临着不小的挑战。由于自身技术基础不强，这些车企往往难以在短时间内赶上行业先进水平。因此，如何快速提升自身智能座舱技术水平，成为了它们亟需解决的问题。 其次，面对自研压力，寻找外援成为众多车企的选择之一，宝马与阿里的合作可谓水到渠成。从宝马自身角度来看，其在 AI 领域基础储备不足，要想赶上市场先进水平需要较长时间。在当今竞争激烈的市场环境下，时间就是竞争力。如果宝马按部就班地进行自主研发，很可能在智能汽车的赛道上逐渐掉队。而阿里作为国内互联网科技巨头，在人工智能领域拥有领先的技术和丰富的实践经验。阿里的通义大模型在自然语言处理、图像识别等方面表现出色，能够为宝马智能座舱的智能化升级提供强大的技术支持。通过与阿里合作，宝马可以快速将先进的 AI 技术应用到新世代车型中，提升智能座舱的交互体验和功能丰富度，从而在市场竞争中抢占先机。 从阿里方面而言，虽然在造车市场上拥有智己汽车，但目前尚未打造出特别突出的产品品牌。与宝马这样的豪华汽车品牌合作，能够借助宝马的品牌影响力和庞大的用户群体，进一步推广其在汽车领域的技术应用和服务。 第三，在当前的市场环境下，消费者对于汽车产品的需求已经发生了巨大的变化。他们不再仅仅关注汽车的性能、品质等方面，而是更加注重驾驶体验和服务质量。因此，对于车企来说，如何提升用户的驾驶体验和服务质量已经成为了市场竞争的关键。 而在这方面，互联网公司的优势显而易见。它们拥有先进的技术和丰富的经验，可以为车企提供智能化的解决方案和服务。同时，互联网公司还可以利用自身的生态系统，为用户提供更加便捷、丰富的服务体验。因此，车企与互联网公司的合作已经成为了市场的一种常态。 鸿蒙智行就是这样一个成功的案例。作为华为推出的智能汽车解决方案，鸿蒙智行凭借其在智能化、网联化方面的优势，已经与多家车企达成了合作。通过与车企的深度整合，鸿蒙智行为用户提供了更加智能、便捷的驾驶体验和服务。这种合作模式不仅提升了车企在智能化方面的竞争力，也为消费者带来了更加优质的产品和服务。 第四，从长期来看，随着汽车智能化程度的不断提高，专业化分工将成为市场发展的必然趋势。在这个过程中，传统车企与互联网科技企业之间的合作将变得越来越紧密。传统车企拥有深厚的机械制造经验和广泛的销售渠道，而互联网科技企业在软件开发、数据处理以及人工智能等方面具有显著优势。双方的合作不仅可以加快新技术的研发进程，还能有效降低成本，提高产品的竞争力。预计在未来几年内，我们将会看到更多类似的跨界合作案例出现，共同推动整个汽车行业向更高层次发展。

【播前提示】 目前文穴时代读者共读计划已发布，在第一轮西方文学经典共读即将收尾第二轮即将开始之际，俱乐部将在今年夏季正式开启中国古代文学经典共读，贯通古今，融汇中西，对其新一轮共读书目感兴趣的文友可以点击shownotes链接查看详情。 传送门：古代文学经典共读书目 我们当前共读是达莉娅·德·拉·塞达的《落水母狗》，相关介绍链接也会放在shownotes中，方便大家查看。 传送门：《落水母狗》共读 如果你对这本书的内容资料或深度讨论感兴趣，可以在我们的公号内搜索相关文章阅读，如果想了解更多深度内容，参与我们的文学前沿讨论，欢迎加入我们的文穴俱乐部，成为我们的付费文友，详情请关注公号文穴Literaturecave，在菜单栏点击「成为文友」了解详情。 该免费播客项目是我们的实验项目，预期先更新100期，目标是达到1万的订阅，各位听众的支持对于这一节目继续保持免费至关重要，期待大家的支持与分享。 01:38 奥斯卡学院因未能在声明中提及《唯一的家园》导演名字而道歉 02:44 《巴黎评论·出版人访谈》中译本出版，由群岛图书创始人彭伦翻译 03:21 斯蒂芬·金《黑童话》中译本上市，曾是美亚马逊2022年度图书 传送门：《豹皮帽》作者完整访谈 我们明天见！

