据CNBC报道，Cloudflare Radar 的数据显示，TikTok 本月初暂时关闭后使用量下降了 85%，但目前其流量水平已几乎恢复。Cloudflare 数据洞察主管戴维·贝尔森 (David Belson) 在一份声明中告诉 CNBC：自服务恢复以来，TikTok 相关域名的 DNS 流量持续恢复，目前比关闭前的水平低约 10%。  DNS 是域名系统的缩写，它将网站名称转换为浏览器用来访问互联网资源的 IP 地址。 Cloudflare Radar 是连接云公司的中心，它 使用 DNS 显示互联网趋势和见解，以监控全球互联网流量。 在美国最高法院决定支持前总统乔·拜登4 月签署的一项法律后，TikTok 在美国短暂关闭。该立法要求总部位于中国的字节跳动要么剥离其对 TikTok 的所有权，要么该应用将于 1 月 19 日在美国面临有效禁令。因此，苹果和Google为了遵守法律， 已将 TikTok 从美国应用商店中移除。 在总统唐纳德·特朗普表示将推迟执行禁令后，该应用程序重新上线，并在其上任第一天签署行政命令，将该法律的截止日期延长 75 天至 4 月 5 日。 与此同时，从弗兰克·麦考特到吉米·唐纳森（绰号野兽先生）等美国投资者， 都 提出要达成交易 ，将 TikTok 的所有权带回美国。 Cloudflare 的数据显示，尽管 TikTok 下线约 14 个小时，且未在苹果或Google应用商店上线，但总体而言，它仍成功在美国保留了大部分用户和创作者。  至于其替代产品，Cloudflare 的数据显示，临时禁令实施当天流量激增，随后一周流量水平稳步上升。 贝尔森表示，替代产品的流量在预期关闭前一周就开始增长，这得益于RedNote（在中国称为小红书）的日益普及。 但他补充说，TikTok 替代品的流量在 1 月 19 日（即 TikTok 重新上线的那天）达到顶峰。 贝尔森说：关闭结束后，DNS 流量迅速下降，并在过去一周半内持续缓慢下降。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475234.htm)

唐纳德·特朗普的数据清洗行动已经开始，环境数据和公共卫生方面的关键资源已经从联邦网站上撤下，随着特朗普政府致力于废除任何与气候变化、种族平等或性别认同有关的内容，更多的资源可能很快就会消失。 [](https://n.sinaimg.cn/sinakd20250125s/202/w640h362/20250125/a348-f748ef6389982fe1429c3981a8c24aa5.png) [今天，社交媒体上出现了关于疾病控制和预防中心（CDC）](https://x.com/jenniferjjacobs/status/1885445212270375024?s=46&t=nWzewypcp2fxOTKmtURyIA)[即将进行](https://x.com/broderick/status/1885397279445529049)[清理](https://bsky.app/profile/deborahb.bsky.social/post/3lh2dobvjy22g)的警告，呼吁人们尽快保存尽可能多的数据。 美国疾病控制和预防中心共享从慢性病到交通伤害、烟草使用、疫苗接种和怀孕等各种主题的数据，而这只是其中的一个机构。 幸运的是，研究人员几个月来一直在对政府网站进行归档。 每次政府更迭都会出现这种情况，但唐纳德-特朗普重新上台后，这种情况更加普遍。 在特朗普的第一轮放松管制狂潮中，多达[20%的环境保护局网站被删除](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0246450)。 现在看来，类似的举动正在迅速发生。 疾病预防控制中心的[社会脆弱性指数](https://web.archive.org/web/20250000000000*/https://www.atsdr.cdc.gov/place-health/php/svi/index.html)和[环境正义指数](https://web.archive.org/web/20250000000000*/https://www.atsdr.cdc.gov/place-health/php/eji/index.html)--可以显示特定人群是否可能面临不成比例的健康风险的工具--在过去一周内均已下线。 2007 年，在布什政府执政期间，社会科学家、地理学家和统计学家开始开发社会脆弱性指数 (SVI)，其中包含了多年来的人口和社会经济因素，包括贫困、种族和民族。 拜登政府于 2022 年推出了环境正义指数（EJI）。"全国有太多的社区，尤其是低收入社区和有色人种社区，仍然首当其冲地受到污染的影响。 