歌单： 1. 芬兰器乐多面手Oiro Pena：“Kaiju Kaiju”（2023） 2. 芬兰乐队Texas Faggott：“Jäätelöautomatti”(2000) 3. 苏格兰/日本混血吉他演奏家Sean Shibe演奏武满彻：”In the Woods” ⑴. Wainscot Pond （2023） 4. Jeff Buckley & Liz Fraser: “All Flowers in Time Bend Towards the Sun”（1997）

最近新经典文化动漫部引进了市川春子的短篇漫画集《虫与歌》，本周我邀请了许久未露面的又又，来聊一聊被称为四大冥著的名作《宝石之国》，讨论起源《虫与歌》和市川春子。 PS:有人说看完《宝石之国》，就和谏山创和解了hhhh 【主播】 Sarah，青年向动画漫画爱好者，科幻迷 【嘉宾】 又又，资深动画漫画迷，播客“英美剧漫游指南”主播 【时间轴】 02:13 宝石之国和市川春子 11:15《虫与歌》四个故事：万物皆平等 20:18 宝石之国的世界观与故事 25:57 多彩世界的有趣故事，骗进来虐你没商量 32:24 宝石之国的反差性：惊人的世界观、奇异的角色塑造 41:54 宝石人的存在意义 49:27 宝石的自我掩饰和自我释放 61:02 磷叶石：破碎与重生 61:10 磷叶石的奇妙旅程 61:13 日本漫画家的现状：变态与创新之间的较量 61:16 凝望《来自深渊》 61:19:09 四大冥著碎碎念 【提到的书（部分）、人物】 市川春子 宝石之国 虫与歌 25小时的假日 涩泽龙彦 海边的异邦人 ————试刊号———— 【联系我】： 微博、B站/公众号：试刊号Numero Zero 小红书：试刊号 NumeroZero 邮箱：[email protected]；

如果你在观看这部电影的时候，能够产生与英熙的共情，那么对原本的自我大概也会产生追问。原本的自我是什么样子的？是全世界剩下我自己的时候，我如何存在。

本期《整对了吗》节目邀请到我们的同事 成都八大处微创美容科—吴冬梅 医生 做客，跟大家来聊一聊我们经常在嘴边叨念的面部凹陷和面部馒化，面部凹陷和面部馒化都有那些症状表现？应该如何去改善修复呢？ 3：28造成面部馒化的原因有哪些？ 9：43面部凹陷的治疗方法有那些？ 12：40备孕期间可以做面部填充吗？ 19：30鼻尖可不可以通过注射来提高？ 27：49打了瘦脸针会不会出现凹陷的情况呢？ 29：44我们如果打了瘦脸针出现了凹陷该如何去补救呢？ 35：16每个人的苹果肌高点都在瞳孔下方正中线吗？ 36：30做了填充之后会不会产生淤青，多久能出门见人呢？ 39：31面部轮廓固定真的有效果吗？ 41：44鼻基底天生很深，法令纹重，两边脸不太对称且下垂得做什么填充项目？ 44：24微笑唇可以通过注射打造吗？ 47：53唇部注射会不会痛？ 52：00面部轮廓每个医生打出来都是一样的效果吗？ 如果大家有任何医美整形问题也可以留言或加入听友群：saoleibajie 【嘉宾介绍】 吴冬梅 医生 成都八大处医疗美容医院瘫痕综合治疗中心主任 八大处·龄感医生医疗总监 四川大学华西临床医学院整形外科学博士 ·四川省医学会2021年医疗美容主诊医师备案培训班导师 《中华整形外科杂志》编委·四川美容整形协会常务委员 ·四川省学术和技术带头人后备人选 ·四川省美容整形协会光老化与皮肤损伤修复分会会长 四川省微整形与抗衰老分会副会长 ·四川省美容整形协会眼整形分会副会长 ·中国整形美容协会眼整形分会委员 ·中国整形美容协会抗衰老分会委员 ·四川省美容整形协会脂肪分会副会长 ·四川省美容整形协会女性生殖整复与抗衰老分会副会长 ·中国整形美容协会损伤救治康复分会委员 ·四川省整形美容协会5A评审专家 肤质测试请戳下方👇链接： 肤质测试＆医美指南

