好看的花那么多 为啥古人偏偏用桃花形容女子？

摘要：自古以来，人们从不吝惜对女性美貌的褒赞，而最常用的词语之一就是“貌美如花”。你可曾想过，用来形容女性的花，究竟是什么花呢？有人说，必须是玫瑰；也有人说，一定是牡丹……在中国，有太多的花卉都被赋予了美人意象。然而，最早被使用的，却是桃花。 桃之夭夭，灼灼其华。之子于归，宜其室家。桃之夭夭，有蕡（fén）其实。之子于归，宜其家室。桃之夭夭，其叶蓁蓁（zhēn）。之子于归，宜其家人。——《诗经·周南·桃夭》这是一首上古先民庆贺新婚、赞美新人的诗。虽然只有寥寥数十字，却借桃的花、果和叶反复咏唱，描绘出姑娘出嫁，美颜盛装的美好景象。尤其“灼灼”二字，更是借桃花形容少女，少女明艳动人的形象跃然纸上。自此，桃花便成为了“开千古词赋咏美人之祖”。那为何古人偏偏会选择桃花来形容女子呢？我们一起来看看~园有桃，其实之肴桃是蔷薇科、桃属的一种落叶小乔木，其果实美味多汁，深受全球人民喜爱。桃的种名“persica”意为“来自波斯的”，这是因为在古罗马时期，桃的果实被称为“波斯苹果”。后来，这个名字逐渐被欧洲各国语言继承，于是就有了英语中的 peach、法语中的 pêche、德语中的 pfirsich 等。其实，桃的原产地并非波斯，而在中国。《诗经·魏风·园有桃》开篇即是“园有桃，其实之肴”，“园”指的是栽培果树林木的地方，由此可见，早在两千多年前，中国人就已经种植美味的桃子了。此外，《诗经·卫风·木瓜》中写道：“投我以木桃，报之以琼瑶。匪报也，永以为好也”，说明在那个农业科技尚不发达、生产力低下的年代，桃子被人们当成贵重的礼物相互赠与。我们不仅有最早的文字记录，还有大量的考古证据。科学家们在位于浙江的河姆渡遗址中，就发现了 6000 多年前古人类食用后留下的野生桃核。而 2015 年中国科学院昆明植物研究所周浙昆团队发现的桃核化石——“昆明桃”，距今已有 260 万年历史，为桃这个物种起源于中国提供了最新的有力证据。距今 260 万年的野生桃核化石——“昆明桃”（图片来源：参考文献[3]）正因为果实美味，大约在公元前 2 世纪，桃就沿着丝绸之路经由中亚向西传播到波斯。在其后的几百年间，先到达罗马，再随着罗马军团的足迹传遍欧洲大陆。在 15 世纪哥伦布发现新大陆后，桃又被欧洲移民带到了美洲，自此成为全球温带地区重要的树种之一。目前，全球近百个国家都在种植桃，产量最多的自然是我们中国，其次还有美国、日本和意大利等。而在这漫长的传播和栽培过程中，勤劳智慧的中国人为全人类能吃上更美味的桃子贡献巨大。在中国第一部综合性辞书《尔雅》的《释木》篇中就有对桃树品种的记载：“楔，荆桃。旄（máo），冬桃。榹（sì）桃，山桃……”。其后，随着嫁接和栽培技术的不断进步，桃树品种进一步增加，到了南北朝时期，在贾思勰所著的《齐民要术》中，记载的桃树品种达到了近二十个。时至今日，好吃的桃子已经衍生出了软嫩多汁的水蜜桃、造型奇特的蟠桃、色艳肉脆的油桃、皮薄肉黄的黄桃、气味香甜的毛桃五大类，1000 余个食用品种，而其中超过六成都是由中国人选育的。A．水蜜桃 B.蟠桃 C.油桃 D.黄桃 E.毛桃（图片来源：作者摄）桃花一簇开无主 可爱深红与浅红相比梅、梨、杏、李，同属蔷薇科的桃花更加绚烂美丽。在取食果实的同时，古人也开始从桃花的自然美中找寻精神的慰藉。每年 3~4 月，桃花“争开不待叶”，红色的花朵芳菲烂漫、妩媚鲜丽，如一片片红霞，与绿树婆娑的垂柳相衬映，形成了桃红柳绿、柳暗花明的春日胜景。因此，在文人墨客的笔下，桃花便成了春天的象征。根据近 30 多年的物候期监测数据分析，科学家们发现受全球气候变暖的影响，在我国桃的花期较 20 世纪 80 年代提前了 10 天，这也难怪大家会觉得近些年春天似乎来的更早了。恰因起源于中国，又是春天最常见且早出现的繁花，加之其娇艳美丽的花容，繁茂硕大的果实，桃便顺理成章的成为了古人赞誉女性的理想之物。桃花花蕾娇嫩可爱，开花时绚烂夺目、艳如彩霞，花落则是落英缤纷，如诗如画。美丽的桃花成为无数文人赞美、歌颂的对象。出于对大自然的热爱，在诗人们的眼中，桃花所在之处便是美好的地方，这也是“貌美如花”的“花”指的是桃花的原因。在选育果树品种的同时，他们也着手选育观赏桃的品种。在桃的主要变种中，寿星桃和碧桃是主要供观赏的。在此基础上，通过一代代的亲本杂交，选育出了单瓣和重瓣等众多不同的花型，色彩也从粉色、红色、纯白色到各种杂色（见下图）。近年来，随着分子育种技术的广泛应用，桃的育种周期被大大缩短，优良性状的定向改良效率也得到了显著提升。观赏桃的不同花型：单瓣型（A）、梅花型（B）、菊花型（C）、月季型（D）、牡丹型（E）和铃型（F）（图片来源：A、B谭季钊摄；C、D、E、F寻路路摄）此外，为了让桃的姿态更加优美，在栽培的过程中，人们也有意去培育更为多样的树形。目前，观赏桃的枝型除了常见的直枝，还有小枝拱形下垂的垂枝桃类，株型矮小、节间很短的寿星桃类，以及树形上宽下窄如扫帚的帚型桃类等。目前，全世界观赏桃的品种大约有 100 余个，其中近半数是出自国人之手。不同枝型的观赏桃（从上到下依次是直枝型、密节枝型和垂枝型）（图片来源：中国科学院武汉植物园）结语自《桃夭》始，美艳的桃花不仅成为千古词赋咏美人之祖，甘甜的桃实也成为了大众喜爱的佳果。而桃的价值与众多美好的寓意，更深深扎根于中华民族的精神世界。桃，让我们的生活更加丰富多彩。参考文献[1]《中国植物志》手机版[2]孙鹤. 《诗经》中的贺婚诗研究. 青年文学家，2023，17[3]260万年前的桃核化石. 生物进化，2016，01[4]俞明亮等. 新中国果树研究70年—桃. 果树学报，2019，36（10）[5]苑兆和等. 果树分子育种研究进展. 南京林业大学学报(自然科学版). 2021,45(04)[6]吴其濬. 植物名实图考. 北京：中华书局，2018.[7]曹寅等. 全唐诗.北京：中华书局，2013[8]王力荣. 中国桃品种改良历史回顾与展望. 果树学报，2021，38（12） 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436567.htm

