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今年第一季度，中国超大型原油船（VLCC）新接订单量67艘，占据全球市场份额的92%，相关造船厂的建造周期已排至2030年。这一强劲增长得益于中国船企在先进技术和市场预判方面的优势，特别是在甲醇、液氨等最新双燃料动力技术方面取得了核心突破。 来源：边际Lab x FinGraph财经图集

2. CVPR 2026 论文提交 (优先级 5) 规模: 16,092 篇投稿，比 2025 年 增长 24%，接收 4,089 篇（约 25%） 热门方向: - 图像/视频合成与生成（最热） - 视觉、语言与推理 - 多模态学习 - 3D 重建 - 医学/生物视觉（增长最快） NVIDIA NitroGen 模型: - 由 NVIDIA + 斯坦福 + 加州理工 + 芝加哥大学 + 德州大学联合发布 - Vision-action 基础模型，专为通用游戏 Agent 设计 - 在 1,000+ 款游戏、40,000 小时游戏视频上训练 - 定位：跨域通用游戏智能体基础模型 其他亮点: - 深圳先进技术研究院 + vivo 的移动端散景渲染 - 弗吉尼亚大学的扩散模型黑盒攻击 - CMU + 剑桥 + 浙大的无训练肿瘤分割框架

央视网消息（新闻联播）： 今年以来，中国造船业新 接订单不断，超大型油轮 拿下了全球超九成的新船订 单。 近日，由中船大连造船山船 重工建造的11.5万吨油轮，在 秦皇岛山海关正式交付给希腊 船东，这已经是这家船厂今年 交付的第6艘油轮。当前，随着 船企的生产效能持续刷新，中国 生产一艘超大型油轮，从开工到 交付只需要一年左右。 除了交付速度快，高端油轮今年也 接连实现新突破。大连造船船坞内 这两艘30万吨级超大型油轮，长 330多米的尺寸达到了大型油轮的 最高水平，一次可运输超200万桶 原油，足够300多万辆家用轿车加 满一箱油。天津造船基地刚刚开工 建造的这艘远洋油轮，主打绿色环 保，能减少约99%的硫氧化物和30% 的二氧化碳排放。 目前，中国油轮建造核心技术经过不 断创新，已掌握甲醇、液氨等最新双 燃料动力技术。中国船企凭先进技术 和对市场的精准预判，迎来油轮新接 订单集中爆发。 最新数据显示，今年一季度，中国新 接67艘超大型油轮订单，占全球市场 份额的92.0%，相关造船厂的建造周 期已排至2030年。

2026普利策奖国际报道奖获得者美联社系列调查，核心围绕一个完整链条展开：美国硅谷企业开发的监控与数据分析技术，在过去十余年通过商业合作被输出到中国，并被整合进大规模社会监控体系（尤其涉及新疆等敏感地区）；与此同时，报道披露美国政府在相当长一段时间内对这些技术流动是知情甚至部分支持的，监管并不严格。进一步的调查还指出，这套“美国研发—海外部署”的监控技术体系并未止步于中国，而是扩散到多个国家与地区，最终又以新的形式被美国本土执法机构（如边境执法）采用，形成一种“技术全球循环”。整体来看，这组报道的重点不只是指向某一国家，而是揭示了全球化科技供应链在商业利益、国家安全与人权伦理之间的复杂关系：先进技术在缺乏约束的情况下，可能被不同政权用于强化监控能力，并对隐私与人权产生深远影响。

