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深圳华强北的写字楼里，一群10到14岁的孩子胸前挂着二维码，穿梭在电梯与楼层之间。他们接过外卖员手中的餐盒，跑完“最后100米”，每单赚取1到2元。家长称这是“锻炼吃苦”，孩子觉得“挣钱有趣”，外卖员图个“省时省事”。这场看似皆大欢喜的交易，实则为未成年人的成长埋下了多重隐患。高层楼宇电梯高速运转、人流密集交错，孩子们抱着餐盒飞奔时，碰撞、挤压等风险如影随形。部分楼宇消防通道复杂，一旦出现火情等紧急情况，孩子们缺乏足够的应急处置能力，逃生自救成为问题。更有甚者，一些孩子为了能更快送单，会选择乘坐货梯或者在电梯里争抢位置，增加了意外发生的概率。比物理风险更隐蔽的，是人流中潜藏的危机。写字楼人员混杂，访客、商户、维修人员往来穿梭，未成年人自我保护意识薄弱，面对陌生人搭讪、骚扰甚至拐骗，往往无招架之力。把孩子推向这样的复杂环境，无异于让他们在风险中“裸奔”。我国劳动法明确禁止招用未满16周岁的未成年人，未成年人保护法也对未成年人劳动作出严格限制。“跑楼代送”即便披着“自愿帮忙”的外衣，也难掩其经营性劳动的本质，已涉嫌触碰法律红线。而过早卷入经营性交易，还会扭曲孩子们的价值观。有的孩子为抢单与同伴争执，有的模仿成年人讨价还价时的市侩，都在悄然传递“金钱至上”的错误信号，进而滋生急功近利的心态。“让孩子体验挣钱不易”，家长的初衷可以理解，但真正的成长教育，是引导孩子树立正确劳动观、价值观，而不是让未成年人在缺乏保护的环境中从事经营性劳动。未成年人的劳动体验，应限定在力所能及的家务、公益性志愿服务等安全范围内。把“跑楼代送”当作“成长磨砺”，不仅是对教育本质的曲解，更是家长监护责任的缺位。外卖平台不能成为这场风险交易的旁观者。作为行业主导者，破解配送难题是其应尽之责。针对写字楼配送痛点，与物业协商设置智能取餐柜、推行错峰配送、优化路线规划，都是降低外卖员超时压力的有效途径，能从根本上铲除“找孩子代送”的土壤。同时必须强化合规管理，明确禁止将配送任务转交给未成年人，绝不能让效率优先凌驾于孩子的安全之上。家长作为孩子成长的第一责任人，更要校准教育方向。真正的“吃苦教育”，是教会孩子面对困难的勇气、解决问题的能力，而不是让他们过早体验社会竞争与商业活动。成长不可逆，一旦发生意外，再深刻的“教训”也换不回孩子的安全与健康。社会防护网也必须织密扎牢。写字楼物业应加强管理，制止未成年人从事经营性代送活动；监管部门要加强排查，对涉嫌违规用工行为及时干预，让法律规定落到实处，形成“不敢违、不能违”的震慑。“最后100米”的配送效率，理应让位于成长安全。守护每一个孩子远离风险，让他们在安全环境中成长、拥有阳光欢笑的童年，是时代赋予的共同责任，更是社会文明进步的生动注脚。

菲尔兹奖得主、UCLA数学教授陶哲轩（Terence Tao）这几天很无助，更多的还有是愤怒。这位数学家中的天才，最近接连遭遇重创——先是他就职的UCLA有3.39亿美元的科研经费被冻结，陶的个人研究以及UCLA应用数学研究所IPAM失去资金支持，后续研究几近无枝可依。紧接着，当陶哲轩在社交媒体上表达对这一举措的不理解后，招来了更猛烈的舆论争议——许多网友开始质疑陶的一些学术成果并不像宣传中所说的那么重要，“因为医学成像领域（以及其他领域，如地震学、天文学和统计学）的研究人员已经在不同时间通过实证发现了非常相似的算法”。