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酒店机器人血战：价格从13万打到1.3万 斑马消费 任建新最近几年，各大连锁酒店内几乎随处可见酒店机器人的身影。但这个看似充满科技含量的新兴行业，其实并没有想象的那么美。云迹科技是酒店机器人龙头，2024年全年完成5亿次机器人服务，单日同时在线机器人数量高达3.6万台，覆盖全国300多座城市的3.4万家酒店。未曾想，这些在酒店里看起来“忙忙碌碌”的机器人并不赚钱。哪怕贵为行业龙头，云迹科技过去三年多时间仍然累计亏损了近10亿元。这些资本眼中的科技宠儿，解放了酒店从业人员的双手，却在行业价格战的压力下，仍在苦苦求生。 酒店机器人混战来回穿梭在酒店走廊上的服务机器人，曾让第一次见到此场景的住客惊呼不已，云迹科技就是背后的佼佼者。云迹科技成立于2014年初，专注于商用服务机器人的研发。十年间，其机器人产品已覆盖超3.4万家酒店，华住集团旗下的全季、汉庭，首旅如家集团旗下的亚朵、如家等，都是其客户。据弗若斯特沙利文数据，2024年在国内市场，云迹科技以13.9%的市场份额位于榜首，比第二到第五名的份额总和还要高。在以云迹科技为代表的先行者带动下，整个酒店机器人行业，都受到了资本的追捧。从2021年开始，云迹科技、擎朗智能等企业频繁获得融资，云迹科技先后完成2.65亿元C轮和5.8亿元D轮融资，背后站着腾讯、阿里等多家知名机构，投后估值超过40亿元。在政策和资本的双重加持下，酒店机器人赛道迅速升温。招股书显示，2022-2024年云迹科技的总营收从1.61亿元增长到2.44亿元，2024年增速达68.6%，2025年前5个月公司营收再次增长18.9%。期间，毛利率也逐步从24.3%增长到39.5%。竞争对手们同样没有闲着。优地科技已经完成多轮来自酒店巨头的增资持股。根据官网信息显示，其自有品牌机器人已经遍布全国600多座城市、覆盖10000家商业场所、日均服务量超过30万次。更不用说还有擎朗智能、九号机器人、普渡科技等行业小巨头都在该领域“掘金”，其中擎朗智能早在2023年的出货量就超3万台。可酒店机器人光鲜的外表下，其实并没有看到的那么美。以云迹科技为例，2022~2025年前5个月，公司亏损分别为3.65亿元、2.74亿元、1.84亿元和1.18亿元，不到三年半累计亏损近10亿元，2025年前5个月亏损还出现了同比40.48%的扩大。热度逐渐退潮酒店机器人热度退潮、赚钱难，主要受到两个方面的影响因素。对酒店场景的高度依赖，导致营收结构单一，是最根本的原因。招股书显示，2022~2024年云迹科技酒店场景营收占比分别为70.1%、95.1%和83%，到今年前5个月这一数据又重新回到93.2%。高度依赖单一场景的经营模式，使得自身业绩更容易受到整个酒店行业波动的影响。特殊的三年，推升了无接触服务，放大了酒店行业对服务机器人的需求。2023年，随着连锁酒店对机器人采购逐步收缩，直接导致云迹科技全年营收同比下滑10%。很多人可能并不知道，酒店机器人其实是个小众且拥挤的赛道。据东方证券所发布的数据，2023年我国酒店服务机器人的市场规模只有11亿元，哪怕维持以往20.8%的年复合增长率，到2028年也只能达到36亿元。众多玩家聚集在这一条小赛道，竞争的激烈程度可想而知。行业前五名的合计市场占有率也不足30%，整个行业仍然处在较为分散的局面中。由于产品逐步陷入同质化竞争，为抢夺更多的市场份额，酒店机器人企业无奈选择以价换量。招股书显示，云迹科技主营产品“润”系列机器人的价格从2022年的每台2.32万元下滑到2024年的1.31万元，降幅为43.8%；“UP”系列机器人售价从每台5.42万元下滑到2.23万元，降幅超过60%。有代理商表示，随着越来越多的玩家涌入该市场，价格战日趋激烈，酒店机器人的平均售价从2016年的13.6万元一路下滑至2024年的1.31万元，降幅超过90%。价格战影响下，酒店机器人企业的利润空间被严重压缩，陷入“卖一台，亏一台”的尴尬境地。第二曲线何在？不可否认，机器人对连锁酒店运营成本的下降，起到了立竿见影的作用。据东方证券研报，以单机价格约在2-3万元之间的酒店送物机器人为例，配备两台机器人5年总投入在6万元左右，若要提供同等服务人工成本将会达到75万元。而酒店机器人企业们，解放了酒店服务员的双手，自己却步履维艰。如此一来，打破单一的酒店场景，便成了云迹科技们首先要解决的问题。目前，云迹科技已开始走出酒店，迈向写字楼、医院等场景。据弗若斯特沙利文预计，2024-2029年服务机器人在国内医疗机构市场将会以46.6%的年复合增长率迅速扩张，此外写字楼和工厂等场景也有不错的增长潜力。只是短时间来看，新业务仍然要面临着较大的挑战。一方面，2024年包括商业楼、医疗机构和工厂等领域为云迹科技带来的营收占比较低，不足300万元；另一方面，酒店之外的场景同样竞争者林立，况且商业楼等环境更加复杂，对机器人的智能程度要求也更高。全新场景需要更多的时间深耕，云迹科技也在试图向软件方面转型。此前，该公司已成功推出HDOS行业首批服务智能体应用系统，能够为用户提供礼宾服务、订单管理等多项功能。2024年，其AI数字化系统在总营收中的占比已经达到22.4%，毛利率高达61.8%，显著高于硬件产品；2025年前5个月软件类产品营收为918.8万元，同比增长超10%，毛利率进一步提升至67.2%。随着相应的智能体应用接入更多设备，无疑给云迹科技的第二增长曲线打开了想象空间。出海，成为了酒店机器人企业寻求增长的另一条路径。10月16日，云迹科技正式登陆港交所成为“酒店机器人第一股”，间隔不到半个月便再次迈出了出海的步伐。当月底，在香港财政司的带领下访问沙特阿拉伯。沙特蓬勃的旅游业带动酒店行业快速扩张，再加上当地较高的人力成本和对科技的开放程度，无疑对寻求出海路线的云迹科技产生了极大吸引力。只不过在竞争激烈的服务机器人赛道，对于市场的争夺，无论拓场景、做软件还是出海，竞争对手们之间难有秘密可言。归根结底还是要把重心放在研发端，推出更具有差异化和能解决更多复杂场景的产品。尴尬的是，截至2024年底云迹科技的研发团队已经缩减到66人，研发费用率从2022年的42%几乎腰斩至2024年的23.4%。
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谷歌最强AI模型Gemini 3登场，号称迄今最智能 IT之家 11 月 19 日消息，北京时间今天凌晨，谷歌正式推出全新的 Gemini 3 系列模型，并将其定位为迄今“最智能”“事实最可靠”的 AI 系统。伴随 GPT-5 上线不顺，这一版本也被视为谷歌重夺领先位置、在面向消费者的 AI 竞争中反超 OpenAI 的关键机会。谷歌所有用户均可在 Gemini 应用里直接使用新的旗舰模型 Gemini 3 Pro，并同步将其引入搜索订阅服务。谷歌 DeepMind 高级总监 Tulsee Doshi 表示，随着搜索形态不断演变，Gemini 3 Pro 将让谷歌更接近“让信息普遍可得并真正有用”的目标。Doshi 说，“真正重要的一步，是摆脱只能给出文本回应的旧模式，提供一种更完整、更丰富的呈现方式。” Gemini 3 Pro 的核心能力是“原生多模态”，能一次性处理文字、图片与音频，而不是分成不同流程。谷歌举例称，模型可以把菜谱照片整理成一本食谱，也能根据多段课程视频自动生成互动抽认卡。该模型带来的升级已渗透到谷歌的一系列产品中。在 Gemini 应用内的 Canvas 工作区，用户能借助新模型构建功能更完整的程序。Gemini Labs 中测试的“生成式界面”功能，也能让 Gemini 3 Pro 根据提示生成杂志式的视觉版面，或创建随需求变化的动态界面。 在谷歌搜索的 AI Mode 中，Gemini 3 Pro 也会以更直观的方式呈现结果，包括图片、表格、网格甚至模拟内容。依托升级的“查询扇出技术”，模型不仅能把问题拆解成可搜索的细项，也更能理解提问意图，进而找到“过去可能遗漏”的内容。据外媒 The Verge 报道，谷歌还顺势讽刺了一下 OpenAI，强调 Gemini 3 Pro 不会像 ChatGPT 那样习惯性奉承。Doshi 表示，新模型的回答会“变化明显”，谷歌称 Gemini 3 Pro 的表达“更聪明、准确、直接，以真正的洞见取代客套和套路 —— 告诉用户该知道的内容，而不是迎合用户想听的话”。谷歌表示，新版在“谄媚”方面的表现已明显收敛，而 ChatGPT 今年早些时候也不得不修正类似问题。据IT之家了解，Gemini 3 Pro 的推理与智能体能力也显著增强，更能应对复杂任务，并具备稳定的长期规划能力。Gemini 应用内正在测试的 Gemini 智能体功能正由这套模型驱动，可代替用户整理邮件，或搜索并预订行程。 目前，Gemini 3 Pro 排在广泛使用的评测平台 LMArena 榜首。其 Deep Think 模式进一步强化推理能力，但暂时只向安全测试人员开放。Gemini 3 Pro 已在 Gemini 应用内向所有用户开放，美国地区的 Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户也可在搜索的 AI Mode 中选择“Thinking”使用这一模型。Gemini 智能体则将率先提供给 AI Ultra 订阅用户。
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“我慌了，发生了什么？”，Cloudflare故障引发全球互联网混乱 美东时间周二早间，互联网基础设施服务商Cloudflare表示，其全球网络正在遭遇异常，导致包括社交媒体平台X在内的大量网站出现“internal server error”等访问故障，用户无法访问许多网站和服务，包括零售、电商、社交媒体、金融服务以及交通相关平台。该公司随后声称，在耗时不到四小时后已修复问题。 宕机期间，X的部分功能中断，多家网站也陷入访问受阻。根据故障跟踪平台Downdetector的数据，除X之外，也有大量站点受到影响，相关报告数量持续攀升。用户在访问X、ChatGPT、DoorDash、IKEA，以及纽约市大都会运输署（MTA）等网站时，都看到与Cloudflare相关的错误信息。 随后，Cloudflare的一位女发言人表示，在美东时间早上6点20分左右，他们的某项服务出现了异常的流量激增，导致经过公司网络的流量出现错误。Cloudflare另一位发言人Jackie Dutton在公告中说，这个问题是由一个用于管理威胁流量、自动生成的配置文件引起的，修复耗时不到四小时。公司表示已经部署了核心修复措施，但谨慎指出系统“仍需时间完全稳定”。Dutton表示： “这个文件的条目数量超过了预期大小，触发了负责处理Cloudflare部分服务流量的软件系统崩溃。” 声明称，没有证据显示此次事件与网络攻击或恶意活动有关。故障的影响范围极为广泛。Downdetector在平台上表示，在Cloudflare宕机期间，“各类受影响服务的报告累计超过210万条”，显示此次事件已成为近年来较为严重的一次基础设施级别中断。 事故发生后，Cloudflare的股价周二开盘一度暴跌7%，随后跌幅收窄。 数字资产行业也出现反应。币安联合创始人、前CEO赵长鹏在X上发文称：“区块链依然正常运行（Blockchain kept working）”，暗示去中心化系统未受此次事件影响。到美东时间12:15，Cloudflare表示系统正在逐步恢复，但全球部分区域仍可能出现访问错误、性能下降或登录问题。公司将在状态页面持续更新修复进度。 对少数公司过于依赖 近年来，多次因为数字基础设施供应商出现问题，导致全球互联网使用陷入瘫痪。亚马逊云服务（AWS）、CrowdStrike Holdings Inc.和微软公司先后出现过类似事故，也突显全球互联网在很大程度上依赖于少数公司提供服务。Cloudflare和AWS的服务对普通用户来说几乎是“隐形”的，但它们的工具支撑着消费者每天使用的大量网站和服务。