满足这些社区的需求需要我们集中关注，我们将利用环境正义指数来做到这一点，"时任卫生与公众服务部部长泽维尔-贝塞拉（Xavier Becerra）[在当时的一份新闻稿中说。](https://www.healthcaredive.com/news/cdc-hhs-release-environmental-justice-index/629441/) 自上任以来，特朗普一直试图推翻前几届政府在解决种族和性别健康差异方面所做的工作。 在[特朗普签署的取消拜登时代政策的行政命令](https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/01/initial-rescissions-of-harmful-executive-orders-and-actions/)中，总统写道，"多元化、公平和包容"（DEI）已经"腐蚀"了政府机构。 他还声称，"气候极端主义加剧了通货膨胀，使企业不堪监管重负"。 在他的第一个任期内，联邦环境机构网站上的"气候变化"一词减少了近[40%。 现在要知道这次的损失可能有多大还为时过早，但有些网页已经消失了。 美国交通部的"](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0246450)[优先事项](https://web.archive.org/web/20250000000000*/https://www.transportation.gov/priorities)"网站已经删除了关于"气候与可持续性"和"公平"的页面。 这是继本周发出内部[备忘录](https://www.transportation.gov/sites/dot.gov/files/2025-01/Signed%20Secretarial%20Memo_%20Implementation%20of%20Executive%20Orders%20Addressing%20Energy%20Climate%20Change%20Diversity%20and%20Gender.pdf)，指示美国交通部运营管理部门识别并最终"终止"拜登时代与气候变化和可持续发展相关的活动之后的又一举措。 唐纳德-特朗普（Donald Trump）[限制外国援助的努力](https://www.nytimes.com/2025/01/30/world/africa/africa-trump-hiv-pepfar-aid.html)似乎也导致有关艾滋病毒和艾滋病的信息被删除。 本周，美国总统艾滋病紧急救援计划（PEPFAR）的数据网页[被撤下](https://web.archive.org/web/20250000000000*/https://data.pepfar.gov/)。 根据 Wayback Machine 于 1 月 26 日拍摄的[网站快照](https://web.archive.org/web/20250126034838/https://data.pepfar.gov/)，PEPFAR 自 2003 年开始运作，仅在 2024 年就帮助 2060 多万人获得了抗逆转录病毒疗法。 [任期结束网络档案](https://eotarchive.org/)项目保存了自 2008 年以来每次总统换届期间联邦政府网站的内容。 在特朗普首次当选后成立的环境数据与治理倡议组织 (Environmental Data and Governance Initiative， EDGI) 也记录了政府网站的变化，并致力于在其他地方提供存档数据集。 该组织备份了疾病预防控制中心社会脆弱性指数和环境正义指数的数据，并在[公共环境数据项目](https://screening-tools.com/cdc)的[网页](https://screening-tools.com/about)上进行共享。 然而，即使这些数据集已经存档，如果不进行更新，它们也不会那么有用。GIS 软件公司 Esri 的高级首席工程师 Dan Pisut 说："任何数据集都有使用期限。老化的数据集可能无法完全反映当地的实际情况，因此人们必须谨慎使用这些数据集。这可能会有风险，但有总比没有好。" [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475232.htm)