所以，为什么要给“无用的数学”投入那么多公共资金？数学研究回报率究竟在哪里？面对这些争议，陶哲轩没有沉默。他又开新帖，洋洋洒洒，以自己曾参与推动的“压缩感知”研究为例，力证公共投资在数学领域的回报是怎样一点点累积出来、并最终改写现实世界的。摆事实：“压缩感知”是一个了不起的跨界合作故事压缩感知（Compressed Sensing，简称CS）是一种革命性的信号处理技术。简单来说，压缩感知打破了传统的采样频率限制，实现了“采样即压缩”，能以较少的数据量、低采样率完整还原信号，极大提高了信号处理的效率。陶哲轩就是压缩感知理论的主要奠基人之一。此外，他还通过深入的数学研究使其理论严谨且具备广泛实用价值。这项在2000年代初兴起的方法，如今已广泛应用于磁共振成像、天文观测、地震勘探、图像压缩等领域。但有网友表示，医学成像领域早就有类似算法了！陶哲轩直接贴脸回应：在这种情况下，数学定理让它不仅仅成为经验性结果，而是带来了清晰度、洞察力、普遍性和信任度。陶哲轩结合了2018年国际数学家大会（ICM）上，统计学家和数学家David Donoho获得高斯奖时候的演讲，开始阐述自己的观点——在许多情况下，研究人员都没办法稳定地复现经验性报告中的压缩感知类算法达到的性能效率。背后原因很多，其一就是其它领域的压缩感知类工作没有明确地传达出一个关键见解，即压缩感知需要3种关键要素才能奏效。分别是：数据的稀疏表示非相干采样非线性重建如果没有同时具备这三种要素，只有其一或者其二，工作就会失败。“经验性结果可能会提到其中一种或两种要素，作为压缩感知现象的可能推测性解释。”陶哲轩在推文中表示，“但必须用数学分析来识别所有三种要素，并阐明压缩感知适用or不适用于哪些测量问题。”正是数学家们的努力，将压缩感知抽象成稀疏性、非相干采样、非线性重建这三大关键要素，并用定理明确了它们之间的协同关系。这种结构性理解，才为这一技术进入工业界打开了大门。 像西门子、通用电气、飞利浦、东芝这些磁共振成像设备厂商，如果没有高度确信某一项技术的研发真的能成，它们很难对昂贵的核磁共振成像设备投入巨额的研发资源，让最新的设备实现压缩感知算法。正因为有数学带来的对压缩感知的结构性理解，现在这些厂商都已经做到了。陶哲轩表示，举这个例子不在于歌颂自己或任何单一数学家证明一个定理，而是想表达，数学信号处理文献中压缩感知成果的显著广度，以及数学现在表明与其它学科中类似医学成像背景的压缩感知实验——这些才是说服设备巨头们认可低风险、可投资的关键所在。数学定理，才是他们愿意砸钱投入持久研发的底气。另一方面，数学里的“抽象”也为该领域做出了不小的贡献。确如网友所说，早在20世纪70年代，地震学家Jon Claerbout和斯坦福探索项目合作时，就开发了一种更精确的地震成像技术。这个技术在今天被视为现代压缩感知算法的原型。然而，他们的成果是在地震学框架内提出的，对其它领域几乎没有产生影响。以至于哪怕有其它领域或学科的科学家对其有所了解，可能也只会觉得这是地震学背景下的特定技巧，很难会考虑将它迁移到天文或者医学成像领域。陶哲轩表示：通过将测量问题转化为线性代数的抽象语言——这是所有科学共有的数学语言的一部分——以及通过几位关键科学家将这种语言转化为各科学领域专家易于理解的表达方式，压缩感知的核心见解得以有力说服其它学科，促进跨学科的交流。特别是让独立的研究群体在特定领域的宝藏被更多领域共享。