据新华社报道，美国费城动物园一对属于极度濒危物种的**西圣克鲁斯岛加拉帕戈斯象龟近日首次“升级”做父母，它们的年龄已经约有100岁。**据了解，“升级”做爸爸的雄龟名为“阿布拉佐”，它是2020年从其他动物园“搬进”费城动物园。 **而雌龟妈妈名叫“妈咪”，是自1932年就一直住在动物园的老住户**，基因测试显示，它的基因尤其珍稀。 据估计，两只象龟的年龄都在100岁左右。自打“阿布拉佐”搬进费城动物园，工作人员就为它们孕育后代的事儿操碎了心。**此前“妈咪”生下过三窝龟蛋，但都没有孵化出小宝宝。** **而第四窝龟蛋是“妈咪”去年11月产下，一共16枚。**今年2月27日，这对夫妇的第一个宝宝终于破壳而出，接下来几天又有3只龟宝宝降生，体重在70到80克之间。 当前，这4个小家伙正在动物园的爬行动物和两栖动物馆接受照料，“吃得香，长得好”。 动物园工作人员正在监测其他象龟蛋的情况，预计未来几周还将有新的象龟宝宝出世。 动物园方面说，**象龟宝宝的性别由孵化时的温度决定：28摄氏度以下孵化出的龟宝宝为雄性，29.5摄氏度以上孵化出的龟宝宝为雌性。**当前孵化的4只均为雌性。 值得一提的是，**这是费城动物园150多年历史中，首次有西圣克鲁斯岛加拉帕戈斯象龟宝宝降生，而“妈咪”也是当前已知年龄最大的新妈妈。** 公开资料显示，加拉帕戈斯象龟分布于太平洋的加拉帕戈斯群岛上，是现存龟类中最大的物种，**雄龟可长到227公斤，雌龟平均约113公斤，寿命可达100至200岁。**它们是冷血动物，每天花一两个小时晒太阳，花八九个小时吃草和休息。 另外，西圣克鲁斯岛加拉帕戈斯象龟在野外极度濒危，美国全国动物园里饲养的总数**还不到50只**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/8bb25db1b4784b1aadae4892bfa0cced.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491174.htm)

据《日本经济新闻》4月7日报道，丰田汽车计划到2027年将自主研发的电动车型数量提升至15款（包括其豪华品牌雷克萨斯的部分车型），并实现年产100万辆的目标。不过对此，丰田汽车未予置评，并称该消息并非由该公司官方发布。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0312/bd441dd32b5bb61.png) 目前，丰田汽车拥有5款自主研发的电动车型，并仅限在日本和中国市场生产。为了应对特朗普关税和外汇风险，并缩短交付时间，丰田汽车计划将生产扩展至美国、泰国和阿根廷。 由于市场需求放缓，丰田汽车近期对其短期目标进行了调整。《日本经济新闻》指出，丰田汽车当前预计将在2026年生产约80万辆电动汽车，较原计划的产量大幅下调近50%。丰田汽车曾表示，计划到2026年其电动汽车年销量达到150万辆，同时计划到2030年每年销售350万辆电动汽车，但这些数值被视为股东基准而非具体目标。此外，丰田汽车还决定推迟原定于今年3月份在日本福冈建设的电池工厂项目。 不过，根据数据分析与咨询公司GlobalData的预测，到2030年全球电动汽车需求将达到3，176万辆，大约是2024年的三倍，届时电动汽车销量将占汽车总销量的30%以上。 据悉，2024年，丰田汽车在全球范围内销售了近14万辆电动汽车，同比增长约三分之一。尽管如此，在丰田汽车逾1，000万辆的全球总销量中，电动汽车所占的比例仍不足2%。 为了推动电动汽车的发展，丰田汽车还将于今年10月份在泰国启动其Hilux皮卡电动版的生产，这一举措与泰国政府制定的“到2030年电动汽车占泰国本土汽车总产量30%”的目标相契合。该款车型也将在阿根廷进行生产。 与此同时，丰田汽车位于美国肯塔基州和印第安纳州的工厂将从2026年开始生产三排座SUV，该款车型的电池将来自该公司斥资140亿美元在美国北卡罗来纳州新建的工厂。值得一提的是，该工厂不仅是丰田汽车的首个电池生产基地，还将为竞争对手本田汽车提供混合动力电池。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491172.htm)

知名投资人士、亿万富翁比尔·阿克曼表示，由于美国总统特朗普的关税政策，美国正走向一场自己造成的“经济核冬天”（economic nuclear winter）。“征收大规模且不成比例的关税，从而同时向全世界发动一场全球经济战争，我们正在破坏各国对美国作为贸易伙伴、经商地和投资资本市场的信心，”阿克曼在社交平台X上写道，他曾在选举期间支持过特朗普。 特朗普最新的关税政策对所有进口商品设定了10%的基准税率，波及180多个国家，重创全球市场。 上周五，美股下跌了9.08%，特朗普的举措引发了对全球经济放缓的担忧。 “商业是一场信心游戏。总统正在失去全球商业领袖的信心，”阿克曼说，“这对我们的国家以及数百万支持总统的公民——尤其是已经承受着巨大经济压力的低收入消费者——造成的后果将是极为负面的。这不是我们投票支持的结果。” “总统周一有机会按下暂停键，并且有时间修复不公平的关税制度。否则，我们将走向一场自己引发的经济核冬天，我们应该开始做好准备，”他说。 在另一条推文中，阿克曼还抨击了美国商务部长霍华德·卢特尼克。“我们的经济崩溃时他却获利。选择一家公司杠杆率高、长期固定收益的人担任商务部长是个糟糕的主意，”阿克曼说，并补充说这是一种“不可调和的利益冲突”。 周日，商务部长卢特尼克表示，即使面对全球市场暴跌，特朗普政府仍将坚定不移地实施“对等关税”。 阿克曼指责道：“我在做多美国，而他在做空。我看好美国和经济，他在看空。”  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491170.htm)

4月7日下午消息，永辉超市发布《致中国优质供应链的一封信》，信中提及，永辉“向所有在贸易战浪潮中坚守的中国制造企业伸出双手，共同将中国制造的星光，汇聚成照亮内需市场的银河。”  永辉在公开信中提出，其不仅是消费者获取品质商品的渠道，更是中国制造的伙伴。若因出口受阻而库存积压，永辉将开通“绿色通道”完成15天极速上架；针对苦恼于国内市场认知度的外贸商品，永辉将提供推广扶持；对于渴望产品升级的供应链企业，永辉将作为“市场助手”共同开发新产品。 在3月29日举行的永辉2025全球供应商大会上，永辉公布了供应链改革方案，提出“三大聚焦一个反对”，聚焦核心供应商、聚焦核心大单品、聚焦长期主义，让永辉和供应链企业的合作从博弈关系走向共生公系。同时，坚决反对“换一个采购员换一批供应商，让战略性核心供应商有绝对安全感。”一封信也呼应了永辉大力革新供应链的决心和开放态度，有助于拓宽合作空间，实现未来三年孵化100个亿元级单品的目标。 自2024年5月启动胖东来模式调改以来，永辉超市的调改在今年第一季度开始提速，力度和深度都在纵深推进。截至今年3月底，永辉全国已完成调改门店近50家，2025年预计将达200家。 近期，永辉超市也公布了新的调改数据，数据显示，已调改店在开业初期的效果非常明显，三个月后趋于稳定，而门店营收也和员工收入直接挂钩。 以郑州信万广场永辉调改店为例，该店由胖东来团队亲自帮扶调改，2024年6月19日开业后，首月销售额超5600万元，利润额超200万元，员工综合收入同比调改前提升30%以上；进入经营稳定期后，该店月均销售额达2800万元、利润额约50万元，员工收入相应提升。 据永辉超市副总裁王守诚介绍，永辉的调改并非表面学习，而是从本质上“承接美好，传递美好”，将胖东来打造的商业文明落实到永辉的商品、服务、员工关怀和企业变革中。永辉超市也呼吁与中国优质供应链企业同共书写“品质零售”的时代注脚。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491168.htm)

