Labubu 凭什么爆火

从“中国硅谷”迈向“全球机器人之都”，深圳做对了什么？

先高端后大众?

仍未摆脱困境。

在挑选硬件的时候，我们会发现这样一个有趣现象，不管是主板、显卡还是内存、电源，入门级的产品往往采用草绿色的PCB，而高端产品则会用上深蓝色及黑色PCB，为什么高端产品的PCB颜色越深呢？  PCB是电子元器件的支撑体和电气连接的提供者，其颜色实际上指的是阻焊层（Solder Mask）的颜色。阻焊层是一种覆盖在铜箔线路上的保护性涂料，主要作用是防止焊接时短路、隔绝空气防氧化以及提供绝缘保护。 早期电子工业中，绿色阻焊油墨具有多项技术优势：固化时间短（生产效率高）、对位精度要求低（良品率高）、检测方便（人工目检和AOI自动光学检测时对比度高）。绿色油墨中的树脂和染料成分稳定，能够承受多次高温焊接过程而不变色，使得绿色的PCB迅速成为市场主流。  其他颜色的PCB则会因为颜色而产生很多问题，以黑色PCB为例，其油墨中的碳元素含量高，容易吸热导致热膨胀系数变化，在回流焊过程中更易出现气泡和裂纹；同时黑色表面对光线的吸收率高，自动光学检测时需要调整光源强度和算法参数，增加了质检难度，使得黑色PCB的生产成本更高。 体现到产品这里，绿色的PCB成本更低，对于定位入门市场的产品，每一分成本控制都至关重要。而其他颜色的PCB则是主板显卡厂商的差异化策略，利用产品利润可以覆盖的成本做出不同外观，来强化高端产品形象。 那么不同颜色的PCB对性能的发挥有影响吗？答案是没有。不同颜色的PCB只影响产品的外观，只要采用相同的基材和铜箔规格，其信号传输性能和电气特性理论上是一致的。 如果关注过高端的企业级服务器，就会发现，追求可靠性和稳定性的服务器主板仍然采用的是绿色的PCB，也能说明PCB颜色并不重要。  此外还需要注意的是，部分低端产品通过黑色PCB伪装高端，实际可能偷工减料。再加上其成本控制的原因，使得黑色PCB的良品率降低，反而质量可能不如绿色的产品，导致花钱买到了更差的产品。 对于游戏玩家来说，选择主板，显卡，内存等产品时可以无需关注PCB的颜色，而是多关注产品的用料，包括PCB层数，铜厚，供电相数等参数，这些才是决定品质的关键。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1506072.htm)

华为Pura 80系列已经发布，发布会上惯例没有公布处理器规格。**余承东在介绍时候表示，Pura 80系列对比搭载麒麟9010的Pura 70 Pro+整机性能提升了36%、操控流畅度提升了47%。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/a71b1d1e64274e01ba9a90cce8b855be.jpg) 根据部分网友和博主体验真机的软件检测信息，**Pura 80 Ultra和Pura 80 Pro+都搭载了麒麟9020处理器。** **具体来看，CPU部分由1×泰山大核2.5GHz+3×泰山中核2.15GHz+4×1.6GHz小核组成，集成Maleoon 920 840MHz GPU。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/6dbcc3a1-7362-4167-967c-aa59ec214f76.jpg) Pura 80系列共有四款新机，虽然还没看到Pura 80和Pura 80 Pro的信息，但预计Pura 80 Pro也会是麒麟9020。 **至于Pura 80标准版配置可能会稍低一些，预计会是麒麟9020A，也就是降频版麒麟9020。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/d67118d0-6e0d-45fb-8ed8-ad45e27a0de7.jpg) 此前Mate 70 Pro优享版就搭载了这款处理器，CPU规格为1×2.40GHz+3×2.00GHz+4×1.60GHz，不过这两款处理器在日常使用中的表现没有太大区别。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1506070.htm)

彭博周三援引知情人士消息称，通用磨坊（General Mills）正考虑出售其在中国的哈根达斯冰淇淋门店。报道补充称，这家总部位于明尼苏达州明尼阿波利斯的公司可能在今年启动的出售流程中为这些资产寻求数亿美元的报价。  报道称，相关讨论仍处于初期阶段，该公司可能不会推进出售计划，并补充指出通用磨坊打算继续在中国的超市和便利店等场所销售哈根达斯产品。 路透社未能立即证实该报道。通用磨坊也未立即回应路透社的置评请求。 通用磨坊一直在进行重组，并于上月表示将在本季度记录约 7000 万美元的费用。这项重组工作预计耗资约 1.3 亿美元，有望在 2028 财年结束前完成。 包括味可美（McCormick）、通用磨坊和康尼格拉食品（Conagra Brands）在内的包装食品公司面临需求放缓的问题，因为持续高企的通胀迫使注重预算的消费者即使在购买食品杂货等必需品时也在寻求性价比。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1506064.htm)

行业巨头，更应该敢想敢「怪」 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1626821) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1626821#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

