CATS Net研发意义

今天要跟大家聊一聊最近人工智能领域的一个大新闻啊，就是这个。 cat net 这个类人概念神经网络 这个东西被认为是 ai 向真正理解世界迈出的重要一步。没错没错，这个真的是最近炒的特别热。对，那我们就直接开始吧。咱们第一个要聊的就是 cat net 它究竟是怎么打破传统 ai 的 局限的？ 那我们就先来聊一聊传统 ai 在 概念形成这块究竟卡在哪了？就现在的这个主流的 ai 嘛，它其实是，嗯靠大量的参数把知识给塞进去的，就它其实知识都散落在这些参数里面，你是没有办法说把它， 比如说我想拿出来猫这个概念，狗这个概念单独拿出来是没有办法的。对，然后它也没有办法像人一样说，我看几张图片我就自己总结出来，哦，什么是猫，什么是狗？ 感觉像是 ai 就 只能背答案，他没有办法自己总结规律。对，就是这样，就是传统的这个深度网络，他就是只能看到像素点，或者说他只能看到这个输入的这个东西的表面的特征。 然后大语言模型他其实是依赖于人类已经整理好的语言数据，那如果说这个东西超出了他的训练范围，他就经常会答不上来，他没有办法自己去 主动地形成一个新的概念。 cats net 它到底是用什么办法能够让 ai 像人一样的去形成概念呢？它其实是用了一个叫概念抽象模块，就是它会把非常复杂的这个视觉的输入 压缩成一个很低维的一个概念向量，然后它其实就像是一个压缩包一样，就把所有的这些关键的信息都打包起来，听起来像是 ai 自己学会了提炼精华，对，没错没错，然后它还会随着这个 环境不断地去互动，它还会不断地去丰富它的这个概念库，它也可以跟其他的 ai 直接去交换这个概念向量。它这个机制跟我们大脑当中 处理这个语义的这个方式是非常非常相似的，就是它是一种真正的类人智能的一个突破。 celt 它到底在哪些方面是真正实现了对传统 ai 的 这种超越呢？它最大的不同就是它可以自己去从 感知这个世界当中去获得概念，而不是说像以前的那种 ai， 它就是依赖于人类给他准备好的数据， 所以它是可以自己去成长，自己去适应环境的，这个是非常重要的一点，所以它更像是在模仿人类的学习方式。对，然后它不仅仅是可以自己去产生这些新的概念，它还可以在不同的网络之间共享和对齐这些概念。 它在处理这个视觉的任务上面，它的这个表现跟我们大脑当中处理这个语义的这个机制是高度一致的， 这就为我们构建真正理解世界的智能系统打开了大门。我们来进入到第二部分，我们来聊一聊 kaznet， 它的这个技术创新就是它的这个核心的技术架构到底是一个什么样的设计？ kaznet 它其实是有两个核心的模块，一个是概念抽象模块，一个是任务求解模块， 然后这两个模块它其实是分工非常明确的，就是这个概念抽象模块，它的作用就是把这个复杂的高维的视觉输入 压缩成一个低维的这个概念向量。但他其实就有点像是一个信息的蒸馏器，所以说他其实是在模仿我们大脑当中的这种信息的压缩和提炼。对，没错没错，然后这个任务求解模块呢，他其实就是负责具体的这个视觉的判断啊等等的。 那这两个模块之间呢，是通过一个分层的门控机制来进行交互的，那这个门控机制呢？它其实就会决定说每一个任务它要使用哪些概念？嗯哼，对，而且它是可以动态的调整的。 对，所以说这个网络他就会非常的灵活，那这个也是他的一个非常大的亮点。他这个训练方式是不是也有特别的地方？对，他是分两个阶段来进行训练的，第一个阶段呢就是先固定住这个概念向量，然后去训练这个网络的参数。