“推进新时代党的建设新的伟大工程的纲领性文件”——党的二十届五中全会侧记

哎，你有没有想过，吃饭喝水被呛到，对年轻人来说可能就是个尴尬的小插曲，但对老年人来说，这背后可能藏着大问题。

确实，很多家庭可能都忽略了。今天咱们要聊的这篇文章，就是从一个老人的反复咳嗽说起，最后发现根源竟然是吃饭这件小事。

没错。文章里提到一个细节，说有位老人一吃饭就咳，家人起初没太当回事。后来老人反复肺部感染，到医院用吞咽造影一查，问题出在吞咽功能上。宁波康复医院的专家顾梦笔解释说，是食物误入了气道。

对，这里头有个关键点，正常人如果食物进了气管，会剧烈咳嗽把它排出去。但很多老年人的咳嗽保护反应已经减弱了，即使发生了误吸，外面人也看不出明显呛咳，这就非常隐蔽。

所以很多家属不理解，说老人在家好好的，怎么一进医院就是吸入性肺炎。其实这些细菌可能早就在吃饭喝水时偷偷进到肺里了。很多人觉得人老了吃饭呛咳是通病，这其实是个很大的误区。

这个误区影响可太大了。文章里给了两个数据，说社区居家的老年人吞咽障碍发生率是30%到40%，养老机构里更是达到了60%。咱们国家60岁以上老人已经有3.2亿了，算下来有吞咽问题的人是个非常庞大的数字。

那我们再深入聊聊，为什么一口饭会咽不下去？文章讲了一个很典型的例子，一位60岁的孙先生，脑梗后得了吞咽障碍，严重时连水都喝不了，只能靠插管进食，人特别沮丧。

这种感觉太难受了，吃饭本来是件有幸福感的事，结果变成了折磨。后来他女儿把他从山西接到宁波做康复，训练了一个月，从吃一顿饭要一个多小时恢复到只要二十分钟，还能吃面条了。他发照片到家族群里，全家都替他高兴。

所以这里面就牵扯到康复的时机和认知。顾医生她们医院每天要接诊两百多位这类病人。她说随着年龄增长，口腔的感觉、肌肉力量、反应速度都在下降。像脑卒中、帕金森、阿尔茨海默病这些神经系统疾病，会直接影响吞咽动作的控制。有个研究指出，脑卒中后有吞咽障碍的，发生肺炎的风险是没有吞咽障碍者的三倍多。

而且吞咽障碍的信号不只是呛咳。比如食物含在嘴里不咽下去，有位阿尔茨海默病老人就是这样，体重从120斤掉到了90斤。还有吃东西时间明显变长、吃完声音变嘶哑、反复原因不明的发烧，甚至流口水、口鼻返流都可能是信号。

对，但还有个点需要特别注意，很多人可能以为这病是老人的“专利”，其实不是。随着疾病年轻化，一些年轻人也开始出现吞咽问题。顾医生今年就接诊了一位只有39岁的患者，因为脑干出血导致了吞咽障碍。

那么，通过康复训练能治好吗？文章里说要看具体病因。脑梗、脑出血的病人经过治疗，很多人能重新端起碗吃饭。但帕金森病人可能需要更长期的康复，随着原发病发展，吞咽功能还可能反复。

而现实情况是，很多患者拖到完全咽不下东西或者反复肺炎了才来医院。除了对身体的影响，心理上的打击也很大。安吉县一家护理院的院长张鹤锋就提到，有位老人因为吃香蕉呛了一次，之后就坚决不肯再碰香蕉了，哪怕你把它打成糊状，老人也很抗拒。

这就是心理上的恐惧。长期吃得不够，营养跟不上，吞咽相关的肌肉功能又会进一步下降，这就是一个恶性循环。所以吞咽障碍需要更细致的评估和照护。2025年的一个专家共识明确推荐了，用进食评估工具，比如反复唾液吞咽试验、洼田饮水试验来做筛查。

筛查之后，还要用吞咽造影、电子喉镜这些手段来精准确评估，然后定制分阶段的康复计划。比如那位孙先生，刚开始训练时一口的量只有3毫升，还需要医护帮着喂，之后再结合电刺激治疗，进食量才一点一点加上来。

要吃上一顿安心的饭，确实需要多方面的守护。文章特别强调了居家照护的细节。比如吃饭的体位，让老人上半身前倾20度左右，会厌这个部位会处于闭合状态，食物就不容易进到气管里。再就是饭后要做好口腔清洁，减少残留物被误吸的风险。

除了家属的照料，社区层面的支持也得跟上。有一项针对上海233家社区卫生服务中心的调查显示，超过九成开展了康复治疗，但能开展吞咽功能评估和训练的只有45.49%，对比一下，做血压血脂管理的比例都超过了75%，这个差距还是挺大的。

所以说，一个关键难题是怎么把医院的专业知识传递到基层医生那里，再转化成家属能掌握的照护方法。宁波市康复医院的唐敏主任认为，规范化技术推广是提升基层能力的关键。他们医院已经连续好多年面向基层医院开展吞咽康复培训了。

顾医生也说，一些基层机构可能因为设备、人员原因，暂时不具备治疗能力，但他们需要这个识别和转诊的能力。如果老人身边的第一照护者能及时发现问题，帮老人获得专业评估，这就非常关键了。

还有一个好消息是，去年国家医保局把“吞咽功能训练”、“协助进食和饮水及指导”这些项目列入了《国家长期护理保险服务项目目录》，这对很多失能老人家庭来说是实打实的支持。