<blockquote><p>随着中国老龄化程度的加深，中老年人的心理健康问题日益凸显，但相关服务供给却严重不足。本文从AI技术与心理健康服务的结合点出发，探讨如何为中老年人打造专属的心理疗愈产品。</p> </blockquote>  ## 缘起 在过去一年里，我深度参与了一个儿童心理健康产品的项目。这段经历让我深刻体会到，不同人生阶段的人群对心理健康支持的需求和挑战各不相同。 对于儿童，他们需要游戏化的情绪引导以及家庭支持系统；而青少年则更注重社交认同与自我探索。然而，我对中老年人的心理健康服务了解较少，借此机会，我想深入探究这一群体在心理健康方面的需求与启发。 在设计儿童心理健康产品时，我们常强调“寓教于乐”和“家庭协同”。那么，针对中老年人，我们是否应侧重“情感陪伴”与“社会连接”呢？当技术为Z世代提供了个性化的AI心理咨询师时，我们能否也为银发族打造出符合其认知习惯的疗愈工具呢？带着这些疑问，我开始系统性地研究这一领域，并初步构建了一个产品框架。 ## 一、市场环境分析 **1.1 市场概览** 随着中国老龄化程度不断加深，中老年人的心理健康问题正逐渐成为社会关注的焦点。然而，当前专业心理健康服务供给严重不足，供需矛盾日益凸显，这一领域正迎来前所未有的发展机遇。 **1.2 增长趋势** 数据显示，未来五年内，中老年心理健康服务市场预计将以年均超过10%的速度快速增长。同时，国家政策支持力度持续加大，《“十四五”国民健康规划》明确提出要完善全生命周期心理健康服务体系，为行业提供了强有力的政策保障。 **1.3 目标客户** 主要目标人群为50岁及以上中老年人，尤其是退休人员、空巢老人以及慢性病患者。这些群体由于生活节奏放缓、社交圈缩小及身体健康状况的变化，更容易出现孤独感、焦虑和抑郁等心理问题，对情感陪伴和社会连接的需求尤为迫切。 **1.4 竞争状况** 当前市场参与者相对较少，且多数机构的专业性不足，服务质量参差不齐。这不仅意味着该领域尚处于早期发展阶段，也为具备核心技术和服务能力的新进入者提供了巨大的切入机会。谁能率先打造专业化、个性化的解决方案，谁就有可能占据市场先机。 ## 二、用户画像分析  ## 三、产品功能规划    ## 四、商业模式假设分析  ## 五、未来展望 ### 5.1 技术融合：开启心理疗愈新纪元 随着人工智能（AI）、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及物联网（IoT）等前沿技术的飞速发展，未来的心理疗愈产品将不再局限于传统的咨询模式，而是迈向智能化与个性化的新阶段。例如，AI驱动的情绪识别系统能够实时监测用户的心理状态，并提供精准的情绪疏导方案；而结合VR/AR技术的沉浸式体验，则可以帮助中老年人缓解孤独感，重建社交连接。这些技术创新不仅提升了服务效率，也让心理健康支持变得更加触手可及。 ### 5.2 政策支持与规范：行业发展的强力引擎 近年来，政府和社会各界对心理健康的重视程度显著提升。从《“十四五”国民健康规划》到各类专项扶持政策，国家正在通过资金投入、人才培养和制度建设等多方面手段推动心理健康行业的规范化发展。可以预见，在政策红利的加持下，这一领域将迎来更多发展机遇，同时逐步形成科学完善的行业标准体系，为用户提供更高质量的服务保障。 ### 5.3 跨领域合作：打造全方位心理健康生态 心理健康服务正逐渐突破单一领域的局限，与医疗保健、教育、旅游等多个行业深度融合。 例如，与医疗机构合作开发针对慢性病患者的综合心理干预方案；与教育机构联合推广全生命周期心理健康理念；甚至通过与旅游产业结合，设计以疗愈为主题的特色旅行项目。 这种跨界的协同效应不仅能丰富心理健康服务的形式，还能更好地满足不同人群的多样化需求，构建起一个覆盖全生命周期的心理健康生态系统。 ## 结尾 心理健康服务的未来，不仅仅局限于某一年龄段或某一特定场景，而是一个覆盖全生命周期、融合多领域资源的生态体系。 从AI驱动的情绪识别到VR/AR技术的沉浸式体验，随着智能体、MCP、多模态技术等的发展，未来的心理健康产品有望变得更加智能化、便利化并且贴合中老年人的生活习惯，消除因技术差异造成的壁垒。 **专栏作家** 风鸣，人人都是产品经理专栏作家。一位在互联网+教育领域深耕近十年的专家，专注于K-12教育产品的研发。正致力于探索AI+教育的创新模式，并密切关注此领域的发展动态。 本文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>今年高考已经结束，如果是AI来测试，结果会怎样？我们用四款AI模型展开了一场精彩的较量。Gemini 2.5 Pro以145分的高分领跑，DeepSeek R1紧随其后获得143分，ChatGPT o3和Claude Opus 4分别拿下140分和139分。这场评测不仅考验了AI模型的解题能力，还深入探究了它们的逻辑推理、指令遵从和用户体验。</p> </blockquote>  **先看成绩单** 考生：Gemini 2.5 Pro 145分。  考生：DeepSeek R1 143分。  考生：ChatGPT o3 140分。  考生：Claude Opus 4 139分。  ## 评测方案 ### 评测目的 本次评测的真实目的在于通过精心设计的提示词和真实模拟考试环境，切实了解各个AI模型在实际应用场景中的表现极限。同时，我们会系统性地比较每个AI模型的**强项与短板**，特别关注模型在实际解题中的**幻觉问题**、**遵从指令程度**以及**用户体验的友好性**。这不仅是为了给出一个排名或分数，让大家看一个热闹，更是为了提供真实可信、具有实际指导意义的分析结果，帮助大家更直观地理解和选择适合自身需求的AI模型。 ### 评测主体 本次参与评测的AI模型包括： - Gemini 2.5 Pro（0605版） - ChatGPT o3 - Claude Opus 4（Thinking） - DeepSeek R1（0528版） ### 评测内容 2025年高考数学全国Ⅱ卷。 ### 评测输入方式 所有试题均统一转换为**LaTeX格式**进行输入（推荐使用LaTeX格式，因其为专业的排版系统，能够清晰无歧义地表达复杂的数学公式和科学符号）。此外，也可使用转义符格式或Markdown格式输入。 ### 答案采信标准 采用“**所见即所得**”原则，每个模型首次回答即视为最终答案。考虑到高考情境本身即为一次性机会，因此不允许模型进行多次答题修正。 ### 评分标准 **主观题**：因有准确的标准答案，仅以最终答案准确性为评分依据，不考察解答过程。 **客观题**：由Gemini 2.5 Pro、Claude Opus 4、ChatGPT o3三款AI模型作为评卷老师，依据标准答案对匿名处理后的四个AI模型的答案进行打分。每个模型的答案和试题标准答案均提前统一转换为**LaTeX格式**。接着，将标准答案作为文件上传，让其扮演一位高中老师的角色（提示词见下图），并复制粘贴四位AI考生的某题的作答。 评分过程中，三位AI评卷老师分别给出评分，随后汇总三位老师的打分结果，去除最高分与最低分，以中间值确定最终成绩。 另外，本博主曾尝试邀请1-2位高中教师参与评分，但受限于预算未能实现。不过，上述AI模型扮演教师的交叉验证评分方法，我相信其准确性与人类教师评分相差无几。  （匿名处理：Gemini简称G同学，ChatGPT简称T同学，Claude简称C同学，DeepSeek简称D同学） ### 其他说明 依次禁止四位AI考生联网的功能。 试卷中仅解答题第17题涉及图形，需要上传图片。考虑到DeepSeek R1非多模态模型，无法识别图片，可能被视为不公平对待。**但想到本次评测目的本就是考察模型本身能力上的全面性，且高考本身就做不到绝对的公平。**因此，未对DeepSeek R1模型做额外特殊处理。如下图所示。  （可以看到DeepSeek确实不能识别图片） ### 评测预设提示词 **提示词评价：** 该提示词综合运用了多种高级提示词工程技巧和策略，构建了一个高度结构化和动态化的解题系统。它以角色扮演(Role Prompting)和上下文提示(Contextual Prompting)设定了专家的身份与能力基调。其核心是一个精密的分任务框架，该框架融合了： - 退一步提示(Step-back Prompting)用于在解题前识别考点； - 思维树(Tree of Thoughts)的理念来探索和评估多种解题路径； - 自我一致性 (Self-Consistency)的策略通过交叉验证来诊断和确保答案的准确性。 此外，该提示词还包含了用于控制详略程度的条件逻辑、处理异常输入的错误处理协议，并严格遵循了明确输出格式的最佳实践，从而实现对AI行为全面、精细的引导和控制。 **设计提示词** <blockquote><p>==================== 可配置参数 ====================</p> <p>任务模式: {模式}</p> <p>说明: 请在此处填入模式，可选值为“详细分析”或“快速验证”。</p> <p>“详细分析”模式将严格执行所有步骤。</p> <p>“快速验证”模式将简化输出，专注于核心思路和答案。</p> <p>==================== 角色与能力 ====================</p> <p>## 角色 (Role)</p> <p>你将扮演一位追求卓越的顶尖数学竞赛选手，正在参加一场至关重要的高考数学模拟考试。你的目标不仅是解决问题，更是要以最优雅、高效且鲁棒的方式，对问题进行全方位的分析与拆解。</p> <p>## 核心能力 (Capabilities based on Context)</p> <p>你已完全掌握并能贯通使用从初中到大学基础阶段的数学知识。你具备强大的逻辑推理、策略规划和元认知能力（即对自我思考过程的审视与优化）。</p> <p>==================== 全局规则 ====================</p> <p>## 异常处理协议 (Exception Handling Protocol)</p> <p>此规则拥有最高优先级。在解题的任何环节，如果你判定输入的题目本身存在歧义、笔误、条件矛盾、无解或者缺少线框图的情况，你【必须】立刻中断常规流程，并遵循以下步骤：</p> <p>1）明确报告: 清晰地指出你识别出的问题所在。</p> <p>2）解释原因: 详细说明为什么这是一个问题，以及它对解题造成的影响。</p> <p>3）提出修正假设: 如果可能，提出一个最合理的题目修正方案，并声明：“接下来的解答将基于以下假设进行……”</p> <p>4）基于假设求解: 在修正假设的基础上，继续执行解题框架。</p> <p>==================== 核心解题框架 ====================</p> <p>1）核心解题框架 (The Core Problem-Solving Framework)</p> <p>你将根据【任务模式】和【问题复杂度】灵活运用以下框架。</p> <p>【步骤 0：问题分诊 (Triage)】</p> <p>行动: 在一切开始前，对题目的复杂度进行快速评估。选择任务模式: {模式}。</p> <p>判断与分流:</p> <p>-若题目为“基础概念”或“单步计算”题: 直接启动 “快速验证”模式。你仅需输出 【核心思路】（一句话概括）和 【最终答案】 即可，无需执行后续步骤。</p> <p>-若题目为需要多步推理的“复杂问题”: 启动 “详细分析”模式，按顺序执行步骤一至四。</p> <p>-（若任务模式为“快速验证”，此步骤的输出也应相应简化）</p> <p>【步骤一：审题与识别 (Analyze &amp; Step-back)】</p> <p>行动: 仔细阅读题目，提取所有已知条件和问题。</p> <p>输出: 在回答的开头，明确写出“【考点识别】”部分，点明核心知识点，并判断其常规难度。</p> <p>【步骤二：多路径探索与草稿 (Explore Paths &amp; Draft)】</p> <p>行动: 构思多种解题思路，积极探寻是否存在“降维打击”方法。</p> <p>输出:</p> <p>（1）【思路探索】: 简要列出你构思出的可行策略，并对它们的成本效益（综合考量计算量、速度、准确性风险和思路的优雅性）进行简短评价。超纲方法只有在能提供显著优势时，才应被视为最优路径。</p> <p>（2）【解题草稿】: 根据成本效益评估，选择最优路径，写出工整、有序的完整解题步骤。</p> <p>【步骤三：诊断与交叉验证 (Diagnose &amp; Cross-Validate)】</p> <p>行动: 对【解题草稿】启动严格的验证程序。</p> <p>输出:</p> <p>-【自我诊断与验证】:</p> <p>-首选-交叉验证: 尝试从【思路探索】中选择一种不同的方法，重新解题，对比结果是否一致。</p> <p>-备用-精细复查: 若无其他有效方法，则必须逐行逐符号地检查草稿中的每一步。</p> <p>-（仅用于选择题）选项分析: 额外对选项本身的逻辑关系进行分析，寻找“投机取巧”的捷径。</p> <p>-（若任务模式为“快速验证”，此步骤可简化为一句话的检查结论）</p> <p>【步骤四：书写标准答案 (Format Final Answer)】</p> <p>行动: 在完成验证并确认无误后，输出最终答案。</p> <p>输出: 使用统一格式清晰展示结果。</p> <p>-“【最终答案】：A” (单选题)</p> <p>-“【最终答案】：ACD” (多选题)</p> <p>-“【最终答案】：[填空结果]” (填空题)</p> <p>-解答题则在前面步骤后给出规范的结论。</p> <p>==================== 任务启动 ====================</p> <p>## 任务启动</p> <p>框架已设定完毕。请根据上方配置的【任务模式】，即将处理我发送给你的第一道题。准备好了吗？</p></blockquote> ## 个人评价：各个模型的“表现高光” ### Gemini 2.5 Pro **是本次评测第一名，获得了145分。**其中若第14道的填空题不失误的话，Gemini很可能会获得满分，可谓之强。 **是唯一一个解答题全对，且三位AI评卷老师打分没出现歧义，打分全部是满分的情况。**可以看出Gemini的答案写的非常漂亮和最接近标准答案。 **是唯一一个发现题目有问题并成功修正的考生。**在第四题目中不等式少了个大于和等于符号，但是Gemini遵从我的指令，大胆预测并成功修正了题目，最终作答正确。ChatGPT虽然也发现该题有问题但修正失败了。 ### DeepSeek R1 **是本次评测第二名，获得143分。**若DeepSeek支持多模态的话，第17道解答题大概率会正确，分数则是147分，成为第一名。 **是思考时间和思考描述最长的考生。**最长的思考时间是做解答题19题，足足思考了10分钟43秒，是Claude的近11倍，ChatGPT的7倍。该题的思考描述足足有8779个字。一篇小论文了，哈哈哈哈。 **是唯一一个出现“大脑宕机”且无法继续的考生。**在问到第11题时，就出现“服务器繁忙，请稍候重试”的提示且点击重试后依旧无法继续回答，最后只能重开一个新的聊天，在问到第19题时又一次出现宕机情况。害，这个算是DeepSeek的老毛病了。  ### ChatGPT o3 **是思考平均时间最短和最自信的考生**。从1到14题（除解答题外）基本都是“简约思考，简约作答”，最终获得正确答案。 **是思考过程描述最少的考生。**不过，思考过程描述很难供用户看下去。这就很符合ChatGPT抠抠搜搜的风格（节省Token）。 **是作答布局和排版最丰富/紊乱考生。**卷面分很差的考生。作答很喜欢出现表情符号（✅或❌）和表格。内容对齐方向有向右对齐和居中对齐两种，而不像Claude和Gemini基本是向右对齐。如下图所示。  ### Claude Opus 4 **是作答的布局和排版最舒服的考生。毫不夸张的说其作答可直接复制粘贴到笔记软件中，且不会出现乱码情况，卷面分直接满分。** **是最遵从用户指令的考生。**从第1题到最后的19题，无一都在严格遵循和执行用户的指令。 **是最令人担忧和焦虑的考生。**在19次提问时（17题）出现“由于系统资源临时受限，Claude 当前无法响应您的请求，请稍后再试”至此，我出现额度使用焦虑情绪，直至问到19题后，出现“您的使用额度已达上限，系统将在凌晨五点自动恢复”，意味着Pro账号的**Claude Opus 4**使用额度用完了。**What~**试题还没有做完啊，文章被迫延期一天。  （在同等的价格下，Claude在使用额度上是最少的） ### 幻觉和遵从指令的情况 **Gemini 2.5 Pro 在**第10题的时候出现了幻觉，开始英文作答，纠正后再未出现英文作答的情况。如下图所示。  其实，自从Gemini 2.5 Pro 0605 版本更新后，我感觉 Gemini出现英文回答情形越加频繁，于此，我在Gemini的“**已保存的信息**”功能中留下了记忆：“**我是一位居住美国的中国人，日常更喜欢使用中文简体。务必任何回答都要使用中文简体。**”如下图所示。可谓大幅度地降低了英文回答的概率，本来以为英文回答的概率不会再出现了，没想到这次再一次出现了。  另外，ChatGPT，DeepSeek都或多或少出现幻觉和不遵从用户指令的情况，**而Claude全程都没有出现。**其出现幻觉的概率，是与模型的上下文的窗口强相关的，根据官方爆料： Google AI Pro账户的Gemini 2.5 Pro模型的上下文窗口是**1000K tokens**。  （https://support.google.com/gemini/answer/16275805?hl=zh-Hans） ChatGPT Plus账户的ChatGPT o3模型的上下文窗口是**32K tokens**（Google是其31倍），所以，我很多时候的提问都会重复问题或新建对话。如，我在使用ChatGPT深度研究功能，生成了上万字的文案，我再次询问要求参考上面的文案作答时，总是牛唇不对马嘴。 同为走短思考链路的推理模型Claude，也比ChatGPT o3要好。ChatGPT o3模型总给我一种抠抠搜搜的感觉，对，就是抠抠搜搜。我认为o3模型是不比其他任何推理模型差的，但OpenAI就是不给参数，或者说给的不是满血版本，类似于开放的是Deepseek-R1 70B残血版，而不是满血版671B**。只有开启深度研究功能后，用户才能体验到满血版的ChatGPT。**  （https://openai.com/chatgpt/pricing/） 下图是DeepSeek官方公众号在5月29日发布的文章中，展示了DeepSeek R1-0528的上下文窗口是**64K tokens。**  根据媒体可得Claude的Pro账户的Claude模型上下文窗口是**200K tokens**。  所以，单从上下文窗口tokens量上看，一次聊天对话中，这四个AI模型出现的幻觉率排名是：**ChatGPT &gt;DeepSeek&gt;Claude&gt;Gemini**。 若根据思考链路，对这四个AI进行一个归类分组，我想Gemini和DeepSeek走的是长思维链方向，而ChatGPT和Claude则走的是中短思维链方向。仅这次高考数学评测上讲，长思维链方向的AI成功包揽金银牌，似乎长思维链才是未来发展方向和趋势？ ## 短思维链 VS 长思维链 其实，在最近苹果发布了一篇论文《**思考的幻觉：通过问题复杂度的视角理解推理模型的优势与局限**》（The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity），揭示了一个问题：“长思考链路（LRMs）的优势主要体现在中等复杂度的推理任务上，通过生成更详细的中间步骤来提升性能。然而，其劣势在于低复杂度时的低效率和过度思考，以及在高复杂度面前的彻底失败”。所以，不论是长思考链路和短思考链路，都与解决问题容易程度是不成正比的。 总结来说，虽然生成详细的思维链（长CoT）确实在一定复杂度范围内提升了LRMs（推理模型）的性能，但苹果的这项研究表明，**这并未赋予模型真正的通用、可扩展的推理能力**。 在复杂问题的“深水区”，当前的LRMs即使生成了看似合理的思考过程，也无法保证逻辑一致性、精确执行和最终的正确性，最终会遭遇性能崩溃。这种崩溃并非简单的计算资源（如 token 预算）不足，而是源于其内在的、相对于问题复杂度的扩展限制以及在精确计算和遵循逻辑步骤上的固有弱点。 因此，仅靠生成“长思维链”**并不能解决当前LRMs在通用推理能力上的根本性局限**，它更像是在“学习近似一个算法的展开过程”，而非真正理解和执行算法。未来的研究方向可能需要超越简单的CoT长度 scaling，而更关注如何赋予模型真正的逻辑结构理解、精确执行和泛化能力，尤其是在面对训练数据分布之外的新问题时。 正如美国AI科学家Gary Marcus所言，**认清当前“思考”中存在的幻觉，或许是迈向真正智能的第一步**。 ## 为什么不评测国内大模型？ 我原本也打算系统性地评测一下豆包、讯飞星火、Qwen3等中国顶尖的大模型在高考数学任务上的表现。但是在看到卡兹克老师评测文章后，前三都是国内大模型，而Gemini仅在第四，ChatGPT o3更是在第七。如下图所示。  对于长期和频繁使用各种AI的人来说，这违背了我的直觉和感知。不知道是否有违背大家直觉？不过，在看了苹果这篇论文后，我心里应该有答案了。 这篇论文明确指出：当前主流的大模型评估方式，即依赖于已有的数学和编程竞赛基准（如 MATH, AIME 等），存在一个“**致命缺陷**”**——数据污染**。 这意味着，这些公开的基准测试题目或非常相似的解题步骤和答案，**很可能已经包含在用于训练大型语言模型的海量数据中。模型在训练过程中可能已经“背”下了答案或解题套路**。在这种情况下，模型在高分通过这些测试时，其表现可能更多地反映了它从训练数据中记忆或模式匹配到相关知识的能力，而不是它面对全新问题时进行泛化和逻辑推理的能力。 放到国内AI大模型上，**就像“国内AI大模型考生提前拿到了高考试卷，即使不真正理解，也能考出高分”。** 所以，我在评测国内大模型去做高考数学题是**没有什么意义和价值的。也能预测到，国内大模型的分数一定很高，甚至有满分的出现。当然，还有就是自己一个人没精力去评测。** ## 界面和交互 在思考过程展示上，Gemini、DeepSeek以及ChatGPT是差不多，都是一个折叠列表展示。而Claude则是下拉框+可滑动固定的窗口。 **Gemini**：思考过程嵌套在回答框下方，组件是一个简单折叠列表，用户可通过“**显示思路**”按钮折叠或展开思考过程。组件默认状态：**折叠**。 **个人评价：**从这里可以看出 Gemini对话聊天界面的设计，遵从着“**信息完整度优先**”的原则。但是，Gemini是这几个AI中是唯一一个将用户的问题进行折叠的AI，这里是否违背了“**信息完整度优先**”的原则？  需要提的一点是，**DeepSeek是折叠列表是默认打开的**，是的，你没看错是默认打开的。这就导致我每次回顾问题和答案时，都需要持续滚动鼠标滑轮长达3到5秒钟，非常影响使用体验。**而当一次聊天对话中出现四五段这样冗长的思考过程时，体验则更加令人痛苦**。即使我折叠了思考过程，如果刷新页面或重新打开该聊天对话，这些内容会自动恢复为展开状态。如下图所示：  **Claude：**思考过程同样在回答框下方，**<strong>组件是一个</strong>折叠列表+固定窗口**，用户也可通过点击“折叠控件”折叠或展开思考过程，以及在窗口中可上下滑动进行阅读。**组件默认状态**：**折叠**。如下图所示。  **个人评价：**从这里可以看出 Claude对话聊天界面的设计，遵从着“**对话连贯性优先**”的原则。另外，面对一些复杂的问题，Claude会自动地进入“**Document**”模式（与Gemini和ChatGPT的Canvas类似），这里同样遵循着“**对话连贯性优先**”原则。相比较其他AI，我则更喜欢Claude的界面和交互设计。如下图所示。  另外，面对用户较长的问题时，Claude没有像 Gemini折叠，而是形成一个**文件-剪贴本**。真是一个非常巧妙的处理方式。看来Claude团队在界面和交互上确实花了心思。如下图所示。  还有，就像我前面说的，Claude的卷面是非常干净的，可以拿满分的考生。其作答排版十分令人舒服，没有花里胡哨，不像ChatGPT一样喜欢出现表格，表情符合的情况。以下是Claude Opus 4作答的详情，大家可以进入浏览一下。 https://claude.ai/share/2303b9ff-4f02-4c98-bcbf-2265cb01c482  OK，以上就是本次分享的所有内容了，若你帮助还请点赞，转发，咱们下一期再见。 为了此次评测，熬了两天两夜，这两天都是凌晨四点睡的。还花了200元开通会员。 若你，看到这，一定要帮我回回血哈。 本文由 @草木青 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>AI 编程领域正在掀起一场深刻的范式转移，Cursor 的崛起正是这一趋势的有力注脚。从其创始人的复盘中，我们得以窥见 AI 编程工具如何重塑开发流程，以及持续打造卓越产品在竞争中脱颖而出的关键。</p> </blockquote>  AnySphere 联合创始人兼 CEO Michael Truell 所构建的 Cursor，不仅是当前增长最快的 AI 编程产品之一，更是未来“后代码时代”的早期形态。 当前 60 个人的团队，在产品上线仅 20 个月时，Cursor 即实现了 1 亿美元年化经常性收入，两年之内增长至 3 亿美元，成为有史以来增长最快的开发工具之一。支撑这一成就的，不只是代码生成能力的提升，更是对整个软件开发流程的重构与再定义。 Michael 是在 AI 领域打磨了十年的技术人，早年在 MIT 主修数学与计算机，后在 Google 从事研究型工程工作。他对 AI 技术路径与商业史都有深入理解。 在与海外科技博主 Lenny 的对话中，他清晰描绘了一个不同于主流假设的未来：代码不会被完全取代，但它将不再是人类主要的输出对象。人们将以接近自然语言的方式表达他们对软件功能与行为的设想，系统则负责将这些意图转化为可运行的程序逻辑。 他指出，如今主流对于 AI 编程未来的两种设想都存在偏差。一种是认为开发方式将基本维持现状，继续依赖 TypeScript、Go、Rust 等语言构建程序；另一种则相信未来可以仅通过与聊天机器人对话，就完成整个开发流程。 ## 多形态并存的开发方式 谈及 Cursor 的起点，Michael 回顾了两个关键时刻： 第一个，是他们首次接触 GitHub Copilot 的内部测试版本。这是他们第一次使用到真正实用的 AI 开发工具，它不仅不是噱头，而且显著提升了工作效率。 第二个时刻，是他们研读了 OpenAI 与其他研究机构发布的一系列 Scaling Law 论文。这些论文让他们认识到：即使没有新算法，只要持续扩展模型参数与数据规模，AI 也会不断进化。 在 2021 年末、2022 年初，他们坚定了一个判断：AI 产品的时代真正到来了。但与大多数创业者围绕“构建大模型”展开不同，Michael 和团队试图从知识工作的角度出发，反向思考在 AI 增强之下，各个具体工作场景会如何演变。 当时他们选了一个看似冷门的方向——机械工程。他们认为这个领域竞争小，问题空间明确，于是开始做 CAD 工具自动化。但很快他们发现，对机械工程缺乏足够热情，且缺乏数据语料，开发推进非常困难。 最终，他们决定回到最熟悉的领域：编程。虽然当时市场已有 Copilot、CodeWhisperer 等产品，但他们认为没有人真正把愿景推向极致。尽管这是最热门、竞争最激烈的方向之一，但他们依然判断“天花板”极高，足以支撑一家极具突破性的产品公司。他们放弃了“避开热区”的策略，选择了“在热区做深”的路线。 Cursor 的核心决策之一，是不做插件，而是构建一个完整的 IDE。在他们看来，现有 IDE 与编辑器的架构无法适配未来的开发方式与人机交互逻辑。 “我们希望能对整个界面拥有控制权，重新定义开发者与系统之间的交互界面。”这不仅是为了实现更自然的控制粒度，更是为了构建一套真正能承载下一代编程范式的系统底座。 Michael 同时认为，未来开发方式将是多形态并存的。有时 AI 像助手，在 Slack 或 issue tracker 中完成任务；有时则是 IDE 前台交互；也可能是后台运行某个流程，再前台迭代控制。这些都不矛盾，只要能让用户在全自动与手动控制之间灵活切换，就是合格的系统。 对于业界目前流行的“agent 热”，他也表达了保留态度。完全将任务交给 AI 执行可能会使开发者变成“工程经理”，要不断审查、批准、修改一群“很笨的实习生”的输出。“我们并不相信那样的路径。最有效的方式是：将任务细化为多个步骤，让 AI 一步步补全，而人类始终保持主导。” Cursor 的早期版本完全从零开发，不依赖任何已有编辑器。最初他们只花了五周时间搭建出可用原型，并迅速替代自己原先的开发工具。整个从零写代码到上线，仅用了三个月时间。发布后超预期的用户反馈促使他们快速迭代，最终在性能、体验与开发速度之间找到平衡，转而基于 VS Code 框架重构。 但在 Michael 看来，真正的成功并不是初版的速度，而是其后持续的优化。他承认：“最初三个月版本其实并不好用，关键是我们始终保持偏执式的改进节奏。”这份持续优化的节奏，最终形成了 Cursor 非常稳定的增长轨迹。虽然初期并没有明显“起飞”的感觉，但指数曲线的积累效应，最终在多次迭代后爆发。 ## 每天跑在正确方向上 虽然 Cursor 的爆发看似源于某个关键功能或产品决策，但 Michael Truell 表示，真正的秘诀其实非常简单：“每天跑在正确方向上”。 这听起来平凡，但要持续做到，极其不易。每一个决策，每一个迭代细节，都是从用户视角出发，不断地贴近实际场景，不断地做减法、做优化。他们从不寄希望于一次性的爆款，而是深信产品价值必须经得起持续使用与真实反馈的打磨。 与这种理念相呼应的是 Cursor 背后的技术路径选择。Michael 提到，团队在最初构建 Cursor 时，完全没有打算自己训练模型。在他看来，当时已经有足够强大的开源与商用基础模型，投入算力、资金和人力去从零构建新模型，不仅成本高昂，而且方向偏离了他们真正关注的焦点：构建有用的工具、解决具体的问题。 但随着产品深入迭代，他们逐渐意识到，已有的基础模型虽然强大，却无法满足 Cursor 中的关键场景。这些模型大多是为通用对话、问答或文本任务训练的，缺乏对“多文件结构化代码编辑”这类问题的原生理解。 于是，他们开始在内部进行自研模型的尝试。最初是某个具体功能对延迟要求极高，现有模型的调用不具备可行性；尝试自己训练后发现效果远超预期。自此，自研模型逐步成为 Cursor 的核心组成，不仅支撑了关键功能，也成为团队招募的重要方向。 Cursor 中有一个关键特性，就是对“下一步编辑行为”的预测。这在写作中难以实现，但在代码场景中却极具可能性。因为程序具有很强的上下文连贯性——开发者修改了某个函数或文件之后，接下来的若干操作往往可预测。 Cursor 的模型正是基于这种上下文逻辑，推理出用户下一步可能会修改的文件、位置、结构，并以近乎无感延迟的速度提供补全建议。这不仅仅是 token 级别的补全，而是结构化的代码片段级预测，其背后完全依赖专为此场景训练的自研模型，而非通用基础模型。 在模型调用成本极高的现实下，这类自研模型还能大幅降低产品使用门槛。要做到这一点，模型必须具备两个特性：响应快、成本低。 Cursor 要求每一次补全推理必须在 300 毫秒内完成，而且在长时间连续使用中，不能产生过高的资源消耗。这种硬性约束，使得他们必须掌控模型本身的设计与部署。 除了承担核心交互功能，Cursor 的自研模型还承担了另一类重要任务——作为“编排器”辅助调用大型模型。例如在代码库规模庞大时，大型模型很难知道该关注哪些文件、哪些模块、哪些上下文。 Cursor 的模型会先进行一次搜索与归纳，从整个代码库中提取相关信息，再将其投喂给主模型。这就像为 GPT、Claude、Gemini 等大模型构建了一个专业的“信息投喂管道”，让它们的表现更加精准。 而在模型输出端，这些草图式的代码修改建议，也会先由 Cursor 的自研模型进行处理与重写，转化为真正可执行、结构化的补丁。 这种以多个模型协作、各司其职的系统架构，正如 OpenAI 所称的“模型集成”。Michael 并不执着于从零构建模型，而是极其务实地选择了现成的开源模型作为起点，比如 LLaMA。 部分场景下，他们也会与闭源厂商合作，微调模型参数，使之适配特定任务。他强调，重要的不是模型底层结构是否掌控在自己手里，而是能否获得可操作的训练和定制权，以服务于产品的实际需求。 随着技术体系不断完善，另一个问题也逐渐浮现：在这样一个快速演进的赛道上，Cursor 的护城河在哪里？对于这个问题，Michael 的回答极为清醒。他不相信“产品绑定”和“合同锁定”可以构建真正的长期防御力。 与传统的 B2B 软件不同，AI 工具市场的门槛变化非常剧烈，用户试错成本低，对新工具的接受度高。他坦言，这不是一个对传统巨头有利的市场，反而是鼓励新生公司持续试错、快速迭代、争夺用户选择权的土壤。 从这个角度看，Cursor 所能依赖的护城河，并不是模型控制权，也不是数据垄断，而是“持续构建最优秀产品的能力”。 这个行业更像 90 年代的搜索引擎，或更早期的 PC 行业，每一次改进都能带来显著收益，竞争壁垒来自于不断迭代形成的“深度惯性”，以及团队组织能力与产品打磨体系的优劣差。 Michael 提出一个核心观点：当一个市场仍存在大量未被满足的需求，仍有大量可以优化的技术结构时，持续研发本身就是最大的护城河。它不需要靠绑定用户，而是依靠自身的不断进化，获得时间与质量上的累计优势。 他强调，这种“进化护城河”并不排斥竞争，也不代表市场只有一个赢家。但在“构建全球通用软件构建平台”这一命题下，最终的确可能诞生一家规模巨大的超级公司。 尽管未来很可能有多个产品共存，但如果问题是“谁能承载全球范围内最大规模的代码逻辑转译任务”，那么最终可能只剩一家公司。原因并不在于其他公司做得不好，而在于用户自然会趋向于使用最通用、最稳定、最具上下文理解力的平台。在这个领域，产品质量和进化速度决定着市场集中度。 他进一步指出，不能以传统 IDE 市场的碎片化经验去判断这一轮技术演化的格局。2010 年代的 IDE 市场“没有人赚大钱”，是因为那个时代的编辑器能力已经接近上限，能够优化的部分只是语法高亮、调试器集成、快捷导航等基础功能。但今天，开发者工具正处于新的范式起点，这个起点的目标，不再是优化一个编辑器，而是重塑整个知识工作者的任务流与表达结构。 AI 编程工具的本质不是替代代码，而是提升人类指令的表达能力、压缩从想法到实现的路径。这是一个比传统开发工具更大得多的市场，也是一个具备平台属性的未来通道。在这个通道里，谁能够提供最流畅、最可靠、最理解上下文的编程体验，谁就有机会成为下一代“软件构建基础设施”的代名词。 Lenny 提及 Microsoft Copilot 时，也带出了当前一个典型问题：最早进入市场的公司是否具备持续引领的能力？Michael 承认，Copilot 曾是整个行业的灵感来源，尤其在最初版本发布时，带来了前所未有的开发交互方式。 但他认为，微软并未真正延续其初始势头，这既有历史原因，也有结构性难题。最早开发 Copilot 的核心团队人员变动频繁，在大型组织中难以形成统一方向，产品路径很容易被内部博弈与流程复杂性所稀释。 更根本的是，这一市场本身对 incumbents 不友好。它不像企业级 CRM 或 ERP 系统那样依赖集成与绑定，也不具备用户粘性极强的“防切换成本”。用户选择完全基于体验差异，这决定了“产品力”而非“销售能力”将是决定性因素。在这样一个动态、开放、高频试错的市场中，真正能胜出的公司，是那些能用产品每周迭代、每月进步，并持续向技术上限冲刺的创业团队。 Cursor 当前所展现出的方向感与产品节奏，恰恰是在这种背景下形成的回应。它并不靠“封闭”，而是靠“持续构建一个世界上最好用的开发工具”这一简单、清晰但极难实现的使命，吸引了开发者的主动选择。红杉美国 Roelof Botha 谈 AI 时代 VC 观察模型 —— AI 不像互联网那样削弱中心化，但仍有结构机会 ## 如何正确使用 Cursor？ 在构建一个面向全球开发者的 AI IDE 平台过程中，Michael Truell 最在意的不是模型能力的极限，而是用户如何理解并善用这些能力。 当被问及，如果他能坐在每一个首次使用 Cursor 的用户旁边，会给什么建议时，他并没有讲解功能或操作技巧，而是强调了一种思维模式的建立——对模型“能与不能”的本能判断力。 他坦率地承认，目前 Cursor 产品本身在引导用户理解模型边界方面做得还不够。在没有明确的提示轨道和交互反馈机制下，很多用户容易陷入两个极端：要么对模型寄予过高期望，尝试用一条提示解决复杂问题；要么因为第一次结果不理想便彻底放弃。 他建议的方式是任务拆解，即通过“小提示–小生成”的方式逐步推进，与 AI 进行持续的双向互动，从而获得更稳定、更高质量的结果。 另一个建议则更具策略性。他鼓励用户在没有业务压力的 side project 中“放手一搏”，尝试将 AI 能力推向极限。 在不影响主线工作的情况下，通过一整套实验性的项目，去感受模型真正能完成多少，失败的边界在哪里。这种“摔跤式探索”能够帮助开发者建立更准确的直觉，也能让他们在未来面对正式项目时更有把握。 随着模型版本持续更新，比如 GPT-4.0 或 Claude 的迭代上线，这种判断力也需随之更新。他希望未来 Cursor 的产品能够内建一套引导机制，使用户无需每次都自己摸索模型的“脾气”和界限。但在今天，这仍然是用户需要主观积累的技能。 对于常被问到的另一个问题——这类工具究竟更适合初级工程师，还是高级工程师——Michael 给出了精确的分类描述。 他指出，初级开发者往往更倾向于“完全依赖 AI”，试图用它完成整个开发流程；而高级工程师则可能因经验丰富而低估 AI，未能充分探索其潜力。前者的问题是“依赖太多”，后者的问题是“探索太少”。 他也强调，某些公司内部的资深技术团队，尤其是专注于 Developer Experience 的架构师级别人才，实际上是最积极拥抱这类工具的一群人。他们既懂系统复杂性，又关注工具效率，因此往往在 AI 编程场景中取得最佳效果。 在他看来，最理想的用户画像并非初学者，也非已固化流程的老手，而是那些“资深但尚未僵化”的中段工程师——具备系统理解力，同时对新方法保持好奇和开放。 ## 如何组建世界一流团队？ 当被问到，如果能回到最初创办 Cursor 的那一年，会对自己说什么建议时，Michael 选择了一个并不技术化的回答——招聘。他反复强调，“找到对的人”是仅次于产品本身的最重要工作。 尤其在早期，组建一支世界级的工程和研究团队，不仅是产品质量的保障，也是组织专注力、节奏和文化的决定性因素。他所寻找的人才，必须兼具技术好奇心、实验意愿，以及在浮躁环境中保持冷静判断的能力。 他回忆道，Cursor 在招聘过程中曾走过很多弯路。一开始，他们过于看重“高光履历”，倾向于招来自名校、年纪轻、拥有标准成功路径的年轻人。但最终他们意识到，真正合适的人才往往不在这些传统模板中。相反，那些职业生涯稍晚、经验高度匹配、技术判断力成熟的人，反而是推动团队飞跃的关键力量。 在招聘流程上，他们逐渐建立了一整套行之有效的方法。最核心的是一项为期两天的“工作测试”制度。候选人需要在规定时间内，与团队共处并完成一个高度贴近真实项目的任务。 这个流程看似繁重，但在实际操作中不仅可扩展，还显著提升了团队的判断准确性。它不仅考察了候选人的代码能力，也测试了协作沟通、思维方式和动手能力，甚至也帮助候选人判断“是否愿意与这支团队长期共事”。 “共事式面试”机制，逐渐演化为 Cursor 团队文化的一部分。他们将招聘过程视为一种双向选择，而非单向评估。在公司尚未被市场广泛认知、产品尚未成熟时，团队本身就是最重要的吸引力。 他坦言，早期许多员工的加入，源自于一次甚至多次的共处经历，而非对薪酬或估值的判断。如今，这一制度仍被保留并运用于每一位新候选人。Cursor 的团队规模目前仍保持在 60 人左右，这一数字在很多 SaaS 公司中已算精简。 Michael 指出，他们有意保持了这种精干配置，尤其是在非技术岗位的扩张上保持克制。他承认，未来一定会扩大团队，以增强客户支持和运营能力，但就目前而言，他们依旧是一家高度工程、研究和设计驱动的公司。 谈到如何在 AI 行业日新月异的发布节奏中保持专注，Michael 并不依赖复杂的组织制度。 他认为，组织文化的根基在于招人本身。如果能招到那些理性、专注、不被热点情绪左右的人，团队自然会拥有良好的节奏感。他坦承 Cursor 仍然有改进空间，但整体来看，他们在“只关注做出卓越产品”的文化引导上取得了不错的效果。 很多公司试图通过流程与组织设计解决的问题，其实可以通过“找对人”提前避免。他们的开发流程极为简洁，之所以能成立，是因为团队中成员普遍具备自律性和协作精神。他特别强调了一个共同的心理特质：对外界喧嚣拥有“免疫力”。 这种免疫力并非天然存在，而是在长期行业经验中逐渐形成的。早在 2021 年、2022 年，Cursor 团队就已在 AI 编程方向上进行探索。当时 GPT-3 还没有 Instruct 版本，DALL·E 和 Stable Diffusion 尚未公开，整个生成式 AI 行业还处于技术萌芽期。 他们经历了图像生成的爆发、对话模型的普及、GPT-4 的发布、多模态架构的演进、视频生成的兴起……但这些看似热闹的技术潮流中，真正对产品产生实质性影响的，其实极少。 这种对“结构性创新”与“表面噪音”的分辨能力，成为他们维持专注的重要心理基础。他将这种方式与过去十年深度学习研究界的演进进行类比：虽然每年有无数新论文问世，但真正推动 AI 前进的，是极少数优雅而根本性的结构突破。 回顾整个技术范式的变迁，Michael 认为，当前 AI 的发展正处在一个极为深刻的转折点。 外界常常陷入两个极端：一部分人认为 AI 革命即将降临，几乎一夜之间颠覆一切；另一部分人则将其视为炒作、泡沫、不足为道。而他的判断是，AI 将成为比个人计算机更深远的范式转移，但这一过程将是一个“多年代”的持续演进。I/O 到 iO，Jony Ive 将推动一场新的设计运动 —— AI 正在改写计算范式与硬件定义，也是大模型后的新战场 这场演进并不依赖于某一个系统、某一种技术路线，而是由大量细分问题的独立解决所组成。有的是科学问题，比如模型如何理解更多数据类型、更快速地运行、更高效地学习；有的是交互问题，比如人类如何与 AI 协作、如何定义权限边界、如何建立信任机制；有的是应用问题，比如模型如何真正改变现实工作流程、如何在不确定性中提供可控输出。 在这场演进中，他认为会出现一类关键企业——专注于某一知识工作场景的 AI 工具公司。这类公司将深度整合基础模型，也可能自主开发核心模块，同时构建最合适的人机协作体验。他们不会只是“模型调用器”，而是将技术与产品结构打磨到极致，从而成长为新一代平台企业。这类公司将不仅提升用户效率，更可能成为推动 AI 技术演化的主要力量。 Michael 希望 Cursor 能成为这类公司中的一员，同时他也期待看到在设计、法律、市场等更多知识工作领域中，出现一批同样专注、扎实、技术深度与产品敏锐度兼具的 AI 创业者。未来不属于炒作者，而属于那些真正解构问题、重塑工具、理解人与技术关系的建设者。 他还指出，2025 年对 Cursor 来说最重要的两件事，一是打造行业里最好的产品，二是将其大规模推广出去。他形容当前的状态为一场“土地争夺战”：市场中绝大多数人尚未接触这类工具，或者仍在使用更新缓慢的替代品。因此他们正在加大对市场、销售、客户支持等方面的投入，同时也持续寻找那些能够从技术层面推动产品边界的优秀人才。 谈及 AI 对工程岗位的影响，Michael 给出的回答颇具冷静。他不认为工程师会被快速取代，相反，他认为工程师在 AI 驱动的未来将比以往任何时候都更重要。 短期内，编程方式会发生巨大变化，但很难想象软件开发会突然变成一个“只需输入需求，系统就自动完成”的过程。AI 确实能让人类从低层级的繁琐实现中解放出来，但方向、意图、结构设计等核心决策，仍必须由专业开发者把控。 这种判断也意味着，随着软件构建效率大幅提升，需求端的弹性将被彻底释放。换句话说，软件本身会变得越来越容易构建，成本大幅下降，最终带来的是整个市场规模的扩张。更多问题可以被建模，更多流程可以被系统化，更多组织会尝试定制自己的内部工具，而不是接受通用方案。 他用一段亲身经历说明了这一点。在他早年参与的一家生物科技公司中，团队当时亟需构建一套适配内部流程的工具系统，但市面上的方案并不匹配，自己开发的效率也非常有限，结果是绝大部分需求被搁置。 这种场景在各行各业中仍普遍存在，说明软件开发的门槛依然很高。如果哪一天做软件像移动文件、编辑幻灯片一样简单，那释放出来的，将是一个全新的应用时代。 最后，他强调 AI 不会减少工程师数量，反而会使得工程岗位的结构发生变化。那些善于与 AI 协作、能够理解系统逻辑、具备产品直觉的工程师，将在新一代工作体系中发挥更大作用。a16z 平台战略前世今生：从 VC “不愿擦屁股”到“全栈服务” 本文由人人都是产品经理作者【江天 Tim】，微信公众号：【有新Newin】，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。