T-Mobile决定建造信号塔遭小镇居民集体反对 已支付14年地租

摘要：T-Mobile 正在对新泽西州法院采取法律行动，因为该法院决定不批准该公司建造信号塔的计划，并认为理由无效。在当地一所学校建造信号塔的计划于 2010 年获得批准，但由于资金紧张而被叫停。从那时起，电信服务提供商一直在支付该设施的租赁费用，并已支付了所需费用的一半以上。 前不久，该公司继续运营，现在却面临瓦纳克规划委员会和该镇居民的再度阻挠。T-Mobile 在法律诉讼中称，新泽西州瓦纳克市政府拒绝了修建信号塔的申请，但缺乏法律依据，因此拒绝无效。自 2010 年以来，该公司一直在制定建设该设施的计划。从那时起，该公司就开始分期支付 25 年租约的租金，并已支付了 14 年湖区高中土地的部分租金。由于缺乏建造信号塔的资源，而且部分原因是由于要在建造该设施的高中进行施工，T-Mobile 公司自身最初停止了信号塔的建造。2023 年 3 月，该电信服务提供商决定继续建设并提交了申请。该公司在申请过程中还承担了其他费用支出，但该公司每次一恢复运营，小镇居民们似乎很快就会对其穷追不舍。Borough 的财务顾问建议 T-Mobile 寻找其他地点建造信号塔，该公司表示知道这一要求没有法律依据，但仍愿意探索其他地点。由于无法实现消除无线服务缺口的目的，因此考虑其他设施方案的尝试毫无用处，而这也自动消除了最初建造信号塔的必要性。规划委员会的决定是基于对健康的担忧，因为电信可能会对居民造成负面的环境影响，尤其是在学校学习的孩子们，他们可能会受到电磁辐射的影响。该镇认为居民会因无线电频率而感到"不安全"，因此拒绝了该公司在这块土地上建造发射塔的想法。T-Mobile 公司对瓦纳克市规划委员会以无效理由拒绝其基站申请提出了五项不同的指控，并要求以费用和损害赔偿的形式进行赔偿。此外，该公司还要求有关部门在该公司的运营过程中让市政当局发挥作用，让该公司做好自己的工作。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436563.htm