对，从医保政策到社区培训，再到家庭的细心照护，这张网正在织起来。就像文章里提到的，顾医生去养老机构义诊，那里的工作人员学了知识后，就能带着有问题的老人来就诊，专业知识就这样跟着照护者走进了更多老人的生活里。

一日三餐是再寻常不过的事，但对于高龄或者有基础病的老人，一顿安心的饭，背后需要专业的评估、科学的康复和持续的关注。千万别再把老人吃饭呛咳简单地当成“年纪大了”的正常现象了。

暖阳

云舟

潮声丨60岁后，重新学吃饭——关注老年人的吞咽障碍之困

潮声

哎，你今天早上看行情了没？真的是一觉醒来，黄金和白银跌得让人有点心慌啊。

看了看了，我手机屏幕一亮，推送消息全是贵金属暴跌。说实话，这跌幅确实挺吓人的。10月30号那天，现货黄金直接大跌了3.61%，跌到了3875美元一盎司。

关键是，这个价格不仅跌破了3900美元这个心理关口，还创下了去年10月以来的新低。换句话讲，整整一年的低点就在眼前了。

更惨的是白银，现货白银跌了5.82%，直接失守50美元大关。它俩像难兄难弟一样，白银也跌出了近一年的新低。我们要是拉长到今年整体来看，黄金今年跌了超过10%，白银就更夸张了，跌了30%以上。

没错。那到底是出了什么事？怎么突然之间贵金属就撑不住了？这里有个关键点，就是美联储。虽然美联储刚刚宣布维持利率不变，把联邦基金利率的目标区间定在了3.75%到4%之间，这符合市场预期。

对，但问题不只是加息本身。关键是你得看背后的推手。比如国际原油价格现在在上涨，这直接加大了通胀的压力。通胀一起来，市场就会预期，美联储现在虽然没动，但后面可能必须进一步加息来压通胀。

嗯，这正好就解释了我们刚刚聊到的。瑞银集团的分析师也说了，油价上涨加剧了通胀压力，促使市场预期美联储会进一步加息，这个预期对黄金构成了直接压力。逻辑链条其实很清晰。

说白了，黄金是不生息的资产。一旦市场的加息预期变强，持有黄金的机会成本就变高了，那部分资金就会从金市流出，转向收益更高的地方。金价自然就撑不住了。

那现在大家最关心的问题肯定是，跌了这么多了，是不是到底了？该不该抄底？我们有记者专门采访了杭州一家期货公司的贵金属分析师，他的判断是，目前金价短期还处在一个磨底的阶段。

磨底这个词很关键。也就是说，底可能就在这个区间附近了，但它不是一天就筑成的，还得反复震荡、消化。所以他的建议很直接，普通投资者这时候千万不要盲目进去抄底，尤其别带着赌一把的心态去接飞刀。

没错，其实这个提醒特别重要。因为我们看到金银价格跌这么狠，本能反应就是想入场捡便宜货。但分析师的意思就是，市场情绪还不稳，磨底过程波动很大，咱们还是多看少动更稳妥。

对，总的来说，这轮贵金属暴跌背后，是油价涨、通胀压力没走远、以及美联储加息预期升温这三座大山共同作用的结果。对于想进场的朋友，暂时还是保持耐心，等底部形态更明朗些也不迟。

一早醒来，黄金、白银暴跌

今天我们来聊一个重磅消息，阿里巴巴和苹果正式官宣合作了，这对咱们国内的iPhone用户来说，体验上可能会有一个挺大的变化。

没错，具体来说，就是阿里的通义千问大模型，会直接集成到Apple智能系统里。最快下个月，也就是11月4号，开发者就能在Beta版里尝鲜了。正式版得等到12月，随iOS 27.3一起推送。

对，而且这次集成不是简单加个App，是系统级的深度合作。比如说Siri，你以后可以直接问它更复杂的问题，它会调用千问的知识库来回答你，不用再跳转网页搜索了。

这个点很关键，Siri一下变聪明了不少。更有意思的是，你还能用自己手机里的文档或者照片直接向千问提问。比如拍张植物的照片，问Siri这是什么花，或者拿一份PDF让它总结要点。当然，发送之前一定会先问你同不同意，这个隐私保护做得挺到位的。

是的，这也是用户很在意的一点。除了Siri，苹果自带的写作工具里也会多一个叫“千问创作”的功能。你给它一个主题，它就能帮你写邮件、写文案，甚至还能根据你的描述直接生成图像。

这在以前，苹果的写作工具可没有这么强的文生图能力。还有一个我觉得特别实用的功能，是视觉智能。比如你走在路上，看到一个有意思的建筑，用相机控制键打开视觉智能，选择“询问千问”，它就能告诉你这是哪儿，背后有什么故事。

这相当于给手机装了一双能看懂世界的眼睛。不过这里有个前提，这些功能只向在中国购买了支持Apple智能的iPhone用户开放，或者你的设备定位和Apple账户地区都设在中国才行。

对，区域限制很明确。在隐私方面，官方也特别强调了，用户完全可以自己决定开不开通这个功能。就算开通了，也能自主选择什么时候用千问、用什么账户登录，分享哪些信息给千问。

而且，阿里巴巴承诺，你的提问和生成的回复，都不会被拿去训练模型。这一点算是给用户吃了一颗定心丸。阿里巴巴CEO吴泳铭也表示，希望依托阿里的AI技术积淀，深度融入苹果生态，给中国用户带来全新的智能服务。