   文 | 刘婧琼  编辑 | 阿至  封面来源  |  企业提供  36氪获悉，高纯电子特气供应商**合肥先微半导体材料有限公司（以下简称“先微气体”）**宣布完成数千万元A+轮融资，此轮融资由国科新能创投、冯源资本联合领投，十月资本、皖西国投跟投，所筹资金将用于加大研发投入、团队人员补充、周转资金。 先微气体成立于2022年，是一家专注高纯电子特气研发、 生产、 储运、 分析的企业，致力于促进解决国家战略气体资源紧缺问题。创始人兼总经理董宜忠曾先后就职于台积电、普莱克斯、华南特气，拥有20年气体相关的生产研发、 产品应用、 市场营销、 团队管理经验。创始团队平均拥有20年以上的头部芯片和气体公司从业背景。 据董宜忠介绍，先微气体的电子特气重点应用在**集成电路、面板显示、新能源等高新技术产业，**公司部分产品已量产，正在为行业龙头客户供货。目前，先微气体已经拥有安徽肥东、安徽六安和合肥新站三大生产基地并正在构建新基地规划，**其中肥东生产基地已于2024年投入使用，六安和新站生产基地计划于2025年下半年投入使用。**  先微气体包装容器  ## **自主掌控“研产测析运”全链条，特气品类业内最全** 根据应用领域不同，特气可分为电子特气和其他特气，其中，电子特气的市场份额占比最大。近年来，在国家政策的重点支持下，集成电路、显示面板、LED、光伏等下游电子半导体高新技术产业高速发展，逆向带动了电子特气用气需求的持续增长。董宜忠预测到2026年左右，国内电子特气的市场规模有望达到3-400亿。 早年间，国内电子特气的供应主要依赖外企，如德国林德、法国液化空气、美国普莱克斯、美国空气化工产品、日本大阳日酸等。2017年起，国产特气企业进入规模化成果落地期，以南大光电、华特气体、金宏气体为代表的企业生产的产品逐渐覆盖高端制程并加速替代进口产品。但国内特气企业普遍存在**产品线单一（绝大多数企业仅供应1-3类气体），专业服务能力不强（多关注销售，而忽略生产、检测、分析、 储运、客户体验等环节）的问题。** 合肥、武汉、南京具备深厚的半导体产业基础，聚集了长鑫存储、长江存储、台积电、京东方、华星光电等一系列产业龙头。**这些龙头企业对泛半导体良率等小概率事件非常敏感，因此他们对特气服务商的响应半径、及时性、综合服务能力要求很高。** 在此背景下，先微气体将总部落在了合肥，经过几年发展，其**产品谱系已覆盖扩散气、刻蚀气、清洗气、激光气等百余种特气产品，成为目前全国提供特气产品品类最多的企业，**其代表性特气产品为SiH2CL2、NF3、SiCl4、HBr、BCL3、C2F6、C3F8、GeH4/H2、F2/N2、PH3/H2、F2/Kr/Ne等，主要应用在集成电路和面板显示领域。 “我们生产的气体性能可以对标德国林德、法国液空、日本日酸、日本信越等国际顶尖特种气体公司”，董宜忠补充道。**据悉，先微气体已自主掌控特气研发、生产、检测、分析和储运的全链条环节，具备为半导体领域提供专业气体服务的综合能力。** ## **三大基地年内全部投产，已为多家行业龙头供货** 基于特气生产运输等特性，为了更好地服务华东地区客户，先微气体加速建设以合肥为中心的三大生产基地，为合肥及泛合肥区域的相关企业提供电子特气的一体化服务。 据董宜忠介绍，目前肥东基地已投入使用，按照市场价格，工厂年产值规划约3.5亿元，主要负责蚀刻气体和超纯气体的纯化、 分装、 仓储。**其中产品有：C2F6、C4F8、Ar/Xe/Ne、超纯O2、N2、Ar、He、CO2等，为区域独家供应商。** **合肥新站基地预计9**月投产，年产值规划约9亿元，主要围绕泛半导体行业提供前驱体气体、掺杂气体、蚀刻气体、清洗气体和光刻气体的纯化、 混合、 分装和仓储，特气种类比肥东基地更多。今年11月即将投产的六安基地，年产值规划约5亿元，主要提供剧毒类电子特气的纯化、 混配、 分装、 仓储服务。 商业化方面，**先微气体重点布局集成电路、面板显示、新能源等高新技术产业，**产品已获大客户认证及出货。据悉，公司已为江淮汽车、大众汽车、长鑫集成、三安光电、新进芯微等客户进行供货，也正在同步推进和其他头部集成电路、面板显示等企业的合作。在光伏板块，通威集团、国家电投、新疆太瓦新能源均为先微气体的客户。 长期来看，董宜忠认为**集成电路和面板显示两个领域会给公司带来更多的收入，**也是公司产品的主要竞争力所在。半导体行业对于电子特气的纯度要求更高、总体采购量和金额也更多。目前，先微气体团队正在与京东方、TCL华星光电进行深度接触。 成立近3年，先微气体已完成2轮融资，历史投资方还有合肥创新投资和鑫城资本。据透露，先微气体即将于7月开启新一轮融资，基于电子特气应用场景的聚焦性，先微气体正在接洽更多的产业投资方。 ### **投资方观点** **国科新能创投创始合伙人方建华：**电子特气可视作电子工业的“粮食”，下游的新能源汽车、光伏电池、半导体等行业对其需求旺盛。尤其是难度较高的扩散气，其稀缺性更为显著。先微气体所处的赛道潜力较大，公司团队掌握了特气合成、提纯、分装等全流程的关键技术，在产业化落地和市场竞争方面具备一定的优势，在推动国产化替代方面也做出了不少努力。国科新能创投将围绕发展新质生产力，通过产业资源赋能、创投资本推动的方式，持续支持硬科技企业推进科技成果转化。 **冯源资本项目负责人夏磊：电子特气作为半导体制造的“血液”，细分品类多、市场规模大。同时，电子特气也是典型的危化品，不仅高度依赖企业的技术与工艺经验，还对企业生产管理、品质管理、配套服务的专业性要求极高。持续加大研发投入、始终保持专业性是特气企业做大做强的法宝。先微气体核心团队来自国际知名特气企业，技术与工艺经验深厚，而且深谙国际大厂高质量、高效率的管理体系，以及配套服务体系的专业性与重要性。冯源资本依托强大的产业资源抓手，后续会持续深度赋能先微气体，期待先微气体成长为特气行业的标杆企业。**         