Uber和Lyft现在必须向马萨诸塞州的网约车司机支付每小时32美元的工资

摘要：从 8 月 15 日开始，马萨诸塞州的网约车司机将很快获得公司提供的福利，以及每小时 32.50 美元的最低工资。这要归功于马萨诸塞州与 Uber 和 Lyft两家共享出行公司达成的一项新协议。四年前，总检察长安德里亚-坎贝尔（Andrea Campbell）起诉了这两家公司，声称根据州法律，他们的司机应被视为雇员。 坎贝尔办公室昨天宣布，两家公司还同意支付合计 1.75 亿美元的赔偿金，其中大部分将支付给"被两家公司少付工资的现任和前任司机"。坎贝尔办公室表示，将在"未来几周内"公布有关哪些人符合条件以及如何申请的详细信息。  不过，尽管达成了和解，但司机仍被视为独立承包商。该州的司机每年仍将获得基于通货膨胀的加薪和其他员工式福利，例如每年最多可获得 40 小时病假，每小时支付 20 美元。Uber 和 Lyft 还将为司机提供津贴，让他们可以购买医疗保健服务，参加州政府的家庭和医疗休假计划，并为工伤提供保险。为确保遵守协议，这些公司必须进行年度审计，并向总检察长办公室提交报告。根据公布的和解协议，对违规行为的处罚可能包括"任何适用的赔偿、罚款和处罚"。在加利福尼亚州，共享出行公司成功说服选民通过了一项 2020 年的法律，免除了企业将临时工视为雇员的义务，从而在很大程度上避免了受到这种监管。马萨诸塞州的和解协议对此做出了说明，要求他们停止支持类似的投票倡议活动。据WBUR在当地的报道，DoorDash 和 Instacart 则表示他们正在退出这一区域市场。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436562.htm

Google关闭生物技术公司Verily在以色列的研发中心

摘要：Google将终止其生物技术公司 Verily 在以色列的活动。Verily公司于2021年8月在以色列成立，但由于Google决定将所有研发活动集中在美国，该公司将解雇约30名员工，他们分别在特拉维夫和海法工作。 多年来，Verily 一直试图摆脱Google母公司 Alphabet 的阴影。近年来，该公司经历了多轮裁员，为可能作为一家独立公司进行首次公开募股做准备。"作为我们正在进行的业务需求审查的一部分，Verily 做出了一个艰难的决定，开始关闭位于以色列海法和特拉维夫的研发中心，"Verily 的一位发言人告诉《卫报》（The Guardian），《卫报》首先发布了这一消息。"这一决定符合我们继续精简公司整体运营的战略。"发言人补充说："以色列-加沙战争与我们的决定无关。""Verily以色列团队在过去几年中推动了重要的创新和进步，特别是专注于应用人工智能（AI）技术解决生物医学问题。"该发言人说："Verily 以色列团队在过去几年中推动了重要的创新和进步，特别是专注于将人工智能（AI）技术应用于生物医学问题。我们将继续在美国的基地开展工作。" 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436561.htm