对于所谓的通用人工智能 AGI，人们通常抱着「怕它不来，又怕它乱来」的矛盾心理。而这个困惑，对于正在 AI 军备竞赛中的硅谷巨头来说，就不仅仅是一个「梗」能概括的了。   4 月初，谷歌 DeepMind 发布了一份长达 145 页的报告文件，系统阐述了其对 AGI 安全的态度，DeepMind 联合创始人 Shane Legg 署名也在其中。 文件中最醒目的预测，是 AGI 的可能出现时间： 2030 年。 当然，Google 也补充说，这具有不确定性。他们定义的 AGI 是「卓越级 AGI（Exceptional AGI）」——即系统在非物理任务上达到或超越 99% 人类成年人的能力，包括学习新技能等元认知任务。 DeepMind 认为这个时间线可能非常短，发布报告的目的是说清一个问题：如果 AI 有问题，最坏的情况会是什么？我们现在能如何准备？   01   DeepMind 的 AI 安全保险   这份报告中反复出现的一个词是「严重伤害（severe harm）」，并列举了 AI 可能带来的各种灾难场景。 比如，操纵政治舆论与社会秩序。AI 可用于大规模生成极具说服力的虚假信息（如支持某一政党或反对公共议题）；可在不疲劳的前提下，与数十万人开展个性化诱导对话，实现「超级社工诈骗」。 实现自动化网络攻击。AI 可识别软件漏洞、自动组合攻击代码，显著提升发现和利用「零日漏洞」能力；可降低攻击门槛，使普通人也能发起国家级网络攻击；DeepMind 提到，已有国家级黑客组织利用 AI 辅助攻击基础设施。 生物安全失控。AI 能帮助筛选、合成更危险的生物因子（如更强毒性的病毒）；甚至能一步步教导非专业者制造并传播生物武器。 结构性灾难。长期使用 AI 决策可能导致人类逐渐失去关键政治/道德判断能力；过度依赖 AI 导致价值观单一锁定、隐性集中控制；人类无法判断 AI 输出是否可靠，陷入「AI 输出训练 AI 输出」的闭环。 自动武器部署与军事对抗。AI 被用于自动化军事系统，可能在无监督下执行毁灭性行动；报告强调极端情境下应禁止 AI 系统接触核攻击系统。 DeepMind 将各种风险分为四大类： 恶意使用（misuse）、 模型不对齐（misalignment） AI 无意中造成伤害（mistakes） 系统性失控（structural risk）  DeepMind 缓解 AI 恶意使用的方法框架 ｜图片来源：谷歌 DeepMind 「恶意使用」和模型「不对齐」是他们最关心的，前者是坏人用 AI 做坏事，后者是 AI 做事的方式与人类期待不同，甚至 AI 自己偷偷改变目标。 例如，一个被要求预订电影票的 AI 系统可能会决定入侵票务系统，以获得已经占用的座位——要求它购买座位的人可能不会考虑这一点。「不对齐」就是这样产生的，AI 找到了实现其目标的解决方案，但不是人类指导的方式。 不仅仅是「不对齐」，DeepMind 指出了「欺骗性对齐」的风险，即系统意识到其目标与人类目标相冲突，并故意隐瞒其真实行为。最近的研究表明，当前的大型语言模型已经具备此类欺骗行为的能力。 DeepMind 还提到，AI 会「阿谀奉承」。例如，在最近的一篇研究论文中，用户要求模型对一个论点发表评论，并声明他们是否喜欢或不喜欢这个论点，模型对论点的评估与用户的观点 在 80% 的时间内保持一致，这表明模型有很强的谄媚倾向。 除了「讨好人」，当 AI 系统在一些允许自己修改设置的环境中接受训练时，比如通过说用户爱听的话来获得好评，它们甚至偶尔会将这种行为泛化为篡改自身代码，修改自己的奖励函数，让自己获得更多奖励。 为了应对不对齐问题，DeepMind 提出两条防线，灵感来自网络安全与高风险行业（如核能、航空）。  DeepMind 提出两道防线 ｜图片来源：谷歌 DeepMind 第一防线是在训练模型阶段，让 AI 尽可能「听话」，包括用「放大监督（Amplified Oversight）」和「稳健训练（Robust Training）」等策略，让 AI 监督 AI，使用对抗样本，打造尽可能「对齐」的模型。 第二防线是在部署推理阶段，让 AI 就算「不听话」，也要保证别让它乱来。DeepMind 假设，即使训练过程看起来成功，部署后模型可能依旧会骗过人类，因此需要在现实世界层面设限，将关键操作划分层级，建立多级监控，「将模型视为不值得信任的内部人员」。 这种结构强调：不是让 AI 永不出错，而是即使错了，也不能造成「严重伤害」，这将是底线。   02   AI 安全界派系   DeepMind 这份报告并未介绍很多新东西，各种提法如「对抗攻击」「红队测试」业内已有研究或做法。报告之外，主流 AI 企业和研究机构都在谈「安全」，但每家宣称的路线存在一定差异。 OpenAI 专注于「自动化对齐」研究，使用 AI 本身解决对齐难题，包括如利用 RLHF（基于人类反馈的强化学习）等对齐策略，使其更加符合人类意图与偏好。DeepMind 的报告也多次讨论到这一对齐方法。 但 AI 教父、诺贝尔奖得主 Geoffrey Hinton 明确对 RLHF 持批评态度，他最早曾说，「通过人类反馈进行强化学习，就像是在养育一个早熟得超自然的孩子。」  诺贝尔奖得主 Geoffrey Hinton 辣评 RLHF｜图片来源：X Geoffrey Hinton 还将 RLHF 比喻成「在生锈的车上刷漆」，暗示这只是一种表面功夫。他认为这种方法就像是在尝试修补复杂软件系统中的无数漏洞，而不是从一开始就设计出本质上更安全、更可靠的系统。 「你设计了一个庞大的软件，里面有无数的错误。然后你说我要做的是，我要仔细检查，试着堵住每一个漏洞，然后把手指伸进堤坝上的每一个洞里。」Geoffrey Hinton 如此描述。 Anthropic 提出建立「AI 安全等级制度」，类似生物实验室安全分级的框架。他们希望通过设定模型能力门槛，对应不同级别的控制规则与审查流程。这是一个强调「风险分层管理」的制度工程，但现实中问题在于「模型能力」如何界定，仍存模糊地带。 DeepMind 更像工程落地派，不同于 OpenAI 押注「自动对齐」，也不像 Anthropic 那样强调外部制度。他们的立场是，要建立一个在短时间内能立即部署的系统。 总的来看，DeepMind 并没有提出颠覆性的方式，基本沿用传统深度学习中训练-微调-部署-监控的逻辑，主张的不是「永远不出错」，而是构建结构性的缓冲层，把单点失败变成多级阻断。 「为了负责任地构建 AGI，前沿人工智能开发人员必须积极主动地计划减轻严重伤害。」DeepMind 报告称。 不过，尽管这份报告详细、警觉，但学界并非一致买账。 一些业内人士认为，AGI 概念本身过于模糊，缺乏科学可验证性，因此整套研究基础不牢。Meta 的 Yann LeCun 等人认为，仅靠扩大当今的大型语言模型还不足以实现 AGI。还有人觉得，安全从源头来说，就是不可能的。 另外有学者指出，眼下有更让人担忧的问题： 一个自我强化的数据污染循环，已经在互联网上形成。 牛津互联网研究院的 Sandra Wachter 称，随着互联网上生成式 AI 输出激增，真实数据被淹没，模型现在正在从他们自己的输出中学习，这些输出充斥着错误或幻觉。而目，聊天机器人常用于搜索，这意味着人类不断面临被灌输错误和相信错误的风险，因为它们以非常令人信服的方式呈现。 但无论理念倾向如何，大部分人有同一个出发点：在越来越多技术机构追逐算力、加速训练、攻占领域的今天，AI 需要安全气囊。 所有 AI 公司都在参与解题，但没有完美答案。