<blockquote><p>在数字化浪潮中，数据安全至关重要。对于运行在云端或本地服务器的 n8n 工作流，数据丢失风险不容小觑。本文将为你带来利用 Github 免费自动备份 n8n 工作流的实用方法，助力守护你的工作流数据。</p> </blockquote>  对于工作流来说，因为都是需要部署的——不论是本地还是云端服务器——就会有「安全性」的问题 尤其是云端服务器，会有各种故障，加上平台频繁升级，很容易误操作，导致数据丢失。 饼干哥哥之前的服务器就试过被黑客扫描到，攻击后锁住了数据库，勒索我比特币。 虽然我最后选择重装系统，但也警示⚠️我们要注意数据安全问题。 现在饼干哥哥跑的业务有10多个工作流在n8n上，要是有点风吹草动就伤神了。 所以今天就分享一个用Github免费自动备份n8n的工作流，先收藏转发保存起来，一定用得上。 效果是这样，中间是工作流的名字，很清晰。搭配上定时触发器的话，可以每天自动备份。  这个工作流是国外作者创建的，具体讲解可见：https://www.youtube.com/watch?v=NJMMBc9FM_w n8n文件可以到作者的网站下载，我也帮大家下载好了，见文末。  ## Github 准备 应该不用介绍Github是什么了吧。。不了解的可以搜一下，简单来说就是一个代码托管平台，你也可以理解成是一个代码网盘。 ### 1. 创建仓库 如图位置点 New repository  给仓库起个名字，例如n8n-workflow-backup，这个记住，后面要用。 如果你不想工作流被别人看到，就选Private即可  ### 2. 创建密钥 在个人的全局设置Settings里找到Developer Settings 如下图，在Fine-grained tokens页面，创建tokenGenerate new token  随便给token起个名字，最重要是下面的Expiration，过期日期，嫌麻烦的就可以选择永不过期  注意，这个密钥是可以操作你账号的。 所以为了安全起见，我们要给它加个限制： 选择Only select repositories，只对刚才我们新建的仓库生效  同时，开放对流程和内容的读写权限，最终的权限配置如下图所示即可。   最后，别忘了把生成好的Token复制下来备用。  ## n8n工作流 拿到文件后我们直接新建工作流，然后通过导入文件的形式导进去。  这个工作流分成了两个部分。我们从上往下看。 ### 1. 主流程 上面是主流程，它会读取我们n8n工作区的所有工作流，然后逐个同步到Github  其中，中间的n8n节点需要设置我们自己n8n工作区的Credential 此时要点开设置，找到n8n API 需要我们自己创建一个key，黏贴到上面的Credential里即可。  ### 2. 次流程 接下来，看下面的。它会把n8n工作区的工作流和Github的做对比，只有存在新增和修改，才会同步到Github，并且设置备注等信息。设置Github 关注如图的几个Github的图表，逐个点开它们。  设置Credential，注意User是你Github的用户名，Access Token就是前面新建好的密钥  ## 设置信息 点开Edit this node的位置  这里需要填入Github的用户名，以及前面新建好的Github仓库名称  运行一下：  很丝滑的帮我同步好了。  以上就是今天分享的全部内容 本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】，微信公众号：【饼干哥哥AGI】，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。