对，说白了就是，苹果提供硬件和系统入口，阿里提供符合国内需求和法规的大模型能力，双方各取所需。对我们用户来说，就是多了一个强大的、而且跟系统结合很紧密的AI助手。总的来说，这次合作还是挺让人期待的，尤其是在本地化体验和隐私保护上，看起来都想得比较周全。

张云山

阿里巴巴与 Apple 达成合作，将千问集成至 Apple 智能

各位听众大家好，今天我们来聊聊乌克兰局势的最新进展。就在昨天，俄罗斯方面放出了一个重要消息，关于俄美乌三方会谈，有了新的说法。

没错，这条消息来自俄罗斯总统助理乌沙科夫。他透露，俄罗斯和美国已经开始商量一个具体的事儿了，就是在阿联酋阿布扎比举行的俄美乌三方会谈，到底定在哪一天。

嗯，这其实是一个从模糊到逐渐清晰的过程。乌沙科夫在接受采访的时候也说了，之前大家聊的是个大概时间，比如11月中旬，但现在已经开始磋商具体日期了。

对，这里有个关键点需要注意。虽然开始商量具体日期了，但乌沙科夫明确表示，俄美双方并没有讨论过确切的时间。这跟他两天前的表态，口径是一致的。

说到两天前，也就是10月28号，乌沙科夫其实还说了另外一件很重要的事。他说，俄罗斯不打算邀请欧洲方面参加乌克兰问题的谈判。换句话说，这次三方的框架很明确，就是俄罗斯、美国和乌克兰。

这个立场很坚决。而且就在同一天，克里姆林宫的发言人佩斯科夫也出来说话了。他等于是给了个预告，说一旦莫斯科、华盛顿和基辅这三方的代表，就阿布扎比会谈的日期达成一致，克里姆林宫会立刻公布。

我们可以理解为，俄方现在是在按部就班地推进，但球似乎也在美国那边。你看乌克兰总统泽连斯基，他在28号的表态就更积极，甚至有点着急。他直接说了，希望这个三方会谈能在11月10号之前举行。

是的，泽连斯基说乌方正在等待美方敲定具体时间，而且相关的筹备工作还在推进。这就很有意思了，俄方说在商量，乌方说在等美方，所有目光都聚焦在了美国身上。

总结一下就是，俄美乌三方会谈这事儿基本是定了，地点在阿布扎比，但具体哪天还没谱。俄罗斯排除了欧洲的参与，乌克兰希望尽快，最好在11月10号之前，而美国掌握着最终敲定日期的关键。

分析得很到位。一场可能影响局势走向的重要会议，现在就看各方如何协调出一个确切的时间点了。我们也会持续关注克里姆林宫什么时候会发布那个官宣的日期。感谢收听，下期再见。

俄罗斯总统助理：俄美已开始磋商三方会谈的具体日期

你有没有发现，最近关于公众人物和家人的关系，总能引发很多讨论，比如拳击手张雪把母亲拉黑这件事，就直接冲上了热搜。

确实，这事儿的争议还挺大的。很多人第一反应是，怎么能拉黑自己的母亲呢？但仔细看完张雪的解释，你会发现这背后其实远不止是冲动，而是两代人之间那种很典型的“代际鸿沟”。

没错，张雪自己说，他夺冠后母亲接受采访，他明确要求过不要再做这类事，母亲也答应了，但后来又多次参与。几番沟通无果，他最终选择了拉黑。

这其实就是个很头疼的沟通困局。有时候，父母习惯了传统的大家长思维，觉得自己说什么做什么，孩子无权干涉。但两代人的生活环境和对事情的认知，差异太大了。

特别是在互联网时代，母亲可能觉得只是接受个采访，说几句家常话。但张雪考虑的却是，这些话会被怎么剪辑、传播，会引起什么反应，或者他单纯就不喜欢自己的私事被这样曝光。

这里还有个更深层的逻辑。在一些家庭里，父母之所以不把子女的意见当回事，恰恰是认定了孩子最后总会妥协。反正是一家人，采访都接了，你还能怎么样？

对，这就是问题的关键。亲情不能成为一方有恃无恐的资本。张雪说，既然沟通始终没效果，那就拉黑。这其实是在表明一种态度：不能因为我是你的孩子，我的拒绝就永远可以被忽略。

我很反感一种说法，就是“毕竟是自己的母亲，有什么事不能好好沟通？”这句话听起来很对，但它忽略了一个前提：沟通需要双方共同完成，而不是一方反复表达，另一方却始终不当回事。

没错。如果每次有分歧，都只要求子女再耐心一点、再体谅一点，却很少问父母是否尊重了子女的意愿，那所谓的“好好沟通”，就变成了单方面的妥协。

当然，理解张雪的选择，不等于鼓励所有人遇到家庭矛盾都去拉黑。毕竟拉黑能切断联系，却未必能阻止母亲继续接受采访，反而可能让母亲承受舆论压力。

而且事情闹上热搜，原本私人的家庭分歧，受到了更多关注，这也是张雪不得不面对的另一种“不良反应”。

所以归根结底，张雪拉黑母亲，或许不是一个让所有人都满意的办法，但它提醒了我们一件事：很多关系里的紧张和不适，不是因为有人不够体谅，而是因为有人明确说了“不”，却始终得不到尊重。

