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追觅CEO俞浩发文批评小红书：价值观和盈利模式都有毒 4月26日，追觅科技创始人兼CEO俞浩26日在社交媒体发文，对小红书平台表达了批评。 追觅科技创始人兼CEO俞浩发文截图他直言：“小红书是一个非常非常烂的平台！社会价值观导向非常非常烂！”并强调，这一结论并非源于追觅近期在小红书遇到的舆情事件，而是他经过一段时间观察后得出的判断。俞浩表示，任何在小红书上评论追觅产品的内容“基本都不要信”，他本人也不会将平台上的任何用户反馈信息当作参考。他将小红书定义为“价值观和盈利模式都非常有毒的平台”，认为其运营核心在于利用攀比、晒图、夸大其词的手段，以激发人性中的阴暗面来获取流量与商业利益。他进一步表示：“在小红书上应该没有一家好公司，除了它自己”，并强调平台应当具备正确的价值观，“不应该靠作恶赚钱”。发表上述言论不久后，俞浩再次发文，进一步升级批评力度，还提出了法律层面的主张：“我们起诉每一个在小红书上造谣的博主时，都应该连带小红书平台一起起诉！” 俞浩表示，在起诉小红书博主时，应该连带小红书平台一起起诉 他认为，外界对平台存在畏惧心理，导致该平台得以“肆意推送各种未经证实的假消息，肆意妄为”。此番连续发文的激烈措辞，在社交平台上迅速引发了两极化的讨论。据悉，追觅今年3月曾发布通报，披露有多名不法人员冒充俞浩网络身份，在多个平台编造、散播关于公司业绩、经营目标和战略方向的不实信息，目前相关人员已被警方依法处理。此外，追觅还多次公开发文，称其在各大电商及社交平台遭遇有组织的网络水军恶意拉踩，持续通过法律手段维权。截至目前，小红书官方尚未就俞浩的上述言论作出回应。据公开资料，俞浩，男，出生于江苏南通，清华大学航天航空学院毕业，追觅科技创始人兼CEO。追觅科技（Dreame）创立于2017年，是一家以高速数字马达、智能算法、运动控制技术为核心的全球高端科技品牌，旗下产品覆盖高端大家电、户外智能设备、家用清洁电器、智能厨电以及个人护理等。 图为俞浩 来源：现代快报
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DeepSeek靠近华为，英特尔先别乐 出品 | 虎嗅科技组作者 | 梁卡尔编辑 | 苗正卿头图 | 英特尔官网4月24日，DeepSeek-V4被曝出将在下半年支持华为算力。国产大模型与国产算力的适配正在加深，但更值得注意的是，它在提醒市场，AI基础设施的竞争，早就不只是英伟达和GPU的故事了。对英特尔来说，这尤其微妙。在最新一季财报中，它反复强调的恰恰是CPU和制造能力在AI时代重新变得重要。英特尔财报足以说明公司确实在改善。2026年第一季度，英特尔营收136亿美元，同比增长7%，高于此前指引区间上沿；非通用会计准则每股收益0.29美元，也明显好于市场原本接近盈亏平衡的预期。有激进乐观的行业观察者甚至用了“浪子回头”来形容这季度的业绩。原因或与其改善来自真实业务线有关，服务器业务回暖、CPU的重要性重新被讨论，制造业务也开始带来新的想象空间。但“噔～噔噔噔噔”催促声先暂停下，值得被拷问的是，这种改善是否被提前理解成了反转？摆在CEO陈立武面前的是，英特尔仍在追赶制造工艺，仍在为Foundry模式支付成本，PC业务也远谈不上强劲。但更为重要的是，他的利润表里还压着减值、重组和资本安排留下的旧账，一季度通用准则下净亏损37.28亿美元，而非通用准则下净利润为14.85亿美元，两者之间的巨大落差，本身就说明了英特尔一面在经营修复，一面在财务出清。用个更简单的话就是，英特尔最危险的时候可能已经过去了，但它还远没有走出危险区。最近几年英伟达风头正盛，黄仁勋的每一次讲话都能成为AI行业的新风向标，但别忘了英特尔曾真正站在权力巅峰。Mercury Research数据，十年前、2016年第四季度，英特尔在服务器CPU市场份额达到了99.2%，几乎是“一个人的游戏”。所以，这份财报说明的或许不是一个“王者归来”的故事，而是一个半导体“老兵”终于证明，自己在AI时代还没有被彻底边缘化。至于这是否足以支撑市场眼下的乐观，答案还没有那么清楚。 好消息先出现在服务器 想要分析清楚增长来源，需要拆开业务具体来看。英特尔最硬的业务仍是数据中心与人工智能事业部（DCAI），这一部门的一季度收入为51亿美元，在总营收占比接近四成，同比增长22%，利润率达到31%。这个数字意味着，英特尔部分重新接住了AI基础设施扩张带来的需求，而不是仅仅吃到周期回暖的红利。在业绩发布后的电话会上，公司管理层也强化这条业务线的存在。CFO David Zinsner提到，服务器CPU行业和公司自身的出货量都将有望实现双位数的增长，且这种趋势可能延续到2027年。英特尔还强调了Xeon 6和Granite Rapids的推进，并点名提到Google、英伟达DGX Rubin以及SambaNova等客户或合作场景。 一名工人正在展示一颗代号为“塞拉森林”的英特尔Xeon 6处理器。图片来源：英特尔官网 这不就是在告诉市场，英特尔虽然没有追上AI加速卡的第一波浪潮，但仍然在基础设施里占有一席之地？过去两年，市场普遍将AI基础设施等同于GPU，但随着从训练走向推理、从单点模型走向最终部署和多智能体协同，系统需求变得日益复杂。电话会上最出圈的一个细节是，陈立武回答分析师提问时称，过去CPU与GPU的使用比例是1:8，而现在是1:4，他认为这一比例甚至会趋近于持平，甚至更高。这套说辞或多或少有点公司叙事的成分。但谈到了一个现实，就是AI并不只是需要加速，CPU在调度、内存、网络、数据处理，乃至控制平面中的作用，并没有消失。相比之下，虽然营收占比最高，但PC业务（英特尔称为“客户端计算事业部”，CCG）不是这个季度的主角，同比仅增长1%，营收为77亿美元。管理层还预计全年TAM（单位市场总额）可能会出现双位数下滑。AI PC目前看起来更像是产品结构升级和拉高价格的营销点，而不是一轮真正体验和需求的爆发。 AI让制造能力也开始涨价 另一大块业务是代工，这是英特尔最容易被高估，但也最值得探讨的部分。一季度代工业务营收54亿美元，同比增长16%，但经营亏损24亿美元，外部代工收入只有1.74亿美元。这组数据说明英特尔代工业务的现状，虽然总营收规模很大，但目前仍处于高度依赖内部订单的阶段，Foundry远称不上跑通的商业模式。但是，这的确是市场重新看英特尔的原因。电话会上，英特尔的管理层反复提到了先进封装需求积压、供给偏紧，以及相关设备投入仍在提升。先进封装的需求已经达到“每年数十亿美元”的水平，甚至出现了“供过于求”的状态。与此同时全年资本开支预期进行了调整，英特尔不再打算省钱了，包含生产设备的工具支出预计同比增长约25%。 先进封装的需求甚至出现了“供过于求”的状态。图片来源：英特尔官网 一个简单逻辑，今天AI产业链的紧张，不是芯片设计能力，而是整套供给能力。产业链上各个环节任何一处卡住，都会成为基础设施扩张的瓶颈。像英伟达的GPU或者华为的NPU，由于计算核心太大，无法做在一张晶圆上，就必须通过先进封装把计算单元和高带宽内存连在一起。英特尔拥有大规模制造、封装和交付能力，这些资产现在开始重新变得值钱了。但问题是，制造能力重新被看见，并不等于Foundry商业模式已经成功。18A良率改善、14A客户接触升温、先进封装需求上升，这些都是英特尔的进展，但外部客户收入微乎其微，经营亏损仍深，意味着英特尔距离把这些能力变成一门真正的来财生意，还有相当一段长的时间。 修复是真，脱险尚早 业务上就是这样，那么利润表和现金流也同样说明这家公司远远没走出深水区。准则变化之下，净亏损和净利润之间差了40.7亿美元的非经常性费用，包括Mobileye的商誉减值和托管股份的公允价值变动。商誉减值尤为值得关注。英特尔在修复经营的同时，还在清理过去几年留下的包袱，而管理层对一季度毛利改善解读，虽没有市场想象的差，但综合来看盈利质量仍有待夯实。现金流也有类似的问题，一季度经营现金流11亿美元，调整后自由现金流为负20亿美元。与此同时，英特尔还在用77亿美元现金和65亿美元新债回购Fab 34的合资权益，来掌控这个位于爱尔兰的先进制程工厂。对英特尔来说，现在仍是一个重资产修复周期。财报之外，摆在英特尔面前，现在还有几个难题。第一，服务器CPU的增长能延续多久？如果只是行业景气带来的阶段性收益，修复就很有限，如果能够持续吃到AI推理和系统侧的红利，CPU的价值才能被真正重估。第二，18A能否真正带来利润改善？良率提升、产品导入顺利这些都是必需的，但最终要看的还是贡献利润的时间点。第三，Foundry能否真正拿到有规模的外部客户？如果可以，那么英特尔的估值上限将会打穿。英特尔的危机时刻或许过去了，但困难阶段还没有结束。一季度的财报还谈不上“王者归来”，对于一家仍在追赶支撑、重组业务、修复利润率的公司来说，市场的乐观，还需要更多支撑，否则盘后近30%的增幅，只是资本的一场炒作。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4853730.html?f=wyxwapp
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DeepSeek-V4和GPT-5.5第一波实测对决，结果出人意料！ 新智元报道编辑：Aeneas KingHZ【新智元导读】昨夜，GPT-5.5果然按期发布了，全网没有白等。更炸裂的是，就在同一天，DeepSeek-V4紧随其后发布了！实测后，结果出人意料。2026年4月24日，这是属于全球AI开发者的「疯狂星期五」，也是科技史上注定被铭记的一天。凌晨时分，OpenAI的GPT-5.5如约空降，试图以绝对的参数再次定义智能边界。然而，就在大洋彼岸的余震还未平息时，那个曾经数次单挑闭源巨头的国产「价格屠夫」与「效率天才」——DeepSeek，带着全新的V4系列来正面硬刚了！当GPT-5.5还在试图用更昂贵的算力堆砌未来时，DeepSeek-V4已经用1M超长上下文、比肩顶级闭源模型的Agent能力，以及仅为前代10%的KV缓存占用，直接把大模型推向了「平民化智能」的极境。一边是科技春晚般的华丽登场，一边是开源领域近乎「掀桌子」的绝地反击。我们见证了一场精彩的「暴力美学」与「算法巧思」的巅峰对决。通往AGI的赛道，瞬间被这两大巨头缩短了不少。接下来，中国开源之光DeepSeek-V4和GPT-5.5，要来一场真刀实枪的实测大PK了。GPT-5.5和DeepSeek-V4巅峰对决第一题，一道可以肉眼判断模型差异的电梯谜题，测的是「真假话+身份推理」。有四个人 A、B、C、D，其中只有一个人偷了宝石。他们分别说了下面四句话： A：不是我偷的。 B：是C偷的。 C：是D偷的。 D：B在说谎。已知： 1. 四句话中恰好有两句是真的。 2. 小偷说的话一定是假话。 3. 非小偷不一定说真话，也可能说假话。请问：谁偷了宝石？这道题看似简单，但其实，在给出的条件下，B和C都满足。因此，这是一道故意设计的「陷阱题」：如果模型直接给出唯一答案C，说明它没有认真验证唯一性。真正想测的是，模型会不会发现题目本身不充分。更强模型应该回答：无法唯一确定，小偷可能是B或C。题目条件不足。这道题给GPT-5.5后，它成功发现了陷阱。 把这道题给DeepSeek-V4后，一个直观感受就是：它的思考过程，真的十分长长长长长。 GPT-5.5十几秒就出了答案，四分钟了DeepSeek-V4还在跑。不过好在，V4最终也给出了正确答案。结果是好的，就是过程比较慢。 第二题，我们用数字竞赛题，来测试CoT的思考上限。重点比拼两个模型的数学逻辑推理和思考模式效能。既然DeepSeek-V4宣称在STEM和竞赛型代码上比肩顶级闭源模型，那我们就看看V4和GPT-5.5在面对人类智力天花板题目时，谁的推导过程更严密，谁会出现更多幻觉。我们选了去年国际奥数决赛的一道真题：Alice和Bob正在玩一个名为inekoalaty的双人游戏，这个游戏的规则依赖于一个双方都知道的正实数λ。在游戏的第n轮（从n=1开始），会发生以下情况：• 如果n是奇数，Alice选择一个非负实数xₙ，使得x₁ + x₂ + ⋯ + xₙ的总和不超过λn。• 如果n是偶数，Bob选择一个非负实数xₙ，使得x₁² + x₂² + ⋯ + xₙ²的总和不超过n。如果一个玩家无法选择一个合适的xₙ，游戏结束，另一个玩家获胜。如果游戏无限进行下去，没有玩家获胜。所有选定的数字对两个玩家都是已知的。需要确定的是，哪些λ的值能确保Alice有获胜策略，以及哪些λ的值能确保Bob有获胜策略。 原题和答案：https://web.evanchen.cc/exams/IMO-2025-notes.pdf在进阶思考深度下，GPT-5.5得到了正确答案： 全程耗时2分钟51秒，思路清晰，输出格式也很漂亮。 在专家模式下，开启思考模式，同样的题目输入DeepSeek── DeepSeek在思考过程结束前，没有给出明确的输出。点击继续后，DeepSeek也发现了答案的线索： 最后，DeepSeek也成功证明了这道IMO决赛真题。 可以看出，DeepSeek推理能力、思考深度的确进步明显。接下来，我们考验一下两个模型的可视化能力。生成一个HTML网页介绍人类的起源和生物的进化，要图文并茂，好理解。DeepSeek这次效果更佳，GPT-5.5生成格式有些问题。 接下来，要求两个模型开发一个游戏网站，测试它们在动态图形、3D空间交互、碰撞检测和整体游戏架构方面的能力。通过最终呈现，可以清晰对比两个模型在2D细腻特效与3D场景构建、光照与实时粒子系统方面的代码生成能力、架构合理性以及视觉审美水平。跟上面一样，GPT-5.5很快完成了这个任务，在预览中呈现了网站效果。 上下滚动查看更多 DeepSeek-V4的思考时间不长，最终效果不如GPT-5.5，这一轮V4完败。 GPT-5.5：更像个人了接下来，我们还搜罗了一波AI大V和开发者们对GPT-5.5的实测。在今天发布之前，多位早期测试者已经用了两周。他们的结论高度一致：在编程、推理、长任务三个维度上，GPT-5.5全面登顶。但真正让人坐不住的不是它更聪明了，是它更「像个人」了。更贵的单价，反而更省钱；更强的能力，反而更会聊天；更高的自主性，反而更听话。这一次，OpenAI拆掉了旧时代的发动机，直接给模型装上了「灵魂」。Codex，直接淘汰「AI辅助编程」！可以说，GPT-5.5的Codex模式，直接把「AI辅助编程」这个词淘汰了。一位测试者扔给它一份完整的PRD文档，只说了一个词：go。几个小时后，GPT-5.5就独立完成了整个项目构建。更关键的，是GPT-5.5的工作方式。它并不是写完代码等人审，而是自己形成了闭环——构建，视觉检查，发现问题，再迭代。这种自主性，在其他模型上从未见过。OpenAI研究员Noam Brown的反馈，相信大家都已经看过了。用他的话说，「有了GPT-5.5，我的IC效率比以往任何时候都高。我现在可以像专业人士一样编写CUDA kernels，可以依靠它来运行我的研究实验。」 