欢迎收听并订阅【九一遛猫】！ 作为20年的老哈迷，本期和大家分享我们读哈利波特的那些年~ 你会听到以下内容： 04:25 从什么时候开始读《哈利波特》 14:26 重读《哈利波特》的感受和收藏的不同版本 20:19 最喜欢系列中的哪一本 25:38 最喜欢的情节 32:47 收藏的哈利波特周边 37:11 最喜欢的人物 40:29 我们的分院结果和守护神 44:46 对改编电影的看法 如果你也读过《哈利波特》系列或者看过系列电影，欢迎在评论区和我们分享你和哈利波特的故事。 本期主播：三角猫 / 九一 剪辑/制作：三角猫 片头&片尾音乐：Hedwig's Theme 封面图片：《魔法石》英版&美版封面 九一遛猫：九一读书会 | 用声音抵达 | Girl Power 周一更新，欢迎订阅！ 【节目平台】 小宇宙/喜马拉雅/苹果podcast/网易云音乐：九一遛猫 小红书：九一遛猫（九一读书会的读书分享） 【关于我们】 @三角猫露西：爱读书，爱艺术，有时冒出点天马行空的点子，有时又非常理性的水瓶座 @九一干啥呢：心理小说爱好者，对美食有无限追求，争取读完《卡拉马佐夫兄弟》的懒癌 去爱发电支持我们：https://afdian.net/@91cattalk

我也会经常陷入迷茫，从青春期之后，每一个阶段都会有不同的迷茫，曾经我也不自量力地艳羡李白这些千古名士的风采，但如今，我更钦佩在逆境中也无风雨也无晴的豁达。我曾经认为不仅才华是天赋，心境也是如此，但在电影末尾我哭得最厉害的片段中，我想明白了一件事，才华终究是凡人做不得主的，而心境，却是我们最后能把握的变量。 这世间独一无二的谪仙人，已经等来了独一无二的太白先生，而我们这些茫茫世间人，也能找到属于我们独一无二的位置。总会有一件事，是只有我们能够做好的，即使这件事再小，也是我们与众不同的价值体现。当你把前路的方向，从效仿永远无法企及的背影转到寻找自己价值所在，或许那无法摆脱的阴影，就能悄无声息的消散了。 这样的心境，可能直到你耗费多年光阴，才能最终体会，在这之前所有的煎熬都是无法摆脱的，如同迷失在无星无月的茫茫大海。当那些我们心中收录在语文书里的名人，将他们波澜壮阔，或是历经沧桑的故事展现在你面前，时空的宽度得到无限延伸，坐在荧幕前的你我，终究可以在这一段段跌宕起伏里，找到自己的身影。漂泊在汪洋海面之上，能够看见远方灯塔的微光，又怎能不让人，泪流满面呢？

听众朋友们大家好，欢迎收听雪球出品的追基零距离，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫为什么他能从公募量化投资中出圈，来自基尔摩斯。 受市场风格变化的影响，近两年公募量化投资风生水起，甚是受到投资者的青睐，记得上一次公募量化大火还是在2016年。然而与上一次最大的不同是，公募圈内做主动量化的人多了，越来越多的新锐杀出重围，这其中就有华夏基金的孙蒙，他在管的基金都获得及其出彩的业绩。 孙蒙在管基金有五只，任职时间都超过一年，相较于业绩比较基准，均获得超额收益。华夏智胜先锋股票A，截至6月30日，单位净值1.1634，创下历史新高。事实上，它近一年频繁创新高，次数达到32次。自2021年12月15日成立以来市场一直比较震荡，但它在阶段都实现显著的超额收益。 华夏智胜价值成长，也是基于AI+投资策略，对标中证500指数的主动量化产品，孙蒙管理这只基金的时间更久。 自2018年3月6日转型以来，实现62.32%的累计收益，超额收益达43.89%。 