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中文熵控术的一个应用：从一个关键词开始 这篇文章，我想用一个具体的例子，展示我是如何运用我所提出的中文熵控术，完成一次完整的创作循环的。 从一个短句出发，我通过引爆“熵爆”，引发语义裂变与联想扩散，借助 AI 的语言能力进行持续发散。这个过程属于“增熵”阶段，即主动制造语义复杂度、生成大量潜在线索与概念。 随后，我通过“控熵”阶段逐步回收这些发散内容，将思绪归纳、结构整理，并将其转译成低熵语言——英语，以实现内容的收敛与表达的精准。 最后，我使用 Deep Research 工具，对全文的逻辑路径进行审校与规划，确保结构严谨、思想完整。 这一系列过程，正是一轮完整的熵控术闭环：从中文高熵发散，到英语低熵收敛，从灵感的原始混乱，到逻辑的有序呈现。 In this piece, I want to illustrate how I applied my method—Chinese Entropy Control (中文熵控术)—to ignite an “entropy explosion” from a single term. Starting with one keyword, I used this technique to trigger semantic divergence, associative expansion, and AI-powered ideation. Through a continuous process of entropy increase (creative divergence) and entropy control (structured convergence), I was able to explore deeply and then gradually pull the scattered insights back into a coherent whole. The workflow unfolds in stages: from generating high-entropy, language-rich associations in Chinese; to translating and distilling those ideas back into low-entropy English—a language optimized for precision and clarity. Finally, I used Deep Research to verify, organize, and rigorously structure the entire logical framework of the piece. This is a full cycle of what I call Entropy Control Writing—a closed-loop creative methodology that begins with chaos and ends with clarity. 在开始具体的写作方法之前，我想先谈谈我写作的基本前提和个人路径。 虽然我目前仍以“科技创意写作”作为起点，还没有完全进入“通过文字发现世界”的深层阶段，但我已经预设了几个重要的认知起点。这些判断不仅来自我在国内完成完整高等教育的经历，也来自我后来在美国继续学习和工作的观察与体验。 第一， 我深切体会到“假大空作文”对中文写作能力的伤害。绝大多数人其实并不会真正写作，甚至连高级阅读理解能力都未曾建立。我非常认同亚里士多德对“工具理性”与“修辞”的区分：写作首先是一种逻辑推理能力，其次才是语言表达。空有辞藻、没有推理的文字，是最低级的写作。 第二， 我观察到国内真正接受过“好作文”训练的人，很多都是从新东方的 GRE 写作班开始接触英文逻辑写作。那时的训练，虽然有技术性倾向，但的确帮助很多人建立了基础的结构意识和论证方法。 第三， 我认为传统意义上的“好作文”标准，如今已经逐渐失效。即使在美国，接受过高等教育的人也会发现，一篇 academic essay 的写作过程极为消耗，大量时间花在查文献、补 citation、应付格式上，真正的思想贡献反而被边缘化。而在今天这个 AI 能即时输出背景知识与引用的时代，这种写作方式已经过时。如果我们只是把 AI 当成“高级搜索引擎”，那真是对其能力的极大浪费。 我相信：今天的好文章，就算在 AI 的辅助下完成，也应该具备高度的独创性、强烈的个人风格和不可替代的思维方式。 它应该让 AI 也找不到大量“现成答案”；它的论点应该是推理构建的结果，而非数据库检索的产物。它的价值，不在于复述，而在于你提出了一个难以证伪的深刻观点，而这个观点只能靠严密的逻辑演绎来支撑。 这，才是我心目中真正值得书写的“现代文章”。 下面开始说正题： 过程，记录我是如何用中文熵控术展开一轮完整的写作循环的。 我随意挑了一个关键词——Hadoop。当然，未来我会更加系统性地使用 InfraNodus 来监听语义网络、捕捉关键词节点，但这次，我只做一件事：拒绝传统意义上的“定义式写作”。 大部分人一提到 Hadoop，AI 就会给你一整页释义：介绍历史、列举应用场景、堆砌背景知识——这是我不需要的内容。 我要的是从一个模糊、含义开放、带有方向性的语句出发，引爆语义裂变。于是我写下： Hadoop 是 AI 的引擎。 句子越短越好，越模糊越好，越有歧义越能触发 AI 的解释欲和发散空间。 这就是一个“语义引爆点”，既不是定义，也不是结论，而是一个信息密度极高的语言触媒。 接下来是“熵控术”的核心过程：发散——控制——再发散——再收敛。 当我进入发散阶段，我不是随便胡思乱想，而是带着“模糊的问题”去游走语义网，生成一连串带方向但未定形的路径： 大数据框架是 AI 时代的基础设施？ 大数据全链路（采集、清洗、存储、处理、反馈）到底提供了什么？ 如果我们谈文明，那么：你认为什么是数据文明？ Hadoop 真的点燃了数据文明吗？它是起点吗？ 又是一场核心为“去中心化”的实践？ 那么，什么是“原始混乱”？ Hadoop 是否通过处理原始混乱，在虚拟空间中投影出一个真实的世界？ 