 【录音笔】是GPASS推出的一档全新会员专享节目，内容来自机核办公室日程生活和工作中的一些短小记录，每期时长十几分钟左右（大概吧）。内容也许是一些不成体统的碎碎念，也许是一些突然发疯的暴言，还有可能是哪个缺德的把办公室里真实的日常对话（dui ma）偷偷录了下来，总之就连我们自己现在也不知道每期会有哪些人参与，会录些什么。

针对微软中国停止运营一事，现在官方正式回应。今天上午，一张显示“微软停止中国区运营”，实际是某家位于上海的外包公司停运的邮件截图流传出来。**对此，微软官方回应表示：“有关微软将停止在中国运营的报道，信息不实。有关微创Wicresoft公司的业务和运营的任何问题应直接向他们咨询。”** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0407/59c072c37b60755.png) 资料显示，微软中国是1992年进入中国设立北京代表处以来，已形成以北京为总部、在上海、广州、武汉、深圳设有分公司的架构。微软在中国也已经跨越了三大发展阶段。 从1992年至1995年是微软在中国发展的第一阶段。在这一阶段，微软主要是发展了自己的市场和销售渠道。 从1995年至1999年是微软在中国发展的第二阶段。微软在中国相继成立了微软中国研究开发中心、微软全球技术支持中心和微软亚洲研究院这三大世界级的科研、产品开发与技术支持服务机构， 微软中国成为微软在美国总部以外功能最为完备的子公司。 2000年开始，微软进入了在中国发展的第三阶段。微软中国加大对中国软件产业的投资与合作，在自身发展的同时，促进中国IT产业发展自有知识产权。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491160.htm)

近日，维沃移动通信有限公司申请注册多枚“VIVO AI眼镜”“VIVO AR”“VIVO MR Headset”“VIVO MR智能眼镜”商标，国际分类均为科学仪器，当前商标状态均为等待实质审查。在前不久的博鳌亚洲论坛上，vivo Vision产品已经首次亮相，这是vivo首款MR混合现实头显设备。 单纯从外观上来看，vivo Vision设计方案是看齐了苹果Vision Pro的，整体比较轻便。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250325/63976ff6eab7450e914515482324a7cb.jpg) 为了更好的佩戴舒适性，与苹果一样采用了外接电池的方案，似乎也同样的连接方式。 机身肉眼可见的就有6颗摄像头，能够提供更强的现实透视效果。 据悉，vivo Vision的原型机将在2025年中期正式亮相。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250325/a6454ac3fd584f8c8b34099f4d7fa11e.jpg) 值得注意的是，MR也是vivo下一个重点领域的关键技术，是机器人的“眼睛”。 vivo执行副总裁、首席运营官胡柏山在论坛上发表演讲表示，vivo进军家庭机器人但不做全身硬件，主要专注“大脑”和“眼睛”两个方向。 vivo选择造家庭机器人的优势体现在个三方面：一、技术复用性；二、用户场景连续性；三、产业共荣理念。 值得注意的是，vivo是在AI领域布局最早、力度最大的手机厂商之一。 目前，vivo还已经启动机器人领域的技术专家招聘工作，确认成立机器人LAB（实验室）。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491158.htm)

<blockquote><p>在制造业的数字化转型过程中，如何高效地确认产品来源是一个关键的业务问题。本文通过对比两种不同的业务方案，探讨了在制造转单过程中确认产品来源的最佳环节。</p> </blockquote>  简要的背景介绍：我司目前为各种中小型离散制造的工厂企业做数字化转型服务，以SaaS化的轻MES模式推广。在不断的推广客户，拓展使用的场景后，我们锚定的客户规模也有所提升，客户工厂的产品也愈发标准化，逐渐从完全的离散制造转为离散选型装配制造的模式，在这种模式中，在业务上遇到的第一个差异点就是在哪一个环节来确认产品来源。 简要的业务上下游介绍：某工厂是一家精密模具的制造工厂，也是A、B、C等大型流程工厂的供应商，有时A、B、C的工厂在制造时会有一些新的开模需求，他们会考虑让某工厂来制造，减轻自己的成本。当某工厂接到需求（往往是收到某零件本身，要求某工厂提供能够制造此零件的模具）以后，会由自己的设计员来进行模具设计，将这个模具拆分为某些子部件或者某些子步骤，车间的工人分步来进行加工，最终造出此模具。制造的子部件也不常常都由车间工人自己完成，会有一些采购而来的标准件，会有一些车间仓库里本身有存放的库存件，还有自己的工厂无法完成而需要外协的工厂帮忙完成的外协件。自制、采购、库存、外协，这就是在制造过程中常见的四个来源。 再回顾一下我们的问题：**我们要在哪一个环节确认产品来源？** 为什么要知道在哪一个环节确认呢？ 第一，因为从这一点开始订单开始 有了不同的分支走向； 第二，因为这涉及到业务流程上的职责划分（我想这一点做SaaS的产品会有所共鸣，因为我们都在试图标准化出一个企业的最佳实践，用这份系统中的操作流程来指引公司运营上的业务流程）； 第三，则是因为这一个点越早的出现，越早完成分歧固化，就能越早将串联的工作流转为并联，极大地提高工作效率。 当然，这个环节不能一味地取早，过早的话极易引发频繁的变更，变更的处理要比正向流程更加繁琐，因此，要在尽早和确定之间取一个平衡值。 方案1：在订单转单阶段确认产品来源，并且结合库存数量进行对应下料扣减，直接生成各个去向的单据。录入订单时一并录入物料，在物料下可以直接标记明细是否需要设计、从仓库从取现货、采购还是转向生产。 这个方案是原始的产品设计流程，已经应用到许多离散制造、装配、机加工厂中，契合业务。在业务上，更适合规模不大，管理扁平，物料品种简单易判断的工厂，在订单阶段往往具备判断条件，一切分支前置，流程简单易控。 方案2：在设计以后先初步判断产品来源，主要判断标准采购、库取还是自制，在自制的分支下进行具体判断，采购、自制还是外协。 这个方案则是最新接触到的工厂生产流程，在订单阶段商务无法判断物料的来源，只负责记录订单范围到底要交付几个什么样的成品，成本在传到设计后，设计进行分解和绘图，并将分解的技术要求传递下去，此时设计可以提供一定的意见参考，如制造此类成品需要哪些标准件可以进行采购，哪些部分可以自制。在从设计转向采购或者生产时，系统需要依据当前工厂所有的此产品需求和产品库存、产品订单进行判断，下单结合总需求判断，但不对库存进行占用，但进行实质性判断的需要由制造部的工艺部门完成，工艺部门判断自己生产部门的产能是否能完成这项任务，是否有完成这项任务的技术和时间，并依此进行外协、生产、采购的判断。 此工厂产品特殊，为按单设计，所有的订单都需要设计，因此在设计的环节上出现第一次的去向判断，但在生产部门才进行实质性的去向判断，这种方案更适合业务复杂，按单设计的工厂。 另外： 在这个问题下可以窥见到另一个新人误区：即此类需要设计、生产的工厂流程，订单中的物料产品清单往往与最终的入库、发货出库的物料清单不同。一方面，这来自于物料的层级关系，在订单阶段未进行设计往往只记录了产品的最初一级BOM，而在进行了设计以后，进行具体的BOM拆解，就会出现每一层级下分化出多层级的BOM的情况，而最终的最小级的BOM清单才是出入库的参考清单。另一方面，则是要考虑设计变更的问题，在订单传递到设计以后，我们往往不会再随时从设计同步回订单BOM清单，而设计过程有时候会出现变更，出现变更以后出现的增、删、改物料也不会同步回订单。 本文由 @人鱼 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