华夏中证500指数增强，在跟踪中证500指数的同时，又采用量化模型调整投资组合力求超越标的指数表现。最新银河数据显示，它近一年超额回报14.05%，处于同类第一。 业绩只是最终的结果，做投资我们要明白过程，只有认同基金经理的思路才能行稳致远。那孙蒙在基金管理中是如何持续做出超额的呢？ 孙蒙本人有着极强的专业能力。他是理工科出身，本科在北大的物理学院，而北大物理的毕业生中做量化的非常多，号称私募的“四大金刚”中，有两大“金刚”都出自此。2011年后去美国加州大学洛杉矶分校电子工程，比较偏物理建模。学生时代的经历为他后续做量化投资夯实了基础。 毕业回国后孙蒙先在券商自营部做了几年的衍生品投资工作，主要管理券商自己的资金，从研究员开始一路做到投资经理。直到2017年才加入华夏基金数量投资部。这是一个历史极其悠久的部门，成立于2005年，是业内较早进行指数化及主动量化投资的机构。2017年华夏基金正进行着“AI+”投资团队的组建，孙蒙的加入是两者间的双向奔赴。 作为新锐，他在团队当中发挥了关键的力量，先后参与了多个项目和产品的研发和管理，积累了丰富的AI模型及策略经验。他的投资方法是在传统的多因子策略的基础上，引入了AI，尤其是深度学习技术，来提升模型的性能和效果，寻找到当前投资性价比更高的标的，并且将已经投资性价比低得做剔除，最终获得超额收益。 2020年底、2021年初时市场对于核心资产极度追求，而华夏智胜成长在2020Q4的前十大重仓股中贵州茅台反而退出了。对此，孙蒙表示，“我们在任何时间都会非常关注整个投资性价比。当时类似标的其实非常多，但是大家只愿意给茅台特别高的估值。在我们的策略里会选择一些从性价比来说和茅台基本面类似，但是并不会定价偏离那么严重的一些标的。” 事实上，孙蒙的能力毋庸置疑，不过他在管基金风格上有点局限，都是对标中证500指数去获取超额收益。 区别是500指增在成分股内做选股，智胜价值成长、智胜价值先锋是在全市场去选股。 估计是发现了这一点，前段时间又新发了华夏智胜新锐股票，对标中证1000指数。募集的挺好，达到了15亿的上限，提前结束。 今年小盘指数表现突出，国证2000、中证1000受到越来越多机构的关注。 期待孙蒙后续表现。

听众朋友们大家好，欢迎收听雪球出品的追基零距离，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫人不如猴，来自韭菜投资学。 万得偏股混合型基金指数是一个等权重指数，它的表现就近似于等额分散买入非常多只主动权益基金能获得的回报。指数从2004年以来走势曲折上升，扣除掉早年回报特别好的阶段，从2013年开始看最近十年多，年化回报在10%左右。但大部分人买基金都不可能一买就拿10年，咱们一般说投资权益至少要做3年的打算。 从我自己的测算可以看出A股早年有很好的回报机会，在2004年末、2005年初那会买基金拿3年，最多获得年化超70%的回报，3年加起来赚400%。但最近十几年已经没有那么极端的行情了，买基金拿3年能获得的年化回报大约在-10%到+30%之间，也就是3年大约总共亏30%到翻倍。 咱们剔除掉早期回报超好的阶段来计算下概率，从2009年开始算起，到2020年7月10日止。在这十多年的时间内，买入拿3年，有21%的日子是亏损的，有26%的日子年化回报在0%-10%之间，剩余53%的日子年化回报超过10%。 肯定有读者会想，就算让一只猴子来择时，随机瞎择，也只有21%的几率亏损，为什么那么多人买基金不赚钱呢？ 有三个原因： 1、大多数人都是专门挑那21%的时机才买，我叠加上股票和混合型基金的发行认购量，可以看出当时买入并持有3年、年化回报超过10%的日期买的人少，集中放量都是在亏损的日期。 猴子扔飞镖至少是随机的，不受贪婪和恐慌的诱惑。 2、真的能拿满3年的人也没那么多。 3、拿的基金不够分散，没有跟上主动基金的平均水平，特别是近几年大家喜欢买大规模的明星基金经理，但从历史数据上看规模对业绩是个负影响因子，大规模基金的平均会跑输所有基金平均。 你们看，要改善基金收益，可以先把这3个问题解决了。