后端开发、复杂Bug定位、大型代码库理解，GPT-5.5在这些维度全面领先。有测试者专门让它用Svelte写了一个自定义虚拟滚动实现，完美调用了所有bind原语。他的评价是：「我见过AI写出的最好的代码，来自这个模型。」在世界上最难的电子表格任务上，GPT-5.5实现全新SOTA：速度最快、效率最高。 更狠的是，GPT-5.5的持续研究能力，已有迹象表明AI已经能胜任研究合作者——人类研究人员只需要提出构想，全程无需写一行代码，GPT-5.5全部自主完成。 甚至可以自主运行31个小时！ 这意味着，AI正从「助理」变为「雇佣兵」。你不需要告诉它怎么走，你只需要给它一个终点。不过短板同样存在。前端设计仍然不如Opus，响应速度不如Opus 4.6 Fast。 复杂布局有时候直接甩一张img了事，SVG硬编码把自己绕晕。而且变得过度谨慎——动不动就问你问题，prompt稍有不慎就会触发「疯狂写单元测试」模式。总结就是：能力很强，但需要驯服。沃顿商学院的教授Ethan Mollick测试了GPT-5.5好几周，得出结论：目前，GPT-5.5 Pro就是解决复杂问题的最佳模型。 更贵的模型，怎么反而更便宜GPT-5.5的定价比5.4更高。 纸面上看不是好消息。但一位深度测试两周的开发者给出了关键数据：达到GPT-5.4同等智能水平，GPT-5.5消耗的Token显著更少。综合算下来，整体运行成本反而更低。「这可能比大多数人意识到的更重要。」 在Artificial Analysis指数的成本性能前沿上，GPT-5.5模型系列占据绝对主导地位。 速度端的提升，就更加直观了。早期测试者的实测数据摆在这里——GPT-5.5 Thinking Heavy模式，2分钟出的答案，比GPT-5.4 Thinking Heavy花10分钟出的更好。GPT-5.5 Pro，8分钟的输出质量，超过GPT-5.4 Pro花30分钟的结果。同样的活，时间砍了80%，质量还涨了。Token效率这件事为什么重要？因为它直接决定了AI Agent的经济可行性。一个每跑一次任务就烧掉几美元Token的模型，没法大规模部署到真实工作流里。现在，GPT-5.5把这个门槛往下压了一大截。 为什么GPT-5.5感觉不一样？GPT-5.5建立在一次新的预训练（pre-train）之上。所谓预训练，就是那种规模庞大、成本高昂的基础训练过程：在指令微调、工具使用和推理脚手架等后训练步骤加入之前，它先教会基础模型底层模式。后训练可以让模型更听话、更安全，或者更具智能体能力；但一次新的预训练，则可能改变模型本身的「重心」。其实，OpenAI已经通过GPT-5.4证明，自己重新具备了强竞争力。GPT-5.4使用的仍然是早期GPT-5.x模型的同一套预训练。而现在发布一个新的预训练。 此外，有国外科技媒体报道，GPT-5.5也就是Spud「将是更智能的预训练模型」。 现在，GPT-5.5的正式发布，更贵反而更便宜，编程效果又好得出奇，推测GPT-5.5可能只是新预训练模型的初始强化学习Checkpoint。 奥特曼直接摊牌了：GPT-5.5还会快速迭代。 这说明OpenAI想继续向Anthropic施压：它押注的是，回应Claude的下一步，不只是围绕同一个底座做更好的脚手架，而是换一个不同的基础模型。GPT-5.5就是GPT-5.5，但无人关心了整个GPT-5.5发布中，最重要的成果可能是前所未有的网络安全能力：在一次网络攻防评估中，GPT-5.5在10次试验中有1次成功接管了模拟的企业网络，预算为1亿个token。 此前，唯一能够完成此任务的模型Claude Mythos，它在10次尝试中成功了3次。Opus 4.6和Opus 4.7都做不到，GPT-5.4、GPT-5.3-Codex也做不到。在衡量AI长时间跨度内经营业务能力的Vending-Bench Arena中，GPT-5.5再次击败Opus 4.7。 而Opus 4.7依旧延续Opus 4.6的策略：撒谎赖账，拒不退货；GPT-5.5赢得堂堂正正。这说明GPT的对齐和能力同步提升，堪称「德才兼备、文武双全」。 GPT终于通关《宝可梦》！ GPT-5.4曾在一个循环迷宫里反复读档，像个陷入算法死循环的孤魂。而GPT-5.5不仅第一次尝试就轻松打赢了劲敌，甚至展现出真正的「人类逻辑」——它会主动拿取道具、购物、规划路径，而不是暴力试错。在网友定制的超级难度的《宝可梦 水晶》中，GPT-5.5依旧轻松通关。 别被版本号里的「+0.1」骗了，GPT-5.5是一次重大更新。诡异的是，对于99%的用户而言，这些都不重要。最重要的亮点在于能力范围。GPT-5.5弥补了GPT系列在某些方面的不足：基于现有上下文进行设计、iOS/原生Mac应用、安全等方面。 这次发布有一种心理上很奇怪的地方。GPT-5感觉像一次相变，因为它抬高了「可能性」的天花板。GPT-5.3-Codex感觉像一次相变，因为它让长时间运行的自主工程在操作层面变得真实可用。GPT-5.5并非如此。它更像把粗糙边缘磨平，让薄弱类别不再那么弱，让模型在更多真实世界的混乱工作中变得更有用。它并不完美，它没有突然变成最好的设计模型，它不是魔法。如果你想认真完成重要工作，你仍然需要给它明确目标、真实上下文和验证方式。对大多数人、在大多数任务上，GPT-5.5与其说是一种全新能力，不如说是让现有能力变得更宽、更安全、更可靠。它把这个模型补圆了。参考资料：https://x.com/nicochristie/status/2047476237464211721https://x.com/MatthewBerman/status/2047375703516361174https://www.oneusefulthing.org/p/sign-of-the-future-gpt-55https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1sttcbf/is_the_ai_subscription_bubble_starting_to_crack/https://x.com/ArtificialAnlys/status/2047378419282034920
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凌晨3点，硅谷炸锅！Anthropic源码意外泄露，51万行代码揭露Claude惊天野心 新智元报道编辑：KingHZ【新智元导读】Anthropic悲早曝光「全天候」常驻智能体与全新UI！Claude将24小时接管电脑后台自动执行任务，彻底解放双手。凌晨三点，硅谷炸锅了。短短几小时，上个月的一条帖子让科技圈集体失眠。Anthropic的npm包更新里，竟然混进了一份59.8MB的source map文件。 什么意思？意思就是——51.2 万行未混淆的 TypeScript 源码，1900 个文件，几乎整套内部实现，直接裸奔在公网。原因离谱到像个段子：一行.npmignore没配好。但真正让所有人坐不住的，还不是「代码泄露」本身。而是泄露代码里，跳出来一个此前从没在公开文档里出现过的代号：Conway。就是这个词，让整件事瞬间变味了。因为顺着它往下挖，大家看到的是一套正在成形的新物种——Claude 正在从一个聊天框，变成一个24小时常驻后台、持续运行、随时接管任务的智能体。你关掉浏览器，它还在干活。你锁上手机，它也没停。你去睡觉，它在后台继续跑任务。外部事件一触发，它自己醒来，自己执行，干完再给你发通知。看到这里，你应该意识到了：1、Anthropic想做的，根本不是一个更聪明的聊天机器人。它想做的，是下一代操作系统入口。这不是「升级」，这是换物种过去两年，整个大模型行业一直被困在聊天框了。你发一句，它回一句。你再追问，它再补充。再强，也还是「你问它答」。窗口一关，任务暂停；上下文断掉，智能归零。AI再聪明，也只是一个被点开的网页标签。但Conway不是这套逻辑。从泄露出来的代码结构看，它是一个独立运行的Claude 实例环境。它有自己的侧边栏UI，分成Search、Chat、System三个核心区域；它支持webhook唤醒；能运行Claude Code；能操控Chrome；能发送系统通知；背后还有后台任务队列、持久化会话状态、系统级进程守护。 翻译成人话就是：以前你用AI，是「临时雇一个顾问」。现在Anthropic想给你的，是「永不下班的数字打工人」。白天你交代一句： 「帮我盯着这个GitHub仓库，有新PR就先review。」然后，你关电脑，下班，睡觉。第二天一早，review结果已经写好了。你不用叫它一声，而是它一直守在后台，等着合适的时机自己出手。一个像遥控器。 一个像管家。 差别大到不是一个时代。Anthropic的真正野心AI在你的设备里永生很多人第一反应可能是：这不就是更强一点的AI助手吗？这不就是「Claude版OpenClaw」吗？不。完全不是。真正可怕的地方在于，Conway暴露出来的不是单点能力，而是平台化能力。Anthropic这次还藏着扩展系统。 Anthropic预埋了Extensions区域，支持安装自定义工具、UI标签页和上下文处理器。扩展包甚至还有一种新格式：.cnw.zip。这个信号太明显了——Anthropic在铺一个生态。说白了，Anthropic不是想让Claude「更好用一点」。它是想让Claude变成一个可以被安装、被唤醒、被扩展、被长期托管的常驻智能体平台。 再看另一个细节：代码里还有被注释但没删除的部分，暗示未来可能支持跨设备状态同步。你在手机上交代的任务，电脑接着干。你在电脑上开的线程，移动端持续跟进。一个任务，不再绑定某个窗口、某个设备、某个会话。一旦这层打通，Anthropic 抢到的就不只是 AI 助手入口。而是一个贯穿你所有设备、所有工作流、所有数字行为的「智能体操作系统层」。这才是它真正的图谋。对话式AI，天花板已经到了很多人还没意识到，这场竞争其实已经换赛道了。过去卷的是什么？参数。长上下文。谁更像人。谁回答得更漂亮。接下来卷的是什么？谁能真正替你把事情做完。因为用户对「聊天」这件事，已经开始疲劳了。 你当然还会问问题。但你真正想要的，从来不是「说话更好听的AI」，真正想要的是：我不用盯着。我不用催。我不用反复交代。我不用一次次写 prompt。最好我把目标说完，它自己在后台跑，最后给我结果。这才是AI下半场。所以，Conway真正打破的，不只是一个产品形态。它打破的是过去我们默认接受的AI交互方式。对话框，是AI的起点，但绝不会是终点。这一步，Anthropic走得太狠了把Conway放进Anthropic最近几个月的动作里看，这其实是一条非常清晰的路线。2025年底，Claude Code发布。先让开发者习惯一个「本地持续运行的AI编程助手」。随后，Claude Cowork上线。持久化智能体工作流开始成形。3月17日，Claude Dispatch 对 Max 用户开放。手机端和桌面端的持久线程开始跑起来，关掉app，任务还在继续。4月8日，Managed Agents公测。沙盒执行、检查点、凭证管理、权限控制、端到端追踪，一整套基础设施补齐。看到没有？这就是目标明确的路线图：对话框 → 后台进程 → 常驻平台 → 操作系统入口。 Anthropic在一点点把Claude从「会回答问题」推进到「替人干活」。 熟悉科技史的人，看到这里大概已经会起鸡皮疙瘩。1995 年，微软把IE浏览器绑进 Windows。那不是在做一个更好的浏览器，而是重新定义：电脑开机后，你最先接触到的东西是什么。三十年后，谁先把AI绑进操作系统，谁就更可能拿到智能体时代的船票。显然，Anthropic已经下场了。最大黑色幽默最敏感的路线图，毁在一行配置上整件事最荒诞的地方在于：在AI安全上，Anthropic投入极重。论文发得多，表态也最勤。结果最敏感的产品路线图，最后却毁在一个再普通不过的打包疏漏上。不是顶级黑客。不是高级攻击。不是零日漏洞。就是一个配置选项。这几乎像一记耳光，打在整个行业脸上： 你可以把模型训练得再强，把权限系统做得再细，把安全叙事讲得再完整，最后也可能输给最朴素的人为失误。而更值得警惕的是，一旦这类常驻智能体真正进入设备底层，它的攻击面会急剧膨胀。以前，人类用API调AI，以后，AI可能通过 webhook 调用世界。以前，我们担心模型胡说八道。 以后，我们得担心的是：它会不会在你没盯着的时候，真的替你做了什么。这已经不是「聊天软件升级」能概括的变化了。这是对话框的黄昏，这是智能体的黎明，这是一次对计算入口、任务执行权和数字主权的重新分配。AI不再满足于待在聊天框里。它开始想住进你的设备，接管你的任务，重写你的工作流。 真正的问题也终于来到我们面前：当一个24小时在线、比你更熟悉你电脑、比你更了解你工作流的数字分身出现时——你准备好，把键盘交给它了吗？参考资料：https://www.testingcatalog.com/anthropics-works-on-its-always-on-agent-with-new-ui-extensions/