今天，特朗普关税政策引起全球金融海啸，全球股市巨震。**美股在过去两交易日已蒸发5.4万亿美元。**毫不意外的是，亚太股市也受到了极大波动，今日开盘普跌，**日经225一度跌超8%，韩国KOSPI指数已抹去2025年以来的涨幅。** 港股今日开盘也受到了重挫，其中，小米集团股价跳水引发了市场极大关注。 截至目前，小米集团港股下跌超过18%。在本文发稿前，**小米股价已从最高位时的59元下跌到了37元附近。** 值得注意的是，此前财联社报道，小米集团在2025年3月27日，**曾以每股配售股份53.25港元的配售价由经办人基于最大努力成功配售予不少于六名承配人，成功配售合共8亿股，净筹约425亿港元。**  按照今天小米集团在港股的表现来看，**上述六名承配人目前处于约31%亏损状态。** 此外，据媒体今日报道，大和发表研究报告指出，近期集团的股价在车祸和配股后走势疲弱，但由于其基本面仍然良好，相信股价下跌是一个具有吸引力的买入机会。 **该行上调集团2025至2027年的每股盈测0.5至7.1%，将评级由“跑赢大市”升至“买入”，目标价由65港元降至60港元。**  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491156.htm)

3月的最后一周，**苹果在短短3天时间里，安排5架飞机，满载iPhone等苹果设备从印度运往美国，并在新关税政策实施前顺利入关。**报道指出，苹果短期内不会提价，目前的产品库存能撑一段时间，9月份的iPhone 17系列可能会涨价。 业界认为，此次关税冲击对苹果的影响最大，即便苹果加快多元化布局，进一步调整供应链，推动供应商降价，但是苹果仍将承受成本和利润率压力，产品在美售价将会调整。 更糟糕的是，即便是在美建厂组装iPhone，这需要至少5年时间才能启动生产，对公司和消费者来说都是灾难性的。 根据投行摩根士丹利的测算，**对华加征关税将使苹果公司每年增加约85亿美元的成本，**分析人士称，如果苹果公司将关税成本全部转嫁给消费者，iPhone 16 Pro Max的在美零售价将从现在的1599美元上涨到2300美元（约合16750元人民币）。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/ae0339b3a8894b759d6447a34301bc1c.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491154.htm)

近日，Black Hat Asia 2025（亚洲黑帽大会）在新加坡举办。作为网络安全行业久负盛名的系列活动，Black hat聚焦先进安全研究、发展和趋势，以其强技术性、权威性和客观性引领未来安全思想和技术走向。360数字安全集团专家受邀以《大语言模型在提取可操作的TTP攻击链中发挥的关键作用》为题发表演讲，深入分享了360基于大模型在TTP攻击链的提炼、检测和评估方面取得的突破性进展。  当前，大模型技术加速渗透至各行各业。在安全领域，大模型以其强大的分析和理解能力极大提高了安全运营的处理效率和精度。随着安全防御体系向主动和动态演进，如何及时捕获可模拟和执行TTP（Tactics, Techniques, and Procedures，即技术、战术和过程）知识变得至关重要。这一过程极其耗时费力，大模型具有一定优势，但还不能准确提取TTP攻击链，需进一步改进。 360安全专家提出了一种高效实用的方法，通过将大模型与其他技术进行创新组合，利用多种途径为大模型提供上下文支持，克服了提取TTP攻击链的幻觉问题的同时，将其转化为可执行格式，以实现对TTP攻击链知识的快速捕获和转换利用。  360安全专家在演讲中阐述到，360将小模型预测的TTP结果与现有知识图谱中相似的TTP数据作为安全大模型的上下文输入，让安全大模型进行验证和思考，并基于知识图谱的推理能力进行补充，最终将TTP攻击链转化成可执行的结果，以实现对TTP攻击链知识的高效、精准、自动转化。目前，在这套方法的加持下，360安全大模型在威胁检测和评估的能力提升30%，进一步优化了安全策略效果，并在安全运营、效能评估等场景落地应用。 **· 在安全运营领域**，360通过安全大模型与本地安全大脑相结合，将优质平台与顶尖大模型深度融合，整合独家安全工具、高价值安全知识，融入智能体框架，重塑告警研判、攻击溯源、响应处置等流程，体系化提升客户的全局态势感知和主动防御能力，驱动广大政企单位智能化升级。 **· 在效能评估领域**，360将安全大模型赋能BAS产品，以实战化、自动化、常态化的自评估机制，构建高质量、高还原度的攻击场景和攻击模拟“真题”，为企业机构提供持续性的防御态势评估，度量整体防御效能和差距，同时提供针对性的改进建议，帮助客户实现安全防御能力的持续提升与闭环。 本次亮相Black Hat Asia，是行业对360安全大模型创新能力和技术实力的认可。目前，360安全大模型已经加持360全线安全产品，并在政府、金融、央企、运营商、教育、医疗等关键基础设施行业落地使用。未来，360将持续开展安全大模型的赋能升级工作，持续打造安全新质生产力。

三部门联合发布科技金融新政；保险资金重大股权投资行业范围调整；3家银行零售利润负增长；2024年上市险企高管8人年薪超500万；杭州银行行长虞利明因个人原因辞职；厦门银行董事长洪枇杷任职资格获批；新华保险举牌北京控股；中银集团保险原董事长葛春尧接受调查；蚂蚁消费金融回应140万罚单；渣打银行全球上线生成式AI工具SC GPT。

In Q1 2025, Asia saw 2,063 deals worth $12.2 billion, accounting for less than 10% of the global total. The only bright spot is that despite fewer transactions, average deal sizes were larger.

政策层面，中办、国办发布关于完善价格治理机制的意见；国家能源局就《可再生能源绿色电力证书核发实施细则》征求意见；六部门联合印发《推动热泵行业高质量发展行动方案》；首批车网互动规模化应用试点名单公布；欧盟推迟发布2040年气候目标；日本新能源产业技术综合开发机构发布太阳能战略；事件层面，正泰新能将在土耳其投资建厂；芬兰关停最后一座煤电厂。