听众朋友们大家好，欢迎收听雪球出品的追基零距离，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫恒生科技我们身在何处，来自陈达美股投资。 恒生科技的波动，中概股的母猪底，虽波澜壮阔但羁旅艰辛；科粉与概帮不仅要问，我们在哪，我们要去向何方？ 先说答案：我们正身处于一台提款机面前，而这台叫做恒生科技的提款机正要往外吐钱。什么时候吐，没人知道；我们要做的不过是耐心等待，确保吐的时候我们必须在场，并且手拿接钱的大盆，而不是顶针。 但为什么这台提款机目前无动于衷得像个渣男？究其原因有三个大逻辑像三把大锤子，锤扁了恒生科技估值：1. 经济预期低迷，市场怕互联网渗透率已打穿的中概科技公司业绩难达标；2. 强势美元与地缘波澜；3. 所谓内外混合双打，内部监管的大棒还要不要继续打烂屁股，市场没信心、不放心。 但是近期这三把锤子有越来越萌化为充气榔头的趋势，我们从三说到一逐一来捋一捋。 三年了，从2020年12月的“防止无序扩张”到2023年4月“鼓励探索创新”到 2023年7月“常态化监管” 现在整体重振经济大逻辑是强撩消费，所有平台经济广义上都可以归为消费股，我们鼓励消费，自然要激励消费股，鼓励能刺激消费的公司。所以最近机构纷纷给平台经济送温暖，给恒生科技成分股们一个喘息窗口与补水时间——阶段性暴打告一段落。 两件事进展透露这个信号：一自然是蚂蚁的罚款落地，反垄断暂时翻篇；二是浙江，作为平台经济的大本营、拥有直播之都带货之城杭州，发布《关于促进平台经济高质量发展的实施意见》，大家都对此意见纷纷表示我没意见。 蚂蚁就像是一个图腾，虽然未上市，但象征意义很大，信号价值很高。君不见恒生科技指数诞生的时间，就正好在恒生指数的大分水岭上，而这个分水岭其实就是2020年蚂蚁IPO的殇折。虽然之后中概股在2021年初见顶，但平台经济就再没有过好日子。终于这次屁股打完，爸爸放下了恩怨。平台经济暂时脱离特殊观察期，重新进入常态化管理。正常化的管理才会带来市场正常化的预期，才能有给予公允价值定价的可能；不然投资者的信心都如同泄气的皮球。 而且平台经济是就业大户。许多人说大厂收缩员工人数——看起来降本增效喊得凶，但是大厂应届该招还是招，实习生的钱也不会省。大厂延伸出的平台经济，在2021年底灵活就业已经超过2亿——保房价是假的，而保就业才善莫大焉。 第二部分内容我以”美元不弥坚“为小标题。 对于恒生科技指数而言，强美元强港币等于削弱了业绩。这个不难理解，比如阿里2022年第二季度赚1000块人民币，而彼时兑美元汇率为6.4，则其业绩为净利156美元；假设2023年第二季度赚1100块，虽然人民币利润有10%的同比增长，但此时汇率为7.3，业绩为净利150美元，反倒下降了3.8%。你估值是以美元或港币来估的，在市盈率不变的情况下，股价天然承压。所以我们能看到中概股与人民币，一直若即若离的线性关系——在同一个时间截面上，基本朝着同一个方向摆动。 当然人民币汇率与恒生科技股价之间，未必一定是因果关系，也有可能仅仅是相关性，两者并驾齐驱，是因为共享一个主因。但无论如何一荣俱荣一损俱损的场面是有的。而我认为在此时此刻，对人民币不应该过度看空。 