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不得以支付优惠为名诱导借贷 8部门出手规范 全文共2888字，阅读全文约需6分钟过去十几年行业普遍存在的支付场景引流金融变现的主流商业模式，将被彻底终结。本文首发于21金融圈未经授权 不得转载作者 | 唐曜华编辑 |周炎炎 肖嘉排版 | 张舒惠金融产品网络营销迎来全链条监管的顶层制度。4月24日，中国人民银行、工业和信息化部、市场监管总局、金融监管总局、中国证监会、国家知识产权局、国家网信办、国家外汇局等八部门联合发布《金融产品网络营销管理办法》（简称《办法》），自2026年9月30日起施行。近年来，互联网已成为金融产品营销的重要渠道，但虚假宣传、诱导借贷、直播荐股、算法滥用等问题屡禁不止。此次《办法》从营销内容规范、营销行为规范、营销合作行为规范、监督管理等多维度入手，对金融机构及第三方互联网平台的金融产品网络营销活动作出系统性规范。互联网平台上的金融产品营销将迎来全面整肃。21世纪经济报道记者发现，本次《办法》有五大关键点，有望为金融产品营销行为正本清源。值得注意的是，《办法》明确规定，非银行支付机构不得将贷款、资产管理产品等金融产品列入支付工具选项，也不得为上述产品提供营销服务。这一条款直指部分支付平台在收银台页面混入“借钱”“贷款”等入口、以支付优惠为名诱导用户开通信贷产品的行为。 非银行支付机构不得为贷款、资管产品违规引流《办法》第十二条特别规定，非银行支付机构不得将贷款、资产管理产品等金融产品列入支付工具选项，也不得为上述产品提供营销服务。这一条款直指部分支付平台在收银台页面混入“借钱”“贷款”等入口、以支付优惠为名诱导用户开通信贷产品的行为。博通分析金融行业资深分析师王蓬博认为，上述规定将彻底终结过去十几年行业普遍存在的支付场景引流金融变现的主流商业模式，短期内可能会导致头部支付机构的金融导流收入和联合贷业务分润出现下滑，也会推动整个行业的收入结构进行深度调整。但长期来看，它不仅实现了支付业务与其他金融业务的彻底风险隔离，从源头上减少了消费者被诱导过度借贷的情况，更重要的是倒逼所有支付机构真正回归支付服务的本源，把精力从卖流量转移到提升支付效率、优化用户体验和服务实体经济上来，同时也让整个消费金融和资管行业的竞争回归到产品和服务本身。监管分工方面，中国人民银行负责支付、征信、信用评级等领域，金融监管总局负责银行、保险等领域，中国证监会负责证券、基金、期货等领域，国家外汇局负责外汇领域。市场监管部门负责广告监管、互联网收费监管、反垄断和反不正当竞争执法等。金融管理部门还将与网信部门、电信主管部门一起加强对金融机构和第三方互联网平台金融产品营销信息内容、数据安全管理和个人信息保护的监管。“这是互联网金融发展这么多年来，真正意义上的一个里程碑式的正式的监管文件。第一次把所有金融产品的网络营销行为都纳入了统一的监管框架，解决了过去不同领域监管规则不统一、监管空白和交叉并存的问题。”王蓬博认为。 第三方平台不得介入销售核心环节《办法》明确，只有金融机构及其依法委托的第三方互联网平台可以开展金融产品网络营销，金融机构、第三方互联网平台外的其他组织或者个人，不得开展或者变相开展金融产品网络营销。第三方平台必须接受金融机构依法委托，不得超出金融机构委托范围，不得将委托业务转委托或变相转委托。尤为关键的是，第三方互联网平台为消费者购买金融产品提供转接渠道的，必须跳转至金融机构自营平台，不得跳转至其他第三方平台。第三方互联网平台不得违反法律法规、国家金融管理规定介入或变相介入销售合同签订、资金划转、金融消费者和投资者适当性测评、贷款额度测评等金融产品销售环节，不得就金融产品与消费者和投资者进行互动咨询。在合作管理方面，金融机构应对第三方互联网平台进行事前评估并签订书面合作协议，不得因委托而免除自身责任，并且应持续跟踪评估第三方互联网平台的合规性、安全性以及协议履行情况。第三方平台须事先核实金融机构的金融业务资质，建立监测机制，发现违规立即制止并将线索移交金融管理部门。《办法》还明确提到，金融机构不得为私募类产品、场外衍生品开展面向不特定对象的网络营销，也不得通过第三方互联网平台为上述两类产品开展网络营销。 诱导性营销话术被明令禁止针对金融产品营销中长期存在的夸大宣传、误导消费者等行为，《办法》第十条列出了负面清单，明确不得使用“低风险”“低门槛”“秒到账”“高收益”“低利率”“无成本”等诱导性用语；涉及分期付款的，不得通过片面宣传首期费用优惠等方式诱导消费。在资产管理产品、投资顾问或者咨询服务等领域，不得明示或暗示保本、承诺收益、限定损失金额或比例，简单依据短期、非常态的业绩比较基准或者过往业绩高低对资产管理产品、投资顾问或者咨询服务进行展示排序，预测未来业绩，或者利用模拟业绩、部分客户或者个别有利时段的表现等方式误导投资者。保险营销中，不得夸大保险责任或保险产品收益，不得将保险收益与存款、资管产品等简单类比。针对过度营销甚至一些骚扰消费者的营销行为，《办法》规定应用算法推荐技术开展网络营销的，不得设置诱导金融消费者和投资者过度消费的算法模型；向消费者发送营销信息或拨打营销电话的，必须提供拒收或退订选择，不得在拒收或退订后以同样方式再次发送或者拨打营销电话。以弹窗广告形式开展网络营销的，必须显著标明关闭标志并提供一键关闭功能。组合销售金融产品不得将选项设定为默认同意。 给直播、短视频营销戴上“紧箍咒”近年来，通过直播、短视频、公众号等形式营销金融产品日益普遍，但大量无资质人员的“荐股”、非法代客理财等行为混杂其中。《办法》第十六条要求，上述营销必须在金融机构自营平台或其在第三方互联网平台合法开设的账号进行，营销人员必须为金融机构从业人员，具备相关业务资格并获得金融机构授权。金融机构应当对从业人员的网络营销行为承担管理责任，加强合规审查和可回溯管理，保存相关视频、音频、图文资料备查。第三方平台则须对营销账号进行资质、资格核验，一旦发现违规内容，应立即停止信息发布并向监管部门报告。 无资质不得使用“金融”“理财”等字样为杜绝非法金融活动，《办法》对网站、APP、互联网用户账号名称及商标中的涉金融属性字样作出严格限制，规定未取得相应金融、金融信息服务业务资质或未经金融管理部门同意，任何机构和个人不得在账号名称中使用“金融”“融资”“贷款”“借钱”“典当”“银行”“交易所”“交易中心”“资产管理”“基金”“理财”“财富管理”“投资顾问或咨询”“证券”“期货”“股权众筹”“保险”等涉金融属性字样或者内容。商标中使用上述字样的，同样须有对应资质，除非商标整体具有其他含义且不易产生误认。同时，《办法》规定任何机构和个人不得为非法金融活动提供网络营销服务或便利，包括非法集资、非法证券期货活动、非法吸收存款、非法放贷、虚拟货币发行交易、境外机构未经许可面向境内居民提供金融产品服务等。
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选酒店怕踩坑？美团评价体系升级，引入AI识别虚假评价 五一假期临近，很多人已经开始找酒店、比价格、看评价。评价到底有多重要？据美国康奈尔大学研究数据，80%的住客在预订酒店前会查看6到12条评价。但热门酒店动辄几千条评价，逐一看完并不现实。怎么从海量评价中快速抓到关键信息、选到合适的酒店？近日，美团正式升级酒店评价体系，引入AI大模型能力，帮消费者更高效地读懂评价，更便捷地选到心仪酒店。 美团升级酒店评价体系后，酒店的改进情况可被直接展示。 AI帮你“读”评价：几千条点评，一眼看明白假期临近，刘女士在美团上预订酒店时发现，部分酒店评价页面新增了AI总结的“一句话概要”，“比如‘设施较新，离地铁近，但节假日高峰期早餐需排队’，优缺点一目了然，不用再大海捞针。”这是此次美团酒店评价体系升级的一个缩影。南都N视频记者记者注意到，升级后的评价页面还将商家的改进情况清晰呈现。比如有客人提到早餐品种少，酒店改进后会主动标记做提醒。消费者选酒店不只是看“过去住得怎么样”，还能看到“酒店正在变得怎么样”。评分维度同样做了升级。美团酒店引入多维度评分模型，综合考量评价质量、时间分布、内容丰富度等因素，让长期用心做服务的酒店获得更匹配的分数和排名，消费者按评分筛选时也更具参考价值。AI主动识别和治理虚假好评、恶意差评长期以来，美团平台上的酒店点评分普遍偏高，5.0分满分几乎成了常态，对于擅长平台运营的商家而言，更是一项“基本操作”。然而，这种看似亮眼的高分，往往与酒店的真实服务品质脱节，甚至让一些拒绝刷分、坚守品质的优质酒店陷入“低分难获客”的尴尬境地，形成了“劣币驱逐良币”的行业困局。此外，酒店评价场景远比想象中复杂。每天都有形形色色的评价产生，有真实的体验分享，也夹杂着虚假刷评和同行恶意差评，甚至还有“酒店床单跟窗帘颜色不搭，老板审美差，最多1星”这样让人哭笑不得的内容。这些评价如果都计入评分，消费者看到的分数和真实体验之间就会有偏差。虚假好评被挤掉、恶意差评被过滤、争议评价有人判，对消费者来说，最直接的好处是：评分和评价内容离真实入住体验更近了。美团相关负责人表示：真实评价不仅是消费者了解酒店最可靠的窗口，更能沉淀为用心做服务的商家最宝贵的长期资产。评价体系升级的出发点很简单——消费者能选到靠谱的酒店，好好做服务的酒店也能被看见。此次美团酒店点评新体系的落地，是平台走向规范化发展的重要里程碑。它倒逼酒店商家回归服务本质，专注提升核心服务品质，同时也为消费者提供了更真实、可靠的住宿选择参考。对于酒店商家而言，需要深刻理解并践行新规要求，将服务品质与合规经营落到实处，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟，实现长期稳健的发展。采写：南都N视频记者 李行 实习生 黄炫超
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AI效率革命冲击就业市场 美国科技行业今年至今已裁员超9.2万人 随着人工智能加速渗透企业运营，美国科技行业正面临一场愈发明显的就业重构。继Meta Platforms(META.US)和微软(MSFT.US)周四披露超过2万个潜在裁员岗位后，市场担忧，这轮由AI驱动的岗位削减潮或只是开始。智通财经APP获悉，数据显示，截至本周，2026年科技行业累计裁员人数已超过9.2万人，自2020年以来累计裁员规模接近90万人。与此同时，包括亚马逊(AMZN.US)、甲骨文(ORLC.US)、赛富时(CRM.US)及Snap(SNAP.US)等企业也纷纷推进裁员或冻结招聘。分析人士警告，一场由AI引发的结构性劳动力调整可能已经开始，而非未来风险。Meta宣布计划裁员10%，涉及约8000个岗位，并取消6000个原计划招聘职位。与此同时，微软确认推出自愿离职计划，约7%的美国员工符合资格，潜在影响约8750人。这意味着，仅两家公司最新宣布的岗位削减规模便可能超过1.6万个。业内人士指出，矛盾之处在于，同样这些企业正集体投入数千亿美元建设人工智能基础设施，以满足激增的AI服务需求，同时又通过AI效率提升压缩人力成本。前AI从业者、领导力顾问Anthony Tuggle表示，这并非周期性市场调整，而是工作组织方式正在发生永久性转变。市场焦虑自OpenAI推出ChatGPT以来持续升温，而去年Anthropic旗下Claude工具展示出替代部分业务部门工作的能力，更进一步加剧了对现有软件岗位被削弱的担忧。虽然技术乐观派认为AI只是重塑工作，而非替代工作，并将创造新岗位，现实似乎显示岗位流失与新增岗位之间正出现错配。根据Motion Recruitment 2026年研究，AI普及正在拖累初级岗位和通用IT职位招聘，而AI工程师等专业岗位需求旺盛。除少数高技能岗位外，科技行业薪资整体较2025年基本持平。就业冲击也正蔓延至科技行业之外。耐克(NKE.US)周四宣布裁减约1400个岗位，主要集中于技术部门。招聘平台Glassdoor数据显示，科技行业员工信心指数同比下降6.8个百分点，降幅为所有行业最大。Glassdoor首席经济学家Daniel Zhao指出，越来越多员工因担忧就业市场恶化而选择不离职，这反而促使企业更主动通过裁员或提高绩效门槛来削减用工成本。与此同时，大型科技公司在削减岗位的同时，并未放缓AI资本开支。预计今年Alphabet(GOOG.US,GOOGL.US)、微软、Meta和亚马逊合计将在AI基础设施建设上投入近7000亿美元。市场预计，这些公司将在财报中面临关于资本开支和未来裁员计划的更多质询。更深层变化还体现在创业生态。风险投资人士指出，AI正在推动“小团队、高收入”模式快速普及，一些公司可凭约50名员工实现5000万美元收入，而过去类似规模的软件企业通常需要250人。这进一步强化了市场对未来劳动力需求结构变化的担忧，企业可能不再需要过去那么多人，就能完成同样甚至更高规模的产出。分析人士认为，这场AI浪潮与过去技术革命不同，其特殊之处在于，连参与推动技术进步的从业者本身，也对自身岗位前景感到焦虑。随着企业继续追求效率、压缩成本，AI带来的就业阵痛或仍处于初期阶段。
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谷歌(GOOG.US,GOOGL.US)拟向Anthropic投资最高400亿美元 强化AI战略布局 智通财经APP获悉，Alphabet(GOOG.US,GOOGL.US)旗下谷歌周五表示，计划向Anthropic投资最高400亿美元，进一步扩大双方长期合作关系，并强化其在人工智能竞赛中的战略布局。根据协议，谷歌将首先按Anthropic最新3800亿美元估值投资100亿美元，其余300亿美元将取决于特定业绩里程碑是否达成。这笔交易若全部落地，将成为科技行业对AI初创公司规模最大的投资之一。市场认为，此举凸显大型科技公司正以前所未有的资金规模争夺AI核心能力。近年来，领先科技企业正持续向OpenAI和Anthropic等前沿AI实验室投入数百亿美元，而部分投资也将通过云计算服务和模型收入回流至投资方。Anthropic表示，这项协议是在双方长期合作基础上的进一步升级。就在本月稍早，Anthropic宣布与谷歌及博通(AVGO.US)合作，锁定5吉瓦计算能力，相关资源预计明年开始上线，未来还可能进一步追加算力。目前，谷歌通过云业务向客户提供Anthropic旗下Claude模型接入服务，与亚马逊云服务(AWS)和微软Azure云服务展开竞争。同时，谷歌还提供自研张量处理器(TPU)，作为英伟达GPU的替代方案。不过，双方合作的同时也带有竞争关系。谷歌自有大模型Gemini，正与Anthropic的Claude争夺AI模型及服务市场份额。谷歌与Anthropic合作关系始于2023年，当时谷歌向该公司投资3亿美元，换取约10%股份；数月后又追加20亿美元投资。在此次交易宣布前，谷歌累计投资已超过30亿美元，持股比例据报约为14%。与此同时，Anthropic近期也在寻求缓解快速增长需求带来的基础设施压力。公司表示，随着企业客户、开发者及消费者对Claude需求激增，其算力资源面临“不可避免的压力”。此前，OpenAI曾批评Anthropic未能锁定足够算力资源。分析认为，此次谷歌投资模式与Anthropic数周前与Amazon达成的协议颇为类似。亚马逊当时向Anthropic投资50亿美元，并承诺未来根据特定商业里程碑最多再投资200亿美元。Anthropic首席执行官Dario Amodei此前表示，用户越来越依赖Claude完成工作，公司必须加快基础设施建设以匹配快速增长需求，而与亚马逊合作将支持其推进AI研究，并服务超过10万家基于AWS构建应用的客户。