德克萨斯州州长格雷格-阿博特（Greg Abbott）[周五下午发布了一项禁令](https://gov.texas.gov/uploads/files/press/PROC_security_risk_prohibition_on_Chinese_apps_IMAGE_01-31-2025.pdf)，禁止在政府配发的设备上使用中国支持的人工智能和社交媒体应用程序。  该公告命令德克萨斯州公共安全部和信息资源部将 DeepSeek、Lemon8、Moomoo、小红书、Tiger Brokers 和 Webull 六项技术添加到该州的禁止技术列表中，禁止州政府雇员和承包商在个人和国有设备上下载和使用这些应用程序。 2022 年 12 月，阿博特禁止雇员使用短视频社交媒体应用 TikTok。 几个月后，他签署了第 1893 号参议院法案，授权他禁止任何对德克萨斯州构成潜在安全风险的社交媒体应用或服务，包括 TikTok 的"后续应用"或其母公司 ByteDance 开发的应用。 周五的公告包括 RedNote 和 Lemon8 这两款应用程序。 阿博特在周五下午发布的[命令](https://gov.texas.gov/news/post/governor-abbott-announces-ban-on-chinese-ai-social-media-apps)中表示："德克萨斯州不会允许中共通过数据采集 AI 和社交媒体应用程序渗透到我们州的关键基础设施中。为了完成这项任务，我命令德克萨斯州各机构禁止在所有州政府发放的设备上使用基于中国政府的人工智能和社交媒体应用程序。 必须保护负责处理关键基础设施、知识产权和个人信息的州政府机构和员工免受中共恶意间谍活动的侵害。 得克萨斯州将继续保护和捍卫本州不受外国敌对行为者的侵害。" [点击这里阅读公告全文](https://gov.texas.gov/uploads/files/press/PROC_security_risk_prohibition_on_Chinese_apps_IMAGE_01-31-2025.pdf) DeepSeek是周五公告禁止的人工智能平台之一，这家规模相对较小的中国实验室最近推出了其R1模型，这是一个挑战ChatGPT的低成本人工智能平台，随后引起了轩然大波。 DeepSeek 的推出导致美国科技公司股票下挫，包括埃隆-马斯克（Elon Musk）的特斯拉。 根据州长的命令，包括最近几周在美国大受欢迎的 DeepSeek 和小红书在内的这些应用程序与 TikTok 以及其他 20 多款应用程序和硬件制造商一起被列入该州的[禁止技术名单](https://dir.texas.gov/information-security/covered-applications-and-prohibited-technologies)。 阿博特的声明是在围绕中国技术的讨论再次升温之际发表的。 美国国会要求字节跳动将该平台出售给一家美国公司，否则将面临美国的全面禁令。 唐纳德-特朗普（Donald Trump）总统在其第一任期内曾建议取缔该应用，[但他表示，他现在愿意找到一个解决方案](https://www.usatoday.com/story/tech/news/2025/01/27/tiktok-ban-extension-trump/77972345007/)来保持该应用的在线。 但 TikTok 的短暂禁令导致许多美国用户涌向小红书，显然是对美国政策的抗议。 一些美国投资者和人工智能利益相关者将 DeepSeek 的发布描述为 21 世纪的"斯普特尼克"时刻，这引发了人们对人工智能发展的进一步兴趣，并将其作为与中国和其他国家进行"军备竞赛"的一部分。 周五，人工智能利益相关者和政策制定者齐聚奥斯汀，讨论德克萨斯州在不断发展的人工智能产业中的作用。 德克萨斯州众议员、南湖区共和党人乔瓦尼-卡普里格里奥尼（Giovanni Capriglione）[在本届会议上提出了一项法案，旨在为德克萨斯州的人工智能发展制定法规和保障措施](https://www.statesman.com/story/business/technology/2024/12/24/texas-bill-1709-artificial-intelligence-governance-act-filing-giovanni-capriglione/77190821007/)，他与德克萨斯州参议员、花丘区共和党人坦-帕克（Tan Parker）一起就立法机构在监管人工智能的同时促进其创新和发展方面的作用发表了讲话。 卡普里格里奥尼在周五上午的会议上说："我们必须考虑到，如果落入坏人之手，这些（人工智能）工具可能被用来做相反的事情。就在上周，我们看到中国推出了成本更低的 LLM--DeepSeek，人们意识到的第一件事就是，'你是否应该向它提出任何问题？ 指导信息在哪里？ 你的数据去哪儿了？ 这些都是我们必须确保反击的问题。" 自动驾驶汽车技术公司极光（Aurora）负责政府关系和公共事务的高级副总裁杰拉尔多-英特亚诺（Gerardo Interiano）在周五的会议上表示，有必要对人工智能的发展进行监管，而 DeepSeek 的新闻表明了监管应该是什么样的。 英特亚诺说："这给美国敲响了警钟，我们要么开始投资人工智能和研究，并进行这些重大投资，要么我们就会在这场竞争中输给中国。毫无疑问，中国正试图领先于美国，因此，我们需要建立这些框架，不要对行业进行过度监管，这将使我们能够继续创新，对吗？" 