人民币走势其实背后逻辑很简单，在通胀预期差不多的情况下，贬值无非就是内外利差所至，哪边给的利息高，哪边货币自然受追捧。这是人性逐利的天然结果。但两边的货币砝码的互相倾斜，有边际效应递减的特点。 人民币与美元之间的波动，无非是三种预期差：政策预期差、经济预期差、利率预期差。从经济预期差来看，国内是人心思复苏，美国是万民等衰退，无论是国内降息打鸡血，还是美国的紧缩加息，都有滞后效应，至少这个预期差在缩小；而从政策预期差与利率预期差来看，下半年央行货币或宽松政策继续加码，而美联储七月大概率重启加息25个基点，九月以及之后应该会“看看再说”，加息大概率近尾声。我们把这个形象地称作“边际宽松”，就是动作是紧的，预期是松的。两者的息差有收窄的预期。 金融市场也浮现种种迹象，也可以隐约看出这三个差正在收窄。比如近期各期限人民币远期无本金交割远期外汇交易升幅在往回收；港交所人民币期权期货放量，但持仓量在降，人民币空头回补等等都是迹象，也都是人民币贬值边际减弱的痕迹。 人民币我一直不是太担心——它就不是市场化的东西，你还担心它贬到八？——除非美元对所有货币宣告发疯。不过地缘冲突我认为仍然会持续，但这个风险——除非你彻底不投资了，但凡你投资中国资产，甚至投资美股资产，此风险都避无可避。我已经做好心理准备，未来至少10-20年的投资生涯，与此风险如影随形。心态还是要放端正。 最后我们探讨一下中概业绩是否能跑赢大盘，而估值是否又足够便宜呢？ 八月我们又将迎来恒生科技的中概股们第二季度的财报季，业绩预期，第一季度好是明牌，第二季度业绩目前来看问题不大，算半张明牌，当然具体如何我们看下个月财报季。而第三和第四季度，验证复苏逻辑，需要进一步观察。 恒生科技的公司对于广告行业的依赖度还是蛮高的，所以见微知著，窥一斑而知全豹，第二季度的业绩大概率不会差。根据CTR即点击率的数据，2023 年1~5 月广告市场刊例不含折扣的花费同增3.9%，但其中5月同比和环比各增21.4%/15.6%。而6月有618 年中大促带动投放需求。所以整体来看，第二季度作为广告旺季，恒生科技的平台经济广告业务大概率进一步修复。 还是那句话，但凡要强撩消费，那直接就是利好恒生科技，消费驱动型的板块，比如电商，实际上已经深深嵌入了社会零售总额、金融科技总量的大盘。就算是确认偏误也罢，我总认为恒生科技包含了国内最高效、最有活力的公司，如果在强撩消费的政策导向下，平台经济不能投，那我也不认为其他有什么值得投。投资者有结账走人的选项，但企业家大多数并没有，投资中国，我们用低估值去买入相对好的标的。 从估值的角度，如若第二季度真的不负所望，第三与第四能进一步复苏，则恒生科技的估值用过去滚动12个月的净利润的市盈率来看，就有很大的意义。 恒生科技，我重述开头的观点，我们正身处于一台提款机面前，提款机正要往外吐钱。虽然没人知道什么时候吐，但我们要做的不过是耐心等待，确保真吐了，我们必须在场，并且手拿接钱的大盆。我们学巴菲特学施洛斯，做到知行合一，不就是在最悲观的时候，去买最有价值的资产吗？

TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座十八讲，AI的可解释性、偏见、不实信息、隐私问题、和可靠性问题依旧困扰着行业；利用AI诈骗的案件层出不穷；AI对人类社会的工作生活方方面面的影响也才刚刚开始显现。面对AI的种种机遇和挑战，我们何去何从？TSVC和MIT CEO有幸邀请到TSVC合伙人、Stratifyd.Inc创始人Derek Wang博士、网络安全专家和前亚利桑那州立大学副教授黄迪江博士、和Mammoth Cyber联合创始人、首席技术官程泳晖先生，来与我们分享和探讨。 