苏黎世联邦理工学院的研究员随机选择了1500个 Reddit 用户，然后用其中520个用户的发帖组成了一个数据集。结果发现9个最先进的大型语言模型能够从大量非结构化文本 (例如论坛回复或社交动态) 中自动推断出广泛的个人属性 (例如位置、收入、性别)。
总准确率 84.6% 的 GPT-4 为第一，性别和出生地点的准确率分别达到近 97% 和 92%。人类专家在有额外信息 (看到论坛板块和无限制搜索等) 的情况下略胜AI，但是AI所需的资金和时间投入却减少了100倍，这使大规模隐私侵犯首次成为可能。
https://arxiv.org/abs/2310.07298
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悄无声息，Runway 带来了一个惊人的版本升级
现在你可以在Text2Video和Image2Video 两种方式上，用 Gen-2 来生成如下惊人效果的视频。
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按照这样的进化速度， 改变游戏规则的力量即将到来；在AIGC 时代，创造的勇气与好奇心开始变得至关重要。
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按照这样的进化速度， 改变游戏规则的力量即将到来；在AIGC 时代，创造的勇气与好奇心开始变得至关重要。
这29个动词可以进行有效的组合运用，不同动词的组合可以产生协同效应，使输出更能达到我们的预期目标。
例如，可以先使用“概括”进行内容提炼，然后使用“丰富细节”进行扩展，这样既可以高效生成文摘，又可以保留关键信息的同时增加内容的丰富性。
以下是一个使用“概括”和“丰富细节”提示的示例：
场景：这是一篇有关全球气候变化影响的长篇科学研究报告。
原文：气候变化是我们这个时代面临的最大挑战之一。全球温度的上升正在改变我们的地球，从极地冰盖的融化，到海平面上升，到更频繁的极端天气事件，都对人类社会和生态系统构成了巨大的威胁。以科学为基础的气候政策和行动是解决这个问题的关键。
提示：
（1）概括：请概括这篇科学研究报告的主要观点。
（2）丰富细节：在概括的基础上，添加更多的细节和例子，使内容更加鲜活和引人入胜。
AI输出：
气候变化是我们这个时代的大问题，全球变暖正在改变我们的地球，对人类社会和生态系统构成了巨大的威胁。我们需要以科学为基础的气候政策和行动来应对这个问题。
在这个问题上，我们可以看到很多具体的例子。例如，北极和南极的冰盖正在以前所未有的速度融化，这不仅是地球温度上升的一个明显标志，也是海平面上升的主要原因。海平面上升对沿海城市和岛国构成了直接的威胁，可能导致无数人失去家园。此外，我们也看到极端天气事件，如飓风、洪水和热浪，越来越频繁，对人类生活产生了巨大的负面影响。因此，我们需要采取以科学为基础的气候政策和行动，比如发展可再生能源，减少温室气体排放，以此来应对这个全球性的危机。
（3）如果希望调整语言风格，可以先使用“非正式化”把语言调整得更符合非正式场景，然后使用“增强可读性”来提高通顺度。
以下是一个使用“非正式化”和“增强可读性”提示的示例：
场景：这是一篇关于最新科技趋势的科研报告，内容深奥且用词严谨。
原文：据最近的研究显示，人工智能已经在多个领域实现了显著的突破。通过使用复杂的算法和大量的数据，人工智能模型已经能够在语言理解、图像识别等任务上达到甚至超越人类的水平。然而，这也引发了关于数据安全、隐私保护以及人工智能伦理等问题的广泛讨论。
提示：
（a）非正式化：请将这篇科研报告的语言调整得更非正式，适合在社交媒体上分享。
（b）增强可读性：请确保改写后的文章语句流畅，易于理解。
AI输出：
最近的研究发现，人工智能真的开始变得很厉害了。它们可以用超复杂的算法和海量的数据，搞定语言理解、图像认知这些我们人类自己都觉得困难的任务。不过，这也让大家开始担心，数据安全怎么保障？隐私怎么保护？对于人工智能的行为，我们又该怎么去设定规则呢？这些问题都引起了大家的关注。
（4）另外，也可以先使用“扩展观点”提示AI扩充某一观点，然后使用“强调重点”来突出我们最关注的观点，达到强化表达效果。
以下是一个使用“扩展观点”和“强调重点”提示的示例：
场景：这是一篇关于环保的简短文章，主要讨论了环保的重要性，但是对于具体的环保行动并未展开详述。
原文：环保是我们每个人的责任。只有我们每个人都做出行动，才能有效地保护我们的环境。
提示：
（a）扩展观点：请扩展关于每个人都应该采取什么环保行动的观点。
（b）强调重点：在扩展之后，请强调重要的环保行动和它们对环保的重要性。
AI输出：
环保确实是每个人的责任，而这责任不仅仅是空谈，而是需要通过实际的行动来实现。每个人都可以从日常生活中的小事做起，比如减少单次使用的塑料制品，选择步行或骑自行车而不是开车，关掉不必要的电灯和电器，尽可能地回收和再利用物品。
但是，我特别想强调的是，最重要的环保行动之一就是教育。我们需要了解和教育他人关于环保的重要性，以及每个人可以采取的行动。只有更多的人理解并采取环保行动，我们才能真正实现环境的可持续发展。因此，让我们每个人都成为环保的推动者，通过实际行动和教育他人，共同保护我们的地球。
（5）如果输入文本较长，可以先使用“浓缩内容”生成概要，然后使用“释疑补缺”来补充文中存在的信息缺失或费解之处。
与其他提示技巧的结合运用
仅仅使用动词提示还不足以让AI生成我们理想的文本，需要与其他提示技巧结合使用，才能发挥最大效果。
例如可以在动词提示后添加长度及格式要求，如“概括该报告，目标长度500字左右”。这可以让AI更清楚地知道输出内容的具体要求。
也可以在动词提示后给出关键词或范例，如“请用通俗易懂的语言解释这个理论，关键词包括比喻、案例等”。这有助于使AI生成更符合预期的输出。
使用顺序提示也很有效，如先让AI生成大纲，然后使用动词提示完善各个段落的内容。
另外，调整提示语句的语气，使用“请”“希望”等语气词也可以增加提示的友好性和明确度。
总结一下:
在文本生成过程中，使用适当的动词提示可以帮助AI更准确地理解我们的需求，从而生成符合预期的文本。这些动词提示可以根据语义特征、使用场景和组合使用等不同角度进行分析。
从语义特征上看，这些动词可以分为改写、增强、提高明晰度、调整语言风格、压缩语言、丰富内容和多样化这几个类别。每个类别都有不同的目标和要求，可以根据具体情况选择合适的动词提示。
从使用场景上看，不同的场景需要使用不同的动词提示。比如在学术论文中，可以使用正式化、概括和严谨化等动词提示；在营销场景中，可以使用人性化和增强吸引力等动词提示；在新闻报道中，可以使用中立化和简明扼要等动词提示；在文学创作中，可以使用丰富细节和增强意境等动词提示。
从动词组合使用的角度看，可以将不同的动词进行组合，产生协同效应，以达到更好的效果。例如，可以先使用概括进行内容提炼，然后使用丰富细节进行扩展；可以先使用非正式化调整语言风格，然后使用增强可读性提高通顺度。
除了动词提示外，我们还可以结合使用其他提示技巧。例如，我们可以指定长度和格式要求，给出关键词或样例，使用顺序提示，或调整提示的语气，以进一步引导AI生成理想的文本。
原文： https://www.promptstacksnews.com/p/29-verbs-intelligent-prompt-design
例如，可以先使用“概括”进行内容提炼，然后使用“丰富细节”进行扩展，这样既可以高效生成文摘，又可以保留关键信息的同时增加内容的丰富性。
以下是一个使用“概括”和“丰富细节”提示的示例：
场景：这是一篇有关全球气候变化影响的长篇科学研究报告。
原文：气候变化是我们这个时代面临的最大挑战之一。全球温度的上升正在改变我们的地球，从极地冰盖的融化，到海平面上升，到更频繁的极端天气事件，都对人类社会和生态系统构成了巨大的威胁。以科学为基础的气候政策和行动是解决这个问题的关键。
提示：
（1）概括：请概括这篇科学研究报告的主要观点。
（2）丰富细节：在概括的基础上，添加更多的细节和例子，使内容更加鲜活和引人入胜。
AI输出：
气候变化是我们这个时代的大问题，全球变暖正在改变我们的地球，对人类社会和生态系统构成了巨大的威胁。我们需要以科学为基础的气候政策和行动来应对这个问题。
在这个问题上，我们可以看到很多具体的例子。例如，北极和南极的冰盖正在以前所未有的速度融化，这不仅是地球温度上升的一个明显标志，也是海平面上升的主要原因。海平面上升对沿海城市和岛国构成了直接的威胁，可能导致无数人失去家园。此外，我们也看到极端天气事件，如飓风、洪水和热浪，越来越频繁，对人类生活产生了巨大的负面影响。因此，我们需要采取以科学为基础的气候政策和行动，比如发展可再生能源，减少温室气体排放，以此来应对这个全球性的危机。
（3）如果希望调整语言风格，可以先使用“非正式化”把语言调整得更符合非正式场景，然后使用“增强可读性”来提高通顺度。
以下是一个使用“非正式化”和“增强可读性”提示的示例：
场景：这是一篇关于最新科技趋势的科研报告，内容深奥且用词严谨。