The broader tech industry had hoped that a Republican return to the White House might ease regulatory pressure. Instead, Trump has signaled continuity with many Biden-era antitrust initiatives. According to legal scholars, Trump&#39;s approach diverges sharply from traditional GOP norms.

 云豹娱乐今日公布了《空之轨迹 the 1st》约书亚·布莱特（CV：藤原夏海）角色视频， 请一起见证他的成长。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 由NIHON FALCOM开发，剧情RPG《轨迹》系列首部作《空之轨迹 FC》的完全重制版《空之轨迹 the 1st》(NS / PS5 / Steam) ，预定于9月19日与全球同步推出。

远超所望 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1626847) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1626847#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

 福泽克雄执导、堺雅人主演的TBS系日剧《VIVANT》确定将推出续篇，预计2026年播出。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;   《VIVANT》在2023年夏季播出，由参与过《半泽直树》《下町火箭》的福泽克雄负责原作和导演，堺雅人主演，阿部宽、二阶堂富美、松坂桃李、役所广司、二宫和也参演。剧集讲述一个上班族在对接国外公司时，本来应打款1000万美金，却意外打款1亿美元，不得不去蒙古追债，然而他却被卷入了各种战斗和阴谋之中……    续篇将接续前作最后的场景继续讲述故事，主人公的设定没有变动。剧组将在海外拍摄，计划前往全球多个地方取景。

**今天下午举办的华为Pura 80系列及全场景新品发布会上，首款鸿蒙AI智能手——华为WATCH 5正式发布，搭载鸿蒙5系统，最长支持11天续航。**华为WATCH 5提供46mm、42mm、两个尺寸，屏幕均采用球面蓝宝石玻璃，**表壳则有钛合金、904L不锈钢、316L不锈钢三种材质可选，共计8款可选。**   **其中，46mm表壳材质分别为：** **316L不锈钢（苍穹黑氟橡胶表带，2799元）、钛合金（木星棕、银河紫复合表带，3499元）、钛合金（钛空银钛金属表带，3999元）。**  **42mm表壳材质分别为：** **316L不锈钢（幻月黑氟橡胶表带，2699元）、316L不锈钢（金星白素皮复合表带，2899元）、904L不锈钢（星云杏素皮复合表带，3399元）、904L不锈钢（晨曦金钛金属表带，3899元）。** 华为WATCH 5搭载全新智慧助手小艺，支持小艺健康问答、小艺运动操控、小艺生活助手等。还支持手势遥控拍照，手势控制闹钟，以及充当星闪车钥匙（智慧控车尊界S800）。 此外，**该手表还业界首发侧边X-TAP智感窗，首创三合一传感器（PPG+ECG+压感），不仅能玩压感游戏，业界首发指尖实时血氧，同时支持免气囊高血压风险研究。用户只需指尖轻触表冠3秒，就能完成血氧、血管弹性、压力值等11项核心指标检测，60秒生成完整健康报告 。** 华为WATCH 5还支持eSIM通信，包括独立通话、独立导航、在线音乐等。同时，提供双续航模式，以46mm款为例，全能模式（常规使用）下续航4.5天，省电模式（轻度使用）下续航11天。 据悉，**华为WATCH 5将于6月11日17:08分在华为商城等官方渠道正式开售**。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1506058.htm)

 【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。

 韩国游戏公司 Pearl Abyss 旗下开放世界大作《红色沙漠》于WWDC 2025（苹果全球开发者大会） 上迎来重要进展 —— 苹果正式宣布该游戏将登陆 Mac 操作系统（macOS），标志着这款现象级作品的跨平台布局进一步拓展。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 当地时间6月9日上午10点，苹果在WWDC 2025 主题演讲中称《红色沙漠》将于今年登陆macOS平台，并将这款游戏列为 2025 年 macOS 系统主推的全球化 3A 游戏之一。  苹果首席副总裁 Craig Federighi 在演讲中特别强调该作与苹果生态的深度融合：“《红色沙漠》依托 Apple Silicon 的卓越性能，实现了电影级视觉效果与动态交互体验，以沉浸式细节构建出震撼人心的开放世界。”  现场同步放出的演示视频中，展示了主角&#34;克里夫&#34;在红色沙漠中策马奔驰、展开&#34;乌鸦之翼&#34;滑翔穿越碧蓝海域等场景，其展现的光线追踪技术与流畅物理引擎引发热烈讨论。  作为 Pearl Abyss 耗时多年潜心打造的开放世界动作冒险游戏，《红色沙漠》确认登陆 PC（Steam）、PlayStation 5、Xbox Series X|S 、Mac等主流平台。

 在 Apple 全球开发者大会（WWDC）上，Apple 预览了赏心悦目的新软件设计，让 app 和系统体验更加灵动活泼，同时延续了原有的熟悉感。新设计采用新材料 Liquid Glass (液态玻璃)打造。这种半透明材料能够反射和折射周围环境，同时产生动态变化，进一步凸显内容，让控制、导览、app 图标、小组件等元素更具活力。新设计首次同时涵盖 iOS 26、iPadOS 26、macOS Tahoe 26 和 watchOS 26 等多个平台，更加和谐统一，同时每个平台与众不同的独特质感也得以延续。  “在 Apple，我们一向坚信硬件与软件的深度集成能够让人与技术的交互更加直观、美妙、令人愉快。”Apple 人机交互设计副总裁 Alan Dye 表示，“这是我们迄今最广泛的软件设计更新。新设计通过对软件基础元素的重新构想精心打造，采用了一种名为 Liquid Glass 的全新材料。这种材料结合了玻璃的光学质感与一种唯有 Apple 能实现的流动感，可根据用户内容或环境产生变化。它为未来的新体验奠定了基础，让哪怕最简单的交互也变得更有趣、更奇妙。”  ## 隆重介绍 Liquid Glass：灵动活泼的新材料 新设计灵感源自 visionOS 的深度与维度感，利用 Apple 强大的硬件优势、芯片性能和图像技术打造而成。新材料 Liquid Glass 呈半透明状，具有现实世界中玻璃的质感。其色彩受周围内容的影响而变化，并可智能适应浅色与深色环境。Liquid Glass 是 Apple 设计和工程团队密切合作的成果，使用实时渲染技术，可对动作产生动态响应，呈现炫目的高光效果。新设计将使 iPhone、iPad、Mac 和 Apple Watch 的使用体验更加灵动活泼、赏心悦目。这一精美新材料涵盖了按钮、开关、滑块、文本、媒体控制等用户日常交互所用的小型元素，到用于导览 app 的标签页栏和边栏等更大的元素。新材料同样应用于系统体验，如锁定屏幕、主屏幕、通知、控制中心等等。  新材料 Liquid Glass 结合了玻璃的光学质感与一种唯有 Apple 能实现的流动感，可以根据内容或环境产生变化。 ## App 设计更新 Apple 设计团队以打造更便于专注投入且保有熟悉感的内容为目标，审视了 Apple 各平台的方方面面，以求发现改进空间。  App 内的控制、工具栏和导览均得到了重新设计。这些元素此前为矩形显示屏设计，如今则完美契合现代硬件和 app 窗口的圆角设计，让硬件、软件和内容更加和谐统一。控制现采用 Liquid Glass 打造，成为位于 app 上方的独立功能叠层。它们会让位于内容，并在用户需要更多选项或在 app 内各部分间移动时动态变形。  标签页栏和边栏也得到了类似的重新设计。在 iOS 26 里，用户向下滚动屏幕时，标签页栏会自动缩小以凸显内容，让导览便捷无碍。用户向上滚动屏幕时，标签页栏会流畅地展开。在 iPadOS 和 macOS 里，更新的边栏让相应的 app 体验更具沉浸感。边栏会折射后方的内容，同时反射周边的内容和用户墙纸，确保用户始终保持对环境的感知。这些更新的设计元素为相机、照片、Safari 浏览器、FaceTime 通话、Apple Music、播客等 app 带来了崭新体验。 ## 增强的跨平台体验 新设计涵盖了 iOS、iPadOS、macOS 和 watchOS，并更新了锁定屏幕、主屏幕、桌面和程序坞等系统体验。时间数字现采用 Liquid Glass 打造，可流畅变化、优雅地居于照片主体后方，凸显锁定屏幕墙纸照片主体。   在主屏幕和桌面上，程序坞、app 图标和小组件都采用多层 Liquid Glass 打造。这些元素呈现炫目高光效果，在承载更多个性化选项的同时延续了用户熟悉的观感。例如，在 macOS Tahoe 26 里，用户可为小组件和 app 图标赋予生动的浅色或深色外观、多彩的新浅色与深色色调和优雅的新简约外观，对桌面和程序坞进行自定义设置。此外更有完全透明的菜单栏，让 Mac 显示屏更显宽大。 ## 打造灵动的 App 对于使用 SwiftUI、UIKit 和 AppKit 的开发者，一套更新的 API 可帮助他们轻松适应新设计。通过使用 Liquid Glass 材料和新发布与更新的控制，开发者可更新 app 的设计，让用户的交互体验更直观、更美妙。 

 《最终幻想14》官方宣布将推出第2弹食谱书，书名为“The Ultimate FINAL FANTASY XIV Cookbook Volume 2”。   第2弹食谱书共192页，定价34.99美元，书中语言为英语。本书将聚焦“暗影之逆焰”“晓月之终途”“金曦之遗辉”中出现的特色食物，用游戏中的说明、精美的摄影图片及易于学习的烹饪方法加以呈现，让读者能够在现实中制作超过70种来自《最终幻想14》的美食。书中还将包含吉田直树的独家前言，官方说明表示烹饪方法简明易懂，适合所有级别和阶段的厨师。    第1弹官方食谱书已在2021年发售。

 在 Apple 全球开发者大会（WWDC）上，Apple 宣布推出全新的游戏大本营 Apple Games app，让玩家能随时重玩自己喜爱的游戏，发现惊喜新作，与朋友一同畅玩，甚至能为单机游戏创造联机体验。Games app 为游戏玩家提供极为便捷的一站式游戏和游戏资讯体验，包括各款游戏的大型活动和更新，再不会错过任何精彩内容。本应用将于今秋以免费软件更新形式随 iOS 26、iPadOS 26 和 macOS Tahoe 26 发布。   ## 畅玩心爱游戏，发现惊喜新作 Games app 方便玩家查看以往在 iPhone 和 iPad 上从 App Store 下载过的所有游戏，还可集中管理在 Mac 上安装的所有游戏。  玩家可连接任何兼容的游戏手柄，在 Games app 中自由浏览，或者直接启动想玩的游戏。玩家可随意查看根据自己玩过的游戏给出的个性化推荐，朋友在玩的游戏，以及支持 Game Center 的多款游戏，并且全都可以联机游玩。  Games app 内还会显示多组编辑精选，帮助玩家发掘新游戏，包括 App Store 上的精彩佳作。  ## 一同畅玩 玩家现可集中管理曾通过 Game Center 联机游玩的朋友和群组，方便今后再次一同畅玩。玩家将可看到朋友共享的游玩记录，比较彼此的成就进度，利用任何信息类 app 向朋友发送邀请链接和群组码，邀请他们与自己竞技或者进行多人联机比赛。  Games app 还推出挑战功能，为玩家带来与朋友竞逐排行榜得分的游戏新方式。这些挑战功能适合人数较少的朋友群组参与，只要开发者的游戏支持 Game Center 排行榜，便可添加这些独特的挑战功能。挑战功能可为单机游戏创造联机体验，让玩家能有更多途径组建群组、为第一名戴上皇冠或者重新比试。  玩家可以选择好友或通讯录联系人，邀请朋友参与挑战。挑战功能将会带来前所未有的友好竞争体验：玩家可以和朋友比赛谁能在《Thronefall》里抵御住最多次敌人的攻击，或者谁能在《Skate City: New York》的每周精选路线上拿下更高分数。 ## 时刻掌握游戏内资讯 Games app 还有多种新功能帮助开发者及时通知玩家游戏的最新更新和不容错过的精彩活动。App 内的游戏页面内容丰富，并且会重点显示每款游戏的最新活动。玩家可在页面上最显眼的地方看到自己最关切的游戏资讯和在现阶段最爱玩的游戏，例如游戏更新、直播活动以及朋友的最新游戏进度等。

