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推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导 时令 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型老走重复步骤，导致思维链越来越长怎么办？Meta、Mila-Quebec AI Institute、蒙特利尔大学和普林斯顿大学联合提出元认知复用（Metacognitive Reuse） 机制。 简单来说，就是让模型自己回顾、总结解题思路，将常用的推理套路提炼成更为简洁的“行为”，并将其存储于 “行为手册（Behavior Handbook）” 中。当再遇到类似问题时，模型便可直接从手册中调用相应的行为，无需重新推导。实验结果显示，该机制通过行为条件推理、行为引导自我改进、行为条件监督微调三种应用场景，在MATH、AIME等数学基准测试中实现了显著优化，在保持准确率不变的前提下，最多可减少46%的推理token使用量。 下面具体来看。将重复出现的片段化繁为简如今，大型语言模型在解决数学、编程等复杂任务时，广泛采用思维链进行推理，所以每次遇到新问题时，都需要重复推导通用子步骤。这不仅会导致token用量膨胀、推理延迟增加，还会占用上下文窗口空间，降低模型探索新路径的能力。与此同时，现有LLM的记忆系统（如RAG）仅存储 “是什么” 的陈述性知识，缺乏 “如何思考” 的程序性知识复用机制，无法解决重复推理的低效问题。 针对上述问题，研究团队提出了元认知复用（Metacognitive Reuse） 机制。让模型面对问题时，先尝试解决它，随后回顾整个推理过程，从中识别出可复用的推理步骤，最终将其转化为一组标准化“行为”——带有规范名称的简短可执行指令。这些“行为”会被收录进一本可检索的“行为手册”，既能在测试阶段通过上下文提示直接调用，也可通过监督微调内化为模型的固有能力。 首先，研究人员描绘了“行为”构建的整个流程，该框架让模型在推理过程中扮演3种不同的角色。 元认知策略器（LLM A）：负责从自身的推理轨迹中提取行为； 教师（LLM B）：负责生成监督微调（SFT）训练的数据； 学生（LLM C）：其推理过程可通过行为加以辅助，包括行为条件推理或行为条件SFT。 为了提取“行为”，元认知策略器首先会针对给定问题生成一个解决方案，包含推理轨迹+最终答案。然后，将该问题–解答对再次输入元认知策略器，用以生成反思，主要是评估推理是否逻辑严密、答案是否正确，以及是否能提炼出新的可复用行为以简化未来的解题过程。最后，通过另一次查询，元认知策略器将问题、解答和反思转化为一组“行为条目（包含名称和指令）”，并将添加到“行为手册”中。用更少的token实现更高的准确率研究团队在三种不同场景下测试了该模型的推理性能。行为条件推理（BCI）在首个场景中，BCI被用于MATH和AIME–24/25两个数据集，DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B （R1-Llama-70B）和Qwen3-32B被用作候选学生模型。R1-Llama-70B被用作元认知策略生成器。 由上图可以看出，BCI可以在使用更少token的情况下，就能达到与基线相当或更优的性能。此外，随着token的增加，该方法性能仍在提升，表明其不会对模型原有能力产生不良影响。行为引导的自我改进在此实验中，R1-Llama-70B同时担任元认知策略器和学生两个角色，具体做法是直接让模型对自身的推理轨迹进行批判并修正，以实现自我改进。这个方法就像让大模型自己“改作业”。给模型一个问题Q，它先写出一条初步推理轨迹R1。然后，把问题Q和R1 一起交回给模型，让它检查并改进，生成新的推理轨迹R2，以修正错误或补充遗漏的步骤。从下图可以看出，即使不更新参数，模型也能借助从过往解题过程中提取的行为模式，优化后续推理效果。相比朴素的“批判-修正”基线方法，该策略可将准确率最多提升10%。 行为条件监督微调（BC-SFT）BC-SFT旨在将高质量的行为直接融入模型参数中，其中R1-Llama-70B同时担任元认知策略器和教师模型，Qwen2.5-14B、Qwen2.5-32B-Instruct、Qwen3-14B和Llama-3.1-8B被用作需要微调的学生模型。与常规SFT相比，新方法可以更有效地将不具备推理能力的模型转化为具备推理能力的模型。值得一提的是，BC-SFT不仅在token上使用更高效，而且几乎在所有情况下，其准确率都高于两个基线模型。 参考链接： [1]https://x.com/connordavis_ai/status/1971937767975498160 [2]https://arxiv.org/abs/2509.13237
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杰夫·贝佐斯：AI正处于产业泡沫之中，但社会将从这项技术中获利 来源：环球网【环球网财经综合报道】据CNBC等外媒报道，亚马逊创始人杰夫·贝佐斯在最新公开活动中表示，当前人工智能（AI）领域的投资热潮应当被视为"好的泡沫"，即使最终可能像2000年互联网泡沫那样破裂导致股价暴跌，但将为社会带来巨大的长期利益。这位科技巨头强调，AI热潮与纯粹的金融泡沫存在本质区别，更类似于推动互联网和生物技术发展的工业革命时期的投资浪潮。 （图片来源：CNBC）贝佐斯以历史经验为例指出，2008年金融危机前的银行业泡沫对社会"只有坏处"，但互联网泡沫时期大规模投资的光纤电缆基础设施至今仍在发挥作用，上世纪90年代生物技术热潮中诞生的许多创新药物更是拯救了无数生命。他称，当年亚马逊股价在短时间内从113美元暴跌至6美元引发市场恐慌时，公司实际业务依然保持强劲，股价与业务状况已经"脱节"。对于当前的AI投资热潮，贝佐斯坦言虽然投资者难以区分"好想法与坏想法"，导致几乎所有项目都能获得融资，但"AI是真实的，它将改变每一个行业"，"我们不知道这需要多久才能实现，但这确实是真实存在的"。同场活动上，高盛首席执行官大卫·所罗门则从华尔街视角表达了更为审慎的观点。他虽然认可AI提升生产力的巨大潜力，称其"非常令人兴奋"并预测"全球的工作业务都将被AI改变"，但同时警告称，当前涌入AI领域的大量资本可能最终无法获得预期回报。所罗门特别强调，他"不够聪明，无法知晓"当前市场是否已形成泡沫，并以1998年市场状况为例说明：当时人们也在担忧泡沫问题，但市场此后又持续上涨了三年。这位投行掌门人表示："我们正处在电影的开端，而非结尾...如果在未来12到24个月内我们看到股市出现回调，那我不会感到惊讶，但鉴于我们已经经历的走势，这种情况也不足为奇。"值得注意的是，两位行业领袖都对AI技术的长期发展前景持开放态度。贝佐斯将AI热潮定义为"工业泡沫"而非"金融泡沫"，认为这类泡沫即便破裂也能留下宝贵遗产；所罗门则承认AI"非常令人兴奋"，但更关注当前投资热潮中的潜在风险。