上个月AWS的宕机让互联网部分区域陷入瘫痪，导致数百万用户的网站和应用无法使用，零售销售受阻，社交媒体和金融服务中断，很多企业也受到影响。去年，网络安全公司CrowdStrike所使用的一项工具中的漏洞更是让全球的电脑系统大面积崩溃，引发数千次航班延误和取消，也让政府机构和大型企业的运营陷入混乱。加州网络安全公司Check Point Software的专家Graeme Stewart表示，这类事故凸显了互联网对少数几家基础设施提供商的过度依赖。他说： “很多机构依然让所有关键服务都依赖同一条路径，而且没有真正有效的备份。一旦这条路径出问题，就没有任何后备方案。这就是我们一直看到的问题。” 萨里大学（University of Surrey）网络安全教授Alan Woodward表示，周二的故障再次说明互联网高度依赖“少数玩家”。他把Cloudflare形容为“你从未听说过的最大公司”。 “人们别无选择，只能依赖这些少数大公司。” 首席技术官道歉Cloudflare首席技术官Dane Knecht为这次事故道歉。他在X上写道： “当Cloudflare网络出现问题，影响到依赖我们的海量流量时，我们辜负了客户，也辜负了整个互联网。这个问题本身、造成的影响、以及解决所花的时间，都是不可接受的。我们已经开始着手确保类似情况不会再次发生，但我知道今天确实给大家带来了麻烦。客户对我们的信任最为重要，我们会尽一切努力赢回这份信任。” Cloudflare在过去几年曾多次经历类似宕机。2019年7月，Cloudflare软件中的一个漏洞导致网络部分模块过度占用计算资源，使全球数千家依赖Cloudflare的网站（包括Discord、Shopify、SoundCloud以及Coinbase）离线长达30分钟。2022年6月，Cloudflare发生故障，影响其19个数据中心的流量，导致多个主要网站和服务瘫痪，持续约一个半小时。Cloudflare的软件被全球数十万家公司使用，作为企业网站与终端用户之间的缓冲层，用于保护网站免受流量攻击或流量突发导致的宕机。去年，网络安全公司CrowdStrike发布的错误软件更新导致运行微软Windows系统的数百万台设备崩溃，给航空、银行、医疗等众多行业造成大范围混乱。CrowdStrike的这次宕机源于其产品中一个在客户电脑最底层运行的错误。而Cloudflare的作用是保护互联网基础设施，如网站和平台，因此当Cloudflare宕机时，许多热门网站会直接无法访问或出现异常。Cloudflare主要负责“让网站始终在线且速度够快”，而CrowdStrike专注于保护电脑和服务器免受攻击。
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一夜封神，Gemini 3让谷歌找回“碾压感” 305亿重仓谷歌的巴菲特看到了什么？出品 | 网易科技《态度》栏目 作者 | 袁宁 编辑 | 丁广胜 刚刚，谷歌正式推出传闻中“效果炸裂”的Gemini 3。 先说一个判断：行业竞争依旧激烈，但从今天起，牌桌的形状确实发生了变化。 最近几周，Gemini 3其实早已“未发先火”。网易科技了解到，不少投资人和技术从业者，最近常用的模型已经悄悄变成了Gemini。 而社区里，Gemini 3 “提前暴露”的能力案例表现也是一个比一个惊人：一句指令，Gemini 3就能动态构建一个基础版 Windows；一条提示，它能生成交互式 UI；甚至在未提供任何图片的情况下，自动完成一个从零构建的 SVG 动画。 也正因如此，有传言称，“股神”巴菲特亲测 Gemini 3后当场增持了43亿美元谷歌股票。 据谷歌 CEO Sundar Pichai 最新披露：AI Overviews 的月活已达20亿，Gemini 月活超过6.5亿，70% 的云客户在使用谷歌 AI，1300万开发者已在基于生成式模型构建产品。 01用十条最重要的信息，快速理解Gemini3 1、谷歌称Gemini 3是其最智能的模型，能帮助将任何想法变为现实。 2、Gemini 3能自主规划并执行多步骤的复杂任务，比如帮你整理 Gmail 收件箱、规划并预订旅行、处理工作流。 3、可以直接在谷歌搜索的“AI 模式”中直接体验到 Gemini 3 ，这是首次在发布当天就将 Gemini 集成到搜索中。 4、一个很酷的亮点之一是“生成式 UI” 体验。这意味着当你提问时，Gemini 3不再只返回文字，而是能即时为你“编码”生成一个定制的、可视化的交互界面。比如，学习物理问题时，它会生成一个你可以动手操作的模拟器；规划旅行时，它会生成一个图文并茂的交互式行程。 5、Gemini 3能无缝处理文本、图片、视频、音频和代码，有100万 token 的上下文窗口。你可以给它看手写的菜谱、分析你的匹克球比赛录像、或者让它帮你理解复杂的学术论文和视频讲座。 6、对于开发者来说，现在可以用更自然、更模糊的语言（即“氛围 vibe”）来描述一个想法，Gemini 3就能将其转化为功能丰富的应用或精美的用户界面。 7、推出全新的开发平台 Google Antigravity。开发者可以像“指挥官”一样，管理多个 AI 代理同时在编辑器、浏览器和终端里自主工作。 8、Gemini App 全面升级，Gemini App 不仅用上了 Gemini 3内核，还重新设计了界面，并率先在其中尝试了“Gemini 代理”等实验性功能。 9、还有一个更强大的“Deep Think”模式，它在解决顶级难题（如博士级考试）上的表现更为惊人，代表了 AI 智能的更高上限。 10、谷歌称Gemini 3模型将表现出更少的“逢迎”现象，对提示词注入的抵抗力更强，并改进了对网络攻击滥用的防护。 02谷歌重回牌桌中央 在过去一年里，行业内部很多人认为谷歌在应用层落后，尤其在执行能力、产品节奏、终端体验等方面，被竞争者拉开了明显差距。但 Gemini 3的亮相，让谷歌的结构性优势实现了一次完整对齐。 核心变化在于：谷歌把“模型—产品—入口—分发—生态”重新连成了一条线。 具体来看，有几点值得注意。 首先，Gemini 3发布当天就进入了谷歌搜索的“AI 模式”，这是谷歌从未有过的节奏。 以往，大模型从训练完成到真正进入搜索、Android 或 Workspace，往往需要跨越多个链路： 训练 → API → 应用 → 终端整合 → 全球推送。 这次的路径几乎是同步发生。这意味着谷歌第一次让“新模型能力”与“全球最大入口产品”形成即时结合。这种压缩时间差的方式，让谷歌重新获得了可以快速推开用户端体验的能力。 其次，过去谷歌的问题被认为是“太大、太慢、太复杂”。但当 TPU、模型、安卓、搜索、Chrome、Workspace 被拉到一个统一节奏里，这种复杂性开始反向成为优势。 现在来看，Gemini 3正在这个统一技术栈里获得乘数效应：TPU 提供训练与推送能力、搜索承担流量入口、Android 与 Chrome 撑起交互层、Workspace 负责执行任务、Antigravity 解决开发者的多代理协作。相比之下，大多数竞争者只能在链条的一部分取得突破，难以在“入口—交互—执行—生态”四个层面同时推进。 Gemini 3并不意味着谷歌全面逆转战局，但它重新明确了一个判断：谷歌依然是少数能把“顶级模型能力”直接压到全球主流应用体系中的巨头。这份能力既来自技术堆栈，也来自覆盖全球数十亿用户的分发体系。 行业竞争依然继续，但从今天起，牌桌的形状确实发生了变化。 附网易科技等媒体与Gemini团队沟通实录，经不改变原意的编辑： Q：能否分享一下在训练 Gemini 3过程中出现的那些 “Aha moments”？ Gemini 团队：这个问题很有趣。我们在使用这个模型时的确经历了不少“顿悟时刻”。 其中一个最直观的体验，是我第一次用它做“氛围编码”（vibe coding）。只用非常模糊和简短的提示，它就能从零生成各种游戏，还能在环境里构建3D 画面并让你直接玩。我当时真的被惊到。 我们有一位工程师甚至一直用它做游戏，这些游戏明天就会在 YouTube 发布。以这样自然的方式创造出丰富、高保真的体验，这是以前没有的。 另一个常被忽略的能力是多语言表现。我尝试让它把一首古吉拉特语诗（我父母使用的语言）不仅翻译，还进一步创作。它展现出的细腻风格、节奏感和创造力，让我再次意识到这模型的智能水平。 真正“神奇”的地方是，当你把多模态输入、复杂推理和要求输出的格式组合在一起时，你能看到 Gemini 3的能力被完全唤醒。 Q：你会如何描述 AntiGravity 在整个生态系统中的定位？ Gemini 团队：简而言之，AntiGravity 是基于 Gemini 能力构建的新一代 IDE。 AI 已经在重新塑造我们写代码的方式——工程师可以站在更高的抽象层级，让智能体去处理复杂任务，而你只关注目标。 AntiGravity 基于这一理念，为开发者提供一个以智能体为核心的 IDE。市场上当然有其他 IDE，我们的模型也会继续在各种 IDE 和 API 中使用。但 AntiGravity 会成为我们与开发者更直接的接触点：理解他们真实的工作流、任务场景和痛点，从而反向推动模型进化。 它会带来一种全新的软件开发范式。 Q：面向消费者，你们期待 Gemini 智能体最典型的使用场景是什么？ Gemini 团队：我们希望它帮助用户处理生活中更复杂、耗时的任务。 比如，我最近买演唱会门票，不用再手动查一堆网站。告诉智能体我要带两个孩子去、想要什么价格区间，它就会自动筛选选项，把我带到可以直接下单的页面。我只需要点一次继续。 另一个非常实用的场景是清理邮件。我每天早上醒来有几十封邮件，以前要花很多时间逐条判断。现在让智能体接管，它会自动帮我分类：哪些是任务、哪些需要回复、哪些可以归档。节省了大量时间。 我迫不及待希望更多人能体验到这种效率。 Q：Pro 版本已上线，我们能期待 Flash 和 Flashlight 很快推出吗？ Gemini 团队：是的，我们正围绕 Gemini 3构建完整的模型家族。 当前重点是观察 Pro 版本的反馈：用户在用它做什么？哪些地方还有潜力？ 这些反馈会直接作用于 Flash 和 Flashlight 系列的决策，包括成本、延迟以及最合适的使用场景。 你们很快会看到更多产品。 Q：Gemini App 近期用户增长迅猛，团队有做了哪些事情推动？ Gemini 团队：增长来自几个重要因素： 第一是 Nano Banana 的病毒式传播，尤其是在泰国、印尼、印度等市场。那是一款极其成功的产品，很多人愿意分享给朋友。 第二是学生群体的快速扩散。我们与教育合作伙伴合作，为学生提供优惠，我们看到他们在作业和课堂学习上对 Gemini 的强烈需求。 最后是模型质量本身的提升。从2.5 Pro 到现在，我们看到了很明显的用户迁移与粘性反馈。我们同样期待 Gemini 3的表现。