嘉宾： 汪晓宇，Dr. Derek Wang，TSVC Partner 黄迪江，Dr. Dijiang Huang，网络安全专家 程泳晖，Yonghui Cheng，Co-founder and CTO at Mammoth Cyber 我们都聊了什么 00:00 活动概要 01:05 活动主办方介绍 04:42 AI Security主要在解决什么问题，大概有哪些主要的研究方向? 10:53 AI privacy 要解决什么问题，都有哪些技术以及前沿的研究？ 18:41 现在AI的大模型应用普及，它会给我们带来什么新的挑战？包括对于你们公司现在的安全产品提出了什么新的要求？ 22:48 隐私在长期会如何影响到大模型的落地商用？ 28:56 很多企业里面,大家都不知道数据是什么，比如说数据的名字、标注都没有做好，之前可能大家没有特别有兴趣去做这个事情。那现在是不是会有更多的动力，包括这块其实有很多企业是不是会得到更好的关注? 32:19 合成数据可以解决25年的数据缺失问题吗？ 34:44 回到行业应用从外维度来讲，包括医疗金融这些领域，他们有很多自己行业非常好的数据，包括有很多doorman knowledge，他们可能没有大厂，包括OpenAI这种技术算力，嘉宾们觉得这两个方面之后会是什么样的关系？包括现在有很多大模型私有部署的创业企业，从这些角度来讲想听听大家看法。 40:40 刚才一开始嘉宾也介绍了一下偏见这方面的内容，其实就在之前ML就是一个长期的话题。包括美国有很多研究，当时是说用machine learning的模型去派遣警力，包括去做一些医疗教育的决策，当时讨论说会有一些公平方面的社会问题。那么从大语言模型来讲，嘉宾觉得跟传统的ML的偏见有什么不同？ 48:06 最近其实有很多尝试，包括用GPT4来解释GPT2，有思维链turn of tree，希望大家能看到LLM的推理逻辑，大家怎么看这块儿是不是足够？还有哪些可解释性的问题待解决？ 58:31 我们之前聊了很多数据层面，那么从训练层面，有人讲说要限制训练的能源，限制电力，包括模型层面，Sam Altman 提出说要限制ikvvt的模型，可能限制比如超过多少参数量的模型，或者是限制模型的产出，包括是不是从API这几个方面限制，大家有什么想分享一下？ 1:06:00 说到创业，在这方面会有别的什么创业机会？最开始黄老师提到可能在芯片上会有一些新的机会。 1:10:04 这个大模型或者AI到底有没有自己意识？他会不会独立于人类，甚至跟人类做一个一对。 提到的公司/项目 • AI Security • 隐私和安全 • LLM • 生成合成数据 • 机密计算 • chatGPT • DLP（数据泄露防护） • AGI • CrowdStrike • Charlotte人工智能系统 • Facebook • LLaMA • 大型语言模型技术LLM • LLaMa.cpp • health care的company • BCBS Blue Shield Blue Cross • Self-Instruct模型 • ML • Alpha Go • Nvidia AI Security主要在解决什么问题，大概有哪些主要的研究方向? 就AI Security而言，TSVC Partner，Derek Wang表示他可能也是一个从应用层面往里面去看的这样一个学术。Security主要解决问题，他想从三个层面来讲解。首先是个人层面，任何一个个人层面来讲，AI Security上很大的一个挑战是隐私，包括个人隐私和它对数据收取的一个过程。这种隐私和风险对个人层面带来的影响可以直接涉及到种族歧视等问题，并且可能会导致个人信息受到极度的暴露，创造了许多钻空子的机会，例如窃取个人信息来进行欺诈等。