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华为昇腾0day支持阿里Qwen3-VL-30B-A3B模型适配 IT之家 10 月 5 日消息，“华为计算”公众号昨日（10 月 4 日）宣布，昇腾 0day 支持 Qwen3-VL-30B-A3B 模型适配。昨日，阿里云通义千问 Qwen3 系列模型发布并开源其新一代多模态模型：Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking 和 Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct。Qwen3-VL 是一个多模态视觉语言模型系列，基于其前代产品，Qwen3-VL 在视觉理解方面实现了显著提升，同时保持了强大的纯文本处理能力。 主要增强功能： 视觉代理：操作 PC / 移动端图形用户界面 — 识别元素、理解功能、调用工具、完成任务。 视觉编码增强：从图像 / 视频生成 Draw.io/ HTML / CSS / JS。 高级空间感知：判断对象位置、视角和遮挡；提供更强的 2D 基础，并为空间推理和具身人工智能实现 3D 基础。 长上下文与视频理解：原生 256K 上下文，可扩展至 1M；能够处理书籍和数小时长的视频，具有完整回忆和秒级索引功能。 增强的多模态推理：在 STEM / 数学领域表现出色 —— 能够进行因果分析和提供基于逻辑与证据的答案。 升级的视觉识别：通过更广泛、更高质量的预训练，能够 " 识别一切 "—— 名人、动漫、产品、地标、动植物等。 扩展的 OCR 功能：支持 32 种语言（此前为 19 种）；在低光、模糊和倾斜情况下表现稳健；更好地处理罕见 / 古文字和专业术语；改进了长文档结构解析。 与纯 LLMs 相当的文本理解能力：无缝的文本-视觉融合，实现无损、统一的理解。IT之家注意到，此前昇腾一直同步支持 Qwen 系列模型，此次 Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking 和 Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 模型一经发布开源，即在 LLaMA Factory 和 vLLM 中开箱即用，实现模型的 0Day 适配。值得一提的是，DeepSeek-V3.2-Exp 于 9 月 29 日发布并开源，引入稀疏 Attention 架构。华为当晚便宣布昇腾已快速基于 vLLM/SGLang 等推理框架完成适配部署，实现 DeepSeek-V3.2-Exp 0day 支持，并面向开发者开源所有推理代码和算子实现。
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迈阿密上线全美首台自动巡逻警车：能无人作业、识别车牌 IT之家 10 月 5 日消息，据外媒 Carscoops 今日报道，Policing Lab 与迈阿密-戴德郡警长办公室联合推出一款名为“Police Unmanned Ground Patrol Partner（警用无人地面巡逻伙伴）”的自主巡逻车，昵称为 PUG，号称全美首辆自动巡逻警车。 Policing Lab 表示，PUG 并非普通的无人车辆，而是一款能“倍增警力”的智能装备，可提升执法效率、强化安全保障，并让警员资源得到更高效利用。公司执行董事 Marjolijn Bruggeling 表示，PUG 能提高现场态势感知，自动完成重复性任务，从而让警员有更多精力处理需要人类判断与沟通的复杂事务。这款车辆基于福特警用拦截车（IT之家注：从车型来看预计是探险者）打造，搭载 Perrone Robotics 的自动驾驶系统，能在治安重点区域巡逻并发挥震慑作用。PUG 同时是一台移动监控平台，配有多组摄像头、热成像装置、车牌识别系统及无人机发射舱，可向执法部门实时传回数据，并在侦测到特定车牌时发出警报，用于追踪被盗车辆或请求支援。目前，PUG 仍处于测试阶段，首批将交由社区事务局使用，并在各类公众活动中展示。警长 Rosie Cordero-Stutz 表示，团队将借此收集社区意见，再决定是否扩大部署。
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OpenAI 更新 GPT-5 Instant 模型：依旧理性、稳重，但更具共情力 IT之家 10 月 5 日消息，本周六起，ChatGPT 开始为 GPT-5 Instant 模型推送更新，使其能更快理解并安抚情绪低落的用户。OpenAI 表示，GPT-5 现在能够识别出用户可能的心理或情绪困扰，并以更准确、温和的方式回应。这项改进是在心理健康专家的协助下完成的。 新的系统还会在必要时主动引导用户寻求现实世界的危机援助资源，同时保持支持性、平和的语气。据IT之家了解，此前，许多 GPT-4 用户批评 GPT-5 过于理性、缺乏情感温度。据外媒 Bleeping Computer 报道，OpenAI 表示，这次更新将使 GPT-5 既更具共情力，又保持理性和稳重。OpenAI 补充说，当用户选择 GPT-5 Auto 或非推理模型时，对话将自动切换到 GPT-5 Instant，以便更快提供有帮助的回应。ChatGPT 仍会在用户询问时明确说明当前运行的模型版本。当天起，这项更新将开始陆续面向 ChatGPT 用户推出。
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监管点名、子公司被立案，快手慌不慌？ 当短视频行业进入“存量竞争”时代，用户信任与合规能力已成为核心竞争力。快手的未来，不在于能否重回增长巅峰，而在于能否在内容质量与商业利益、用户体验与合规要求之间找到新的平衡。 文/每日资本论这家国内知名短视频企业突然一个趔趄。近日，国家市场监管总局宣布对快手旗下全资子公司成都快购科技有限公司立案调查。成都快购是电商交易平台“快手小店”的运营主体，直指其涉嫌违反《电子商务法》等法律法规，涉及虚假宣传、销售三无产品、偷税漏税等多项违法行为，暴露出直播电商行业监管漏洞与平台主体责任缺失的深层矛盾。根据前期核查情况，市场监管总局依法对成都快购作出立案决定。下一步，市场监管总局将严格依照《电子商务法》等法律规定公平公正推进案件调查，调查结果将及时向社会公布。麻烦接踵而至。几乎同时，网信办也约谈了快手，因“热搜榜单主榜扎堆呈现炒作明星个人动态和琐事类词条等不良信息内容”。此前一个月，广东省高级人民法院、重庆市高级人民法院分别就快手侵害《德云斗笑社》《长相思》著作权案作出终审判决，合计判赔8910万元。此外，快手的头部主播也麻烦不断。上个月，辛巴在直播中展示体检报告，称自己的肺功能相当于95岁老人，宣布永久退出直播，并把直播业务全权交给自己的妻子，然而这已经是辛巴的第五次退网了。9月17日，拥有1116.5万粉丝的“嘎子哥”谢孟伟因在直播带货过程中穿警服被依法处以行政拘留7日，其快手账号也被封禁。多重麻烦背后是快手难以掩饰的增长疲态。2025年上半年，其营收676.54亿元，同比增长12.04%；净利润89亿元，同比增长9.9%。请注意，2024年同期快手净利为80.98亿元，同比暴增1234.1%，显然增速大幅放缓。内外交困之下，这家成立14年的短视频巨头正站在关键路口：是真的遭遇了增长天花板，还是能在危机中找到破局之道？ 快手的内容生态问题并非一朝一夕形成。从其发展历程来看，这个以“记录普通人生活”起家的平台，在高速扩张的同时，似乎逐渐迷失在流量之中。早期的去中心化基因为快手的内容失控埋下了伏笔。平台崛起时，依靠允许用户能够较为自由地上传吸引了大量下沉市场用户。剧情、影视、音乐类内容恰恰是下沉用户最偏好的品类，一旦收紧审核制度，可能导致用户活跃度下滑。这种内容基因和“老铁文化”紧密相关，在发展初期的确成功助力快手打开了下沉市场。但，随着平台规模不断扩大，部分主播和商家开始利用用户的这一偏好，将“老铁”情异化为大量制造低俗、虚假的内容。 剧本式带货炒作在快手直播间肆意蔓延，甚至形成了独特的“荒诞剧场”。头部主播辛巴堪称“鼻祖级人物”，在过去五年间，他先后四次宣布退网，又四次光速回归。在2025年8月18日的直播中，辛巴宣布由于身体原因他正式离开直播行业，也不再参与任何直播工作。但他却在8月29日妻子初瑞雪接过其近亿粉丝账号首播时，三次强势连麦，现场讲解产品并回应争议，引发了广大网友的热议。不良风气在快手的更多领域直播间里蔓延。情感直播间里，主播们编造“孝子”卖惨剧本，利用紧张刺激的剧情，诱导观众——特别是老年人——冲动消费。有主播在几分钟的对峙互骂后，随即推销保健品。更为严重的是，平台上的青少年保护漏洞始终未能彻底填补。早在2021年7月，快手就因“传播儿童软色情表情包、利用未成年人性暗示短视频引流”等问题被中央网信办处罚。2024年11月22日，据“国家网络安全通报中心”通报，快手公司因存在对法律、行政法规禁止发布或者传输的信息未及时处置，以及落实青少年模式不到位等情况，导致违法信息扩散，危害未成年人身心健康，被公安机关警告处罚。有意思的是，《大众新闻》报道称，在处罚通报发布24小时后，在快手平台仍能浏览到大量以未成年女童“擦边”为噱头的软色情内容。版权侵权则是快手摆在明面上的硬伤。今年，快手因未经授权播放《德云斗笑社》第一季第二季、《长相思》第一季，被法院判决赔偿8910万元，但这只是冰山一角。在平台上，影视剪辑账号批量搬运已成常态。