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大规模宕机！美国多个网站崩了 11月18日，知名网络基础设施公司Cloudflare表示，其全球网络出现问题，导致许多网站和应用程序的服务中断，包括X（原twitter）和ChatGPT在内的多家互联网平台无法访问。据媒体报道，Spotify和亚马逊也出现了服务中断。Cloudflare股价盘前一度下跌超5%。 Cloudflare股价下跌值得注意的是，18日晚，话题“cloudflare崩了”“推特崩了”登上微博热搜榜官网显示，Cloudflare是一个全球性的云平台，为世界各地的各种规模的企业提供广泛的网络服务，同时提高其关键互联网资产的性能和可靠性。Cloudflare还为全球125个国家/地区的330个城市提供数据传送服务。 Cloudflare是一个全球性的云平台2019年9月13日，Cloudflare在纽约证券交易所敲钟上市。北京时间19:17（伦敦时间11:17），Cloudflare官网状态显示其支持的门户提供商目前遇到一些问题，因此客户查看或回复支持案例时可能会遇到错误。 Cloudflare官网截图半小时后，Cloudflare表示目前正经历内部服务故障，部分服务可能会间歇性受到影响。大约20分钟后，该公司发布消息称，中断情况已开始缓解，但仍在继续调查该问题。截至21:13，该公司表示，其部分服务的错误率已“恢复到事件发生前的水平”，并且正在继续努力恢复其他服务。 Cloudflare发布消息 截至发稿，包括X和ChatGPT在内的多家互联网平台依然受到故障影响，X平台的贴子显示“无法载入”。 X平台的贴子显示“无法载入”实际上，这也并非Cloudflare首次大规模宕机，其系统已多次"中招"。2019年7月，Cloudflare软件的一个漏洞导致其部分网络耗尽全公司计算资源，致使全球数千家依赖其服务的网站最长宕机30分钟。当时受到严重影响的网站包括博客平台Medium、游戏聊天服务商Discord、电商平台Shopify、音乐服务SoundCloud、比特币交易平台Coinbase及在线存储服务商Dropbox等一众知名平台。2022年6月，Cloudflare再次发生故障，波及处理其大部分全球流量的19个数据中心，导致多家主流网站和服务陷入瘫痪，此次事故持续约一个半小时。（免责声明：文章内容和数据仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。）每日经济新闻综合上海证券报、财联社、公开消息
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中美机器人爆发了一场论战 一段"无加速、无遥控"的机器人视频，竟然让硅谷大佬坐不住了最近，一段来自中国初创公司的机器人视频在全球范围内引发了轩然大波。更有意思的是，这段视频不仅展示了令人惊艳的技术实力，还意外引发了一场跨越太平洋的"真假之辩"。中美机器人爆发了一场“论战” 就在最近，一个视频在国内外科技圈引爆了。视频的主角，是一个来自中国的人形机器人。它能浇花、扔垃圾、整理玩具、和孩子们玩飞盘，动作流畅得令人惊叹。 更关键的是，发布方——一家名为“灵启万物（MindOn Tech）”的深圳初创公司强调，整个过程“无加速、无遥控”，完全由机器人自主完成。这家成立不久的公司背景也不简单，创始人来自腾讯。他们使用的硬件，是另一家中国公司宇树科技（Unitree）的G1人形机器人。“这是假的！” 美国CEO下场质疑 这个视频如同一块巨石投入平静的湖面，迅速激起千层浪。视频的火爆，很快引来了大洋彼岸的关注。有美国网友直接在社交平台X上@了“美国宇树”Figure的创始人兼CEO——布雷特·爱德考克（Brett Adcock），问他：“这是真的吗？” 这位CEO的回应，给火热的讨论浇上了一盆冷水： 看起来像是一个开环回放的RL控制器（也就是说，它在没有感知的情况下盲目移动，并且运行的是一个开环回放）。 然后在最后，当他们抓住物体时（表明循环中出现了感知），他们移除了视频右下角的“禁止遥控”字样，并进行了人工遥控。 Brett Adcock对中国机器人公司的成果似乎抱有普遍的怀疑态度。此前他公开质疑中国另一家机器人公司——优必选（UBTECH）的帖子，并直言不讳地指出： 优必选展示的量产交付视频是“假的机器人（fake robots）”，很可能是电脑特效（CGI）。 有了优必选的“前车之鉴”，当MindOn的视频再次引发热议时，外界的怀疑情绪似乎被再次点燃。一场围绕“中国机器人视频是真是假”的论战，就此展开。一场“真与假”的论战 面对质疑，支持者们也拿出了证据。有网友迅速放出了一段备份录像，从不同角度证明了视频的真实性。 一位名叫Mike Kalil的美国科技博主更是发表长文，详细论证了为什么他认为灵启万物的视频“没有造假”Kalil表示，视频中机器人展示的端水、爬上床、与孩子互动等行为，虽然看起来惊艳，但在学术界早有相关的研究成果（如ResMimic、HDMI、OmniRetarget等论文）。MindOn所做的，是出色地将这些前沿研究整合并工程化落地。Kalil总结，灵启万物的技术很可能整合了近年来机器人研究的多项前沿成果，例如通过模仿学习（imitation learning）和强化学习（reinforcement learning），让机器人在模拟环境中进行数百万次训练，再将学习到的能力迁移到物理机器人身上。 “论战”背后：路线之争的浮现 这场跨国“论战”的精彩程度，不亚于机器人本身。但对于投资者来说，更重要的问题是：如果这是真的，意味着什么？有分析师一针见血的指出： 如果像灵启万物这样的软件系统，能够在已经量产的、相对经济实惠的硬件（如宇树G1）上实现真正的通用功能，那么它们可能会对Figure AI、1X Technologies和特斯拉等公司构成严重威胁。 目前，以Figure、特斯拉为代表的美国头部玩家，大多走的是“软硬一体”的垂直整合路线。它们不仅要研发驱动机器人的“大脑”（AI软件），还要自己设计和制造机器人的“身体”（硬件本体）。这就像苹果公司，自己设计iOS系统，也自己生产iPhone。这种模式的优势是集成度高、体验好，但研发成本和产品价格也居高不下。而灵启万物的视频则展示了另一种可能性：“安卓模式”。在这个模式中，AI软件（大脑）和机器人硬件（身体）可以解耦。像灵启万物这样的公司专注于开发最强的“大脑”，而硬件则可以交给像宇树科技这样已经实现规模化量生产、且成本更低的公司。一旦这种模式跑通，人形机器人产业的竞争格局将被彻底改写。竞争的关键将从“谁能造出更好的机器人身体”，转移到“谁能开发出更聪明的机器人大脑”。与此同时，美国公司目前所依赖的硬件集成战略将会受到冲击。当便宜的硬件平台也能实现高级的自主智能时，昂贵的定制化硬件壁垒就不再那么牢固。市场可能会向一个更加开放、灵活的生态倾斜，软件可以在任何硬件上运行。这就像智能手机市场，如果安卓系统在第一代iPhone发布之前就已成熟，今天的市场格局可能会完全不同。从这个角度看，这场关于视频真假的“论战”，本质上是两种技术路线、两种商业模式的提前碰撞。美国CEO的焦虑，或许并非空穴来风。他看到的，可能是一个极具颠覆性的“安卓时刻”正在中国悄然酝酿。无论如何，人形机器人的竞争已经进入白热化阶段。而中国公司，正以一种出人意料的速度，从硬件制造到软件智能，全方位地加入了这场全球角逐。
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产业繁荣推动机器人走进千家万户（专家对话） 本报记者 李 贞 中国机器人产业正加速发展，成为全球制造业自动化的重要引擎。关于当前行业发展情况，本报记者采访了北京航空航天大学机器人研究所教授陈殿生。 记者：过去，我们知道机械臂也就是工业机器人会应用在工厂生产线上。但现在，我们看到很多机械臂走进了日常生活，成为咖啡机器人、按摩机器人等。这种发展变化具有怎样的价值？ 陈殿生：这一变化看上去是机械臂的应用场景变了，但实际上，其背后的技术已发生了跨越式发展。 应用在生产线上的传统工业机器人，它需要有围栏，将机械臂与人隔离开，以保证人的安全。但应用在生活服务场景中的机械臂，需要与人密切接触，它们更准确的称呼应该是协作机器人。从“制造”转向“服务”的机械臂，其技术内核，比如精密传动、运动控制等，还是源于工业机器人，但设计理念、安全标准和场景需求都已经发生了变化。 国产协作机器人的快速发展具有重要意义。首先，它带来了技术普惠化，让机器人从只为大型制造业服务的“高端装备”，走进了大众消费领域。这也是技术安全成熟、成本下降、供应链完善的必然结果。其次，它催生了“机器人+”的新商业模式，比如“机器人+咖啡”的无人咖啡厅、“机器人+康养”的新型康养社区等。结合数据大模型和深度学习等技术，机器人还可以记住用户偏好，为人们提供个性化服务。 随着协作机器人技术的进步和产业繁荣，机器人走进千家万户只是时间问题，我们想象中的未来生活正一点点变为现实。 记者：目前中国机器人产业发展情况如何，有哪些发展优势？ 陈殿生：产业发展方面，中国已成为全球第一大机器人生产国。技术方面，近年来中国机器人产业实现了一系列科技创新突破。2024年，中国机器人专利申请量占全球机器人专利申请总量的2/3。 特别是中国机器人产业链条日益完整。从上游零部件，到中游本体制造，再到下游系统集成，已形成完整的产业生态。核心零部件自主化取得突破，控制器、伺服电机、精密减速器等核心零部件的国产化率大幅提升。许多国内企业已实现了这些核心部件的自主研发和批量生产，不仅降低了生产成本，也为产品定制化奠定了基础。 在国际市场上，中国机器人也越来越受认可。当前，中国机器人出口的增长已不再仅仅依靠价格优势，而是更多地依靠技术、品牌和完整的解决方案。从东南亚到欧洲、北美市场，充分证明了中国机器人在质量、性能和可靠性上达到了国际先进水平。 记者：面向未来，中国机器人产业在技术发展上将有哪些重点发力方向？ 陈殿生：中国机器人产业具有广阔的发展前景。伴随AI技术发展，提升机器人智能化水平是一个重要趋势。 如今AI技术正在重塑机器人的能力边界。利用AI算法与大模型对机器人进行训练，能实时优化和调整机器人的运动轨迹、感知参数、经验判断等，从而获得更优的执行效率。AI技术还可以具备预测性，通过分析机器人运行数据，提前预测零部件可能发生的故障等，实现从“定期维护”到“按需维护”的转变，极大减少非计划性停机。在具身智能领域，AI技术还让机器人拥有了一个能够理解、推理和执行任务的“大脑”，让机器人“心灵”又“手巧”地自主完成任务。 今后，机器人产业的竞逐将是“机器人大脑”的比拼。相信中国机器人产业将在这场竞争中勇攀高峰。
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田渊栋离职Meta，最后一篇论文？ 新智元报道编辑：桃子【新智元导读】离职Meta后，田渊栋团队最新论文放出了。他们提出的「三门理论」发现，RLVR微调只在小权重里发力，性能提升的同时又不破坏模型结构。田渊栋离职Meta之后，最后一篇亲笔？上月末，Meta血裁600人团队，AI大佬田渊栋官宣自己也被裁员。最近，他在Meta期间一篇论文正式发布，已被顶会NeurIPS 2025录用。 最新研究中，他们发现一个反常却稳定的规律——强化学习与可验证奖励（RLVR）虽能提升模型性能，但几乎不碰主方向上的权重。这是一种受模型结构自身约束的优化偏置。这背后的原因究竟是什么，不如打开「黑箱」看一看。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2511.08567论文中，团队提出了「三门理论」，即KL锚点 → 几何结构 → 精度。它能解释并刻画AI独特的优化行为，也为近期一系列来自参数空间的观察现象，提供了可解释性：其中就包括，RL更新稀疏、RL遗忘较少，在线量化秩序一次校准。更重要的是，RLVR的优化方式与监督微调（SFT）完全不同，而且，人们常在SFT中用到的方法，不一定在RL中好使。 总言之，新论文最大的贡献在于，首次绘制出RLVR训练动态的「参数层面全景图」。RL学习，优化偏差从哪来？在研究之前，Meta团队提出了一个关于RL学习动态的核心问题：优化偏差是从哪里产生的？它在训练过程中如何影响参数的变化？ 为此，他们专门探索了RLVR方法。它是通过使用确定性的、可验证的奖励函数，去提高LLM在精确任务中的性能。RLVR会在同一个预训练模型的前提下，把更新引导到跨不同运行、数据集和训练方案中的同一类偏好区域。这是一种受模型本身影响的优化偏向。如下所示，在训练过程中，RL会把更新集中在同一模型的相同区域。 每个面板展示的是一个0-1更新掩码（1=已更改，0= 更改）。尽管使用的数据和算法不同，这种条纹状模式仍在不同运行中反复出现1 RL会将更新定位到同一模型的相同区域这里，作者分析了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的5次微调运行。这些运行分别使用了，包括数学、代码等多样化数据，以及不同的RL变体，如GRPO、DAPO、Reinforcement++。