<blockquote><p>在职场中，团队合作常常会遇到各种混乱和不确定性，这不仅影响项目的推进，也给个人的成长带来挑战。本文通过一个生动的对话场景，探讨了如何在职场混乱中培养“反脆弱”的能力。</p> </blockquote>  （午后的奶茶店，老王端着一杯乌龙奶茶，看到小张坐在角落里，盯着笔记本，眉头紧锁。） 老王：小张，这么专注，看你表情不太轻松啊，遇到什么难题了？ 小张：（叹气）王哥，这项目我是真没头绪，感觉团队里大家讨论得越来越乱，有些人说着说着就开始吐槽，有些人只讲个人观念，完全不讲事实。更头疼的是，有人听到一点消息，就开始下结论，甚至否定整个方案。这样下去，我们项目怎么推进啊？ 老王：（笑着啜一口奶茶）这事儿啊，我见得多了。这其实是典型的“脆弱性”团队现象。大家的思考方式出了问题，缺乏一种“反脆弱”的能力。 小张：（疑惑）反脆弱？这是什么？ 老王：简单来说，脆弱的东西遇到不确定性就容易崩溃，而反脆弱的东西，反而能在混乱和挑战中变得更强大。你看历史上那些成功的人物，比如拿破仑、乔布斯，他们面对复杂环境时，能够不断适应、调整，最终找到最优解。而那些失败的人，比如清末的官僚体系，面对变化不愿调整，最终被历史淘汰。 小张：听起来挺有道理的，但怎么应用到我们团队的问题上呢？ 老王：咱们先拆解一下团队里这些常见问题吧。你刚才提到的那些现象，本质上是信息处理出了问题。团队里有人吐槽无节制，有人只讲观念不讲事实，有人听了一点就急着下结论。这些问题的共同点是什么？ 小张：（思考片刻）他们都缺乏严谨的分析，更多是情绪化的反应？ 老王：对了，情绪化的表达、主观判断过多，都是因为他们的认知模式还停留在低层次的思考方式上，没学会如何利用不确定性去优化决策。 小张：那该怎么办？ 老王：这里就要引入反脆弱思维模式了。 小张：能具体讲讲吗？ 老王：（点头）首先，我们要接受混乱和不确定性是正常的，甚至是有益的。项目推进过程中，不确定性本身是个机会，而不是负担。关键在于如何利用这些混乱。 小张：（皱眉）怎么利用？ 老王：比如，你可以引导团队用“事实-假设-验证”法。每个人的观点都需要拿出事实支撑，不然就不能作为决策依据。 小张：但有些人习惯凭直觉说话，怎么办？ 老王：那就用“交叉验证”原则。比如，某个同事说‘用户不喜欢这个功能’，你就问他，‘你的数据来源是什么？你有没有看到反面的证据？’ 这样一来，就能避免信息片面化。 小张：嗯……这确实比直接反驳有效。 老王：再比如，你要让团队习惯在每次决策前做“风险拆解”。问问自己，这个判断基于哪些前提？如果前提错了，会怎么样？ 小张：（眼睛一亮）这有点像数学里的“逆向证明”！ 老王：（笑）是啊，很多顶级思维方式，其实各个领域都有相似之处。你看秦始皇统一六国的时候，采取的策略就是不断调整，打不过就换战术，而不是死磕。而清末那帮官员，面对列强入侵，还是拿着陈旧的办法应对，结果呢？ 小张：被历史淘汰了。 老王：对，所以啊，职场上要学会适应变化，不要被自己的情绪或惯性思维束缚。团队也是一样，学会在混乱中找规律，在矛盾中找增长点。 小张：（若有所思）王哥，你这思维方式确实让我开了眼界。我得回去好好琢磨，看看怎么让团队也建立起“反脆弱”的思维。 老王：（笑）行，回去试试，遇到问题再来请我喝奶茶，我继续给你支招。 （小张点头，脸上露出了久违的自信。） 本文由人人都是产品经理作者【又见智能商业】，微信公众号：【又见同学】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在当今数字化时代，AI技术正逐渐改变创意设计的面貌。本文通过实际案例，详细介绍了如何利用即梦AI这一强大的工具来制作海报。</p> </blockquote>  ## 一、即梦AI做海报案例 今天我们使用的AI工具是即梦AI，相比于其他AI工具，少了很多模型的选择和叠加，只需要控制关键词就可以得到想要的画面。 相比于SD这种工作流，或堆友等AI工具，普通人上手学习的成本更低，那我们用不同的案例来感受一下吧。 ### 1、华为手机 关于华为手机的海报案例，我们在即梦AI中输入提示词： <blockquote><p>这是一张海报，插画，华为新款的手机在展台上，展台在湖面中心，手写字体标题“华为手机遥遥领先”发布会风格字体，杂志风格排版，高级，极简</p></blockquote>  我们稍微进行一下调整，把“展台在湖面中心”这句话改为“展台在宇宙中心”看一下什么效果，  我们再次尝试把“展台在宇宙中心”这句话改为“展台在草原中心”看一下什么效果，  这一次我们改变一下风格，插画改为科技感风格，看一下效果  再次更换一下关键词，看一下生成效果： <blockquote><p>关键词：这是一张海报，AI元素风格，创意设计，华为新款的手机，手写字体标题“华为手机遥遥领先”发布会，杂志排版，高级，极简</p></blockquote>  ### 2、汽车案例 这里我们用的是蔚来汽车，使用DeepSeek或chatgpt生成提示词，这个在之前的文章中有介绍，就不详细写了，下面我们进行输入第一个，提示词： <blockquote><p>蔚来汽车海报，机械风格，宇宙中飞驰，杂志排版，手写书法字体“开出新蔚来”。</p></blockquote>  生成的图片看起来有一些不那么自然，对于关键词进行一下调整重新抽卡跑图，关键词： <blockquote><p>蔚来汽车海报，科幻风格，星际中飞驰，杂志排版，手写书法字体“开出新蔚来”。</p></blockquote>  我们也可以对于场景进行再次的调整，关键词： <blockquote><p>蔚来汽车海报，苹果风格，冰雪山川中飞驰，杂志排版，手写书法字体“开出新蔚来”。</p></blockquote>  不同的场景中，汽车展示对效果也会有很大差异，例如在森林中，蔚来汽车海报，电影质感，科幻风格，微型森林中飞驰，杂志排版，手写书法字体“开出新蔚来”。  我们也可以把背景换成沙漠，想换成其他更多场景对可以自行尝试，关键词： <blockquote><p>蔚来汽车海报，电影质感，沙漠中飞驰，埃及金字塔背景，狮身人面像在追逐蔚来汽车，杂志排版，手写书法字体“开出新蔚来”。</p></blockquote>  ### 3、冰箱 这里我们用的冰箱是海尔冰箱，关于提示词文案可以使用其他AI进行生成，总结即可，关键词： <blockquote><p>海尔冰箱海报，电影质感，全局视角，冰箱突出显示，冰雪世界背景，北极动物围绕在冰箱四周，杂志排版，手写书法字体“海尔无霜，领鲜未来”</p></blockquote>  我们换成夏季的场景中看一下效果，关键词： <blockquote><p>海尔冰箱海报，电影质感，全局视角，冰箱突出显示，炎热夏季背景，杂志排版，手写书法字体“海尔无霜，领鲜未来”</p></blockquote>  除了这些室外场景，我们还需要考虑产品本身的属性和使用场景，关键词： <blockquote><p>海尔冰箱海报，电影质感，全局视角，室内家庭背景，冰箱打开展示里面的新鲜食材，杂志排版，手写书法字体“海尔无霜，领鲜未来”</p></blockquote>  ## 二、总结 我们通过改变关键词，在生成图片时可以看出生成的图片存在不稳定性，会存在文案不完整等各种情况，这里可以考虑进行一下拆解，例如先生成背景，再生成标题（可以根据需的标题加上提示词等进行创作，比我们自己再去设计会方便很多例如书法字体等），最后把产品放进去进行溶图处理，这样就得到一张完整的图片了。 即梦AI的功能和延展远不止于此，数字人生成，图片生成视频，以及文生图二次编辑效果等，感兴趣的小伙伴也可以尝试使用。 作者：提示词来源于DeepSeek和chatgpt 来源：生成案例来源即梦网站 本文由人人都是产品经理作者【南设】，微信公众号：【南设】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在小红书的直播生态中，店播正成为品牌营销和销售的重要手段。然而，与抖音等其他平台的直播不同，小红书的店播更注重内容的塑造和用户决策过程的引导。本文深入分析了小红书店播的独特之处，指出其成功的关键在于承接回搜用户和塑造价格合理性。文章还提供了店播的成本计算公式和运营建议，帮助商家更好地理解和应用小红书店播的策略，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。</p> </blockquote>  分享一组有意思的数据 抖音单场直播流量中67%来自推荐feed流，而小红书41%的观看用户通过搜索场景进入 这意味着抖音是发现式购买，用户被内容激发随机性消费，小红书是验证式购买，用户带着明确决策需求入场，而99% 的小红书商家再用做抖音店播的逻辑做小红书店播 抖音店播的作用是什么？ 在一个很大的曝光场域里面，每一个场景都是独立的超级场景，短视频，直播广场，电商货架，每一个场景流量都足够大，都值得分别去精细化地做 但小红书不一样，客观来说，除了发现页和搜索页以外，其他的场景流量都不太够，如果发现页没有笔记在持续流转，做店播的意义的不大 所以我觉得小红书店播有两个层面的作用 **1） 承接回搜用户** 小红书作为消费决策平台，社区用户会天然的在社区内进行意向商品的搜索对比，当一个产品在社区内种够了足够多的草之后，回搜自然会稳定增长，而店播作为品牌词下搜索权重最高，转化效果做好的场景，可以说是承接回搜用户最佳方式 所以，做小红书店播一定要关注流量来源 一旦能确定某个搜索词为店播贡献一定比例的流量，就有必要针对搜索词做对应的直播内容模块，甚至可以针对几十组流量贡献词的针对性的主播话术，这部分精准的回搜流量一定要尽最大可能承接转化掉，这部分流量很有可能是店播的成交主力 **2）塑造价格合理性** 尤其是非标品和高溢价品牌，是需要一个场景讲好品牌故事和情绪价值的，店播的表达相比笔记更立体，是非常重要的溢价支撑场景，通过店播来塑造价格合理性 相比其他平台小红书的店播更注重“内容的塑造”，而不是“促销驱动” 这也是为什么一样的品在小红书直播间的溢价，普遍要高于抖音、快手等平台的原因，小红书的店播大多不会讲价格多便宜，不需要说“321上链接”来烘托氛围，也不会以“库存不多了”来逼单 更多会以一种娓娓道来的方式，分享一瓶香水是如何制成的，一个手串是如何设计的，在品牌理念或者干货的分享中，消费者也同样为之买单 除此之外，都没有必要做小红书的店播，如果要做记得关注两个数据： 1.千帆/灵犀后台的人群资产总数，尤其是 AIPS 人群资产中 I 人群也就是兴趣人数的数据，对品牌/人群感兴趣的人群才容易被直接转化 2.ROI的动态平衡，在做店播一定要先把账算明白，结合人群资产情况，判断时间成本，人力成本，投流成本，看看能不能打得正，别花的比挣得多 店播成本 =（人力成本 × 0.7）+（投流成本 × 0.3） 回搜增长越稳定，投流成本越稳定，人力成本持续被均摊，人力成本占比的健康程度给以下建议 第1个月：人力成本占比72% 第3个月：人力成本占比38% 3个月以上：复利效应开始显现 本文由人人都是产品经理作者【赵子辰Vic】，微信公众号：【Vic的营销思考】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