这些发散式问题本身就是“增熵”的实践。每一个问题都像一道激活神经网络的脉冲，在 AI 的推理系统中引出不同维度的联想。而一旦我希望收敛，我就开始设置锚点词——比如“文明”“基础设施”“原始混乱”这类高熵概念词，作为结构收口的支架。 语言学训练过的朋友会明白：锚点词不是结论，是语义重力场，它们会引导你的话语体系向某个认知中心聚合。 最后，我将这一切过程生成的内容进行人类作者的主动整理与重写。 必须强调一点：AI 只是协助，不是代写。字还是我自己打的，逻辑是我自己建的，文章的风格和立场，是不可替代的。你以为有了AI就不用自己键盘打字了是吧？ 于是，我得到了这样一篇高信息密度、逻辑收束、观点明确的文章： 在信息洪流席卷而来的时代，我们不禁要问：数据文明究竟从何而始？如果说今天的大数据生态和人工智能系统构成了数据文明的肌肉与骨架，那它的第一束火种，很可能就是由 Hadoop 点燃的。Hadoop 并不是最先进的技术，却是第一个用去中心化的结构思维真正把人类带入数据文明时代的开创性系统。它不依赖超级计算中心，而是通过上百台廉价的普通机器，组建起一个分布式的“数据共和国”；它不需要整洁的结构化数据，而是主动接纳来自草根、传感器、网页和日志的“原始混乱”；它不再由少数专家垄断操作权，而是把 Map 与 Reduce 的编程模型交到每一个开发者手中。 正是这种革命性的开放，让 Hadoop 成为真正意义上的大数据起点。它不仅让数据可被收集和处理，更让数据成为一种资源——一种可以转化为洞察、预测乃至智能的“信息流”。Hadoop 接纳混乱，却在混乱中提炼出秩序。它像一个巨大的炼金炉，将世界生成的各种信息垃圾熔炼成洞见与模式，从而在虚拟空间中投影出一个真实世界的镜像。这种能力标志着一种全新的文明形态开始成型——数据文明。 数据文明是一种以数据的采集、流通、处理与反馈为核心机制，推动社会运行、知识生成与智能演化的人类文明形态。如果说农业文明以土地为基础，工业文明以机器为核心，那么数据文明的底座，就是可计算的信息流。在这一文明中，人类第一次用统计与算法取代了部分经验与直觉，社会也从人工调控逐步走向系统自我调节。工业文明的巅峰是流水线与管理学，而数据文明的巅峰，是自动决策与自我优化的智能系统。AI 不再是孤立的工具，而是这一文明的神经系统。 Hadoop 所开启的，并不仅仅是对大数据的初步驾驭，更是一场“原始混乱”的征服。从网页、日志、图像、视频到传感器数据，这些曾被视为信息垃圾的内容，其实正是世界最真实的投影。通过 Hadoop，我们第一次拥有了对非结构化数据进行建模与分析的能力，第一次能够在虚拟空间中重构现实，拥有对现实的观察权与认知权。这是技术上的跃迁，更是哲学上的进化。 今天，我们已经走进了 Spark、Flink、Presto、Kubernetes 和云数据湖构建的新生态，Hadoop 的角色也许已经不再居于中心，但它的意义从未被替代。正是 Hadoop 的架构哲学、计算模型与数据处理思想，为这一整套大数据与智能系统的演化奠定了基础。 在人工智能成为核心技术的当下，大数据框架仍是 AI 运转不可或缺的底座。它提供的不仅是“训练之粮”和“处理之力”，更是一整套生态基础。从采集、清洗、存储、处理到反馈，这五环构成了 AI 的信息循环系统，让它得以学习、成长、反馈与优化。可以说，大数据框架构成了 AI 世界的供血系统与呼吸系统，是智能文明可以运行、生长与演化的底层管网。 我们终于可以像炼钢炼油一样炼数据了。这一切的起点，正是 Hadoop。从原始混乱中抽象秩序，从计算节点中协同智能，从数据信息中重建世界模型。它不只是一个技术系统，它是人类迈入数据文明的第一步。 好，然后把上面的文字翻译成英文。就用这篇文章要求生成Deep Research, 生成内容看链接：“ 我评价一下这篇生成的文章。首先，因为我的提示词很长，有好几条逻辑和叙事线，所以DR反问的时候将这几条线分割出来了： The historical role of Hadoop in shaping modern data infrastructure? Comparative analysis of Hadoop vs newer frameworks (Spark, Flink, etc.)? The concept and evolution of "data civilization" in technological and philosophical terms? How decentralized architectures like Hadoop influenced AI development? The journey from unstructured data ("primitive chaos") to intelligent systems? 我就让他自己看着办。 评论一下这篇DR, 它一方面极力想遵循我提示词所设定的叙事逻辑，保持整篇文章在我设计的语义轨道上推进；另一方面，又在疯狂地调用技术资料，努力为每一个关键观点寻找“佐证”。 但它和我以往那种“高级谷歌式”的问答完全不同：不是简单引用就能收工的。这次它找的很多资料都无法直接复制粘贴用作引证——因为点进链接后你会发现，原文里并没有完全匹配的段落，没有那种“高亮即真理”的瞬间。 为什么？因为它根本就找不到一模一样的观点。 所以它只能靠自己推理——一层层演绎，从相关领域的技术脉络里“构造出一个看似合理的解释路径”。有些推理的确绕得厉害，说实话，只能算逻辑勉强自洽，沾点边，却不够扎实。但问题也在这：你又找不到确切证据去证伪它。 这其实是一个很有意思的AI能力边界：在没有既存文本观点可引用的情况下，它会主动尝试创造性地“弥合语义空隙”，以一套结构上近似学术推理的方式，生成一个“无法验证，也不易否定”的半原创表达。 这就对了，这是我要的方向。他要是能原创了，要我来干嘛。 然后根据DR就可以在扩展和压缩。 那些质疑我熵控术学术严谨性的，你给我钱了？你给我职称了？数学建模不是不能做，但是现在在没有人给我钱的前提下，这只是我自我修炼的一个技能。爱看不看，爱学不学。全世界水论文那么多，不差我一个。那些质疑的，请问有没有，哪怕一次，做过正经的学术peer review，以至于要现在上推来随便找篇推文peer review, 搞笑吧。