那第二个阶段呢，就是固定住这个网络的参数， 专门来优化这个概念向量。那同时呢他还会在这个概念向量上面加一些噪声啊，来让这个模型变得更加的鲁棒。 对，所以说它其实这整个的设计就非常的像我们大脑在不断的去抽象总结这些知识的过程，你觉得 csnet 它最大的优势，或者说它最大的创新点在哪里？我觉得它最大的创新点就是它是第一个 真正的把这个概念的形成和概念的理解这两个过程统一在了一个神经网络里面。对，它是第一个真正的做到了这一点的，所以说它是 让这个 ai 可以 像人一样的去主动的形成和使用这些抽象的概念，就感觉好像它的这个智能就变得更灵活了。对，而且它的这个概念空间，它是可以跟人类的这个语义系统 高度对齐的，就是它可以通过这种跨网络的这种知识的传递，就它不需要原始数据就可以把知识传递过去。而且它还可以 像我们大脑一样去动态的切换注意力，然后它的这个整个的这个结构和机制跟我们的这个生物的大脑 是非常非常吻合的，所以说它在可解释性和这种类人智能上面是一个非常大的突破。现在就是这个 c a test net 到底在实际的测试当中和这个跟大脑的这个对比当中表现怎么样？它在这个 image net 上面的这个分类，它的准确率是非常高的， 这几乎是可以接近完美的。对，然后它在这个 cif 上面做这种跨网络的知识迁移，它的准确率也能达到百分之七十二以上。它甚至在这个适配我们人类的这个 word 二 vc 的 这个空间的时候，它的准确率也能达到百分之七十四左右。听起来就是它不光是准，而且它跟人类的这个概念体系也很接近。对，没错没错，就是它啊。无论是跟我们的这个 fmi 的 脑成像的数据， 它都能够非常明显的比传统的模型更接近人类的大脑的表现。然后它的这个概念空间的这个格式化也能够看出来它是有非常清晰的这种 语义的具类。 ok， 对， 这个就真的是很像人类的这个知识组织的方式，咱们来聊聊第三个主题啊，就是这个 catnet 它的国际意义和它的应用前景。嗯， 首先第一个想问的就是它跟全球的这些主流的 ai 模型相比，它的核心突破到底在哪里？就是它其实是让 ai 第一次能够像人一样的自己主动地去提炼 和理解概念，那这个是以前的 ai 做不到的。以前的 ai 都是靠大量的数据去喂它，然后它去模式匹配，那它并没有真正的理解这个东西，那 catsnet 它是可以自己通过感官的体验去生成新的概念的，所以说它的这个学习方式其实更接近人类了。对，没错，然后它还可以 在不同的系统之间直接交换这种概念级别的知识，它的这个整个的结构和我们大脑当中 处理这些信息的结构是高度相似的。这不仅推动了弱人工智能，像强人工智能的跃迁，还让中国在全球的这个认知智能的竞赛当中处于一个引领的地位。你觉得 c a t s net 未来会在哪些领域会掀起比较大的变化？我觉得这未来的话，它可能会 彻底的改变机器人和这个智能设备的这种交互方式，就他可能不再需要大量的这种数据的训练，他就可以通过这种概念的学习去适应各种新的环境，那包括这个医疗诊断和这个科学研究，他可能会因为这种可解释性的提升， 让医生和科学家们可以真正的去信赖这个 ai 给他们的一些建议。就感觉教育和创作领域好像也会有很大的想象空间。没错没错，没错，就是个性化的教学，然后包括这种内容的创新，都可以通过这种 ai 能够去建模学生的这种认知的过程，或者说这个创作的过程，就会让这个产业界从这种参数的比拼转向这种真正的认知智能的这种竞赛。 那中国可能也会因为这个技术在未来的这个 ai 的 格局当中占据非常关键的地位。 