老铺黄金还不能“高枕无忧”。

智驾“生死劫”：谁领先，谁掉队？

<blockquote><p>在互联网行业，产品经理的角色至关重要，但并非所有产品经理都能达到高级水平。本文深入探讨了普通产品经理与高级产品经理之间的差异，希望能帮到大家。</p> </blockquote>  很多人觉得，产品经理的进入门槛很低，谁都可以成为产品经理。但是真正想成为一名优秀的产品经理，还是挺难的。 那普通产品经理和优秀产品经理的差异在哪里？ ## 01 用户洞察 好的产品经理，能够有深入的用户洞察，能够深入到用户的内心，去挖掘事情的本质，找到问题的根因。不是用户说什么我们就做什么，也不是直接否定用户，能够耐心的倾听，也能够找到问题的根因，做出符合用户需求和实际使用场景的产品。 ## 02 创新思维 普通的产品经理会看竞品，会看数据，但怎么做还是不能超越当前的实际体验，不能带来行业的突破。 好的产品经理能够从行业维度出发，深挖第一性原理，找到更深层次解决问题的思路。 比如要把售后管理做好，有一个前提条件就是要把SN管理做起来，不然很难通过一个SN跟踪到全链条的信息，包括生产、运输、销售、售后等。 比如传统的健身都是办理年卡，能不能变成季卡甚至次卡，然后增加各种积分打卡的玩法，用户积极性调动起来的同时，健身房的营收也带动起来了。 ## 03 系统思维 做一个产品功能，一定是整个系统架构的一环。所以，既要看到一个点，也要看到整个面。 这个功能点是处于整个系统的哪个位置？ 整个系统的延展性怎么做？怎么才能保证各系统之间轻耦合，高内聚？ ## 04 商业思维 好多产品经理觉得，设计功能是产品经理的事情，怎么能够把这个事情做成，怎么有更大的销量，这不是产品经理要考虑的，项目最终销量没达成，那就是业务的问题，与我无关。 好的产品经理，应该看到的是最终的业务目标，功能上线只是起点，能够冲刺销量、带来增长才是核心。 产品经理有义务围绕着增长设计产品，然后协同他人，积极推动项目的达成。 ## 05 学习心态 知识更新换代太快了，保持谦卑的心态，积极参与学习，多做总结和思考，多参与他们的经验交流，学习新领域的知识。 输入加上输出，保持知识体系的长更新。 每个人都应该有属于自己的知识地图，通过获取新的知识的同时，不断完善自身的知识地图。 要记住，一个产品经理不仅仅只是在做一个功能，优秀的产品经理应该是价值的创造者，要能够推动业务的增长，以终为始，才能在创造价值的同时，带来自身能力的提升。产品经理和业务共同增长，增长飞轮运转起来。 本文由人人都是产品经理作者【蔡锦海】，微信公众号：【锦海说】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

当地时间4月2日，美国宣布对中国输美商品征收“对等关税”。**我国宣布了反制措施：对原产于美国的所有进口商品加征34%关税。**对于汽车行业来说，今后从美国进口的所有车辆，都需要在原有关税上，再叠加34%的反制关税，意味着美国进口的车辆国内售价也会上调。 不过，出乎不少网友意料的是，因为美系车中的福特、通用、特斯拉已在中国实现高度本土化生产，此次受关税影响最大的不是美系车，而是德系品牌中的奔驰、宝马。 日前，有博主汇总统计了2024年国内从美国进口车辆的销量情况，而在此次关税政策下，奔驰和宝马的美国进口车，受影响最大。 具体来看，**2024年，国内从美国进口的奔驰品牌进口车最多，共计65423辆。**车型以奔驰GLE为首，去年从美国进口了45941辆，其次为奔驰GLS，进口14923辆。 宝马品牌受到的影响同样不小，去年国内从美国进口了19463辆宝马车辆，宝马X4数量居首，共计8167辆、宝马X7为7257辆。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/054f211932564407b4feb445512bbd32.jpg) 美系进口车阵营中，Jeep去年在国内的销量最高，共计2599辆，Jeep牧马人2544辆、Jeep大切诺基为55辆。 特斯拉进口车的销量位居第二，中国去年累计进口1864辆。其中，Model X为1553辆、Model S进口311辆。 其余进口的美系车型中，销量较高的为福特Bronco、Mustang，共计1099辆、林肯领航员681辆、克莱斯勒挑战者192辆等。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/16e70eb890174d01b78c2e8da4b51396.jpg) 不过，奔驰、宝马等德系品牌车型，虽然此次受关税冲击较大，**但因为奔驰、宝马也已在中国投建了大量产能，后续可能很快将原美国进口的车辆，调整为中国本土化生产。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/05b4fe45b3bd4f729b0f2592c0ee766f.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491148.htm)