阿博特在 2024 年底[向州机构发布了四项指令](https://www.statesman.com/story/news/education/2024/12/17/university-of-texas-system-utimco-divest-from-china-texas-governor-greg-abbott-order/76895008007/)，要求他们保护国家免受中国公司的侵害： - 要求州政府机构和公立高等教育机构加固系统，以更好地保护基础设施、知识产权和个人信息。 - 要求公共安全部锁定并逮捕那些"执行中共影响行动（如'猎狐行动'）以将持不同政见者强行遣返中国"的人。 - 得克萨斯州应急管理部和得克萨斯州公用事业委员会被要求为得克萨斯州基础设施面临的潜在威胁做好准备。 - 州政府机构被要求从中国全面撤资。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475230.htm)

DeepSeek 本周在美国掀起了一场风暴：这家中国公司的聊天机器人登上了苹果App Store和Google Play商店的榜首，而微软等美国主要云提供商也开始在其平台上提供该服务。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/767/w507h260/20250127/d229-3169822fb4426294d5d5a9a3f34e7b18.png) 彭博社根据对网络安全公司 Armis 和 Netskope 高管的采访报道，但"数百家"公司（尤其是那些与政府有联系的公司）已经屏蔽了这项服务。 Armis 的首席技术官 Nadir Izrael 说："最大的担忧是人工智能模型可能会向中国政府泄露数据。" 另据彭博法律报道，旧金山一家名为福克斯-罗斯柴尔德（Fox Rothschild）的律师事务所也封锁了 DeepSeek。 根据 DeepSeek 的隐私政策，该公司将所有用户数据存储在中国，而中国当地相关法律规定公司必须应要求与情报机构共享数据。 五角大楼刚刚开始屏蔽DeepSeek，而海军部在上周也下令不允许使用DeepSeek。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475228.htm)

眼看DeepSeek风头尽显，被逼急的OpenAI果然紧急发布了o3-mni。不光免费用户都能用，每百万输入和输出token价格更是疯狂跳水打骨折价！o3-mini，真的来了。刚刚，OpenAI官宣o3-mini和o3-mini-high两大版本正式在ChatGPT上线。   诚如奥特曼所言，免费用户直接打开‘Reason’即可体验，Plus用户每天会有更多用量，具体来说： - ChatGPT免费版：首次体验推理模型 - ChatGPT Plus和团队版：每天150次对话限制 - ChatGPT Pro：无限制访问 - ChatGPT Enterprise和ChatGPT Edu：将在一周内可用 - API：向3-5级开发者开放（初期暂不支持图像分析功能） - 输入1.10美元/百万token、输出4.40美元/百万token 感谢DeepSeek，o3-mini的价格这次算是彻底给打下来了——比OpenAI o1-mini便宜63%，比满血版o1便宜93%。（但仍是GPT-4o mini的7倍左右）  订阅用户已经在第一时间‘告别’了o1-mini，还没来得及说再见 OpenAI表示，o3-mini的发布是在追求高效能智能技术道路上的又一重要里程碑。 通过优化科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）领域的推理能力，同时保持较低的成本，让高质量AI技术变得更加平易近人。 值得一提的是，在ChatGPT中，o3-mini采用的是‘中等推理强度’，在速度和准确性之间取得平衡。所有付费用户还可以在模型选择器中选择o3-mini-high——响应时间略长但智能水平更高的版本。  目前，由于太过火爆，ChatGPT的项目和自定义GPTs功能都已经被挤崩了。  集成搜索，两种版本可选 去年12月，十二天直播最后一弹，o3系列首次亮相便惊艳了所有人。相较于上一代o1模型，o3在ARC-AGI等多项基准测试中刷新SOTA。 与o1-mini一样，o3-mini是最具性价比的推理模型，可谓是突破性能边界的‘小巨人’。 在STEM领域，尤其是科学、数学和编程等方面，o3-mini性能表现卓越超越o1，并继承了上一代低成本和低延迟的优点。  对于开发者来说，o3-mini简直就是一份‘大礼包’，它首次在小型推理模型中支持：包括函数调用、结构化输出和开发者消息、流式传输功能。 开发者可以根据需求选择低、中、高三种推理强度，让o3-mini在处理复杂问题时进行‘深度思考’，灵活平衡速度和准确性。 遗憾地是，o3-mini暂不支持视觉功能。 