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别高估英伟达，别低估DeepSeek 出品 | 妙投APP作者 | 董必政编辑 | 丁萍头图 | AI制图DeepSeek-V4终于来了。4月24日，全新系列模型DeepSeek-V4预览版本正式上线，并同步开源。DeepSeek-V4开创了一种全新的注意力机制，在token维度进行压缩，结合DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention），实现了全球领先的长上下文能力，并且相比于传统方法大幅降低了对计算和显存的需求。可别小瞧了，DeepSeek-V4大幅降低了对计算和显存的需求。妙投认为，这将直接削弱英伟达GPU的优势。值得注意的是，DeepSeek-V4还优先适配国产芯片厂商。换句话说，别高估英伟达的护城河，也千万别低估DeepSeek正在掀起的这场架构革命。关键不在“谁替代谁”，而在AI产业链的利润分配、部署路径和投资逻辑，可能正在变。 一、戴着“镣铐”起舞 过去两年，AI大模型主要看的是训练，拼的是算力。在一定程度上，AI基础大模型的竞争，本质就是GPU算力基础设施的竞争。谁能买到更多高端GPU，谁能堆出更大的集群，谁就更有机会做出更强的基础模型。然而，由于美国通过出口管制，禁止英伟达H100/H200等顶级芯片对华销售。此外，台积电先进制程等已经被美国卡死了，国产GPU卡与英伟达卡仍有一定的差距。“国内GPU厂商都是戴着“镣铐”与英伟达同台竞技的”，一位GPU企业人士曾向妙投形容。有意思的是，就是在这样的逆风局下，这两年中美大模型的差距开始逐步缩小，甚至接近拉平。2023年底，中美的顶级模型在各大维度的差距还在20%-30%之间徘徊。4月14日，斯坦福大学HAI实验室发布2026年度《AI指数报告》，这份长达423页的行业权威报告显示，中美大模型性能差距已收窄至2.7%，基本实现技术追平。妙投认为，如果把中美AI大模型性能差距看作结果，那么英伟达GPU并非决定性因素。这一方面，归结于国产芯片崛起及中国电力基础设施的完备。黄仁勋在最近访谈中表示，“AI本质上是并行计算问题，中国完全可以通过堆叠更多芯片来弥补单颗芯片的制程差距，中国有那么多能源，如果愿意，完全可以把更多芯片组合在一起，即使制程落后几个纳米。”实际上，不少国内GPU厂商已实现了万卡集群，以弥补单卡算力的短板。比如：摩尔的夸娥万卡集群、沐曦的曦源一号SADA万卡集群。另一方面，则归结于DeepSeek为代表的大模型企业脱颖而出。DeepSeek用软件上的前瞻性设计，主动去适配和赋能国产硬件，为国产芯片铺平道路。比如：DeepSeek-V3验证了FP8在大规模模型训练的可用性，在不增加额外开销的情况下扩大了模型训练规模且不影响模型训练质量。打个比方，过去，要完成一个复杂的AI计算任务，需要几台巨大、精密且昂贵的德国进口机床（代表英伟达的高精度GPU）。而现在，DeepSeek通过改变任务的加工流程（即改变数据格式），使得这个任务可以被几十台小巧、简单且便宜的国产机床（代表国产GPU的计算单元）组成的流水线高效完成。即便如此，英伟达GPU仍让海外大模型在训练上更胜一筹。但从产业演进看，大模型训练只是第一阶段。大模型做出来之后，真正决定商业化速度和产业渗透深度的，是推理。尤其是，Openclaw、Hermes为代表的Agent爆火之后。 二、英伟达赢了训练，但推理才刚开始 训练和推理是两种不同的模式。Claw类Agent爆发，长上下文记忆能力就是核心导火索。以前的AI只会聊天、转头就忘，鱼的记忆；而Claw能记住一切、持续干活、越用越懂你，记忆让它从 “玩具” 变成 “工具”。当上下文越来越长、Agent记忆越来越深、工具调用越来越频繁的时候，GPU的显存会被KV cache（记忆缓存）撑爆，大模型的推理质量就会下降。因此，推理爆发的第一个瓶颈，不是算力不够，是”记忆"和"计算"抢同一块显存。对国产GPU而言，算力（峰值 TFLOPS）不是最大瓶颈，是显存。而英伟达GPU在显存技术上拥有领先其他厂商1-2年的代际优势。英伟达的主流数据中心GPU（如A100、H100）的单卡显存容量通常标配为80GB，而最新一代Rubin GPU搭载8颗36GB的HBM4内存颗粒（总容量 288GB），显存总带宽提升13 TB/s。国产芯片受限于先进制程，显存容量和带宽都更低，仍需突围。比如：昇腾910B的显存容量为64GB。按照此前梁文锋发布的论文，这次DeepSeek-V4应采用了独特的Engram架构，而Engram恰好解决的是显存容量瓶颈。DeepSeek-V4的做法是，把模型里那些“死记硬背”的静态知识抽出来，塞进一个巨大的内存表里；推理时，CPU负责“查字典”（检索知识），GPU只负责“想逻辑”（计算推理）。这两者是完全重叠执行的。当GPU在算上一个词的逻辑时，CPU已经把下一个词所需的知识搬到了门口。由于延迟被这种并行架构彻底掩盖，AI单位时间内的产出效率呈几何级数提升，GPU显存不再被KV cache撑爆。比如：一个需要80GB显存才能跑的长上下文推理任务，在Engram架构下，可能只需要8GB显存就能跑。这意味着国产GPU在显存受限的情况下，也能完成同样的任务，而英伟达引以为傲的HBM显存稀缺性面临崩塌。同时，CPU也将迎来爆发。此外，更值得关注的是，DeepSeek-V4即将发布，这次没有按行业惯例给英伟达早期测试权限，把提前适配的机会全部留给了华为和寒武纪。目标是从CUDA生态整体迁移到华为CANN框架。虽然英伟达的CUDA生态短期不会被取代，但已经出现了裂缝。这也意味着DeepSeek无论在开源生态还是国产自主上依然有着其强力的生态位。据媒体报道，为应对基于该模型云服务上线需求，阿里巴巴、字节跳动和腾讯等科技巨头已提前下单华为新一代AI芯片，订单规模达数十万颗。可以预见的是，这次即将发布的DeepSeek-V4，也将给AI投资带来新的预期。 三、新的投资预期 从投资角度看，妙投认为DeepSeek-V4将直接利好两大方向：国产算力及AI应用。1.国产算力如果DeepSeek-V4确认是完全基于国产算力训练出来的，那这将是国产芯片史上的“DeepSeek时刻”。这证明了即便没有H100，我们也能跑出世界一流的大模型。这带来的边际变化是大超预期的。这个预期，不亚于Google凭借自研的TPU芯片训练出Gemini。要知道，Google已成为巴菲特的伯克希尔持仓标的。此前，市场对国产算力的预期大多停留在“自主可控”的宏大叙事逻辑上，而V4将把逻辑推向“好用且必需”的商业逻辑。这次受益的最大方，便是国产GPU厂商。华为、寒武纪已经明牌了。其他国产GPU厂商也将积极适配DeepSeek大模型。从确定性来看，以华为、寒武纪为代表的国产芯片、国产服务器及相关配套厂商的受益确定性最高。展望2026年，寒武纪、壁仞科技、天数智芯等5家已上市AI芯公司Wind一致预期收入同比增长约120%到约257亿人民币。此外，从弹性上来看，沐曦股份预期2026年将扭亏为盈，有望成为继寒武纪之后另一家盈利的GPU厂商，从而实现商业闭环。因此，国产算力将为AI投资继续关注的重点。2.AI应用除了适配国产算力的推理需求，DeepSeek-V4可能通过创新架构（mHC和Engram技术）进一步降低训练和推理成本，加速中国AI价值链创新周期。同时，DeepSeek有望帮助全球大语言模型和AI应用企业加速商业化进程，从而缓解日益沉重的资本开支压力。随着Engram架构落地，GPU显存需求降低90%，推理的硬件成本会大幅压缩。这对终端部署（边缘AI推理）是重大利好。此外，今年1月以来，A股AI应用板块表现低迷，核心痛点是“大模型吞噬软件”的恐惧。AI应用已经进入了“杀逻辑”的阶段。但DeepSeekV4的发布可能改善这个情绪。对于国内A股的应用公司来说，大模型更像是一种廉价的基础设施，有利于优化成本。妙投认为，与核心数据绑定较为紧密的AI应用企业、相关云服务厂商，也将有望迎来边际改善。 小结 英伟达依旧是训练大模型最强的基础设施，这一点没有悬念。短期内，它在高端训练GPU、CUDA生态和集群能力上的优势，依然很难被替代。不可忽视，英伟达的优势正在逐步被DeepSeek“曲线救国”式地瓦解。DeepSeek-V4率先适配国产芯片以及创新正在试图证明，AI推理不一定只能靠最贵的GPU继续往前推，系统级优化、软硬协同和本地化部署，同样可以打开一条新路。而国产算力又能往前再走一步。不要高估了英伟达，也不要低估了DeepSeek和国产算力。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4852245.html?f=wyxwapp
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微软启动提前退休计划 据彭博社4月23日报道，微软（MSFT.US）正式面向美国员工启动大规模自愿提前退休计划，涉及人数约8750人，占其美国员工总数（截至2025年6月为12.5万人）的7%，为公司史上最大规模此类人事调整。该计划面向工龄与年龄合计满70及以上的员工，将提供优厚补偿，核心目标为削减人力成本、提升运营效率，以缓解在AI领域高额投资所带来的财务压力。自2023年初以来，微软持续推动人员结构优化，同步加大AI数据中心建设投入。此次退休招募是其整体战略调整的关键一环，标志着公司在平衡成本与技术布局方面迈出重要一步。4月23日，微软首次在美国集中推行此类自愿买断退休方案，体现其对长期经营效率的系统性重构。
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“AI制药”热潮之后：智能算法如何加速药物靶点发现？ 前几年，“AI制药”曾是科技与医药界最炙手可热的名词之一。很多人一度想象，只要把海量数据喂给AI算法，很快就能造出灵丹妙药。而几年过去，当我们走进药房，真正由AI完全自主研发并获批上市的药物依然寥寥无几。这不禁让人产生疑问：AI在药物发现中到底扮演着怎样的角色？日前，英矽智能（Insilico Medicine）、安斯泰来制药（Astellas Pharma）等多家机构的科学家在《自然综述·药物发现》（Nature Reviews Drug Discovery）上联合发表了一篇综述文章，系统性地解答了这个问题。该研究指出，目前AI最为深刻的影响发生在新药研发的最前端——靶点发现与评估。科学家已经能够通过日益丰富的AI算法工具，大大加快靶点筛选与发现的过程，但仍面临实验验证、可解释性等问题。通过数据“理解”疾病“药物发现与开发极其耗时、昂贵且充满风险，而找准正确的药物靶点，是提高研发成功率的关键。”该论文写道。“靶点”就是药物要“击中”的目标，它们通常是人体内某种特定的蛋白质或基因，在疾病发生的过程中扮演关键角色。药物分子就像一把钥匙，只有找到疾病对应靶点并与之有效结合，才能改变细胞的运行状态，从而治愈疾病。传统的靶点发现无异于大海捞针。人类大约有两万个蛋白质编码基因，但迄今为止，全球所有获批药物所针对的靶点只有716个。找到靶点之后，还要筛选和设计出针对它的药物分子，再进入漫长且昂贵的动物和人体实验验证阶段。传统的靶点发掘过程极度依赖科学家的直觉乃至偶然的运气。如果一开始找的靶点不对，药物分子在实验中效果不佳，就意味着大量的资源浪费。面对广阔且未知的疾病靶点的“海洋”，人类的算力显得捉襟见肘，而这正是AI大展拳脚的地方。AI算法的基本原理是通过数据的学习，发现隐藏的模式，进而做出预测。人类的生命科学以及疾病研究已经产生了大量数据，AI能够高效解析其中的关联。首先是各种科研项目中得到的“组学”数据，比如基因组、蛋白质组，它们记录着疾病发生时分子层面的细微变化。其次是细胞图像数据，AI可以通过观察细胞形态的微妙变化来寻找线索。此外，还有人类已经发现的蛋白质网络、代谢通路等“知识图谱”，其中记录着生物体和细胞内部的复杂关系。AI还可以学习海量科学文献、临床试验记录甚至专利报告，从中自动挖掘出连人类专家都可能忽略的潜在联系。当这些线索被拼凑起来，AI就有可能找出人类没有注意到乃至从未设想过的疾病靶点。AI算法：总结经验与探索未知如何让AI学会像顶尖生物学家一样思考？该研究指出，不同的AI算法能够在靶点发现中承担不同任务。最常用的是“监督学习”。科学家把已知成功的“药物-靶点”配对信息交给AI，AI如同学生“刷题”一般，通过学习这些成功案例的特征并寻找它们的共性，最终在未知的蛋白质中，预测出哪些也有潜力成为新药物的靶点。例如，文章中提到了一种名为BANDIT的监督学习模型，它成功推断出一种原本作用机制不明的抗癌药物（ONC201），其实是精准打击了一个名叫DRD2的靶点，这直接推动了该药物在特定脑瘤中的临床试验并最终获得加速批准。而面对那些没有标准答案的领域，则可以使用“无监督学习”和“表征学习”算法，将那些表现出相似异常的基因或蛋白质归类，从而在混乱中寻找规律，发现隐藏的疾病通路。比如，“图神经网络”（GNN）算法能够在学习分子数据后建立起疾病、基因、蛋白质之间的关系网络，通过分析关键枢纽位置来找到重要靶点。近年来备受瞩目的生成式AI和大语言模型也开始进入靶点发现领域。就像语言模型可以写诗写代码一样，经过海量生物医学知识训练的“生物大模型”可以充当虚拟的疾病生物学家，甚至通过学习基因语言来预测基因变化。比如谷歌开发的“AI联合科学家”（AI co-scientist）系统，能够自主生成科学假设，互相辩论，并在肝脏纤维化等疾病中成功挖掘出全新的治疗靶点。找到靶点只是第一步，一些生成式AI算法还能帮助进行成药性与安全性评估。AlphaFold等模型能精准预测蛋白质三维结构，模拟靶点的立体结构，评估它是否适合开发药物。一些模型甚至能生成逼真的虚拟细胞数据，在计算机里模拟基因被敲除后的反应。数据质量与可解释性难题目前成功进入临床的AI靶点仍然不多。论文列举了几个已经走进临床试验的案例，如 TNIK（用于肺纤维化）和 PIKfyve（用于渐冻症），说明 AI 的确能够帮助找到新方向，但这些案例也暴露出现实的困难，例如有些靶点最终在临床中仍未表现出足够疗效。论文梳理了AI在药物靶点发现中面临的挑战。首先是数据质量，许多公开的组学数据库存在标注不一致、背景信息缺失、样本偏向欧美人群等问题，使模型难以泛化到更广人群。科研文献也存在研究无法被重复验证的情况。该论文指出，某大型复现项目中只有约40%实验被成功重复，意味着AI可能会从错误数据中学习，自然也难以进行有效的预测。其次是可解释性。靶点发现关乎重大科研投资，科研人员和药企需要知道 AI预测靶点背后的逻辑和证据，否则很难采纳它的建议。因此，新一代AI模型正尝试在提供预测的同时给出证据路径，比如引用关键文献或解释网络中的重要关系。论文指出，在未来，真正有潜力改变行业的是AI驱动的闭环实验平台，其中由AI模型先提出潜在的靶点假设，再由自动化的机器人实验室接管工作，对活体细胞进行药物测试。实验产生的海量结果会实时传回给AI，AI据此修正自己的错误，不断进化，并马上提出下一轮假设。如果这一模式成熟，靶点发现的速度与可靠性都可能实现质的飞跃。