实测发现Gemini的数据分析能力并不像Google声称的那么好

摘要：Google的旗舰生成式人工智能模型Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 的卖点之一是它们据称可以处理和分析的数据量。在新闻发布会和演示中，Google一再声称这些模型可以完成以前不可能完成的任务，这要归功于它们的"长语境"，比如总结多篇百页文档或搜索电影胶片中的各个场景。 但新的研究表明，这些模型实际上并不擅长这些事情。两项不同的研究调查了Google的Gemini模型和其他模型如何从海量数据中获得意义--想想"战争与和平"长度的作品。这两项研究都发现，Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 很难正确回答有关大型数据集的问题；在一系列基于文档的测试中，这些模型只有 40% 50% 的时间给出了正确答案。"虽然像 Gemini 1.5 Pro 这样的模型在技术上可以处理较长的上下文，但我们看到很多案例表明，这些模型实际上并不能'理解'内容，"马萨诸塞大学阿默斯特分校博士后、其中一项研究的合著者 Marzena Karpinska 说。Gemini缺少上下文窗口模型的上下文或上下文窗口指的是模型在生成输出（如附加文本）之前考虑的输入数据（如文本）。一个简单的问题--"谁赢得了 2020 年美国总统大选？- 可以作为上下文，电影剧本、节目或音频片段也是如此。随着上下文窗口的增加，可容纳文件的大小也会随之增加。Gemini 的最新版本可以接收多达 200 万个标记作为上下文。(标记"是原始数据的细分位，如"梦幻"一词中的音节"fan"、"tas"和"tic"）。这相当于大约 140 万个单词、2 个小时的视频或 22 个小时的音频--这是所有商用模型中最大的语境。在今年早些时候的一次简报会上，Google展示了几个预先录制的演示，旨在说明Gemini长语境功能的潜力。其中一个演示让Gemini 1.5 Pro 搜索阿波罗 11 号登月电视直播的记录（约 402 页），查找包含笑话的引语，然后在电视直播中找到与铅笔素描相似的场景。Google DeepMind 研究副总裁 Oriol Vinyals 主持了这次简报会，他用"神奇"来形容这个模型。他说："[1.5 Pro]可以在每一页、每一个单词上执行此类推理任务。"但这可能有点夸张。在上述对这些能力进行基准测试的一项研究中，卡平斯卡与来自艾伦人工智能研究所和普林斯顿大学的研究人员一起，要求模型评估有关英文小说的真/假语句。研究人员选择了近期的作品，这样模型就无法依靠预知来"作弊"，而且他们还在语句中加入了具体细节和情节点，如果不阅读整本书，是无法理解这些细节和情节点的。Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 在阅读了相关书籍后，必须说出这句话的真假并说明理由。图片来源：UMass Amherst马萨诸塞大学阿默斯特分校研究人员对一本长度约为 26 万字（约 520 页）的书进行了测试，发现 1.5 Pro 在 46.7% 的时间内正确回答了真/假语句，而 Flash 仅在 20% 的时间内正确回答了真/假语句。这意味着硬币在回答有关这本书的问题时明显优于Google最新的机器学习模型。综合所有基准测试结果，两个模型的答题准确率都没有超过随机概率。卡平斯卡说："我们注意到，与那些通过检索句子层面的证据就能解决的问题相比，模型在验证那些需要考虑书中较大部分甚至整本书内容的主张时会遇到更多困难。从质量上讲，我们还观察到，模型在验证有关隐含信息的主张时也很吃力，这些隐含信息对人类读者来说是明确的，但在文本中并没有明确说明。"两项研究中的第二项由加州大学圣巴巴拉分校的研究人员共同完成，测试了 Gemini 1.5 Flash（而非 1.5 Pro）"推理"视频的能力，即搜索并回答有关视频内容的问题。合著者创建了一个图像数据集（例如，一张生日蛋糕的照片），并配以问题让模型回答图像中描述的对象（例如，"这个蛋糕上有什么卡通人物？）为了对模型进行评估，他们随机挑选了其中一张图片，并在其前后插入"干扰"图片，以创建类似幻灯片的片段。Flash 的表现并不尽如人意。在一项让模型从 25 张图片的"幻灯片"中转录 6 位手写数字的测试中，Flash 的转录正确率约为 50%。八位数字的准确率下降到 30%。"在实际的图像问题解答任务中，我们测试的所有模型似乎都特别困难，"加州大学圣塔芭芭拉分校的博士生、该研究的共同作者之一迈克尔-萨克森（Michael Saxon）表示，"少量的推理--识别出一个数字在一个框架中并读取它--可能就是让模型失效的原因"。这两项研究都没有经过同行评议，也没有对 Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 的 200 万标记上下文版本进行测试（这两项研究都对 100 万标记上下文版本进行了测试）。(这两个版本都测试了 100 万标记上下文的版本）而且，Flash 在性能方面并不像 Pro 那样强大；Google 将其宣传为低成本的替代品。尽管如此，这两件事还是让人们更加确信，Google从一开始就对Gemini的承诺过高，而实际效果却不尽如人意。研究人员测试的所有模型，包括 OpenAI 的GPT-4o和 Anthropic 的Claude 3.5 Sonnet，都表现不佳。但Google是唯一一家在广告中将语境窗口放在首位的模型提供商。萨克森说："根据客观的技术细节，简单地宣称'我们的模型可以接受 X 个词元'并没有错。但问题是，你能用它做什么有用的事情？"随着企业（和投资者）对生成式人工智能技术的局限性感到失望，这种技术正受到越来越多的关注。在波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）最近进行的两项调查中，约有一半的受访者（均为 C-suite 高管）表示，他们并不指望人工智能生成技术能带来实质性的生产力提升，而且他们担心人工智能生成工具可能会导致错误和数据泄露。PitchBook 最近报告称，连续两个季度，生成式人工智能最早阶段的交易量出现下滑，从 2023 年第三季度的峰值骤降 76%。面对可以总结会议内容、虚构人物细节的聊天机器人，以及基本上等同于剽窃生成器的人工智能搜索平台，客户们正在寻找有前途的差异化产品。Google一直在追赶其人工智能生成器竞争对手，有时甚至是笨拙地追赶，它急切地想让Gemini的语境成为这些差异化因素之一。但现在看来，这个赌注还为时过早。卡平斯卡说："我们还没有找到一种方法来真正证明对长文档的'推理'或'理解'正在发生，而且基本上每个发布这些模型的小组都在拼凑他们自己的临时验证来做出这些宣称。在不了解长上下文处理是如何实现的情况下--而公司并不分享这些细节--很难说这些说法有多现实。"Google没有回应置评请求。萨克森和卡平斯卡都认为，要消除生成式人工智能的夸大宣传，就必须制定更好的基准，同时更加重视第三方的批评意见。萨克森指出，Google在其营销材料中大量引用的"大海捞针"（need in the haystack）是一种更常见的长语境测试方法，它只能衡量模型从数据集中检索特定信息（如姓名和数字）的能力，而不能回答有关这些信息的复杂问题。"所有科学家和大多数使用这些模型的工程师基本上都认为，我们现有的基准文化已经崩溃，"萨克森说，"因此，重要的是公众要明白，对这些包含'跨基准的通用智能'等数字的巨型报告，要慎重对待。" 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436560.htm