如前所述，从今天起，o3-mini将通过Chat Completions API，Assistants API和Batch API向3-5级指定开发者开放。 同时，o3-mini还整合了搜索功能，能够提供带有相关网络来源链接最新响应。 一起来看看这款‘小而美’的o3-mini有什么过人之处。 快速、强大、专为STEM领域推理优化 与其前身OpenAI o1类似，OpenAI o3-mini专门针对STEM推理进行了优化。 采用了中等推理强度的o3-mini，在数学、编程和科学领域的表现与o1不相上下，且响应速度更快。  报告地址：https：//cdn.openai.com/o3-mini-system-card.pdf 专家测试评估显示，o3-mini相比o1-mini能够生成更准确、更清晰的答案，推理能力更强。 在测试中，o3-mini的响应结果获得了56%的偏好度，在处理复杂现实问题时的重大错误率更是降低了39%。 在中等推理强度设置下，o3-mini在最具挑战性的推理和智能评估项目（包括AIME和GPQA）中，均达到了与o1相当的水平。 数学竞赛（AIME 2024） 在低推理强度下，o3-mini达到了与o1-mini相当的水平；在中等推理强度下，其表现可与o1媲美；而在高推理强度下，o3-mini的表现更是超越了o1-mini和o1。  博士级科学问题（GPQA Diamond）  研究级数学（FrontierMath） 在高推理强度模式下，o3-mini在FrontierMath中的表现优于前代产品。当配合Python工具使用时，高推理强度的o3-mini能够一次性解决超过32%的测试题目，其中包括28%以上的T3级问题。  编程竞赛（Codeforces） 随着推理强度的提升，OpenAI o3-mini的Elo得分不断提高，各层级表现均优于o1-mini。在中等推理强度下，其表现已能与o1相媲美。  软件工程（SWE-bench Verified） o3-mini在高推理强度模式下，使用开源Agentless框架能达到39%的成功率，使用内部工具框架则可达到61%的成功率。  LiveBench编码  人类偏好评估 外部专家评测结果显示，o3-mini较o1-mini表现出更强的推理能力，能够生成更准确、更清晰的答案，尤其是在STEM领域中。在对比测试中，o3-mini获得了56%的用户偏好度，且在处理复杂现实问题时的重大错误率降低了39%。  在技术报告中，o3-mini编程性能超越了GPT-4o和o1-preview，与o1不相上下。  模型的速度与性能 o3-mini在保持与o1相当智能水平的同时，实现了更快的运行速度和更高的计算效率。 除前文提到的STEM评估外，在中等推理强度下，o3-mini在其他数学能力和事实准确性测试中均取得了显著优势。 对比测试（A/B Testing）结果显示，o3-mini的平均响应时间为7.7秒，较o1-mini的10.16秒提升了24%。 o1-mini和o3-mini（medium）的延迟对比  安全评估 OpenAI在训练o3-mini确保其安全响应，采用的关键技术之一是审慎对齐（deliberative alignment）。 这项技术使模型能够在响应用户提示词前，对人工制定的安全规范进行全面推理。 与o1相似，o3-mini在高难度安全性测试和越狱评估中，明显优于GPT-4o。 在正式部署前，研究人员采用与o1相同的准备方法，结合外部红队测试和安全性评估，对o3-mini的安全风险进行了全面评估。 禁止内容评估  越狱评估  OpenAI急了 去年年底放出o3和o3-mini的预览时，CEO奥特曼就曾表示，o3-mini将会在1月份发布。 随后，奥特曼又在1月17日预告称，o3-mini会在几周内发布。  现在，o3-mini果然如约而至（卡在ddl最后一天），但外面的世界已经是天差地别。 面对正在快速崛起的DeepSeek-R1，o3-mini存在着一个关键问题——‘不开源’。 这也就意味着，它无法离线使用、无法下载代码，也无法以相同的程度进行自定义。对于很多应用过来说，它的吸引力相对于R1明显大打折扣。 在上下文窗口方面，DeepSeek-R1约为128K/130K token，而o3-mini略胜一筹达到了200K token。其中，每个输出最多100K token，跟满血版o1相同。 在价格方面，相比于输入/输出token分别为0.14/0.55美元的DeepSeek-R1，o3-mini依然贵出了天际。 但作为一款美国模型，o3-mini在身份上无疑占尽了好处：应该会是欧美很多企业的首选。  奥特曼亲自率队 这一次，最强最新的o3-mini模型训练，奥特曼本尊下场亲自率队。研究项目主管分别是Carpus Chang和Kristen Ying。  接下来，如果说OpenAI还藏在什么杀手锏，那就是满血版的o3了。根据12月时的说法，它将在‘此后不久’发布。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475224.htm)