不少影视二创博主公开售卖剪辑课程，并打上“教你用侵权片段做爆款，月入过万”的口号；音乐类账号直接上传整首歌曲，标注侵删却从不主动删除。显然，快手对于这类账号内容的上架审核存在明显漏洞。作为快手重要业务板块之一的电商，2025年第二季度，快手电商GMV达3589亿元，同比增长17.6%，虽然增速还在增加，但相比前几年出现了明显的减速。从历史数据看，快手电商曾经历爆发式增长期。2019年GMV为596亿元，2020年猛增至3812亿元，增幅高达539.1%。2021年，快手电商GMV达到6800亿元，同比增长78.4%；2022年GMV达9012亿元，2023年GMV突破1.18万亿元，快手跻身“万亿电商俱乐部”。但2024年GMV达1.39万亿元，同比增长仅17.3%，远低于此前年份同比增速。2025年上半年，快手电商GMV为6912亿元，同比增长16.5%，增速仍未回到往年水平。电商业绩下滑背后很重要的原因或是信任。在市场监管总局对成都快购的立案调查通报中，监管部门对当前直播电商领域的问题提出了严厉批评，点出行业内“虚假营销、假冒伪劣等违法违规行为屡禁不止”的问题，句句直指快手平台运营的核心问题。信任作为直播电商的核心，正在快手平台逐渐崩塌。据黑猫投诉平台统计，截至发稿，共有近24万条投诉涉及“快手”搜索关键词。其中大量用户投诉在快手直播间购买的产品出现质量问题、退货退款被拒、虚假宣传、货不对板等情况。 这些行为在一定程度上侵蚀了信任基础，导致用户购买力持续下降，进而转向抖音、淘宝等其他直播平台，更可能让品牌方合作态度趋于谨慎，致使优质品牌资源流失，进一步加剧电商业务发展困境。而这种流失一旦促成，不仅意味着流量减少，更代表着平台商业价值的缩水。若长此以往，“信任崩塌—用户流失—品牌撤离—生态恶化”的恶性循环也将加剧。此外，快手还面临着激烈的外部竞争。从市场来看，“蛋糕不够分”、竞争在加剧也是摆在快手面前的现实问题。眼下，淘宝、京东、拼多多等传统电商巨头在商品种类、供应链、售后等方面仍具有明显优势，抖音、小红书等平台则通过精准推荐算法和丰富的内容营销强势崛起。相对来说，快手受的“夹板气”则更为明显。 当然，这只是说快手增长或遇到了天花板，但仍具备健康的盈利能力，而技术储备与用户基础则为转型提供了可能。破局的关键，在于摆脱“流量至上”的路径依赖，在合规与创新中重建增长逻辑。内容生态的重构需要“算法向善”的底层变革。快手已着手调整推荐机制，将“内容质量评分”权重提升并高于“停留时长”。比如，建立 “版权保护白名单”，对优质内容实施 AI 全量监测，大幅压缩侵权处理响应时间。针对低俗内容，快手引入“人工 + AI”双重审核，对涉低俗、软色情内容实施“零容忍”封禁，并追溯账号主体责任。青少年保护方面，2025年上线的“监护人远程管控系统”，可实时查看未成年人观看记录并屏蔽风险内容，配合“护苗育心”话题正在重塑平台形象。电商业务的转型则需要从“流量驱动”转向“供应链驱动”。快手2025年加大了产业带布局，计划在珠三角、长三角建设多个供应链基地，直接对接工厂与主播，从源头遏制假货。针对合规问题，推出“商家合规码”制度，将营业执照公示、发票开具率等指标与流量扶持挂钩，不达标的商家将被限制直播权限等。 技术创新与新业务拓展成为第二增长曲线的关键。快手开源的文生图大模型“可图”和视频生成大模型“可灵”，已应用于内容创作与电商营销，帮助商家降低内容制作成本等。此外，其还与华为鸿蒙的原生应用合作，有望进一步提升用户体验，挖掘存量用户价值。不过，说到底，还要看成效到底如何。再啰嗦几句——从快手的发展历程来看，从高速发展到如今遭遇多重危机，本质是“高速增长”与“高质量发展”失衡的问题。虽然，目前快手仍有“家底”应对挑战，但真正的考验在于能否摆脱对短期流量的迷恋。当短视频行业进入“存量竞争”时代，用户信任与合规能力已成为核心竞争力。快手的未来，不在于能否重回增长巅峰，而在于能否在内容质量与商业利益、用户体验与合规要求之间找到新的平衡。对于这家拥有超4亿日活的平台而言，慌与不慌的答案，或许就藏在每一次算法调整的代码里，每一次商家审核的流程中，每一个侵权链接的处置速度上。在监管趋严与行业变革的浪潮中，唯有守住底线的创新，才能走得更远。【文章只供交流，并非投资建议，请注意投资风险。码字不易，若您手机还有电，请帮忙点赞、转发。非常感谢】
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DeepSeek新版本发布，速度更快，成本更低 日前，DeepSeek-V3.2-Exp模型正式发布。这是一个实验性版本，主要针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。此次发布的核心突破在于使用了一种有别于传统的注意力机制——稀疏注意力，在性能基本不变前提下，大幅提升了效率并降低了成本。稀疏注意力有何特别之处？如何同时做到速度更快、成本更低？解放日报记者专访了上海交通大学人工智能学院赵沛霖教授。【从“一一逐个看”变为“挑重点看”】“尽管稀疏注意力这一技术方向并非DeepSeek首创，但真正在如此大规模的模型上实施，并使得计算量和成本都大幅度下降，DeepSeek是第一个做到的。”赵沛霖介绍，他本人就曾在2020年发表的一篇论文中使用这一技术来预测电力。要理解稀疏注意力，不妨先来看一下传统的自注意力机制。2017年，谷歌在一篇具有开创意义的论文中提出了Transformer架构，其核心正是自注意力机制。“当时谷歌引入自注意力机制，主要是为了优化翻译功能，因为仅仅关注文字本身和相邻的信息远远不够，有时候需要观察上下文才能准确翻译。”赵沛霖说。目前绝大多数有影响力的大语言模型，都是以Transformer架构为核心。自注意力机制相当于在预测每个字时，需要计算当前预测的字与过去所有字的相关性。如此带来的计算复杂度和内存消耗之大，可想而知。有意思的是，谷歌这篇论文本身就已经意识到了自注意力机制的计算缺陷。作者简要提到了可以使用局部注意力或稀疏注意力来降低计算复杂度。这表明，从Transformer诞生第一天起，研究如何让注意力“稀疏化”的思想就已经存在了。与“面面俱到”的自注意力不同，稀疏注意力让AI模型处理信息时学会了“抓关键”，从“一一逐个看”变为“挑重点看”，计算复杂度自然大大下降。尤其值得一提的是，DeepSeek是在参数量为6710亿如此大规模的模型上，验证了这一稀疏注意力机制。在赵沛霖看来，这是DeepSeek的一种尝试，后续可能在稀疏注意力机制之外，会补充一些低成本的线性注意力。线性注意力也是一种速度很快的方法，为稀疏注意力可能遗漏关键信息起到“打补丁”作用。“现在很多公司都在研究线性注意力，但效果并不佳，未来‘稀疏+线性’可能会是一条比较优化的路径。”【仅用1/4算力便可与前代模型能力基本持平】从目前各领域的公开评测集来看，DeepSeek新版本的效果与之前基本持平，但长文本推理速度比前代版本快2-3倍，内存占用降低约30%-40%。“我粗略估算了一下，它保持了上代模型90%以上的性能，但计算量减少了约75%，相当于仅用1/4算力便可与前代模型能力基本持平。”赵沛霖说。随着新版本的发布，DeepSeek也公布了新的价格政策，百万tokens（文本的基本单位，可以理解为字或词）的输出价格仅为3元人民币，差不多是国外大模型均价的1/30到1/20，开发者调用API的成本相较过去将降低50%以上。无怪乎有网友惊叹，这是新时代的“水电气”。速度更快、成本更低，除了直接给中小企业和个人开发者带来实惠，还将给产业带来什么影响呢？赵沛霖认为，一方面这将对我国算力的缓解有所帮助。特别是随着大模型需求量的不断增加，如果能大规模节省算力，也就降低了对目前还是短板的GPU等芯片的需求。另一方面，对于因成本限制而原本使用小模型的一些产业应用场景而言，如果大模型成本降低，可能直接使用大模型，这样在相应场景中的精度也会提高。原标题：《DeepSeek新版本发布，速度更快，成本更低|科创观察员》题图来源：上观题图来源：作者：解放日报 黄海华
