**迅雷近日宣布，已完成对上海匡慧网络科技有限公司的收购，该公司经营着中国领先的体育媒体和数据平台虎扑。**根据双方最终协议的条款，迅雷已在交易完成前支付了4亿元人民币的现金对价。 **迅雷将分别在交易完成后12个月和24个月分两期等额支付剩余的1亿元人民币现金对价。**据悉，此次收购在1月份正式公布，迅雷同意以5亿元人民币的总现金对价收购运营体育平台虎扑的上海匡慧网络科技有限公司。 当时迅雷董事长兼首席执行官 李金波表示：“收购虎扑有望与迅雷形成强大的协同效应。这一战略举措将利用迅雷在互联网内容传播领域的广泛用户基础和技术专长，结合虎扑的高质量体育内容和充满活力的社区，在一个具有高用户忠诚度的利基市场促进内容下载、社区互动和体育消费。” **他还强调，此次收购将通过虎扑的优质体育内容和活跃用户群丰富迅雷的内容生态系统，加强迅雷的社区运营，同时通过迅雷的技术和品牌优势增强用户体验。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250604/79f2ba6d-e37d-4e11-9217-cbae6f0c9d06.jpg) **虎扑成立于2004年，以篮球社区起家。** 2007年，虎扑迈入全体育领域，开始公司化运营。 目前，虎扑主要业务是为用户提供线上和线下的体育相关的服务内容，包括赛事资讯、社区互动、赛事运营、体育服务以及商品等。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504372.htm)

Substage 是一款吸附在访达（Finder）下的 AI 命令栏工具，可以直接输入自然语言进行操作，它会帮你调用终端运行指令。@Appinn 感谢偶尔触摸的 @yfzhe 推荐。 Substage