首先计算更新掩码 M_i，通过比较基础模型和微调模型来追踪更新集中在哪些位置。随后，更新一致性比率： 如下所示，在五次RLVR运行中，团队绘制了第13层的投影（Q/K/V/O）以及MLP的下投影。较亮的条带标记了在大多数运行中被更新的坐标，呈现出一种稳定的、类似条纹的路由模式，而不是随机散布。 权重更新的一致性比例2 优化偏向在整个训练过程中持续存在为了研究单次运行内部的动态变化，作者又在DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5上，跟踪了训练步骤中的按行和按列的更新比率： 下图中，路由偏向在训练初期便开始出现，并在训练推进中不断增强。这表明这是一种随时间保持稳定的现象，而不是短暂的偶发现象。 其峰值与图2中的偏置结构一致。 3 这种偏向可在不同模型族之间泛化不仅如此，作者又在Llama和Mistral上，同样观察到了类似的条纹结构特征。这表明，这种路由偏向是RLVR的普遍现象。 「三门」理论，破解黑盒那么，究竟是什么驱动了RLVR独特的训练动态？论文中，研究人员提出了一个「三门理论」。具体来说，每一步RL更新都会经过三个「门」——它们共同将更新从主方向偏离，并引导进入低曲率、保持谱结构的区域。门一： KL锚点对更新的约束实验显示，同策略（on-policy） 的RL更新，会施加一种隐式的KL「牵引绳」，即锚点效应。这使得每一步策略的偏移都保持很小。巧的是，这一观察与近期MIT、斯坦福等机构研究的观点一致。此前研究表明，最终策略也与初始策略保持KL上的接近。 接下来的重点在于，这条「牵引绳」是如何影响权重更新的动态过程？门二：模型几何结构决定KL约束下更新的落点上面的门一，提供了限制单步偏移的KL「牵引绳」，但并不规定更新会落在哪里。在一个预训练良好、具有结构化几何特性的模型中，小幅更新会局限在其既有几何结构内。根据矩阵扰动理论，如Wedin的sin-Θ定理），小范数扰动只会导致极小的子空间旋转，并保持近乎稳定的谱结构。在KL约束下，RL更新往往会保持模型的原始权重结构，而不是将其破坏。因此，更新会自然偏向优化地形的低曲率方向，从而避免模型行为出现剧烈变化。鉴于直接在长CoT的LRM中量化曲率成本极高，团队又采用一种高效的替代指标——主权重（principal weight）。门三：精度限制正如作者所言，存不下的东西看起来就像「稀疏」的。bf16的有限精度（仅有7位尾数）像一块「透镜」：它会掩盖那些RL想持续施加但幅度过小、无法被有效存储的微更新。基于理论的验证：RLVR优化动态 在参数层面，作者验证了RLVR的学习动态，其与理论框架高度一致。尤其是，门二所描述的「更新偏向非主权重」。RLVR在提升推理能力的同时避开主方向：它保持谱几何结构、避开主权重；而一旦预训练的几何结构被破坏，这种优化偏向也会随之消失。 RLVR保持谱几何结构，而SFT会破坏它如下所示，是SFT与RLVR在Qwen3-8B-Base上的谱几何对比。与SFT相比，RLVR能保持稳定的前k阶谱，并显著减少子空间旋转。 左图：示例层的前k个主角度和奇异值曲线；右图：跨所有层的最大主角度与归一化谱漂移RLVR会避开主权重，而SFT则会直接更新主权重下图中，RL会避免更新主权重。研究人员将RL的更新掩码与主权重掩码M_princ、低幅值掩码M_low，以及二者的组合M_princ ∩ M_low^c进行对比。RL更新与主权重之间的逐层重叠比例始终低于随机水平；而当去除其与M_low的重叠权重（即M_princ ∩ M_low^c）后，这种效应表现得更为明显。 RL算法重新思考作者观察到的训练动态揭示了一个超越机制本身的重要洞见：RL在参数空间中的优化机制，与SFT完全不同。那些诞生于SFT时代的旧PEFT方法，尤其是依赖稀疏或低秩先验、并因此与SFT训练动态高度对齐的方法，在RLVR中的迁移表现并不好。下图中的曲线直接验证了：SFT中偏好的主方向更新，对于RL并不有效。 下图中，是LoRA与PiSSA在DS-Qwen-1.5B（DeepMath-103K）上的表现对比。整体来看，PiSSA（以主方向为目标）相较LoRA并未带来额外收益；并且在较高学习率、被强制推动主方向更新时，它往往会在早期崩溃，而LoRA依然更为稳定。这一结果支持了研究中的几何分析：强行将更新推入SFT所偏好的主方向与RL的优化特性并不匹配，不但无法带来明显收益，还会在放大学习率时导致训练崩溃。 智能体与RLHF任务 此外，作者还分析了额外的智能体与RLHF（基于人类反馈的 RL）检查点，并确认它们在权重空间上的诊断结果与前文一致：(i) 主子空间旋转幅度极小，(ii) 谱漂移轻微，(iii) 更新与主方向存在显著错位。如下是更多关于关于智能体和RLHF的实验结果。 参考资料： https://x.com/tydsh/status/1989049095575728156?s=20
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阿里千问公测，挑战 ChaGPT；京东上线独立外卖 App；贝佐斯出任 AI 初创公司 CEO | 极客早知道 阿里千问 App 公测，与 ChatGPT 正面交锋 11 月 17 日，阿里巴巴正式官宣「千问」项目，全力进军「AI to C」市场。当天，千问 APP 公测版上线，接入全球性能第一的开源模型 Qwen3 并免费开放，与 ChatGPT 展开全面竞争。此前，有知情人士透露，在未来几个月内，阿里巴巴将在该应用中逐步增加智能体 AI（Agentic-AI）功能，以支持包括主要淘宝市场在内的平台上的购物功能。「阿里巴巴计划最终通过海外版本向全球扩张。」该人士表示，在过去几个月里，阿里巴巴 CEO 吴泳铭已从各部门调集了大量开发人员投入到此项目中。（来源：证券时报） Google 推出全新 AI 气象模型，天气预报效率与准确性大幅提升 Google 于 11 月 17 日宣布全面升级其天气预报服务，采用最新研发的 AI 气象模型「WeatherNext 2」。这一新模型将被整合到 Google 多款热门产品中，包括搜索、Gemini 及 Pixel 手机。据介绍，Google 的 AI 增强型天气预报已经在准确性方面表现优异。此前，AI 气象模型在生成预测的速度和效率上已超越传统基于物理的模型。Google 表示，WeatherNext 2 可在不到一分钟的时间内，用 Google 的 TPU 芯片完成传统超级计算机数小时才能完成的预测工作。（来源：cnBeta）余承东官宣，华为 Mate80 发布会定档 11 月 25 日 11 月 17 日消息，华为常务董事、终端 BG 董事长余承东宣布，华为 Mate80 系列发布会定档 11 月 25 日 14:30。网上爆料称，华为 Mate 80 系列共有四款机型，分别是 Mate 80、Mate 80 Pro、Mate 80 Pro Max、Mate 80 RS 非凡大师。该系列或将首发全新麒麟 9030 处理器，直屏+3D 人脸识别的方案，预计还将支持侧边指纹识别。与 Mate80 同时发布的还有 Mate X7。（来源：网易科技）贝佐斯出任人工智能初创公司「普罗米修斯计划」CEO，旨在提升汽车、航天领域制造水平 11 月 17 日消息，据《纽约时报》报道，亚马逊创始人杰夫・贝佐斯正在将他的金钱与时间投入一家人工智能初创公司，并将以联合 CEO 的身份参与日常管理。三位匿名知情人士透露，这家公司名为「Project Prometheus」（普罗米修斯计划），创立之初便拿下 62 亿美元资金，其中部分源自贝佐斯本人注资，成为全球融资最充足的初创企业之一。值得注意的是，这是贝佐斯自 2021 年 7 月卸任亚马逊 CEO 以来，首次在一家公司中担任运营管理角色，尽管他目前还在深度参与对标马斯克 SpaceX 的蓝色起源公司，但他在该航天公司也仅被冠以「创始人」头衔。据报道，「普罗米修斯计划」公司聚焦的前进方向与贝佐斯的兴趣紧密相关，将专注于开发用在计算机、汽车、制造业、航空航天领域的 AI 技术，旨在提升这些领域的制造水平，该公司迄今为止保持低调，甚至没人清楚其创立时间，也没有人知道它的总部。（来源：IT 之家） 刘强东：京东正式推出京东外卖独立 APP 11 月 17 日京东在三亚举行品酒会，会上京东创始人刘强东宣布推出京东外卖独立 app、京东点评、京东真榜。刘强东称，「早期因为我们把外卖服务归在『秒送』品牌下，集成在主 APP 里，导致很多用户甚至一些老用户，想点外卖时直接在京东主 APP 里搜京东外卖却找不到，这让我们损失了巨大的流量。现在独立 APP 上线，对于经常点外卖的同事来说，应该会更方便、更好找。」对于京东点评，刘强东则表示，「经过将近一年的思考和筹备，现在也正式上线了。我们采用的方法，是利用人工智能，把全网关于餐厅、酒店、景点、行程等所有好吃好玩的信息进行抓取，进行一次大规模的人工智能分析。最后，直接由 AI 生成一份针对这些地方的、全面的点评报告。我也宣布，我们的点评业务永远不会做商业化。作为一个商业企业，大家追求商业利益，我完全可以理解。但我坚定地认为，企业不能什么都以利润为导向，什么都只看钱，什么都要拿来赚钱。该你赚的钱当然可以赚，但如果你给用户提供排名、提供点评，还要从中赚钱，那内容就注定不可能真实。」（来源：蓝鲸新闻）小鹏汽车：第三季度营收 203.8 亿元，同比增长 101.8% 11 月 17 日，小鹏汽车公布 2025 年第三季度财报，交付量、总营收、毛利率、现金储备在内多项核心数据均创历史新高。小鹏汽车第三季度总营收为 203.8 亿元，较 2024 年同期上升 101.8%；总交付量达 116,007 台，同比增长 149.3%，创下单季度交付历史新高；毛利率达 20.1%，同比提升 4.8 个百分点，创下单季度历史新高。截至 2025 年 9 月 30 日，现金及现金等价物、受限制现金、短期投资及定期存款为人民币 483.3 亿元。2025 年第四季度，小鹏汽车预期总交付量达 125,000 台-132,000 台，同比增加 36.6% 至 44.3%；总营收预期达 215 亿元至 230 亿元，按年增加约 33.5% 至 42.8%。小鹏汽车董事长 CEO 何小鹏表示：「2025 年第三季度，小鹏汽车各项关键经营指标，包括销量、收入、毛利率、在手现金，再创新高。净亏损进一步收窄，我们目标在四季度实现公司盈亏平衡。」在公司经营持续改善的背景下，小鹏汽车将更加笃定地投入物理 AI 研发，并加速第二代 VLA 模型、Robotaxi 和人形机器人在 2026 年规模量产。（来源：财联社）大疆官方回应：投资 3D 打印公司消息属实 11 月 17 日晚间消息，今日，大疆官方向新浪科技表示，大疆投资 3D 打印公司消息属实。大疆表示，本次投资是基于我们对消费级 3d 打印技术发展潜力、行业增长潜力的看好，符合大疆对创新科技的一贯理念和前瞻性布局。近日，拓竹科技创始人陶冶发布上千字朋友圈，称「老东家投了一家 3D 打印公司，协议里面还特别安排了拓竹相关的条款」。陶冶曾任大疆消费级无人机事业部负责人。他带领团队于 2020 年创立拓竹科技，专注于将工业级 3D 打印技术下沉至消费级市场。（来源：新浪科技）字节 Seed 研究员被开除原因曝光：多次接受付费访谈泄密 11 月 17 日下午消息，近日，字节 Seed 研究员任赜宇因多次泄密而被开除。据知情人士透露，任赜宇的泄密行为是多次接受咨询机构的付费访谈，泄露商业保密信息，此事与他在知乎上的技术分享没有关系。就在上个季度，字节在「违反信息安全制度」的案例通报中，提到有 10 名违规参与外部付费访谈的员工，因违反公司《员工行为准则》和公司信息安全制度，而受到公司处罚。为避免更多员工再次违反相关制度，通报中提醒，外部咨询公司会以「专家访谈」、「行业研究」等名义，通过脉脉、领英、小红书等平台发起有偿访谈邀约，以获取公司保密信息，「为保护公司信息及数据安全，守护自己的职业生涯，请拒绝此类邀约。」