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菲尔兹奖得主王虹赴法留学推荐信首次曝光，由北大地空学院教师雷军所写，他是王虹大一班主任，还曾协调其跨院系选课-238a233b

菲尔兹奖得主王虹赴法留学推荐信首次曝光，由北大地空学院教师雷军所写，他是王虹大一班主任，还曾协调其跨院系选课7月28日，#王虹推荐信 话题词冲上热搜第一。记者查询发现，近日刚获得有“数学界诺贝尔奖”美誉的菲尔兹奖得主王虹，其出国留学的推荐信出自她在北京大学地空学院就读时期的大一班主任雷军老师。在北大官方与北大地空学院随后披露的求学脉络中，地空学院副教授、王虹大一班主任雷军等人的一段跨院系托举细节被正式回放：在王虹2007年入学地空学院地球物理专业后，雷军协助其协调跨院系选课；在王虹2011年本科毕业前，雷军为其撰写了赴法国留学的推荐信。据北大地空学院官方微信公众号7月24日刊发的《王虹与北大地空（一）》记述，2007年16岁的王虹考入地空学院地球物理专业（学号00712086），入学即表达对数学的强烈兴趣并希望转往数学科学学院。按当时北大平级转系规定，学生需本专业成绩居前20%且补修目标院系核心课。地空学院时任教学副院长张立飞会同教务部、数院协商后，由班主任雷军、教务员赵丽明具体协助，让王虹同步修读高等代数、几何学、数学分析等数学学院的专业课程，一年后顺利平级转入数院。地球物理专业2007本同学参观北京航天飞控中心，前排左三为王虹（照片来源：北大地空SESS）雷军回忆，王虹母亲曾对他说，王虹从小痴迷数学、父亲是数学老师，“为了让她全面发展，家里的数学书都得藏起来”。作为大一班主任，雷军称自己只是做了分内之事，帮她协调选课，并在她本科毕业前写了赴法留学的推荐信。王虹在法国取得硕士学位后，曾专门回校看望雷军老师，告知将赴美读博。此后她潜心学术，直至今年站上国际数学界最高荣誉之一——菲尔兹奖领奖台。2026年站上菲尔兹奖领奖台后，雷军表示“为她取得的举世瞩目成就感到由衷喜悦”。地球物理专业2007本同学在北大图书馆前合影，前排右三为王虹（照片来源：北大地空SESS）北大校方7月23日贺信显示，王虹，2007年考入北京大学，就读于地球与空间科学学院，2008年转入数学科学学院，于2011年毕业，获理学学士学位；2014年相继获巴黎综合理工学院工程师学位与巴黎-萨克雷大学硕士学位；2019年获麻省理工学院博士学位，师从古思（Larry Guth）教授。曾任普林斯顿高等研究院博士后、加州大学洛杉矶分校助理教授，现任纽约大学柯朗研究所银教授（Silver Professor）、法国高等科学研究所（IHES）数学学科终身教授。王虹与扎尔（Joshua Zahl）合作解决了三维挂谷猜想（Kakeya conjecture），这一猜想此前困扰数学界逾百年。7月23日，在美国费城举行的2026年国际数学家大会开幕式上，中国数学家王虹获得菲尔兹奖。王虹得奖后报告现场座无虚席，导师满脸笑意在门外扒窗聆听近日，菲尔兹奖得主王虹进行ICM（国际数学家大会）报告时座无虚席。27日，参加了该报告会的学生“草莓蛋糕不要蛋糕”（网名）跟潇湘晨报 ·晨视频记者表示王虹的导师Larry Guth只能站在门外扒窗聆听，且满脸笑意，“她的PPT全是手写的，字特别工整，图画得也特别好，45分钟高强度输出，王虹教授讲得出乎意料地清晰，整个逻辑链条非常顺。一场45分钟的报告，信息量真的非常大。”图为王虹的导师Larry Guth（视频截图）还有参与听报告的学生表示现场过分火爆，报告厅后面站着很多找不到座位的人。当主持人已经站上讲台，准备宣布报告开始时，引导员顺手把第一排的主持人 的座位也安排给了一位观众……于是，主持人全程站着，听完了整整45分钟的报告。当地时间7月23日上午，2026年国际数学家大会在美国费城开幕，现场揭晓2026年菲尔兹奖得主。中国青年数学家邓煜、王虹获奖。邓煜出生于1989年，王虹出生于1991年，两人本科期间都曾在北京大学学习。这是中国数学家首次获得菲尔兹奖，也是中国数学家首次在同一届国际数学家大会上同时获得两枚菲尔兹奖。菲尔兹奖是国际数学联盟设立的著名奖项，专门用于奖励40岁以下年轻数学家，每4年颁发一次，每次获奖者不超过4人。由于其极高的学术声誉和严格的评选标准，菲尔兹奖被誉为数学领域“诺贝尔奖”。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.留学生日报 2026-07-28 20:39:26英国大学申请中心 2026-07-28 19:38:11南方都市报 2026-07-28 19:35:51极目新闻 2026-07-28 20:32:17半岛官网 2026-07-28 17:36:29谭天论道 2026-07-28 18:12:08趣文说娱 2026-07-28 20:15:54抽象老谢 2026-07-26 02:40:53极目新闻 2026-07-28 20:32:17半口仙气 2026-07-25 04:22:36浴池橙子 2026-07-27 08:22:51祭怀莲 2026-07-28 02:23:52半口仙气 2026-07-28 02:54:23往后相濡以沫 2026-07-27 02:19:10甲子光年 2026-07-24 20:59:49奇点使者 2026-07-24 12:03:07重庆热点 2026-07-24 19:22:08一只小太阳 2026-07-28 02:57:36我在途中w 2026-07-27 11:23:23肖瑜看世界 2026-07-24 19:03:38携手游人间a 2026-07-26 01:06:03趣料百宝箱 2026-07-28 10:39:57无情有思ss 2026-07-25 02:38:12蓝鲸新闻 2026-07-26 16:36:56中国科普博览 2026-07-24 08:33:53未名书屋 2026-07-28 03:53:34酒话醉人 2026-07-24 17:21:41五莲融媒 2026-07-26 17:18:36可读一二 2026-07-27 19:40:42新京报 2026-07-28 19:05:29今日女报 2026-07-26 17:41:49张民读史 2026-07-25 00:12:00财经网 2026-07-26 16:31:44烈火战鹰 2026-07-25 03:08:59橘子娱乐 2026-07-26 00:18:00老猫观点 2026-07-28 14:28:51宇宙观察 2026-07-26 01:22:45大嘴巴看看 2026-07-24 18:21:53潇湘晨报 2026-07-28 01:23:14澎湃新闻 2026-07-28 14:48:08