据报道，**有消息称微软将调整全球战略布局，并于4月8日起正式停止在中国区的运营。**微软旗下合资公司微创员工表示，早上刚到公司就被宣布和微软相关的所有业务都被暂停了，目前，公司给其提供的裁员补偿为N+1。 润米咨询创始人、前微软战略合作总监刘润发文称：“问了一下。**微软并没有停止中国区业务。微软也没有停止在中国的外包业务。这封邮件，来自微创（微软合资公司）。是涉及到海外用户数据（因为各种原因）的外包业务，迁移到其他地区。**” [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/88ab373aedb849e0b67a2ca6470b2e70.png) 上午一张显示“微软停止中国区运营”的邮件截图开始流传，该邮件内容称：由于地缘政治及国际业务环境的变化，微软将调整其全球战略布局，并将于2025年4月8日起正式停止在中国区的运营。 公开资料显示，**微创软件是微软在华投资的第一家合资公司，成立于2002年，其企业数字化服务客户涉及全球，同时业务范围广泛，**涵盖高科技、互联网、金融、保险、制造、汽车、能源、公共事业等多个行业。此外，微创软件也在全球有多个交付中心。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/1e07957788664fcd80812b918e095496.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491146.htm)

**法拉第未来在美国加州总部举行了旗下第二品牌Faraday X系列车型的首场“FX AIEV共创体验活动”，该活动面向公司员工。**此次试驾体验标志着FX品牌沉浸式活动的正式启动，系列活动将在2025年定期举办，为年底首辆车下线预热。 **法拉第未来还宣布，Faraday X系列首款车型FX Super One的付费预订“将在未来几周内开启”。** 此前，该公司曾表示Super One计划于6月举行首次产品发布会，该车定位为纯电动MPV，目标是今年年底实现首辆车下线。 目前，FX品牌尚未公布更多产品信息。 基于此前官方信息，FX品牌车型将引入代工生产模式，且法拉第未来已与4家中国一线主机厂签署协议或备忘协议，这意味着FX品牌车型未来可能会以代工方式进入国内市场销售。 值得一提的是，**法拉第未来首款车型FF自2023年5月21日上市至今，仅仅交付了15辆新车，此次上线的子品牌车型虽然在价格有所降低，但在销量方面，让我们拭目以待吧。**  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491140.htm)

今日早间，胖东来创始人于东来在个人社交账号发文回应“质疑”。于东来称：**一个社会应该有健康的道德底线和法律底线！如果失去事实靠自己的判断攻击他人都无所谓、人们的权益保障应该在哪里呢！**对胖东来有任何质疑可以来胖东来实地调查、相信通过每一件事情的发生大家都会向越来越美好的方向发展！最终一个文明的社会一定是由先进的法律制度构成的！ [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/328c34a67c51495181ff281e6b494356.png) 众所周知，近日，胖东来商贸集团有限公司发布《胖东来关于侵权行为的处理公示（五）》。 公示显示，**此前受到网络关注的“红内裤”事件有了新进展，胖东来将起诉博主“两个小段”，追责不低于100万元。** 目前，胖东来已缴纳诉讼费，等待安排开庭。 值得注意的是，据《胖东来关于侵权行为的处理公示（五）》，微博账号“宋清辉”也被列为拟起诉对象。 涉嫌侵权行为包括：该账号在“胖东来基层员工平均月薪9886元”的微博超话中评论称：**“胖东来基层员工平均月薪9886元，一家没有什么核心竞争力的企业，只能变着花样靠流量活着。”** 胖东来方面认为，这些言论涉嫌贬损公司品牌形象，已将此列为侵权诉讼案件之一，**追责金额同样不低于100万**。 随后，经济学家宋清辉在微博回应拟被胖东来起诉，称要死磕到底。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/674ce9b65cfb4a0eaab405b11597d07e.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491138.htm)

根据Notebookcheck的最新测试，**目前市面上最快的笔记本显卡RTX 5090移动版，在性能上仅略优于桌面版的RTX 5070。**尽管移动版RTX 5090拥有2倍的显存容量（24GB）和1.33倍的位宽（256位），但其频率低于桌面版，导致性能差距并不明显。 **在3DMark的基准测试中，RTX 5090移动版的平均表现仅比桌面版RTX 5070快5%到10%。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/1fd1a84c-264d-4a54-add0-9d7cb13b3372.png) 在某些情况下，RTX 5090移动版的性能甚至可能落后于桌面版10%到15%，这主要是因为移动版显卡在出厂时可能会被降频，以适应更轻薄的笔记本设计。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/0afe8134-f831-4886-983b-b6d357984a92.png) 在实际游戏测试中，RTX 5090移动版在4K分辨率下的表现仍能略胜过RTX 5070，在未开启DLSS的情况下，《博德之门3》《赛博朋克2077》和《黑神话：悟空》等游戏中，RTX 5090移动版的帧率比RTX 5070高出8%到16%。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/4f827398-8ca2-45c1-8235-60771b93502e.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/b1388e2d-024c-4abc-af4e-13075a0226e3.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/a462cb79-3deb-4764-8de5-8162f16adb04.png) **在《心灵杀手2》游戏中，由于RTX 5090移动版拥有更大的内存位宽和显存容量，其优势更为明显。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/b630804f-9999-436a-a0e9-dd8857cdd30a.png) Notebookcheck还表示，所有的数据全部是自行测试得出，并没有任何厂商提供的数据。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491136.htm)

三星公司领导层将对主要全球客户提高内存芯片价格——从当前水平提高3-5%。在三星看来，“需求大幅增长”导致DRAM、NAND闪存和HBM产品组合的价格上涨，预计2025年和2026年价格都会上涨。 **一位不愿透露姓名的半导体业内人士表示：去年全年供应过剩，但随着主要公司开始减产，供应量最近有所下降，目前三星涨价后部分新合同的谈判已然启动。** 此外，人工智能 (AI) 设备在中国接连出现，由于工业自动化，对半导体的需求正在逐渐增加。 市场研究机构DRAMeXchange给出的统计显示，截至上个月，通用DRAM DDR4价格“连续第四个月保持平稳”。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0404/e4279b7766c893a.jpg) DDR5（用于高性能PC和企业设备）价格飙升了12%，NAND成本上涨了9.6%：“连续第三个月呈上升趋势。” **除了三星外，美光和SK海力士也都已经开始全面涨价策略，其中，美光率先于第二季度对DRAM内存合约价上调10-12%。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491134.htm)

近日快思慢想研究院院长田丰公开表示，应通过法律法规强制要求自动驾驶系统在极端场景下必须执行特定的安全操作。**按照这位专家的说法，首先需建立适配智能驾驶的技术安全标准，特别是在极限工况下的强制安全措施；其次要推动交通法规体系变革，强调不能用马车规则管理汽车。** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0401/1e6c9d69ce0553b.png) “第三层面则指向社会安全教育体系重构，建议将辅助驾驶应急处置纳入驾考范畴。” 针对小米SU7爆燃的时间，田丰还坦言：“碰撞前2秒左右报警，我们任何人都反应不过来”。 技术标准层面，国际通行的智驾系统接管缓冲期普遍设定为10秒以上。但田丰指出，目前多数车企的智驾系统均未达标。 **当前毫米波雷达150-200米探测距离与激光雷达300-500米的技术差异，直接决定了危险预判的时间窗口差异。系统如何给驾车者去争取出10秒的缓冲时间？** 田丰指出，一是要靠比较领先的传感器，不光是有摄像头，还要有激光雷达；二是算力层面要快。 “”就如同人要去考相应的驾照一样，配备智驾系统的车也要去考“驾照”，这样才能够保证安全的底线。”田丰说道。 “现在很多对自动驾驶的训练其实都是用的开源数据，每一家可能训练的数据体量都不太一样，但是不论训练多少，其实最终都会碰到不认识的场景，这个世界是非常复杂的，因此需要国家有一个统一的标准考核。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491132.htm)