【主播的话】 不知道大家是否注意，从2023年开始，云南大学社会学系副教授袁长庚就频繁出现在大众视野，为当代年轻人（尤其是大学生）答疑解惑。与此同时，我们注意到人类学者项飙在近两年开放了自己的联络邮箱，在小红书上能看到不少读者上传来自他的邮件回复。 促使我们做这期节目的第一个好奇是：从袁长庚的走红，到项飙的“逐渐冷却”（这里的“冷却”是相较之前），这背后反映了怎样一个社会变化，以及两位老师所针对的群体是否产生一定交集的同时又有所区别。 从好奇出发，我和鸭老师试着站在不同的角度进行解释与发问。鸭老师作为西南某高校的大学老师，她所接触的学生群体和袁长庚的学生群体有非常多的相似性——他们大多数时候是沉默的，肉身处在教室，灵魂却早已飞走；他们对电影、电视剧不感兴趣，也苦于找不到一起走进电影院看《还有明天》的伙伴；他们光是坐在那儿就已经耗尽心力。 我们认为，袁长庚的走红既有他个人作为“生态体系”里的大学老师的主动性在，又显示出当下学者“在场”的必要性。顺着“在场”，我从一个后疫情时代接受信息的角度聊了一下“在场”所搭建起来的信任——“我”作为信息接收者，需要和发送信息的人建立起一个信任关系。鸭老师则从给出信息的角度聊了一下她所定义的“在场”——发现那个不在场的人。 这期算是我们的一个小小尝试，还有很多需要学习和进步的地方请大家多多包涵。 【本期内容】 第一部分：梳理“网红学者”出圈史 00:02:37-00:03:47人类学代表-项飙，袁长庚 00:03:47-00:07:41社会学代表-沈奕斐 00:07:42-00:10:47法律学代表-罗翔，劳东燕 00:10:48-00:16:47哲学代表-刘擎，韩炳哲，陈嘉映 00:16:48-00:18:52文学代表-张怡微，张秋子 00:18:53-00:22:40心理学代表-崔庆龙，李松蔚 第二部分：两个问题 00:22:50-00:24:06为什么文学学者很难为当代生活答疑解惑？ 00:24:06-00:28:02文学需要审美，“给答案”本身就是反文学的； 00:28:03-00:30:02为什么（刑法学）法律学学者出圈总会面临各种风险？ 第三部分：详解袁长庚 00:30:07-00:33:57鸭老师的故事分享 00:33:58-00:46:00袁长庚的三个面向 00:46:01-00:53:53从袁长庚走红看“网红学者”出圈必备条件之一：在场 第四部分：个人分享 00:53:54-01:03:08我们是从什么开始关注学者？ 【本期封面】 来自波可 【片尾音乐】 nessuno - petra magoni 【联系我们】 📢一则通知 《读笨书Read or die》已经上架各个播客平台，包括不限于苹果podcast，Spotify，substack等，如果想要订阅《读笨书》的newsletter欢迎大家发邮件给我，或者去微博@过细雨查找订阅方式，我会不定期更新，虽慢，但更。 以及，豆瓣《读笨书》也上架了，欢迎大家去给我评分。别骂我，主播很脆弱！ 微博@过细雨 📮[email protected]

这期和大家聊一聊这些年我和酒精的关系。我们从一开始互不熟悉，随意对待的陌生人，变成了互相信任尊重，建立起独有的默契和边界感的老朋友，这一切都是和酒夜夜的相处中摸索出来的。 在我还在探索自己到底是谁的时候，酒帮助我逃避了很多清晰的痛苦，像橡皮一样擦掉那些痛苦的轮廓，让我暂时不那么难过。我很庆幸有酒一直陪着我，让我知道我永远可以有逃避的权力。 在我建立了全新的生活后，酒让我发现自己有面对公众表达的能力，这是我从来不敢想象的，我以为自己会一直活在自己的世界，但酒给了我勇气去发挥自己表达的魅力，原来我是可以脱掉防备享受交流的乐趣的。 当然我也跟酒搞砸过关系，但最后我们总是会重归于好。总而言之，我爱酒，酒也爱我，我永远爱酒，酒，你也一定要永远爱我！ 希望大家都可以多开心一点，如果你今天没那么开心，你也永远都有逃的权力。 未成年不能喝酒，成年人理性饮酒，大家可以在小宇宙、网易云音乐、qq音乐搜索“sonia的个人播客”收听，谢谢大家的时间！ （版画可以通过小红书店铺“SoniaWangs”购买，这是一幅看了就让我开心的画，希望大家看到也会开心。）