原文：据最近的研究显示，人工智能已经在多个领域实现了显著的突破。通过使用复杂的算法和大量的数据，人工智能模型已经能够在语言理解、图像识别等任务上达到甚至超越人类的水平。然而，这也引发了关于数据安全、隐私保护以及人工智能伦理等问题的广泛讨论。
提示：
（a）非正式化：请将这篇科研报告的语言调整得更非正式，适合在社交媒体上分享。
（b）增强可读性：请确保改写后的文章语句流畅，易于理解。
AI输出：
最近的研究发现，人工智能真的开始变得很厉害了。它们可以用超复杂的算法和海量的数据，搞定语言理解、图像认知这些我们人类自己都觉得困难的任务。不过，这也让大家开始担心，数据安全怎么保障？隐私怎么保护？对于人工智能的行为，我们又该怎么去设定规则呢？这些问题都引起了大家的关注。
（4）另外，也可以先使用“扩展观点”提示AI扩充某一观点，然后使用“强调重点”来突出我们最关注的观点，达到强化表达效果。
以下是一个使用“扩展观点”和“强调重点”提示的示例：
场景：这是一篇关于环保的简短文章，主要讨论了环保的重要性，但是对于具体的环保行动并未展开详述。
原文：环保是我们每个人的责任。只有我们每个人都做出行动，才能有效地保护我们的环境。
提示：
（a）扩展观点：请扩展关于每个人都应该采取什么环保行动的观点。
（b）强调重点：在扩展之后，请强调重要的环保行动和它们对环保的重要性。
AI输出：
环保确实是每个人的责任，而这责任不仅仅是空谈，而是需要通过实际的行动来实现。每个人都可以从日常生活中的小事做起，比如减少单次使用的塑料制品，选择步行或骑自行车而不是开车，关掉不必要的电灯和电器，尽可能地回收和再利用物品。
但是，我特别想强调的是，最重要的环保行动之一就是教育。我们需要了解和教育他人关于环保的重要性，以及每个人可以采取的行动。只有更多的人理解并采取环保行动，我们才能真正实现环境的可持续发展。因此，让我们每个人都成为环保的推动者，通过实际行动和教育他人，共同保护我们的地球。
（5）如果输入文本较长，可以先使用“浓缩内容”生成概要，然后使用“释疑补缺”来补充文中存在的信息缺失或费解之处。
与其他提示技巧的结合运用
仅仅使用动词提示还不足以让AI生成我们理想的文本，需要与其他提示技巧结合使用，才能发挥最大效果。
例如可以在动词提示后添加长度及格式要求，如“概括该报告，目标长度500字左右”。这可以让AI更清楚地知道输出内容的具体要求。
也可以在动词提示后给出关键词或范例，如“请用通俗易懂的语言解释这个理论，关键词包括比喻、案例等”。这有助于使AI生成更符合预期的输出。
使用顺序提示也很有效，如先让AI生成大纲，然后使用动词提示完善各个段落的内容。
另外，调整提示语句的语气，使用“请”“希望”等语气词也可以增加提示的友好性和明确度。
总结一下:
在文本生成过程中，使用适当的动词提示可以帮助AI更准确地理解我们的需求，从而生成符合预期的文本。这些动词提示可以根据语义特征、使用场景和组合使用等不同角度进行分析。
从语义特征上看，这些动词可以分为改写、增强、提高明晰度、调整语言风格、压缩语言、丰富内容和多样化这几个类别。每个类别都有不同的目标和要求，可以根据具体情况选择合适的动词提示。
从使用场景上看，不同的场景需要使用不同的动词提示。比如在学术论文中，可以使用正式化、概括和严谨化等动词提示；在营销场景中，可以使用人性化和增强吸引力等动词提示；在新闻报道中，可以使用中立化和简明扼要等动词提示；在文学创作中，可以使用丰富细节和增强意境等动词提示。
从动词组合使用的角度看，可以将不同的动词进行组合，产生协同效应，以达到更好的效果。例如，可以先使用概括进行内容提炼，然后使用丰富细节进行扩展；可以先使用非正式化调整语言风格，然后使用增强可读性提高通顺度。
除了动词提示外，我们还可以结合使用其他提示技巧。例如，我们可以指定长度和格式要求，给出关键词或样例，使用顺序提示，或调整提示的语气，以进一步引导AI生成理想的文本。
原文： https://www.promptstacksnews.com/p/29-verbs-intelligent-prompt-design
Promptstacks
29 Verbs For Intelligent Prompt Design
📈 10X Your ChatGPT Performance
1.文章讨论了如何通过精心设计的提示来获得AI文本生成器(如ChatGPT)更好的输出结果。
2.文章指出使用简单的“重写“这个提示往往不能得到满意的输出，因为AI会做字面上的理解而导致重复内容。
3.文章提出应该使用更精确和富有活力的动词来表达对AI的要求，给出了29个动词示例，如阐释、重新诠释、简化、丰富等。
4.文章说明精心设计的提示非常重要，需要仔细选择词汇来表达所需的语气和精神，才能得到理想的输出。
5.文章总结说AI增强了写作技能，但不能取代写作技能，需要通过精确的语言来进行有效的提示设计。
6.文章还提出可以要求AI增加文本的突发性和复杂性来获得更好的效果。
那这些动词可以在哪些场景里使用呢？这里给到示例：
1.解释(Explain)
场景：这是一篇讲解人工智能的专业文章。
提示：请用通俗的语言解释这篇人工智能文章的主要观点，使不懂专业知识的读者也能理解。
2.重新诠释(Reinterpret)
场景：这是一篇分析最近人工智能的文章。
提示：请从另一个角度重新诠释这篇文章的主要观点，提出不同的看法。
3.简化(Simplify)
场景：这是一篇学术论文，语言晦涩难懂。
提示：请用简单通顺的语言重写这篇论文，使其更容易被一般读者理解。
4.详述(Elaborate)
场景：这是一篇介绍人工智能的短文。
提示：请详述这篇文章中的主要观点，补充更多支持性细节。
5.强调(Amplify)
场景：这是一篇呼吁保护环境的文章。
提示：请强调文章的主旨，使其更有说服力。
6.澄清(Clarify)
场景：这篇关于保护环境的文章有些语句存在歧义。
提示：请澄清这篇文章中容易引起误解的语句，使其意思更明确。
7.改编(Adapt)
场景：这是一篇讲述保护环境的英文文章。
提示：请把这篇英文文章改编成适合中学生的中文文章。
8.现代化(Modernize)
场景：这是一篇使用了大量过时词汇的文章。
提示：请使用现代语言把这篇文章进行重写，替换掉过时的词汇。
9.重新构思(Reframe)
场景：这是一篇支持全球化的文章。
提示：请从保护民族工业的角度出发，重新构思这篇文章的观点。
10.概括(Summarize)
场景：这是一篇长度繁琐的论文摘要。
提示：请概括这篇论文摘要的主要观点，总结出1000字左右的核心内容。
11.扩展(Expand)
场景：这是一篇关于高等教育的短文。
提示：请扩展这篇短文的内容，补充更多支持性论据，使文章更全面。
12.正式化(Formalize)
场景：这是一篇语气较为随意的博客文章。
提示：请使用正式的语言和格式把这篇文章改写成适合在学术期刊上发表的样子。
13.非正式化(Informalize)
场景：这是一篇严谨的科研报告。
提示：请使用非正式和通俗的语言把这篇报告改写成适合在博客上发表的样子。
14.浓缩(Condense)
场景：这是一篇详细介绍某项技术的长文。
提示：请浓缩这篇文章的主要内容，确保所有关键信息都得到表达。
15.重申(Reiterate)
场景：这是一篇讨论减肥方法的文章。
提示：请重申文中关于合理饮食和经常运动的建议，强调其重要性。
16.多样化(Diversify)
场景：这是一篇语言单一、枯燥的说明文。
提示：请使用多种句式和丰富的词汇把这篇文章重写得更加生动有趣。
17.中立化(Neutralize)
场景：这是一篇带有明显倾向性的评论文章。
提示：请使用客观中立的语言把这篇文章改写成更公正合理的样子。
18.精简(Streamline)
场景：这是一篇内容冗长的市场分析报告。
提示：请删减不必要的细节，使报告更加简洁精炼。
19.丰富(Enrich)
场景：这是一篇比较简单直接的说明文。
提示：请添加更多生动形象的细节，使这篇文章更富有表现力。
20.例证(Illustrate)
场景：这是一篇阐述某一理论的文章。
提示：请给出适当的例子来帮助解释理解这个理论的主要观点。
21.综合(Synthesize)
场景：这里有两篇关于经济政策的短文表达了不同观点。
提示：请把这两篇短文的观点进行综合，给出一个融合不同观点的新视角。
22.夸张(Sensationalize)
场景：这是一篇比较平淡的旅游广告文案。
提示：请使用夸张手法把这篇文案改写得更引人注目。
23.人性化(Humanize)
场景：这是一篇比较严谨的科普文章。
提示：请用更贴近生活、更有人情味的语言把这篇文章改写得更吸引人。
24.提升(Elevate)
场景：这是一篇比较常规的演讲稿。
提示：请使用高级的语言和手法把这篇演讲稿改写得更有说服力。
25.阐释(Illuminate)
场景：这是一篇有些观点表达不够清晰的文章。
提示：请重写这篇文章，确保每一个观点都表达得异常明确。
26.赋予生机(Enliven)
场景：这是一篇比较单调乏味的说明文。
提示：请用更生动活泼的语言重写这篇文章，增加趣味性和吸引力。
27.轻描淡写(Soft-pedal)
场景：这是一篇语气过于强硬的评论文章。
提示：请使用温和谦逊的语气重写这篇文章。
28.夸大(Exaggerate)
场景：这是一篇平淡的广告文案。