比起争论张雪是否做得太绝，更值得问的是：为什么有些亲人总觉得对方会妥协，就可以一再忽视他的意见？又为什么一个人出了名，连家人的日常都可能变成外界争抢的流量入口？

说得太对了。拉黑只是这场矛盾的结果，而不是问题的答案。如果不正视家庭内部对个人意愿的轻视，以及家庭之外对私人生活的过度消费，即便重新把好友加回来，问题也依然在那儿。

潮评

潮评赛丨张雪拉黑母亲不是最优解，但亲情亦应有边界

哎，你有没有想过，我们平时用的电脑多娇贵啊，得吹着空调还得时刻插着电。但你知道吗，今年有个计算机要派到月球南极出差一整年，听起来是不是特别酷？

真的假的？那地方温差巨大，还全是辐射，这可不是闹着玩的。我就好奇了，费这么大劲送一台能跑AI的电脑上去，到底是要干嘛？

这里有个关键点，就是解决网速太慢的问题。地月通信往返有大概2.5秒的延迟，你可能会想，不就两秒半嘛。但你仔细琢磨一下，如果未来的月球车在开采资源，遇到突发情况，数据传回地球再处理，等指令发回去，那一片地形可能都变了，这风险太高了。

明白了，这就跟玩竞技游戏有延迟一样，你明明看见敌人往左，实际他已经跑右边去了。换句话说，人类探索的脚步走得越远，就越得让数据在当地处理，不能什么都指望地球来遥控。

没错，航空航天专家曹林也举了个很形象的例子。以后月球车遇到陨石坑，不用再傻傻地先拍照传回地球，等着工程师在地球上判断路况。它自己能立刻用AI分析图像，识别地形，当场就能算出绕行方案，这就相当于给月球车装上了自己的眼睛和大脑。

而且这个意义还不止于月球。你想想火星，地球跟火星之间光是信号延迟就得好几分钟，地形还要复杂得多，如果未来人类想登陆火星，这个分钟级的延迟根本等不起。所以现在把计算机在月球上性能验证好，其实是在给以后去火星打基础。

更有意思的是，这次要上天的计算机，大小跟一本书差不多，是个高级计算模块。它的任务不单纯是辅助开车或者拍照，而是人类第一次专门在月面进行高性能计算与AI的专项实测，要看看它能不能在真实环境里稳定跑满一年。

这一年的出差可真不轻松。月球南极有些永久阴影区冷得要命，有些山脊又被太阳一直暴晒，这种极端反差对电子设备简直就是酷刑。再加上没有GPS，怎么给自己定位也是个巨大的挑战。

没错，如果这次验证成功了，后面的载人任务就等于有了一个现成的计算平台可以复用。但如果失败了，那意味着月球本地算力这条路，我们可能还得再等一等。

其实说到AI探月，咱们中国也有很成功的实践。去年嫦娥六号上那个自主移动的小机器人，就用了人工智能技术，验证了在月面环境和有限的计算资源下，神经网络技术是完全可行的。

是的，而且中国探月的路线图规划得非常清晰。从最初的嫦娥一号绕月，到三号的软着陆，再到六号完成人类首次月背采样返回，接下来的嫦娥七号就要去月球南极找水了，这可是叩响月球资源大门的关键一步。

难怪说人类的梦想从来不只是去看一眼月亮。国外在搞阿耳忒弥斯计划，想把月球当成深空转运枢纽，咱们也在规划国际月球科研站。它被设计成长期自主运行，可扩展可维护，能搞科学探测，还能做资源开发利用。

对，甚至包括在月球种菜，都已经列在计划表上了。说白了，就是让月球变成咱们奔向深空的中转补给站。

从千年前古人遥望月亮想象月宫，到现在科学家一步步把AI算力搬上月球，这感觉真的太奇妙了。

是啊，按照规划，2030年前咱们中国人就要首次登陆月球了。当那个能独立思考的计算机在月球上站稳脚跟，也许星际征途离我们真的就不再遥远了。

星辰说丨一台“会思考”的计算机,要“出差”月球做AI测试

一件新买的衣服，成分竟标有“27%葱”？网友：这衣服炒着吃还是煮着吃？

国际金价跌破每盎司3900美元

你有没有想过，一个小县城怎么能撬动最前沿的材料科学？今天我们要聊的这个故事，就发生在世界互联网大会的永久举办地——浙江桐乡的乌镇实验室。

没错，这家实验室刚满五岁，但能量巨大。它背后的推力很特别，是由桐乡市政府和清华大学材料学院、浙江清华长三角研究院三方共建的。这五年，它干了一件事，就是让顶尖的材料科研，深度嵌入到长三角企业的创新链里，成了一个“小县域链接大创新”的典型样本。

我特别好奇，一个县级的实验室，它的家底究竟有多厚？前不久记者去探访，说走进展厅就像进了前沿科技的博览会，什么空天深海、生命健康、“人工智能+新材料”的成果，全摆在那儿。

这里有个关键点，支撑这些酷炫成果的，是一个非常扎实的科研底座。你看它有几个硬核平台：清华大学新型陶瓷材料全国重点实验室的分室、浙江省新型研发机构、国家级博士后科研工作站，还有首批工信部重点培育的中试平台。说白了，这些牌子意味着它不光能做前沿研究，更能把成果放大、测试，直到能投入工厂生产。

这正是产业最需要的环节。有了这些“硬实力”，他们吸引人才的能力也特别强。到现在，乌镇实验室已经累计引进了9位柔性顶尖人才，全职引育了6位国家级人才，这其中包括了桐乡首位省级顶尖人才。