随着大语言模型等技术的出现，这种网络信息欺诈行为会变得更加多样化，这些都是通过AI技术对个人层面安全进行攻击的一个过程。 其次是公司层面，同时也是TSVC基金看的一个方向。现在主要的大型企业和创业公司所关注的不仅是个人隐私层面的保护，而是对个人隐私做出提升。从群体的角度来看，像很多大银行，每个部门大约有1000个AI模型。在这个层面上，企业对于AI模型本身的数据丢失保护，即模型的数据不想被其他人知道，因为这些数据是企业内部的数据。但是现在，越来越多的攻击手段正在应用于数据窃取，这将直接将企业数据带走。这就成为一个很大的问题。对于企业而言，数据的积累包括模型训练是一个非常重要的过程，无论模型是开源还是闭源，企业的数据与模型可能都会成为攻击的目标。对于企业级别而言，实际上存在一种攻击方式，即攻击者通过破解手段绕过模型的安全措施打开模型。这种攻击方式会使得模型的算法和数据被第三方获取。在企业成绩上，这种流失知识产权和内部数据的情况会导致更多的信任和安全问题。而且，随着LLM的出现，恶意代码放入模型中的情况也越来越多。 最后，这个层面是比较大的，就是政府层面，政府层面就有更大的社会影响力。比如他跟Dr. Wenwen Dou(UNCC) 正在从事虚假信息和误导信息的研究。在这个领域，对于政府来说，它最害怕的是使用大语言模型技术，可以制作虚拟视频和声音，将知名政治人物如拜登或特朗普的形象放在其中，并通过技术手段操纵其表现和言论。这种技术很容易被用于制造虚假信息和误导信息，给公众带来深远的影响。尤其是在2024年选举期间，这种情况可能会更加严重。Derek表示，他今早看到一些新闻，大约1.5亿美元的资金可能被用于制造虚假信息和误导信息。AI Security其实更多的是用于防范不法分子的这么一个前提。 所以从TSVC基金的角度来看，AI安全领域有三个主要方向：如何保护个人信息、企业信息和模型数据的安全；最终是如何保护政府的，减少社会的媒体乱象。这三个大的方向，是TSVC基金正在看的一个角度。 AI privacy 要解决什么问题，都有哪些技术以及前沿的研究？ 网络安全专家黄迪江博士认为，实际上隐私和安全是非常紧密相关。但在看待隐私计算时，人们常常将其与安全混淆，难以分清两者的具体区别。他提供了一个简单的方式来说明，隐私计算实际上解决的是隐私数据的保护问题，涉及到数据可信度的问题，即谁能访问和查看数据。在这个意义上，隐私计算和安全之间具备可行性上的类似之处，但隐私计算它的最终的被攻击的结果是和安全是有一些微微小的区别。 从安全的视角来看，攻击的结果可能会导致系统数据的暴露或不可用等直接后果。而隐私计算的结果则可能是通过一个间接的过程实现的，尤其是在数据暴露后，如果这些数据被恶意利用，它才会真正造成不良的影响。因此，通常情况下，一般用户在谈论隐私计算时很难区分隐私和安全两个方面之间的区别。 从技术角度来看，LLM的隐私可以分为两个阶段。第一个阶段是数据训练阶段，在这个阶段，我们使用什么样的数据非常重要。通常来说，这个阶段包含几个步骤。其中第一步是数据源步骤，我们可以使用掩码技术对数据进行隐藏，以隐藏一些重要的关键信息。在这个阶段，我们可以自然地去除一些敏感信息。 还有可以通过生成合成数据等方案，比如说通过对抗网络，可以根据现有的数据生成一些合成数据，它的训练结果可能和真实数据训练结果也是类似的。在训练过程中，可以通过模糊化数据信息，人为地加入噪音等方式来较好地保护数据的隐私。这样的做法可能会导致模型训练结果不够准确，可能会有一定的误差。在某些应用场景中，这种方法会影响用户体验。