<blockquote><p>作为国民级应用，微信的战略动向一直备受关注。本文作者通过分析微信事业群的招聘信息，试图从独特的视角解读微信在AI、电商、搜索等关键领域的布局与未来规划。</p> </blockquote>  调研一家公司，除了常规的财务等一般方法外，还有很多奇葩的方法—— 比如UBS曾经就利用卫星图像分析沃尔玛停车场的车辆流量，用来估算其季度销售额； 比如不少VC在投资某个App前会一页一页去翻AppStore和Google Play的真实评论； 本质上，以上这些方式都是通过另一个维度获取交叉的增量信息，在信息论中称之为“等价信息”。 今天，我们也从另一个有意思的角度——“招聘”来看一看微信这个国民产品最新的策略与背后的逻辑。 在这个分析中，我们可以既可以看到微信训练大模型方向的蛛丝马迹，也可以看到微信做AI Agent的可能切入角度，还可以看到小程序业务反直觉的某些招聘迹象。 一起Enjoy—— ## 一、如何从公开数据中寻找有价值的增量信息？ 腾讯招聘的官网（careers.tencent.com）所有人都可以自由浏览，无需登录，且提供了事业群、岗位类型、岗位城市等多个维度的信息筛选。 想要知道微信在招什么人，只需要在事业群中选择“微信WXG微信事业群”、在类型中选择“社招”，全部岗位信息就一览无余。 以这次研究的5月27日为例，全部岗位信息为170个。  点击每个岗位，可以非常清楚地看到岗位名称、职责、要求、城市等最细颗粒度的信息。 很显然，要进行深入的分析，我需要获取其全部数据，这时候AI Agent的作用就体现出来了—— 我分别使用了Manus、天工、扣子空间、MiniMax、Genspark、Fellou、flowith等一众Agent工具齐上阵，成功获取了这170个岗位的全部信息。（这些Agent一言难尽体验会在文末简要提及。）  以上为部分截图 这些数据之所以是公开而详尽，原因在于要想提高招聘效率，就需要减小与应聘者之间的信息不对称。 因而公开、详尽的岗位信息就成为必要选项。 这就给了我们通过公开的招聘信息反推业务提供了一条可能的通道，通过各个维度的分析，我们一起来看一看微信招聘背后的增量信息—— ## 二、拿起放大镜之前先从整体上感受一下微信招聘 在深入分析不同招聘模块之前，我们先从总体上对这个数据进行一个简要概览—— **第一、从数量来看，微信招聘的岗位为170个。** 注意：这并不代表实际规模，因为我们并不知道每个岗位到底招多少人，但我们依然可以横向对比。 170算多还是少呢？ 这可以从横向对比看（纵向不同时间的对比数据或许更有意义，但这次木有，大伙感兴趣可以持续跟踪）—— PCG平台与内容事业群是44个，CDG企业发展事业群是118个，TEG技术工程事业群184个，CSIG云与智慧产业事业群592个，IEG互动娱乐事业群是1071个。  这个数据有很多解读方向，它反映了不同部门的业务特点、人员规模、人效、稳定性等，这并非我们今天讨论的重点，大家可自行解读。 一个补充信息是，腾讯在Q1电话会上说：“我们并未看到员工数量有显著增加，将继续严格控制人员编制。” **第二、从业务线看，不同部门差异较大；** 企业微信、微信小店、微信搜索是招聘职位数量最多的3条业务线。 我们当然没办法直接按招人规模排序来反推业务线重要性，毕竟招聘代表的是增量重要性而非存量重要性。 但可以推断招人多部门很显然有非常多嗷嗷待哺的需求等着补充人手。  **第三、从Base地点看，主要在广州，其次为北京、深圳、成都；** 这很容易理解，广州是微信总部，北京有着AI、算法等人才高地，而深圳是腾讯总部，成都则有着人力成本等显著优势，海外则主要为微信支付的落脚点；  OK，有了以上宏观层面印象，我们进入今天的重点，即我们可以从这份颗粒度极细的招聘数据中得出哪些有价值的结论—— ## 三、微信拥抱AI的力度和范围远比大众以为的要广泛深入 从直观看，微信拥抱AI的节奏算不上快，毕竟外界感知最明显的动作是两个—— 第一、微信在搜索中接入DeepSeek。 第二、是元宝引入微信通讯录。 而这两个动作本质上其实只是加入了一个入口，并没有和微信众多核心功能进行深度打通。 一个小的证据是，今年Q1财报发布后，腾讯官方公众号的宣传物料中，关于微信拥抱AI所列的进展，也仅仅只列出了三条——  然而，当我们深挖微信的招聘信息的时候，就会看到一副截然不同的景象——微信可以说在以空前的力度全面、深刻地对业务进行AI化改造： 1.在所有170个岗位中，有50个左右的岗位直接和AI相关，还有30个左右个属于大数据、推荐等泛AI业务。 2.这些新增AI岗位几乎涉及微信所有的部门，也就是说微信并不是哪个模块率先推进AI、重点推进AI，而是几乎每一块业务都在招大模型相关的人： 从视频号到微信小店、从企业微信到微信搜索，就连微信安全也有“大模型风控算法工程师”这样的AI岗位。  这个更颗粒度的分类可以看得更清晰一些 3.很多人会认为微信会直接用混元大模型，但事实上，从招聘信息看，微信发布的岗位就包含了多个微信基础大模型的岗位。 这些岗位涉及预训练、后训练、强化学习等核心技能，而非简单的SFT、推理等应用方向。  有些岗位的描述中还出现了“熟练掌握CUDA性能优化手段，有算子编写优化项目经验者优先”的要求。 可以看到，微信推进大模型的技术方向已深入模型训练的底层。 的确，我们依然无法从以上信息直接判断微信在大模型层面具体如何和混元团队分工与合作。 但至少可以确定，由于具体业务的复杂性，微信有自己的基础大模型训练相关的业务。 尽管并不清楚这个基础大模型和混元的相关模型在定位、规模、投入上有哪些差异。 4.在“大模型业务后台开发工程师”这个岗位描述中，已经有“负责微信AI大模型智能体平台的后台开发工作”、而在“基础大模型算法研究工程师”的岗位描述中，也有涉及Agent开发的相关描述。 可见，微信版的Agent也已经在路上了，至于是一个Agent平台还是具体的Agent产品，我们拭目以待。  5.在“微信-客户端开发工程师-AI方向”这个岗位描述中，有“研究微信端侧小模型的部署、工程应用或优化”的表述。 说明微信会不仅会训练云端大模型，也会在端侧小模型上发力。 6.微信对大模型的拥抱力度是一个非常值得观察的视角。 在微信创立的早期，龙哥对算法介入社交似乎非常谨慎，当时朋友圈、公众号永远自然排序，当时微信没有任何推荐、猜你喜欢、热门等痕迹。 印象中直到2019年之后算法分发才逐渐介入微信的不同体系，我当时还专门写一篇长文《为什么微信终于开始拥抱算法分发了？》进行了分析。 而很显然，今天的微信已经截然不同、脱胎换骨。 我认为，这也是龙哥行走江湖的重要特点——有自己的体验哲学和产品坚持，但从不拒绝与技术大潮共振。 ## 三、招聘分析-企业微信 这可能是这些招聘信息中最大的反直觉。 事实上，无论是刚刚发布不久的腾讯财报披露以及电话会议还是企业微信在业界的发声频率，我们看到企业微信近期的曝光度其实都不算高。 然而，从招聘信息看又是另一番截然不同的景象——作为这次招聘中岗位最多的部门，企业微信在招聘范围的广度和数量都明显多余其他部门。  具体而言岗位横跨前端、后端、算法、产品经理、客服、商务、市场、客户端、设计等几乎所有链条。 而AI岗位又占了其中绝大部分，比如其中“深度学习算法工程师”就细分了LLM、RAG、AI搜索等多个方向，且该岗位广州、成都、北京都在招。 很显然，企业微信在推进AI层面在加速。 作为微信的重要部门，企业微信原来肯定是有完整链条的业务团队的，而目前几乎全链路所有岗位都在招聘，则折射出腾讯对企业微信的投入可能有较大概率在加码。 而这其实也容易理解，由于没有时间上的先发优势，企业微信和钉钉在数据上存在一定差距。 而企业微信早期在体验上曾经是被吐槽过的，这几年在基础体验上不断优化已经跻身前列。 但要想弯道超车，AI无疑是一个有杠杆的机会点，而飞书和钉钉在AI层面的激进策略也是企业微信大力度应战的重要因素。 以下是企业微信招聘的几个值得关注点的细节—— 1.从商业拓展经理、商务推广经理的招聘要求看，企业微信重点在招零售行业、工业行业、教育行业、公立医疗行业。 比如医疗行业岗位，要求“持续在卫健委、医院、基层公卫等群体发现新的场景和机会。”  2.企业微信的岗位中有“增长产品经理”和“整合营销经理”。 其中前者岗位描述中“主要负责企业微信大盘新增，探索有效的拉新手段”。 后者则涉及“通过内容营销、KOL/媒体/名人合作等方式建立行业影响力”等营销策略。 可以看到，企业微信目前对增长依然极其渴望。四、招聘分析-微信小店 接下来到了微信业务的重头戏——微信小店，之所以说是重头戏，是因为其承载了腾讯这家公司的电商梦想。 事实上，从招聘信息我们也能看到不少微信做电商的诸多策略与逻辑—— 1.微信小店的所有岗位是31个，数量在所有模块中位列第2。 和微信搜索全是技术岗不同，微信小店31个岗位中有19个是产品策划、产品运营等非技术岗位，这也符合电商这一业务的基本属性。  2.微信电商相关的业务还部分潜藏在其他招聘模块中。 实际上，除了小店31个岗位外，涉及微信电商业务的还有“视频号”、“微信安全”、“微信搜索”等其他模块中和交易有关的5个岗位。 所以，从这个意义上，微信电商相关的36个岗位才是所有模块中招聘岗位最多的。 3.微信小店通过多个岗位补电商的课。 涉及商品基建（价格、数据）、资金管理、AI应用、推荐、物流、第三方生态准入、交易治理、品牌商家运营、直播、数据分析等全链路岗位。 这既说明了电商业务的高度复杂性，也说明之前电商经验不多的微信团队目前处于全面补课阶段。 4.依然是微信熟悉的“顶层设计”打法。 尽管微信小店的大部分岗位为非技术岗，但细看就会发现，这些岗位并非“招商”、“促销活动”、“小二”等重运营岗。 而更多的是“产品运营-治理运营方向”、“产品运营-商品基建（数据方向）”、“产品策划-AI应用方向”、“商家管理产品策划-商家策略与应用建设”这样顶层设计的岗位。  具体干的活也是“负责微信小店品牌商家的整体策略制定”、“负责退货逆向物流全流程体验设计与迭代”、“负责小店用户服务保障体系搭建与优化”、“建设平台客服的基础工具和API接口”这类体系化、产品化的工作。 说明微信依然希望通过其一向“重产品、轻运营”的思路来推电商业务。 5.所有小店的岗位全部在广州。 这一点还略显意外的，要知道，抖音等其他电商后来者不少是直接在杭州、上海建电商团队的，这也折射出微信电商注定会采取不拘一格的打法。 6.一个有意思的细节—— 在“产品运营-商品基建（数据方向）”这个岗位中，职责有一条是“负责业务爬虫项目的产品规划和推进，确保爬虫项目按期上线并满足质量要求”。 在之前，微信的电商更多是自下而上的散养状态，有过混乱期—— 比如交易模块就先后经历过微信小商店、视频号小店、小程序商城等多种形态。 