据报道，为埃隆-马斯克工作或与埃隆-马斯克一起工作的人正在接管多个政府机构的内部工作，其中包括人事管理办公室和财政部。《华盛顿邮报》[周五](https://www.washingtonpost.com/business/2025/01/31/elon-musk-treasury-department-payment-systems/)援引三位不愿透露姓名的消息人士的话报道称，财政部最高级别的职业官员在与马斯克所谓的政府效率部（DOGE）的工作人员就"敏感支付系统的访问权限"发生"冲突"后，即将离开该部门。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/51/w550h301/20250122/de79-e862cd6ff50a257f6731be7c116265e9.png) 自 11 月大选之后，DOGE 官员就一直要求访问该系统，因为该系统每年控制着超过 6 万亿美元的资金流向，用于社会保障和医疗保险等项目。 特朗普政府一直在想方设法阻止国会拨付的联邦资金的流动，包括匆忙下令冻结开支，专家称这[违反了美国宪法](https://abcnews.go.com/Politics/trump-funding-freeze-blatant-violation-constitution-federal-law/story?id=118183957)。 路透社周五也[报道称](https://www.yahoo.com/news/exclusive-musk-aides-lock-government-200344003.html)，马斯克的助手已经"将职业公务员锁定在包含数百万联邦雇员个人数据的计算机系统之外，"路透社援引两名未透露姓名的机构官员的话称。 据《连线》周四报道，在整个政府中，技术人员正在[接受马斯克助手的拷问](https://www.wired.com/story/elon-musk-government-tech-workers-gsa-tts/)和代码审查。 马斯克和他的团队还[似乎参与了](https://www.nytimes.com/2025/01/30/technology/musk-doge-x-playbook.html)最近一封向政府员工提供辞职机会的电子邮件。 马斯克迄今为止对联邦政府的破坏与他接管 Twitter 之后的混乱日子如出一辙，《字符极限》等书和当时的其他报道都有详细描述。 这代表着美国政府内部史无前例的权力争夺，也直接违背了数字政府办公室的初衷。 唐纳德-特朗普（Donald Trump）在赢得大选后，于 11 月首次[宣布](https://www.npr.org/2024/11/12/g-s1-33972/trump-elon-musk-vivek-ramaswamy-doge-government-efficiency-deep-state)了这一计划，当时的想法是将政府专家组设立为联邦政府之外的一个实体，负责就削减开支提出建议。 但事实并非如此。就职后，特朗普签署了一项行政命令，将美国数字服务更名为"美国 DOGE 服务"，这意味着马斯克现在在政府内部工作。 据《连线》报道，他在白宫西翼有一间办公室，但显然也[睡在DOGE办公室](https://www.wired.com/story/elon-musk-sleeping-doge-office/)。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475222.htm)

面对“东方AI力量”的压力，美国OpenAI公司周五正式上线竞品推理模型o3-mini，并首次向免费用户开放推理模型。轻量级推理大模型o3-mini最早于去年12月的直播活动中亮相，一同亮相的还有“满血版”的o3模型。 （来源：OpenAI） 公司宣称，o3具备更先进、近似人类的推理能力，在解决编程、数学、科学等理工科问题方面均超越现役的o1模型。公司曾表示，o3-mini会在1月底先上架，o3则“会在不久之后推出”。 OpenAI介绍称，o3-mini支持开发者调整“AI推理努力程度”的选项——分为低、中、高三个级别。这种灵活性使得o3-mini可以在面对难题时“更努力思考”，而需要效率时优先考虑回应速度。 在周五的新闻稿中，OpenAI披露，在2024年美国数学邀请赛（AIME 2024）的测试中，低推理努力的o3-mini准确率（60%）与o1-mini差不多，但速率更快；而在中等努力下，o3-mini准确率能够提升到79.6%，与o1模型相当。在最高努力水平时，o3-mini的准确率则能进一步提升至87.3%。  在博士级科学问题（GPQA Diamond）方面，三种努力程度模型的准确率分别为70.6%、76.8%和79.7%。  