提示：请使用夸张手法增加这篇文案的说服力和吸引力，但要注意不要失实。
29.掩饰(Downplay)
场景：这是一篇内容敏感的报道。
提示：请重写这篇报道，在确保报道准确的前提下，采用低调谨慎的语气。
从动词的语义上分析这29个提示词：
在这29个提示词中，我们可以将它们分为不同的类别，根据这些动词所含义来理解它们的语义特征。
“改写”类动词，包括“改编”、“现代化”、“重新构思”等。这类动词的共同点是希望AI对文本进行一定程度的改写或修订，来生成新的表达方式。
“增强”类动词，包括“详述”、“强调”、“扩展”等。这部分动词意在使原文本在某些方面得到加强和增添，如增加细节、强化观点等。
“提高明晰度”类动词，其中有“澄清”、“解释”、“阐释”等。这类动词的目的是希望AI消除文本的歧义部分，使内容更清晰易懂。
“调整语言风格”也是一个重要类别，有“正式化”、“非正式化”等词。这些动词会指导AI进行语言风格的转换，适应不同的使用场景。
像“概括”、“浓缩”等词要求AI进行内容的精简和提炼，属于“压缩语言”类。而“丰富”、“多样化”等则要求AI增加内容的丰富性和多样性。
从动词的使用场景角度分析这29个提示词：
不同的使用场景会需要运用不同的动词来精确表达对AI的需求。
例如在学术论文场景下，“正式化”“概括”“严谨化”等动词尤为实用。“正式化”可以将语言风格调整得更学术严谨；“概括”可以高效生成论文摘要；“严谨化”则可以减少文本的歧义。
而在营销场景下，“人性化”“增强吸引力”类动词会更合适。“人性化”可以增加文章的亲和力，“增强吸引力”则可以通过调整语言风格来产生更强的说服力。
如果是新闻报道场景，则“中立化”“简明扼要”类动词更有效。“中立化”可以减少报道的主观倾向，“简明扼要”可以生成简洁的新闻摘要。
在文学创作中，“丰富细节”“增强意境”等动词更为得力。这可以帮助AI生成更具想象力的语言描述。
从动词组合使用的角度分析这29个提示词：
2.文章指出使用简单的“重写“这个提示往往不能得到满意的输出，因为AI会做字面上的理解而导致重复内容。
3.文章提出应该使用更精确和富有活力的动词来表达对AI的要求，给出了29个动词示例，如阐释、重新诠释、简化、丰富等。
4.文章说明精心设计的提示非常重要，需要仔细选择词汇来表达所需的语气和精神，才能得到理想的输出。
5.文章总结说AI增强了写作技能，但不能取代写作技能，需要通过精确的语言来进行有效的提示设计。
6.文章还提出可以要求AI增加文本的突发性和复杂性来获得更好的效果。
那这些动词可以在哪些场景里使用呢？这里给到示例：
1.解释(Explain)
场景：这是一篇讲解人工智能的专业文章。
提示：请用通俗的语言解释这篇人工智能文章的主要观点，使不懂专业知识的读者也能理解。
2.重新诠释(Reinterpret)
场景：这是一篇分析最近人工智能的文章。
提示：请从另一个角度重新诠释这篇文章的主要观点，提出不同的看法。
3.简化(Simplify)
场景：这是一篇学术论文，语言晦涩难懂。
提示：请用简单通顺的语言重写这篇论文，使其更容易被一般读者理解。
4.详述(Elaborate)
场景：这是一篇介绍人工智能的短文。
提示：请详述这篇文章中的主要观点，补充更多支持性细节。
5.强调(Amplify)
场景：这是一篇呼吁保护环境的文章。
提示：请强调文章的主旨，使其更有说服力。
6.澄清(Clarify)
场景：这篇关于保护环境的文章有些语句存在歧义。
提示：请澄清这篇文章中容易引起误解的语句，使其意思更明确。
7.改编(Adapt)
场景：这是一篇讲述保护环境的英文文章。
提示：请把这篇英文文章改编成适合中学生的中文文章。
8.现代化(Modernize)
场景：这是一篇使用了大量过时词汇的文章。
提示：请使用现代语言把这篇文章进行重写，替换掉过时的词汇。
9.重新构思(Reframe)
场景：这是一篇支持全球化的文章。
提示：请从保护民族工业的角度出发，重新构思这篇文章的观点。
10.概括(Summarize)
场景：这是一篇长度繁琐的论文摘要。
提示：请概括这篇论文摘要的主要观点，总结出1000字左右的核心内容。
11.扩展(Expand)
场景：这是一篇关于高等教育的短文。
提示：请扩展这篇短文的内容，补充更多支持性论据，使文章更全面。
12.正式化(Formalize)
场景：这是一篇语气较为随意的博客文章。
提示：请使用正式的语言和格式把这篇文章改写成适合在学术期刊上发表的样子。
13.非正式化(Informalize)
场景：这是一篇严谨的科研报告。
提示：请使用非正式和通俗的语言把这篇报告改写成适合在博客上发表的样子。
14.浓缩(Condense)
场景：这是一篇详细介绍某项技术的长文。
提示：请浓缩这篇文章的主要内容，确保所有关键信息都得到表达。
15.重申(Reiterate)
场景：这是一篇讨论减肥方法的文章。
提示：请重申文中关于合理饮食和经常运动的建议，强调其重要性。
16.多样化(Diversify)
场景：这是一篇语言单一、枯燥的说明文。
提示：请使用多种句式和丰富的词汇把这篇文章重写得更加生动有趣。
17.中立化(Neutralize)
场景：这是一篇带有明显倾向性的评论文章。
提示：请使用客观中立的语言把这篇文章改写成更公正合理的样子。
18.精简(Streamline)
场景：这是一篇内容冗长的市场分析报告。
提示：请删减不必要的细节，使报告更加简洁精炼。
19.丰富(Enrich)
场景：这是一篇比较简单直接的说明文。
提示：请添加更多生动形象的细节，使这篇文章更富有表现力。
20.例证(Illustrate)
场景：这是一篇阐述某一理论的文章。
提示：请给出适当的例子来帮助解释理解这个理论的主要观点。
21.综合(Synthesize)
场景：这里有两篇关于经济政策的短文表达了不同观点。
提示：请把这两篇短文的观点进行综合，给出一个融合不同观点的新视角。
22.夸张(Sensationalize)
场景：这是一篇比较平淡的旅游广告文案。
提示：请使用夸张手法把这篇文案改写得更引人注目。
23.人性化(Humanize)
场景：这是一篇比较严谨的科普文章。
提示：请用更贴近生活、更有人情味的语言把这篇文章改写得更吸引人。
24.提升(Elevate)
场景：这是一篇比较常规的演讲稿。
提示：请使用高级的语言和手法把这篇演讲稿改写得更有说服力。
25.阐释(Illuminate)
场景：这是一篇有些观点表达不够清晰的文章。
提示：请重写这篇文章，确保每一个观点都表达得异常明确。
26.赋予生机(Enliven)
场景：这是一篇比较单调乏味的说明文。
提示：请用更生动活泼的语言重写这篇文章，增加趣味性和吸引力。
27.轻描淡写(Soft-pedal)
场景：这是一篇语气过于强硬的评论文章。
提示：请使用温和谦逊的语气重写这篇文章。
28.夸大(Exaggerate)
场景：这是一篇平淡的广告文案。
提示：请使用夸张手法增加这篇文案的说服力和吸引力，但要注意不要失实。
29.掩饰(Downplay)
场景：这是一篇内容敏感的报道。
提示：请重写这篇报道，在确保报道准确的前提下，采用低调谨慎的语气。
从动词的语义上分析这29个提示词：
在这29个提示词中，我们可以将它们分为不同的类别，根据这些动词所含义来理解它们的语义特征。
“改写”类动词，包括“改编”、“现代化”、“重新构思”等。这类动词的共同点是希望AI对文本进行一定程度的改写或修订，来生成新的表达方式。
“增强”类动词，包括“详述”、“强调”、“扩展”等。这部分动词意在使原文本在某些方面得到加强和增添，如增加细节、强化观点等。
“提高明晰度”类动词，其中有“澄清”、“解释”、“阐释”等。这类动词的目的是希望AI消除文本的歧义部分，使内容更清晰易懂。
“调整语言风格”也是一个重要类别，有“正式化”、“非正式化”等词。这些动词会指导AI进行语言风格的转换，适应不同的使用场景。
像“概括”、“浓缩”等词要求AI进行内容的精简和提炼，属于“压缩语言”类。而“丰富”、“多样化”等则要求AI增加内容的丰富性和多样性。
从动词的使用场景角度分析这29个提示词：
不同的使用场景会需要运用不同的动词来精确表达对AI的需求。
例如在学术论文场景下，“正式化”“概括”“严谨化”等动词尤为实用。“正式化”可以将语言风格调整得更学术严谨；“概括”可以高效生成论文摘要；“严谨化”则可以减少文本的歧义。
而在营销场景下，“人性化”“增强吸引力”类动词会更合适。“人性化”可以增加文章的亲和力，“增强吸引力”则可以通过调整语言风格来产生更强的说服力。
如果是新闻报道场景，则“中立化”“简明扼要”类动词更有效。“中立化”可以减少报道的主观倾向，“简明扼要”可以生成简洁的新闻摘要。
在文学创作中，“丰富细节”“增强意境”等动词更为得力。这可以帮助AI生成更具想象力的语言描述。
从动词组合使用的角度分析这29个提示词：
# 😱，AI自动生成口型，视频嘴型自动同步
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theme: fancy
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今日看了一些对嘴的视频，觉得很好玩，遂来记录更新一番。本文主要讲述现在一些平台上AI翻译换嘴型换语言的AI模型Wav2Lip视频融合语音技术。