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特斯拉：擎天柱机器人开始练中国功夫了！ 特斯拉官方账号 @TeslaAI 10月4日发布视频，展示了特斯拉 Optimus 人形机器人正在学习功夫的场景。针对 Optimus 本次“对打”是遥控还是 AI 驱动的问题，特斯拉 CEO 埃隆・马斯克在 X 平台帖子的评论区明确回应：“是 AI，不是遥控。”特斯拉曾在9月30日宣布，正在努力扩大人形机器人的规模，计划2025年底推出第三代，并在2026年开始量产。马斯克预计2030年前将年产100万台。特斯拉人形机器人在去年就出现过关于远程操控的质疑，当时在特斯拉自动驾驶出租车活动揭幕仪式上，人形机器人不仅能跳舞，还能与现场嘉宾交谈、玩石头剪刀布游戏，甚至能倒饮料。编辑: 董亚欢责编: 刘佳
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滴滴搞了个 AI 打车，有东西，但不多。 有一说一，世超从未像今年这样，关心过出行领域。。。因为每家，好像都想用 AI 来颠覆下我的出行体验。8 月，高德刚发布专精出行生活的智能体，小高老师。前几天，百度推出了会思考的出行搭子，小度想想2.0。这不，滴滴这几天也火速公测新功能，AI 出行助手，小滴。啥叫诸神之战啊。。。 基本上大厂的出行 AI 助手，咱都 “ 面试 ” 过了，这次当然也不能错过。毕竟，这几年科技发展太快，万一哪天哪家真就憋个大招出来呢？打开滴滴，搜索 AI 就能找到公测入口。虽然现在需要预约，但是世超测了多个账号，基本是点击就送，当天拿下资格。 体验了一番以后，世超的整体感觉是：体验不错，但功能太小。为什么这么说呢？先一起感受下这波更新。首先，小滴表示能提供定制化用车方案。怎么定制化呢，讨厌臭车，就告诉它想要空气清新的车；想舒展下腿，就提出希望后排宽敞的车；想要七座的，就告诉他我们五个人，给我派辆大点的车。然后， AI 会把这些需求跟具体的车辆标签、司机标签做精准配对，找到一个符合需求的。自动给你设置好起点、终点，再给出三个不同价位的用车方案 ↓ ↓ 你勾选的喜好，好像是真会被滴滴记住。 前几天，世超普通打车就打到了清新车，上车后还有略显尴尬的语音播报：本单乘客偏好无异味车，请司机打开窗户通风（大意哈）。 当然，咱也测试了几个稍微复杂的场景。比如 “ 我要去杨公堤，五个人，帮我打一辆车 ”，AI 成功理解对话里面的信息，叫了辆六座车来。再比如 “ 我明天要赶 18 点 30 的高铁 ”，它能结合时间、天气和路况，帮你预估出发时间来约这个车。 但是，这个助手还没有那么聪明。你的需求如果太过于口语化，或者语义模糊了，就可能识别错误。 怎么说呢？目前它似乎比较难以应对复杂的叫车场景。而简单一点的嘛，有这个跟 AI 沟通的时间，我直接输入终点，叫的车可能都来了。。。至于它集成的定时叫车、对比出行方案、查询历史行程以及旅游规划等附加功能，则更像是为了丰富菜单而存在的添头，完成度还不高。体验下来就是 “ 你看，我也有 ” 的感觉。在这个人人都会先刷小红书做功课的时代，这种罐头式的简略旅游攻略，应该是很难让你多停留一秒吧？ 不过，看看版本号，还是Beta V0.8，滴滴也还在优化，只能说，静观其变。。。 仔细想想，想象空间有限这事似乎是刻在滴滴基因里的。的确，只要涉及到从 A 点到 B 点的运输，滴滴堪称无敌，快递、送货、搬家、巴士、单车各种运输方案都非常成熟，但也正因如此，它的数据沉淀和关键能力储备，也都集中于运输。想要不只是 “ 优化打车体验 ” ，滴滴 AI 助手还能整点啥？世超能想到的，一个是多模态出行规划，比如从 A 地到 B 地，AI 可以基于时间、成本、效率，规划出多种组合：纯打车、打车+地铁、打车+单车，基于滴滴现有的生态，这些方案的衔接和支付都能无缝完成。还有一个，就是往旅游上靠。。。这可不是世超乱讲啊，实际上，滴滴早就开始积累旅游这块的资源了。不仅上线了滴滴旅游板块，还成立了天津迎客松科技有限公司，运营滴滴火车票和机票服务，成立了北京小桔国际旅行社，经营业务范围包括了多项旅游业务。 AI 的想象力在于，它能成为一个超级出行管家，你说句 “ 我周末，一家三口想去三亚玩三天 ”，他能直接给你出旅游攻略，还顺带打包给一个 “ 机票+酒店+当地用车 ” 的方案。这样一来滴滴就从只能恰运输的钱，到能恰一整条链路的钱了。不过，虽然滴滴在运输上没啥敌手，但在旅行这条超级产业上，运输只是其中一环，而在其他环节，滴滴目前没有太多优势。 而旅行就像一个极其复杂的乐高，攻略、机票、酒店、景点门票，每块积木都来自不同的 App。比如酒旅、机票、景区门票这些领域，那几家 OTA 平台早已把城墙修的固若金汤。今年京东进军酒旅，跟携程和美团打，都还没打出个结果呢。。。同时，论现实世界的吃喝玩乐，这些数据积累，美团、高德、百度地图等也非常深厚，这些又恰恰是做好旅游规划的基石。左高德右百度 当然，滴滴也在努力，这波他们就内外兼修了一下，对内努力成为一个超级管家的同时，对外也同步上线了 MCP 服务。MCP 的本质，就是滴滴将其最核心的能力，包括路径规划、车辆匹配、订单管理、支付结算等，打包成一个标准化的接口，任何一个 APP 想要这套解决方案，不需要自己从 0 开始，只需要找滴滴调用一下就可以了。这样一来，滴滴的出行解决方案就能跟世界相连。未来你可以跟集成了这套 MCP 的智能音箱打车，甚至可以用 deepseek 打车。。。又或者出差打车完，在集成了滴滴 MCP 的办公软件上一键发起报销申请。当然，理想很丰满，但现实是，这场 “ AI 大乱斗 ” 才刚刚拉开序幕，当每家出行巨头都想做你的超级管家，一场恶战在所难免。这既是机遇，也是风险，做得好能跳出已有的圈子，拥抱增长，做不好，可能就连老的市场会被其他家蚕食。而作为观众嘛，神仙打架，凡人享福，竞争是科技进步的关键动力，咱们拭目以待巨头们疯狂迭代的功能，看看哪家更懂用户吧~撰文：渡渡鸟武士编辑：莽山烙铁头 & 面线美编：萱萱图片、资料来源：滴滴
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用微信收付款的要当心！这个功能一定要开启 △点击上图查看详情今晚，话题词#冲上微博热搜，引起网友热议。全国三八红旗手@小霜科普 在社交平台分享“微信里的钱包一定要上锁”，万一哪天手机丢了，或者不小心支付密码泄露了，别人也无法使用你的微信钱包。很多网友看了之后，纷纷表示：“真的一直没有打开！” 李冷冷· ：还是第一次知道。 用户7593999410：虽然没有钱，我也要加把锁。还有网友说：“早就锁了” 程葵恩：我早就锁起来了。 红色郁金香redtulip：早就设置过了。 风牵草依1005：我都这样用安全锁好些年了。 素年锦时_CH：看完发现我早都设置过了~ 两只老虎爱dancing：早八百年就设置了。这样有个好处就是调付款码的时候会让你输密码或者指纹，不会随便付款码可以拿去刷。看完科普，橙柿记者也去打开了这个功能，图片的手把手教学来了：第一步：进入“我-服务”，选择“客服中心”。 第二步：在“常用工具”界面，选择消费者保护。 第三步：选择“安全保障”。 最后一步：选择“安全锁”，可以看到有两种解锁方式，一个是“指纹解锁”，另一个是“手势密码解锁”，根据自己的使用习惯选择一种解锁方式，验证身份并设置好解锁方式后，安全锁功能就完成开启了。 该功能开启后，不管是点微信右上角的“+”进入“收付款”，还是点右下角的“我-服务”进入钱包，都必须进行验证才可以进入，就算捡到你的手机，由于无法解锁进入微信的任何付款渠道，就没法盗刷你的钱了。你打开这个功能了吗？橙柿互动·都市快报综合报道编辑 陈筱妍审核 潘俐 王晨郁BREAK AWAY
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流媒体巨头 Netflix 发力 AI 游戏，最高 84 万美元年薪招聘总监 IT之家 10 月 4 日消息，流媒体巨头 Netflix 正同时加大在 AI 和游戏领域的投入，该公司今日发布了一个奇怪的招聘职位，招聘游戏生成式 AI 总监，年薪范围为 43 万美元至 84 万美元（IT之家注：现汇率约合 306.5 万元至 598.8 万元人民币），并提供丰厚的福利。该职位位于美国洛杉矶，要求现场工作，寻求至少拥有 10 年行业经验的候选人，并需对该游戏开发全生命周期（从概念到实际运营）有深入理解。 根据职位描述，该角色涉及在 Netflix Games 中定义和领导生成式 AI 策略，塑造基础架构，并与游戏工作室、技术团队和领导层合作，创造新游戏。这份招聘启事在业内引发了不少吐槽，一些人称该职位将支付总监“近 50 万美元来点击剽窃机器的生成按钮，他们还想以每小时 30 美元的合同价聘请艺术总监”。还有人吐槽：“Netflix 想每年支付某人 50 万美元担任‘游戏生成式 AI 总监’。你的第一个 Unity 教程项目就已经让你显得资历太老了。” Netflix 正继续大力押注 AI，该公司宣布计划于 2026 年推出 AI 生成的互动广告。今年 7 月，Netflix 联合 CEO Ted Sarandos 称赞了节目中关于生成式 AI 的使用，并表示：“我们仍然坚信，AI 为制作更好的电影和剧集带来巨大机遇，而不仅仅是降低成本。”