沿用DeepSeek架构，美国大模型开始抄中国作业-b1ce84ff

沿用DeepSeek架构，美国大模型开始抄中国作业OpenAI前首席技术官穆拉蒂，做出了一款中国模型的“贵替”。Thinking Machines发布的首款模型Inkling，混合专家架构主要沿用DeepSeek-V3，后训练冷启动还使用了Kimi K2.5等开放模型生成的数据。然而在多项基准评测中，Inkling落后于Kimi和GLM，调用价格反而更高。对于一家融资20亿美元、估值120亿美元，团队中聚集了大量OpenAI前员工的明星公司来说，这个结果多少有些低于预期。但穆拉蒂可能从一开始就没打算靠Inkling争夺第一。随着美国企业使用中国模型面临越来越多不确定性，一款性能尚可、支持定制、合规风险更低的本土开放模型，已经拥有自己的市场。“贵替”没有那么强，也不愁“市场”。当地时间7月15日，Thinking Machines Lab发布了成立以来的首款模型Inkling。单看配置，这款模型很符合一家明星AI实验室应有的排场。Inkling采用混合专家架构，总参数量达到9750亿，每处理一个Token会激活410亿参数；预训练使用了45万亿个Token，数据涵盖文本、图像、音频和视频，最长支持100万个Token的上下文。它可以理解文字、图片和音频，再以文字形式输出结果，还支持通过调节“思考强度”，在性能、速度和成本之间进行取舍。Inkling同时开放了模型权重，采用相当宽松的Apache 2.0许可证。开发者可以下载权重、自行部署，也可以通过Thinking Machines旗下的Tinker平台对模型进行微调。公司给它的定位很明确：与其直接和ChatGPT争夺普通用户，Inkling更适合充当企业开发AI应用的底座。不过，Inkling最引人注意的部分，藏在技术报告后半段。Thinking Machines在介绍模型架构时直接写道，Inkling的混合专家设计“主要沿用了DeepSeek-V3”。它同样设置了大量专家模块，每个Token只调用其中一小部分，并采用了DeepSeek-V3的无辅助损失负载均衡等设计。中国模型对Inkling的影响还延伸到了训练阶段。Thinking Machines表示，为了启动后训练，公司先用开放权重模型生成的合成数据做了一轮监督微调，其中明确提到了月之暗面的Kimi K2.5。整条技术路线已经足够清楚：一家由OpenAI前首席技术官创办的美国实验室，首款模型沿用了DeepSeek的架构，又借助Kimi生成的数据完成后训练起步。借鉴开放模型本身没有问题。DeepSeek和Kimi公开权重并允许开发者使用，科学研究和工程开发原本就建立在公开成果的积累之上。更尴尬的地方在于，Inkling吸收了中国模型的技术之后，性能依然没有压过这些“老师”。Thinking Machines对此也没有粉饰。公司在发布文章中直接承认：“Inkling并非目前表现最强的模型，无论开放模型还是闭源模型。”从Thinking Machines公布的结果看，.在“人类最后的考试”纯文本评测中，Inkling得分29.7%，Kimi K2.6和GLM 5.2分别达到35.9%和40.1%；.加入工具后，Inkling升至46%，依然低于Kimi K2.6的54%和GLM 5.2的54.7%。.在考察真实软件工程能力的SWE-Bench Pro中，Inkling得分54.3%，Kimi K2.6为58.6%，GLM 5.2达到62.1%；.Terminal Bench 2.1上的差距更加明显，Inkling只有63.8%，Kimi K2.6和GLM 5.2分别达到71.3%和82.7%。当然，Inkling也有自己的长项。它在网页应用设计、音频理解和安全性评测中表现不错，在部分数学任务上也能超过Kimi和DeepSeek。只是从综合推理、编程和智能体能力来看，它目前很难被归入开放模型的第一梯队。在Tinker平台上，64K版本Inkling每100万Prefill Token收费1.87美元，每100万Sample Token收费4.68美元。前者可以粗略理解为输入成本，后者接近生成成本，而且这已经是“限时五折价”。256K版本的价格更高，分别达到3.74美元和9.36美元。