据“知产财经”[报道](https://mp.weixin.qq.com/s/B7Uzy1JeaAWb2axntRQaHQ)，近日，杭州市中级人民法院就原告华为终端有限公司（以下简称华为公司）与被告杭州阿里巴巴广告有限公司（以下简称阿里公司）、深圳市新锦华科技有限公司（以下简称新锦华公司）、深圳市艾尼卡科技有限公司（以下简称艾尼卡科技公司）、艾尼卡智能科技（东莞）有限公司（以下简称艾尼卡智能公司）不正当竞争纠纷一案作出判决： **被告艾尼卡公司、艾尼卡智能公司立即停止使用与原告华为终端有限公司“Mate 60”系列手机有一定影响的商品名称、装潢相同或者近似标识的不正当竞争行为；赔偿原告华为终端有限公司经济损失500万元、合理费用20万元，共计520万元。**  **案情简介** 华为公司认为，艾尼卡科技公司、艾尼卡智能公司未经华为公司授权，自行制造、销售、许诺销售与华为公司有一定影响的知名商品在商品名称、装潢等都极为相似的产品销售，销售数量大，且从产品装潢、海报、型号命名、广告语、网页等全方位抄袭，性质恶劣，严重侵害了华为公司的合法利益，给华为公司造成了严重的经济损失，应当适用惩罚性赔偿。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/5e940533-2522-4f52-aa7e-1353e4bacf79.png) **华为公司向法院提出诉讼请求（变更后）：** 1.判令艾尼卡科技公司、艾尼卡智能公司立即停止使用与华为公司有一定影响的商品名称、包装装潢相同或者近似标识的不正当竞争行为； 2.判令艾尼卡科技公司、艾尼卡智能公司赔偿华为公司经济损失500万元及维权合理费用30万元，共计530万元； 3.判令艾尼卡科技公司、艾尼卡智能公司承担本案全部诉讼费用。 **艾尼卡科技公司、艾尼卡智能公司共同辩称：** 一、华为公司没有证据证明其有权就“丹青弧”图片及“同心聚力美学新生”宣传用语主张权利。 二、华为公司在本案中公证购买的产品仅涉及新锦华公司销售的链接，对于其他店铺销售的产品是否系艾尼卡科技公司生产的产品无法确认，因此华为公司主张在全网范围内进行销量统计缺乏事实和法律依据。 三、艾尼卡科技公司、艾尼卡智能公司不存在任何不正当竞争行为，不应承担侵权责任。 四、华为公司主张的赔偿金额没有事实和法律依据。 **经审理，法院认为，本案的争议焦点主要在于：** 一、华为公司主张的“Mate 60”“Mate 60 Pro”“Mate 60 Pro+”是否构成有一定影响的商品名称、“雅川青”“砚黑”“宣白”装潢是否构成有一定影响的装潢； 二、艾尼卡科技公司、艾尼卡智能公司是否实施了涉案不正当竞争行为； 三、如构成侵权，艾尼卡科技公司、艾尼卡智能公司的责任承担。 **最终，法院判决：** 一、被告深圳市艾尼卡科技有限公司、艾尼卡智能科技(东莞)有限公司立即停止使用与原告华为终端有限公司“Mate 60”系列手机有一定影响的商品名称、装潢相同或者近似标识的不正当竞争行为； 二、**被告深圳市艾尼卡科技有限公司、艾尼卡智能科技(东莞)有限公司于本判决之日起十日内连带赔偿原告华为终端有限公司经济损失500万元、合理费用20万元，共计520万元；** 三、驳回原告华为终端有限公司的其他诉讼请求。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/2c44b7721c8f4ebb918dd744d143184e.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/f9fa2736cd5c49409b5c75ecb6345bf9.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/6ba963afa3814e80980219a5f5004772.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/f0862b7974754cdd923b82335bafc53a.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/a5a011af97224d8789806937efd979be.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491124.htm)

<blockquote><p>随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）的竞争日益激烈。Meta 最新发布的 Llama 4 模型，以其独特的架构和策略，引发了行业的广泛关注。本文深入分析了 Llama 4 的三大核心特点：采用混合专家（MoE）架构、原生多模态能力以及将大模型作为训练过程的工具。</p> </blockquote>  Llama 4 发布了。 https://huggingface.co/meta-llama  Llama 4 的三款模型 但这次，它没有高调宣称参数量“遥遥领先“，而是通过三款模型来重新布局： - Scout：109B 参数，17B 激活，16 专家 MoE，可部署在单张 H100 上，10M token 长上下文，适用于文档分析、多轮对话、代码等任务 - Maverick：400B 参数，17B 激活，128 专家 MoE，1M token 长上下文：400B 参数，128 专家，推理仅激活两个。对标 GPT-4o，性能不逊色，推理成本仅为其十分之一 - Behemoth：2T 参数，288B激活，16 专家 MoE，不部署、不开放，仅用于训练阶段，为 Scout 和 Maverick 生成训练数据 一个用、一主力、一教学，不卷彼此，也不试图通吃所有任务。 讲道理，看这个发布的时候，我总隐隐有当时读 DeepSeek V3 技术报告的感觉：拥抱 MoE，拥抱合成数据 ## 架构转向：MoE 登上主舞台 Lllma 3 是 Dense，哪怕 400B 的模型都是 Dense；而 Llama 4 是 MoE 架构。  MoE 大概就是这样 过去，MoE 更多还是“实验室选项”，自 DeepSeek 大火后，很多厂商开始尝试将其用于主力模型，比如这次的 Meta。在 Llama 4 中，模型 Scout 配置 16 专家，而 Maverick 则是 128 专家，推理时都只激活两个，17B的量。 回顾一下，DeepSeek 在 R1 和 V3 中也是类似：671B 总参数，37B 激活，用更可控的计算开销，换来模型能力密度的提升。 当然，得说一下，MoE 并不适合所有任务场景，也存在调度复杂、专家平衡等训练难题。但它至少打开了一个现实维度：参数使用方式，和参数数量本身一样值得被设计。多模态：从外挂走向原生 Llama 3 时代，图像输入依赖外挂 encoder，与语言模型拼接；Llama 4 时代，图像直接作为 token 输入，参与语言上下文建模。 这意味着：图文不是模型之后拼出来的，而是在训练中就一体建模的语境单位。 这种结构带来的提升，在任务表现中非常直接： - Maverick 在 DocVQA 拿下 94.4，超过 GPT-4o（92.8） - ChartQA 达到 90.0，MathVista 73.7，均高于 GPT-4o - 推理成本却仅为 GPT-4o 的十分之一  Maverick 跑分成绩 而原生多模态架构也体现在 Scout 身上——虽然是轻量模型，但在 DocVQA、ChartQA 上，Scout 依然打出了高于同尺寸模型（甚至部分大模型）的稳定表现。  Scout 跑分成绩 此处说一下， DeepSeek 的 V3/R1 仍未引入图像 token ## 训练转向：大模型是过程 Behemoth 最大号的 Llama4，很强，但它不对外。  Behemoth：这是个不对外的模型 Behemoth的全部作用，是生成训练数据，为 Scout 和 Maverick 提供能力示范，并通过轻量 DPO 和 RLHF 进一步优化行为。 换句话说，Meta 并不再执着于“最强模型”上线，而是选择把最大资源投入到训练系统本身。 这个事儿，有点像： OpenAI 开发了「草莓」，来训练新的 GPT DeepSeek 开发了 DeepSeek-R1-Light 来训练 DeepSeek V3  《DeepSeek-V3 Technical Report》 ## 不是封神，而是转向 在我看来，Llama 4 并没有带来参数最大、能力最强的单点突破。但它用一个更完整、更分工明确的体系，回应了模型设计正在发生的变化： Scout 是部署，Maverick 是交付，Behemoth 是理解力的源头 与其说是一次产品发布，更像是宣告一次路线调整。 本文由人人都是产品经理作者【赛博禅心】，微信公众号：【赛博禅心】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。