----------------------
介绍
Wav2Lip是一个开源工具，它是一种神经网络可以让视频中的人说话时的嘴唇的动作和音频的内容保持一致,根据语音调整嘴唇的变化，使得生成的视频人物口型跟输入的语音同步。
适用于任何人脸、任何语言、可以
霉霉说英文中文配音视频:（这个是剪映完成的，通过剪映-识别字幕-翻译中文-找个声音读出来，当然最后你自己配音也是没问题的。） jvideo
使用教程
准备工作
1、本地环境需要python环境: python3.6
2、需要音视频处理工具ffmpeg:
3、从远程git仓库中复制
4、在下载下来的文件根目录打开终端运行
5、点击下载人脸检测训练模型，下完之后把它放对应文件夹下
执行命令
基本实现原理
1. 提取音频特征: 通过使用
2. 提取视频帧: 从目标视频中提取一系列连续的视频帧，用作唇部动画的目标。
3. 预测唇部运动：使用深度学习模型，如
4. 合成唇部动画：将预测的唇部运动序列应用于目标视频的唇部区域。对齐和融合。
5. 渲染和输出：将合成
效果
jvideo
总结
总的来说，Wav2Lip AI 的实现原理是利用深度学习模拟预测唇部运动，并应用于唇部区域，然后通过音频特征和视频进行一一对应和合成的。在很多领域都需要这种技术。
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相关链接
AI网站
● AI模型趋势以及排名
● 视频融合语音 以训练好的模型，同步任何视频到任何语言任何音频，进行视频人物嘴型和语音融合，免费。
● hygen 同步音色和口型，分分钟掌握多国语言，but要💰
● chatGPT4.0语音对话 可模拟人喘息换气等，付费💰。
工具类
● 油管视频解析
● 视频转音频
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☎️ 希望对大家有所帮助，如有错误，望不吝赐教，欢迎评论区留言互相学习。感谢阅读，祝您开发有乐趣。
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via 掘金 人工智能 (author: 盏灯)
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theme: fancy
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今日看了一些对嘴的视频，觉得很好玩，遂来记录更新一番。本文主要讲述现在一些平台上AI翻译换嘴型换语言的AI模型Wav2Lip视频融合语音技术。
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介绍
Wav2Lip是一个开源工具，它是一种神经网络可以让视频中的人说话时的嘴唇的动作和音频的内容保持一致,根据语音调整嘴唇的变化，使得生成的视频人物口型跟输入的语音同步。
适用于任何人脸、任何语言、可以
无缝地与原始视频融合，还可以匹配转动的脸型的口型。霉霉说英文中文配音视频:（这个是剪映完成的，通过剪映-识别字幕-翻译中文-找个声音读出来，当然最后你自己配音也是没问题的。） jvideo
使用教程
准备工作
1、本地环境需要python环境: python3.6
2、需要音视频处理工具ffmpeg:
sudo apt-get install ffmpeg3、从远程git仓库中复制
Wav2Lip模型下载到本地:git clone [email protected]:Rudrabha/Wav2Lip.git
4、在下载下来的文件根目录打开终端运行
pip install -r requirements.txt5、点击下载人脸检测训练模型，下完之后把它放对应文件夹下
face_detection/detection/s3fd.pth，其名字为s3fd.pth执行命令
python inference.py --checkpoint_path <ckpt> --face <video.mp4> --audio <an-audio-source>--checkpoint_path <ckpt>: Checkpoint（理解为一个检查点路径），转换完成的视频将默认放置到results文件夹下，这个ckpt可以指定路径。--face <video.mp4>: 视频路径--audio <an-audio-source>: 音频路径 （可以是.mp3,.wav,甚至支持视频文件）基本实现原理
1. 提取音频特征: 通过使用
声谱图等音频处理技术来完成。2. 提取视频帧: 从目标视频中提取一系列连续的视频帧，用作唇部动画的目标。
3. 预测唇部运动：使用深度学习模型，如
卷积神经网络或循环神经网络等模型，学习音频和唇部动作之间的对应关系，生成适合于输入音频的唇部动画。4. 合成唇部动画：将预测的唇部运动序列应用于目标视频的唇部区域。对齐和融合。
5. 渲染和输出：将合成
唇部动画序列和目标视频的内容，最终合成唇部动画叠加在目标视频中，后期处理和调整。效果
jvideo
总结
总的来说，Wav2Lip AI 的实现原理是利用深度学习模拟预测唇部运动，并应用于唇部区域，然后通过音频特征和视频进行一一对应和合成的。在很多领域都需要这种技术。
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相关链接
AI网站
● AI模型趋势以及排名
● 视频融合语音 以训练好的模型，同步任何视频到任何语言任何音频，进行视频人物嘴型和语音融合，免费。
● hygen 同步音色和口型，分分钟掌握多国语言，but要💰
● chatGPT4.0语音对话 可模拟人喘息换气等，付费💰。
工具类
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● 视频转音频
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＜ Stable Diffusion 入门指南 ＞ 初步了解 Stable Diffusion
Stable Diffusion 与 Stable Diffusion UI
现在网络上有很多人都混淆了Stable Diffusion 与 Stable Diffusion UI的关系，我认为想要了解Stable Diffusion与Stable Diffusion UI的关系，首先需要了解它们各自的定义和功能。
Stable Diffusion是一个基于深度学习的图像生成模型，它通过学习大量的图像数据，能够根据用户输入的文本描述，生成符合要求的对应图片。该模型采用了条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN）架构，具有稳定性和生成质量高的优点。
而Stable Diffusion UI则是一个用户界面（WebUI），它为Stable Diffusion模型提供了一个更加简洁易操作的界面。通过这个界面，用户可以方便地调用Stable Diffusion模型，并对其各项参数进行调整，以生成符合自己需求的图片。此外，Stable Diffusion UI还支持多种插件扩展，用户可以根据自己的需求添加相应的插件，以实现更加丰富的功能。
因此，Stable Diffusion与Stable Diffusion UI的关系是相互依存的。Stable Diffusion提供了图像生成的能力，而Stable Diffusion UI则为这些能力提供了一个友好的用户界面，使得用户可以更加方便地使用这些功能。在应用方面，用户可以通过Stable Diffusion UI上传自己的文本描述，并得到符合要求的图片。同时，用户还可以通过调整模型的参数和添加插件来优化生成结果，从而满足自己的需求。
Stable Diffusion 整合包
如今，在国内提到 Stable Diffusion 的大众化就一定离不开一位大佬——秋葉aaaki，他制作的 Stable Diffusion 整合包在国内的推广和应用中发挥了非常重要的作用。他的工作不仅简化了使用流程，还使得更多的人能够接触到并使用这一强大的图像生成工具。
秋叶aaaki的贡献不仅仅在于软件包的制作和优化，他还积极地进行社区建设和交流。他经常在社区中分享自己的经验和技巧，解答用户的问题，提供帮助和建议。他的热情和专业知识感染了很多人，使得更多的人愿意尝试和使用Stable Diffusion。
手动@秋葉aaaki https://space.bilibili.com/12566101
大家可以去他的视频中找到最新版本的整合包下载链接。
提示词
提示词是Stable Diffusion中最重要的概念之一。它是一种文本输入，用于指导模型生成符合特定描述或条件的图像。