再比如电商业务的分工之前就涉及视频号团队、微信广告团队、微信支付团队。 如今电商的战略地位提高，交易模块收敛到微信小店，团队收敛到新组建的电商团队，这是一个熵减的过程。 然而，电商本身就是一个高熵的业务，它是一个重活，链条非常长，履约的环节极其多，信息流、物流和资金流互相交织，错综复杂。 我的一个判断——微信团队长期以来依靠顶层设计构建产品杠杆的策略，大概率不会像小程序、视频号这样的纯线上业务那样立竿见影。 微信礼物就是一个例子，这是典型的“龙哥Style”，微信从来没有披露过微信礼物的数据，从直观感受看，它之于“微信电商”的势能要明显弱于“微信红包”之于“微信支付”。 好在微信护城河高、家底厚，龙哥有充分的时间来啃下这块硬骨头，我的推演是—— 电商业务，脏活累活逃不掉，龙哥大概率还是会用他的方式来干脏活累活。 ## 五、招聘分析-微信搜索 在我的日常使用中，除了最高频的用Chatbot当搜索，最常用的三个搜索分别是微信搜索、小红书搜索以及抖音搜索。 从启动soso到并购搜狗，腾讯的搜索之路漫长而艰辛，终于到微信搜索柳暗花明—— 微信的“搜一搜”其实启动很早，用流行的说法就是一直在“猥琐发育”，我尝试梳理从2018年微信事业群正式成立搜索应用部门起微信搜索的一些重要节点——  的确，作为腾讯构建新一代搜索的桥头堡，微信搜索堪称搜索界的“瑞士军刀”。 而眼下正是新搜索混战“拼技术、拼心智”的关键时期，自然在招聘规模商业也能得到直观体现—— 1.微信搜索的岗位在170个所有岗位中占了27个，比例非常高，横跨多个细分方向。 关键词如下——LLM、多模态、强化学习、搜索Agent、问一问、小店内容场景、个性化推荐、百科。  2.值得一提的是，微信搜索的这27个岗位，全部为技术型岗位。 这其实也说明了新一代搜索的探索本质上还是一个技术驱动的赛道，产品、运营在其中的重要系数相对较低。 3.一些边缘业务或许不边缘。 在“微信搜索-多模态算法”、“微信搜索-算法工程师-个性化推荐/搜索”两个岗位中，分别看到有“参与微信搜一搜表情业务多模态搜索和多模态生成算法工作”、“参与微信搜一搜表情业务个性化推荐/搜索方向算法优化工作”的描述。 在很多科技从业者看来，表情或许没有那么重要，但不要忘了微信是一个全民应用—— 为什么微信之前要搞炸弹炸屎？ 就是因为斗图是年轻人的刚需啊！ 刚需到微信要专门新招两个算法工程师来优化表情搜索。  4.在这次招聘的全部岗位中，仅有微信搜索的两个岗位在名称中直接有Agent，分别为“搜索Agent后台研发工程师”、“搜索Agent算法工程师”。  腾讯在Q1财报电话会上其实预告了微信会做Agent这件事，具体方向是结合微信生态独有特点推出差异化的Agent，但并没有给出时间表。  从招聘的角度看，这两个岗位尽管并不能说明微信后续的Agent产品一定就是和搜索直接相关的Agent，比如推出微信版的Deepresearch。 但有一点可以确定，搜索必然在微信的Agent中占据重要位置。 从岗位职责4条有2条出现“探索”看，微信自己或许也没有想得很清楚——先招点人来一起探索。 ## 六、招聘分析-视频号 尽管是腾讯“全村的希望”，但视频号在这次的招聘中人员并不算多，共15个岗位。 我猜测是视频号作为一项已经开工好几年的战略业务，关键核心岗位必然已经非常齐全，因此增量补充的需求并不大，以下是一些看点——  1.“推荐”依然是视频号的核心。 推荐相关的岗位在15个岗位中占了8个，包括短视频推荐和直播推荐，毕竟推荐效率关乎业务核心——DAU和用户时长，决定了其与抖音、快手竞争的基本盘。 在视频号相关的15个岗位中，可以看到视频号推荐技术的前瞻方向——“LLM4Rec、推荐大模型、生成式推荐等”。 2.大模型和视频号结合将更加紧密。 比如有岗位还提到“探索大模型在主播侧业务中的创新应用”，视频号也在探索多模态大模型和红点推送、本地生活、推荐系统、文案创意生成等多个环节融合。 3.在“微信视频号-审核资源项目管理”这个岗位描述中，可以看到微信的审核团队是分很多个层级的—— “跟进不同审核资源（项目外包、自有外包、子公司）的人员对接、业务验收。”。 从影视飓风的Tim控诉视频号审核看，审核对于视频号推进业务而言的确是一个不小的挑战，以至于它需要专门招一个项目管理的岗位来处理复杂的审核架构。 ## 七、招聘分析-小程序&amp;小游戏 小程序是这次招聘中明星模块中招聘岗位最少的。 仅仅为三个岗位，分别为“微信小程序-后台开发工程师-行业功能方向”、“小程序-后台开发工程师-教育平台”、“小程序-前端工程师-教育方向”。 说实话，这还挺出乎我意料的，在我之前的推演中，小程序作为“微信操作系统”的重要模块，按理说会在微信未来的AI Agent探索上发挥重要作用。 毕竟Agent的核心要素中极其关键的是“调用工具”，而小程序就是微信能调用的最多元、最紧密的工具，应该是最需要高优先级AI Native化的。 然而，从招聘信息中我们看不到这个方向的工作，以下是我个人基于现实的猜想—— 1.小程序是微信最成功的顶层设计之一，当初是龙哥亲挑骨干启动的，有着极为优秀的顶层架构。 因此，它大概率可扩展性极强，强到可能内部骨干开发一个类似MCP的插件，就可以实现和微信AI Agent的有机交互。 而这项同属顶层设计的工作，微信本身就是王者，不需要从外边招人。 2.小程序是一个类AppStore的架构，它作为平台其实没办法直接干预小程序开发者本身的功能与AI化，因此它做的是上帝视角的事，并不需要太多人去干具体的活。 3.腾讯云在开发者工具这一块也针对小程序做了不少相应的工作，我猜测是不是一定程度上也减少了微信自身重复造轮子的压力？ 当然，我们也能从招聘中看到一些小的细节，比如行业方向方面——“负责小程序境外交易、车载智控，医疗创新、教育优惠等创新功能的开发和维护”。 的确，我自己就在蔚来的车机上看到了小程序在智能座舱上的应用，尽管实际体验一般，但它至少证明了小程序架构的高度可扩展性。 ## 八、招聘分析-其他岗位 1.海外，总共有13个岗位分别位于新加坡、加州、东京等，其中新加坡最多。 大部分岗位为WeChat Pay相关，侧面反映了微信海外的主要方向是优化华人和出境游用户的支付体验。  2.微信安全有7个岗位，既有涉及视频号直播相关的内容安全，也有涉及商品的交易安全，还有账户、消息、客户端相关的基础安全。 这从一定程度上折射出微信作为国民应用所面临的巨大安全压力。 3.微信输入法和微信读书，这两款产品从招聘上看是放在一起的，应该属于一个团队，其中微信读书的算法岗有“超长上下文方向”，甚至还涉及Agent。 看来一直有阅读情节的龙哥会让微信读书在AI时代继续保持与时俱进的更新。  4.微信支付7个岗位涉及海外支付、信贷风险、银行合作、营销推荐等，小游戏涉及安全、数据分析、推荐方向。 这两块比较常规，没有什么新增信息量，按下不表。 ## 九、关于微信招聘的一点小的感悟 在浏览这些岗位要求时，我的一个比较深的感触就是—— 在岗位描述中，微信和其他公司相比，非常注重“元能力”，经常出现“负责新技术框架的探索和研究”、“跟踪业界最新研究成果”、“探索下一代引擎的发展方向”、“保证搜索技术和体验业内领先”、“担任方向owner”。 而在岗位要求中，也经常出现“强烈的好奇心和探索欲，有不做好不罢休的胜负欲”、“擅长共情与思考”、“具备创业精神”、“有想象力”等抽象表达。 从这个意义上，微信很显然希望给应聘者传递这样一个信息——“我们找你来不是让你搬砖的，而是让你来盖教堂的”。 根据我从部分微信在职和离职的同学得到的信息，微信在很大程度上是践行了这个理念的。 为什么微信能一直保持高人才密度？ 上面这些信息或许可以提供一个值得探讨的视角。 ## 十、通用Agent在研究中的实际体验 关于Agent体验部分，我试用了目前市面上我看到了一些通用型Agent来跑这个任务，包括Manus、天工、扣子空间、MiniMax、Genspark、Fellou、flowith等。 但实际的体验大部分并不理想，在尝试多次之后Manus成功获取到了数据，几点体验总结如下—— **1.几乎所有的Agent有比较强烈的偷懒倾向。** 比如天工只获取了10个岗位就开始一通分析，再比如MiniMax的Agent非常搞笑，获取9个岗位之后开始自己推断微信可能会招哪些岗位，然后谦虚地称自己的可靠性为“中等”，很幽默了！  即便是最终完成任务的Manus，也是在我多次补充对话后完成的。 因此，当我们和Agent交互时—— 第一，提需求需要具体、明确、甚至规定好路径，默认它是一个木讷机械、不懂变通的实习生，比如这次我就让它去官网“逐一获取”。 第二，不要指望一次就搞定，多试几次。（PS：多试几次往往肉疼） **2.Agent的上下文长度在一些长程任务中依然是制约因素。** 我的体验是，很多任务经常跑着跑着就断了，因此一个可行的方案是人为拆解任务分批跑。 比如我这次任务就是拆成“招聘数据获取”+“招聘数据分析”两个任务，尽管分析部分基本不可用，但好歹数据获取部分完成了。 **3.手感来源于使用次数。** 判断哪些任务用Agent、哪些任务用ChatBot，哪些任务用联网搜索、哪些任务不用联网，哪些任务需要DeepResearch、哪些任务要用Think选项，哪些任务用哪个更适合的模型，需要反复地摸索实验建立手感。 我的一个小Flag就是，每周至少跑100个任务； **4.调低预期但持续跟踪。** 感觉目前AI Agent和自动驾驶的实践很像—— 在高速这种路况确定性高的场景，自动领航已经完成度很高，对应Agent中的搜索、DeepResearch、PPT等场景。 而在城市繁忙路段、乡村小路山路，则还在进化过程中，对应通用Agent的长尾场景。 前者确定性高，实际价值大，后者还在起步阶段，用户需要随时盯着，反而非常消耗精力，还不如自己开。 但无论如何，二者的共同点是：进化极快。 我猜，大部分人还是低估了Agentic AI接下来超预期的进展。 因此，我还会持续追踪，力求用前沿的Agent跑一些有趣、奇葩、思路清奇且没人会去跑的Case。 OK，以上就是这次用Agent研究微信招聘的全文，通过最小颗粒度的数据，我们能从不同的视角看到了国民App微信的另一些增量信息。 在继刚的“织梦师”社群的一次聚会中，网友“林克”分享了一个有意思的故事—— 1903年一个叫Julius Neubronner的法国人突发奇想，把小型相机装到了鸽子的身上，结果拍到了让人惊叹的城市照片。 今天的大模型和Agent其实也是一只装了相机的鸽子，它可以让我们从完全不同的维度理解和重组我们看到的和我能做的事。  本文由人人都是产品经理作者【卫夕】，微信公众号：【降维实验室】，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。