英伟达黄仁勋评价韬定律：对华为来说是突破，但对台积电不威胁 黄仁勋认为，台积电使用芯片堆叠和 3D 封装技术已经快 10 年，台积电的技术非常先进。华为使用这种技术，可以在不将半导体制程线宽变得更细的情况下，把晶体数量加倍，甚至增加 3 到 4 倍。这是一种非常好的技术，但台积电拥有这项技术已经 10 年。 “韬定律”构建了贯穿器件、电路、芯片到系统层面的多层级协同优化体系。预计到 2031 年，基于该定律的高端芯片晶体管密度将达到 1.4 纳米制程的同等水平。

参与地址: 项目简介 Zest Protocol 是最大的比特币借贷协议，由现存运行时间最长的 BTCFi 团队构建，并获得了顶级投资者的支持：Tim Draper、CZ 的 Yzi Labs 和 Muneeb（Stacks 创始人）。 Zest Protocol 是最成功、技术最先进的专注于比特币的借贷协议，拥有约 1 亿美元的 TVL，超 800 枚 BTC 存款，机构流动性提供者 (LP) 积极使用该平台，并处理了超过 1500 次清算，坏账率为零。 没有其他 BTCFi 团队拥有如此傲人的战绩。 现在，Zest Protocol 正在比特币 L1 上构建一个革命性的借贷市场。用户直接在底层锁定 BTC，并在 EVM 链上借入稳定币。无需包装（wrapping）、桥接或托管——BTC 始终留在 L1 上。

NASA在探索宇宙的道路上孤独前行越走越远！新一代太空望远镜即将发射！ 南希·格雷斯·罗曼太空望远镜（命名来自于NASA首位天文学女性主管）是美国NASA正在推进的下一代旗舰级空间天文台，其核心定位是以“哈勃级清晰度 + 百倍视场”实现大规模宇宙巡天。它搭载约2.4米主镜（与哈勃太空望远镜相当），但其广域成像能力远超哈勃，巡天效率提升数百至上千倍，能够在较短时间内绘制大尺度宇宙结构分布图。NASA 设计该任务的根本原因在于：现有的詹姆斯·韦布空间望远镜虽然在红外深空观测上极其强大，但视场较小，更适合“深度精细观测”；而罗曼则承担“统计级、普查级科学任务”，用于解决暗能量、暗物质分布以及宇宙加速膨胀等需要海量样本的问题。其主要突破体现在三方面：一是通过弱引力透镜和大规模星系巡天精确约束暗能量性质；二是利用引力微透镜方法在银河系中系统性发现大量（预计上万至十万级）系外行星；三是搭载先进日冕仪技术验证直接成像类地行星的能力，为未来寻找宜居行星任务铺路。按照 NASA 最新计划，该望远镜最早将于 2026 年9月由猎鹰重型火箭发射至日地L2点运行。总体来看，如果说哈勃代表“看得清”、韦布代表“看得远”，那么罗曼的战略意义在于“看得广”，它将第一次以高分辨率、超大视场的方式对宇宙进行系统级扫描，从而在统计层面推动宇宙学与系外行星研究进入新阶段。

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