在Stable Diffusion中，提示词分为正向提示词（Positive Prompt）和负向提示词（Negative Prompt）。正向提示词是用来描述和引导模型生成某些特定内容或特性的文本，例如“A cute little bear with brown fur is playing in the forest”。负向提示词则是用来排除或避免某些内容或特性的文本，例如“Excess arms and fingers”。
原生Stable Diffusion只支持英文提示词，用户可以输入风格、背景、人物描述、装饰、动作，甚至性格等等提示词，这些提示词需要使用
通过使用正向提示词和负向提示词，用户可以非常精确地控制模型生成图像的内容、风格和质量。例如，他们可以调整图像的色彩、对比度、亮度等，或者控制生成的物体或场景的类型、细节和比例等。
在Stable Diffusion UI中，用户可以通过输入框输入正向提示词和负向提示词，并选择相应的模型进行生成。同时，UI还提供了一些默认的参数设置和调整选项，用户可以根据需要进行调整和优化，以获得更好的生成结果。
模型介绍
Stable Diffusion中的模型类别包括Checkpoint、LoRA、Textual Inversion 等。
Checkpoint
Checkpoint模型是指训练好的神经网络模型，它包含了模型的所有权重和参数。用户可以通过加载Checkpoint模型，直接使用已经训练好的模型进行图像生成，而无需从头开始训练。这种模型可以节省大量的时间和计算资源，同时也使得模型的使用更加灵活和可定制。
Checkpoint模型又被称为大模型，它是Stable Diffusion模型中最基础和最核心的模型。
LoRA
LoRA模型是一种轻量级的图像生成模型，需要配合Checkpoint模型使用，它相较于传统的GAN模型更加轻便和高效。LoRA模型在Stable Diffusion中得到了广泛的应用，它能够以更低的计算资源和更快的生成速度生成高质量的图像。LORA模型的优点在于其训练稳定性和生成图像的质量之间取得了很好的平衡。
LoRa有很多种类型，有场景LoRa、画风LoRa、姿势LoRa、服装LoRa、汽车LoRa、人物LoRa等，用户根据不同的需求和应用场景，可以针对性地选择适合的LoRA模型类型。例如，场景LoRA可以用于生成不同场景的图像，如城市、自然、建筑等；画风LoRA可以用于生成不同画风的图像，如抽象派、印象派、写实派等；姿势LoRA可以用于生成不同姿势的图像，如站立、坐姿、运动等；服装LoRA可以用于生成不同风格的服装图像，如古装、现代装、礼服等；汽车LoRA可以用于生成不同类型和品牌的汽车图像；人物LoRA可以用于生成不同年龄、性别、外貌等的人物图像。
Textual Inversion
Textual Inversion是一种文本到图像生成的模型，它通过将文本编码为向量表示，并将其与图像编码相结合，生成符合文本描述的图像。与传统的文本到图像生成模型不同，Textual Inversion更加注重文本和图像之间的语义一致性，生成的图像更加准确地反映了文本的描述。
除此以外，还有很多的模型类别，但我们常用的一般就是这三种。
Stable Diffusion UI中模型的实际使用
首先，我们要在界面的左上方选择Checkpoint模型，这一选择决定了图片生成的风格、细节、质量。
然后，我们可以通过在提示词中输入
Textual Inversion模型通常与提示词绑定，具体使用则需要查看对应的模型介绍。
模型的获取
Hugging Face - huggingface.co Civitai - civitai.com
via 掘金 人工智能 (author: 奎歪歪)
Stable Diffusion 与 Stable Diffusion UI
现在网络上有很多人都混淆了Stable Diffusion 与 Stable Diffusion UI的关系，我认为想要了解Stable Diffusion与Stable Diffusion UI的关系，首先需要了解它们各自的定义和功能。
Stable Diffusion是一个基于深度学习的图像生成模型，它通过学习大量的图像数据，能够根据用户输入的文本描述，生成符合要求的对应图片。该模型采用了条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN）架构，具有稳定性和生成质量高的优点。
而Stable Diffusion UI则是一个用户界面（WebUI），它为Stable Diffusion模型提供了一个更加简洁易操作的界面。通过这个界面，用户可以方便地调用Stable Diffusion模型，并对其各项参数进行调整，以生成符合自己需求的图片。此外，Stable Diffusion UI还支持多种插件扩展，用户可以根据自己的需求添加相应的插件，以实现更加丰富的功能。
因此，Stable Diffusion与Stable Diffusion UI的关系是相互依存的。Stable Diffusion提供了图像生成的能力，而Stable Diffusion UI则为这些能力提供了一个友好的用户界面，使得用户可以更加方便地使用这些功能。在应用方面，用户可以通过Stable Diffusion UI上传自己的文本描述，并得到符合要求的图片。同时，用户还可以通过调整模型的参数和添加插件来优化生成结果，从而满足自己的需求。
Stable Diffusion 整合包
如今，在国内提到 Stable Diffusion 的大众化就一定离不开一位大佬——秋葉aaaki，他制作的 Stable Diffusion 整合包在国内的推广和应用中发挥了非常重要的作用。他的工作不仅简化了使用流程，还使得更多的人能够接触到并使用这一强大的图像生成工具。
秋叶aaaki的贡献不仅仅在于软件包的制作和优化，他还积极地进行社区建设和交流。他经常在社区中分享自己的经验和技巧，解答用户的问题，提供帮助和建议。他的热情和专业知识感染了很多人，使得更多的人愿意尝试和使用Stable Diffusion。
手动@秋葉aaaki https://space.bilibili.com/12566101
大家可以去他的视频中找到最新版本的整合包下载链接。
提示词
提示词是Stable Diffusion中最重要的概念之一。它是一种文本输入，用于指导模型生成符合特定描述或条件的图像。
在Stable Diffusion中，提示词分为正向提示词（Positive Prompt）和负向提示词（Negative Prompt）。正向提示词是用来描述和引导模型生成某些特定内容或特性的文本，例如“A cute little bear with brown fur is playing in the forest”。负向提示词则是用来排除或避免某些内容或特性的文本，例如“Excess arms and fingers”。
原生Stable Diffusion只支持英文提示词，用户可以输入风格、背景、人物描述、装饰、动作，甚至性格等等提示词，这些提示词需要使用
,分隔，输入一整段话也是可以的，AI会去自动匹配这段话中的关键词。通过使用正向提示词和负向提示词，用户可以非常精确地控制模型生成图像的内容、风格和质量。例如，他们可以调整图像的色彩、对比度、亮度等，或者控制生成的物体或场景的类型、细节和比例等。
在Stable Diffusion UI中，用户可以通过输入框输入正向提示词和负向提示词，并选择相应的模型进行生成。同时，UI还提供了一些默认的参数设置和调整选项，用户可以根据需要进行调整和优化，以获得更好的生成结果。
模型介绍
Stable Diffusion中的模型类别包括Checkpoint、LoRA、Textual Inversion 等。
Checkpoint
Checkpoint模型是指训练好的神经网络模型，它包含了模型的所有权重和参数。用户可以通过加载Checkpoint模型，直接使用已经训练好的模型进行图像生成，而无需从头开始训练。这种模型可以节省大量的时间和计算资源，同时也使得模型的使用更加灵活和可定制。
Checkpoint模型又被称为大模型，它是Stable Diffusion模型中最基础和最核心的模型。
LoRA
LoRA模型是一种轻量级的图像生成模型，需要配合Checkpoint模型使用，它相较于传统的GAN模型更加轻便和高效。LoRA模型在Stable Diffusion中得到了广泛的应用，它能够以更低的计算资源和更快的生成速度生成高质量的图像。LORA模型的优点在于其训练稳定性和生成图像的质量之间取得了很好的平衡。
LoRa有很多种类型，有场景LoRa、画风LoRa、姿势LoRa、服装LoRa、汽车LoRa、人物LoRa等，用户根据不同的需求和应用场景，可以针对性地选择适合的LoRA模型类型。例如，场景LoRA可以用于生成不同场景的图像，如城市、自然、建筑等；画风LoRA可以用于生成不同画风的图像，如抽象派、印象派、写实派等；姿势LoRA可以用于生成不同姿势的图像，如站立、坐姿、运动等；服装LoRA可以用于生成不同风格的服装图像，如古装、现代装、礼服等；汽车LoRA可以用于生成不同类型和品牌的汽车图像；人物LoRA可以用于生成不同年龄、性别、外貌等的人物图像。
Textual Inversion