（来源：新浪科技） OPPO Reno15 系列发布：首发「出圈实况拼图」功能，售价 2999 元起 11 月 17 日晚间消息，OPPO 正式发布全新一代 Reno15 系列手机。搭载四主摄超清影像系统与创新性的实况玩法，同时在直播体验、游戏性能及 AI 系统等进行升级，售价 2999 元起。 Reno15 与 Reno15 Pro 均搭载由 2 亿像素超清主摄、5000 万像素潜望长焦、5000 万像素超广角及前置 5000 万超广角摄像头组成的四主摄超清影像系统。Reno15 系列行业首发「出圈实况拼图」，该功能依托 OPPO 自研视觉大模型与视频 AI 记忆算法，实现「一拍二拼三出圈」的便捷操作；同时支持美图秀秀、Wink App 2500 万像素超清实况封面编辑、小红书 4K 超清发布。（来源：新浪科技）全系 8000mAh：荣耀 500 系列手机电池容量确认 11 月 17 日消息，荣耀 500 系列新品发布会官宣定档 11 月 24 日 19:30，官方公布代言人为肖战。 荣耀产品经理 @ 汤达人 TF 近日分享图片，并宣布荣耀 500 系列新机全系采用 8000mAh 大电池。另外，新机的设备名称分别是荣耀 500 超级 Pro 版、荣耀 500 超级标准版。 电影《阿凡达 3：火与烬》正片片段首曝，内地定档 12 月 19 日上映 11 月 18 日消息，电影《阿凡达 3：火与烬》发布了首支正片先行片段，讲述了灰烬族抓捕杰克家人的情节，本片已定档 12 月 19 日在中国内地上映。 据了解，《阿凡达 3：火与烬》还发布了 IMAX、杜比、RealD 3D、Fandango、4DX、ScreenX 等制式海报。这部电影是《阿凡达》系列的第三部作品，片长 195 分钟创系列之最，讲述了杰克·萨利一家在战火中的成长和守护家族情感纽带的故事。新引入的「风之商人」和「灰烬族」两个种族，分别代表和平与掠夺，为潘多拉世界带来新的冲突和挑战。本片将探讨善恶的界限，不再简单地将人类视为入侵者，而是深入探讨内部对抗和角色内心世界。卡梅隆暗示这可能是系列中最好的一部。（来源：IT 之家）*图片来源：视觉中国 播客上新上周，编辑部汽车组的周老师参加小鹏科技日，在公众号上发布的稿件《》反响热烈，本期逐渐离普，编辑部一起聊了聊小鹏科技日的见闻以及内存价格疯涨背后的洞察，欢迎收听～小鹏科技日上，女机器人走出了让人吃惊的「猫步」，国内外火出圈，却被网友质疑是真人扮演，让何小鹏不得不用剪刀剪掉女机器人的裤腿，自证清白。这背后，到底是怎么回事？在现场看到实体机器人的极客公园同事，又有什么感受和观察？内存价格暴涨，一天一个价，明年的手机和电脑，可能会疯狂涨价，那我们还能换新机了吗？长按下方「卡片二维码」即可收听～欢迎关注我们的播客「逐渐离普」（小宇宙 App），一起加入漫谈日常！
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AI榜单“变天”了！马斯克发布Grok 4.1，盲测排名登顶第一 就在OpenAI发布GPT-5.1，大谈“情商”之际，埃隆·马斯克（Elon Musk）也带着他的xAI，火速加入了这场“AI体验”之战。 就在刚刚，xAI宣布推出Grok 4.1，这是对现有Grok 4模型的重大升级，并已在grok.com、X平台以及iOS和Android应用向所有用户全面开放。。官方宣称，新版本在创意表达、情感互动和协同交流方面表现尤为突出，并且出现幻觉的概率仅为此前模型的三分之一。 更引人注目的是，在一个公开的“盲测”竞技场（LMArena）上，Grok 4.1的“思考模式”版本已悄然登顶总榜第一，甚至其“非推理”的快速模式，都击败了所有对手的“完整推理”模式。 这场突如其来的“榜首易主”，无疑为日趋白热化的AI竞赛，又增添了浓重的火药味。 Grok 4.1升级了什么？ xAI本次发布了两个Grok 4.1模型：Grok 4.1（非推理模式）和 Grok 4.1 Thinking（思考模式）。这两个模型均可免费使用，但付费用户面临的限制更少。 官方表示，新版本能更细致地理解隐含意图，与之对话引人入胜，也更能保持人设的一致性。 为了优化模型的风格、人格和有用性，xAI利用前沿的代理型推理模型（agentic reasoning models）作为“奖励模型”，在大规模环境中自主评估并迭代模型的回答。 在11月1日至14日的“静默上线”期间，xAI在真实流量上进行了盲测式的成对比较评估，结果显示，在64.78%的情况下，用户更偏好Grok 4.1。 “盲测”登顶，Grok 4.1到底有多强？ Grok 4.1在盲测的人类偏好评估中树立了新的行业标准。 LMArena是一个开源工具，用户可以通过并排、盲测的方式，比较不同大语言模型的表现。在这个竞争最激烈的“斗兽场”里，Grok 4.1取得了惊人的成绩： · Grok 4.1的“思考模式”（代号：quasarflux）以1483 Elo的成绩位列总榜第一，领先所有非xAI模型31分。 · Grok 4.1的“非推理模式”（代号：tensor）无需使用“思考词元”（thinking tokens），可立即生成回答，并以1465 Elo的成绩排名第二。 · 更夸张的是，Grok 4.1的“非推理”模式表现，超过了所有其他模型在“完整推理模式”下的公开排行榜成绩。 与之相比， Grok 4此前在该榜单上的综合排名仅为第33位。 “情商”与“文采”，一个都不能少 除了通用能力，xAI还强调了新模型在“软实力”上的提升。 · 情绪智能（Emotional Intelligence） 为评估模型在个性与人际互动方面的进展，xAI对Grok 4.1进行了EQ-Bench3测试。这是一项由LLM作为裁判的测试，用于评估模型在主动情绪智能、理解力、洞察力、共情能力和人际技能方面的表现。· 创意写作能力（Creative Writing） xAI同样测量了Grok 4.1在Creative Writing v3基准测试中的表现。在该测试中，模型需要根据32个不同的写作提示，在3次迭代中生成回答。更少的“幻觉” 快速响应模型在配备搜索工具后，虽然能迅速给出答案，但更容易出现事实性错误。 在Grok 4.1的后训练阶段，xAI重点降低了模型在信息查询类提示中的事实性“幻觉”。 根据xAI的说法，Grok 4.1出现幻觉的概率是此前模型的三分之一，这使其成为xAI迄今为止的最佳版本之一。 为了验证这一点，xAI不仅在真实的生产流量中进行了评估，还使用了FActScore——一个包含500道关于人物传记问题的公开基准测试。 挑战与未来：真正的对手还在路上 尽管Grok 4.1的“盲测”成绩斐然，但AI的王座之争远未结束。 目前，我们尚不清楚它与GPT-5.1相比的真实表现。 更重要的是，谷歌（Google）正在准备发布Gemini 3.0，这可能会成为迄今为止最强大的模型。 Grok 4.1的发布，无疑是马斯克在AI竞赛中投下的一枚重要棋子。但在这场“神仙打架”的牌局中，谁能笑到最后，还远未可知。（易句） （本文由AI翻译，网易编辑负责校对）
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京东外卖要“独立” 刘强东还宣战“点评” 出品｜网易科技《态度》栏目 作者｜汉雨棣 编辑｜丁广胜 11月17日，京东集团创始人刘强东在三亚保利瑰丽酒店举办第三场“京东品酒会”，刘强东在讲话中表示，京东外卖的独立APP即将上线。他坦言，过去将服务内置在京东主APP内的做法导致许多用户难以找到入口，造成了流量损失，独立APP的上线将为核心用户提供更大便利。 刘强东同时宣布，经过一年筹备的“京东点评”和“京东甄榜”正式推出。他介绍，该系统利用人工智能技术聚合分析全网关于餐厅、酒店、景点等的数据，生成AI评价榜单，并允许用户使用个性化网络语言进行点评。此外，刘强东郑重承诺，京东的点评和榜单业务将“永远不做商业化”。 他强调，一旦向商家收费，付费者必然是品质欠佳、希望提升排名的品牌，这将导致榜单有失公允。京东此举旨在保证评价的绝对真实与公平，只为用户提供可信的参考。 以下为刘强东讲话实录，为方便阅读进行不改变原意的编辑： 大家晚上好。 刚才听到董事长和理事长的介绍，欢迎我本人和京东集团。应该说五粮液从DAY1、第一天开始就有特别的缘分和情谊。刚才我们五粮液勾兑用的方法是0.618黄金分割法，大家知道618是我创立京东那一天，开张第一天的日子。所以这个第一天就注定我们有千年的缘分。 创业初期我也没什么钱，我喝了17年的京酒，很多人可能不知道京酒是属于五粮液集团，后来到2015年的时候我去参观过五粮液，看过五粮液的酿酒标准和工艺，回来之后在很多场合都会用五粮液来招待客人，也会把它作为礼物送给海外的合作伙伴。 特别是遇到我们和我们集团同学、老朋友、特别要好的朋友，偶尔心情愉悦，希望能够豪饮的时候，基本上我自己选择五粮液，因为他因为它有一款 39 度的酒，度数更低、喝起来也更舒服。今天人比较多，来的同学也很多，大家放松就好。如果哪位朋友一不小心多喝了两杯，其实也不用担心，回去之后，只要再喝上一瓶和五粮液酒瓶同等容量的水，过个三十分钟，我可以负责任地说，基本就没什么问题了。所以今晚大家完全不必为“喝多了”这件事紧张。 瑰丽酒店，我也不是给瑰丽酒店做广告，过去12年，我和太太在全世界出差，我的助手秘书都知道第一优先选择是Rosewood（瑰丽）。我们去到全球任何城市，只要有Rosewood，哪怕多跑20公里，也要选择Rosewood。 因为大家对于我们夫妻二人来讲的话，我们认为（瑰丽）是最有品位，最有艺术、最有品质的酒店。 借着这次机会，我也希望再和大家重申一下： 上次我也详细介绍了我们的酒旅外卖，我们的目标，我们的路径，我们能够为行业、我们能够为用户到底创造什么样的价值。借今天的机会，我也想我也去宣布一下，我们几个新的与之相关的产品功能上线。那就是京东外卖独立APP终于来了。 初期老实说我们丧失了巨大流量，当年很多人搜京东外卖发现没有APP，也不知道外卖在我们主站APP里面还是归为秒送的品牌，所以当时很多用户，甚至一些老用户在我们京东主APP里面找不到（外卖），我们京东外卖独立的APP终于上线，对于经常点外卖的同事可能会更方便更容易。 第二就是京东点评，我们也经过了一年的筹备、思考，最终京东点评也是正式上线了。我们用人工智能去把全网关于餐厅也好，酒店也好，景点也好，堂食也好，所有好吃好玩的，用人工智能去把全网所有的数据进行一次人工智能大方向的分析，最后为这些场所生成一份系统化的点评。 当然了我们真人用户也可以个体地表达自己的声音，而我们AI是凝聚了至少是几十万人甚至几百万人，哪怕你发小红书、抖音、百度、微博、有关的数据都会进行综合的分析，他也是中国乃至全球第一个AI人工智能的榜单。 同时我们推出了技术叫京东真榜，我们可以从各种角度，对餐饮、酒店、航司、景点等各类商户做出多种排序——比如在某个城市，想吃某一道菜，哪一家做得最好、是什么口味。这就是京东真榜。 同时我们也根据现在年轻人的网络语言的风格不同，也让用户可以选择自己的、所有语言风格的点评，现在都可以去测试。 最后就是我们的点评也好，真榜也好，我宣布我们永远不做商业化。作为一个商业企业，大家都会追求商业的利益，我完全可以理解，但是我坚定认为，我们做一个商业企业不应该什么都以利益、什么都是以钱、什么都要去赚钱（为标准）。你去给用户提供一个排名，你给用户提供点评，你还要再赚钱，那就一定不可能真实。 因为像优秀的（公司）像五粮液，好的东西他不需要去做到（充钱打榜）因为他就已经是现在全球最好的。你如果做了商业化给你钱的人是谁？我相信所有人都是这样的，给你钱一定排名靠后、品质一般甚至比较差的商家。他为什么给你花钱？因为他给你花了钱之后他能变好了，让他排名上升了，让他排到前面去。所有的点评和这种排行榜一旦商业化以后就绝对不能保证（真实），绝对没有公平，一定会导致劣币驱逐良币的问题。