catnet 现在已经取得了这么多的成就，但是它目前还存在哪些比较明显的短板，然后未来还有哪些比较大的难题需要去攻克？就是它现在还是主要集中在这个视觉的感知这块儿， 那他的这种真正的像人类一样的这种综合的认知，包括情感啊，包括自我意识啊这些东西还是远远没有达到的。那他现在所有的这些所谓的概念的理解，其实都是在这个算法的模拟这个层面，所以离真正的通用智能还是有距离的。对，没错， 那下一步的话就是要让这个 ai 不 仅仅能够生成概念，还要让他能够跟人类的这种价值观 和逻理体系能够真正的对齐。嗯，这个才是我们啊未来的这个安全的、可信的这种强人工智能的一个基础， 然后也会引发这个社会和逻理层面的更多的新的挑战。对，今天我们聊了这个 casnet 给我们带来的这个 ai 领域的一个大突破，然后也看到了他在迈向这种自主思考这条路上的一些潜力和一些挑战。 那看来我们距离真正的通用智能可能还有一段距离，但是这个方向已经越来越清晰了。好了，那这期节目咱们就到这里了，咱们下次再一起探讨 ai 的 新前沿，拜拜。拜拜。

三月一日，中科院联合北大研发出 kasnet 神经网络，彻底打破传统 ai 死记硬背的局限。它能像人类一样，从信息中自主提炼概念、理解、含义，还能实现 ai 之间的概念互通。 这款神经网络拥有两大核心能力，类人概念形成与跨系统概念交流，可自主生成专属新概念库，把复杂信息压缩为概念向量，高效完成认知与判断。当不同 ai 的 概念库完成对齐，就能直接用概念传递知识，无需重复学习， 让未来人机交互更自然、更贴近人类认知。这是我国在类人智能领域的关键突破，标志着 ai 正是从被动基因迈向主动理解与交流。

家人们，中国科研团队又放大招了， ai 认知领域迎来里程碑式突破，新型神经网络 capsnet 横空出世，这下可彻底打破了 ai 伪认知的困境，真正让人工智能拥有了类研级别的概念认知和逻辑思考能力。 它最牛的地方在哪呢？就是能从海量媒标注的感知经验里自己提炼建模核心概念，完全摆脱了传统 ai 对 人类语言符号的强依赖，实现了从被动学习到主动认知的大跨越，简直就是在复刻咱们人类的核心认知逻辑啊！ 当 ai 有 了自主概念认知能力，数字孪生技术就像有了核心智能中书，虚拟镜像和物理实体的毫秒级同频联动，成为现实瞬时融合的核心技术壁垒被彻底打破了。通过概念空间的精准对齐，不同网络的知识能高效迁移共享 数字孪生和 ai 类人认知这么一深度藕合，不仅成功了人际协同的全新范式，更给未知科学探索和前沿技术创新开辟了全新赛道，这项成果可是登上了国际顶级学术刊。自然减计算科学 不仅成功解码了人脑概念认知的底层计算原理，还推动了数字孪生与 ai 认知技术的发展至高点。中国 ai 在 认知维度实现跨越式突破， 射子镰身持续赋能加码，朕以硬核技术实力领跑全球！人机携手智能新时代！你觉得这项技术未来会给我们的生活带来哪些改变呢？评论区聊聊你的看法吧！

来看今日资讯中国科学院与北京大学合作研发出新型神经网络框架。到底什么情况呢？这个新型神经网络最牛的地方就在于它让机器第一次真正懂得了什么是概念。 以前的 ai 看到一只猫只会算像素概率，现在的 ai 却能像人类幼时一样，从无数次看猫的经验里总结出猫的本质特征。 那种像科幻电影里一样拥有自己思维的强人工智能，正在加速变成现实。未来，这种懂得自己思考的 ai， 会自动帮你搞定一切复杂任务。 现在就是你提前布局去适应超级智能时代的关键窗口期，属于强人工智能的疯狂大时代已经拉开帷幕，赶快去拥抱这波足以改变人类命运的科技狂潮吧！我的天呐！