底特律警察局同意限制其使用面部识别技术的方式

摘要：作为法律和解的一部分，底特律警察局已同意制定新的警戒线，限制其使用面部识别技术的方式。这些新政策禁止警方仅根据面部识别搜索的结果或面部识别搜索后立即进行的照片排查的结果逮捕嫌疑人。新政策还规定，不能仅根据面部识别结果进行照片排查，还必须有其他证据证明嫌疑人与犯罪有关。 这些政策（可在未来四年内由法院强制执行）还要求警方就面部识别技术的风险和危险进行培训，并对 2017 年以来所有使用面部识别技术获得逮捕令的案件进行审计。罗杰-威廉姆斯（Roger Williams）是一名黑人，在被面部识别技术识别后被捕，他起诉了警察局，他的案子由美国公民自由联盟和密歇根大学法学院民权诉讼倡议组织的律师代理。在宣布和解时，美国公民自由联盟将其描述为实现了"全国最强有力的警察部门政策和实践，限制执法部门使用这种危险的技术"。美国公民自由联盟还指出，女性和有色人种"更容易被面部识别技术误认"。威廉姆斯在一份声明中说："随着我们生命中这一痛苦篇章的结束，我和我的妻子将继续提高人们对这一技术危险性的认识。"据报道，他被错误地认定为一名从底特律市中心一家商店偷窃五块手表的男子，并被监控录像拍下，之后他在监狱中度过了 30 个小时。他的驾驶执照照片出现在一个罪犯照片和驾驶执照照片数据库的面部识别搜索中，提供录像的安保承包商认为他与一条人脸识别记录是最匹配的，因此将他逮捕。检察官后来撤销了指控。警察局表示，作为和解的一部分，它还将向威廉姆斯支付 30 万美元。密歇根州警察局在自己的一份声明中表示，"对过去一年半以来与美国公民自由联盟和密歇根大学的合作感到满意"，并补充说，它"坚信"新政策"将成为全国最佳实践和其他机构使用该技术的典范"。旧金山等城市已经禁止执法部门使用面部识别技术。微软最近也禁止警察部门使用其人工智能技术进行面部识别。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436559.htm