而且整个科研团队大概90人，硕博占比快八成。你想，对桐乡当地的龙头企业来说，这简直就是个身边的“专家库”，想攻关什么技术难题，推门就能找到人。

说到对接产业，他们还有一个很妙的点子，叫“研值联盟”，是浙江省首个前沿材料领域的。成员都是谁呢？华友钴业、新凤鸣集团、中国巨石，都是响当当的行业龙头。

这个联盟可不是开开会而已，已经实实在在开展了60多项横向技术合作，还为周边上千家企事业单位提供过检测和技术服务。换句话说，实验室把科研能力变成了一种像水和电一样的公共服务，随取随用。

更重要的是，这些技术合作还催生了一批硬科技公司。实验室引进了14个PI团队，其中10个已经孵化落地，注册成了实体企业，这些公司的估值加起来接近20亿，累计产值近10亿元。

我们来看几个具体的例子。有一家叫华创三同的公司，它做的“多元纳米颗粒”项目，经历了从引进、孵化到落地的全过程，现在双方还要共建联合研发中心，这是深度绑定了。

还有一个材料领域的突破，特别有标志性意义。一家叫清融新材料的公司，正在产业化一种高频高速覆铜板。它的核心技术来自清华大学的高温复合电介质薄膜，能把介电损耗做到万分级。简单说，它就是实现了无玻纤高频高速覆铜板的国产替代，解决了“卡脖子”问题。

从基础材料突破到高端制造国产化，这个链条很清晰。而另一家公司清丞科技，则更贴近我们的日常生活，他们做了个“AI裸眼3D智能显示交互平台”。

这个技术听起来就很未来。他们的负责人说，团队是以清华大学的教授和硕博人才为核心，打造了从关键材料、核心器件到系统集成的全链条创新能力。今年8月已经小批量试产，预计第四季度就能大规模量产，以后在医疗、教育、广告设计这些场景，裸眼3D可能就随处可见了。

所以你看，从组建“研值联盟”服务企业，到引进顶尖人才，再到孵化出能解决国产替代难题、甚至定义下一代交互体验的科技公司，乌镇实验室这几年，实实在在地把世界互联网大会的“盛会红利”，转化成了桐乡产业升级的动力。

而且它的发展路径特别扎实，没有到处开花，主线始终很清晰，就是让材料科研与企业的深度合作。这条路，真的是给那些希望用小县域撬动大创新的地方，提供了一个很棒的样本。

小县域链接大创新：乌镇实验室以材料科研撬动产业升级

各位听友大家好，今天我们来聊一个大家可能都遇到过，或者至少担心过的事儿：你辛辛苦苦写的差评，怎么就凭空消失了？

哎，这确实是个谜。最近有媒体报道，一位网友在外卖里吃出了螺丝钉，口腔都受伤了，材料齐全的情况下，前一天还能看见的差评，第二天就没了。这背后啊，可不是平台系统出了bug那么简单。

没错，顺着这条线索一挖，就发现了一个专门“让差评消失”的黑灰产业链。比如你在网上搜“怎么删差评”，马上就会有人私信你，说能帮忙。常规申诉80块一条，强删280块一条，还承诺“不成功不收费”。

280块就能强行删除？他们嘴里的“强删”是什么技术呢？对方甚至号称有专门的技术去破解，没有任何风险，听起来非常玄乎。但如果我们看看法院审结的案例，就会发现他们的手法其实一直在变。

对，早期的手段比较粗暴，可以叫“偷数据”。比如杭州拱墅区法院判的一个案子，团伙用爬虫软件非法获取了12万多条订单和用户虚拟号码，然后一边向商家收钱，一边直接联系差评用户，软磨硬泡让人家删评。

所以那时候的罪名是“非法获取计算机信息系统数据罪”。但随着平台堵住了数据抓取的漏洞，黑产也升级了，现在更流行的手段是“编材料”，罪名也随之变成了“非法经营罪”。

这个“编材料”可就更有欺骗性了。他们开始钻平台申诉审核机制的空子。具体怎么操作呢？居然是一人分饰两角，自导自演一出大戏。

我明白你的意思。就是他们先扮演一个不讲理的消费者，用“仅退款不退货就给差评”这种话术来“威胁”商家；然后再扮演被欺负的商家，伪造这整套聊天记录作为证据，向平台申诉说自己遭遇了恶意投诉，让平台把差评删掉。

没错，甚至还有一种更鸡贼的做法。有消费者就上过当，她给商家提了个菜品建议，结果商家发红包让她追评一段话。她照做后，原来的评论反而被平台系统当成了“刷屏”，给一起屏蔽了。这等于商家花钱诱导你亲手把自己的差评给“杀”掉了。

你看，这些手法真可谓是“道高一尺，魔高一丈”。但说到底，为什么会有商家愿意冒着风险去买这种服务呢？仅仅是因为一个差评看着碍眼吗？

当然不是。其实差评在平台的算法里权重极高，直接跟流量和生死挂钩。举个例子，一家8年的面包店店长就说，评分从4.9掉到4.7，看起来只差0.2，但在排名上可能就掉出第一屏了，流量能差出几十倍。一个国际酒店从业者也说，一条差评，十几条五星好评都未必追得回来。

这对于一些小商家冲击就更明显了。他们评价总数本来就少，一条差评占比极高，直接能把店铺分从4.9拉到4.5。但这里有个矛盾点，消费者觉得给个三星是中评，很正常；但在商家看来，这可能已经是“生死线”了。