陶哲轩将数学领域对“压缩感知”的研究，称为一个跨学科的、伟大的、成功的故事。它涉及数学家、科学家、工程师、产业和公共资助机构，以及带来了非常可观的公共投资回报。陶哲轩还强调了“尤其是纯数学方面带来的公共投资回报”，因为这里的科研费用通常比其他科学学科要低一些。与当下最火热的AI大模型类比陶哲轩对投资数学获得回报的力证没有停留在过去。在最新的推文中，他将视野进一步扩展到今天的热门技术——AI大模型。他说，如今的大语言模型在能力上确实令人惊艳，但底层理解远远不够。如大家所知，AI至今还是一个不完全可解的黑盒子。“压缩感知告诉我们，仅靠经验，不足以保证长期发展；数学定理带来的清晰、信任和可推广性，在AI领域仍严重缺位。”陶哲轩表示，目前，AI大模型领域几乎完全由实证研究主导，这些研究通常来自产业界而非学术界。因此，人们对如何在特定应用场景使用特定AI技术缺乏清晰的认知。一方面，AI大模型领域不乏显著成功的案例，但其它人难以复制；另一方面，也存在着部分应用落地肉眼可见的有前景，却意外遭遇瓶颈的情况发生。除了优化数学和数值线性代数这两个相对成熟的领域外，大多数用于解释人工智能优缺点的理论数学框架仍处于起步阶段。陶哲轩在最后表示：（上述情况发生的）主要瓶颈所在，不是AI基础研究缺乏资金，而是人类对数学的理解程度远未达到我们期望的水平。有网友当即跟帖反驳，表示自己的观点与陶哲轩恰恰相反。该网友表示，人类对基础数学知识的不了解，实际上是由于AI基础研究长期缺乏资金支持所造成的。前情回顾：到底为何会这样？追溯事件源头，陶的研究经费被冻结，实际上起于一起复杂的争议。刚刚过去的7月，美国教育部等认定UCLA存在种族歧视问题，违反法律，要求其整改。作为惩罚，NSF（美国国家科学基金会）、NIH（美国国立卫生研究院）、能源部等，全面冻结对UCLA的科研拨款，涉及金额高达3.39亿美元，约24.45亿元。这里补充一点背景知识：对美国高校科研机构来说，NSF和NIH的拨款非常之重要。其中，NSF的主要任务就是支持除医学领域外的科学和工程基础研究与教育，通过通过向高校、研究机构和科学家提供资助，促进科学进步。它的年度预算达数十亿美元，资助美国约20%的大学基础科学研究，在数学、计算机科学、经济学和社会科学等领域，NSF是主要的联邦资助者。而NIH的使命是资助和开展基础与临床生物医学研究，推动疾病的预防、诊断和治疗新技术，支持全球健康研究和人才培养。所以，现在这波操作，几乎扼住了UCLA各个学科科研经费的大头来源。陶哲轩现身说法——他原本计划将延后领取自己的夏季工资，以保障学生和团队基本运营。没想到个人经费已经因此事被暂停，到账遥遥无期，团队几近断粮。陶哲轩下笔沉痛，表示，自己几乎没有任何资源来继续支撑团队的研究。“而这还只是被冻结经费里很小的一部分”，UCLA的师生基本都面临这样的窘迫境况。大量本应支持青年研究者、国际合作和科研机构的资金，如今都被迫停摆。另一个对数学领域来说很值得关注的影响是，UCLA的应用数学研究所IPAM——NSF资助的六大研究所之一，账上科研经费也仅能维持数月。自2000年成立以来，IPAM以促进数学与科学技术各领域的跨学科合作为使命，推动了数学新方法在健康、工程、材料科学、机器学习、人工智能、物理等领域的应用。这里随意举几个IPAM参与或催生的成果：依靠数学家与工程师合作，奠基了稀疏表达与压缩感知理论，为信号处理领域带来了革命性进展。推动ML和AI中的数学基础研究，深化了对算法的理论理解及应用。