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步骤5：小爱直播近日當某電商平台宣布，對超過5000名存在“砍價”“加贈”等虛假價格優惠行為的電商作者進行處罰時，有的粉絲還有點不理解——至於嗎？真不是小題大做。直播間可以拚演技，現在有不少知名主播以精心設計的情景劇帶貨。但“演戲”式砍價不同於“情景劇”式帶貨，二者最大的區別在於提供的信息是否真實。“演戲”式砍價主要為了虛構低價印象，讓消費者產生撿漏錯覺。通常來說，知名品牌價格相對透明，且價格體係管控嚴格，“演戲”式砍價主要用於大眾不熟悉的雜牌產品。這些產品是直播間衝高訂單數的秘密武器，能幫非一線主播刷出人氣值和營業額。但苦於產品本身沒什麼競爭力，隻能靠極低的價格吸引人。主播為了把冷門商品賣出去，才設計出一波三折的砍價場景，虛構價格優惠。“演戲”式砍價的本質是虛構價格等信息，涉嫌違反價格法、廣告法、電商法、明碼標價規定等多項法律法規，是監管部門明令禁止的違法行為。在虛假信息誘導下，經常有消費者衝動下單。可是，如果賣貨時說的話是假的，又怎麼能保證賣的貨是真的呢？從消費者反饋來看，“演戲”式砍價推銷的產品更容易出現假冒偽劣等問題，嚴重影響消費體驗、擾亂市場秩序及平台公平競爭環境。此次處罰5000多名主播，給市場敲了一記警鍾。涉事主播受到的處罰主要是“扣除信用分和凍結傭金”。近期多家餐廳因為明碼標價做得不到位被投訴，監管部門介入後，餐廳大多賠償或退款了。對比來看，平台對主播的處罰不算輕，但也談不上重。主播挨罰能否刹住“演戲”式砍價，效果有待觀察。根據我國法律，被“演戲”忽悠的消費者可要求主播提供“退一賠三”“退一賠十”等賠償，平台有責任協助辦理或者提供“不退貨僅退款”等保障措施。當前電商行業正從“有貨賣”過渡到“賣好貨”階段，優質、專業、差異化的內容才是電商行業的活廣告、金招牌。“演戲”式砍價無助於培育健康業態，反而會拖累商家和平台的口碑。平台為主播提供開展經營活動的場所，且從主播帶貨活動中受益，不僅對主播負有監管責任，也有必要加強平台治理，提升經營合規性，優化消費者體驗。實踐證明，成功的頭部主播大多具備真實、可信、專業、吸引力強等特點。直播電商行業應建立長效機製，從持續打擊惡意違規行為、幫商家做好合規管理、引導主播創作優質內容等方麵入手，一方麵避免商家因不懂法導致踩線，另一方麵大力宣傳已經湧現出的好苗子，發掘優質內容新商家，並以流量扶持等傾斜政策，鼓勵其他商家向他們學習。不管是情景劇式帶貨，還是講解式帶貨，合規應是主播與粉絲互動的第一原則。。
步骤6：《荷花直播》地下“天然鍋爐”新成員——幹熱岩人們很早就知道地球深部有熱量產生並可“上溢”到地表，似乎在地下存在一個熱氣騰騰的“灶火”、大大的“鍋爐”。人們對地下深處熱量的產生充滿興趣，一直在探索這種被稱為“天然鍋爐”的能源來自何方。大地深處的頭號熱源—— 地熱能深藏於地殼內的高溫很早以前就被人類認識了，並將其作為一種極具潛力的能量資源。從舊石器時代起，古人就利用溫泉中的水進行沐浴和治療身體的不適，而自古羅馬時代起就將其用於空間取暖。近年來，人們對用地熱能代替化石燃料的努力使我們對地熱的興趣再度燃起。絕大部分地熱能被直接用於為建築物供熱和工業加工，即用於房間的供熱和發電。地熱能是地球內部產生和存儲的熱能。地殼內的地熱能起源於行星的原始結構和物質的放射性衰變，地幔邊界溫度可能達到4000℃以上。地球內部的高溫和高壓會導致一些岩石融化，而固體地幔則具有塑性，因此它比周圍的岩石輕，導致部分地幔向上對流。地殼中的岩石和水被加熱，有時會高達370℃，這些水就是被 “天然鍋爐”加熱的溫泉。地熱發電與常規蒸汽發電廠使用的技術密切相關，但整個係統的設計完全不同，取決於人們利用的地熱資源的類型。最簡單的地熱發電廠是利用地熱地區自然產生的“幹氣”直接驅動蒸汽輪機，進而驅動發電機產生電力，這個過程與使用常規化石燃料的發電機原理完全一樣。在地下，水流經幾千米處灼熱的岩石層時會產生蒸汽。大地深處的 “新鍋爐”—— 幹熱岩近年來，一個新名詞頻頻見於各媒體——“幹熱岩”，它是大地深處“鍋爐”的新成員。幹熱岩，從名字上就很好理解，其實就是又幹又熱的岩石，通俗點說，就是地下“發燒”的岩石。從岩石分類來講，包含變質岩、沉積岩和侵入岩在內的岩石都能夠成為幹熱岩。而它又幹又熱的原因也很簡單，因為它們分布在溫度很高的地層深處，或者直接受到岩漿這類物質的影響，加上深埋地下，所以熱量很難釋放，溫度一般都可以在200℃以上。幹熱岩屬於新興地熱能源，幹熱岩的形成與地球的結構有關。在地球深處，存在著可達7000℃的熾熱的熔漿，其熱量向上傳導，穿過地幔接近地殼，而地殼中不含水或者流體極少的岩石層就會獲得高溫能量，進而形成了幹熱岩。地球內部蘊含著大量的幹熱岩，這些都是天然的能源，隻要地球不毀滅，這些幹熱岩幾乎是取之不盡、用之不竭的新能源。。
步骤7：名模直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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