更不用说还有恶意差评的存在。比如同行为了拉低对手评分故意刷差评，或者像杭州一位咖啡店老板遇到的，因为和店员有纠纷，就被附上照片进行人身攻击，还拉亲友一起刷差评。这种伤害是真实的。

是的，四川宜宾那位33岁炸串摊主因持续遭受大量负面评论而轻生的悲剧，就是一个非常极端的警示。一条差评的连锁反应可能会无限放大，远超“消费评价”本身。所以，当商家面临这种巨大的流量和生存压力，正常申诉的门槛又高、结果不确定时，黑产那句“不成功不收费”就变得极具诱惑力了。

但这并不能成为违法的理由。浙江大学的王小毅教授点出了一个本质问题：利用黑产删差评，是在腐蚀整个评价体系的根基。差评都消失了，剩下的好评也就不可信了。

没错，反复几次，大家就都不愿意说真话了，评价权就被慢慢侵蚀掉了。而且那些买删除服务的商家，其实也面临很大风险。律师也说了，如果控评达到了误导消费者的程度，消费者可以索赔；如果构成不正当竞争，市场监管部门可以罚款甚至停业整顿。明知对方用非法手段还购买服务，还可能构成共犯。

所以，要守住我们的评价体系，不能只靠平台堵漏洞，也不能指望黑产发善心。关键在于让评价机制本身更透明、更细分。比如，保护好评人隐私，让商家没法私下骚扰；区分差评内容，把和经营关系不大的情绪化差评权重降低；给商家一个正规的回应和改进的渠道，让他们觉得走正路比找黑产更划算。

总结得太好了。评价体系其实是平台最宝贵的公共资产，不能只当作流量分配的工具。否则，最后被抹掉的不只是一条差评，更是我们所有人对整个网络评价的基本信任。

确实如此。好，感谢收听今天的内容，我们下期再见。

潮声丨谁在“抹掉”消费者的差评——有偿删差评黑灰产链条揭秘

欢迎收听今天的节目。一场持续了五个半月的体育盛会今天画上句号，但有些数字真的很惊人，121人打破了84项省纪录。

没错，这就是今天上午刚在衢州落下帷幕的浙江省第十八届运动会。我看完发布会的内容，最大的感受就是，这届省运会不仅规模是历史之最，更是给浙江体育的未来画了一张清晰的“人才地图”。

是啊，我们先看规模。一共设了39个大项、923个小项，产生了1114枚金牌。参赛运动员超过一万两千人，加上教练和裁判，总参与人数直奔两万去了。

这规模确实前所未有。但我觉得更值得聊的是项目布局。我发现一个关键词，叫“633+N”。你知道这代表什么吗？

具体说说，我猜应该是个项目战略规划？

对，简单理解就是巩固游泳、射击这些传统优势项目，提升田径、水上这些基础大项，然后重点振兴“三大球”，也就是足球、篮球、排球。在这个基础上，再增加一些新兴项目。

其实这就是在拓宽选材面。你看，这届首次设立了跳水、海岸赛艇、手球这些项目，还在射击、帆船帆板里增设了小年龄组比赛。换句话说，让更小的孩子有机会早早登上省运会的舞台。

这个策略带来的效果是立竿见影的。最直接的数据就是破纪录的数量。8个代表团，121人114次打破84项省纪录。特别是游泳，简直就是“纪录收割机”，61项纪录被刷新，84人参与其中。

而且，1人达到了国际级运动健将的水平，995人次达到了一级运动员标准。杭州代表团更是一骑绝尘，327枚金牌，继续领跑全省。

还有一个很有意思的看点，就是这批“后浪”。有个名字我印象特别深，杭州的游泳运动员高润萱，一个人拿了7枚金牌，是本届赛事的夺金王。这背后是一大批10后、15后的优秀后备人才开始冒头了。

说到冒头，东道主衢州这届的表现也很抢眼。我查了一下，他们派出了史上最大规模的代表团，总共1481人，参赛运动员就1192人，是上一届的两倍。

而且衢州最后拿了53枚现场金牌，创造了他们参加省运会的历史最好成绩。但我觉得，衢州办这届省运会，收获的可不光是奖牌。

没错，这其实是城市能级的一次全面提升。发布会上，衢州市的邵潘锋副市长总结了四个方面，首先是运动设施。他们新建和改建了23个赛事场馆，比如体育中心的“一场三馆”、射击中心、马术中心，都达到了全国领先水平。

这里有个关键点，这些场馆不是办完赛就闲置了。现在衢州人均体育场地面积已经到了3.38平方米，“10分钟健身圈”全面成型。所有新建场馆赛后全部公益惠民、常态开放。

也就是说，老百姓在家门口就能体验到国家级场地。除了硬件，软件也在升级。近年来，衢州市体校已经向省队输送了83名优秀运动员，青训体系在不断完善。

另外就是城市的文明风尚。这四年，两万多名“小锦鲤”志愿者参与其中，线上火炬传递吸引了200万人次，“全球纳礼”收到了1.8万多件礼物。整座城市的形象，通过这次盛会，展示给了全省乃至全国。

说到展示，今晚的闭幕式也很有看点。主题是“礼赞·向未来”，延续了“礼”文化的核心。特别是熄火环节，会由孔子后裔代表引领全场行作揖礼，触发圣火慢慢熄灭，很有衢州特色。