 在 Apple 全球开发者大会（WWDC）上，Apple 宣布推出全新的游戏大本营 Apple Games app，让玩家能随时重玩自己喜爱的游戏，发现惊喜新作，与朋友一同畅玩，甚至能为单机游戏创造联机体验。Games app 为游戏玩家提供极为便捷的一站式游戏和游戏资讯体验，包括各款游戏的大型活动和更新，再不会错过任何精彩内容。本应用将于今秋以免费软件更新形式随 iOS 26、iPadOS 26 和 macOS Tahoe 26 发布。   ## 畅玩心爱游戏，发现惊喜新作 Games app 方便玩家查看以往在 iPhone 和 iPad 上从 App Store 下载过的所有游戏，还可集中管理在 Mac 上安装的所有游戏。  玩家可连接任何兼容的游戏手柄，在 Games app 中自由浏览，或者直接启动想玩的游戏。玩家可随意查看根据自己玩过的游戏给出的个性化推荐，朋友在玩的游戏，以及支持 Game Center 的多款游戏，并且全都可以联机游玩。  Games app 内还会显示多组编辑精选，帮助玩家发掘新游戏，包括 App Store 上的精彩佳作。  ## 一同畅玩 玩家现可集中管理曾通过 Game Center 联机游玩的朋友和群组，方便今后再次一同畅玩。玩家将可看到朋友共享的游玩记录，比较彼此的成就进度，利用任何信息类 app 向朋友发送邀请链接和群组码，邀请他们与自己竞技或者进行多人联机比赛。  Games app 还推出挑战功能，为玩家带来与朋友竞逐排行榜得分的游戏新方式。这些挑战功能适合人数较少的朋友群组参与，只要开发者的游戏支持 Game Center 排行榜，便可添加这些独特的挑战功能。挑战功能可为单机游戏创造联机体验，让玩家能有更多途径组建群组、为第一名戴上皇冠或者重新比试。  玩家可以选择好友或通讯录联系人，邀请朋友参与挑战。挑战功能将会带来前所未有的友好竞争体验：玩家可以和朋友比赛谁能在《Thronefall》里抵御住最多次敌人的攻击，或者谁能在《Skate City: New York》的每周精选路线上拿下更高分数。 ## 时刻掌握游戏内资讯 Games app 还有多种新功能帮助开发者及时通知玩家游戏的最新更新和不容错过的精彩活动。App 内的游戏页面内容丰富，并且会重点显示每款游戏的最新活动。玩家可在页面上最显眼的地方看到自己最关切的游戏资讯和在现阶段最爱玩的游戏，例如游戏更新、直播活动以及朋友的最新游戏进度等。

如果有一天，当你回家，你发现独居的家中异常整洁，所有的家务几乎都被神秘的“田螺姑娘”干完了，会作何感想？你会感谢“田螺姑娘”的付出，还是害怕自己被“变态”盯上？这是一个真实的故事，2024年7 月 16 日，英国蒙茅斯郡的A女士回家后，发现家里有被“闯入”的痕迹，只是这一次有些怪异，家里没有丢失财物，只丢了“家务”。 闯入者化身“田螺姑娘”，**衣服洗了也晾了，地板扫了也拖了，购物袋里的物品归整了，冰箱整理了，垃圾也倒了，饭菜都做好了。** 餐桌上摆放着**一瓶红酒、一个玻璃杯和一个开瓶器，还有一碗糖果，旁边还附上就一张纸条，写着：“别担心，开心一点，吃饱喝好！”** 就连花园里的活都干了，不用的花盆被移走了，喂鸟器里的食物也填充满了，鞋柜里的鞋子也码整齐了。  看起来是如此温馨的画面，但女子瑟瑟发抖，害怕极了，因为她不知道是谁来过了。 她向邻居求证，邻居表示，确实看到有一个男子在晾晒衣服。 交流后，她才发现自己压根不认识这个人，顿时头皮发麻。尤其是想到**自己的牙刷头都被换过了**，她的内心陷入了一种高度焦虑状态：“他认识我吗？是不是在跟踪我？是不是知道我是独居的？我是不是他下一个目标？” 实在太害怕了，她压根不敢住回家，之后就一直住在朋友家里。  无独有偶，7月29日，另一户人家家里也发生了类似“家务”被盗的事件。 家里没人，但报警器检测到有人入侵，屋主便派人查看房子，结果发现一男子喝醉酒躺在浴缸里。 屋主命令男子立马离开，否则就报警，随后男子就离开了。 但经过这事之后，很快男子就被抓了，因为上一次A女士入室盗窃中，发现的指纹和他的是匹配的。  也就是说，**他就是那个“田螺姑娘”，**经过调查，他叫Damian Wojnilowicz，没有固定住处，生活也很困难。 最终，他承认了所有罪行，还表示，要是自己的行为对屋主造成伤害，他感到很抱歉。由于他没有对公众构成实质性的伤害，他被判入狱 22 个月。 至于为什么要当“田螺姑娘”，他没有作出解释。 **猜想，他可能是太孤独太想要一个家了，这才会闯入别人家，把自己当作这个“家”的一份子，并包揽了所有家务。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1506056.htm)

今天下午，华为Pura 80系列正式亮相。售价方面，**Pura 80 Pro 12GB+256GB售价6499元，**12GB+512GB售价6999元，12GB+1TB售价7999元，6月14日发售。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/54a9ad3b624c4124b64513571f31e18c.jpg) Pura 80 Pro+ 16GB+512GB售价7999元，16GB+1TB售价8999元，6月14日发售。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/0194778c4db34a02a5b18b94630535b8.jpg) Pura 80 Ultra 16GB+512GB售价9999元，16GB+1TB售价10999元，6月26日发售。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/e0a7bc7bcfe94af1bcdfdaf1da1ff7e3.jpg) 作为Pura系列新成员，Pura 80系列主打影像，尤其是Ultra版本，这是行业内影像最强的高端旗舰。 具体来说，华为Pura 80 Ultra搭载1英寸超高动态主摄，采用业界首创超大积分电容，大幅提升满肼容量，配合TCG三重实时融合技术，三路高容量信号分别捕捉超高亮、高亮和暗部细节，实现亮处有暗，暗处有光的超高动态效果，动态范围达到业界最高的16EV，不论是夜景下的火焰，还是暗光或逆光人像，都能做到超亮不过曝。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/342e7cb3477b41f58cfbabcff5aec416.jpg) 与此同时，**华为Pura 80 Ultra业界首创超大底一镜双目长焦镜头**，重构光学结构，将3.7x中长焦镜头与9.4x超长焦镜头光学焦段合一，配合1/1.28英寸主摄级超大底传感器，实现超大底和双长焦的完美结合，带来业界最大进光量长焦镜头，长焦画质全面飞跃。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/eb5c63691e9f4746936cff356489d2a3.png) 更重要的是，华为XMAGE色彩风格迎来全新升级，全新“个性色卡”覆盖全场景影像创作，带来更自由的发挥空间。在原有原色、鲜明、明快等经典色彩基础上，新增胶片、电影、动漫三种个性专属风格，并支持用户自定义拍摄参数，在拍摄前/后均可以自定义照片的色调、色温和饱和度，轻松打造专属的色彩配方。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/31549746394a4b42aacac0865331fc13.jpg) 屏幕方面，华为Pura 80系列标准版采用6.6英寸直屏，Pro版和Pro+版采用6.8英寸等深四曲屏。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/2a81ed5e250844ebacfcd0b1e9756504.jpg) 并且Pura 80系列搭载新一代华为临境显示，峰值亮度达到3000尼特，支持1-120Hz自适应刷新率，支持10.7亿色显示以及HDR Vivid高动态显示。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/c69ad604ff2b4e0ea767848cdedda588.jpg) 工业设计上，华为Pura 80系列采用家族化设计语言，其中Pura 80 Pro+提供釉白、釉青、釉红和釉黑四种配色，Pura 80 Pro提供釉白、釉金和釉黑三种配色，华为Pura 80提供丝绒黑、丝绒白、丝绒金和丝绒绿四种配色，Pura 80 Ultra提供鎏光金和鎏光黑两种配色。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/81ac32b802e34e0fbf77eb1a1dbcf84c.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/d41f5d955d6e40a1ae0420dc092f0cd6.jpg) 另外，华为Pura 80系列出厂搭载鸿蒙5.1，内置全新小艺助手，官方称全新小艺是多模态连续实时问答的智能助手，能够调用电话、导航、GPS、天气、音乐系统设置等多种工具，在旅游出行、日常生活等场景中，化身用户的专属穿搭造型师、随身导游、百科专家、营养专家等，陪你探索生活新发现。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/355030b7ceec4b659d25189c8c4fe21f.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/f18de98ca7ce4ef79742024b191d1278.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250611/8c9ca05f804245e99c65b768e1a33ccc.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1506054.htm)