震惊！中国 ai 将不再死记硬背，已学会主动思考！中科院自动化研究所脑图谱与累脑智能实验室俞山团队携手北大心理与认知科学学院毕彦超团队，提出 kaznet 新型神经网络框架的重磅突破。 传统 ai 只能被动学习，而现在它能自主形成新概念，还能在 ai 之间传递知识。中 国人做到了让机器真正理解世界，而不是简单匹配数据。这项成果刚登上国际顶级刊自然计算科学，中国的 ai 将会更加聪明点关注来讨论，如果两个 ai 像三体人一样偷偷用概念交流，人类还能高枕无忧吗？

中国研发新型神经网络 ai 开窍开启智能新纪元。近日，中国科研团队研发出新型神经网络框架 casenet， 让人工智能首次具备累人的概念形成、理解与交流能力。这一突破性进展，不仅标志着中国在累脑智能领域迈出关键一步， 更为全球人工智能发展开辟了全新路径。长期以来，人工智能些在计算与模式识别上表现卓越，却始终困于无心智的瓶颈。 传统深度学习模型知识纠缠与海量参数无法独立提取概念，大语言模型则高度依赖人类现成语言训练，难以无中生有的形成新概念。 它们如同死记硬背的书呆子，能复述却不能真正理解。 c a t s net 的 诞生正是为了解决这一核心难题。它通过概念抽象与任务求解双模块设计，能像人类一样，将复杂的感官信息压缩成简洁的概念向量， 并以此指导决策与判断。更令人振奋的是，不同 cat net 系统之间能通过概念向量直接传递知识，实现了模拟人类语言交流的可能。 这不仅是功能的模拟，更是机制上的逼近，其概念表征与人脑神经活动模式显著相关。这一成果的深邃意义在于，它为研发具备自主造概念、懂概念能力的下一代通用人工智能 a g i 砥砺了坚实基础。 未来，拥有类人概念智能的 ai 有 望突破现有局限，在科学探索、复杂决策等领域发挥更大作用。同时，它也再次彰显了中国在前沿科技领域的创新底气与战略远见。 当然，如何确保这类具备自主意识萌芽的智能系统与人类价值观保持一致，将是下一步必须面对和解决的关键个体。

中国研发新型神经网络 ai 开窍开启智能新纪元。近日，中国科研团队研发出新型神经网络框架 catchnet， 让人工智能首次具备累人的概念形成、理解与交流能力。这一突破性进展，不仅标志着中国在累脑智能领域迈出关键一步，更为全球人工智能发展开辟了全新路径。 长期以来，人工智能虽在计算与模式识别上表现卓越，却始终困于无心智的瓶颈。传统深度学习模型知识纠缠于海量参数，无法独立提取概念。大语言模型则高度依赖人类现成语言训练，难以无中生有的形成新概念。 他们如同死记硬背的书呆子，能复述却不能真正理解。看似奈特的诞生正是为了解决这一核心难题， 它通过概念抽象与任务求解双模块设计，能像人类一样，将复杂的感官信息压缩成简洁的概念向量，并以此指导决策与判断。 更令人振奋的是，不同 ksenet 系统之间能通过概念向量直接传递知识，实现了模拟人类语言交流的可能。这不仅是功能的模拟，更是机制上的逼近，其概念表征与人脑神经活动模式显著相关。 这一成果的长远意义在于，他为研发具备自主造概念、懂概念能力的下一代通用人工智能 agi 砥砺了坚实基础。 未来，拥有类人概念智能的 ai 有 望突破现有局限，在科学探索、复杂决策等领域发挥更大作用。同时，他也再次彰显了中国在前沿科技领域的创新底气与战略远见。 当然，如何确保这类具备自主意识萌芽的智能系统与人类价值观保持一致，将是下一步必须面对和解决的关键课题。