作为对比，Kimi K2.6官方API每100万输入和输出Token分别收费0.95美元和4美元，GLM5.2分别为1.4美元和4.4美元。Tinker同时提供训练和采样服务，与普通模型API并非完全相同的计费口径。但按照上述价格粗略比较，Inkling的预填充价格接近Kimi K2.6的两倍，生成价格也高于Kimi K2.6和GLM5.2，暂时没有体现出价格优势。于是，Thinking Machines的首款模型呈现出一种有些微妙的局面：架构参考DeepSeek，后训练借力Kimi，综合性能没有超过中国头部开放模型，调用价格反而更贵。考虑到穆拉蒂和Thinking Machines的背景，这样的选择便更加耐人寻味。如果Inkling来自一家普通的AI创业公司，借鉴DeepSeek、借助Kimi训练，或许还没有这么耐人寻味。偏偏它来自Thinking Machines——一家几乎可以称为“OpenAI校友会”的公司。2025年2月，Thinking Machines正式亮相时，团队只有约30人，其中大约三分之二来自OpenAI，其余成员主要来自Meta和Mistral。创始团队一度包括OpenAI联合创始人John Schulman、OpenAI前研究副总裁Barret Zoph，以及Lilian Weng、Andrew Tulloch和Luke Metz等研究人员。这些人分别参与过OpenAI的强化学习、后训练、预训练、安全和推理研究。路透社当时甚至直接形容，穆拉蒂从前东家挖走了至少20名研究人员。站在这群OpenAI校友中间的穆拉蒂，当然是最特殊的一个。她于2018年加入OpenAI，先后参与DALL-E、Codex、ChatGPT和Sora等产品，2022年升任首席技术官，负责协调研究、模型训练、安全和产品落地。2023年11月，OpenAI董事会突然罢免Sam Altman后，穆拉蒂还曾短暂担任临时首席执行官。她的角色更接近技术和产品的总负责人，对OpenAI的模型研发流程和产品化路径有着完整了解。换句话说，Thinking Machines从成立之初就不缺OpenAI经验。穆拉蒂和她的团队知道一家顶级闭源实验室如何开发模型，也亲历了ChatGPT从研究成果变成全球产品的全过程。当这群人离开OpenAI，从零搭建自己的技术体系时，外界自然会期待他们拿出一条带有OpenAI印记的路线。结果，Inkling最明确的技术来源却指向了中国。这很容易被理解成一个戏剧性的信号——最了解OpenAI的一群人离开OpenAI后，最终选择了中国模型的技术蓝图。OpenAI近年来的前沿模型全部采用闭源路线，外界拿不到模型权重，也不了解完整的架构、训练数据和后训练方案。穆拉蒂即使熟悉OpenAI内部技术，也不能把前东家的商业机密直接搬进新公司。DeepSeek和Kimi则公开了权重或技术报告，架构、训练方法和工具链都可以合法研究和复用。Inkling本身也是一款开放权重模型。对于一家想要建设开放模型生态的公司来说，从DeepSeek、Kimi等开放模型中吸收成熟方案，属于顺理成章的工程选择。今天开发一款开放模型，完全避开中国团队已经公开的成果，反而要付出更高的试错成本。因此，Inkling借鉴中国模型，并不能直接证明穆拉蒂认为DeepSeek的技术全面领先OpenAI。双方公开程度不同，可供借鉴的条件也完全不同。但这件事依然释放了一个清晰的信号：至少在开放权重领域，中国模型已经成了美国AI团队的重要参考系。所以，借鉴中国模型并不难解释。真正需要回答的问题是：Thinking Machines吸收了现成的架构和训练经验，为什么最终做出的Inkling性能更弱、价格更高？穆拉蒂拥有顶尖团队、充足资金和英伟达最新的训练系统。她没有理由看不到Inkling与中国模型之间的性能和价格差距。既然如此，“贵替”很可能就是一个经过计算的选择。按照Thinking Machines获得的待遇，Inkling原本不该只是一款“够用”的模型。2025年7月，公司尚未推出任何产品，就完成了20亿美元种子轮融资，估值达到120亿美元，投资方包括安德森·霍洛维茨、英伟达、AMD和简街等。