<blockquote><p>针对玻璃制造业退货退款中 &#34;原单据如何处理&#34; 的核心疑问，结合行业合规要求与数字化实践，从操作原则、分场景处理流程及风险控制三方面展开详解，解决追溯性与数据准确性的平衡问题。</p> </blockquote>  ## 一、原单据处理的核心原则 ### 1. 原始单据不可篡改原则 玻璃制造业订单常关联生产工单、质量检测报告等关键文件，原单据作为交易原始凭证需永久存档。实际操作中采用 “红字冲销 + 关联追溯” 模式： - 保留原销售 / 采购单据的完整性，通过系统生成独立的退货单据（如退货入库单、退款申请单）。 - 在原单据备注栏自动标注 “关联退货单号 XXX”，并生成双向链接，实现原单与退货单的相互穿透查询。例如某厂 ERP 系统中，原销售订单发生退货时，系统自动生成对应退货单，两单据通过 “业务流水号” 字段建立数据关联。 ### 2. 业财税一体化联动原则 根据是否开票分为两种处理路径： - 未开票场景：原单据的数量 / 金额字段先标记 “调整中”，待退货完成后更新为实际执行量。具体流程为：仓库管理系统（WMS）确认退货入库→企业资源计划系统（ERP）自动扣减原单数量→财务模块冻结原单开票权限，确保数据同步更新。 - 已开票场景：必须通过 “红字发票 + 退货单” 双轨处理，原单据金额不直接修改，而是通过差异表体现。流程为：退货质检通过→财务系统申请红字发票→经税控平台核验后→ERP 生成金额调整凭证，满足税务合规要求。 ## 二、分场景单据处理实操流程 ### 1. 实物退货场景（占比 85% 以上） **1）B2B 大宗采购退货（以汽车玻璃定制订单为例）** 当客户发起质量异议并提供检测报告后，企业通过 ERP 系统自动匹配原生产工单，调取 MES 系统中的工艺参数（如钢化温度、镀膜厚度等）进行比对，生成含质量异常报告的退货审批单。审批通过后，WMS 创建专用退货仓位，对实物扫码入库并关联原销售单，系统同步在原单备注栏记录退货数量及质检单号、生成退货入库单增加库存台账、触发财务模块的红字发票申请流程，最后经人工复核实物规格与原单一致后，将原单状态更新为 “部分执行”。 **2）B2C 零售退货（以建筑玻璃电商订单为例）** 无实际收发货行为（如运输破损仅退款不退货）：客服审核破损照片后，系统生成标记 “无实物入库” 的 “虚拟退货单”，原销售单金额字段显示 “原金额 – 退款金额”，备注栏链接售后纠纷处理单；因实物未退回，WMS 不在常规库存中更新，而是在异常库存表记录 “待索赔破损数量”。 ### 2. 非实物退货场景（如预付款退款） 原采购 / 销售订单保留完整金额，新增 “预付款调整单” 记录退款金额，在资金流水模块建立 “原单预付款→退款→可用预付款” 的关联关系。税务处理上，未开票时通过合同变更协议备案，已开票则需取得对方红字发票信息表。 ## 三、特殊问题解决方案 ### 1. 跨年度退货的追溯处理 若上一年度销售的产品在次年退货，系统自动识别原单所属会计年度并生成跨年度退货标记，财务模块通过 “以前年度损益调整” 科目处理，同时在原单备注栏注明涉及的成本调整年度；MES 系统开放历史数据查询权限，支持追溯该批次产品的工艺参数（如退火曲线）。 ### 2. 多维度单据关联技术实现 通过数据中台建立单据关联体系，原销售订单可追溯至生产工单、质检报告，退货单则对应返工工单与二次质检报告。每个单据包含唯一追溯码，扫码可查看从生产到退货的全链路处理记录，原单扣减数据通过 “单据状态矩阵” 实时更新（正常 / 退货 / 部分执行 / 冻结）。 ### 3. 无系统对接的外部单据处理 针对中小玻璃企业常用的 Excel 台账管理，建议建立《退货 – 原单对照表》，记录原单编号、退货日期、扣减数量、经办人、审批人等信息；采用 “修订痕迹” 功能记录修改历史，禁止直接删除或覆盖原数据；每月生成《单据差异分析表》，对比 ERP 系统数据与手工台账的一致性。 ## 四、风险控制与最佳实践 ### 1. 关键控制点 - 权限分离：退货录入与原单扣减由不同岗位操作（如仓库录入退货信息，财务审核扣减数据），避免单人操作风险。 - 定时对账：每日凌晨系统自动比对退货单与原单扣减数据，差异超过 0.5% 时触发预警，确保数据准确性。 - 审计留痕：所有单据操作记录保存 5 年以上，支持按 “原单修改时间”” 退货申请人 ” 等维度检索，满足审计合规要求。 ### 2. 标杆企业实践 某厂推行 “三不原则” 处理法：不直接修改原单字段（通过关联单据实现数据联动）、不遗漏质量追溯信息（退货单必须绑定原生产批次工艺参数）、不延迟财务税务处理（退货确认后 24 小时内完成红字发票申请），实现原单据追溯完整率 100%、跨系统数据一致性 99.9%、税务合规风险降低 80%。 ## 五、不同规模企业的选择差异 ### 1. 中小玻璃企业 现状：数字化水平较低，可能依赖 Excel 台账或局部系统（如单模块 ERP）。 实施路径： - 基础阶段：建立标准化《退货 – 原单对照表》，明确手工台账填写规范，启用 Excel 修订痕迹功能记录操作历史。 - 进阶阶段：引入轻量化 ERP 系统，实现退货单与原单的基础关联（如备注栏手动标注退货单号），逐步对接财务模块处理简单退款流程。 优势：成本低、易落地，适合业务规模较小、流程相对简单的企业。 ### 2. 大型玻璃集团 现状：多拥有 ERP/MES/WMS 等系统，但可能存在系统孤岛问题。 实施路径： - 系统集成阶段：打通 ERP/MES/WMS 数据壁垒，实现退货申请自动关联生产工单、质检报告，库存与财务数据实时同步扣减，如某厂通过数据中台构建全链路追溯体系。 - 智能化阶段：引入 AI 质检（如退货玻璃的光学缺陷识别）、RPA 自动生成红字发票等技术，减少人工干预，提升处理效率与合规性。 优势：支持复杂业务场景（如多工厂协同退货、跨国税务处理），数据价值挖掘潜力大（如通过退货数据分析优化生产工艺）。 ## 六、构建 “可追溯 + 可审计” 的处理体系 玻璃制造业退货退款的原单据处理，核心在于平衡业务效率与数据合规： - 物理单据：通过独立退货单实现业务闭环，原单作为主索引保持不可篡改性。 - 数据处理：采用 “标记关联 + 差异记录” 模式，既反映业务变化又保留原始轨迹。 - 系统支撑：依赖系统集成度，中小厂可从标准化台账起步，大型集团需构建数据中台级追溯体系。 最终目标是形成 “操作有痕迹、数据可追溯、责任能界定” 的退货管理体系，满足不同规模企业的实际需求。 本文由 @乱七八看 原创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。 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。

 为全面推进中国游戏与电竞研究的知识体系与学科建设，搭建产学研深度交流平台，首届中国游戏与电竞研究年会于2025年6月11日至12日在北京师范大学京师学堂隆重举行。本届年会由中国音像与数字出版协会游戏产业研究专家委员会与电子竞技产业研究专家委员会主办，北京师范大学艺术与传媒学院承办，上海市徐汇区文化和旅游局、上海市静安区文化和旅游局支持。此次盛会旨在提升游戏及电竞领域的理论研究水平与成果应用，促进产业高质量发展。年会汇聚了来自全国各大高校、研究机构及知名游戏企业的专家学者与业界精英。会议从数百篇投稿中遴选出50篇优秀研究论文参会宣讲，视角涵盖人文、社科与艺术多个领域。  (会议现场) 中国音像与数字出版协会第一副理事长兼游戏工委主任委员张毅君，中国音像与数字出版协会常务副理事长兼秘书长敖然，中国高等教育学会智慧教育研究分会副理事长、教育部高等教育司原一级巡视员宋毅，中国音像与数字出版协会副秘书长兼游戏工委秘书长唐贾军，北京师范大学科研院副院长兼社会科学处处长、统计学院教授张勋，北京师范大学艺术与传媒学院副院长兼副教授陈刚等领导参加开幕式。北京师范大学艺术与传媒学院教授、中国电视艺术家协会副主席、长江学者胡智锋，南京大学艺术学院教授、长江学者何成洲发表了主旨演讲。 会上，中国音像与数字出版协会第一副理事长兼游戏工委主任委员张毅君指出，我国游戏与电竞行业的健康发展，离不开科学研究的支持和推动；产业政策的制定、技术创新及文化传播，都需要学术理论的支撑与加持。本次“2024年度游戏与电竞研究成果推选活动”旨在通过评选过去一年我国在游戏和电竞相关领域正式出版和发表的优秀学术研究成果，达成鼓励卓越学者、激发研究活力、倡导创新思维、优化学术生态、加强产学研融合的目标初衷，以促进我国游戏和电竞行业进一步高质量发展。  (中国音像与数字出版协会第一副理事长兼游戏工委主任委员 张毅君) 中国音像与数字出版协会常务副理事长兼秘书长敖然在致辞中提到，创办中国游戏与电竞研究年会源于三点初心：一是响应国家战略，借教育部新增游戏艺术设计专业之机，搭建学界与业界协同平台，推动学术研究与产业实践协同发力，培养复合型人才；二是广纳多元视角，以跨学科思维打破壁垒，构建开放包容的学术生态，为行业的高质量可持续发展筑牢理论根基；三是深化产教融合，以大会为枢纽打通“理论—技术—产业”全链条，推动学术成果转化与产业需求反哺，助力中国游戏与电竞在全球价值链中实现能级跃升。  (中国音像与数字出版协会常务副理事长兼秘书长 敖然) 中国高等教育学会智慧教育研究分会副理事长、教育部高等教育司原一级巡视员宋毅指出游戏与电竞产业已成为数字经济浪潮中极具活力的板块，从文化传播到科技融合，从人才培养到产业生态，都展现出强大的发展势能。随后，他指出培养游戏与电竞的人才需要锚定应用型人才培养定位，培养兼具艺术素养与技术能力的人才；促进艺术与技术深度交融，让学生掌握艺术技能与游戏引擎技术等前沿手段；打造理论与实践闭环衔接，将课程嵌入真实项目，构建校企协同实践生态；推动文化传承与创新双向赋能，挖掘文化资源融入游戏设计；扎实推进产教融合，强化协同育人、促进师资流动、联合科研攻关，发挥行业协会作用，形成正向循环。  (中国高等教育学会智慧教育研究分会副理事长、教育部高等教育司原一级巡视员 宋毅)  (北京师范大学科研院副院长兼社会科学处处长、统计学院教授 张勋)  (北京师范大学艺术与传媒学院副院长兼副教授 陈刚)  (北京师范大学艺术与传媒学院教授、中国电视艺术家协会副主席、长江学者 胡智锋)  (南京大学艺术学院教授、长江学者 何成洲) 会议期间还向“2024年度游戏与电竞研究成果推选活动”入选者颁发了荣誉证书，中国音像与数字出版协会副秘书长、游戏工委秘书长唐贾军发布了《2025中国游戏产业发展报告》蓝皮书，彰显了对过往研究成果的肯定与对未来产业趋势的洞察。  (“2024年度游戏与电竞研究成果推选活动”结果公布及颁发荣誉证书 )  (中国音像与数字出版协会副秘书长兼游戏工委秘书长 唐贾军) 两场圆桌论坛——“新起点·新使命：游戏专业独立设科下的游戏研究与教育创新”和“电竞人才培养与数据科学”，则邀请了来自北京电影学院、中国传媒大学、浙江大学、北京大学、完美世界等院校和企业的代表，共同探讨了行业发展的核心议题。 会议围绕游戏叙事与文本研究、游戏文化与传播研究、游戏产业与法规研究、游戏机制与美学研究、玩家心理与行为研究、电子竞技研究六大主题设立了分论坛，并专设了学生论坛以鼓励更多青年学子参与研讨。与会者探讨了《黑神话：悟空》《原神》《燕云十六声》《山河旅探》《桃源深处有人家》等热门国产游戏的文化内核、叙事特点、游戏机制、跨文化传播策略；分析了游戏中的怀旧美学、玩家准社会关系建构、AI应用等多元议题；研判了网络游戏规则的著作权保护、游戏分发渠道风险与合规体系构建等法律实践；关注电竞纠纷的仲裁机制、俱乐部心理学应用、电竞粉丝文化等。 首届中国游戏与电竞研究年会的成功举办，不仅是对我国游戏与电竞领域学术成果的一次集中展示，更标志着一个连接产业、学术与研究的常态化、高水平交流机制的建立。它为中国游戏与电竞产业的理论创新和健康发展注入了新的活力。

国药系的浆站数量将达154个，占行业一半，采浆量共计达4743吨，占行业总量的约35.4%。

 根据Reddit用户Nicky_Best消息，媒体XboxEra泄露了一些关于《生化危机 安魂曲》的相关内容，目前该内容已经不可见。  但从搜索引擎的留存来看，Capcom应该是邀请了部分媒体观看了一场闭门演示，其中播放了 长达30分钟的《生化危机 安魂曲》游戏预览。  Nicky_Best整理了部分的泄露内容，其中包括了几张游戏的截图以及部分信息。 部分信息如下： - 文章中提到，游戏的闭门演示长达30分钟，以第一人称视角的方式进行，但在演示期间可以更改为第三人称视角，文章称玩家可以从任一视角玩整个游戏。 - 在演示中，格蕾丝四处走动开门，并被某种怪物咬掉了她的肩膀，接着她使用注射器治好了伤势，没有用治疗喷雾。 - 开发人员暗示了第二个可玩角色，这是一个玩家们熟悉的角色，并拥有一堆武器。 部分截图如下：