大家好，今天咱们来聊一个可能会让你既兴奋又有点后背发凉的话题。就在昨天，科技界发生了一件大事，不是某个大模型又升级的参数，而是我们终于开始触碰那个真正让人好奇的边界，让 ai 不 再死记硬背，而是像人一样学会胡思乱想了。 中国医学院和北大团队昨天发布了一项研究成果，他们研发出了一个叫做 kysnet 的 新型神经网络，让 ai 能从看到、听到的信息里自己提炼概念、理解含义， 甚至能互相交流。这意味着什么？意味着 ai 可能真的要长出脑子了。但有意思的是，就在这个技术突破的同时，咱们把视线转向大洋彼岸， 会发现华尔街正在经历一场被称为血色二月的 ai 恐慌潮。软件、金融、法律、物流，一个接一个的板块被 ai 吓得暴跌， 投资者们像惊弓之鸟一样疯狂抛售。这就形成了一个巨大的认知反差，一边是我们的科学家在拼命让 ai 变得更聪明， 另一边是资本市场在害怕它太聪明。那么我们到底该如何理解当下的 ai 发展？这种恐慌是杞人忧天，还是理性重估？ 今天咱们就来深度拆解一下，便来深入看一下这个让 ai 长脑子的 kisnet 到底是什么来头。咱们现在用的主流 ai， 包括 chat、 gpt， 本质上是一个超级强大的鹦鹉， 他能学蛇，但不懂意思。你给他看一万张猫的图片，他能准确识别出猫，但他的知识全都缠在那些海量的参数里。你问他猫这个概念是什么，他其实说不出来。 而大语言模型呢？他虽然能跟你对话，但他极度依赖人类的语言训练，给他看一堆他从未见过的没有文字标注的原始画面，他就彻底蒙了， 没法自己从经验里总结出规律。但是，咱们人类是怎么做的？一个两三岁的小孩，不需要任何人教他四足毛茸茸、会喵喵叫这个定义，只要见了几次不同的猫，他脑子里就自动形成了猫这个概念。这也就是中科院专家们所说的， 填补了当前人工智能与人脑智能之间的关键差距。这个 cat 牛在哪呢？它有两个核心本领，第一，它能自动提炼概念， 把复杂的图像信息压缩成一个极其简洁的概念向量，就像一把精准的钥匙，用来指挥系统完成任务。第二，更可怕的是，它能概念交流。 当两个不同的 ai 系统都形成了自己的概念库之后，只要把这两个库对齐，它们之间就可以直接用概念传递知识，不需要再重新学习海量的原始数据。 这就模拟了人类用语言交流的过程。脑成像实验甚至发现，这个模型工作时的脑区活动，跟咱们人类处理概念时的活动高度匹配。这不光是模仿，这是在原理上开始揭示人类思维的计算机制了。好了， 了解了这个背景，咱们再来深度解析一个核心问题，为什么在技术高歌猛进的同时，市场却陷入了如此巨大的恐惧？ 这背后的逻辑其实有三层深刻的转变。第一层是技术信仰的裂痕。过去几年， ai 界信奉一条铁律，模型越大，数据越多，算力越强，性能就越好。但进入二零二六年，这个规律开始出现裂缝了，投入的边际效益在衰减， 甚至出现了 ai 烧钱却看不到回报的论调。像微软、谷歌这些巨头，虽然豪掷六千五百亿美元布局基建，但财报出来后，市值反而蒸发了九千亿美元。 因为投资者开始质疑，这么庞大的投入，到底什么时候才能变成真金白银的利润？第二层转变，是对颠覆的理解发生了错位。二月份恐慌是怎么蔓延的？大家不是怕 ai 不 够强，而是怕它太强了。比如一家叫 entropic 的 公司推出了法律 ai 工具， 结果美股的法律软件公司股价硬生暴跌。一个在线保险平台推出了 ai 新工具，保险指数当天就跌了百分之三点九。