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雷军怒了！澄清其言论被断章取义 点击上面↑“电动知家”关注，记得加☆“星标”！电动知家消息，11月16日，小米创始人雷军连续发布多条微博表达自己的“愤怒”，回应近期关于小米汽车安全性的争议。这对一直以温文尔雅形象示人的雷军来说是极其少有的“破防”。 他在微博中直言不讳地指出：“在去年4月的一次采访中，我在谈产品定义时说，“一辆车 ，好看是第一位的”，这和“安全是基础、安全是前提”矛盾吗？还是在这次采 访，我谈设计时候说轮毂最难设计，这有啥问题？”雷军的表态主要集中在澄清其言论被断章取义的问题。他附上了2023年和2024年发布的四则微博截图，强调小米在汽车安全方面的投入与标准。在网友评论中，他更直接表示：“网上有不少人断章取义、歪曲抹黑。”为证明小米汽车对安全的重视，雷军晒出了历史微博截图作为证据。在2023年12月28日的微博中，他提到：“电池是电动车最核心，也是最贵的部件，小米采用了最严苛的安全标准。”2024年1月3日，他明确表示：“小米汽车，安全高于一切。被动安全、主动安全、电池安全、隐私安全，四重保障，全面守护。”这场争议的源头可追溯到去年4月的一次采访。当时雷军在谈到产品定义时表示：“我们在产品定义的 第一条就是颜值是王道，车好看是第一位的”。这段话近期被重新翻出，并被断章取义为“小米汽车只看重颜值而忽视安全”。在回应中，雷军不仅反驳了这一说法，还质疑道：“还是在这次采访，我谈设计时候说轮毂最难设计，这有啥问题？”显然，他对自己的言论被片面解读感到不满。 雷军此次强烈回应并非空穴来风。表面上看，小米汽车业绩一片向好。2025年第二季度财报显示，小米集团总收入达1160亿元，同比增长30.5%，连续三个季度突破千亿大关。智能电动汽车及AI等创新业务表现尤为亮眼，收入大增233.9%至213亿元。更令人印象深刻的是，小米第二季度交付汽车81，302辆，截至7月累计交付已超过30万台。然而在这些光鲜数字背后，小米汽车正面临一系列产品信任危机。从“碳纤维前舱盖”争议到“马力锁定”风波，小米汽车的每一个动作都被放在放大镜下审视。近期，小米汽车在多起消费者维权诉讼中频繁提出“管辖权异议”，要求将案件从消费者所在地法院移送至北京法院审理。这种策略被指可能作为“消耗战”的工具，进一步加剧了公众的质疑。雷军巨大的个人IP流量为小米汽车带来了关注度，也带来了争议。从造手机到造芯片，再到造汽车，小米每进入一个领域，都伴随着质疑与挑战。 汽车的安全和颜值，并非是对立关系。但对于渴望在汽车行业扎根的小米而言，如何在舆论漩涡中保护自己、构建健康的竞争环境，是比应对“断章取义”更迫切的课题。
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从路口信号灯到重大工程 百度AI基础设施为千行百业注入新动能 在内蒙古自治区鄂尔多斯市伊金霍洛旗，早晚高峰期车流如织。新老城区跨河通勤的繁忙路口，过去时常出现车辆排队拥堵的现象。在引入百度智能云SaaS信控平台后，这里的信号灯仿佛拥有了“大脑”，能根据实时车流自动调整配时方案，使车均延误降低了13%。随着自我演化超级智能体“百度伐谋”的介入，算法实现了自主迭代，在原有基础上，车均延误再降低5%。 这是百度AI基础设施为城市缓堵治理提供的更优方案，也是百度应用人工智能技术深入城市肌理、赋能社会治理的生动缩影。 11月13日，百度世界2025大会举行。在国家深入实施“人工智能+”行动、推动人工智能与千行百业深度融合的背景下，百度在大会现场正式发布了全球领先的可商用的自我演化超级智能体“百度伐谋”，并推出了全新一代昆仑芯及全栈AI云基础设施。这是百度推动AI从辅助工具向“自主寻优”的生产力主角跨越的探索实践，也为中国企业迈向数智化转型深水区，提供了一种寻找优化方案的创新思路。 寻找优化方案：从人工调整参数到AI自我演化 当前，AI已成为提升生产力的关键变量。百度认为，当AI能力被内化，成为一种原生的能力，就不再是成本，而是生产力。 为推动AI技术在能源、交通、制造等关键产业中落地应用，突破依赖经验手工建模、不断调整参数的方式，于千万种可能性中寻找优化方案，百度创新推出“百度伐谋”。作为全球领先的可商用的自我演化超级智能体，“百度伐谋”秉持“进化算法”理念，能够7×24小时不停歇地学习进化，根据条件变化不断地自动迭代刷新，在复杂的产业应用场景中不断探索优化方案。 在重大工程领域，面对海上风电如“三维迷宫”般的电缆布置难题，中国能源建设集团广东省电力设计研究院利用“百度伐谋”产出高质量优化方案，找到了更短的电缆路径，大幅节省项目交付时间。 在金融风控领域，针对银行风控人才短缺和数据工程水平限制的痛点，中信百信银行通过“百度伐谋”，实现了特征挖掘效率提升100%、风控模型的风险区分度提升2.41%的效果，让银行“看”得更准。 “百度伐谋”开辟了“人类定义任务、智能体持续寻优”的新路径，发布首日已经吸引了超1000家企业申请接入测试，覆盖交通、旅游、金融、物流等行业。 夯实算力底座：探索打造新型AI基础设施 如果说“百度伐谋”是能够自主思考的“大脑”，那么强大的AI基础设施则是支撑其高速运转的“心脏”。 2025年8月，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》发布并明确提出，深入实施“人工智能+”行动，涌现一批新基础设施、新技术体系、新产业生态、新就业岗位等，加快培育发展新质生产力。 企业要内化AI能力，必须有新型AI基础设施来支撑，这就包括AI Infra(AI基础设施)和Agent Infra(智能体基础设施)在内的全栈AI云。此次大会上，百度智能云发布了全新一代昆仑芯和天池超节点研发计划，并宣布未来5年将按年推出昆仑芯新产品，结合百度百舸AI计算平台，持续打造具有更强性能的AI Infra，助力解决国内企业的算力供给问题。 全新一代昆仑芯包括两款产品：昆仑芯M100针对大规模推理场景优化设计，具备高性价比，将于2026年上市；昆仑芯M300则面向超大规模的多模态模型训练和推理任务，具备一流性能，预计于2027年上市。此外，百度发布了基于昆仑芯的新一代超节点——天池256和天池512研发计划。相比上一代产品，天池256卡超节点的卡间互联带宽可提升4倍、整体性能可提升50%；天池512卡超节点在此基础上进一步跃升，单个超节点可支撑万亿参数模型训练。两款产品将于2026年正式上市。未来，百度智能云还将推出1000卡、4000卡超节点。 百度智能云今年已经点亮了昆仑芯三万卡集群，可同时支撑多个千亿参数大模型训练，这是国产AI算力集群的一次突破性进展。未来，百度智能云将持续优化软硬件协同效果，通过百度百舸AI计算平台，将昆仑芯单一集群的规模从三万卡进一步扩展至百万卡级别，为企业内化AI能力提供更强算力底座。 IDC报告显示，百度智能云已连续6年位列中国AI云服务市场份额第一。这种市场认可，源于百度在算力、AI开发平台以及AI应用的全面技术突破，赋能企业以更低成本、更高效率部署AI。 构建“智能体生态”：让AI像员工一样工作 有了聪明的大脑和坚实的底座，AI如何真正走进千行百业的业务流程？答案在于Agent(智能体)的规模化应用。 此次大会上，百度智能云全面升级了以百度千帆为中心的Agent Infra，旨在加速智能体在高价值场景的快速落地。目前，百度千帆平台企业用户数量已超46万家，Agent(智能体)开发量突破130万个，成为智能体规模化落地的重要平台 。 基于这套“AI Infra+Agent Infra”的全栈AI云，百度智能云联手客户，深入产业，打造了一批服务关键业务的企业级智能体。 在金融领域，百度智能云与银河证券合作打造场外交易Agent，可准确理解客户的询价需求，辅助交易员快速生成报价方案、促成交易。场外交易Agent上线后，客户从询价到下单的转化率提升3倍，银河证券场外衍生品交易业务规模实现翻倍。 在电力领域，百度智能云携手南方电网深圳供电局，基于百度千帆Agent Infra的工作流编排和专业的电网组件，合作开发了配电网监视Agent和操作票审核Agent，助力电网系统运行更高效可靠，同时减轻调度员人工巡检压力，帮助调度员把精力放在更复杂的场景处理和应急响应上。 在实体门店，百度一见发布的多人协作SOP分析Agent，能够精准识别餐饮门店高峰期多人协作的复杂场景，解决出餐出错的痛点，助力门店精细化管理。 从后端的芯片算力，到中端的开发平台，再到前端的智能体应用，百度智能云构建的“AI Infra+Agent Infra”全栈AI云，正在成为助推千行百业转型升级的“加速器”。根据IDC数据，目前已有65%的央企选择与百度智能云开展深度合作，共同探索AI创新。 当前，人工智能正在重塑人类生产生活方式。从“百度伐谋”在复杂产业场景中寻找优化方案，到打造高性能、可扩展的AI基础设施，再到百度千帆平台赋能百万智能体应用，一幅“人工智能+”落地图景正逐渐清晰。这不仅仅是技术的单点突破，还是基础设施、算法模型与产业场景的深度融合。 未来，百度将持续坚定投入，致力于提升智能的天花板、扩大AI的渗透面，为中国企业的应用创新、生产力跃迁，提供坚实可靠的AI基础设施，让AI成为推动经济社会高质量发展、实现生产力跃迁的重要动力。 数据来源：百度
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数智技术赋能媒体融合发展 本报记者 杨 迅 输入关键词，一键生成短片；戴上VR眼镜，沉浸式穿越千年大唐……以用户视角“打开”2025中国新媒体技术展，今年新在哪？ 高效，“一人就是一个移动编辑部”。在人民日报社展区，AI编辑部系统集成文生图、文生视频、视频转译等先进AI能力，将过去需要团队协作的新闻生产流程，压缩至一人完成。人民日报社技术部工作人员刘星宏介绍，AI编辑部是借助AI技术打造的新媒体视频创作工具集，从2020年至今历经6个版本迭代升级，系统赋能策采编审发等环节，覆盖内容管理、生产赋能、矩阵分发、传播监测、内容审核等全业务流程，创作出了一大批广泛传播的新媒体爆款作品。今年全国两会，人民日报社运用AI编辑部和智媒引擎推出的中国式现代化主题短片《主角》，上线4天全网曝光量超6亿次。 智能，“让文物会说话”。在湖南广播影视集团有限公司展位，专为文博文旅打造的智能终端“山海灵通”引人注目。 湖南省博物馆的镇馆之宝有哪些？明星展品豕形铜尊有哪些特点？轻触屏幕，数字人便如约而至，用指尖慢慢旋转屏幕上的豕形铜尊模型，伴随数字人的讲解，奥秘一一解开。 芒果数智工作人员谭雅心介绍，“山海灵通”融合语音识别、虚拟形象与山海璇玑大模型，塑造专家级Al数字人导师。以裸眼3D带来沉浸式鉴赏，通过语音和触碰实现自然交互，构建“观察—思考”的学习闭环。数字人从应答工具升级为文化引导者，提供主动讲解、探索引导与个性化服务，让文物真正“活”起来。 互动，“新技术你来体验”。在芒果TV展台，机器人“小玖”挥动手臂，踩着音乐节拍，时而跳着动感舞蹈，时而和现场观众握手，观众竞相上去和“小玖”合影留念。 芒果TV智能算法部算法工程师王文倩介绍，作为具身智能综艺机器人，“小玖”在综艺节目《中餐厅9》摩洛哥站中亮相。其硬件基础来自智元机器人，内部能听会说、能与环境互动的“灵魂”是基于自研的芒果大模型独立开发的。“小玖”不仅可以实时进行中文、英文、法语、阿拉伯语4语种对话，还能即时为中餐厅定制精美菜单与主题歌曲，可完成犀利锐评、趣味迎宾、资深向导、漫画海报设计等10余项任务，展现了在智能化内容生产与应用上的前沿探索。