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15 年老牌 IPv6 连接测试网站宣布关闭，创始人“为爱发电”终结 IT之家 10 月 4 日消息，网站创始人 Jason Fesler 宣布，运营了 15 年的 IPv6 连接测试网站 test-ipv6.com 将在 2025 年 12 月正式关闭。Fesler 表示，自 2010 年以来，他在这个没有收入的产品上投入了大量资源 —— 工程、支持、设备和托管费用，现在是时候将资源重新集中在家庭上了，希望人们能够理解并尊重这个决定。 对于是否会转让该域名，Fesler 表示他有几个顾虑： 1：替代者必须在全球范围内运行良好。 2：他没有时间审查谁可以接管它，以及他们是否有技术能力做到公正。 3：后续他真的不能提供支持，因为有雇佣合同。 他不希望域名（在谷歌搜索中排名优秀）被用于提供坏广告或恶意软件而受到损害。“对我来说，坐拥域名，无害化，直到它们的价值下降更好。”Fesler 也称，如果可以在没有他的时间资源的情况下完成（转让域名），他会考虑一个服务于公共利益的声誉良好的 RIR 或 NIC 组织来接管事务。至于为什么不接广告，Fesler 表示“世界上的广告够多了，我受不了”；对于不接受捐款，他则表示与雇佣合同相矛盾。IT之家查询获悉，国家 IPv6 发展监测平台数据显示，截至 2025 年 6 月，我国 IPv6 活跃用户数达 8.34 亿，占我国全部网民数的 75.29%。全国 IPv6 网络流量占比达 31.12%，其中移动网络 IPv6 流量占比为 66.00%，固定网络 IPv6 流量占比为 28.32%。test-ipv6.com 网站可以检查你的网络 IPv6 连接状况，并给出相应评分。
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马斯克回应特斯拉人形机器人练功夫：是 AI 不是遥控 IT之家 10 月 4 日消息，特斯拉官方账号 @TeslaAI 今日发布视频，展示了特斯拉 Optimus 人形机器人正在学习功夫的场景。 针对 Optimus 本次“对打”是遥控还是 AI 驱动的问题，特斯拉 CEO 埃隆・马斯克在 X 平台帖子的评论区明确回应：“是 AI，不是遥控。” 特斯拉曾在 9 月 30 日宣布，正在努力扩大人形机器人的规模，计划 2025 年底推出第三代，并在 2026 年开始量产。马斯克预计 2030 年前将年产 100 万台。IT之家注意到，特斯拉人形机器人在去年就出现过关于远程操控的质疑，当时在特斯拉自动驾驶出租车活动揭幕仪式上，人形机器人不仅能跳舞，还能与现场嘉宾交谈、玩石头剪刀布游戏，甚至能倒饮料。据一位在活动现场与特斯拉工程师交谈的人士 Robert Scoble 透露，Optimus 机器人的回应都是在幕后人员的控制下完成的，而马斯克并未向观众明确说明这一事实。
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切入“AI+”赛道，华盛昌抢滩垂直领域大模型布局 南方财经记者 朱治宣 实习生钟宸 广州报道智能AI眼镜可谓是最火热的消费电子产品，不光是吸引了Meta、小米、XReal、雷鸟创新等互联网大厂纷纷涉足，连博士眼镜、乐活眼镜、雅视集团等传统眼镜企业也在积极拥抱。如今，从事测量测试仪器、医学诊断设备的华盛昌也在抢抓AI眼镜新兴赛道发展先机。不久前，华盛昌发布公告称，公司开发的“DeepSense深度感测大模型”已通过生成式人工智能服务备案，将适时向用户开放内测。该消息引起了行业广泛关注，华盛昌股价在9月底涨幅明显。AI＋医疗产品亮相近日，在广州举行的2025中国国际医疗器械博览会上，华盛昌推出了四款搭载其自研 DeepSense大模型的AI医疗设备：包括心电血压计、家用便携六导联心电图、双水平呼吸机、智能血压计。发布会上，华盛昌董事长袁剑敏展示了智能血压计BP-120H 的 AI 语音助手“小雪”，通过与现场来宾语音问答，AI都会结合行业标准给出答案，甚至支持方言交互。袁剑敏表示， DeepSense模型具备多模态数据融合能力、可迭代学习能力，可以随用户的使用而进步。“后续呼吸机也会搭载类似功能，数据不再是冷冰冰的，而是能够为不同用户提供个性化的健康管理方案。这款大模型的核心价值，是把资深工程师的经验装进仪器里。”在此前披露的公告中，华盛昌表明继续将大模型深度融入智能仪器与医疗器械产品矩阵，持续提升智能化测量解决方案的核心竞争力。受到利好消息影响，该公司股价9月迎来一波上涨，9月22日，封住涨停板。事实上，华盛昌早在测量仪器与 AI 结合方向已有积累。该公司曾在 AI-7760 电能质量智能分析仪、AI 直流拉弧检测产品中尝试将 AI 融入测量业务。在其2024年年报中，也提出“深度感测聚焦智能制造、新能源等万亿级赛道，通过‘AI + 传感器 + 物联网’提供定制化工业测量解决方案”的战略方向。布局AI眼镜在资本市场上，华盛昌在 AI 眼镜方向的布局，也是业内外普遍关注的一环。今年上半年，华盛昌成立深镜技术公司，专注AI眼镜产品的开发，尤其聚焦工业AI测量眼镜的开发和应用场景的落地，为工业检测与测量提供更高效、精准的可穿戴智能设备。然而，目前市场已经进入了“百镜大战”的厮杀争夺，对比起众多实力雄厚的互联网企业，华盛昌有何优势呢？袁剑敏在接受南方财经记者采访中表示，与消费级AI眼镜不同，华盛昌的AI 眼镜不是一款单纯的消费品，而更聚焦垂直领域，是要做整机贴合用户需求的产品开发，是未来测量与交互的前端入口。该公司把眼镜视为“解放测量人员双手”的一种可能。袁剑敏认为，在工业生产线，AI眼镜可辅助技术人员实时记录参数、监控运营状态，工作人员可实时利用眼镜提问，通过大模型提供标准答案，反馈操作正确性与方向，辅助检测中发现、解决问题。“通过数据积累与比对，为设备诊断和预测性维护提供支持，未来有望形成新的应用场景。”从行业层面看，AI 眼镜市场近年来发展迅速，也为华盛昌提供了潜在机遇与挑战。根据 IDC 发布的数据， 2025年第二季度中国智能眼镜市场出货量66.4万台，同比增长145.5%。此外，深圳市平板显示行业协会在其《人工智能眼镜行业研究报告》中指出，中国 AI 眼镜市场未来五年年复合增长率可达 56%，并指出中国目前在智能眼镜硬件零部件方面已具备较完整的产业链基础。智研产业研究院发布的《2025—2031年中国智能眼镜行业市场现状调查及投资潜力研判报告》显示，随着可穿戴设备快速发展，眼镜作为新的载体被智能化，AI眼镜不仅在工业、军事安防、应急抢险等领域得到广泛应用，在大众健康监测领域的应用也越来越多。在这些趋势背景下，有行业人士指出，华盛昌欲切入 AI 眼镜赛道有其优势一面，比如在测量、传感、仪器仪表领域的深厚积累可能授予差异化竞争能力，但是，AI技术日新月异，发展迅猛，行业要求也越来越高，如何能让其“AI + 测量”战略在终端入口层面得到肯定，还需要市场和用户来检验。第三方调研机构艾媒数据显示，2024 年中国智能眼镜销量已达126.5万副，同比增长约90.8%，市场规模约 46.9 亿元。若按预测，到2029年中国智能眼镜销量或达 4153 万副，市场规模可能突破千亿元。