甚至有个物流公司发了个白皮书，说 ai 能把生产率提高三倍， 结果卡车运输板块立刻遭遇抛售。这说明什么？说明市场现在的逻辑已经不是谁能用 ai 赚到钱，而是谁会被 ai 干掉。 从奖励资本开支变成了担忧变现太慢，又从担忧变现太慢，直接滑向了恐惧被彻底取代。这种情绪已经从科技股蔓延到了金融咨询、商业地产。大家草木皆兵。为了验证这种恐慌到底是过度反应还是真有道理， 咱们来看几个具体的案例和数据。首先是关于 ai 对 就业的冲击。独立研究机构 c i t r i n i r e s e a r c h。 发布了一份报告，推演了一场二零二八年的全球智能危机。 报告里描绘了一个反乌托邦的场景，企业用 ai 大 幅替代人工，利润创了新高，但因为大规模的裁员，老百姓都没钱了，消费者基础被掏空，最终演变成系统性的金融危机。这个报告直接家具了市场的抛售。但这里有一个认知的误区， 就像星夜证券的分析师提到的，恐慌背后有羊群效应，不确定性不等于毁灭。你回想一下当年的互联网革命，泡沫破裂时，也是一片哀嚎， 但最后活下来的亚马逊、谷歌，他们重塑了世界。另一个案例是关于 ai 技术的现状。虽然 catchnet 这种突破很震撼， 但招商基金的专家提醒我们，当前的 ai 技术向 ai 幻觉、反应延迟、算力不足，这些缺陷还远远不能满足企业级应用的高可能性要求。也就是说，现在谈全面取代还为时过早。 新技术从萌芽到成熟，需要漫长的磨合期。比如在二月份，咱们国内其实发生的是另一番景象，北京刚开完了人工智能产业创新发展大会， 各种 ai 加政务、 ai 加医疗的解决方案正在热火朝天地落地。这说明，恐慌和机遇正在全球不同的角落里 同时上演。所以，基于以上的分析，我想提炼出今天的一个核心观点，我们正站在一个旧范式终结、新范式开启的十字路口。过去的十年， ai 的 发展是规模驱动的， 拼的是算力、数据和参数。但 cts 奈的出现，以及资本市场对规模不经济的用脚投票，其实共同指向了一个未来。 接下来的十年，将是认知驱动的十年。谁能解决让 ai 理解概念而不是匹配模式的问题，谁才能真正解锁通用人工智能的大门？但同时我们也必须保持清醒。当中科院团队的专家在展望未来时，他们提到了一个极其重要的问题， 如何确保这类能自主造概念的智能系统与人类的价值观保持一致？这不再是科幻小说里的桥段，而是即将摆在台面上的现实挑战。你看，就在昨天， open ai 纰漏了跟五角大楼合作的更多细节。 尽管它承诺避开大规模监控和自主武器，但这种仓促的协议本身就引发了巨大的轮椅争议。同时，澳大利亚也在考虑要求下架存在安全隐患的 ai 服务。 技术的发展速度和监管的滞后，这个剪刀差正在越来越大。最后，我想说，面对 ai， 既不要当一个盲目的乐观派，觉得他啥都能干，也不要当一个极端的恐慌派，觉得天要塌了。 我们需要做一个理性的建设者，就像那个让 ai 学会造概念的开斯特一样，咱们也得学会在变化中提炼出属于自己的关于未来的核心概念。好了，今天关于 ai 深度解析就跟大家聊到这儿。我也很想知道， 当你看到 ai 已经开始像人一样形成概念，互相交流时，你内心第一反应是兴奋多一点还是担忧多一点？欢迎在评论区留言，咱们一起讨论。如果你觉得今天的内容对你有启发，别忘了点赞关注我们，下个视频见！