朋友圈里的情谊与生意

**雷蛇曾在2018年推出了HyperFlux无线充电鼠标套装，如今时隔七年，雷蛇推出了全新的HyperFlux V2。**HyperFlux V2通过鼠标垫为鼠标和键盘提供无线充电功能，鼠标只需放在鼠标垫上即可完成2.4 GHz无线连接。  HyperFlux V2采用了硬面和布面的双面设计，用户可以根据自己的喜好选择滑动触感，与上一代相比，HyperFlux V2去掉了周围一圈的RGB灯条，仅在鼠标垫前端保留了电量指示灯，更加简洁实用。  **HyperFlux V2的充电模块不再内置在鼠标内部，而是采用了独立模块设计，用户可以通过打开鼠标底部的盖子进行更换。**  更重要的是，HyperFlux V2的HyperSpeed接收器具备重新配对和多设备连接功能，能够支持雷蛇现有的多款无线鼠标，如Basilisk V3 Pro 35K和Basilisk V3 Pro。 同时还兼容BlackWidow V3 Pro和DeathStalker V2 Pro等无线键盘，这意味着用户可以将多个设备连接到同一个鼠标垫上，实现无缝切换和充电。  HyperFlux V2目前仅推出单一尺寸，售价为119.99美元（约合人民币862元），已在美国和香港地区上架。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504366.htm)

**<strong>工业和信息化部发布首批国家级传统优势食品产区和地方特色食品产业重点培育名单，云南小粒咖啡、西湖龙井茶等39个代表性项目入选。</strong>**首批重点培育对象覆盖全国28个省（区、市），涉及乳制品、饮料、酒类、精制茶等食品工业主要领域。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250604/158d961ccdae4be5b8363c38b22a9ee6.png) 该名单旨在指导地方深挖特色食品资源禀赋，明确发展优先级，助力构建“百亿龙头、千亿集群、万亿产业”的特色食品发展格局。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250604/e54defd6bf204bc9a94b2f0672efde84.png) 数据显示，目前，**我国特色食品产区达450余个，产业规模超2.5万亿元，我国已成为全球食品工业第一大国，行业规模约9.8万亿元。** 下一步，工业和信息化部将持续推进此项培育工作，指导各地因地制宜强化特色产业优势，营造“百花齐放”的产业生态，推动食品产业高质量发展。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250604/cbe5be73a1094cf6ae4979303838fe65.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504364.htm)

当地时间 6 月 4 日，Windsurf CEO Varun Mohan 发帖称，在提前不到五天的通知时间里，Anthropic 切断了其几乎所有 Claude 3.x 模型的直接访问权限（first-party capacity），包括 Claude 3.5 Sonnet、3.7 Sonnet 和 3.7 Sonnet Thinking。  Mohan 提醒用户，在迅速将算力转移到其他推理服务提供商的过程中，Claude 3.x 模型暂时可能会出现一些可用性问题。“我们原本就希望为完全的使用权限支付费用。对于 Anthropic 这个决定及其仓促的通知方式，我们深感失望。”  为此，Windsurf 迅速转移到其他推理服务提供商，目前其他模型服务不受影响。随后，Mohan 还澄清道，Windsurf 拥有来自第三方提供商的 Claude 3.x 模型权限，因此付费用户应该不会受到什么影响。但由于通知时间太短，目前仍不足以满足所有现有 Claude 3.x 模型需求。 为此，Windsurf 立即采取以下应对措施： 为帮助用户渡过这个阶段，Windsurf 将对替代模型 Gemini 2.5 Pro 启动 0.75 倍（原价为 1 倍）的促销价。 移除 Free 计划用户（包括 Pro 计划的试用用户）对 Claude 3.x 模型的直接访问权限。与此同时，Windsurf 通过 BYOK（自带密钥）的方式重新开放这些模型的使用权限。 Claude Sonnet 4 仍可通过 BYOK 方式访问。 “需要明确的是，我们的目标始终是提供最优质的产品。正因如此，我们始终以能为用户提供全模型访问能力而为傲。我们已向 Anthropic 团队明确表示：我们的首要任务是将 Anthropic 模型保留在推荐模型之列，且始终愿意支付权限费用。我们将继续寻求其他供应商的支持，因为我们只关心产品和用户。”Windsurf 谴责道，“我们担心，Anthropic 此举不仅将损害 Windsurf，更会波及整个行业。” Windsurf 还强调，Windsurf 的精髓从来不仅仅在于模型本身。尽管模型至关重要，但构建一个模型封装器并非难事。Windsurf 的真正魔力在于：对既有知识的深度语境理解；精心设计的用户体验（每个交互细节都经过深思熟虑）；独特的功能，如预览模式、一键部署、协同评审；定制化能力，包括工作流引擎、智能规则库、记忆中枢；企业级就绪特性，如与 JetBrains 的智能体级深度集成、混合部署 /FedRAMP 认证的安全架构等，这一切共同构成了 Windsurf 产品的核心价值。 根据用户反馈，免费用户的可选项里目前已经没有了 Claude 3.x 模型。Claude 系列模型以编程能力强著称，也一直是 Cascade 中使用频率最高的模型。一旦缺少该系列模型，有开发者担心 Windsurf 的编程能力可能会有断崖式下跌。  网友：OpenAI 给了 Windsurf 什么？ 实际上，这不是 Anthropic 第一次“刚”Windsurf。Anthropic 在 5 月 22 日正式发布 Claude Sonnet 4 和 Claude Opus 4 时，就拒绝为 Windsurf 提供直接支持，导致 Windsurf 成为唯一无法使用 Claude 4 系列模型的 AI 编程平台。其他流行 AI 编码工具，包括 Anysphere 的 Cursor、Cognition 的 Devin 和微软的 GitHub Copilot 等，几乎在 Claude 4 发布时就可以直接访问。 这迫使该公司不得不依靠一种更昂贵、更复杂的变通方法来访问 Claude 4。Windsurf 迅速新增了对 Claude Sonnet 4 和 Opus 4 的 BYOK 支持，适用于所有个人套餐（免费版和专业版）。但这也代表着开发人员访问 Claude 4 需要付出更多代价。  这次直接切断供应，虽然 Windsurf 声称对付费用户没有影响，但仍然有一些用户选择退订 Windsurf。“Claude 4.0 开始 Windsurf 就一直没有拿到 Anthropic 的官方接口，甚至还被切断了 3.5、3.7 的接口供应，怪不得一直没有，还提供的是社区版。这是‘全面断供’啊”有网友说道，“3 个 Cursor Pro 账号够用了，弃坑。” 一位专注于苹果编程语言 Swift 的创业者 Ronald Mannak 表示，Claude 4 显著提升了他的工作效率，尽管他自 2024 年底以来一直是 Windsurf 的用户，但最近已经转向 Cursor，以便更轻松地使用 Claude 4。 “Windsurf 不出意外的出意外了，当它们卖身 OpenAI 时就决定了。”有网友说道，问题是 OpenAI 当前也没给到 Windsurf 什么独特的优势，当前 Windsurf 支持的还是 GPT-4.1。 “如果你还在用 OpenAI，跟 Sam 聊聊，告诉他你需要一个 GPT-5 的微调版本，专门用来写代码，要能跑赢 Opus 4。”有网友调侃道。 另外比较有意思的是，Windsurf 促销的也是Google的 Gemini 2.5 Pro 模型，而非 OpenAI 的模型。有开发者表示，Gemini2.5Pro 在某些编码任务中表现接近 Sonnet4，但缺乏 Opus4 的长时任务处理能力。 Windsurf 成立于 2021 年，原名 Codeium，由首席执行官 Varun Mohan 和 Douglas Chen 创办。凭借其优化编码流程的 AI 工具，Windsurf 在开发者社区中迅速崭露头角。今年，Windsurf 发展迅速，4 月份的年度经常性收入 (ARR) 达到 1 亿美元。然而，Windsurf 对 Anthropic 模型的访问权限有限，这可能会阻碍其增长。 此外，Anthropic 在 2 月份也推出了自己的 AI 编码应用 Claude Code，并在 5 月还举办了首届 Code with Claude 开发者大会，可见其也在扩大自己在编程领域的影响力。 **Anthropic CEO 曾言：** **企业竞争毫无意义** Windsurf 的大规模出圈是因为 OpenAI 约 30 亿美元的收购，这成为 OpenAI 自成立以来第二大规模收购。据悉，这一决策是在双方仅在经过几周前洽谈后迅速达成的。这也几乎成为大家对 Anthropic 断供 Windsurf 行为的核心解释。 但目前双方并未正式承认这一消息，有网友开始怀疑这一消息的真实性，也有网友认为这是 Altman 的策略，最后能以更低的价格拿下 Windsurf。 “Claude 做得有点过了，这不是还没有收购吗？何必呢，哪怕是把价格提高一点呢？虽然我也不怎么用 Windsurf，但是这样搞的话，很容易让别的第三方公司对其有顾忌，想掐就掐，想灭就灭。”有网友说道。 在 Windsurf 被 OpenAI 收购消息出来后 ，Windsurf 的首个动作就是发布了专为软件工程师开发的模型家族：SWE-1。除了编码任务之外，本系列模型还针对完整软件工程流程进行了优化。Windsurf 宣称，SWE-1 工具调用推理能力约相当于 Claude 3.5 Sonnet 级别，但服务成本更低。这意味着，Windsurf 正在从单纯开发应用程序，扩展到同时研发支撑这些应用的底层模型，并与 Anthropic 直接竞争。 Anthropic 与 Windsurf 竞争，已经被社区解读为 Anthropic 与 OpenAI 的矛盾。 在 2021 年创立 Anthropic 之前，CEO Dario Amodei 曾在 OpenAI 领导研究工作长达五年。在此期间，他深刻意识到：若缺乏负责任的规模化发展路径，即在系统与开发者两端建立信任的优先策略，AI 将永远无法释放其改变世界的全部潜能。为实现这一愿景，他必须离开 OpenAI。 “外界对我的离职原因存在诸多不实传言，”Amodei 去年接受 Lex Fridman 采访时直言不讳，“有人说我们因反对微软合作案而离开，这纯属谬误。”他揭示的真正动机是：“与他人的愿景争辩终将徒劳无功。”与其留在 OpenAI 进行理念拉锯，他选择践行更果决的行动纲领：“带领信任的伙伴，亲手将愿景变为现实。” Amodei 去年接受采访时还表示，通过自主创业既能实证负责任 AI 的商业可行性，更能有效引导 AI 安全的发展方向。他将此战略称为“向上竞争 (race to the top)”——其核心不在于市场垄断，而在于以身作则树立行业标杆。 “若你能打造一家众人向往的企业，其运作模式广受认可，同时能在生态圈中保持竞争力，自然会被效仿。”Amodei 补充道，当商业领袖目睹竞争对手采用制胜策略时，“这种示范效应倒逼的转型，远比上下级争论更具说服力”。 Amodei 强调，“这场 AI 竞赛鹿死谁手并不重要。”他坦言企业间的竞争博弈对其而言“毫无意义”，真正关键的是“我们共同运行的生态圈质量，以及如何优化这个生态——因其终将框定所有参与者的边界”。 但目前看来，情况似乎也不是 Amodei 说的那样。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504362.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。