这也是一种文化传承。最后，下一届的承办城市丽水会带来《秀山丽水 活力主场》的展演，完成会旗交接。省运会的薪火，就这样一届一届传下去。

从破纪录的赛场到惠及全民的场馆，再到大放异彩的少年选手，这届省运会留下的遗产确实沉甸甸的。我们也很期待，这些经历大赛洗礼的年轻人，未来能在更高的舞台上发光。

破纪录、出新人、全提升！浙江省第十八届运动会交出高分答卷，今晚迎来闭幕式

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中方决定将APEC商务旅行卡持卡人在华最长停留期延长至90天

你有没有发现，现在大学课堂上，认真抬头听课的学生好像变少了？最近一位计算机学院的副教授就在感慨，不是学生们不爱学，而是有些好学生已经跑到前面去了。

没错，他们自己在追最新的论文、试各种AI智能体、跑开源模型。回头再看课堂，觉得老师讲的东西有点老了。

其实这种老，真不是老师不努力。过去一本教材能用好几年，可现在AI技术几天一变，大模型排名甚至是以天为单位在刷新。老师私下也焦虑啊，自己还能在课堂上讲几年？

这种焦虑不只在课堂，也蔓延到了高校、研究所和实验室。AI已经进入科研的各个环节，比如文献综述、数据处理、代码编写。研究者用自然语言提个任务，AI就能帮你完成一些原本需要专门训练的操作。

但问题是，工具用得越深，哪些结果可以采纳、依据到底可不可靠，就越依赖研究者自己的判断力。这个焦虑的核心，其实是人还站在哪里。

我们说个具体的例子。2024年，在南加州大学访学的林英，她做计算传播学，把R语言脚本和数据分析交给ChatGPT写，发现AI写得比她自己还好。她当时就想，我擅长定量计算，但AI可能更擅长。

这段经历直接影响了她的学术选择。后来她把硕士论文方向转向了自己更感兴趣的民族志研究，去研究科研工作者本身，而且最终没有继续读博。这背后就是AI带来的冲击，让人重新思考自己的优势在哪里。

再看另一个案例。北京一位车辆工程博士小宇，有篇论文从想法到投稿只用了两三个月。一开始AI没帮他把模型完全跑通，但他自己调通一个后，就把改参数、批量运行、整理数据、画图这些活儿都交给AI了。他开玩笑说，虽然我没在工作，但电脑一直在工作。

不过这里有个关键点，AI跑完数据后，他自己又跑了一遍做检查，才确信数据没问题。换句话说，省下来的时间，有一部分要花在核验上。

确实，生物信息领域的博士生杨声也说，现在干活已经离不开AI了，导师也从不准用AI写代码，转为让大家使用那些能连续执行任务的AI助手。大模型帮着缩小目标范围，让后续实验更有针对性，整体上节省了成本。

但他也点出了一个矛盾：速度上大模型绝对是优势，但成功率是不能保证的。AI可以批量提出候选方案，可到底有没有效，还得靠实验来最终验证。

这也是为什么研究者总感觉不放心。临床医学博士生小雪就说，等哪天AI能自己看病了，它应该就能全套自己走了。她提醒，AI从临床数据里找到的显著指标，未必有临床意义。发现数据上的统计关系，和判断它能不能回答实际的临床问题，这是两个层面的工作。

哪些结果值得追问，还得结合临床经验去判断。做传播学研究的博士生方白，把AI的界限分得很清楚：做量化研究就让它挑模型、分析数据；做以访谈为主的质性研究时，主要用AI查文献、改语言。

在他看来，AI的分析往往过于笼统，很难解释具体案例。而每个研究者对案例的理解各不相同，这种不同的理解恰恰是原创性的来源。

同样的感受也出现在经济学助理教授李先生那边。他发现AI在解释政治经济学理论时，有时只是在重复同一逻辑，或者把已有的阐释换一种说法。文字看着很连贯，但并不意味着提出了新的认识。

所以你看，《自然》杂志在2025年有一个博士生调查，约3800名受访者里，81%表示并不完全信任AI工具。这背后的原因就在于，计算是否正确、解释是否贴合具体情境、结论有没有新价值，是不同层面的判断，最终都得靠人来把关。

我们接着刚才小宇的故事往下说。他自己复跑数据，是在检查AI输出是否可靠；杨声开展的湿实验，是检验候选方案在实际条件下能否成立。后一种验证，就算方案是人提出的也得做，不能全算成给AI纠错。但这里就引出了一个新概念，叫验证税。

对，这是2026年9月，谷歌、DeepMind和麻省理工联合发布的一项研究提出的。他们调查了637名英美科学家，受访者报告平均每周节省约6.9个小时。但在认为AI节省了时间的受访者中，89%的人表示会把节省时间的10%以上用于核查AI的输出。

这部分核查成本就叫验证税。它说明效率提升确实伴随着核验的投入，只是并不意味着节省的时间全部被抵消了。另一个压力来自方案数量的增加，调查发现44%的受访者说，过去两年主要瓶颈移向了研究流程的后端；41%表示未验证的假设积压增加了。

前端计算和方案生成可以很快，但后端的实验、核查和评审还是需要时间。提出更多方案后，只有得到相应的验证，才能判断哪些结果可靠、值得继续做下去。

为了让AI参与的过程可追溯，规范也在跟进。2026年5月，中国学位与研究生教育学会就发布了指南，要求核心论点和创新贡献必须由学位申请人提出并完成，并主动声明AI的使用情况。像厦门大学，不仅要求使用者提交声明，未使用者也提交未使用声明，答辩时原则上还要设置AI使用质询程序。