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OpenAI发布GPT-5.5，称性能优于谷歌和Anthropic 据techcrunch报道，当地时间4月23日，OpenAI发布了其最新的人工智能模型GPT-5.5，公司联合创始人兼总裁格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）称其为“迄今为止最智能、最直观易用的模型”。该算法在多个领域能力增强，布罗克曼表示，这也使公司更接近于创建OpenAI的“超级应用”。据OpenAI称，GPT-5.5旨在广泛应用于多个类别，包括基础企业领域如代理编码和知识工作，以及更实验性的AI应用如数学和科学研究。公司还发布了数据显示，该模型在一系列基准测试中的优越性能。与之前的模型以及竞争对手谷歌和Anthropic（如Gemini 3.1 Pro和Claude Opus 4.5）的模型相比，5.5的得分始终更高。OpenAI首席研究官马克·陈（Mark Chen）表示，GPT-5.5在导航计算机工作方面优于其前身，并表示该模型在科学和技术研究工作流程上“显示出有意义的进步”，并指出公司认为它确实可以“帮助专家科学家取得进展”。陈还表示，它可以协助药物发现，这是过去几年行业兴趣增加的领域。据OpenAI称，GPT 5.5从周四开始广泛可用。公司表示，该模型正在部署到ChatGPT的Plus、Pro、Business和Enterprise用户，而5.5 Pro正向Pro、Business和Enterprise用户推出。在与记者的电话会议中，布罗克曼表示，新模型是朝着“更具代理性和直观性计算”的重大进步。“这个模型是朝着我们预期的未来计算方式迈出的真正一步——但这仅仅是一步，我们预计未来还会有更多。”布罗克曼说，“与5.4等相比，这意味着企业与消费者可用的前沿AI更多，这是我们的目标之一。”布罗克曼表示，该模型是创建“超级应用”的额外一步——一个多功能的瑞士军刀程序，他和联合创始人山姆·阿尔特曼（Sam Altman）此前曾讨论过推出。两位创始人设想将ChatGPT、Codex和AI浏览器合并为一个统一服务，以帮助企业客户。值得注意的是，“超级应用”概念也是阿尔特曼的竞争对手（以及前OpenAI同事）、特斯拉（TSLA.US）CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）的热门话题，他曾表示希望将X（前身为Twitter）转变为自己的所谓超级应用。OpenAI上个月发布了上一个模型，此前在12月和11月也有发布。公司继续以快速的步伐推出新模型，公司员工表示，这一趋势预计将在未来可预见的时间内持续。“我们在短期内看到了相当显著的改进，在中期内看到了极其显著的改进，”OpenAI首席科学家雅库布·帕霍基（Jakub Pachocki）说。“实际上，我认为过去两年的进展出奇地慢。”
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GPT-5.5来了！全榜第一碾压Opus 4.7，OpenAI一雪前耻；百度最新通报！原贴吧员工石某某，获刑12年；曝DeepSeek最新估值高达3000亿 要闻提示NEWS REMIND1.GPT-5.5来了！全榜第一碾压Opus 4.7，OpenAI一雪前耻2.IPO前夜「大清洗」？智驾龙头Momenta被曝感知算法团队「团灭」，刚刚完成5亿美元新融资3.百度最新通报！原贴吧员工石某某，获刑12年4.曝DeepSeek 50亿起投，最新估值高达3000亿5.为“干私活”删除公司AI训练数据，一程序员获刑五年十个月6.中国僧人玩CS2修行走红！电脑价值4万，用RTX40907.伊朗全国断网超52天创纪录！称美国思科等设备存后门，仍能远程破坏8.索尼研发9眼8臂乒乓球机器人，打败日本多名顶尖选手今日头条HEADLINE NEWSGPT-5.5来了！全榜第一碾压Opus 4.7，OpenAI一雪前耻 4月24日消息，据报道，Anthropic 在私募二级市场的估值已突破 1 万亿美元。作为参照，OpenAI 今年 3 月末最新一轮融资的估值，仍停留在 8520 亿美元。这组对比数据也表明了曾经稳坐头把交椅的 OpenAI，如今正在直面被追赶、被超越的压力，但就在刚刚OpenAI 的反击旋即而至：24日凌晨，GPT-5.5 正式发布，同步亮相的还有面向更高阶任务的 GPT-5.5 Pro 版本。这次更新，看似只是 0.1 的版本号迭代，在推理效率上却判若大版本更新—— 同样的 Codex 任务，GPT-5.5 消耗的 token 显著更少，既更聪明，也更省。GPT‑5.5能更快地理解用户的目标，擅长编写和调试代码、在线研究、分析数据、创建文档和电子表格以及在多个工具之间协同操作。最值得看的是，GPT-5.5在各项基准测试中：全榜第一！不论在编程、推理、数学，还是智能体任务上，Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro完全被GPT-5.5踩在了脚下。其中，在知名第三方评测机构 Artificial Analysis 的综合智能指数榜单上，OpenAI 凭借 GPT-5.5 系列拿下了第一名和第二名，前六席中包揽了四席，竞争对手几乎毫无招架之力。基准测试结果显示，在 Terminal-Bench 2.0（测试复杂命令行工作流）上，GPT-5.5 达到 82.7%，GPT-5.4 为 75.1%，Claude Opus 4.7 为 69.4%。OpenAI团队将其称之为“这是我们迄今为止最智能、最直观易用的模型，也是迈向在计算机上完成工作的全新方式的重要一步。”Sam Altman本人评价该模型：“根据我的经验，它‘知道该做什么’。”（APPSO、新智元） 国内资讯DOMESTIC NEWSIPO前夜「大清洗」？智驾龙头Momenta被曝感知算法团队「团灭」，刚刚完成5亿美元新融资 4月23日消息，近日，Momenta已向香港交易所递交上市申请，启动IPO工作。媒体从知情人士处获悉，此次IPO工作前，Momenta以60亿美元估值完成Pre-IPO轮融资，获得磊石资本、高榕资本、高成资本等机构约5亿美元资本加持。值得注意的是，伴随IPO工作开展消息的流出，Momenta人员流失及感知算法等团队减员的消息也随之扩散开来。据传，此次减员或重点波及感知算法部门、数据平台部等部门，其中感知算法部门“137人走人”，大部分是技术岗。此外，Momenta感知算法团队负责人曝出被“三倍薪资”挖角离职。“传统感知裁了，但端到端算法没裁”，一位深度接触过Momenta管理及技术人员的知情者对媒体证实此事，称由于Momenta去年开始在技术路线上押注“强化学习世界模型”，这导致了公司技术体系乃至管理团队的变动。不过也有业内人士分析，Momenta此次人员调整，同样有着IPO前夕削减人员进而优化财务报表的嫌疑。参考BOSS直聘招聘信息，当前Momenta在招技术人员年薪普遍位于56万—100万区间，部分高端岗位更是高达150万元，若减员百余人属实，仅此次减员便可为Momenta节省亿元人力成本支出。对于上述消息，截至发稿Momenta方面并未回应问询。（新浪科技） 百度最新通报！原贴吧员工石某某，获刑12年 4 月 23 日，百度集团发布 2025 年反贪腐舞弊通报，2025 年共查办处理违法违纪员工 144 人，其中 33 人被司法机关依法处理，111 人被公司依规处罚。此次通报除了26起移送司法机关以及被法院判决的案件，还有3起被最高人民法院、海淀区人民法院、海淀区人民检察院收录为典型的员工贪腐犯罪案件。其中，原MEG贴吧业务部员工石某某在职期间利用职务之便侵占公司巨额资金并收受他人贿赂，依法被判有期徒刑十二年，该案为近五年判处刑期最长的互联网企业内部贪腐案件。2014年4月至2019年1月间，石某某任贴吧业务部-基础业务产品部用户经理，负责贴吧产品设计、挖掘客户需求、负责方案推进等工作。其间，被告人石某某利用职务便利，引入北京某科技公司与其所在公司合作虚拟货币奖励业务，并非法收受该公司人民币608万元。2016年6月至12月间，石某某利用职务上的便利，在被害单位与北京某科技公司合作虚拟货币的业务中，通过多个贴吧账号将部分虚拟货币变现并转入其控制的个人银行账户，非法占有被害单位人民币366万。2021年2月17日，被告人石某某被公安机关抓获归案。《白皮书》显示，该案的典型意义在于揭示了互联网企业中“小官巨贪”和“平台软权力寻租”现象，尤其是在虚拟货币、流量变现等新型业务中，监管滞后易被钻空子。据悉，2020-2025年，百度集团累计查办处理违法违纪员工707人，其中，123人被司法机关依法处理、342人涉及严重违纪被辞退（含司法机关处理）、365人涉及违纪被内部处罚，挽回经济损失5276万余元。 （南方都市报）曝DeepSeek 50亿起投，最新估值高达3000亿 100亿美元、200亿美元，甚至有人称300亿美元到400亿美元，坊间关于DeepSeek融资前的估值数字一直在变化，还传出腾讯、阿里争抢入局的消息。4月23日消息，一位接近DeepSeek的一线机构投资人士透露，这些数字都不准确，DeepSeek融前估值是3000亿人民币，约合440亿美元。这一估值超过当前已经上市的大模型公司Minimax的2400亿（4月23日），接近智谱的3800亿元。自2025年，DeepSeek R1创造轰动全球效应后，人们期待的大迭代版本DeepSeek R2 和DeepSeek V4尽管一直未发布，但丝毫未影响资本市场对DeepSeek的期待。此次融资金额之巨，对投资人的限制要求之高，刷新了以往科技公司融资纪录。上述人士称，DeepSeek计划增资500亿，内部增资200亿，对外募资300亿。所有参与投资的机构必须50亿起投，甚至对LP也有身份要求。一家一线投资机构因为募资的基金里有许多个人投资人未达标，也被拒之门外。因为背靠创始人梁文锋及其关联方幻方量化，DeepSeek一直未引入外部资金。外界也无从知晓DeepSeek估值。此次罕见宣布融资，无疑刷新了国内AI模型公司单笔融资最大规模。（白鲸实验室）为“干私活”删除公司AI训练数据，一程序员获刑五年十个月4 月 22 日，北京市东城区人民检察院第二检察部检察官助理张默奇披露了一起具有标志性的案件，一名程序员因私自删除公司 AI 训练数据，导致模型严重受损，最终被判处有期徒刑五年十个月。2024 年 9 月，东城某科技公司算法工程师王某，为了使用公司的算力资源“干私活”，违规登录公司服务器集群，输入了行业内公认最危险的“删库跑路代码”指令，将公司 AI 游戏部门超过 89 TB 的训练数据和多个公司自主研发的文生 3D AI 模型全部删除。这一行为直接导致模型训练中断，部分已完成训练成果无法恢复，系统性能大幅下降。经评估，对企业造成了 20 余万元的经济损失，同时研发进度严重受阻。王某将删除数据并下载与工作无关的数据模型，称是为了“程序员的自我提升”，但其难以解释为何删除了与其需求完全不匹配的大量数据。经过对嫌疑人手机数据进行集中分析筛查，从数十万条微信聊天记录中精准定位到王某与外部人员勾结，试图秘密使用公司算力资源“干私活”的关键证据。据悉，王某删除数据使用指令的含义是“无需确认，强制删除所有文件”，该指令是业内公认的危险指令，综合其从业经历、违规登录最终认定其具有明确的主观故意。案件历经三次庭审，最终当庭以破坏计算机信息系统罪，对王某判处有期徒刑五年十个月。（云头条）爱奇艺剧宣广告引争议，客服回应：已第一时间下线并排查 4月23日消息，近日，多名网友在社交平台反映，爱奇艺在剧集播放暂停页面推送《绝境通缉令》《突袭》《猎毒风暴》等缉毒题材影视剧广告。上述广告以 “毒枭囚禁女警卧底”“捆绑、灌药、酷刑虐待” 为宣传点，搭配 “少女被灌药”“东南亚吃人园区” 等低俗猎奇文案，引发争议。对此，爱奇艺回应称：“用户体验始终是我们的工作重点。我们已第一时间对相关广告进行下线处理，并对此类广告进行排查，后续将进一步加强相关审核机制。”此前，当被询问是否只有非会员用户才会看到此类广告时，爱奇艺客服表示“每个用户都是一样的”，具体以前端显示为准，此类广告的投放周期也以前端显示为准。值得注意的是，此次并非爱奇艺首次因低俗广告引发争议。公开信息显示，平台近年来多次被投诉“强制弹窗不良广告”，被网友质疑是“在退市压力下靠猎奇博眼球”。（快科技） 腾讯发布混元最智能模型！姚顺雨在腾讯交出第一份成绩单 4 月 23 日，腾讯正式发布混元 Hy3 preview 语言模型并宣布开源，这也是腾讯首席AI科学家姚顺雨入职近四个月后，交出的第一份成绩单。据腾讯介绍，混元Hy3 preview是一个快慢思考融合的混合专家模型（MoE），总参数295B，激活参数21B，最大支持256K上下文长度。官方表示，今年 2 月，腾讯混元重建了预训练和强化学习的基础设施，以及模型追求实用性的三个原则（能力体系化、评测真实性、性价比追求），Hy3 preview 是重建后训练的第一个模型，也是混元迄今最智能的模型，在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码、智能体等能力及推理性能上实现了大幅的提升。目前，该模型已在元宝、ima、WorkBuddy、CodeBuddy等腾讯内部产品中上线。微信公众号、腾讯新闻等产品也将陆续上线。另外，Hy3 preview 已支持流行的开源智能体产品，如 OpenClaw、OpenCode、KiloCode 等。官方表示在腾讯云上推出了有竞争力的 API 价格，以及定制化的 Hy3 preview Token Plan 套餐，个人版定价最低 28 元 / 月。（IT之家）岚图汽车卢放：泰山 X8 预售订单正式突破 2 万台，网传发布会“男人的衣柜”图是恶搞 P 图 4 月 23 日消息，岚图汽车科技股份有限公司董事长卢放宣布，23日中午，岚图泰山 X8 预售订单正式突破 2 万台。随后，卢放也对网传的发布会“男人的衣柜”图进行了辟谣。他称这张图其实是假的，是恶搞 P 图。这张上屏图是岚图汽车邀请篮球运动员孙悦和相声演员孙越合作拍摄的“男人的衣柜”系列。卢放表示，非常欢迎大家来 P 图玩梗，玩出更多创意，但一定不要恶俗。此前报道，岚图汽车旗下全新大型 SUV“泰山 X8”已开启预售，该车首搭华为乾崑智驾四激光雷达和 896 线双光路图像级激光雷达，预售价 30.29 万元起。驾乘方面，泰山 X8 车身长宽高分别为 5200×2025×1814mm，采用全域 800V + 5C 超充技术，提供 PHEV 和 EV 两种动力版本，PHEV 版本搭载 65 千瓦时电池包，提供 370KM CLTC 纯电续航和 1506KM CLTC 综合续航；EV 版本搭载 120 千瓦时电池包，提供 727KM CLTC 纯电续航。（IT之家） 用户都气笑了！700元路由器保修剩15天坏了：厂商只愿退款10元了事 4月23日消息，据报道，中国香港消费者潘先生购买的Linksys E8450 AX3200路由器在三年保修期届满前15天出现故障。但厂方却拒绝维修或更换，仅按剩余保修天数折旧公式计算退款10.14港元，而该路由器原价740港元。Linksys的计算方式为：产品购买金额×剩余保修天数÷产品保修期，即740×15÷1095=10.14港元。Linksys在邮件中表示，此方式依据总部统一制定的全球补偿标准，“以确保对所有客户公平、一致”。该邮件截图被转载至社交媒体后引发大量批评，网友指出，路由器使用寿命通常远超保修期，三年保修的承诺是确保产品在三年内正常运行或获得维修更换，而非产品价值随保修期届满而归零。HKEPC随后向Linksys香港查询，经查证，由于E8450型号已EOL（停产）且无库存可供替换，外包公司直接执行了退款程序。Linksys香港认同相关做法并不妥当，并已联系潘先生，承诺为其更换同等级或更新型号的路由器。（快科技） 中国僧人玩CS2修行走红！电脑价值4万，用RTX4090 4 月 23 日消息，近日，完美世界电竞博主“大胜CS2”采访了一位特殊玩家——中普陀寺的华严法师，僧龄已有20年。