近日，多位网友反映称，白象多半袋面、多半桶面系列产品包装上显示“多半”为注册商标，并质疑企业“在宣传上玩文字游戏”，消息引发热议。对此，白象食品官方客服人员向南都记者表示，“‘多半’确实是商标，产品具体克重以包装上显示的为准，本身产品是没有问题的。”  白象多半袋面产品 多位网友在社交平台发帖称，白象多半袋面、多半桶面系列产品的“多半”为注册商标，“谁能想到它是个商标”，“白象也搞这种文字游戏了吗”。相关画面显示，产品包装“多半袋面”“多半桶面”旁边写着“大分量，倍满足”的标语，在生产信息下方还有一句“‘多半’是白象食品股份有限公司注册商标”。  对此，白象食品官方客服人员向南都记者表示，“多半”确实是商标，产品具体克重以包装上显示的为准。对于被质疑“在宣传上玩文字游戏”的情况，该客服回复，“将反馈给产品建议部门，本身产品是没有问题的。”  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504358.htm)

此前部分网盘平台设置定期删除账号策略，超过两年没有登录就会被判定为不活跃用户，对于不活跃用户网盘平台会直接删除账号以及该账号关联的所有数据。现在三星也采取类似的措施，三星账户是用户访问 Samsung Galaxy 设备上专有应用程序的关键，包括但不限于 Galaxy Store、三星健康、Galaxy 可穿戴设备等诸多应用都必须登录三星账号后才能使用。  根据三星的最新政策，用户至少要在 24 个月内登录账户一次，如果没有在 24 个月内进行任何账户活动则会判定为闲置账号，而闲置账号将会被三星删除，该政策同样也适用于已使用的辅助账号。 一旦账号被删除则意味着账号内的所有数据都被删除，三星不会提供数据恢复服务，所以使用三星账号的用户无论如何也记得检查自己的账号，如果确认帐号不再使用也可以主动申请注销。 该政策将在 2025 年 7 月 31 日生效，用户应当在 7 月 30 日前登录一次，这样就可以保证账号不会被删除，接下来每 24 个月也都需要保证登录一次避免账号被删除。 Google在 2023 年也推出类似政策，Google账号两年没登录就会被删除，Google会在删号前进行两次邮件提醒，但最终用户仍然没有登录记录那也会直接删号。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504356.htm)

据报道，行业数据公司美国沃兹情报公司3日发布的数据显示，美国5月轻型汽车销量出现五年来最大跌幅。报告称，美国经季节性调整的年化销量（Seasonally Adjusted Annual Rate,SAAR）从4月份的修订值1725万辆下降至3月份的1783万辆，而5月份骤降至1565万辆。 5月份SAAR（经季节性调整的年化销量）约160万辆的降幅，是自2020年4月COVID-19疫情开始以来最大的跌幅。 而美国对进口汽车加征25%关税的措施，已于4月3日生效。分析人士认为，美国消费者3月、4月赶在价格上涨前购买车辆，是导致5月销售惨淡的原因之一。 后续，随着关税政策的继续实施，以及经销商库存车辆消耗殆尽，关税措施将会直接导致车辆价格进一步上涨。 另有考克斯公司预计，直接受到25%额外关税影响的新车价格可能会上涨10%至15%，而未受到全额关税影响的车辆价格可能会上涨5%。 备注：经季节调整年化销量是一个经济学指标，用于消除季节性因素（如节假日或天气变化）对月度销量的影响，并将其年化处理，以预测如果当前销售速率持续一整年的预期总销量。 简而言之，它提供了一个标准化的年度销售速率视图，便于比较不同时期的销售趋势。 例如，美国市场5月份经季节调整年化销量为1565万辆/年：表示若以5月的销售速率持续一年，年度销量预计为1565万辆。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504352.htm)