四个月后，Thinking Machines又传出新一轮融资谈判，目标估值高达500亿美元，尽管交易最终没有官宣完成，外界已经将它视为OpenAI和Anthropic的潜在对手。因此，当Inkling以一款性能不如中国模型、价格还更贵的产品亮相时，难免显得低于预期。可从商业角度看，穆拉蒂可能从一开始就没打算用它争夺基准评测第一名。Thinking Machines公司强调的是开放权重、多模态能力和可定制性，希望企业通过Tinker对它进行微调，把Inkling改造成客服、编程助手、行业智能体等专用模型。穆拉蒂押注的市场，对基准评测第一名没有那么执着。企业更在意模型能否私有部署、能否掌握数据、能否按照自己的业务继续训练。此前，这类需求很大一部分被中国开放模型接住了。美国的OpenAI和Anthropic长期坚持闭源，Meta的Llama 4表现不及预期后，也逐渐收缩开放路线。与此同时，DeepSeek、Kimi、Qwen和GLM持续开放权重，性能越来越接近美国闭源模型，价格却低得多。根据OpenRouter向CNBC提供的数据，2026年2月以来，中国模型在美国企业经由该平台调用的Token中，每周占比都超过30%，最高一度达到46%。2025年上半年的平均占比还只有4.5%。Cursor开发Composer 2时测试了多款基础模型，最终选择Kimi K2.5，理由也很直接——它在评测中表现最强。桥水基金则通过Tinker微调阿里的Qwen，得到的定制模型以更低成本超过了部分顶级闭源模型。中国开放模型由此成了美国企业降低AI成本的一条捷径。只不过，这条路正在承压。与此同时，美国对中国AI模型的监管氛围正在收紧。相关部门已经围绕数据安全、模型来源和供应链风险发出警告，部分使用中国模型的企业也受到调查。即便尚未形成统一限制，政策上的不确定性已经足以影响企业选择，尤其是涉及政府业务和敏感数据的公司。它是一款美国公司开发、采用Apache 2.0许可证、支持私有部署和定制的开放权重模型。美国企业选择它，不必担心使用中国模型引发的政治争议，也更容易通过政府客户和大型公司的合规审查。Inkling真正的价值，来自这种合规确定性。Thinking Machines吸收DeepSeek和Kimi的公开成果，再把它们转化成一款由美国公司提供的模型。Inkling不需要在所有基准评测中击败中国模型，只需要成为那些不敢继续使用中国模型的美国企业可以接受的选择。这也解释了它为什么敢于更贵。政策替Inkling缩小了竞争范围，性能和价格上的差距便没那么致命。对于一些美国企业来说，一款稍弱、稍贵但风险较低的模型，已经足够。从这个角度看，Inkling更能证明穆拉蒂懂得做生意。不过，这套生意成立的代价，可能由美国企业承担。美国之外的公司仍然可以自由选择GLM、Kimi和DeepSeek，在更强、更便宜的基础模型上开发产品；美国企业却可能被迫采用性能稍弱、价格更高的本土替代品。基础模型的能力差距会继续传递到微调后的产品中，最终形成结构性的竞争劣势。华盛顿原本希望用限制保护美国AI公司，结果可能先替Inkling这样的“贵替”创造了市场。对穆拉蒂来说，“一般般”已经够了。对美国AI产业来说，这份“够用”则意味着成本的升高和竞争力的下降。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.钛媒体APP 2026-07-29 14:00:27DeepTech深科技 2026-07-29 18:48:44智东西 2026-07-29 10:19:17智东西 2026-07-29 22:10:34机器之心Pro 2026-07-29 15:45:07机器之心Pro 2026-07-29 14:08:55虎嗅APP 2026-07-30 05:09:12量子位 2026-05-12 03:08:58量子位 2026-07-08 15:17:55英国那些事儿 2026-07-30 00:28:54钛媒体APP 2026-04-03 17:11:08量子位 2026-06-07 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Slater：追梦会放弃隐含的交易否决条款 并且会拿到15%交易保证金-a56e473d