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家长称孩子用花呗消费了7万元，客服：用户本人要管好密码 近日，来自天津的曹先生向澎湃公众互动平台“服务湃”(https://tousu.thepaper.cn)反映，今年9月19日，他发现自己的花呗账单有约7.4万元的支出。曹先生称，经了解，是他13岁的儿子，在抖音购买了约3万元的游戏装备，在抖音直播间里打赏了4099元。此外，还通过支付宝转账的方式向游戏“代练”转账近4万元。在而这三笔支出，均是通过密码用花呗支付的。他介绍，经过和抖音平台协商，平台已退回直播打赏的钱，也将继续协调处理购买装备的3万元。“一个小孩，花呗的钱怎么就直接刷出去了。”曹先生很困惑。9月30日上午，支付宝客服人员回应澎湃新闻称，支付宝只是支付平台，通过密码、指纹或是其他校验支付，属于正常交易，“无论使用者是谁，肯定不能将密码告知他人，这还是需要家长一定管控。” 客服建议，用户本人可设置支付宝的解锁装置，修改支付密码，避免再出现此类情况。10月4日下午，抖音商城投诉总部办公室的一名工作人员回应澎湃新闻称：“订单问题确认处理，只能和消费者本人进行沟通，会联系消费者和他解答一些相关的情况。”针对曹先生所称儿子在抖音上找“代练”，并在其他平台交易转账一事，工作人员回应：“平台本身不允许线下进行交易，脱离平台的交易建议报警。” 曹先生儿子在抖音打赏直播与购买游戏装备的部分订单。受访者供图13岁男孩用花呗花了7万元近日，曹先生告诉澎湃新闻，今年9月19日，他发现他的花呗账单不太对劲，七八月份，无故支出了约7.4万元。一开始，他以为账号被盗了。这些费用主要分为三部分：一是在抖音的商店里购买的游戏装备，有数百个订单，大约支出了3万元；二是向多个支付宝账号转账近4万元；三是在抖音平台的直播打赏4099元。曹先生称，暑假期间，这部手机都是他儿子在用。经过了解得知，儿子在暑假玩游戏“和平精英”，除了在抖音上多次购买游戏装备，还在抖音平台的游戏直播间里打赏主播。此外，他还在抖音上结识了游戏“代练”玩家，加了QQ号后，通过对方提供的支付宝账号等转账了近4万元。“我不明白一个未成年小孩，花呗的钱怎么就直接刷出去了。”曹先生感到困惑，为了防止儿子用手机消费，暑假刚开始，他就提前把这部手机中各类软件都解绑了银行卡，但却未料到儿子仍能通过花呗支付。曹先生问儿子如何使用花呗支付的，其说法是偷偷记下了密码，用密码支付。在多次查看了儿子的QQ号聊天记录后，曹先生发现，有些所谓的“代练”会暗示儿子，其买东西缺钱，向儿子借钱。有一次，对方称“你直接点个大单，我换个平板带你”“你能不能借我1779让我先买个pro”。记者通过支付宝转账测试发现，如果转账给个人账户，则无法使用花呗支付，而如果转账给“商家”则可以使用花呗。根据曹先生提供的其中一名“代练”的支付宝账号，记者发现，向其转账时，可以使用花呗。 曹先生儿子向游戏“带练”下单转账的部分聊天记录。受访者供图支付宝：通过密码、指纹等支付属正常交易近日，澎湃新闻在抖音商城随机找了一家售卖游戏装备的商家，尝试下单支付时发现，支付可选支付宝、微信支付、抖音支付、抖音月付四种方式进行。支付前，页面显示，“此类商品仅允许18周岁以上用户购买”，需填写身份证号验证，且还需提供手机号，否则无法交易。在进入支付宝支付页面后，可选储蓄卡、余额或花呗等方式，首次使用花呗时需人脸识别，已开通花呗的账号，支付输入密码即可。对于儿子在抖音上花费的部分，曹先生曾致电抖音商城服务热线。曹先生称，抖音已于9月20日退还4099元的直播打赏，会协调处理购买装备的3万元。对于向“陪玩”转账部分，曹先生称，支付宝客服提供了举报渠道。9月20日，他举报了儿子转账的多个账号。当晚，他收到的举报结果显示，支付宝已依据平台规则，将对方账户进行功能限制并发送警告通知。此外，他计划走法律程序。9月30日上午，支付宝客服人员回应澎湃新闻称，支付宝只是支付平台，通过支付宝的支付密码、指纹或是其他校验支付，属于正常交易。如果涉及到退款，需要联系商家。支付宝也可以协助反馈。支付宝是否核实使用者为未成年人？该客服人员称，“无论使用者是谁，肯定不能将密码告知他人，这还是需要家长一定管控。”客服建议，用户本人可以设置支付宝解锁装置，并修改支付密码，避免再出现此类问题。10月4日下午，抖音商城投诉总部办公室的一名工作人员回应澎湃新闻称：“订单问题确认处理，只能和消费者本人进行沟通，会联系消费者和他解答一些相关的情况。”针对曹先生所称儿子在抖音上找“代练”，并在其他平台交易转账一事，工作人员回应：“平台本身不允许线下进行交易，脱离平台的交易建议报警。”律师：监护人有权追回款项，但也存在明显过错9月30日，湖南金州律师事务所高级合伙人、律师邢鑫告诉澎湃新闻，未成年人在网络游戏充值、直播打赏、购买装备等民事行为方面，均适用《民法典》。根据法律规定，如果这些钱真是曹先生儿子花出去的，13周岁属于限制民事行为能力的年龄，其实施的上述行为需与年龄、智力、精神健康状况相适应，或经法定代理人同意、追认则有效。若监护人拒绝追认，这些民事行为应属无效，当事人有权追回款项。此外，邢鑫也认为，曹先生作为法定监护人也存在明显过错。他未妥善保管支付密码，导致未成年人能完成支付，因此需承担一定责任；若相关平台在整个过程中未履行合理的审查义务，同样需承担相应责任。
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AI眼镜「上头」，成为假期旅游新搭子？ 「核心提示」 在各种各样的电子硬件泛滥的今天，AI眼镜怎么才能成为下一个“超级硬件”，而不是沦为新款“泡面神器”。 作者 |娜娜邢昀今年这个十一长假，各大景区的游客里，不少人鼻梁上架着的不是墨镜，而是AI眼镜。人挤人的长城脚下有的游客让AI眼镜拍下好不容易抢占位置欣赏到的风景；博物馆里有用户询问AI眼镜眼前展出的古币是哪个朝代的；东京街头有人让眼镜翻译眼前的菜单……解放双手的便捷体验，成为这批新型穿戴设备吸引早期用户的核心卖点。今年，被称为“百镜之战”的一年，光是上半年包括META、华为、百度、谷歌、Snap、Rokid、雷鸟创新等在内的近20家品牌相继推出了AI眼镜新品。除了猎奇的科技爱好者、经常户外的健身爱好者，意想不到的视障用户也用AI眼镜帮助他们识别周围的路况和物品信息。当各个大厂争先抢占这个产品生态位的时候，还有一个绕不开的终极问题等待回答：在各种各样的电子硬件泛滥的今天，AI眼镜怎么才能成为下一个“超级硬件”。1、谁在买AI眼镜今年，大厂们开始集体“戴上眼镜”。小米、阿里、META、谷歌都开始下注，IDC预测，2025年中国智能眼镜出货量预计达到290.7万台，同比增长121.1%。为什么AI眼镜这么火？《豹变》和几位AI眼镜用户聊了聊，结果发现，拍照仍是AI眼镜目前最受欢迎的功能。莎莎是一位户外运动爱好者，买AI眼镜主要就是为了拍照，“对于户外拍照来说，AI眼镜非常友好，因为方便和迅速。”莎莎总结道，户外拍照有时候就是想记录一瞬间的风景，可能就是骑行时候路过的晚霞，如果停在路边再掏出手机除了麻烦可能也会很扫兴，“AI眼镜完全满足我就想记录一个moment的心情，不追求拍得多好，就是能捕捉就可以了。”语音交互和通话也非常受欢迎，“我现在用AI眼镜帮我减脂”，小宇每天都会让AI眼镜来解决自己“午餐选择困难症”的问题，“我是用碳循环这个方法来刷脂的，每天到公司食堂我就会告诉AI眼镜我想要多少碳水多少蛋白质，让它帮我来选菜，或者就是我选个大概，让它帮我估算卡路里。“我用的是雷鸟V3，激活、语音交互都没有问题，目前也没有出现过漏音等尴尬情况，不过摄像头对具体事物的识别有时候不算很精确，比如我有一次拿西红柿炒鸡蛋和一些其他的凉菜混在一起，它就只能识别成青菜和酱料，但这种小瑕疵整体不影响我的使用感受。”虽然有一些“解放双手”的场景备受欢迎，用户对AI眼镜的抱怨也不少。作为一款“上头”的穿戴设备，AI眼镜和头显非常相似，在续航和舒适度之间得做个取舍。为了上头更轻便，AI眼镜现在做不到二十四小时超长待机，不用连续录制或者音频播放功能的话，小米、Ray-Ban Meta第二代基本能达到8-9个小时续航，如果要连续录制、播放音频，使用时间就直接“骨折”到了40分钟-3小时之间。至于眼镜的佩戴舒适度，就是各花入各眼，配过近视镜的都应该清楚，一款谁戴起来都舒服的眼镜几乎就是不存在的，每个人的脸型、鼻型都会对眼镜舒适度有影响，市面上大部分的AI眼镜都是选择粗腿、粗框的结构，这也是迁就大部分的脸型。即使如此，还是会有人觉得压脸、滑落、不舒服。