英国工程公司RML集团专为超级跑车设计的革命性电池组 VarEVolt 已获得生产一致性（CoP）认证，标志着其向量产应用迈出关键一步，有望颠覆高性能电动跑车的性能极限。 传统电动汽车电池的漫长充电时间（通常需数小时）一直是其核心痛点。VarEVolt 电池组正是为打破这一瓶颈而生，它拥有目前全球汽车领域最高的功率密度——每公斤可输出高达6千瓦功率。这意味着它能在瞬间释放全部能量，提供极端爆发力。该技术已率先应用于Czinger C21混合动力超级跑车，仅需40秒即可释放4.5千瓦时能量。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250604/219bd388e83d477d8c2c1e52212f0be7.png) 最令人惊叹的是其充电速度：**RML宣称其充放电倍率高达200C。 换算成实际时间，电池组仅需18秒（0.3分钟）即可从零恢复至满电状态。**作为对比，保时捷Taycan的典型倍率约为5C，充满电池需约12分钟。 VarEVolt 卓越性能的关键在于其先进的设计和创新的材料。**电池组采用尖端的锂离子技术，结合专有的冷却系统和电源管理软件，提供前所未有的功率密度和充电速度。** 模块化设计是VarEVolt的另一大优势，使其具备高度可扩展性。电池单元可根据不同车型对功率或速度的需求灵活组装。RML特别指出，该技术不仅适用于新车型开发，也热衷于为经典超级跑车提供性能升级改装方案。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250604/885edb905d794658b5a534c8c348ca99.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504350.htm)

聚乳酸助推微针进入3.0时代

让技术成为最后的安全底线

新旧大厂们，正在为AI行业批量造星。

6月4日，在友好离开特朗普政府仅仅几天后，埃隆·马斯克(Elon Musk)就对特朗普的政策发起了攻击，矛盾直指特朗普力推的“大而美”税收和支出法案。据《商业内幕》报道，如果这项法案成为法律，马斯克旗下电动汽车公司特斯拉可能面临重大风险。  马斯克和特朗普 虽然马斯克此前就已经表达过对该法案的不满，但他在本周加大了批评力度。“对不起，我实在受不了了，”马斯克周二在X上发文称，“这项庞大、荒唐、夹带私货的国会支出法案简直令人作呕。那些投票支持这项法案的人真该感到可耻：你们知道自己做错了。你们自己心里清楚。”  **特斯拉税收优惠将消失** 该法案对拜登时期的电动汽车税收抵免政策作出了重大调整，这些政策原本旨在鼓励更多美国人购买电动汽车。如果该法案成为法律，它将逐步取消清洁能源汽车税收抵免政策，该政策允许购买新电动汽车的消费者最多可获得7500美元的税收抵免，而购买二手电动汽车的消费者最多可获得4000美元的税收抵免。 根据新法案，如果一家汽车制造商在2009年12月31日至2025年12月31日期间，售出了超过20万辆已符合税收抵免资格的电动汽车，那么该公司今后销售的电动汽车将不再有资格获得税收抵免。然而，仅在2025年第一季度，特斯拉就交付了超过33.6万辆汽车。 马斯克此前曾表示，取消电动汽车税收抵免将对特斯拉的竞争对手造成毁灭性打击，同时也会对特斯拉本身产生影响。不过，他也指出，从长期来看，这一举措可能会对特斯拉有利。截至发稿，特斯拉尚未就此置评。 然而，其他人似乎并不认同马斯克的这一观点。 晨星股票策略师塞思·戈德斯坦(Seth Goldstein)在接受《商业内幕》采访时表示，电动汽车税收抵免的加速取消“可能是对特斯拉影响最大的一面”。 “如今，消费者在相似价位上已有更多长续航电动汽车可选，而不仅仅是特斯拉，”戈德斯坦说，“现在轮到特斯拉自己来向消费者证明，为何它的车值得多花一点钱。” 戈德斯坦还表示，取消税收抵免可能导致特斯拉的销量进一步下降，而销量下滑正是这家车企目前面临的主要挑战之一。 **半数利润受威胁** 摩根大通分析师瑞安·布林克曼(Ryan Brinkman)在一份投资者报告中写道，特朗普的“大而美法案”，再加上包括终止加州空气资源委员会(CARB)项目在内的其他拟议立法，将威胁到特斯拉2025年超过一半的利润。 布林克曼在报告中指出，消费者税收抵免的取消可能导致特斯拉损失高达12亿美元的利润，占其2024年息税前利润的约19%。他补充说，CARB零排放车辆(ZEV)积分销售的取消也可能给特斯拉带来20亿美元的利润损失，该积分旨在鼓励零排放车辆的销售。此前，特斯拉通过出售碳排放积分获得了丰厚收入，这些收入几乎是纯利润。 眼下，特斯拉正在大举押注AI和机器人技术，一定程度上通过即将推出的自动驾驶出租车服务来推动完全自动驾驶的实现。马斯克已表示，自动驾驶是提升公司估值的关键。然而，布林克曼表示，特斯拉自动驾驶出租车业务取得实质性收益还需要数年时间，而电动汽车补贴取消产生的不利影响很可能会在2025年和2026年冲击该公司。 “随着特朗普政府取消电动汽车补贴的影响变得更加清晰，我们预计市场对特斯拉的盈利预期将会下调。”布林克曼写道。 晨星分析师戈德斯坦指出，取消税收抵免可能会“加速”特斯拉向AI与机器人公司的转型。与此同时，税收抵免的即将到期也可能会在短期内刺激一波购买热潮，因此消费者可能会赶在政策窗口关闭前抢购特斯拉电动车。 **能源业务影响** 按照目前的法案文本，它还将取消特斯拉曾于2010年使用过的一项贷款计划，该计划远在特朗普涉足政坛之前就已经实施了。 该支出法案还将取消能源税收抵免，威胁到了特斯拉的能源业务。马斯克曾表示，特斯拉能源业务的“增长如野火般迅猛”。特斯拉的能源发电与储能业务(包括Megapack和Powerwall电池系统)在2025年第一季度创收27.3亿美元，较去年同期增长67%。 马斯克在X上转发了特斯拉能源官方账号的帖子，该帖子称：“突然取消能源税收抵免将威胁美国的能源独立性和电网可靠性。” 特斯拉能源还呼吁参议院在通过立法时，设立一个“合理的过渡期”，以便继续快速部署有利于AI与本土制造业的能源解决方案。 “取消能源税收抵免的做法将对特斯拉的能源业务造成伤害。”一直看好特斯拉的韦布什证券公司分析师丹·艾夫斯(Dan Ives)对《商业内幕》表示。 **xAI将受益** 如果特朗普的这项支出法案最终被签署成法律，那么马斯克的AI公司xAI可能会受益。 法案中的一项条款规定，未来十年内禁止各州和地方政府对AI进行监管，以消除AI部署和普及过程中面临的法律障碍。这可能会让马斯克更自由地发展xAI，在法规方面少受限制，避免繁琐程序拖慢公司的推进速度。 此外，该法案还将拨款对联邦政府的IT系统进行AI现代化改造，并提升其网络安全水平。随着美国政府预留资金来升级自身系统，xAI作为头部AI公司有可能获得合约，参与推动这些现代化升级计划。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504346.htm)