相貌普通但是异性缘超级好的女人，到底有什么秘籍？

1、《银行业保险业养老金融高质量发展实施方案》提及要加大对银发经济领域的信贷供给，引入政府性融资担保、提供专属产品、绿色审批通道。五篇大文章好像经常提及绿色审批通道，那能不能把这个专项通道也作为系统上一个特色化的审批流呢？给绿色审批流加上优先级、超时提醒、自动判别是否能匹配到绿色通道审批流、后期对绿通响应时间等数据分析，看是否需要从数据获取、风控等角度优化。我+通义等于超棒的，哈哈哈 2、《金融机构产品适当性管理办法（征求意见稿）》提及金融机构要对客户购买的产品提出适当性匹配意见，包含投资、保险、信托等产品。匹配性意见，最简单的办法肯定就是产品设计之初，就在系统上限制人群，这些人只能匹配出来这些。就是这个意见里好像没有信贷产品。因为这个方法适用的是收益不确定性可能导致本金损失的产品，监管逻辑不同。 3、我国人多地少，户均耕地面积是美国的四百分之一，国情农情不适合大规模农业也不适合高补贴。小规模农户和现代农业衔接的发力点在于农户在生产、供销、信用上的综合合作。想到了看到过的整村授信、村集体资产入市、龙头企业+合作社+农户，怪不得是这种模式，我本来还以为我们有一天会发展到美国那种。 4、日本支持企业走出去，提供的衍生服务：业务支持中心、中小企业海外拓展本地支持平台、海外投资顾问、海外供应链多元化支持项目、中小企业海外扩张当地支援平台。我国企业目前对外投资主要集中在亚洲。 如需涉及原文，请至墨浅与数金公众号留言

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「蛋说蛋语」本期主要内容： 1. 古汉语的活化石 ： a.隋唐前汉语无/f/音（钱大昕考证），福建方言保留古音，如“房”读作“pang” 。 b.藏语、傈僳语至今无/f/音，日本“ふ”音也源于唐代汉语 。 2. 发音的“懒人革命” ： a.双唇爆破音→唇齿擦音 ：古汉语/p/音（如“漂亮”）需嘴唇紧绷，/f/音（如“繁华”）更省力，全球语言普遍演变（如拉丁语pater→英语father） 。 b.福建策略 ：用/h/替代/f/（如“灰机”），因闽语无/f/音，且/h/与/f/舌位接近 。 c.语音活火山现象 ：1930年代闽北某村，山顶→山腰→山脚分别保留古音/bue/→过渡音/fe/→北方化/hue/ 。 3. 四川反向操作 ： 用/f/替代/h/（如“菲菲黄”），因元音开口度小（如/a/、/u/）导致唇齿接触，误发/f/ 。 关于播客的任何问题请联系[email protected] 主播视频节目请移步小红书@同传老司机蛋妞

张震岳的这张专辑在我最开始准备做专辑分享系列时就定下了，却总是被各种机缘巧合给打乱插了队，一直推迟到今日。 还是因为侯佩岑近期参加了浪姐，又被cue到了她曾与张震岳和热狗跨界合作过歌曲，让我想起就是这张专辑里的《就让这首歌》 在三月的最后一天，一起听听这张专辑。 张震岳《OK》 00:05 思念是一种病 feat.蔡健雅 04:19 你说有个女孩 08:23 路口 12:19 很难 16:32 OK 20:39 孤独的夜哨 24:21 再见 27:24 小宇 31:10 就让这首歌 feat.MC HotDog 、侯佩岑 34:54 小星星 feat.阿里山桃花村姐妹 39:39 再见（真情版） 愿你听得开心 一切OK

Black, cream, sugar – that's how most countries roll with their coffee. But China? How about throwing it into hotpot and steaming it into rice rolls! If coffee had eyebrows, they'd be sky-high! But beyond these wild culinary experiments, we peek into China's booming coffee scene, and how it's shaking up the global java party. / Motivational Monday (20:21)! On the show: Niu Honglin, Steve Hatherly & Yushan

本期“TAI快报”探讨了五篇AI前沿论文： 1. “Aether: Geometric-Aware Unified World Modeling”提出几何感知世界模型AETHER，仅用合成数据训练，实现零样本迁移到真实世界，显著提升空间推理能力。 2. “Graph neural networks extrapolate out-of-distribution for shortest paths”通过算法对齐和稀疏性正则化，让图神经网络从小图学到大图的最短路径，突破尺寸限制。 3. “FFN Fusion: Rethinking Sequential Computation in Large Language Models”创新并行化语言模型计算，加速推理1.7倍，降低成本35倍，同时保持性能。 4. “Modifying Large Language Model Post-Training for Diverse Creative Writing”通过“偏差”优化后训练，提升AI创作多样性，质量媲美顶尖模型。 5. “Nonlinear Multiple Response Regression and Learning of Latent Spaces”提出新方法从高维数据中高效学习潜空间，兼顾可解释性和效率。 完整推介：https://mp.weixin.qq.com/s/kmLklmZCrWHA8fGMdrQvig