Textual Inversion是一种文本到图像生成的模型，它通过将文本编码为向量表示，并将其与图像编码相结合，生成符合文本描述的图像。与传统的文本到图像生成模型不同，Textual Inversion更加注重文本和图像之间的语义一致性，生成的图像更加准确地反映了文本的描述。
除此以外，还有很多的模型类别，但我们常用的一般就是这三种。
Stable Diffusion UI中模型的实际使用
首先，我们要在界面的左上方选择Checkpoint模型，这一选择决定了图片生成的风格、细节、质量。
然后，我们可以通过在提示词中输入
<lora:lora_name:0.5> 来使用LoRA，lora_name为lora模型文件的名称，0.5为lora的权重，数字越大对图片的影响越大。Textual Inversion模型通常与提示词绑定，具体使用则需要查看对应的模型介绍。
模型的获取
Hugging Face - huggingface.co Civitai - civitai.com
via 掘金 人工智能 (author: 奎歪歪)
终于有人做出了基于ChatGPT的AI选股工具，而且针对的是中国A股。
网站：https://StockAI.Trade
提出你的需求后，网站会列出GPT挑选出的几只股票及其股价走势图，更会提供AI诊股及AI公告分析等功能。
你们觉得ChatGPT的选股靠谱么？小编劝你慎重，因为在中国，豹的爸爸不是豹，是鼓啊！没听懂？提示：😭
📢AI新闻频道： t.me/AI_News_CN
【美国大兵净多】从我个人的角度来看，我觉得以巴冲突确实是一个无法解决的问题，这也是我当时上那门【以色列-巴勒斯坦冲突史】课程时我们几乎所有同学和教授的结论。两个国家无法保持和平，因为想打破这个平衡太过于容易。双方民众都非常容易走向仇恨，而仇恨是最不需要动脑的【最容易走的道路】，只需要进行情感宣泄就能达到了。要双方放下千年纷争仇杀来进行政治妥协和解，尤其是其中的一方是伊朗和哈马斯，这个难度想想也知道是地狱级的。自古恐怖袭击和自杀炸弹这种事有两个最重要的原因，一个是没建国的激进分离势力，一个就是伊斯兰极端主义。而哈马斯两个都占全了。
就我看来，要说巴勒斯坦和以色列在这个问题上的对错，我还是倾向于以色列一方的。就说最初的《联合国大会181号决议》，是巴勒斯坦人自己不承认，如果当时他能够承认这个决议的话，现在的境况要好得多。当然它的问题不仅仅是认为决议本身是不是公平的问题，而是他根本不承认联合国有权进行决议的问题。这个组织具有完全不切实际的政治目标，压根他就不是来跟你讲道理的，在这个情况下谈政治现实是愚蠢的。所以没有正常人能支持他们的政治道路——所谓的从河到海（约旦河到地中海），全部归巴勒斯坦人。这和伊朗前总统内贾德的把以色列从地图上抹去是如出一辙的邪恶。在这个调调下，你是不可能进行任何有效沟通的。那就只剩暴力解决一条路可走。
哈马斯这种政治势力是依靠仇恨存在的，而以色列也不是省油的灯，你想让以色列打不还手骂不还口这怎么可能？你打死人家的女人脱光了游街，绑架人家的妇女儿童进行虐待，这些事情一定会招致以色列的血腥报复。而以色列的报复是直接夷平你的几座大楼。这要死多少人就不知道了。
有很多粉红问以色列这种做法难道就人道吗？我无意为这种暴行进行辩护，但是有几点是要搞清楚的，那就是首先以色列是反击，也就是他不是战争的发起者。比如这次的【赎罪日战争50年纪念】的新赎罪日战争，不是以色列人发起的。其次是打死人家的女人脱光了游街这种事实在是太禽兽不如了。在交战的双方，一方是用最下流龌龊的暴行挑起战争，另一方是反击的时候施以更大的暴行。大概人们还是会更多谴责前者。毕竟大楼倒塌对人们的感官的刺激是完全不同的。而反击行为在道义上也更容易被理解，由此造成的暴行更容易被人们选择性遗忘。
另外就是不承认联合国决议的巴勒斯坦最初是怎么做的？他的做法是对弱势的以色列人施暴。也就是他承认暴力是解决这个问题的方式。那么在这个基础上，他和整个阿盟对以色列发动了5次大规模战争（可能有一两次是谁发动的不好说）。最终自己被打败了。那么打败了，就要承认失败的结果。不能你强的时候你就承认弱肉强食，你弱你就不承认了。这就又回到了我们前面说的巴勒斯坦的主要问题：low。不能你吃亏了就要联合国主持公道，你想占便宜就不承认联合国权威——大哥你玩得起玩不起？这些行为模式都是非常非常low的，别说骑士精神，就是村里的臭流氓也不能总这么干吧？你丫到底要怎么样，你先说好，大家公平竞争么。但是他不行。这和我们对某些极端伊斯兰的印象是温和的——特别特别的矫情，违反基本的人类道德还觉得自己特有理。这也让我们直接联想到比如朝鲜、伊朗、叙利亚、以及某东方大国（可能是印度）的样子。我想具有正常人类情感的人都会对他们的行为产生本能的反感。
还有就是我们常说的【人权大于主权】。这个说法不是在所有场合都适用，但是我觉得放在以色列-巴勒斯坦冲突这个问题上是适用的。因为以巴冲突的历史背景的复杂性，在这种公说公有理婆说婆有理的情况下，我觉得我们有必要适用这个原则。那就是哪个国家来控制这个土地能最大限度的保证当地人民的幸福，无论是巴勒斯坦人本身还是犹太人。答案也是显而易见的。我在另一个帖子里也说过：巴勒斯坦人可以在以色列安居乐业，而没有一个活着的犹太人能留在巴勒斯坦。而你问问在以色列的巴勒斯坦人，他们自己愿不愿意回去巴勒斯坦控制区？你猜他们会怎么回答？
我们有没有必要谴责以色列的暴力？当然有必要。我觉得夷平大楼这种事是非常容易让以色列失去国际支持的。任何正常人也不应该为这种事情喝彩，包括以色列人。以色列人应该做的是寻找肇事的恐怖分子，或者至少在打击前通知大楼里的人们撤离。所以我在这里谴责以色列的毫无意义的暴力行为。呼吁以色列停止没有意义的暴力，毕竟你不是哈马斯，你是要有道德底线的。
就本次以巴冲突的结局，还是那句话，不好估计，但是可以肯定的是结果是没有人愿意看到的，也可能会达到几十年来未有的血腥程度。对于以色列人和巴勒斯坦人，现在要求他们保持克制理性是很困难的，但至少我们这些局外人应该多少给自己留一些体面。
就我看来，要说巴勒斯坦和以色列在这个问题上的对错，我还是倾向于以色列一方的。就说最初的《联合国大会181号决议》，是巴勒斯坦人自己不承认，如果当时他能够承认这个决议的话，现在的境况要好得多。当然它的问题不仅仅是认为决议本身是不是公平的问题，而是他根本不承认联合国有权进行决议的问题。这个组织具有完全不切实际的政治目标，压根他就不是来跟你讲道理的，在这个情况下谈政治现实是愚蠢的。所以没有正常人能支持他们的政治道路——所谓的从河到海（约旦河到地中海），全部归巴勒斯坦人。这和伊朗前总统内贾德的把以色列从地图上抹去是如出一辙的邪恶。在这个调调下，你是不可能进行任何有效沟通的。那就只剩暴力解决一条路可走。
哈马斯这种政治势力是依靠仇恨存在的，而以色列也不是省油的灯，你想让以色列打不还手骂不还口这怎么可能？你打死人家的女人脱光了游街，绑架人家的妇女儿童进行虐待，这些事情一定会招致以色列的血腥报复。而以色列的报复是直接夷平你的几座大楼。这要死多少人就不知道了。
有很多粉红问以色列这种做法难道就人道吗？我无意为这种暴行进行辩护，但是有几点是要搞清楚的，那就是首先以色列是反击，也就是他不是战争的发起者。比如这次的【赎罪日战争50年纪念】的新赎罪日战争，不是以色列人发起的。其次是打死人家的女人脱光了游街这种事实在是太禽兽不如了。在交战的双方，一方是用最下流龌龊的暴行挑起战争，另一方是反击的时候施以更大的暴行。大概人们还是会更多谴责前者。毕竟大楼倒塌对人们的感官的刺激是完全不同的。而反击行为在道义上也更容易被理解，由此造成的暴行更容易被人们选择性遗忘。
另外就是不承认联合国决议的巴勒斯坦最初是怎么做的？他的做法是对弱势的以色列人施暴。也就是他承认暴力是解决这个问题的方式。那么在这个基础上，他和整个阿盟对以色列发动了5次大规模战争（可能有一两次是谁发动的不好说）。最终自己被打败了。那么打败了，就要承认失败的结果。不能你强的时候你就承认弱肉强食，你弱你就不承认了。这就又回到了我们前面说的巴勒斯坦的主要问题：low。不能你吃亏了就要联合国主持公道，你想占便宜就不承认联合国权威——大哥你玩得起玩不起？这些行为模式都是非常非常low的，别说骑士精神，就是村里的臭流氓也不能总这么干吧？你丫到底要怎么样，你先说好，大家公平竞争么。但是他不行。这和我们对某些极端伊斯兰的印象是温和的——特别特别的矫情，违反基本的人类道德还觉得自己特有理。这也让我们直接联想到比如朝鲜、伊朗、叙利亚、以及某东方大国（可能是印度）的样子。我想具有正常人类情感的人都会对他们的行为产生本能的反感。
还有就是我们常说的【人权大于主权】。这个说法不是在所有场合都适用，但是我觉得放在以色列-巴勒斯坦冲突这个问题上是适用的。因为以巴冲突的历史背景的复杂性，在这种公说公有理婆说婆有理的情况下，我觉得我们有必要适用这个原则。那就是哪个国家来控制这个土地能最大限度的保证当地人民的幸福，无论是巴勒斯坦人本身还是犹太人。答案也是显而易见的。我在另一个帖子里也说过：巴勒斯坦人可以在以色列安居乐业，而没有一个活着的犹太人能留在巴勒斯坦。而你问问在以色列的巴勒斯坦人，他们自己愿不愿意回去巴勒斯坦控制区？你猜他们会怎么回答？