美国民主党参议员伊丽莎白·沃伦的办公室周二发布了一份报告，详细列出了埃隆·马斯克（ Elon Musk）在特朗普政府的“130天”任职经历，指控这位亿万富翁利用其在政府效率部（DOGE）的职位为自己及其企业谋取私利。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0604/f7287352260f010.webp) 这份长达14页的报告列出了沃伦团队认为马斯克滥用“特别政府雇员”身份谋取私利的100多个案例。“马斯克及其代表卷入了大量存在争议的行为，这些行为引发了对腐败、道德问题和利益冲突的质疑，。”报告称。 该报告还指控马斯克“以惊人速度践踏规范”，并称这些行为是“可耻的行为，无论他是否会受到刑事起诉”。 马斯克上周正式宣布结束他在特朗普政府的任职，作为一名特殊政府雇员，他在DOGE工作了四个月，这四个月里，联邦政府的工作人员和政府机构发生了前所未有的剧变。 沃伦的团队指责马斯克利用联邦政府来推广他的企业，特别指出了白宫草坪曾被变成临时特斯拉展厅的事实。马斯克是世界上最富有的人，他是特斯拉、SpaceX和人工智能初创公司xAI的首席执行官。 报告还概述了特朗普政府或联邦机构与马斯克的公司“签订或探索新的利润丰厚的合同”的二十多个例子，例如美国海关和边境保护局探索在监视塔中使用SpaceX的星链技术。 该报告还概述了特朗普政府或联邦机构六次终止对马斯克旗下公司的执法行动，以及DOGE针对调查这些公司的政府机构进行打压的次数。 例如，美国职业安全与健康管理局（Occupational Safety and Health Administration）结束了对特斯拉“涉嫌违反工作场所安全规定”的调查。 报告称：“马斯克的公司已经或正在考虑与联邦政府、外国政府和其他私营公司签订大型合同。” 这份报告并不是马斯克第一次因其在DOGE任期内涉嫌利益冲突而受到抨击。 包括沃伦在内的三名民主党参议员上周致信美国司法部和其他当局，敦促调查DOGE雇员持有可能从他们的政府裁员工作中受益的公司的股票，是否违反了利益冲突法。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504344.htm)

在大模型的训练中，强化学习算法一直是提升模型性能的关键。然而，其面临着计算资源要求高、训练速度慢等问题，让普通企业机构望而却步。面对行业共性难题，近日，在360数字安全集团冰刃实验室主导下，打造出“轻量化、高性能”的AI训练方案：RL-LoRA，在保持模型泛化能力的前提下，体积仅为原始全参数模型的1%-5%，实现强化学习训练技术引领性突破。目前，360安全大模型已深度融合RL-LoRA技术，相关核心代码也已正式对外开放下载使用。  **大模型强化学习训练困境：更高性能，更高门槛** 当DeepSeek-R1凭借卓越的推理与泛化能力惊艳全球，其背后的核心引擎——强化学习算法GRPO（Generalized Reinforcement Learning Policy Optimization）也备受瞩目。GRPO的训练能够简洁有效的提升大模型的推理能力，同时保持更优的泛化能力。然而GRPO训练对显存消耗高且速度缓慢，这就对于大模型的强化学习训练设置了更高的门槛要求，让一些资源有限的企业以及在垂直领域的模型应用望而却步。  **一方面，强化学习训练方法对显存资源要求巨大，**在配备TRL+FA2的GRPO设置中，Llama 3.1（8B）在20K上下文长度下，训练需要510.8GB的VRAM，而主流的娱乐级显卡容量通常为2GB、4GB或8GB。  **另一方面，强化学习训练相对速度慢**，需要持续对训练效率优化提升。GRPO执行过程中，需同时运行策略模型、参考模型和推理模型，每一次权重更新操作需要频繁切换模型，不仅引发效率瓶颈，还会产生显存占用尖峰，使得强化学习训练速度缓慢。 最后，显卡资源有限的机构或垂类领域应用大模型时，常面临**在单一服务器上同时推理多个不同功能大模型的需求。**LoRA这一低资源训练方法的重要性愈发凸显，为高效利用有限资源、实现多模型协同推理提供了关键技术支撑。 **重大突破：360实现全网首个强化学习LoRA训练方案** 面对行业共性难题，由360冰刃实验室主导，联合加州伯克利大学BAIR顶尖学者(S.Xie、T.Lian、J.Pan)及字节跳动Seed团队专家，在开源项目 Volcengine/VERL中贡献了里程碑式方案：RL-LoRA集成支持，其主要具备以下技术优势：  **更少资源、更高性能** RL-LoRA训练方法将LoRA引入至GRPO等强化学习训练全流程，能够以更低的资源支持更大规模模型的强化训练。以往8卡A100无法触及的32B+模型，如今可轻松训练70B甚至更大尺寸。  实际测试中，对于LoRA_rank=32的0.5B模型，采用RL-LoRA训练方法，训练收敛速度和最终性能与常规GRPO训练几乎相同，节省算力资源的同时，保证了训练的正确性和稳定性。    **更多批次、更高效率** RL-LoRA训练方法降低了显存尖峰，在同等硬件下显著提升训练批次（Batch Size），可以支持更多数据并行处理，提升计算资源利用率，进而加快训练速度，助力模型高效训练。  **轻量化、易部署** 训练产出的LoRA Adapter体积仅为原始全参数模型的1%-5%，微小体积使其复制、分发、加载异常便捷，彻底摆脱动辄数百GB巨型模型的部署枷锁。  **落地实践：360安全大模型率先落地应用RL-LoRA技术** 针对安全垂直领域多场景化的应用需求，360独创了紧凑型多专家协同大模型（CCoE）架构，该架构与模型基座解耦并具备迁移能力，使得专项任务无需训练大规模基座参数。在模型基座之上，360针对各类安全研判、分析、生成等任务设计了相互独立的“专家”，即插即用，少许训练路由参数就能即可完成新任务“专家”扩展工作。      360安全大模型已深度融合CCoE与RL-LoRA技术， 面向安全运营、威胁狩猎、钓鱼研判等众多安全场景，实现专项微调显存占用降低、训练效率提升、集约化部署应用。同时，360通过专项训练推出100+安全专家智能体，已经为北京市朝阳区政府、重庆大学等近500家用户在真实环境中完成测试应用与交付，加持政府、金融、央企、运营商、交通、教育、医疗等行业客户实现智能化安全防御。   目前，RL-LoRA相关核心代码已正式对外开放下载使用。未来，360继续深耕AI+安全实践应用，以创新技术赋能行业智能化、高效化转型，为国内AI研发生态贡献力量！  

文｜周鑫雨 编辑｜苏建勋 《智能涌现》从多名独立信源处得知，大模型“六小虎”之一的阶跃星辰，C端AI应用布局，近半年来出现了以下调整： 2024年12月，**角色扮演类Agent产品“冒泡鸭”停止大范围投入，团队合并至对话产品“跃问”（现更名为“阶跃AI”）**，目前仅留部分员工运维。 针对上述信息，阶跃星辰回复《智能涌现》：早期，我们基于当时的模型能力进行了一些产品探索。2025年，随着多模态和推理能力的成熟，我们产品进行收敛，聚焦Agent方向。“跃问”改名为“阶跃AI”，意味着它从Chat类的产品到Agent能力的转变。 2024年上半年，阶跃星辰内部就确立了两个ToC AI应用方向：对话类产品“跃问”、角色扮演类产品“冒泡鸭”。与此同时，阶跃还和聚焦于二次元创作的垂类应用“狸谱”，确立了生态合作伙伴的关系。  △冒泡鸭。 不少阶跃员工都能感受到，2024年Q4之前，高层对C端业务的重视程度，并不亚于模型的训练。 2024年3月的访谈中，阶跃星辰CEO姜大昕曾告诉《智能涌现》：“我们不想做传统的定制化模型加上私有化部署这样的逻辑……所以我们选择不做传统意义上的To B，会比较聚焦在To C上。” 再比如，我们了解到，阶跃在每款产品上的投流支出，虽然没有达到上亿元的程度，但每个月仍有几百万元的支出。 阶跃为C端产品配备的人才，同样星光熠熠。“冒泡鸭”负责人张心皓，负责过今日头条段子社区“皮皮虾”。 然而，在C端AI产品迅速陷入激烈竞争的2024年，阶跃几款C端产品还是陷入了增长瓶颈。 一名员工告诉《智能涌现》，经过一年以来的探索，团队现在在产品布局上学到的深刻一课是：**不要在已有头部玩家的领域，参与竞争。** 2024年，无论是角色扮演，还是二次元创作，赛道中已经存在入局更早用户更多的玩家。 在赛道角色扮演，国内已有MiniMax的“星野”，DAU长期在50万左右，比“冒泡鸭”多了一个数量级。 可见的是，**2025年以来，阶跃星辰的战略，也是将资源从短板，集中到长板业务上：重心从C端，转移到模型研发、ToC和ToB上。** 一方面，阶跃加大了开源力度，也在内部组织了不同技术路线的数支团队。在2025年5月的媒体沟通会上，姜大昕表示：“每一条路线都有可能出现突破，要形成并发的状态。” 另一方面，Agent产品，成为阶跃重点布局的新方向。目前，阶跃已经和Oppo、吉利汽车集团、千里科技等企业合作，将Agent应用在手机、汽车、具身智能等终端相关的关键场景中。 AI行业的竞争格局仍在不断变化之中。断尾劣势业务，聚焦长板业务，将愈发成为行业的共识。  欢迎交流！