例如，在使用手机自动联想输入法等功能时，由于加入了差分隐私的方式，使用模糊输入推荐的准确度可能会下降，和几年前没有加入这个差分隐私的这种方式，实际上用户体验差了很多。 在隐私计算领域，还有一些传统的技术方案可以实现数据安全和隐私保护。比如，最近联合国专门发布了隐私计算的一些相对来说正常技术，可以分为三个方面。首先，基于算法方面的技术，比如多方安全计算和加密等技术，是通过算法的方式来实现数据安全和隐私保护的。通过运用这些技术，单方或多方能够计算出结果，同时而不暴露数据本身的内容是通过这个算法方式来实现。其次，通过体系结构方面的技术，比如联邦计算等技术，可以将数据分为多份或切分模型，以一个可信方对数据参数汇总分发、从而对数据源进行保护。这种方式使得多方能够对数据安全地进行计算，确保了数据隐私的保护。 那么另一种方式的话是通过机密计算，机密计算是一种通过硬件实现数据隐私保护的方式。你可以创建一个可信域，你对数据进行实际的操作，在这种方式下，可信域和不可信域被划分出来，而操作只会在可信域内进行，这可以确保数据的安全性。但实际上，机密计算在实际场景中还存在信任性的问题，如果无法解决这个问题，那么无论使用什么技术，最终都会存在优缺点。我们可以看到实际上基于机密计算的效率相对是比较高的。而基于算法类的方式的话，实际上它的性能各方面有很大的制约，所以在进行数据训练的时候，使用多方计算等方式，实际上效率是非常低的，尤其是在大模型训练下的话，可能会造成一些问题。 另一个阶段就是使用阶段。使用阶段如果模型建立了以后，有没有办法在模型使用的时候，对用户的进行一些保护，比如可以采用多方计算、同态加密等方式来对用户的查询信息进行保护，同时在数据生成阶段，也可以通过filter等方式去除敏感信息，从而实现数据隐私保护。然而，即使使用了这些保护措施，还是可能会出现一些漏网之鱼，因为隐私计算本身也是一个非常非常复杂的这个领域。 现在AI的大模型应用普及，它会给我们带来什么新的挑战？包括对于你们公司现在的安全产品提出了什么新的要求？ Appaegis Inc联合创始人程泳晖先生表示，这的确是一个全新的挑战。那他们公司做的产品主要是为了方便员工远程办公，无论是在家还是混合办公场所，他们都可以通过该公司的软件远程访问内部数据或应用。但是最近很多客户都在问，如何允许员工使用chatGPT，但又担心员工会将公司内部文件或数据外泄。能不能提供数据扫描和监控服务，以保证用户数据的安全性。那就是说他们也是在看这方面的需求。 有些公司可能会采用简单粗暴的方法，比如限制访问某些网站来保护网络安全，但这种方法并不一定有效。即使你在公司的计算机上不能访问某些网站，但是员工还是可以在他们的手机或其他电脑上访问，甚至经过我们系统去给它过滤的话，也是能够过滤一部分，但是我们也不可能说在所有的情况下都可以去扫描，因为有的时候他也是用个人的计算机去访问，这是企业用户最关心的问题，从网络安全角度，这是DLP（数据泄露防护）这方面的内容。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC”的微信公众号，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报，添加TSVC小助手

只要你是一个打工人，只要你工作超过2年，我觉得你一定想过辞职。尤其是看完那些说走就走的短视频，听完ONE收音机里马晓橙说过的风和自由。恨不得下一刻就想写一封“世界这么大，我想去看看”的辞职信。 而我们都曾主动地、被动地离开过公司，也都算是当过自由职业者的过来人，今天我们就来聊一聊关于“辞职”的想法。 祝你“说走就走”有点不负责任，我们更想祝你摸鱼安全。