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刚刚，全线跳水！16万人爆仓！ 比特币继续跳水。行情显示，区块链继续下跌，比特币一度跌至93778.6美元，抹去今年以来所有涨幅。以太坊跌1.93%，艾达币跌3.29%，FIL跌3.44%。Coinglass数据显示，过去24小时加密货币市场共有接近16万人爆仓，爆仓总金额为5.8亿美元，其中多单爆仓4.1亿美元，空单爆仓1.7亿美元。对于加密货币市场的持续杀跌，市场人士分析认为，资金撤退或是重要原因之一，加密货币市场或许正开启脆弱时期。Tickmill Group 的 Patrick Munnelly 在报告中指出，主要投资基金、交易所交易基金投资者和企业财政部门已从比特币撤退，带走了“支撑今年反弹的关键支柱”，进而“开启了市场脆弱性的新时期”。市场情绪分析平台Santiment的报告显示，比特币、以太坊和XRP三大加密货币的负面讨论急剧上升，正面/负面情绪比率大幅下降，情绪水平远低于正常值。这表明，负面情绪正在主导加密货币市场，投资者信心持续低迷。自10月11日的大规模清算事件后，关键情绪指标显示市场情绪始终未能恢复，反而进一步恶化。加密货币市场持续杀跌的背后，长期持有者正在集中抛售。据报道，比特币跌破10万美元关键里程碑的背后，“巨鲸”（持有1000个比特币以上的大户）和长期持有者的抛售成为显著推手。区块链数据显示，过去30天内，长期比特币持有者已出售约81.5万枚比特币，这是自2024年初以来的最高抛售活动。更关键的是，持有比特币超过七年的“巨鲸”钱包，以每小时超过1000枚比特币的速度持续卖出。这种抛售呈现出“持续的、交错的分配”特征，而非突然的协调性抛售。分析显示，许多早期持有者将10万美元视为一个心理门槛——这是他们多年来一直谈论的获利了结水平。自2024年12月比特币首次突破10万美元以来，长期持有者的抛售就开始加速。比特币行业资深人士、Swan Bitcoin首席执行官Cory Klippsten表示：“我认识的很多早期持有者，自2017年我进入这个领域以来，就一直在谈论10万美元这个数字。出于某种原因，这是人们一直说会卖出一些的水平。”综合自：券商中国责编：叶舒筠校对：盘达
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科技行业裁员潮与AI豪言形成鲜明反差：数据标注员时薪骤降5美元 IT之家 11 月 17 日消息，虽然有经济学家估算科技行业在 2025 年上半年贡献了美国 GDP 增长的 92%，但从裁员情况根本看不出来 —— 科技公司的人手正以惊人速度缩水。亚马逊就是例子，在多个业务都赚得可观的情况下仍裁掉了 14000 名职能岗位员工。整个 10 月，科技行业成为裁员最严重的领域，也是 2003 年以来裁员最密集的月份之一。 这种局面不仅令人沮丧，也与生成式 AI 行业的豪言形成鲜明反差。据《商业内幕》11 月 13 日报道，与 OpenAI 和 Anthropic 合作密切的生成式 AI 数据标注企业 Mercor 突然宣布叫停与 Meta 的大型项目，让大量员工措手不及。报道称，这个名为 Musen 的项目最高峰时雇用了大约 5000 名数据标注员，原本预计至少持续到 2026 年。一名外包人员说，“一直都在强调客户很满意，也说项目会做到年底，结果在假期前突然转向，所有人都被震住了。”Mercor 提出愿意重新接收这些员工，但不再继续开展 Musen 项目，而是让员工加入一个几乎完全一样的新项目“Nova”。唯一显著差别是薪资：Musen 每小时 21 美元，Nova 只有 16 美元（IT之家注：现汇率约合 113.7 元人民币）。两名收到 Nova 合同的人说，“邮件解释工资降低是因为多媒体任务量更稳定和工时上限更高。”换句话说，数据标注员从稳定岗位被降为合同工后，现在还得在更低时薪下投入更多时间。一名已经接受 Nova 合同的员工说，“工作内容完全一样，就是每小时少了 5 美元。大家基本都处在同样处境，本来想抵制，但经济状况不允许。为了稳定收入只好硬着头皮接下，尽管非常泄气。”
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被“梗”遮蔽的拼好饭 被低估的拼好饭。 文｜陈梅希 编｜园 长“疑似吃拼好饭中毒”，一句曾经在社交平台风靡的流行梗，可能制造了外界对美团拼好饭业务的严重低估。此前，美团向外公布了拼好饭的最新数据：日订单量峰值已超过3500万单、用户数超过2.7亿，入驻餐饮品牌超过5000家，全国上线运营的商家超过百万。而在这些数据背后，是消费者买到了划算的套餐，商家没有亏本赚吆喝，外卖骑手拿到了更多“双胞胎”和“三胞胎”订单。回看“中毒梗”的出现和反转，我们似乎需要正视，想买到便宜但能吃饱的饭，是朴素正常的消费需求。餐饮行业的进步，应该展现为满足不同价格带、不同场景的各类消费需求，而非在单一类型需求下的无效内卷。 玩梗与真香“吃拼好饭中毒”一度作为一种梗出现，毫无疑问体现了消费者对于低价能买到正常饭菜的不信任。但随着拼好饭在商家和消费者两端的渗透率提升，不信任感在逐步消解，类似“剩菜剩饭”“掉在地上捡起来”的荒谬想象也在退场。那么不靠偷工减料，一份正常的拼好饭外卖，究竟为什么能做到比正常价格低那么多？卖拼好饭的商家，会因此亏本吗？我在北京市海淀区选定了一家专营牛肉板面的小店，它在拼好饭上架的板面套餐，除了板面外还包括一枚卤蛋，一份生菜和一份卤豆皮，售价为9.9元，当前销量已超过5000份。我决定立刻出发，去店里吃一份板面，并观察拼好饭里的板面，和店里售卖的有何区别。 正值用餐高峰期，三位外卖骑手在排队取餐。每一袋外卖里都装有两个打包盒，一个装面汤，另一个装板面和菜码，老板熟练地把面从锅里捞出来，再从窗口的大不锈钢盆里捞卤蛋和豆皮。排在第一位的外卖小哥显然是常客，一边等餐，一边跟老板念叨：“每次我都是先取你们家的，等取完你们再绕到对面去取。”老板则抱怨高峰期忙不过来。“你们这个配送系统叫你们到店取餐的时间有点太早了，应该再给我留几分钟煮面的，我现在面都要来不及煮了。”抱怨归抱怨，老板还是在三分钟内利索地装完了三位骑手的外卖，开始给点过单的堂食客人煮面。这是一家典型的社区小店，铺面沿街，附近是几个老小区，店里只摆了八张桌子，最靠近厨房的那张被临时征用，摆了三大袋生菜和一箱鸡蛋，都是9块9拼好饭套餐的主要食材。来店里吃午饭的堂食客人，多数在附近工作，就近解决午餐。最便宜的板面12块钱一碗，卤菜自选，卤蛋2元、豆皮2元、鸡腿6元，把子肉和牛杂最贵，加一份要10块钱。有午休的四名环卫工人进店，一人点一碗板面，额外加了一瓶啤酒，拆开一盒从店外带进来的卤菜摆在桌子中间，一起分着下酒就面吃。时间接近1点，环卫工人们吃完离开，开始有闲下来的外卖骑手进店，坐在店里边刷短视频边吃面。我问老板，拼好饭的面，和店里吃的面有什么区别？老板告诉我，面都是一样的，但是拼好饭加的盖码就是固定的那几种。“而且点拼好饭的话只能点外卖，不能在店里吃。”老板“掌控着”厨房和窗口，老板的丈夫则在店里收拾碗筷，再把地上的大蒜皮和废弃纸巾扫进垃圾桶里。线上能买到9.9的板面，比线下套餐价格更低，也有节省了一部分堂食人力成本的原因。“可是卖9块9的话，会亏钱吗？”我问老板。用餐高峰过去，她开始收拾灶台。“亏是不会亏的，肯定还是能赚到钱。平台有一点补贴，跟其他外卖不一样，不然成本都赚不回来。”在9.9板面套餐的拼好饭评论区，出现的高频词是“吃饱”。消费者们会热情地打下很长的小作文，感恩老板把饭卖得那么实惠，让自己可以花很少钱吃饱，也会感谢老板看到备注后给自己送了一整头蒜。一位工人朋友在留言区写道：“这是迄今为止我在北京吃到最满意的拼好饭，没有之一。每天干活，公司只管两顿饭，这个是唯一一个让我吃得好，还能吃得饱的。能看出来，商家真的很用心，谢谢你，良心的老板。” 餐饮外卖的“供给侧改革”拼好饭业务诞生于近5年前。之前很长一段时间里，无论是品牌还是平台，都在追求客单价的上涨。因为客单价上涨，代表着更大的利润空间，由此，我们见证过不少老餐饮品牌的升级焕新，和新消费品牌的攻城略地。但与此同时，不是所有用户都能有不断增长的消费预算，以匹配品牌逐年增长的客单价，大众也有花小钱吃饱饭的诉求，于是拼好饭在此背景下找到了新的增量。另一重背景来自供给侧。在行业竞争加剧的当下，餐饮外卖在供给侧，还有什么优化的空间？第一个方向，当然是继续加强中高端餐饮的外卖服务渗透率。此前，刺猬公社曾对全国12个城市人均价格超过150元的19151家餐饮商家做过数据统计，发现当前这些高价位堂食店的外卖服务开通率仅有14.77%，还有很高的渗透空间。 第二个方向，则是以拼好饭模式为代表的，通过在供给侧提升效率、规模、以及交易的确定性，降低边际成本，最终给消费端提供便宜但品质稳定的外卖。以我所探访的这家牛肉板面小店为例，店内共有8张四人桌，高峰期最多能容纳32人同时用餐，如果能翻台3次，则有近100单。店内堂食客人用餐需求分散，有只买一碗板面的，也有点25元“大满贯”套餐的，平均客单价高于线上。而线上拼好饭的订单单价低，但制作简单，菜品统一，即便在午餐的用餐高峰，老板也能在给堂食客人提供服务的间隙快速完成出餐。原材料方面，除了统一的粗细两种生面条，老板只需要多储备鸡蛋、生菜和豆皮这三种食材，就能满足拼好饭订单的额外需求。拼好饭所聚集的高流量，则让商家得以快速消耗掉主要食材，减少食材损耗，保持新鲜度。9块9一碗的现煮板面，由此在外卖系统里流转起来，让商家和外卖员都有钱可赚。本质上，任何一种新模式的诞生，都是因为满足了某一批用户的需求。在B端，商家愿意拿出一两款制作效率高的单品或套餐，在线上打开“薄利多销”的渠道。而因为备餐集中、食材统一，商家无需为此投入太多的人力成本，同时可以减少材料损耗。在C端，部分消费者愿意让渡掉一点配送速度和餐品丰富度，换取更低的外卖价格；而外卖骑手也有空间寻找更多顺路订单，集中配送，提升整个配送体系的人力效率。两端需求一匹配，拼好饭模式才得以吸引超过2.7亿用户，并把单日订单量峰值做到3500万单。对平台来说，下一步要做的，是保障低价外卖的量和质。从量的维度，需要拓展拼好饭的商家供给规模，虽然单店只提供一两款餐品，但只要商家覆盖够多，用户依然能拥有足够丰富的选项。让面条、盖饭、炒菜、麻辣烫、小吃在这个体系中应有尽有，把原本只能辐射到附近一公里的便宜好饭，延伸到配送运力能抵达的地方。从质的维度，平台更需要珍惜好不容易反转的口碑，将流量导向干净、优质的商家，避免劣币驱逐良币，让“好饭”名副其实，让更多人体面地吃饱。 从细分品牌，到细分单品到今年，用户点进拼好饭页面，会发现抢占前排的，除了社区小店，还有肯德基、海底捞、瑞幸等知名连锁餐饮品牌。 为什么这些知名品牌，也要做拼好饭？难道他们不担心品牌客单价被拉低？谜底或许是，一场新的餐饮市场细分运动已经开启。过去，餐饮品牌有各自的锚定客单价，以对应不同的目标人群和细分市场。例如海底捞的人均客单价在百元以上，肯德基则是均价30元+的快餐定位。在餐饮业的快速增长期，类似的品牌定位法可以帮助企业快速找到核心受众，在某一价格带站稳脚跟，形成品牌优势。但在餐饮市场趋于饱和的阶段，品牌则需要打破原有的圈层，从细分品牌时代，进入细分单品时代，通过满足不同价格带消费者的需求，完成向外的市场拓展。仍然以海底捞为例，火锅市场越来越卷，海底捞既想保留原有客群，又想辐射更多消费者，能做哪些尝试？粗暴降价是一种很难持续的方案，因为商品成本没变，一味降价会压缩利润，最终甚至可能会影响现有消费群的体验，导致商家进入“降价-利润压缩-成本调控-品质下降-客群流失”的恶性循环。既想保留利润空间，又想覆盖更多价格带，更可持续的方案是做有差异化的单品来切入低客单价市场。例如海底捞先推出了下饭火锅菜、拌饭等适合外卖渠道的，定价25-35元的快餐，又将干拌麻辣烫套餐上线到拼好饭，定价19.9元。尝到“薄利多销”甜头的商家有很多。老乡鸡为拼好饭定制农家小炒肉盖饭套餐，半年在拼好饭售卖超200万单，按每单15.9元的价格计算，仅这一个单品就为老乡鸡制造了3180万的销售额。随着优质品牌商家的差异化单品涌现，现在预算有限的消费者，花13.9可以买到南京大牌档的腊味扁豆丝+米饭套餐，花16.9可以买到杏花堂（堂食客单价接近200元的连锁山西菜品牌）的小炒鸡腿肉+米饭套餐，也可以花19.9元可以买到海底捞5荤8素+米饭的干拌麻辣烫套餐。 商家薄利多销，消费者吃好喝好，交易的达成不依赖于商家亏本降价或平台大规模补贴，才能稳定、持续地运转下去。今年，美团对拼好饭业务喊出了“万家品牌”的口号，如果达成，相比此前的5000家品牌，供给端覆盖度又将大幅提升。而按照拼好饭的业务逻辑，“万家品牌”的背后，是两三万款供给侧高效率、消费端高销量的超级单品。被玩梗遮蔽的拼好饭，正在联合寻求自身业务拓展的餐饮品牌，重构细分单品时代。一度在社交媒体被调侃的拼好饭业务，恰恰可能在后外卖大战时代，成为餐饮商家最大的确定性。 媒介合作联系微信号|ciweimeijiejun如需和我们交流可后台回复“进群”加社群