在采访中，华严法师展示了自己的高配游戏装备：一台价值4万多元、搭载RTX 4090显卡的PC。一句“枪法也是法，弹道也是道”，诠释了自己独特的佛系游戏心态。据悉，华严法师自小学起便接触《CS》，曾在《CS:GO》国际服打上“大老鹰”段位。他还向大家展示了自己的饰品收藏，其中包括朋友赠送的爪子刀“伽马多普勒”，当前价值不菲。他表示，“游戏与修行看似两极，实则同源，都是对自我探索、对专注力的锻炼、对无常的接纳。”游戏仿佛一面镜子，让人直面自己的急躁、执着与好胜心，并从中修正。遇到作弊玩家时，他引用《寒山拾得问对》中的教诲：“忍他、让他”，相信对方账号终会受到惩罚，心里默默“超度”对方。华严法师强调，能让玩家从游戏中成长的，是学会与队友沟通、提升共情能力，这些收获才是人生中可持续的进步。（快科技） 抖音整治AI不当内容，重点处置利用AI技术换脸、盗声 4 月 23 日消息，近日，抖音正式发布“AI生成不当内容及侵犯他人权益”的专项治理公告。公告对外披露了阶段性治理成效，截至目前已累计下架AI侵权视频超53.8万条，处罚违规账号4000余个，同时明确了重点整治场景与长效管控举措。平台将重点处置利用AI技术换脸、盗声，利用AI生成内容仿冒、蹭热他人等典型违规行为。抖音相关负责人也表示，平台会持续投入提升相关治理能力，但需要承认，当前行业仍普遍面临AI生成内容判断难、AI声音识别能力不足等难题。公告披露的治理数据显示，2026年以来，平台已累计下架AI侵权视频超53.8万条，依规处罚违规账号4000余个。其中，针对AI仿冒蹭热行为，平台已下架相关视频超36万条；针对AI肖像、AI声音类侵权内容，累计处置8.5万条；对利用“AI霸总”形象误导、诱导中老年人互动的不当内容，已清理相关内容3万余条、处置违规账号1300余个，对情节严重的账号依法采取禁止投稿、封禁权限等梯度处罚，形成有效约束。安克创新计划推出家庭巡航与安防机器狗产品，今年下半年或明年发布 4 月 23 日消息，据媒体从安克创新处获悉，该公司计划于今年下半年或明年推出机器狗产品。报道称安克创新将家庭机器人划分为三类形态：一是以扫地机、智能割草机为代表的平面移动形态，已实现量产；二是以安防机器狗为代表的三维移动形态，可实现全屋巡航与安全防护，目前处于推进阶段；三是人形机器人主导的三维操作阶段，仍在研发中。经查询安克官网获悉，2025 年 3 月，安克创新正式发布机器人战略，并启动了大规模相关人才招聘计划。安克称将从专用领域机器人起步，逐步探索通用人形机器人的可能性，最终希望提供一个多样化的机器人产品组合，满足用户在不同场景中的需求。2025 年，安克创新全年实现营业收入 305.14 亿元，同比增长 23.49%；实现归属于上市公司股东的净利润 25.45 亿元，同比增长 20.37%；扣非归母净利润为 21.79 亿元，同比增长 15.44%；毛利率达 45.07%。（IT之家）脑机接口收费标准来了 4月23日消息，据报道，我国多数省份已为脑机接口相关价格项目制定政府指导价，其中侵入式脑机接口置入费价格集中在6000至6600元/次，非侵入式脑机接口适配费价格集中在960元左右，有效稳定创新企业市场回报预期。上个月，我国批准了全球首个侵入式脑机接口医疗器械产品，并已被纳入上海市医保医用耗材目录，脑机接口商业化提速。国家药监审批、医保定价支付与临床应用的无缝衔接，有效避免了脑机接口等创新医疗产品“无法收费”的空白困境。数据显示，2025年以来，脑机接口企业融资进入爆发期，2025年全年脑机接口融资事件约25起，融资总额接近14.5亿元；2026年前三个月，脑机接口企业融资事件已经有17起，融资总金额已超2025年全年。目前，国内处于第一梯队的脑机接口企业包括无创技术路线的脑机接口公司强脑科技，以及侵入式脑机接口公司博睿康、阶梯医疗、脑虎科技等。上个月，阶梯医疗宣布获得5亿元战略融资，阿里巴巴领投、腾讯跟投，标志着互联网巨头开始深度布局脑机接口赛道。（第一财经）大模型上可以订机票和选座值机了 4月23日消息，中国东航与阿里千问签约，千问首家接入东方航空，上线全流程AI机票服务，改变传统OTA为主的机票销售流程。用户在AI对话界面输入个人偏好后，由AI完成自动查询、比对并推荐最适配的东航航班，进而完成购票，选座，值机，由东航官方提供退改签支持，未来将进一步接入会员服务。（第一财经）国际资讯FOREIGN NEWS伊朗全国断网超52天创纪录！称美国思科等设备存后门，仍能远程破坏 4月23日消息，伊朗国家媒体近期发布指控，称美国与以色列对伊朗发起军事打击期间，即便该国已提前切断全球互联网连接，思科、瞻博、飞塔、MikroTik品牌的网络设备仍出现大规模故障。伊方直指美国利用设备预留后门实施深度破坏，相关指控目前尚未得到独立第三方核实。自2月28日美以发起针对伊朗的“史诗狂怒”军事行动以来，伊朗全国互联网已连续关停52天。当前该国网络连通率仅维持在战前水平的1%左右，创下全球有记录以来持续时间最长的全国性互联网断网纪录。伊朗官方媒体披露，针对伊斯法罕的袭击进入关键节点时，上述品牌的设备集中出现重启、离线故障。事发时伊朗已物理切断国际互联网接口，常规远程网络攻击手段完全无法生效。伊方将这一异常故障定性为“深度蓄意破坏”，推测设备固件中预埋了后门程序，可通过卫星信号触发，或是按预设时间启动破坏指令。美国尚未直接回应伊朗的具体指控，但已公开承认对伊朗通信基础设施发起过网络行动。此次被伊朗点名的四家厂商，均有公开可查的安全问题记录。2014年斯诺登泄露的美国国家安全局文件显示，美方曾在运输途中截留思科路由器，植入监控程序后重新封装。2015年瞻博网络披露，旗下防火墙固件存在未授权代码，可被攻击者绕过身份验证。2016年飞塔承认，系统旧版本存在可被远程访问的硬编码SSH密码。MikroTik路由器则长期是僵尸网络的攻击目标，曾被曝出可植入持久化后门的完整漏洞链。（快科技） 索尼研发9眼8臂乒乓球机器人，打败日本多名顶尖选手 4月22日，Nature杂志发表重磅论文：索尼AI研发的乒乓球机器人Ace在遵循国际乒联规则、由持证裁判执裁的正式比赛中，成功击败多名“人类精英选手”，13场比赛赢下7场。这是AI机器人首次在需要物理互动的竞技体育中击败专业人类选手，被认为是继AlphaGo围棋之后，AI在竞技领域的又一历史性突破。Ace通过9个摄像头网络实现毫秒级轨迹预测，8自由度机械臂完成击球。不过在索尼高调的宣传背后，有网友质疑其宣传“成色不足”——毕竟乒乓球运动最顶端的选手并不都在日本。众所周知，在乒乓球这项被中国国家队长期且绝对垄断的运动中，公众语境里的“世界顶尖”早已与奥运冠军群体形成了严格的心理绑定。缺乏了这群最高级别“大魔王”作为检验标尺，球迷们本能地对其胜利成色打上了问号。退休教授约翰·比林斯利批评称，Ace战胜人类更多依靠的是硬件带来的巨大优势。他指出，人类选手只能依靠两只肉眼捕捉单一光源下的白球，而Ace却在球台四周密布了多达9台高速摄像机，构建了一个无死角的“上帝视角”来实时解算3D空间数据。依靠这种绝对的信息差碾压获取胜利，对人类而言显然有失公允。（红星新闻、IT之家） 特斯拉最新业绩公布！FSD有望第三季度在中国获批 4月23日消息，电动车龙头特斯拉公布了2026年一季度财报，财报显示，特斯拉Q1营收为223.87亿美元，上年同期193.35亿美元，市场预期为227.92亿美元；其中，汽车业务收入同比增长16%。在电话会议上，公司CFO表示，特斯拉正积极与中国监管机构沟通，目标是在今年第三季度获得FSD（完全自动驾驶）的批准。此前，特斯拉CEO马斯克曾公开预测该系统最快于2026年2月获得批准，此次为官方第二次推迟预期时间节点。目前，特斯拉FSD尚未获得中国市场的全面商用批准，仅开放部分辅助驾驶功能。公司已在华推进多项合规工作，包括建立上海本地AI训练中心，实现中国境内驾驶数据本地化存储与训练，满足数据安全监管要求。同时，FSD系统已针对中国路况完成专项优化，适配非机动车、无灯路口等本土场景。特斯拉FSD为高阶辅助驾驶系统，采用纯视觉技术路线，需搭载HW3.0及以上硬件（2024年后生产车型标配HW4.0）。当前中国市场仅小范围试点，面向已购买6.4万元选装包的用户开放部分功能。全球范围内，FSD拥有近130万付费用户，近期已在荷兰获得关键审批，国内L3级自动驾驶目前采用试点模式，仅限特定场景与区域，未全面向个人用户开放。特斯拉FSD若三季度获批，将成为国内首个实现大范围商用的外资高阶自动驾驶系统。（快科技、上观新闻）（作者长期关注蔚小理和智能驾驶的技术与人事动态，欢迎添加微信ColombaHere交流讨论）本田：将于今年底停止在韩国销售汽车 4 月 23 日消息，本田技研工业株式会社宣布，将于 2026 年底终止其韩国子公司 —— 本田韩国有限公司的汽车销售业务。该子公司总部位于韩国首尔，主营本田摩托车及汽车销售业务。本田称，鉴于全球及韩国汽车市场环境发生变化，同时为集中企业资源、强化中长期竞争力，本田经全面考量后决定退出韩国汽车销售市场。即便终止汽车销售业务，本田仍将继续为韩国市场的本田汽车用户提供售后服务，包括车辆检修保养、零部件供应及保修支持。本田还称，本田韩国将继续以摩托车业务为核心，持续推出优质产品，并进一步升级服务与用户体验，以此强化在韩业务布局。（IT之家） SpaceX 计划自研自制 GPU，已将其列入重大资本开支项目 4 月 23 日消息，外媒爆料称，SpaceX 可能正准备啃下芯片产业里最难的一块骨头之一：自己制造支撑 AI 运算的核心芯片 ——GPU。随着估值 1.75 万亿美元（约合 11.97 万亿元人民币）的 IPO 逐渐推进，SpaceX 已经提前向潜在投资者打了招呼，说明 SpaceX 接下来会在 AI 和其他技术上投入巨额资金。外媒查阅到的 S-1 注册文件摘录显示，SpaceX 已经把“自研并制造 GPU”列入重大资本开支项目。企业在上市前，通常都会向美国证券交易委员会提交这份文件，披露自身面临的风险和财务情况。SpaceX、旗下 xAI 以及特斯拉，眼下正在联合推进一个名为 Terafab 的先进 AI 芯片制造园区，地点就设在得克萨斯州奥斯汀，这也是马斯克亲自推动的项目。报道特别指出，SpaceX 在文件里提到 GPU 时，到底是特指图形处理器，还是把这个词当成 AI 处理器的统称，目前也难以定夺。SpaceX 在 S-1 注册文件中写道，公司并未和大量直接芯片供应商签下长期合同。“我们预计，未来仍会从第三方供应商采购相当一部分计算硬件。同时，我们无法保证自己一定能在预期时间内实现 TERAFAB 相关目标，甚至无法保证这些目标最终一定能够实现。”（IT之家） 长期征集爆料线索：关于科技互联网公司的最新内幕动向或传闻、业务调整、人事变动等消息，当然，如果你想吐槽一些科技公司的奇闻趣事，也请尽管砸过来，欢迎爆料，随时在线等。今日热门视频
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今日数据精选：特斯拉一季度利润大增；乒乓球机器人球技赶超人类精英选手 【宏观经济及政策】伊朗称收到首笔霍尔木兹海峡通行费当地时间4月23日，伊朗议会副议长称，首笔霍尔木兹海峡通行费收入已汇入中央银行账户。此外，一名未透露姓名的伊朗伊斯兰议会主席团成员表示，具体收费标准将根据船只类型及所载货物数量等因素有所不同，并结合当前航道通行情况确定。这笔资金将被视为伊朗国家收入直接纳入公共预算，随后将就其具体用途作出决定。（央视新闻）全国首例AI模型侵权案详情披露 类似案件审理仍面临难题全国首例AI模型侵权案——“变身漫画特效”案的案件详情正式披露。法院经审理认为，两特效成像效果的相似性使“少女漫画特效”构成对“变身漫画特效”的实质替代，被告行为造成对原告竞争利益的实质损害，构成不正当竞争，遂判决被告赔偿原告经济损失及合理开支共计160万元。二审维持原判。法院指出，该案裁判明确，经营者通过数据训练、优化调校等方式形成的人工智能模型参数与结构，能够为其带来创新优势和经营收益，属于反不正当竞争法所保护的竞争利益，对未来人工智能模型的保护和类案处理具有重要意义。（央视新闻）脑机接口收费标准来了！侵入式产品价格集中在6000元区间国家医保局4月22日发布消息称，目前，我国多数省份已为脑机接口相关价格项目制定政府指导价，其中侵入式脑机接口置入费价格集中在6000至6600元/次，非侵入式脑机接口适配费价格集中在960元左右，有效稳定创新企业市场回报预期。上个月，我国批准了全球首个侵入式脑机接口医疗器械产品，并已被纳入上海市医保医用耗材目录，脑机接口商业化提速。国家药监审批、医保定价支付与临床应用的无缝衔接，有效避免了脑机接口等创新医疗产品“无法收费”的空白困境。（一财）小微型客车租赁将迎新政，短租市场规模有望保持两位数增长据预测，“十五五”时期，全国短租市场规模年均增长15%左右。交通运输部数据显示，截至2025年底，我国小微型客车租赁总量已经达到400万辆，行业正处于快速发展阶段。近日，交通运输部召开会议审议了《促进小微型客车租赁高质量发展三年行动方案（2026—2028年）》。强调要着力完善小微型客车租赁服务网络，提高租赁服务便利化水平，更好满足人民群众多样化、高品质出行需求，为扩内需、促消费提供新场景、新动能。（上证报）【产业/公司数据】2026年“中国航天日”到来，商业航天新场景加速落地2026年，中国航天事业迎来70周年，4月24日是第十一个“中国航天日”。4月23日至25日，中国航天大会在成都举办。星际荣耀、蓝箭航天、中科卫星、东方空间等多家商业航天企业参会，并将在论坛和专题会上发言。当前，卫星、火箭、太空基础设施等领域，正经历从技术突破到产业变革的关键时期。国家航天局数据显示，2025年，我国商业航天全年完成发射50次，占我国全年宇航发射总数的54%。商业运载火箭发射25次，全年入轨商业卫星311颗，占我国全年入轨卫星总数的84%。（中证金牛座）最新研究称乒乓球机器人球技可超越人类精英乒乓球手国际学术期刊《自然》最新发表一篇机器人学论文称，索尼公司人工智能研发部门（Sony AI）开发的一个基于人工智能的乒乓球机器人系统，其表现可超越人类的精英乒乓球手。这项研究结果表明，机器人系统有潜力执行复杂的实时互动任务，并预示其在快速准确物理交互的领域有着更广泛的应用前景。（中国新闻网）特斯拉一季度利润大增，马斯克豪掷250亿美元“赌”未来财报显示，特斯拉一季度总营收223.87亿美元，同比增长16%，创近3年最快增速；上海超级工厂交付21.3万辆，同比增长23.5%，中国市场表现强劲。经营现金流39.4亿美元，自由现金流14.4亿美元，同比翻倍，显著好于市场此前负预期。关于行业与资本规划，马斯克明确2026年资本开支超250亿美元，聚焦新工厂、AI、机器人、芯片等核心领域。（中证金牛座）lululemon任命新CEO：将于9月8日履新，此前曾在耐克任职超25年当地时间4月22日，瑜伽服巨头lululemon宣布，在完成全面的遴选流程后，公司董事会一致批准任命资深行业领导者Heidi O’Neill为公司新任首席执行官。