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步骤5：水仙直播小說《人世間》講述了新中國成立以來東北一個普通家庭的生活軌跡，以小見大，反映了時代與家國的關係，在小人物的悲歡離合中，訴說了中國人的“情懷”與“希望”。梁曉聲說，創作《人世間》的動力，來自於梁曉聲一家的苦難經曆，來自於他們對父母的思念和回憶，來自於一直守在母親身邊的四個弟媳和患有精神病的大哥的悉心照料。也來源於四兄弟和工人幾十年的友情，他自己的親身經曆，以及他對時代潮流的思考。在《人世間》的書中，周家是仿照梁家的，但兩家並不相同。梁曉聲表示他沒有周秉義那樣的哥哥，也沒有周蓉那樣的姐姐，但是三弟周炳昆這個角色，卻充滿了四弟梁曉文的影子。“周炳昆和他身邊年輕工人的關係，就是我四弟和他醬油廠工人的關係。”梁曉聲說，當他的大哥生病，他和三弟去了農村，四弟和工人一直在照顧他們的父母。小說和電視劇中對周秉坤和他的朋友們的描寫，承載著梁曉聲對四弟梁曉文的感激之情。可惜在電視劇開播前，四弟和四弟妹已經相繼去世，未能見證《人世間》的流行。所以《人世間》是一部充滿各種愛的親情的生動教材，指導我們如何在閃耀的人性下理解和迎接“死亡”。誠實溫和的周誌剛和他的妻子死後同眠；睿智的周楠在美國遭遇意外，溫柔美好的愛情從此破碎。意氣風發，慷慨解囊，曲老悄然離去；金老太太，早年從軍，晚年孤苦伶仃。她用自己的人生智慧，在事業上培養女婿。在最後時刻，她為秉坤說話，卻為沒有幫助親家感到愧疚，兒子考上大學後，毅然躺在鐵軌上，以減輕家庭負擔。人世間的悲歡離合，唯有“離”的分量最重，人們通常不會研究“生”自何方，總是奮力地“活”在當下，去迎接那未卜的“死”。但不管怎樣，我們如果想要的不過像梁曉聲說的這樣“人世間”，那麼我們一生所追求的幸福，不是在過去，也不是在未來，而是在現在，用我們的眼睛，用我們的碗中餐，用我們身邊的人。生活中，總是有太多太晚的事情。眨眼是一天，轉身是一年，轉身是一生。四季，家人閑坐，幸福安康，燈火可親。這是世界上的大好形勢。偉大的著作《人世間》。共有三冊，每一冊都會帶領你認識世界，從感知和思考開始，從善良中提升自己，從閱讀中改造自己，從文化中升華境界。善良、讀書、文化的結合，人們將有望活在現在和未來！。
步骤6：《辣椒直播》　　◆工會力量薄弱加劇貧富分化。20世紀50年代，約三分之一的美國工人屬於工會，1978年工會會員率仍有23.8%，2011年已降至11.3%，2021年進一步降至10.3%。黑人工人加入工會的比例較其他種族高，工會化程度下降對黑人工人影響尤其嚴重，加劇黑人族裔貧窮。◆貧富差距與種族密切相關。美國黑人、西班牙裔或拉丁族裔家庭平均收入約為白人家庭的一半，擁有的淨財富僅為白人家庭的15%至20%。美聯儲數據顯示，這一差距在過去幾十年顯著擴大。1989年以來，白人家庭的財富中值增加了兩倍，而黑人、西裔和拉丁族裔家庭的財富幾乎沒有增加。美聯儲2019年調查顯示，美國中位白人家庭的淨資產是中位黑人家庭的10倍，400位最富有的美國億萬富翁的總財富超過了1000萬美國黑人家庭的總財富。◆就業市場種族歧視嚴重。長期以來，美國黑人失業率約為白人的兩倍。新冠疫情前，美國失業率曾達到3.5%的曆史低點，但黑人和西班牙裔工人的失業率仍遠高於此。美國黑人在企業高薪職位中的代表性很低。2020年，《財富》雜誌500強企業的首席執行官中隻有四位黑人。。
步骤7：金桔直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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