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特朗普行情“昙花一现” 比特币年内涨幅全部蒸发！ 智通财经获悉，在创下历史新高仅一个多月后，随着市场对特朗普政府支持加密货币立场的乐观情绪消退，比特币已回吐今年年初以来累计超过30%的涨幅。 这款主导市场的加密货币周日跌破93714美元，价格已低于去年末特朗普胜选带动金融市场狂欢时的收盘水平。比特币曾在10月6日飙升至126251美元的历史峰值，但四天后特朗普出人意料的关税言论引发全球市场震荡，比特币随之开启跌势。“整体市场处于避险状态，”总部位于旧金山的Bitwise Asset Management首席投资官Matthew Hougan表示，“加密货币是这一趋势的预警信号，它率先出现了波动。” 过去一个月，诸多大型买家——从交易所交易基金(ETF)配置机构到企业财团——都悄然离场，使得市场失去了今年早些时候推动该代币创下纪录的资金流支撑。与此同时，近期高估值科技股的降温也导致整体风险偏好下降。今年大部分时间里，机构投资者一直是比特币价格走势与市场合法性的中流砥柱。数据显示，ETF整体吸纳了超过250亿美元资金，推动其资产规模最高达到约1690亿美元。这些稳定配置的资金流一度帮助重塑了比特币的资产定位——作为投资组合多元化工具，可对冲通胀、货币贬值和政治动荡风险。但这一本就脆弱的叙事正在重新瓦解，使市场暴露于更为隐蔽却同样具有破坏性的力量：资金撤离。“此次抛售是长期持有者获利了结、机构资金外流、宏观不确定性以及杠杆多头被清盘等多重因素共同作用的结果，”Nansen高级研究分析师Jake Kennis表示，“明确的是，经过长时间的盘整/震荡后，市场暂时选择了下行方向。”数字资产领域最显著的“买方罢工”案例之一来自迈克尔・塞勒旗下的Strategy(MSTR.US)——这家从软件企业转型比特币巨鲸的上市公司曾是企业财团配置加密货币资产的典范，但如今其股价已接近其比特币储备的估值水平，这一迹象表明，投资者不再愿意为塞勒高杠杆信念模式支付溢价。自2017年暴涨逾13000%闯入主流视野以来，比特币始终在暴涨暴跌的循环中轮回——当年创下纪录后次年便暴跌近75%。“加密货币市场的散户情绪相当悲观，”Hougan表示，但他将当前的回调视为买入机会，“他们不想再经历一次50%的跌幅，于是纷纷提前离场。” 今年以来，比特币让投资者经历了剧烈波动。4月，特朗普公布关税政策后，比特币一度跌至74400美元的低点，随后反弹至历史新高，接着便是此次回调。作为首个数字资产，比特币占加密货币约3.2万亿美元总市值的近60%。市场下跌对规模较小、流动性较差的代币冲击更为严重。交易员通常因其波动性更高且在上涨行情中表现更佳而青睐这类代币。追踪前100大数字资产中后排币种的MarketVector指数年内跌幅约60%。“市场总是有涨有跌，加密货币的周期性并非新鲜事，”去中心化金融研究机构Ergonia研究主管Chris Newhouse坦言，“但在朋友圈、电报群和行业会议上，我感受到的普遍情绪是对资金配置的审慎态度，目前市场缺乏天然的看涨催化剂。”
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ChatGPT「群聊」功能正式开启内测 刚刚，OpenAI发布新功能，正式开始在部分地区试点ChatGPT群聊。现在，你可以将朋友、家人或同事拉入到同一个对话中，与ChatGPT一起聊天了目前，群聊功能已开始向部分地区已登录的ChatGPT用户推送，覆盖移动端和网页端首批试点地区包括：日本、新西兰、韩国和中国台湾。支持的用户套餐包括：ChatGPT Free、Go、Plus和Pro与ChatGPT共同协作 群聊功能的核心，是把“人”和ChatGPT真正带入到同一个对话流中。OpenAI列举了几个典型应用场景：生活娱乐：和朋友策划周末旅行时，可以创建一个群聊，让ChatGPT帮助比较目的地、制定行程、生成打包清单，而所有参与者都能实时跟进家庭项目：和伴侣或室友一起设计后院花园、为新公寓挑选艺术品时，群聊可以帮助协作整理设计想法、偏好和风格集体决策：寻找一个符合所有人品味的餐厅，或者在友好辩论中让ChatGPT充当“中立裁判”，群聊都能派上用场工作学习：群聊也让工作和学习协作更简单。你可以和同事一起起草大纲、共同研究一个新课题。通过分享文章、笔记和问题，ChatGPT可以帮助总结和组织信息工作原理 如何开启一个群聊？操作非常直接：在任何新的或现有的聊天中，点击右上角的“人物图标”即可开始 具体流程如下： 1.发起：点击人物图标，即可邀请他人。如果从一个现有聊天发起，ChatGPT会自动创建一个对话副本作为新的群聊，以保持你原有对话的私密性。 2.邀请：你可以通过分享链接直接邀请1到20人加入。群内的任何成员也都可以分享该链接邀请更多人 3.查找：创建或加入的群聊会出现在侧边栏一个专门标记的区域，方便快速访问 在技术层面，群聊的体验与普通ChatGPT对话类似，但专为多人协作设计：模型支持：群聊由GPT-5.1 Auto模型驱动。它会根据ChatGPT正在回应的具体用户及其可用模型（Free、Go、Plus或Pro套餐），来选择最佳模型进行响应功能齐全：搜索、图像和文件上传、图像生成以及语音输入功能均已启用用量限制：速率限制仅在ChatGPT回应时生效，用户之间的消息不计入。ChatGPT的回应将计入它所回应的那个用户的额度此外，OpenAI还为ChatGPT教会了新的“社交行为”：它能根据群聊上下文，自行判断何时回应、何时保持安静。用户可以随时在消息中提及“ChatGPT”来主动唤醒它。它可以用表情符号回应消息，并能引用个人资料照片。例如，当被要求创建有趣的个性化图像时，它可以使用群成员的头像隐私与控制 OpenAI强调，该功能在设计上充分考虑了隐私与控制。对话隔离：群聊与你的私人对话是完全分开的。你的个人ChatGPT记忆（Memory）绝不会在群聊中被使用或分享，ChatGPT也不会从群聊对话中创建新的记忆用户控制权：你必须接受邀请才能加入群聊。每个人都可以随时查看群成员，或选择离开。群成员可以移除其他参与者，但群创建者除外——创建者只能通过自己离开群聊来被“移除”青少年保护：如果群聊中有未满18岁的用户，ChatGPT将自动为群内所有成员降低敏感内容的暴露。家长或监护人也可以通过“家长控制”功能完全关闭群聊功能。OpenAI表示，这次试点是迈向ChatGPT共享体验的一小步，未来，群聊只是一个开始。OpenAI的目标是让ChatGPT成为一个人们协作和互动的共享空间，帮助用户在与最重要的人的交流中激发想法、做出决策和表达创造力
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Agent，彻底爆发！！ 不夸张的说，未来5年程序员最好的技术发展方向，一定是AI大模型！华为 全面布局Agent，覆盖 80%新业务系统；美团新招50%技术岗，明确要求掌握 微调或应用开发技能 阿里、字节、百度等大模型 岗位暴增69%，年薪破百万AI大模型正在重塑传统CRUD开发模式！超60%企业都在布局AI产品， 比起传统岗， 现在最吃香的就是「大模型应用开发工程师」， 极度稀缺！但想落地AI应用，企业不需要只会 写几个prompt、 调用API的 调参侠。而是要能搞懂Fine-tuning、Agent、RAG等AI大模型技术，知道如何将业务场景（制造、医疗、金融等行业）与技术相结合，完整交付项目的开发者。 说白了，现在懂AI大模型技术，相当于拿着高薪就业的金钥匙！目前78%大模型应用开发岗年薪在60-100万，实习生日薪也高达4000，远超市场平均水平，是炙手可热的香饽饽！ 如今市场饱和、内卷加剧，AI这波风口，是技术人近几年最好、也可能是最后的破局机会！你只需要掌握AI应用开发逻辑+技术体系+积累企业级实战项目，就能远超90%同行，完成职业升级！我特意找到圈内大佬、阿里MVP陈旸老师，专为开发者们设计了「大模型应用开发实战营」课程，帮大家从0-1构建完整应用开发路径，快速抓住AI技术红利！2天课程，更有高薪岗位解读、企业内推、直聘权益！！完课还赠送求职大礼包（大厂高频面题库、99+案例集、商业落地白皮书等） 掌握AI大模型技术 开启高薪之路！「大模型应用开发实战营」「AI技术原理 + 实战应用 + 职业发展」扫码0元报名 仅限100人24小时后关闭通道！速来！通过课程你能收获什么？1、企业级实战项目拆解 课程包含非常实用、靠谱、高含金量的企业级真实案例拆解，覆盖多个业务场景，帮你掌握AI应用开发底层逻辑！通过大模型原理与核心技术 → 掌握各种AI工具 → 产品开发实操 → 持续与AI前沿信息链接 → 不断学习实战演练等5个步骤，轻松升级大模型开发能力！金融行业的支小助、知乎直答案例拆解：用一手数据资源、项目资料，拆解大模型产品的技术架构，逐行解析代码，手搓全流程！ 学完项目经验直接写进简历里，面试不怕被问！ 课程开班48期，已为20000+学员服务，口碑爆棚，从学习方式到学习效果，收获了超多学员认可，很多人已经拿到了高薪offer！ 如果你也有以下诉求：快速链接产品/业务团队，参与前沿项目构建技术壁垒，从竞争者中脱颖而出避开35岁裁员危险期，顺利拿下高薪岗迭代技术水平，延长未来20年的新职业发展！那这节课你一定要来听！因为，留给普通程序员的时间真的不多了！即将开播立即扫码，即可免费预约「AI技术原理 + 实战应用 + 职业发展」「大模型应用开发实战营」本期名额仅限200人预计24小时后关闭通道！速进！还有靠谱的内推机会+直聘权益！！完课后赠送：大模型应用案例集、AI商业落地白皮书2、AI大模型技能体系构建 剖析AI技术的应用场景，用实战经验落地AI技术。 2节课程讲解大模型必备的RAG、AI Agent、Transformer 架构的核心原理、应用 Fine-tuning 技术……等等，直击大模型技术实战，让你从容面对AI技术革新！ Agent：是衡量大语言模型“从量变到质变”的关键，是针对特定场景的AI解决方案。在不少互联网厂商内部，智能客服都是他们最先尝试的企业级Agent项目。 RAG：主要应用在那些需要不断更新知识的密集场景或特定领域，它最大的优势就是不需要 针对特定任务重新训练大语言模型。 Function Call：是指运行一段具有特定功能的代码块的行为，以增强其处理能力，实现更复杂的任务，使大模型能够集成外部工具和资源，提升交互性和实用性。 3、行业大佬领航+大厂内推机会 老师从高薪岗位入手，拆解大模型岗位能力模型，以及需要的核心技术。帮大家快速打通「技术+原理+实战」能力！还会帮你深度剖析：现在大厂关于大模型招聘的行情风向，就业岗位、薪资、技术迭代方法、发展空间等，从面试官的角度帮你规划职业发展路径！还为大家整理了近期非常热门的大模型笔试、面试题库（包含RAG、LLM、机器学习、Transformer……）！ 结合课程中老师讲解的能力模型，和大厂面试经验，让你在其他候选人中脱颖而出！ 企业内推+直聘权益，靠谱，绝对高薪！简历直达大厂面试官手里，让你比同行更快一步拿到高薪offer！目前，很多学员已经通过完整学习，实现了职业跃迁！ 与其焦虑……不如成为「掌握AI大模型的技术人」！毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！「大模型应用开发实战营」立即扫码，即可免费预约「AI技术原理 + 实战应用 + 职业发展」本期名额仅限100人预计24小时后关闭通道！速进！ 还有靠谱的内推机会+直聘权益！！完课后赠送：大模型应用案例集、AI商业落地白皮书