简历显示，此次接任CEO一职的Heidi O’Neill，在运动服饰、鞋履与体育行业拥有超过三十年的经验。其中，O’Neil曾在Nike任职超25年，专注于产品创造与设计、品牌战略、市场营销、数字化商业及全球市场运营。她此前担任Nike消费者、产品与品牌总裁，全面负责公司的全球消费者与产品体系。（澎湃新闻）【城市动向】上海去年受理知识产权案件4.6万件，快审平均压至63.9天2026全国知识产权宣传周期间，在23日举办的上海法院知识产权司法保护新闻发布会上，上海知识产权法院副院长刘军华介绍称，近5年，上海知识产权在收案、结案的数量上持续增长，仅2025年收案数量同比增长了7.97%，“为此，我们在前端建立快速审理机制，合理分配司法资源，将留存下来的精力更好地用于一些疑难复杂的纠纷案件中去。”2025年，上海法院受理各类知识产权案件46558件，审结47240件。知识产权案件比为1：1.18，民事案件调解撤诉率67.56%。其中，受理的一审知识产权民事案件中，著作权纠纷案件数量呈下降趋势，其他如专利、商标等纠纷案件数量均上升；同时，标的额超过1000万的案件160件，大标的额案件总体数量上升。（一财）上海警方全链打掉一电动自行车“解限速”犯罪团伙，6人落网电动自行车“解限速”易导致车速失控，埋下安全隐患，却有不法分子利用破解软硬件牟利。4月23日，澎湃新闻记者从上海市公安局获悉，警方近日打掉一个覆盖生产、销售全链条的电动自行车“解限速”犯罪团伙，6名涉案人员全部落网，查获生产窝点及相关设备。（澎湃新闻）杭州最新独角兽企业榜单：“六小龙”5家在榜1家已“毕业4月23日，一年一度的“杭州独角兽企业榜单”发布。随着云深处科技的晋级，“杭州六小龙”全部进入估值10亿美元以上的“独角兽”行列，其中的群核科技17日登陆港交所，已从榜单“毕业”。4月22日，民建浙江省委会、浙江省工商联、中国投资发展促进会主办的第十届“万物生长大会”在杭州举行。会议期间，杭州市创业投资协会、微链等单位发布《2026杭州独角兽与准独角兽企业榜单》，云深处科技等8家企业新晋独角兽企业。目前，杭州共有48家独角兽企业，占浙江省的83%。 （澎湃新闻）香港楼市九连涨！有内地上市公司一口气扫货12套房据香港差饷物业估价署数据显示，截至2026年2月，香港楼价指数已录得环比1.59%的增长，实现“九连涨”。若3月涨势延续，仅一季度的涨幅就将追平2025年全年，也将实现楼价指数“十连涨”。楼市投资热情高涨，最显著的特征在于“大手客”频现。一次性买入8套—10套房的投资客比比皆是，更有内地上市公司神州泰岳通过旗下子公司，一次性豪掷1.24亿港元扫入一个新盘项目12套单位。（每经）【健康提示】过敏高发，这些问题需了解“感冒与过敏性鼻炎虽有相似症状，但本质不同，可通过核心表现快速区分。”北京同仁医院变态反应（鼻过敏）科主任医师张媛介绍，两者均可能出现打喷嚏、流鼻涕、鼻塞等症状，但感冒多伴随发热、肌肉酸痛等全身症状，而过敏性鼻炎的核心表现是鼻痒、眼痒、咽喉发痒及连续打喷嚏，部分患者还会出现严重鼻塞，全身症状不明显。针对春季高发的花粉过敏，张媛提醒，春季常见致敏花粉主要来自柏树、杨树、柳树、榆树等树木，这类花粉颗粒小、质量轻、传播距离远，在气温回升、风力较大的天气里更易扩散，会加重过敏症状。有明确花粉过敏史的人群需提前做好防护。针对“过敏是免疫力低的表现，需要拼命增强免疫力”这一常见误区，张媛解释，过敏发生机制较为特殊，不能简单用免疫力强或弱来概括。过敏的本质并非免疫力低下，而是免疫系统功能紊乱与失衡，是一种过度、错误的免疫应答。（经济日报）原标题：《今日数据精选：特斯拉一季度利润大增；乒乓球机器人球技赶超人类精英选手》栏目主编：尤莼洁本文作者：解放日报 崔艺林
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无用之书｜AI时代，阅读是否还有意义？ “世界读书日”特别策划奇点临近，科技爆发，当世界已经快进到AI大模型几乎无所不能的时代，阅读是否还有意义？又到一年的世界读书日，今年在COSMO发起的“无用之书”IP的第四辑中，我们邀请了7位在网络平台上高人气的视频类知识博主，他们在各自的领域拥有大量粉丝，而支撑他们强大输出的背后，是形成习惯的专注阅读力、洞察幽微的理解力和抽茧剥丝的表达能力。 在AI时代，我们可以选择一键即得的答案，也可以选择慢一点，去静静翻阅一本书，或观看一个知识长视频，把思考的乐趣留给自己。 在成为“混知”主理人之前，陈磊曾是一名汽车设计师。微博刚兴起时，他开始在业余时间画漫画。和许多80、90后一样，混子哥是从漫画世界里成长起来的，《七龙珠》《灌篮高手》这些作品曾为他打开一个世界，如今他用同样的方式为别人打开知识的大门。对他来说，漫画不是消遣，是“用一支笔描绘一个世界”的魔法。当“AI替代人类论”兴起，混子哥的态度却出奇平静。他把AI当作最高效的学习工具，团队在创作时，一些机械劳动也会求助于AI，他觉得AI目前所提供的帮助远远多于威胁。他说自己因为学习收获关注，“没有什么比学习更让我在意”。或许，这才是他真正的底气，不是对抗AI，而是比AI更懂得“为什么而学”。 混子哥边画边讲的视频封面都会展示当期所画的漫画形象▐ 滑动查看更多▐ 与何老师的对话是一场充满变速的思维交锋。他常在停顿后抛出锐利的洞见，并以反问将采访化为平等对话。“创意”与“平等的分享感”，是这位千万粉丝博主最鲜明的特质。他的走红路径也带着几分意外：清华、哥大的建筑背景，在事务所里与停车位尺寸较劲，又在游戏公司为虚拟建筑的不合理纠结。直到一次帮朋友录制游戏美术讲解视频，随手发布，竟收获千万播放，他才意识到，把复杂知识翻译成有趣的人话，并分享刚理解的瞬间，远比完成图纸更让人满足。于是，@何老师在发呆 诞生了。他不追热点，也不复刻模板，而是从艺术与生活的细节出发，以先锋又易懂的视角解构世界名画。在这个即看即走的时代，他选择慢下来，把看似“无用”的知识，建成一座人人可进入的艺术花园。 何老师正在观察自己制作的模型▐ 滑动查看更多▐ @这个月 成为读书博主，源于一次“逆向垂直”。在2023年下半年，当许多创作者转向更大众化的内容时，这位曾任图书编辑与影评主笔的文字工作者，却选择垂直阅读领域。理由很简单：“音乐和电影已经足够普及，但大家对书还有误解，总觉得它遥远又难懂。”她想做的，是把那些让自己兴奋到忍不住反复讲述的阅读体验，用一种当下能被理解的语言重新翻译出来。她的职业路径，更像一场漫长的“公费阅读”。从编辑时期“上班就是读书”，到写影评时“拿钱看电影”，再到如今成为全职博主—在外人看来忙碌不堪，在她眼中却像在玩。从匿名写作者，到出镜讲书人，再到出版《照月记》，对她而言并非转型，而是一次回到书写本身的抵达：在短视频的规则之外，于无拘无束的书写中，她终于能将自己的审美与思考，调试到最自由、最酣畅的频率。 这个月在签售自己的书▐ 滑动查看更多▐ 璐璟不是植物学专业出身，她曾在城市里从事与传播相关的工作。2020年，她和先生回到深山，开始用镜头记录身边的植物。她将植物人格化，讲一株草如同讲一种人生，把中国传统文化里人与自然交融的视角带进了短视频，让植物长出了情绪与性格，尤其是作品《终于见到了七叶一枝花》出圈后广受关注，随后推出的《二十四节气》系列更是深入人心。在AI能瞬间生成文案、识别物种的时代，她选择用最笨拙的方式，蹲下来，等一朵花开。她相信，有些东西AI永远不懂，那些没有答案的东西，那些必须用生命去贴近的部分。 璐璟一直深入自然，追随着植物前行▐ 滑动查看更多▐ 2023年，凭借着深度解读《红楼梦》系列中一期为林黛玉“平反”的节目，张志浩彻底出圈。就在最近，他接连几期为薛宝钗“正名”的节目也在评论区里引起了热烈的讨论。除了对大观园了如指掌之外，张志浩对J.K.罗琳笔下魔法世界里发生的故事，也有让人眼前一亮的视角。他谈文学名著，但绝不仅仅谈文学。在现实世界里，张志浩是一位历史老师。6年前，他第一次尝试在喜马拉雅App上做关于历史读物的“读书笔记”播客，之后又顺利过渡到视频，如今他已经成为全网累计粉丝超百万的知识型博主。他录制节目时从不用讲稿，总是即兴而起，随录随讲，有一种随性洒脱的风格。他将所有的累积称为知识“根脉”，与哲学家吉尔•德勒兹在《千高原》中所提出的“根茎”理论异曲同工，它们缓慢生长却营养丰富，最终长成独特而自由的样貌。 张志浩平常的录制就在家中书房进行▐ 滑动查看更多▐ 当信息可以被压缩成“10秒总结”，甚至可以被AI一键生成时，还有人选择用更慢、更重的方式理解一部电影。＠陈小姐的十五楼 就是其中之一。她的视频以“论文级解读”为标志，从文本细读到理论框架，再到创作方法的拆解，把电影从“好不好看”的判断更深一步拉至“如何被理解”。在成为博主之前，她做过电视台制片人、纪录片导演，这些一线经验让她既能理解影像如何被制造，也善用视频表达复杂观点。在一个强调效率与速读的时代，她的内容显得“逆流”，却也证明了一件事：那种无法被算法压缩、只能由人交付予人的理解——依然是电影与观众之间最深的共鸣。 陈小姐（陈黛曦）对影片“深阅读”的方法也体现在她的专著中。▐ 滑动查看更多▐ 在深圳大学总医院皮肤科诊室之外，吕艳思医生还有一间网络虚拟诊室。在那里，她是@口口医生 ，既能认真严肃地讲述症状与病理，也会幽默风趣地演绎“霸总”看病的剧情。这源于2021年一场医学比赛，口口医生在比赛期间突发奇想用Rap进行自我介绍，得到了评委肯定，而后她开设了短视频账号，开始拍摄医学科普视频。受到深圳市卫健委邀请参演的“霸道总裁看病”系列让她一炮而红。剧中一个上班到崩溃的护士，面对霸总在看病过程中种种缺少医学常识的情况，用吐槽的方式科普医学常识。这个全网累计将近200万粉丝的医学科普账号不仅仅是关于皮肤病症状，它涉及睡眠、妇科、检验科、牙科等多学科交叉纷繁的趣味知识普及。口口医生是东北人，她的话语间带着东北式的爽朗开怀。很多作品都是她结束一天工作后，结合近期她觉得可以继续分享的知识，随性架起手机一遍拍摄完毕。这些带着粗粝毛边的真实体验，像洒落各处的珍贵节点，在某一个时刻奇异地相连，并变成更富生趣、动人可爱的新图景。 滑动查看更多▐ 50年后的世界会是什么样子？也许人类已经渡过了技术“奇点”，真实世界与虚拟世界不再有界限，人类的阅读习惯与理解世界的方式都已经被颠覆。那么在诸多已经流传百千年的经典之外，在我们这个时代里被写成的书，有哪些值得留给未来的人类呢？我们邀请本次接受采访的嘉宾给出了他们心中最值得推荐的两本书，共同组成了这份特别的“未来书单”。 推荐人：@口口医生▐ 推荐人：@混子哥边画边讲▐ 推荐人：@陈小姐的十五楼▐ 推荐人：@张志浩在剥柚▐ 推荐人：@何老师在发呆▐ 推荐人：@这个月▐ 推荐人：@一方见地璐璟▐原文刊载于《时尚COSMO》4月刊策划：朱瑾编辑：若菲、曾瑶、王镭静、王子勍视觉：卞玉清撰文：明星辰（张志浩在剥柚、口口医生）、荷午（何老师在发呆、这个月）、屈露露（一方见地璐璟、混子哥）、Taro Wang（陈小姐的十五楼）编辑排版：大镭编辑助理：王阿果文章排版：萱萱设计：棒棒图源：受访者提供、AI制作、网络
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AI机器人打乒乓球赢了精英选手 来源：科技日报科技日报记者 张梦然 《自然》杂志22日发表的一篇论文描述了日本团队开发的一个基于人工智能（AI）的机器人系统，其表现可超越精英乒乓球手，但未超越职业选手。研究结果表明，AI机器人系统有潜力执行复杂的实时互动任务，并预示其在快速准确的物理交互领域有着更广泛的应用前景。乒乓球对机器人而言是一种极富挑战性的运动，因为它需要在极低延迟感知下作出快速反应，准确预测包括复杂旋转球在内的运动轨迹。在过去的研究中，多种机器人系统尝试应对这些难题，但通常都是请初学者或业余球手来测试，使用非标准、经改造的器材（通常会限制球的旋转和速度），并采用非标准的规则。此次，研究团队推出了一个自动机器人系统，能与卓越的人类乒乓球手对战。这个系统名为Ace，由使用摄像机网络的高速感知系统、基于AI的控制系统，以及一个拥有8个关节的高速机器臂组成。团队在一系列比赛中评估了Ace的表现，这些比赛基于日本职业乒乓球联赛规则进行。参赛选手包括五位精英选手（每位都有十年以上的乒乓球实战经验，平均每周训练20小时），两位职业选手（安藤南和曾根翔均活跃于日本职业联赛）。Ace在与精英选手的五场比赛中赢得了三场，但与两位职业选手的比赛都落败了（只赢了一局）。尽管如此，Ace表现出了全方位的能力，包括应对旋转球、通过多样化的旋转而非仅靠更快速度得分，以及对触网反弹等非常规球的快速反应。这些发现标志着AI系统在复杂、交互式现实世界任务中可与人类竞争，并在一定程度超过人类。同时，此类系统或可重塑人类在乒乓球这类运动中的互动方式。在观察Ace的一记击球后，前奥运会乒乓球运动员中村金次郎表示，他从没想过这一击是可能的，而看到机器人能够做到，让他相信人类也同样可以。总编辑圈点看到这则新闻，不禁让人想起十年前的Alpha Go。当年战胜职业棋手的那一战，引得世界瞩目。如今，AI不仅有聪明的大脑，还有了灵活的可以快速反应的手臂，自动机器人系统甚至能和人类打乒乓球。机器人不仅靠速度，更能像人类一样处理旋转、运用策略得分。这意味着AI在需要快速反应、精确预测和复杂交互的现实世界任务中取得了重要突破。同时，它也可能改变人类训练和比赛的方式，甚至启发运动员探索前所未有的新技术。