搭建数学与物理、材料科学等学科的桥梁，促进多学科交叉创新。长期联动产业与高校的学生实习项目，推动多样性与教育公平实践。作为当今数学界赫赫有名的大人物，陶哲轩或许从未想过，自己有一天会因为研究经费被掐断而不得不发帖“讨要经费”。他站出来确实是因为团队和学校资助性资金断裂，但也是为了捍卫一件更重要的事情——基础数学研究的价值，不能靠“看得见的回报”来衡量，也不该成为其它争议的牺牲品。难怪Daily Kos上有人发博文评论此次事件，算了一笔账。博主表示，今年，NSF削减了超过50%的基础科学研究资金，尤其是数学科学研究，资助资金过去十年的平均1.13亿美元，骤降至3200万美元。对于3.5亿美国人来说，这意味着每人要掏的钱从32美分降至9美分。所以，每美国人多获得了23美分，但代价是正在摧毁数学研究。

丹麦北日德兰的奥尔堡动物园（Aalborg Zoo）近日在官网与社群媒体发布一则不寻常的公告，吁请民众捐赠健康但不再饲养的宠物，目的不是为了照护，而是作为园内掠食性动物的食物。 BBC与天空新闻报导，奥尔堡动物园呼吁民众捐赠活体鸡、兔子与天竺鼠，并表示这些动物将由受过专业训练的员工「温和地安乐死」。园方也接受捐赠活马，捐赠者还可能因此获得税务减免，但设有特别条件。 园方解释，他们有「模仿动物自然食物链的责任，既是为了动物福利，也是为了职业操守」，而小型牲畜「构成我们掠食性动物饮食中重要的一环」。此外，以这种方式提供的食物「近似牠们在野外自然狩猎的情境」，对一种名叫欧亚猞猁（Eurasian lynx）的猫科动物而言尤其如此。 声明强调：「我们不让任何资源被浪费，同时确保园内掠食性动物的自然行为、营养与福祉。」 奥尔堡动物园饲养的其他掠食性动物还包括狮子与老虎，小型动物可在平日捐赠，每次不超过四只，否则需提前预约。 副园长尼尔森（Pia Nielsen）在声明中表示，园内的肉食性动物多年来一直以小型牲畜为食。她解释：「在饲养食肉动物时，有必要提供肉类，最好包含毛皮、骨头等成分，让牠们尽可能获得最接近自然的饮食。」 尼尔森表示：「因此，让因各种原因必须安乐死的动物以这种方式发挥用途合情合理。在丹麦，这种做法很常见，我们的许多游客与合作伙伴也很乐于把握这个贡献的机会。」

近日，大连大黑石海滨浴场一名4岁男童掉入水中“腹肌哥”拿起桨板跪姿划水冲入大海将孩子成功救回“腹肌哥”是35岁的天津特警王俊鹏曾服役于海军陆战队“还好赶上了我只是做我该做的”他曾是中国人民解放军海军陆战队的一员熟练掌握狙击、潜水跳伞、直升机索降等技能成为天津特警后他圆满完成了各项公安工作任务并在各类实战比武和警体运动会中屡获佳绩单双杠、百米等项目都拿过冠军不久前，他刚代表天津公安参加完全国公安特警挑战赛趁着调休带妻儿回大连老家探亲没想到遇上了这场紧急救援王俊鹏回忆“听见有人喊‘孩子掉海里了’抬头就看见小黄鸭在水上漂孩子已经没影了”他抄起岸边的桨板就往深海冲为了让桨板更快向前始终保持跪姿稳住身体“脑子里就一个念头赶紧找到孩子多争取一秒就多一分希望”在海里摸到孩子时小家伙已经开始下沉王俊鹏立刻用规范动作托住孩子同时冷静招呼岸边赶来的三位热心大哥“你们稳住桨板我把孩子递过去！”从跳下水到将孩子安全送回岸边全程不过十几分钟救援结束后王俊鹏没留名字便悄悄离开“不管穿没穿这身警服看见有人遇险就得往上冲这不是啥英雄壮举是咱该做的事”王俊鹏（一排右一）为“腹肌哥”王俊鹏为所有挺身而出的英雄点赞！