除此之外，还有用户反映了AI眼镜视频丢失、唤醒失败、漏音等等问题……AI眼镜，还有一个让人非常意外的受众——视障人士。说起来这颇有点“把梳子卖给秃子”的意思，不过AI眼镜的语音交互、物品识别功能对视障人士非常友好。比如META就推出了“be my eyes”功能，可以用语音指令唤醒之后，AI会对周围事物进行“详细描述”，给视障用户描述前方的道路的具体情况，视障用户还可以通过和AI眼镜语音交互来完成简单的日常操作，比如让AI眼镜告诉自己，手中的苹果可以放在哪里、找到加重的遥控器，等等。在Reddit Ray-Ban Meta论坛上，就有视障用户反馈了“be my eyes”功能的使用感受，这位用户还反馈由于缺少OCR功能，META眼镜没办法进行完整文本阅读，建议META补充这个功能。2、生态位之战AI眼镜不是一个全新的故事，这个故事十三年前谷歌就讲过。当时那种戴上和普通眼镜没区别但是镜片上可以显示各种信息，还能拍照、翻译、语音唤醒的眼镜还只出现在碟中谍和柯南系列里，谷歌就推出了堪称“AI眼镜鼻祖”的Google Glass轰动一时。不过这个单品当时并没有像想象中的持续大爆，贵和不舒服是两大原罪。Google Glass当时大概1500美元一副，折合人民币一万元左右。在这种大价钱的情况下，Google Glass的显示是集中在右眼的，就像柯南里一样信息单眼显示，这在电影里看起来很酷炫，但是放到现实中，单片集中显示用户就总得“斜视”，作为一个主打全天佩戴的产品，很容易头晕。没有killer APP，也是当时Google Glass被诟病的原因，不过要说软件生态，当时谷歌概念里AI眼镜能做的事情，无非也是翻译、拍照、交互，和现在的产品概念相差无几，所以核心痛点还是太贵和不太舒服。这两点在十三年后的今天被攻克了，就拿显示模组来说，Google Glass当时用的是棱镜投影技术，分辨率640×360，视场角仅15度。现在AI眼镜在显示上已经不采用虚像投影而是用实像投影达到分辨率更高、更清晰的呈现，采用的Micro OLED成本也在逐渐降低，苹果刚推出Vision Pro的时候成本还很高，不过现在相比2023年已经下降了35%。成本的攻克就给AI眼镜更多的商业化空间，下探到千元以下的价格让这款产品即使作为一个没有Killer APP的“科技玩具”门槛也很低了。当然，成本控制并不是大厂争先布局的唯一原因，生态位的抢占也是重要的因素。“AI时代，所有的生意都值得重新做一遍”，这句话中“所有生意”当然也包括3C硬件，互联网发展到今天，硬件看的不仅是单品，还有整个软硬件生态的结合。就比如小米提出的“人车家”概念，实际就是以智能手机为轴心，出行、居家、通信都用小米的硬件，然后用一个手机来实现全部硬件的远程操作。AI眼镜在其中扮演的角色，很有可能是未来人机交互的核心载体。人类头部生态位能够捕获人类感知的80%，这使得它在数据收集和用户体验方面具有无可比拟的优势。所以，我们可以看到硬件、软件的大厂统统下场来抢占AI眼镜这个产品的生态位。硬件以小米、华为为代表，华为和小米类似，都有自己的通信和出行生态，布局AI眼镜是从硬件角度考虑，让AI眼镜未来成为交互中心。软件以阿里、字节为代表，布局的是AI眼镜硬件兴起下的软件入口，比如阿里的支付场景以后就可以通过眼镜来实现；字节的短视频场景亦是如此。不论是软件还是硬件，大厂押注的是眼镜这个产品形态。3、成为下一个智能手机，还是“泡面神器”？在《理解未来的7个原则》这本书中，提出一个概念，未来所有的电子产品都会去物理化。举例来说，以前电子产品的功能很单一，一个用户可能会有一个手机、一个MP3、一个平板、一个电脑。现在一个手机就既能看电视、打电话也能拿出来结账，这就是去物理化。在AI眼镜再次火爆之前，有另一个“上头”的品类也默默被押注了很多年，就是XR头显。XR头显最被诟病的就是没有更日常的使用场景，除了看电影（有大屏幕可以替代）和玩游戏（有电脑或者游戏机可以替代），XR头显的可用之处并不多。这个毛病归根结底可以总结为：没有实现去物理化。但XR头显的终极目的是去物理化，因为它实际想要取代的是一部分笔记本电脑的功能，比如利用虚拟键盘完成文字编辑、上网、实现视频通话等等，对于经常出差的打工人来说，头显就会比笔记本电脑更合适。但是XR头显始终被困在重量和续航两个硬件瓶颈上，毕竟任何打工人都不会需要一个只能续航两三个小时的硬件。如果按照这个思路再去看现在的AI眼镜，就会发现AI眼镜面临同样的困境。AI眼镜确实在一些需要解放双手的场景中取代了智能手机的部分功能，但还远远不够，也就是说在目前阶段，AI眼镜还是一个增加物理设备的存在。所以AI眼镜产品需要考虑两个问题：1.如何更有效地和手机并存； 2. 未来还能进行哪些升级？在XR头显设备上吸取了大量经验的META就在第一个问题上做了很好的尝试，在前不久的Connect大会上推出的Meta Ray-Ban Display，用户可以实现可视化交互，除了语音、听歌，还可以打开Instagram刷短视频，而肌电控制手环更是一大亮点，直接捕捉用户手部行为，完成交互。增加交互形式和软件生态，在提高AI眼镜的使用密度，这就是META给出的答案。这做起来并不容易，毕竟在AI时代下，不论是软件还是硬件厂商都想要争先做第一个“集大成者”，比如小米现在想把抖音嫁接到自己的AI眼镜中让用户可以刷抖音，但是字节自己也在探索AI眼镜，所以怎么去打破生态壁垒就是所有AI眼镜厂面临的问题。而对于探索AI眼镜未来的形态，这个问题我们可以再上升一个维度：在去物理化成为趋势的未来，会不会有下一个“超级硬件”的诞生。比如，英剧《黑镜》里有这么一集，一个人拿一个硬币大小的硬件放在太阳穴就可以进入VR游戏世界，在AI时代，一个能够成为Agent的硬件也许不再是我们所熟悉的手机、电脑、头显，甚至眼镜这样的形态，而是更小、更轻、更方便的某种产品。但毋庸置疑的是，AI眼镜想要长足发展，就必须要攻克提高使用频率和完善产品形态的两大难关，如果只是作为一个手机之外的“镶边硬件”，那么就像从红极一时到沦为“泡面神器”的Kindle一样，被市场遗忘。（应受访者要求，文内均为化名）
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孩子用花呗支付游戏花了7万元 支付宝:家长要管好密码 近日，来自天津的曹先生向澎湃公众互动平台“服务湃”（https://tousu.thepaper.cn）反映，今年9月19日，他发现自己的花呗账单有约7.4万元的支出。曹先生称，经了解，是他13岁的儿子，在抖音购买了约3万元的游戏装备，在抖音直播间里打赏了4099元。此外，还通过支付宝转账的方式向游戏“代练”转账近4万元。在而这三笔支出，均是通过密码用花呗支付的。他介绍，经过和抖音平台协商，平台已退回直播打赏的钱，也将继续协调处理购买装备的3万元。“一个小孩，花呗的钱怎么就直接刷出去了。”曹先生很困惑。9月30日上午，支付宝客服人员回应澎湃新闻称，支付宝只是支付平台，通过密码、指纹或是其他校验支付，属于正常交易，“无论使用者是谁，肯定不能将密码告知他人，这还是需要家长一定管控。” 客服建议，用户本人可设置支付宝的解锁装置，修改支付密码，避免再出现此类情况。 10月4日下午，抖音商城投诉总部办公室的一名工作人员回应澎湃新闻称：“订单问题确认处理，只能和消费者本人进行沟通，会联系消费者和他解答一些相关的情况。” 针对曹先生所称儿子在抖音上找“代练”，并在其他平台交易转账一事，工作人员回应：“平台本身不允许线下进行交易，脱离平台的交易建议报警。” 曹先生儿子在抖音打赏直播与购买游戏装备的部分订单。受访者供图13岁男孩用花呗花了7万元近日，曹先生告诉澎湃新闻，今年9月19日，他发现他的花呗账单不太对劲，七八月份，无故支出了约7.4万元。一开始，他以为账号被盗了。这些费用主要分为三部分：一是在抖音的商店里购买的游戏装备，有数百个订单，大约支出了3万元；二是向多个支付宝账号转账近4万元；三是在抖音平台的直播打赏4099元。曹先生称，暑假期间，这部手机都是他儿子在用。经过了解得知，儿子在暑假玩游戏“和平精英”，除了在抖音上多次购买游戏装备，还在抖音平台的游戏直播间里打赏主播。此外，他还在抖音上结识了游戏“代练”玩家，加了QQ号后，通过对方提供的支付宝账号等转账了近4万元。“我不明白一个未成年小孩，花呗的钱怎么就直接刷出去了。”