Slater：追梦会放弃隐含的交易否决条款 并且会拿到15%交易保证金　　直播吧7月30日讯 据名记Shams报道，Klutch Sports经纪公司的首席执行官里奇·保罗透露，德雷蒙德·格林以为期一年，价值2770万美元的合同重返勇士。　　勇士记者Anthony Slater谈到追梦的合同，他表示追梦的新合同不包含交易否决权，并且会拿到15%的交易保证金。跟上一份合同一样。整个安排的思路，就当作他当初没有跳出合同那样来操作。勇士没有交易他的意图，但这样做保留了操作灵活性（而他一旦被交易，也能得到这笔补偿）。新浪简介|广告服务|About Sina联系我们|招聘信息|通行证注册产品答疑|网站律师|SINA EnglishCopyright © 1996-2026 SINA CorporationAll Rights Reserved 新浪公司版权所有

百姓视点记录生活中的真实声音

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90后的快歌青春节拍的时代回响

90后一代成长于中国改革开放的黄金时期，他们见证了社会的快速变迁，也见证了音乐的多元发展。作为互联网原住民，90后的音乐品味既受到传统流行音乐的影响，又深受网络文化的熏陶。而90后的快歌，以其鲜明的节奏感、直白的情感表达和强烈的时代特征，成为这一代人青春记忆的重要组成部分。

快歌的文化根源

90后的快歌并非凭空出现，它的形成有着深刻的社会文化背景。这一代人成长于中国经济腾飞的时代，生活节奏加快，竞争压力增大，快歌恰好满足了他们在繁忙生活中寻找释放和宣泄的需求。同时，互联网的普及使得全球音乐风格迅速融合，电子音乐、嘻哈、摇滚等元素与传统流行音乐碰撞，催生了独具特色的快歌风格。

快歌的典型特征

90后的快歌通常具有鲜明的节拍感，歌词直白有力，旋律简单易记。与以往慢歌注重抒情不同，快歌更强调情感的直接表达和节奏的冲击力。从早期的《快乐崇拜》到如今的《大碗宽面》，90后的快歌不断演变，但始终保持着那份对生活的热爱和对自由的追求。这些歌曲往往成为年轻人聚会、运动、减压时的背景音乐，成为他们表达自我、释放压力的重要方式。