不过，光有声明和质询还不够。小宇交给AI的是改参数、跑数据，方白交出去的是统计代码。这些东西是怎样生成的、经过哪些检查，单看论文文字是很难知道的。而且现在检测文本生成痕迹的AI率检测，并不能还原模型怎么运行、数据怎么处理。

有些规范已经在触及过程了，比如《职业技术教育》要求保存主要提示词、生成结果和修改记录，必要时提供核查，并结合原始材料、作者说明和专家意见去判断。这些记录提供了线索，但仍然需要具备专业知识的人来检查是否完整、能不能支持结论。

而且材料是需要人来审的，问题在于审稿人还得面对稿件数量的增长。2026年9月，国际学习表征会议ICLR就公布了2027年的投稿限额，组织者解释，投稿增长给评审系统带来巨大压力，AI降低了生成论文的门槛，这反而使质量筛选变得更加重要。

这里还有个很典型的案例。据《科学》杂志报道，有篇论文声称在某个医疗数据平台上完成了平台本身不提供的偏倚校正步骤。研究者怀疑，作者可能未经核实就复制了其他论文或AI输出的方法描述。

尽管作者否认用AI生成研究方法，平台方也指出表述有误可能源于误解，但这个问题提醒我们，方法描述相似不能直接证明使用了AI。核查的核心还得追问：论文里写的步骤到底有没有真正执行过？

效率确实在提高，但研究者对未来的判断却不太一致。前面提到的那位计算机学院副教授林先生就感受到一种危机，他觉得科研可以自动做了，学生也不听我们讲了。

但方白因为自己做质性研究比较多，并没有被取代的焦虑。小宇反而更担心博士论文盲审时，评审专家会不会用AI找出漏洞。杨声则自我调侃，说好在大模型还没特别厉害，自己还有不失业的可能性。

与此同时，科研工具还在继续进化。谷歌推出了能生成、评议科学假设的AI co-scientist，复旦大学也发布了科研智能体大圣。AI参与的步骤越多，研究者怎么理解并检查这些步骤，就越值得大家追问。

建筑学博士生小阳的观察就点出了一个关键。他没有接受过系统编程训练，现在却能借助AI搭建深度学习模型。但据他观察，一些本来就缺乏系统科研训练的同学，会被AI虚构的文献和数据误导，走向错误的研究路径。

换句话说，编程操作虽然更容易完成了，但判断研究方向和依据是否可靠，仍然需要扎实的科研训练。经济学助理教授李先生就特别强调，博士生还是要锻炼好基本功，比如了解数据来自哪个数据库、采用什么结构，弄清核算体系与统计口径。

他提醒说，AI可能在不同环节采用不同的处理体系，研究者自己如果不懂，就很难发现其中的问题。说到底，还是得有研究者最基本的判断力。

所以回到开头那间大模型课堂。老师也许无法保证今天讲的模型排名下周还作数，但他可以教学生怎么判断一个新模型为什么新、哪里强、哪里不可信。学生呢，也可以把刚跑通的AI工具带回来，和老师一起拆解。

没错，AI接手的研究步骤越多，年轻研究者越需要通过训练获得判断结果是否可靠的能力。课堂不再仅仅是知识传递的入口，却依然是训练这种判断力的最后堡垒。

当技术以日为单位不断更新，师生们只能以共同进化，来回答那个终极问题：当AI成为科研的影子，人还站在哪里？

观智潮｜AI冲击波震荡高校科研圈：离不开，又信不过

观智潮

你有没有想过，一位本该站上讲台的信息技术老师，最后却成了一名AI导演，作品甚至登上了国际和平日的纪念活动。

这跨界跨得有点大啊！而且这位主角才刚刚23岁，刚从温州大学毕业。这背后，其实离不开他所在的龙湾浙南AI内容创作与传播基地，那里正用“园中园”的模式，悄悄打造AI赋能文化出海的样本。

没错。这位AI导演叫周洲淇，他最近的出圈作品叫《止戈为武，大道同行》。片子把“止戈为武”、“和合共生”这些古老的东方智慧，用AI影像做了可视化转译，在古典哲思和当代语境之间架了座桥。

能驾驭这种宏大主题，你肯定想不到他刚开始接触AI视频时有多“痛苦”。2023年，他还在读大二，为了打磨一条3分钟的视频，竟然要花上一两个月。

哎呀，这时间成本也太高了。他当时回忆说，那时评价AI片子的标准特简单，就是看“能不能做出来”。因为光是为了保持人物、风格和场景的一致性，反复调试提示词就能把人磨疯。也是从那时候起，他开始狂补美术知识。

对，但AI技术的迭代实在太快了。没过多久，行业标准就从“能不能做”变成了“谁做得更好”。光有画面不行了，镜头语言、分镜头设计、角色表演、讲故事的能力，一下子全变成了考验。

这就逼得他得继续进化。他开玩笑说，光补美术不够，还得去补编导课。也就是说，技术工具在进步，操作工具的人，审美和叙事的内功得更上才行。

这个内功的修炼机会来得也很快。在学校老师的引荐下，他和室友以泰顺廊桥为主题，参加了温州首届AIGC视频创作大赛，拿下了赛道一等奖。这个奖，成了他进入AIGC圈子的重要敲门砖。

从那以后，他的创作就一步步走上了更大的舞台。2024年底，他和温州广播电视台合作，创作了AIMV《琴棋书画见温州》，作品在官方平台和电视频道播出了。一个学生拍的片子能上电视，这种正向反馈太强了。