我们有没有必要谴责以色列的暴力？当然有必要。我觉得夷平大楼这种事是非常容易让以色列失去国际支持的。任何正常人也不应该为这种事情喝彩，包括以色列人。以色列人应该做的是寻找肇事的恐怖分子，或者至少在打击前通知大楼里的人们撤离。所以我在这里谴责以色列的毫无意义的暴力行为。呼吁以色列停止没有意义的暴力，毕竟你不是哈马斯，你是要有道德底线的。
就本次以巴冲突的结局，还是那句话，不好估计，但是可以肯定的是结果是没有人愿意看到的，也可能会达到几十年来未有的血腥程度。对于以色列人和巴勒斯坦人，现在要求他们保持克制理性是很困难的，但至少我们这些局外人应该多少给自己留一些体面。
【美国大兵净多】关于以巴冲突，昨天实在是被网上的一些视频和图片气到了，可能说了一些过激的话，很多粉红在帖子下谩骂我也都骂回去了。今天冷静下来，跟大家谈谈以巴冲突问题的历史背景以及我的一些个人感想，原则是对事实问题从较客观历史事实出发，而对意见问题从基本人文关怀的角度来看待。
因为我个人对这个问题的兴趣，在康奈尔上学的时候就选修过这方面的两个课程。其中一门课就叫【以色列-巴勒斯坦冲突史】（History of the Israeli-Palestinian Conflict）。这门课与其说是进东研究的课程，其实基本就是历史课。讲的主要犹太复国主义运动和背景到目前现状形成以巴冲突的整个历史过程。讲课的教授是我们学校进东问题研究系主任，是一个拥有一堆学术头衔的犹太裔老头，人很好，会每星期拿出时间请几个学生吃午饭。教材选的也很特别，是一本一半由犹太学者从以色列角度出发写的历史，另一半是巴勒斯坦学者从巴勒斯坦角度出发写的历史书。每章可以对照着看。而我今天讲的内容大半依托于我从这个课堂学来的东西，以及把我没有能在这门课上表达的观点进行一下总结。
众所周知，犹太人几千年前就生活在现在以色列境内的这片土地，从大卫王时期开始耶稣撒冷就是以色列王国的首都。基督教的主耶稣基督的出生地Bethlehem现在就在巴勒斯坦的约旦河西岸，而耶稣受难和升天的地方都是在耶路撒冷。伊斯兰教先知默罕默德的升天地圆顶清真寺也在耶路撒冷。
这就形成了一个非常棘手的问题：耶路撒冷是犹太、基督、伊斯兰三大宗教的圣地。所以它不仅仅是土地的问题，而在很大程度上牵扯到了尊严和信仰。我认为这是这个问题最难解决的原因。而即使是领土争端本身就已经很难解决，何况各方再为这个争端赋予各种不能后退的宗教使命和无可妥协的政治任务。
以色列-巴勒斯坦这块土地历史上也是必争之地，先是罗马帝国入侵了这片土地之后驱逐了犹太人，后来是波斯，再后来是阿拉伯帝国，再再后来十字军东征的几次易手，再再再后来是蒙古帝国，再再再再后来是奥斯曼帝国一直控制巴勒斯坦，直到一次世界大战之后英国占领了这片土地，然后国联批准英国托管直到1948年以色列建国。
1880年之后，因为各民族民族主义的兴起，犹太复国主义驱使犹太人回迁到以色列-巴勒斯坦，并持续的从奥斯曼帝国治下的阿拉伯人手里购买土地，一直到1947年，犹太人虽然只购买了现今以色列-巴勒斯坦境内的6%的土地，但是不断进入的犹太人人口却持续上升到了地区人口的1/3，且在快速上升中。
二战结束之后，英国无力控制以色列-巴勒斯坦人之间的问题，把这事交给了联合国，联合国成立了一个专门的委员会并且对此问题进行了投票。57个联合国成员派了各路代表蹲一块商量之后，弄出了一个解决方案《联合国分治计划》也就是《联合国大会第181号决议》。简单来说就是这个决议将巴勒斯坦划分为一个犹太国家和一个阿拉伯国家，把该地区55%的土地分给了犹太人（见配图），剩下45%归阿拉伯人，并且由联合国管理耶路撒冷。另外这55%的分给犹太人的土地也包含了该地区比较肥沃的土地。
客观来讲，这个分治计划是不公平的，因为当时的现状是犹太人只有6%的土地和1/3的人口，从中立的角度来看，如果仅仅考虑当地的土地分配而不考虑历史背景因素的话，犹太人无论如何不应该获得超过1/3的领土。但是考虑到整个西方世界对犹太人将近两千年的亏欠以及刚刚结束的二战时期对犹太人灭绝人寰的种族灭绝的影响的因素，这个分治计划又是情理之中的。毕竟联合国是西方国家主导的。
在之后联合国57个国家对这个计划的表决中，毫无悬念的通过了（33赞成，13反对，外加11票弃权）。投赞成票的主要是欧美国家，也包括苏联和东欧几个社会主义国家，投了反对票的则是所有的中东国家。
当时的犹太人对这个《181号决议》的通过当然是感到很高兴的，虽然不那么【理想】，但是它给了犹太人近两千年来的第一个属于自己的正式家园。包括犹太社区主要代表机构之一的Jewish Agency for Palestine，和犹太人领导层都对决议表示了支持。反观整个中东世界和巴勒斯坦人则是愤怒的。而实际上阿拉伯世界认为联合国压根没有权利插手当地事物，所以他们从始至终就不同意在这片土地上建立一个犹太人国家。所以即使是只给犹太人6%的土地，他们大概率也是不同意的。
这之后当然就导致了双方的武装冲突，而挑起冲突的一方是巴勒斯坦人，他们开始攻击犹太社区的交通运输，农场等目标，而犹太人也主治力量进行反击。因为犹太人显然具有更高超的军事组织能力，以及很多从欧洲回到以色列的犹太裔职业军人也发挥了很大作用。犹太人很快从战略防御转向战略进攻。
1948年5月14日，也就是英国托管结束的日子到了，犹太人立即在这一天宣布以色列作为一个国家正式独立。第二天，以色列的四个邻国埃及、约旦、叙利亚、黎巴嫩，以及不相邻的伊拉克，共同对以色列发起军事进攻。史称：第一次中东战争，也是以色列独立战争。
具体战争的过程我就不详细说了，简短来说阿拉伯联军开进巴勒斯坦开始对以色列进攻，刚开始的时候以色列岌岌可危，联合国介入后短暂停火。在停火其间以色列休养生息并组织力量，虽然美国没有帮助以色列，甚至对双方进行武器禁运。但是大量犹太志愿者从全世界进入以色列参与“独立战争”，大量犹太团体以及资金进入以色列，导致以色列在战争重启后逆转局势，最终以1:3的伤亡（死6000人）战胜阿拉伯联军，后来以色列与这几个邻国签订了停火协议。第一次中东战争结束后的以色列的国境变成了配图中1949-1967中的样子，包含了比联合国181号决议所规定的更多的土地（该地区80%的土地），以及西耶路撒冷。
阿拉伯世界对这个失败当然是不能忍受的，但是无奈军事力量与以色列的差距一天比一天大。第二次中东战争就略过了，直接说之后的第三次中东战争中，叙利亚不自量力对以色列定居点开火导致战争爆发，以色列迅速反击，很快就占领了西奈半岛、加沙、约旦河西岸、和戈兰高地，尤其是占领了整个耶路撒冷。这第三次中东战争只用了六天就结束了，形成了以色列对阿拉伯联军的吊打局面，所以又叫【六日战争】。
第四次中东战争，又叫赎罪日战争，在1973年10月6日开打。之所以叫【赎罪日战争】是因为这一天是犹太人的一个重要节日【赎罪日】，在这一天犹太人进行忏悔、祈祷和禁食，寻求上帝宽恕，为过去一年的罪过忏悔。叙利亚和埃及就选在这天对以色列发动突然袭击。这和前两天哈马斯对选择这一天对以色列发动突然袭击是出于一样的原因：以色列人正在松懈，而且他们没吃饭！就这样，叙利亚和埃及发动突然袭击发誓要夺回失去的土地。但是好景不长，只高歌猛进了两天就被打回去了。但是这次战争以色列打的相当艰难。美国和苏联纷纷下场进行支援甚至直接参战，一度闹到讨论第三次世界大战的程度。当然双方都觉得为了中东问题不值，也就通过调解让双方停战了。虽然阿拉伯国家失败了，但是这次输的没有六日战争那么难看，多少挽回了一点尊严。以色列和几个邻国也都进行了土地方面的妥协，最终以色列归还了西奈半岛给埃及，但是没有归还自己占领叙利亚的戈兰高地。埃及意识到和以色列开战不仅不会获得领土，反而会导致更多领土的丧失。也就不再寻求战争解决问题。在1979年和以色列在卡特主持下，在美国戴维营签署了和平条约，成为第一个承认以色列的中东国家。
第五次中东战争是以色列进入黎巴嫩对巴解游击队进行扫荡，一度占领了首都贝鲁特。在这之后，以色列周边的国家基本上放弃了战争路线，直白地说基本上是被打服了。所以从1980年代中期到现在就没有爆发过大规模国与国之间的战争，而是局限在以巴之间的【内部冲突】。
其实阿拉伯世界应该好好感谢联合国，要是没有联合国，现在周边几个国家的领土不知道多少要归以色列。所以他们说联合国没有资格插手中东事务就成了一个国际笑话，总不能说你占领敌方土地的时候就不承认联合国的土地分配权，你想要敌方归还被占领土的时候就跪求联合国青天大老爷给你做主吧？
1990年代之后至今的以巴冲突就内化成了以色列 VS 巴勒斯坦双方左右政党之间的博弈。最开始是以色列左派总理拉宾要和巴勒斯坦相对温和的巴解领导人阿拉法特签署和平协议互相承认，停止暴力。当然具体的条件还可以继续谈，比如具体领土问题等等，但是这个【奥斯陆协议】和平道路还没谈妥，以色列总理拉宾就被内部右翼激进派给刺杀了。
之后巴勒斯坦内部的极端派开始针对以色列平民不断进行自杀炸弹袭击，在各种公共场所，比如公共汽车，餐厅、市场之类人口密集地区。这让以色列民众对拉宾和平道路产生了严重的怀疑，再加上阿拉法特对这些恐怖袭击的赞美言论，以色列选民也重新转向了右翼政府，内塔尼亚胡也因此上台。