兄弟们，今日测评龙牌开斯德， ok， 兄弟们，咱们第一条，第一条是一条工装裤，这个工装裤啊，它这个口袋是非常多啊，首先看它面料，这个面料呢，是有一些微微的水洗质感的，这条裤子主播从外观上来看呢，它像是复古的裤子啊，偏偏有一些机能风， 他旁边有几个飘带的设计啊啊，这条裤子呢，主播觉得这个长度和宽度都是合适的，兄弟们如果觉得这个裤长稍稍有点长啊，可以小一号，这是主播觉得我为数不多穿起来比较长的裤子了 啊，这条裤子整体来说看上去是一片黑，但是其实细看的话，它其中的细节还是挺多的，可能是这个颜色不太明显，像他的压线呀，走线呀，都是比较有小心思的啊，这个裤子更适合一些啊，偏复古类的穿搭玩家。 ok， 接下来是一个薄款的座山雕上衣啊，这个上衣主播觉得和刚才那条裤子，他俩直接可以抄作业变成一套啊，里边穿个小白 t 真挺帅的，他算是一个薄款的短款夹克。 主播觉得这个衣服和裤子啊，他俩就是一套，真的，这个设计风格非常像，而且它上面这个走线啊，跟下面这个裤子的走线很呼应。 这件衣服的细节啊，和这个裤子细节是非常相像的，主播觉得直接就是一套，而且这件衣服特别显肩宽，直接可以手链一年了，他这个短呢，不是那么粗的短，像我主播拿一个包配上也比较合适。 接下来这一件呢，它算是一个比较小众的设计啊，主播刚拿上手的时候哇，哎，怎么是这个颜色，但实际上身之后啊，发现这个衣服还是有自己的风味的，比较有特点， 主播觉得他像是几何形状这种拆解结构啊，对，结构设计 很有自己特点啊，像他的这个领口啊，和这个肩袖的这个设计在领口，这是一个非对称的设计，在肩部呢，他像是一个雨披一样的盖盖，他有一种偏机能风的工装风。主播觉得这个衣服尤其适合，一就是 骑摩托，那必须骑摩托，太帅了。二就是兄弟们如果想出去玩，社交啊，聚会啊，那么兄弟们这件衣服可以给你提供一个比较合适的思路，喜欢的同学们可以试一试。 接下来是一条冰蓝色牛仔裤啊，这是一个二叉 l 码的，主播穿的时候觉得有点小 啊，兄弟们如果喜欢的话，可以比主播瘦一点试一试啊。像他这个裤子上呢，屁股有一个刺绣，然后前面是不对称的一个破洞设计，他有这个立体的压轴，还有手绘的猫须， 整体来说看起来他算是比较直筒的，到腿部稍稍有些微喇，长度也是够的，而且摸起来呢，这个面料是比较紧实的，就是在大小上呢，主播穿着稍稍有点窄。 接下来是一个比较经典款的哈林顿夹克，这个哈林顿夹克呢，它里边是有一个缝边的，它这个缝边类似于千鸟格，外边就是这种帆布的手感啊，这个是一个 clean fit 的 这种外套， 然后我看有人说这个衣服可能偏小啊，但是主播穿着是刚刚好的，这个衣服有卡其色和黑色两个颜色，像这种经典款呢，他不会过时，喜欢的兄弟们啊，这个初春套个卫衣无敌了。 接下来呢是一个麂皮的包包，这个包呢，他这个手感上是磨砂的手感，看起来啊，这个麂皮就是视觉效果是比较丰富的， 他是这种通勤呐，像健身呐都比较合适，因为他这个包的容量很大，这个包的扣呢是一个磁吸扣，然后扣下边是一个皮质的面料，上面有自己的 logo， 属于是比较通勤百搭的一个包包。 接下来是一个猎装夹克，这个夹克是个假两件，里边是一个立领，外边这个是类似于工装的夹克， 领口呢也有压线。这个衣服的面料呢，是比较偏软的类型，这种面料呢它会更加透气一些，然后它因为很软嘛，它这个延展程度呢和舒适性可能是比普通的工装夹克 啊更高的。这家店。这个衣服呢性价比还是挺高的，像是它有面料，然后它的设计还是比较丰富的，像每件衣服都有一些可以拿出来说的一些设计点。 ok， 总结一下，这个龙牌不愧是现在比较火的品牌啊，确实是性价比比较高，然后有小设计面料也是比较顶的啊，有兴趣的同学可以入一手。那么本期视频到这结束了，我们下期见，拜拜 excellent。