曹先生感到困惑，为了防止儿子用手机消费，暑假刚开始，他就提前把这部手机中各类软件都解绑了银行卡，但却未料到儿子仍能通过花呗支付。曹先生问儿子如何使用花呗支付的，其说法是偷偷记下了密码，用密码支付。在多次查看了儿子的QQ号聊天记录后，曹先生发现，有些所谓的“代练”会暗示儿子，其买东西缺钱，向儿子借钱。有一次，对方称“你直接点个大单，我换个平板带你”“你能不能借我1779让我先买个pro”。记者通过支付宝转账测试发现，如果转账给个人账户，则无法使用花呗支付，而如果转账给“商家”则可以使用花呗。根据曹先生提供的其中一名“代练”的支付宝账号，记者发现，向其转账时，可以使用花呗。 曹先生儿子向游戏“带练”下单转账的部分聊天记录。受访者供图支付宝：通过密码、指纹等支付属正常交易近日，澎湃新闻在抖音商城随机找了一家售卖游戏装备的商家，尝试下单支付时发现，支付可选支付宝、微信支付、抖音支付、抖音月付四种方式进行。支付前，页面显示，“此类商品仅允许18周岁以上用户购买”，需填写身份证号验证，且还需提供手机号，否则无法交易。在进入支付宝支付页面后，可选储蓄卡、余额或花呗等方式，首次使用花呗时需人脸识别，已开通花呗的账号，支付输入密码即可。对于儿子在抖音上花费的部分，曹先生曾致电抖音商城服务热线。曹先生称，抖音已于9月20日退还4099元的直播打赏，会协调处理购买装备的3万元。对于向“陪玩”转账部分，曹先生称，支付宝客服提供了举报渠道。9月20日，他举报了儿子转账的多个账号。当晚，他收到的举报结果显示，支付宝已依据平台规则，将对方账户进行功能限制并发送警告通知。此外，他计划走法律程序。9月30日上午，支付宝客服人员回应澎湃新闻称，支付宝只是支付平台，通过支付宝的支付密码、指纹或是其他校验支付，属于正常交易。如果涉及到退款，需要联系商家。支付宝也可以协助反馈。支付宝是否核实使用者为未成年人？该客服人员称，“无论使用者是谁，肯定不能将密码告知他人，这还是需要家长一定管控。”客服建议，用户本人可以设置支付宝解锁装置，并修改支付密码，避免再出现此类问题。 10月4日下午，抖音商城投诉总部办公室的一名工作人员回应澎湃新闻称：“订单问题确认处理，只能和消费者本人进行沟通，会联系消费者和他解答一些相关的情况。” 针对曹先生所称儿子在抖音上找“代练”，并在其他平台交易转账一事，工作人员回应：“平台本身不允许线下进行交易，脱离平台的交易建议报警。”律师：监护人有权追回款项，但也存在明显过错9月30日，湖南金州律师事务所高级合伙人、律师邢鑫告诉澎湃新闻，未成年人在网络游戏充值、直播打赏、购买装备等民事行为方面，均适用《民法典》。根据法律规定，如果这些钱真是曹先生儿子花出去的，13周岁属于限制民事行为能力的年龄，其实施的上述行为需与年龄、智力、精神健康状况相适应，或经法定代理人同意、追认则有效。若监护人拒绝追认，这些民事行为应属无效，当事人有权追回款项。此外，邢鑫也认为，曹先生作为法定监护人也存在明显过错。他未妥善保管支付密码，导致未成年人能完成支付，因此需承担一定责任；若相关平台在整个过程中未履行合理的审查义务，同样需承担相应责任。
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Meta内部混乱持续：FAIR自由不再，LeCun考虑辞职 机器之心报道编辑：+0Meta 内部混战又有新剧情了，这次主角是 FAIR 实验室。据 The Information 报道，两位知情人士透露，Meta 最近对 FAIR 实验室施加了一项新政策：所有研究成果在公开发表前，必须通过额外的内部审查。 这项政策在 FAIR 内部引起了轩然大波。多位员工认为，这一变化严重限制了他们此前享有的学术自由，即在 Meta 之外自由分享研究成果的权利。长久以来，开放的研究氛围一直是 FAIR 吸引顶尖人才的基石。然而，随着 Meta 全面重塑其 AI 业务，公司开始要求 FAIR 更多地为内部产品服务，同时减少可能助益竞争对手的外部研究分享。这些变化让 FAIR 的联合创始人 Yann LeCun 深感困扰。据知情人士称，他甚至在九月份私下向同事透露，或许应该辞去首席科学家的职位。LeCun 的不满早有征兆，几个月来，他对公司新成立的、统管所有 AI 业务的Meta 超级智能实验室（MSL）的内部状况已日益失望。今年 7 月，MSL 任命了来自 OpenAI 的研究员赵晟佳担任首席科学家。一位知情人士称，LeCun 对于外界「他已被降职」的看法感到十分恼火。尽管 Meta 最终允许 LeCun 继续专注于自己的研究并自由发表，但紧张气氛已然形成。同时，关于 Lecun 要向 28 岁的 Alexandr Wang 汇报的消息也一度引发争议。另外，自从 Meta 投入数十亿美元革新 AI 业务以来，数千名原有的 Gen AI 员工，不得不适应一批新的领导者以及数十位从 OpenAI、Google 等公司高薪挖来的研究员。这直接导致了「新旧两派」间的紧张关系，一些元老级研究员对新部门的保密文化以及新同事们传闻中的天价薪酬感到不满。超级智能实验室：雄心与混乱并存目前，Meta 超级智能实验室仍处于早期整合阶段，组织变革带来的「成长的烦恼」在所难免。今年 6 月，Meta 聘请了前 Scale AI 首席执行官 Alexandr Wang 和前 GitHub 首席执行官 Nat Friedman 共同领导该组织。8 月，该部门被重组为四个小组： TBD Lab：一个高度机密的实验室，负责开发下一代大语言模型 Llama 5。 产品与应用研究团队：专注于 Meta AI 助手等产品的落地。 基础设施团队：负责底层技术支持。 FAIR：继续进行基础 AI 研究。 这个新组织承载着 Meta 多年来最大的赌注，因此让所有员工步调一致至关重要。为了聘请 Alexandr Wang，Meta 与 Scale 达成了一项价值 143 亿美元的交易，该交易为包括 Wang 在内的 Scale 股东带来了巨额回报，据称 Meta 还授予了 Wang 本人价值超过 2 亿美元的股票。如今，Wang 面临的艰巨任务是：实现 CEO 扎克伯格对「超级智能」（超越人类智慧的 AI）的宏大愿景。Meta 的 AI 业务向来有内部摩擦的历史。一位前研究员将 Meta 之前的 Gen AI 部门的文化描述为「抢占地盘、狙击项目、窃取成果」，并将其比作「转移性癌症」。如何理顺内部文化，显然是新领导层面临的巨大挑战。Meta 的一位发言人在声明中表示：「研究是 Meta 超级智能实验室的主要支柱之一；我们没有限制研究人员发表论文。」他们补充说，LeCun 作为 FAIR 首席科学家的角色没有改变。新旧团队的文化冲突新组织的成立也在 Meta 内部的其他部门引发了连锁反应。 功能争议 Meta AI 聊天机器人的独立应用原本由首席产品官 Chris Cox 的团队负责，主要用于管理 Meta 的智能眼镜。如今，它被划归超级智能实验室管理。当该应用准备在 9 月增加一个 AI 生成的短视频信息流（名为 Vibes）时，公司内部论坛上充满了来自 Reality Labs 可穿戴设备团队成员的抱怨，一位员工直言不讳地写道：「我绝不想要这个功能。」 TBD Lab 的「围城」 作为新部门的明星项目，负责开发 Llama 5 的 TBD Lab 吸引了最多的资源和关注。然而，并非所有人都渴望加入，一些被邀请的研究员拒绝了 offer。有内部人士称，巨额的资金投入和高度关注，反而催生了一种高压、无情的工作氛围。许多老员工不愿加入，尤其是当他们的薪酬与传闻中新同事的天价待遇相去甚远时。 工作制度分歧 TBD Lab 要求研究员每周五天必须在加州门洛帕克的总部现场办公，这也让许多习惯了混合办公的员工感到反感，因为 Meta 其他 AI 研究员通常只需每周到岗三天。人事动荡也持续不断，例如，Alexandr Wang 的幕僚长 Bill Long 于 6 月加入 Meta，但现已返回 Scale。面对内部的种种问题，新领导层已在寻求改善。在 8 月的一次会议上，Nat Friedman 表示，他希望赋予团队技术成员更多权力，并减少繁文缛节，特别是要减少内部会议的频率。对于承载着 Meta 未来的这个庞大而雄心勃勃的 AI 巨舰而言，能否平稳渡过内部整合的阵痛期，仍是一个未知数。对此你怎么看？