快歌的社会意义

90后的快歌不仅仅是一种音乐形式，更是一种文化符号和社会现象。它反映了这一代人的生活态度和价值观念——积极向上、勇于表达、追求个性。在快歌中，90后找到了共鸣和认同，也找到了面对生活挑战的勇气。这些歌曲往往成为集体记忆的载体，每当熟悉的旋律响起，就能唤起一代人对青春的共同回忆。

随着时代的发展，90后的快歌也在不断创新和演变。从最初的模仿借鉴到如今的自主创新，90后的音乐人正在用自己的方式诠释着这一音乐形式的未来。他们融合更多元化的音乐元素，尝试更丰富的表达方式，让90后的快歌既有时代的烙印，又不失青春的活力。

对于90后而言，快歌早已超越了简单的娱乐功能，它成为了一种生活方式，一种情感寄托，一种身份认同。无论是在校园、职场还是社交场合，快歌都是90后表达自我、连接彼此的重要媒介。它见证了一代人的成长，也陪伴了一代人的奋斗。

90后的快歌，是青春的节拍，是时代的回响，更是属于这一代人的精神印记。它将继续在时光的长河中回响，成为一代人共同的青春记忆。

忍者校园第一集隐藏在平凡下的不平凡

在樱花飘落的季节，一所看似普通的私立学校——影之森学院，正迎来新学期的开始。然而，这所学校并非表面那么简单，它是一所专门培养忍者的秘密学院。今天，我们将走进忍者校园第一集，揭开这个隐藏在现代都市中的忍者世界的神秘面纱。

平凡校园下的秘密

影之森学院坐落在城市郊区，外观与普通高中无异，拥有现代化的教学楼、宽敞的操场和藏书丰富的图书馆。然而，只有通过特殊结界才能发现，校园深处隐藏着传统的忍术训练场、暗部办公室和秘密档案室。新入学的学生们对此一无所知，他们只知道自己考入了一所重点学校，却不知道自己即将踏上一条成为忍者的道路。

初入忍道的新生

主角林风是一名普通高中生，因优异成绩获得影之森学院的全额奖学金。入学第一天，他便遇到了改变他一生的导师——影部老师。影部老师看似和蔼可亲，实则是一位经验丰富的忍者大师。在开学典礼上，影部老师宣布："欢迎来到影之森学院，在这里，你们不仅要学习普通课程，更要掌握忍者的技艺与精神。"这句话让林风和其他新生感到困惑，却也点燃了他们的好奇心。

忍者校园第一集展现了学生们从迷茫到接受现实的过程。林风遇到了性格活泼的夏雨和沉稳的雷震，三人组成了"新芽小队"，开始了他们的忍者之旅。在基础忍术课上，他们学习了查克拉控制、体术和幻术的基本知识，这些都是成为忍者的必备技能。

第一次任务

随着课程的深入，学生们迎来了他们的第一次实战任务——找回校园内失落的"记忆之石"。这块看似普通的石头据说记载着影之森学院的历史秘密。林风和小队成员们运用刚学到的忍术，在校园中展开了搜寻。在这个过程中，他们不仅锻炼了技能，更学会了团队合作和临场应变。

任务途中，他们遭遇了来自"暗影组织"的干扰。这个神秘组织似乎对影之森学院有所图谋。经过一番智斗和武斗，林风和小队成功找回了记忆之石，并揭开了学院的部分历史。这次经历让他们深刻体会到作为忍者的责任与使命。

忍者校园第一集以林风站在训练场上，望着远方的夕阳结束。他回想起这一天的经历，从最初的困惑到现在的坚定，心中暗暗发誓要成为一名优秀的忍者，保护影之森学院和其中的秘密。下一集，他们将面临更加严峻的挑战，敬请期待。

忍者校园的故事才刚刚开始，在这个融合了现代校园与古老忍术的世界里，每一个角色都有自己的成长和使命。影之森学院不仅是传授知识的地方，更是培养守护者的摇篮。随着故事的深入，我们将看到更多精彩的忍术对决、深刻的人物成长和引人入胜的剧情发展。