沉迷这个游戏，好治愈，听听听听这些声音，让我们凑近看看这些可爱的猫咪在做什么？先来看看这只勤快的小猫咪，原来是在剥玉米粒， 点击他还会有可爱的猫咪叫声哦，原来他叫比比，是只西伯利亚猫。 那么这只专心熬汤的宝宝叫什么？哈哈，是叫迪迪呢，是来自喜马拉雅的猫咪。不得不说这顶帽子很适合你。看看，我抓到了一只在偷懒的猫咪，吼吼，来自土耳其安哥拉的猫咪，我有个朋友也叫屯干， 不会就是你吧？让我看看这只切萝卜的猫咪 哇，是指来自俄罗斯的蓝猫汉蓝蓝，你隔壁的是不是偷懒去了？你这是炸的萝卜汁吧？小可爱 啊，让我看看你叫什么哦吼，你好啊，原来你是只不卖猫乔乔，勤快的懒懒来送货。哎呦，你瞧那个偷懒的土耳其安哥拉的猫咪屯，终于想起他的工作。 行行行，不说你了，我去看看其他的小可爱。妈呦，这两只小可爱我太喜欢了，到，快让我看看你们叫什么， 都说你的叫声好特别啊，缅因的猫咪叫都跟你一样吗？啊哈，你叫大饼啊，给你取名的主人是根据你的脸取的吗？看样子好像不太想理我呢，怪我给你取的名字不好听吗？暹罗猫都像你一样高冷吗？ 好吧，我就不继续自讨没趣了，到继续切你的卷心菜吧，差不多也要天亮了吧， 瞧瞧这些成果，不得不夸夸你们，真是勤快的小猫咪，发家致富就靠你们了。可怜我在国内不能下载，谷歌不配给你们充值天心物品。每只猫咪都有 自己擅长的技能，合理安排工作才能事半功倍 啊！对了，还有个小秘密要告诉你， 在前面那只土耳其安哥拉的猫咪偷懒的地方可以切换背景音乐哦。别说我没告诉你哦，可爱的猫咪就该多拍拍照，你说呢？ 还有，在这里有我想要在圣诞前解锁的场景，白雪森林。 哦对了，最后告诉你，现在国内大陆 yys 玩过了这游戏的哦，不说了，我要独自享受这份职业。

算力路由器，这名词听起来就很高科技对吧？没错，这就是中国移动花了整整两年时间研发的 cats router。 这款神器可不是闹着玩的，它解决了边缘计算中一个很头疼的问题，性能反转。 简单来说，这款算力路由器就是个智能导航员，他能把你的应用请求，比如看个视频、玩个游戏什么的，自动调到最快最顺畅的网络路径和计算节点上。你不需要懂什么技术，只要通过网络接入，就能享受到算网一体化的超爽服务。 无论是食言还是计算敏感型业务，他都能轻松搞定，让你的网络体验飞起来。更厉害的是，这款算力路由器还能和云计算、边缘计算等多级算力一起协同工作，就像一支超级战队，他们能高效的联合调度网络和计算资源，让你的整体效能大 大大提升。这样一来，无论是工作还是娱乐，你都能感受到前所未有的顺畅和快捷。中国移动可是来真的，他们不仅研发出了这款神器，还宣布要开启算力路由规模中式，也就是说，首批算力路由器马上就要投入规模试验了， 很快就能和大家见面。而且，中国移动还发布了一款薄云算力路由器，这家伙不仅具备本地存储和云存储功能，还能提供网络穿透能力， 造型也很独特，就像个缩小版的服务器，简直是科技感和实用性的完美结合。随着五 g、 物联网等技术的不断普及，算力路由器将会发挥越来越重要的作用， 他们就像是我们生活中的智能小助手，能让我们的网络体验更加顺畅快捷，而中国移动的 cats router 无疑是其中的佼佼者， 它的上市必将为我们的生活带来更多便利和惊喜。总之，算力路由器是个非常厉害的东西，它能让我们的网络生活更加美好，而中国移动的 cat realder 更是其中的翘楚，让我们一起期待它的正式上市吧，相信在不久的将来，我们就能享受到它带来的超爽网络体验了。