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“所有人都在谈石油，但我觉得世界真正短缺的是Token” 【文/观察者网 心智观察所】 一个令人不安的信号开始在AI世界蔓延。你花几十美元订阅的AI服务，背后那家公司可能正在为“算不动”而焦头烂额。 OpenAI悄悄放弃了一款视频生成应用Sora。这款产品上线仅五天，下载量就突破百万。公司CFO罕见地公开坦承：“我们在做一些非常艰难的交易，因为没有足够算力。” 几乎同一时间，以代码能力爆红的Claude开始频繁宕机。过去三个月，它的正常运行时间只有98.95%，而互联网服务通常承诺的是99.99%。大量企业用户被迫迁移，一位CEO说：“Anthropic一直在宕机。” 价格也在疯涨。在云端租用英伟达最新款Blackwell芯片，一小时的价格从两个月前的2.75美元跳到4.08美元，涨幅接近一半。就连2022年发布的“老将”H100，半年内的租赁价也涨了将近40%。 云基础设施公司Vultr的CEO J.J. Kardwell说：“我经营这家公司五年多，从来没遇到过这么严重的容量短缺。” 这是一场产业级别的系统性危机。AI的算力泡沫被刺破了，而刺破它的不是需求下滑，恰恰相反，是需求大到供给根本追不上。 Token：一种比石油更紧缺的新资源 认识一下新单位：Token，中文叫词元。 你可以把它想象成AI的“呼吸”。每一次你向AI提问，让它写代码、画图、查资料，背后都在消耗Token。任务越复杂，呼吸越急促，消耗就越大。如果你只是问“今天天气怎么样”，AI可能喘几口就行。但如果你让它帮你整理一周的工作日志、写一份竞品分析报告，它得深呼吸几百上千次。 过去几个月，全球Token消耗量出现了一种让人眩晕的增长曲线。 OpenAI面向企业客户的API平台，Token调用量从2025年10月的每分钟60亿，飙到了2026年3月底的每分钟150亿。五个月，翻了两倍半。 摩根士丹利的统计更吓人。全球每周Token使用量，2026年1月还是6.4万亿，到3月已经冲到22.7万亿。三个月，三倍多。 这场海啸的推手是谁？答案是智能体AI。 以前的AI像个问答机器，你问它答，一锤子买卖。但2026年初，以OpenClaw为代表的智能体工具登场了。AI从“回答问题”升级到了“执行任务”：它可以自己打开文件夹，阅读文档，调用软件，填写表格，发送邮件。一个完整任务往往需要AI反复琢磨，调用七八种工具，在多个步骤之间来回切换。单次任务的算力消耗，比简单问答高出数倍甚至数十倍。 工程师兼投资人Ben Pouladian总结得很精准：“所有人都在谈石油，但我觉得世界真正短缺的是Token。AI早就不是站在冰箱前面问菜谱的那个聊天机器人了。它在编排任务，它在变聪明。” 需求端烈火烹油，供给端呢？ 三道墙：制造，电力，水泥 如果你觉得“算力不够”只是芯片下单太少，那就把事情想简单了。 第一道墙，芯片制造。 英伟达的GPU是AI时代的发动机。但发动机不会从天上掉下来。它得在台积电的晶圆厂里，靠荷兰ASML的天价EUV光刻机，一层一层刻出纳米级的电路。 EUV光刻机一年只产几十台，交付排队时间超过十八个月。高端GPU离不开的HBM高带宽内存，产能同样有限，扩张节奏远远跟不上需求的脚步。摩根士丹利的预测很直接：当前AI算力需求的增速，是英伟达供给增速的三倍。 换句话说，就算英伟达把生产线拉到满，供需之间的口子还在继续撕大。 第二道墙，电力。 AI的尽头是电，这句话一点不夸张。 一台装满GPU的服务器机柜，跑起来的功耗抵得上十几台家用空调同时运转。一个大型数据中心，每天吞掉的电够一座小型城市用。美国电力研究院算过一笔账：2025到2028年间，美国数据中心面临的电力缺口大约是55吉瓦。55吉瓦什么概念？将近二十座大型核电站的发电量。 正因如此，Meta这样的科技巨头已经开始跨界投核电了。云服务商们也承认，“2026年的可用电力已经全部被预订光了”。 第三道墙，水泥和工期。 有芯片，有电力，还得有地方放它们。这个地方叫数据中心。一个标准数据中心的建设周期是两到三年。 巨头们正在疯狂砸钱。2026年，微软、谷歌、Meta、亚马逊四家公司的资本开支加起来有6600亿美元，比上一年猛增60%。但钱再多也缩短不了水泥的凝固时间。有一个投资180亿美元的数据中心项目，甚至因为配套基础设施跟不上，直接被取消了。 制造、电力、水泥，这三样东西构成了AI产业真正的物理边界。算法可以指数级优化，一行代码的事。但物理世界的扩张是线性的，快不起来。当指数级的增长曲线迎面撞上线性的供给曲线，危机就来了。 谁掌握Token，谁制定规则 稀缺会重新分配权力。 云服务商CoreWeave是这轮算力荒里的典型赢家。去年底，它把GPU租赁价格上调超过20%，还要求中小客户签下至少三年的长约，以前一年就够了。即便如此，美国银行的判断依然是：它的需求将超过供给，至少持续到2029年。 算力的定价权正在转移。光有GPU不够，谁能把芯片、电力、机柜、网络打包成“插电即用”的服务，谁就站到了产业链更有利的位置上。 这个逻辑也能解释阿里近期的激进动作。 2026年3月，阿里成立了一个新事业群，名字就叫Alibaba TokenHub，简称ATH。通义大模型、MaaS平台、C端应用千问、企业智能体悟空，全部塞进去，由集团CEO吴泳铭直接指挥。内部人士说，这次调整的核心逻辑就是一句话：“大家围绕Token去做。” 吴泳铭抛出了一个野心十足的目标：未来五年，“AI加云”的收入要做到1000亿美元。这意味着云业务的年复合增长率要维持在45%左右。全球范围内，还从来没有哪个同等体量的云厂商跑出过这种速度。 但账本的另一面同样刺眼。2025年四季度，阿里Non-GAAP净利润同比下滑67%，自由现金流从正变成负。核心电商业务的增速只剩1%，却要同时养活AI和即时零售两条烧钱战线。一位机构投资人评价得很克制：“阿里需要兼顾的战场太多了。远场电商对拼多多，近场电商对美团。主营业务没法提供无限的弹药。” 内部的算力调配也露出了问题。春节期间，阿里集团层面的算力利用率只有五成。原因很典型：各个团队为了“有备无患”拼命多申请，结果账面上看资源充裕，真正要用的时候却调度不开。此前大模型负责人周畅转投字节跳动，据内部人士透露，压垮他的其中一根稻草就是“协调不到足够算力”。 中美两国的算力焦虑是同步的，但底色不同。 美国的问题主要出在物理供给上。制造产能、电力、土地，三重约束叠在一起。中国除了这些，还多了一层GPU进口受限的结构性压力。据估算，中国AI GPU的自给率从2020年的不到10%爬到了2024年的34%左右，但想达到82%，大概要等到2027年。未来两年，国产替代仍然在追赶的窗口里。 各家出手的力度也不同。字节跳动2025年资本开支大约1600亿元，其中900亿砸向AI算力。阿里宣布未来三年投入3800亿元建设AI基础设施。腾讯相对克制，资本开支只增加了3%。市场在猜测，这是买不到卡，还是不愿意高价买。 龙虾来袭：当每个人都有一个数字分身 2026年初，“龙虾”突然火了。 这里说的龙虾不是海鲜，是英文Long-bot的谐音梗，指代一类能长时间自主工作的AI智能体。它的核心能力就一条：你告诉它要做什么，它自己琢磨步骤、调用工具、处理意外、交付结果。过程中不需要你盯着屏幕。 听起来像科幻电影里的桥段。但龙虾类产品已经真实地涌入了市场。阿里一口气推出了两款，面向个人的JVSClaw和面向企业的悟空。字节、腾讯、月之暗面的类似产品也在密集上线。Anthropic的Claude Code更是点燃了程序员群体的热情，用AI写代码从一个辅助功能变成了全自动流水线。 龙虾的走红，彻底改写了算力消耗的方程式。 以前你用AI聊天，问一句答一句，单次对话消耗几百到几千Token，完事。龙虾不一样。你给它一个任务，它可能连续工作十分钟、半小时甚至更久。每一步推理、每一次工具调用、每一轮自我纠错，都在烧Token。一个简单的“帮我整理这周的工作报告”，龙虾可能需要打开邮箱、下载附件、阅读文档、提取要点、生成大纲、撰写正文、检查错别字、发送预览——整套流程下来，Token消耗是普通对话的几十倍。 更关键的是，龙虾让AI从一个“你主动找它”的工具，变成了“它替你守在那里”的同事。你可以睡前丢给它一个任务，它通宵干活，第二天早上交结果。这种使用场景意味着AI的运行时间从“偶尔”变成了“持续”。一个人如果认真用龙虾，一天的Token消耗轻松抵得上过去一个月。 需求曲线被狠狠向上掰了一截。 云服务商的反应很诚实。CoreWeave涨价超过20%。阿里云的GPU实例价格也在上浮。国内外多家云厂商开始对智能体类应用单独设置调用上限，或者在高峰时段限流。Anthropic宣布工作日上午5点到11点限制Token消耗量，用户一片哀嚎。有人在社交平台上写：“我这周45分钟就打穿了额度，以前几周都用不完。” 物理规律已经在收税。 普通人的算力账单：隐形分层已经开始 龙虾热把一个问题推到了台前：当算力变成稀缺资源，普通人怎么办？ 表面上看，AI服务还在免费或低价。千问App、豆包、元宝、Claude免费版，都还能用。但“能用”和“够用”之间的距离正在拉大。 第一个变化是限流。你正在用龙虾处理一份重要文件，弹窗跳出来：“您已达到当前时段的使用上限，请稍后再试。”稍后是多久？可能是一个小时，可能是四个小时。你的工作节奏被打断了。这种打断不是技术故障，是算力配给的必然结果。云厂商把有限的资源优先分配给签了长约、付了高价的企业客户，个人用户免费或低价套餐的优先级自然靠后。 第二个变化是服务质量缩水。同样的提问，高峰期得到的回复可能更短、更浅、更敷衍。背后的原因很简单：模型在处理高并发请求时会自动“降级”，用更小的参数版本、更少的推理步数来节省算力。用户感知不到技术细节，但能感觉到“AI好像变笨了”。 第三个变化是付费门槛的实质性抬高。过去你觉得每月二十美元订阅费是“为效率买单”。以后这个价格买到的可能只是基础版，真正好用的龙虾功能需要加钱解锁。算力成本最终会沿着产业链向下传导，落在每个用户的账单上。 一种新的数字鸿沟正在成形。 它不像过去的“有没有网”“有没有智能机”那么显眼。它更隐蔽，但影响更深。一边是企业客户、高付费用户享受着接近无限的算力供给，龙虾可以通宵跑，任务可以并行开。另一边是普通用户面对着越来越频繁的“请稍后再试”，在算力配给的夹缝中精打细算。 有人会说，市场经济嘛，稀缺资源价高者得，天经地义。这个逻辑没错。但问题在于，AI正在从一个可有可无的新奇玩具，变成许多人的生产力工具、学习工具、创作工具。当一个工具开始影响人们的工作能力和收入潜力时，使用权的差异就不再只是消费选择的问题了。 想一想。未来某个岗位的招聘要求写着“熟练使用龙虾类工具”。应聘者A的公司配了企业版，算力管够，作品集精雕细琢。应聘者B自己掏钱用免费版，每天被限流三次，产出效率天然低一截。这种差距是因为算力配额。它会在不知不觉中重塑竞争起点。 未来的算力社会：三条可能的路 站在2026年往回看，算力荒大概只是一个开始。未来五到十年，算力供需的天平不太可能突然摆回平衡点。需求侧，龙虾之后还会有更复杂的智能体，视频生成之后还会有实时交互的虚拟世界。供给侧，晶圆厂的建设周期、电网的改造速度、土地和能源的硬约束，每一样都急不来。 在这种情况下，算力社会的走向大概有三种可能。 第一种，分层服务成为常态。 就像航空公司的头等舱、商务舱、经济舱，AI服务也会形成清晰的分级。企业级算力保证、专属模型版本、7x24小时不限流，这是一档。个人付费用户的优先通道、高峰期保障、龙虾时长配额，这是另一档。免费用户的“闲时可用、忙时排队”，这又是一档。分层的标准只有一个：谁付的钱多，谁用的Token多。 这没什么不公平，市场向来如此。但当一个社会的基础设施开始分层，那些站在“经济舱”里的人，会在不知不觉中被拉开距离。 第二种，算力效率革命加速。 稀缺倒逼创新，这是人类历史反复验证的规律。龙虾热已经让各大AI实验室把“单位算力产出”列为最高优先级指标。模型压缩技术、推理优化算法、专用AI芯片，都在加速推进。一个有趣的趋势是，小参数模型正在回暖。过去大家拼了命把模型做大，参数从千亿冲向万亿。现在风向变了，如何在更小的模型里装进更强的能力，成了新的技术竞赛主题。 如果算力效率的提升速度能跑赢需求增速，危机可能会被技术化解。历史上这种事情发生过很多次。石油危机催生了更省油的发动机，带宽危机催生了更高效的视频压缩算法。算力危机会不会催生一种全新的AI架构，让Token消耗降低一个数量级？可能性存在，但时间表未知。 第三种，算力成为一种公共品。 这个方向听起来有点理想主义，但并非毫无根据。电力在早期也是奢侈品，只有工厂和富人才用得起。后来电网普及，电价下降，电力变成了像空气一样的基础设施。算力会不会走同样的路？ 一些信号已经出现。阿里在内部推广智能体应用时，员工调用Token的流程大幅简化，有人感叹“终于可以不用自己花钱用起来了”。这至少说明，在组织内部，算力正在被视为一种应当普惠的资源。如果这个逻辑从企业内部扩展到社会层面，算力可能会像图书馆、公园一样，成为一种公共基础设施。国家层面主导的算力网络、城市级的AI算力中心，已经在多个地方落地。 三条路不是互斥的。更可能的情况是，分层服务、效率革命、公共品属性，三者同时发生，在不同的市场、不同的场景中各自生长。 对于普通人来说，最重要的大概不是选哪条路，而是意识到算力正在变成一种需要主动管理的个人资源，变成像水、电、燃气一样的日常消耗品。就像管理时间、管理金钱一样，未来你可能需要管理自己的Token配额。哪些任务值得让龙虾通宵跑，哪些事情手动做反而更划算。 这将是一种新的生活智慧。 本文系观察者网独家稿件，文章内容纯属作者个人观点，不代表平台观点，未经授权，不得转载，否则将追究法律责任。关注观察者网微信guanchacn，每日阅读趣味文章。
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机器人“入职”便利店 4月22日，在北京市海淀区中关村大街一座大厦内的便利店，机器人为顾客抓取烤肠。近日，一款具身大模型机器人进驻北京市海淀区中关村大街一座大厦内的便利店，开启常态化服务。据了解，该款机器人可以在便利店中完成迎宾互动、通过语音交互响应商品查询、促销咨询等揽客接待需求。与此同时，它还可以自主完成冷饮、熟食等商品的取放与递交，助力提升顾客购物体验。新华社记者 任超 摄 4月22日，在北京市海淀区中关村大街一座大厦内的便利店，机器人将抓取好的饮料交给顾客。新华社记者 任超 摄 4月22日，在北京市海淀区中关村大街的一座大厦内便利店，机器人为顾客抓取饮料。新华社记者 任超 摄 4月22日，在北京市海淀区中关村大街一座大厦内的便利店，顾客通过平板电脑下订单，机器人接收到订单后准备抓取货品。新华社记者 任超 摄 4月22日，在北京市海淀区中关村大街一座大厦内的便利店，工作人员与机器人一起为顾客服务。新华社记者 任超 摄 4月22日，在北京市海淀区中关村大街一座大厦内的便利店，顾客通过与机器人进行语音互动的形式下单商品。新华社记者 任超 摄 4月22日，在北京市海淀区中关村大街一座大厦内的便利店，工作人员为机器人的抓夹进行消毒。新华社记者 任超 摄 这是4月22日在北京市海淀区中关村大街一座大厦内的便利店拍摄的机器人。新华社记者 任超 摄 这是4月22日在北京市海淀区中关村大街一座大厦内的便利店拍摄的机器人。新华社记者 任超 摄（新华网）
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百度地图联合雅迪首发支持鸿蒙投屏导航：行业首家 不用手机支架了 快科技4月22日消息，日前，百度地图宣布联合雅迪，首发支持华为鸿蒙系统投屏导航应用。首发支持车型包括：冠能白鲨Ⅱ、冠能星舰Ⅱ、冠能龙霆。此次合作也让百度地图成为首家支持鸿蒙系统两轮车导航投屏能力的地图厂商，标志着两轮车智慧出行正式进入鸿蒙时代。通过该功能，鸿蒙手机与车机实现跨端联动，用户骑行时，可以在车机屏幕实时获取路径引导、转向提示、路况信息等核心导航能力，提升骑行安全性与便捷性。对鸿蒙用户来说，这一功能带来三大直观体验提升：解放双手，安全升级：无需手机支架，导航信息直接投射至大屏，清晰又安全，告别低头看手机；续航无忧，轻松出行：手机无需持续亮屏导航，耗电大幅降低，长途骑行不再担心半路没电；交互顺滑，一气呵成：上车前手机规划路线，骑行时车机屏幕引导，停车后自动结束，全流程无缝衔接。据了解，早在2025年，百度地图与雅迪已率先推出两轮车投屏导航产品，支持安卓与iOS的图像投屏、简易投屏以及iOS熄屏投屏功能，并已在雅迪中高端车型上落地。