巴勒斯坦和以色列之间的博弈就从1990年的这种状态一直持续到今天。更激进的，由外部势力伊朗支持的哈马斯逐渐的取得了巴勒斯坦议会的控制权，由此也刺激以色列人拥抱右翼政府的拒绝承认巴勒斯坦的政策。现在整个加沙都是哈马斯控制，这个地区也是以巴冲突的祸乱之源。前两天爆发的新赎罪日大规模军事进攻是近几十年来规模最大的一次。以色列遭受了巨大人员损失。而未来这个事情会怎么发展，我个人不是很好判断。但是相信以色列的右翼政府会进行残酷的报复。而这种两国极端派之间的无穷报复是没有终点的。这两国中的任何一个稍稍走向温和派就会立即被各种暴力事件掐断进程扭转乾坤。而哈马斯就成了以色列右翼政府的最有力助选团，每次都是他们帮助内塔尼亚胡扫清政治障碍，稳定民心。
因为我个人对这个问题的兴趣，在康奈尔上学的时候就选修过这方面的两个课程。其中一门课就叫【以色列-巴勒斯坦冲突史】（History of the Israeli-Palestinian Conflict）。这门课与其说是进东研究的课程，其实基本就是历史课。讲的主要犹太复国主义运动和背景到目前现状形成以巴冲突的整个历史过程。讲课的教授是我们学校进东问题研究系主任，是一个拥有一堆学术头衔的犹太裔老头，人很好，会每星期拿出时间请几个学生吃午饭。教材选的也很特别，是一本一半由犹太学者从以色列角度出发写的历史，另一半是巴勒斯坦学者从巴勒斯坦角度出发写的历史书。每章可以对照着看。而我今天讲的内容大半依托于我从这个课堂学来的东西，以及把我没有能在这门课上表达的观点进行一下总结。
众所周知，犹太人几千年前就生活在现在以色列境内的这片土地，从大卫王时期开始耶稣撒冷就是以色列王国的首都。基督教的主耶稣基督的出生地Bethlehem现在就在巴勒斯坦的约旦河西岸，而耶稣受难和升天的地方都是在耶路撒冷。伊斯兰教先知默罕默德的升天地圆顶清真寺也在耶路撒冷。
这就形成了一个非常棘手的问题：耶路撒冷是犹太、基督、伊斯兰三大宗教的圣地。所以它不仅仅是土地的问题，而在很大程度上牵扯到了尊严和信仰。我认为这是这个问题最难解决的原因。而即使是领土争端本身就已经很难解决，何况各方再为这个争端赋予各种不能后退的宗教使命和无可妥协的政治任务。
以色列-巴勒斯坦这块土地历史上也是必争之地，先是罗马帝国入侵了这片土地之后驱逐了犹太人，后来是波斯，再后来是阿拉伯帝国，再再后来十字军东征的几次易手，再再再后来是蒙古帝国，再再再再后来是奥斯曼帝国一直控制巴勒斯坦，直到一次世界大战之后英国占领了这片土地，然后国联批准英国托管直到1948年以色列建国。
1880年之后，因为各民族民族主义的兴起，犹太复国主义驱使犹太人回迁到以色列-巴勒斯坦，并持续的从奥斯曼帝国治下的阿拉伯人手里购买土地，一直到1947年，犹太人虽然只购买了现今以色列-巴勒斯坦境内的6%的土地，但是不断进入的犹太人人口却持续上升到了地区人口的1/3，且在快速上升中。
二战结束之后，英国无力控制以色列-巴勒斯坦人之间的问题，把这事交给了联合国，联合国成立了一个专门的委员会并且对此问题进行了投票。57个联合国成员派了各路代表蹲一块商量之后，弄出了一个解决方案《联合国分治计划》也就是《联合国大会第181号决议》。简单来说就是这个决议将巴勒斯坦划分为一个犹太国家和一个阿拉伯国家，把该地区55%的土地分给了犹太人（见配图），剩下45%归阿拉伯人，并且由联合国管理耶路撒冷。另外这55%的分给犹太人的土地也包含了该地区比较肥沃的土地。
客观来讲，这个分治计划是不公平的，因为当时的现状是犹太人只有6%的土地和1/3的人口，从中立的角度来看，如果仅仅考虑当地的土地分配而不考虑历史背景因素的话，犹太人无论如何不应该获得超过1/3的领土。但是考虑到整个西方世界对犹太人将近两千年的亏欠以及刚刚结束的二战时期对犹太人灭绝人寰的种族灭绝的影响的因素，这个分治计划又是情理之中的。毕竟联合国是西方国家主导的。
在之后联合国57个国家对这个计划的表决中，毫无悬念的通过了（33赞成，13反对，外加11票弃权）。投赞成票的主要是欧美国家，也包括苏联和东欧几个社会主义国家，投了反对票的则是所有的中东国家。
当时的犹太人对这个《181号决议》的通过当然是感到很高兴的，虽然不那么【理想】，但是它给了犹太人近两千年来的第一个属于自己的正式家园。包括犹太社区主要代表机构之一的Jewish Agency for Palestine，和犹太人领导层都对决议表示了支持。反观整个中东世界和巴勒斯坦人则是愤怒的。而实际上阿拉伯世界认为联合国压根没有权利插手当地事物，所以他们从始至终就不同意在这片土地上建立一个犹太人国家。所以即使是只给犹太人6%的土地，他们大概率也是不同意的。
这之后当然就导致了双方的武装冲突，而挑起冲突的一方是巴勒斯坦人，他们开始攻击犹太社区的交通运输，农场等目标，而犹太人也主治力量进行反击。因为犹太人显然具有更高超的军事组织能力，以及很多从欧洲回到以色列的犹太裔职业军人也发挥了很大作用。犹太人很快从战略防御转向战略进攻。
1948年5月14日，也就是英国托管结束的日子到了，犹太人立即在这一天宣布以色列作为一个国家正式独立。第二天，以色列的四个邻国埃及、约旦、叙利亚、黎巴嫩，以及不相邻的伊拉克，共同对以色列发起军事进攻。史称：第一次中东战争，也是以色列独立战争。
具体战争的过程我就不详细说了，简短来说阿拉伯联军开进巴勒斯坦开始对以色列进攻，刚开始的时候以色列岌岌可危，联合国介入后短暂停火。在停火其间以色列休养生息并组织力量，虽然美国没有帮助以色列，甚至对双方进行武器禁运。但是大量犹太志愿者从全世界进入以色列参与“独立战争”，大量犹太团体以及资金进入以色列，导致以色列在战争重启后逆转局势，最终以1:3的伤亡（死6000人）战胜阿拉伯联军，后来以色列与这几个邻国签订了停火协议。第一次中东战争结束后的以色列的国境变成了配图中1949-1967中的样子，包含了比联合国181号决议所规定的更多的土地（该地区80%的土地），以及西耶路撒冷。
阿拉伯世界对这个失败当然是不能忍受的，但是无奈军事力量与以色列的差距一天比一天大。第二次中东战争就略过了，直接说之后的第三次中东战争中，叙利亚不自量力对以色列定居点开火导致战争爆发，以色列迅速反击，很快就占领了西奈半岛、加沙、约旦河西岸、和戈兰高地，尤其是占领了整个耶路撒冷。这第三次中东战争只用了六天就结束了，形成了以色列对阿拉伯联军的吊打局面，所以又叫【六日战争】。
第四次中东战争，又叫赎罪日战争，在1973年10月6日开打。之所以叫【赎罪日战争】是因为这一天是犹太人的一个重要节日【赎罪日】，在这一天犹太人进行忏悔、祈祷和禁食，寻求上帝宽恕，为过去一年的罪过忏悔。叙利亚和埃及就选在这天对以色列发动突然袭击。这和前两天哈马斯对选择这一天对以色列发动突然袭击是出于一样的原因：以色列人正在松懈，而且他们没吃饭！就这样，叙利亚和埃及发动突然袭击发誓要夺回失去的土地。但是好景不长，只高歌猛进了两天就被打回去了。但是这次战争以色列打的相当艰难。美国和苏联纷纷下场进行支援甚至直接参战，一度闹到讨论第三次世界大战的程度。当然双方都觉得为了中东问题不值，也就通过调解让双方停战了。虽然阿拉伯国家失败了，但是这次输的没有六日战争那么难看，多少挽回了一点尊严。以色列和几个邻国也都进行了土地方面的妥协，最终以色列归还了西奈半岛给埃及，但是没有归还自己占领叙利亚的戈兰高地。埃及意识到和以色列开战不仅不会获得领土，反而会导致更多领土的丧失。也就不再寻求战争解决问题。在1979年和以色列在卡特主持下，在美国戴维营签署了和平条约，成为第一个承认以色列的中东国家。
第五次中东战争是以色列进入黎巴嫩对巴解游击队进行扫荡，一度占领了首都贝鲁特。在这之后，以色列周边的国家基本上放弃了战争路线，直白地说基本上是被打服了。所以从1980年代中期到现在就没有爆发过大规模国与国之间的战争，而是局限在以巴之间的【内部冲突】。
其实阿拉伯世界应该好好感谢联合国，要是没有联合国，现在周边几个国家的领土不知道多少要归以色列。所以他们说联合国没有资格插手中东事务就成了一个国际笑话，总不能说你占领敌方土地的时候就不承认联合国的土地分配权，你想要敌方归还被占领土的时候就跪求联合国青天大老爷给你做主吧？
1990年代之后至今的以巴冲突就内化成了以色列 VS 巴勒斯坦双方左右政党之间的博弈。最开始是以色列左派总理拉宾要和巴勒斯坦相对温和的巴解领导人阿拉法特签署和平协议互相承认，停止暴力。当然具体的条件还可以继续谈，比如具体领土问题等等，但是这个【奥斯陆协议】和平道路还没谈妥，以色列总理拉宾就被内部右翼激进派给刺杀了。
之后巴勒斯坦内部的极端派开始针对以色列平民不断进行自杀炸弹袭击，在各种公共场所，比如公共汽车，餐厅、市场之类人口密集地区。这让以色列民众对拉宾和平道路产生了严重的怀疑，再加上阿拉法特对这些恐怖袭击的赞美言论，以色列选民也重新转向了右翼政府，内塔尼亚胡也因此上台。
巴勒斯坦和以色列之间的博弈就从1990年的这种状态一直持续到今天。更激进的，由外部势力伊朗支持的哈马斯逐渐的取得了巴勒斯坦议会的控制权，由此也刺激以色列人拥抱右翼政府的拒绝承认巴勒斯坦的政策。现在整个加沙都是哈马斯控制，这个地区也是以巴冲突的祸乱之源。前两天爆发的新赎罪日大规模军事进攻是近几十年来规模最大的一次。以色列遭受了巨大人员损失。而未来这个事情会怎么发展，我个人不是很好判断。但是相信以色列的右翼政府会进行残酷的报复。而这种两国极端派之间的无穷报复是没有终点的。这两国中的任何一个稍稍走向温和派就会立即被各种暴力事件掐断进程扭转乾坤。而哈马斯就成了以色列右翼政府的最有力助选团，每次都是他们帮助内塔尼亚胡扫清政治障碍，稳定民心。