梅赛德斯-奔驰又在纯电动车上栽跟头了。当地时间本月3日，德国媒体《商报》披露，**奔驰内部高管已私下承认纯电G级“彻底失败”。****一位不愿具名的高层直言：“这车在经销商手里就像块铅，一动不动，完全砸锅。”另一位管理人员同时指出：“这是个小众产品，销量非常惨淡。”** 报道援引数据指出，纯电G级上市近一年，仅售出1450辆，而内燃机版同期销量近9700辆，二者相比后足以彰显纯电动对目标用户的吸引力有多差。 **有高管直言：“消费者真正想要的，是那种搭载六缸或八缸发动机的硬派G级。”** 那么为何纯电G级卖不动？《商报》也进行了相关分析。 首先是价格贵，纯电版远高于六缸的内燃机版；其次欧洲版载重只有415kg，还没有拖车钩选项，实用性差。 然后是非常关键的一点，**虽然该车标注WLTP续航为473km，但由于配有大容量电池和四电机，整车整备质量高达3085kg，在更贴近现实的EPA测试中续航仅有385km，非常不实用**。 由于纯电大G销售遇冷，奔驰正在重新考虑要不要继续推出“小G”的规划。 据悉，“小G”也是一台纯电动车，计划在2027年推出，然而由于纯电大G出师不利，奔驰内部对“小G”的信心也大打折扣。 **有内部人士透露，他们已经在评估给“小G”增加传统动力的可行性，“虽然要多花一笔钱，但能承受。”**  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504340.htm)

有消息称，台积电工程师不仅工时过长，且需要24小时待命。台积电也由此被冠以“血汗工厂”的名号。对于这种说法， 台积电董事长兼总裁魏哲家在股东会上澄清，**称“不会有9万名员工都在血汗中过活”，并自嘲道“我看起来像流了血汗吗，这么胖，怎麽可能”。** 魏哲家强调，**台积电现在一年约有9千名新进员工，选择的都是志同道合的人。台积电对员工的要求，首先是诚信正直，其次是创新和承诺。** 在公司工作，**公司对员工有一定承诺，也希望员工对公司同样有承诺。** 他表示，公司讲求自动自发及生活快乐，这样才有办法在半导体产业继续发展，家庭也才会快乐。 对于公司未来发展，魏哲家说，台积电是技术、制造世界第一，客户对台积电有信心，只要AI不可或缺，一直有需求，台积电就永远是非常好的公司，也有非常好的远景。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250604/ee8987ae216e4e68a2c9dcc0ccacefb9.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504338.htm)

历时近1年调研评估，Gartner于5月29日发布首份《网络检测与响应魔力象限》报告（Magic Quadrant™ for Network Detection and Response），微步在线（ThreatBook）成为唯一入选的中国企业。  随着企业加速上云和网络攻击日益复杂化，NDR技术已成为现代安全运营中心（SOC）不可或缺的底层设施。通过持续监控东西向与南北向流量，有效覆盖传统安全设备难以检测的横向威胁，结合流量阻断、主机遏制或联动SOAR、SIEM可实现闭环处置，大幅缩短响应时间，同时支持IaaS及SaaS化部署，灵活适配多云混合环境，成为了云化安全的重要基石。微步认为，此次NDR魔力象限的发布，不仅标志着流量检测响应技术的成熟与市场体量的进阶，更是安全范式从“被动防御”向“主动运营”转型的标志。 **实战能力：精准检测、自动响应与云化优势** 微步TDP作为深度融合情报的实战化全流量检测与响应平台，依托前沿创新技术，有效解决0day漏洞检测、攻击面识别及失陷主机定位等核心安全问题： **精准检测**： 全面覆盖攻击链手法，自动判定攻击成败并进行告警关联分析，将误报率降至0.003%；结合高质量漏洞情报、行为分析引擎及云沙箱，实战场景下对0day攻击检出率高达81%。 **高效解密与响应**： 创新融合旁路部署与代理技术，无需调整网络架构即可实现高性能TLS解密，加密通信识别率达99%；基于情报、攻击判定及自定义策略自动旁路阻断后续攻击，双向阻断率99%，并精准定位威胁至进程级，可联动20余种第三方安全设备形成闭环响应。 **云原生适配**： 全面支持阿里云、AWS、Azure等主流云平台，以轻量级Agent替代传统NFV镜像，大幅降低云上检测成本；精准捕捉传输过程中的AK/SK等敏感凭证泄露风险。 **多场景渗透与高续约验证价值** 微步TDP针对当前企业面临的核心流量威胁痛点，提供多场景解决方案： **全网高级威胁防护**： 在网络结构复杂、具备基础防护但缺乏高级防御能力的环境中，不仅能够聚焦真实威胁，过滤海量无效告警，同时提供高级威胁识别与APT抵御。 **多分支统一管理**： 为大型集团实现总部对分支告警数据的集中展示、研判与安全管理，降低运维成本，提升整体安全水位。 **资产风险监控**： 自动化梳理网络资产，识别暴露面及不安全API，防范数据泄露，提供个性化风险监控与集中告警。 凭借“精准、实战、闭环、易用”的核心优势，微步TDP已服务于金融、能源、制造、互联网、地产等多个行业数千家企业，并保持了高续约率，市场表现领先业界。能力亦获客户高度认可，连续两年入选Gartner® Peer Insights™网络检测与响应客户之声“强劲表现者”。 微步相信，此次入选Gartner首份NDR魔力象限，是对微步产品技术实力与服务能力的双重认可，标志着微步“技术纵深+场景深耕”路线得到验证。未来，在复杂多变的网络安全环境中，微步将继续聚焦威胁检测，依托AI+TI的核心能力，为行业用户提供更可信赖的流量检测支持。 Gartner, Magic Quadrant for Network Detection and Response, 29 May 2025 Gartner, Voice of the Customer for Network Detection and Response, 30 August 2024 Gartner 并未在其研究报告中支持任何供应商、产品或服务，也并未建议科技用户只选择该等获最高评分或其它称号的供应商。Gartner 的研究报告含有 Gartner 研究与顾问组织的意见，且该意见不应被视作事实陈述。就该研究报告而言，Gartner 放弃做出所有明示或默示的保证，包括任何有关适销性或某一特定用途适用性的保证。Gartner 同行洞察是基于最终用户个人经验的主观意见，并不代表 Gartner 或其关联公司的观点。 GARTNER 、MAGIC QUADRANT和PEER INSIGHTS是 Gartner, Inc. 和/或其关联公司在美国和国际上的商标，并在获得许可的情况下在此使用。保留所有权利。

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即时零售，京东淘宝的进攻型防守。

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正当光伏制造企业死去活来之时，同为清洁能源的供给侧、电源侧的风机行业，却迎来新一轮发展机遇。

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2025年6月4日，截止收盘，沪指涨0.42%，报收3376.2点；深成指涨0.87%，报收10144.58点；创业板指涨1.11%，报收2024.93点，两市成交额较上一交易日增加116.38亿元，合计成交11530.47亿元。