横向对比，DeepSeek-R1模型在AIME 2024测试中的准确率为79.8%，而在GPQA Diamond测试中的准确率为71.5%。 当然，DeepSeek的一大功劳，就是让OpenAI突然之间变大方了。 OpenAI宣布，从周五开始，免费ChatGPT用户也能通过在编辑器中选择“推理”来尝试o3-mini模型，这也是公司的推理模型首次向免费用户开放。 对于付费用户，o3-mini将在模型选择器中替代o1-mini。作为升级的一部分，每月花费20美元左右的ChatGPT Plus和Team用户，速率限制也从o1-mini的每天50条，提升到o3-mini的150条。每月支付200美元的ChatGPT Pro用户，能无限制地访问o3-mini。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475220.htm)

OpenAI首席执行官Sam Altman在两周前预告称，o3-mini将在"几周内"上线，而今天它已准时到达。 OpenAI 将在 ChatGPT 及其 API 服务中推出其最新的 o3-mini 推理模型，并首次向 ChatGPT 的免费用户提供具有费率限制的版本。 [https://openai.com/index/openai-o3-mini/](https://openai.com/index/openai-o3-mini/)  o3-mini最初是作为12月份OpenAI的12天"ship-mas"活动的一部分而发布的，旨在与o1在数学、编程和科学方面的性能相媲美，同时比现有的推理模型响应更快。 [OpenAI表示](https://openai.com/index/openai-o3-mini/)o3-mini的响应速度应比o1-mini快24%，并在此过程中提供更准确的答案。 与 o1-mini 一样，这一最新模型将展示它是如何得出答案的，而不仅仅是提供一个答案。 OpenAI在12月提供了一些早期基准测试，显示其o3模型的性能优于o1，现在它表示，o3-mini版本将在一些编程和推理任务中优于o1，而且成本和延迟更低。 开发人员将能通过 OpenAI 的 API 服务利用 o3-mini，包括聊天完成 API、Assistants API 和 Batch API。 付费用户还可以选择 o3-mini-high，OpenAI 称这将是"ChatGPT 中最好的编程选项"，包括生成时间稍长的高智能回复。 在微软将 o1 免费提供给所有 Copilot 用户和DeepSeek 震撼人工智能世界几天后，这也是 ChatGPT 的免费用户首次能够试用 OpenAI 的推理模型。 您可以在 ChatGPT 中免费试用 o3-mini，只需在聊天栏中选择"Reason"功能即可，费率限制将与现有的 GPT-4o 限制类似。 只有愿意支付每月 200 美元的专业用户才能无限制地使用 o3-mini。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475212.htm)

据最新泄露的消息称，苹果公司已经终止了一个据称希望生产低成本增强现实眼镜的项目，因为该项目似乎无法达到高管的预期。该设备看起来像一副标准的眼镜，但内置显示屏。 此外，它还需要与Mac持续连接。  这款代号为 N107 的设备将被视为 Apple Vision Pro 的更实惠的替代品。 市场对 Apple Vision Pro 最大的不满之一就是其近 3500 美元的税前价格。 这款眼镜的投影机构可以在佩戴者每只眼睛的视野中显示内容，这种眼镜很可能是为了让用户在数字增强的空间中工作而设计的。 Apple Vision Pro 已经具备了这一功能，即 Mac  显示器镜像，而且它经常被认为是 拥有 Apple Vision Pro 的最有说服力的理由。 N107 可以解决消费者在使用 Apple Vision Pro 时遇到的一些问题。 值得注意的是，N107 足够轻便，不需要绑头带就可以稳固佩戴。 据彭博社报道，开发人员曾希望N107 可以与iPhone一起使用。 然而，该设备似乎需要过多的处理能力，而且很容易耗尽 iPhone 的电池。如果将其连接到 Mac，眼镜就能使用更快的处理器和更大的电池。 然而，在审查过程中，高管们并不接受这一改变。 苹果视觉产品小组的成员抱怨项目缺乏重点。 由于没有明确的方向，开发人员担心该项目会被砍掉。1 月底，苹果公司终止了该项目，证实了他们的担忧。 据悉，Meta Platforms 公司将继续开发其增强现实雷朋智能眼镜，并希望在 2027 年之前完成。 不过，据称苹果公司仍在开发 Apple Vision Pro 的直接后续产品。 N107 是苹果最近取消的项目。 2024 年 2 月，苹果取消了代号为"泰坦计划"的秘密苹果汽车项目，苹果员工称其为"泰坦尼克号级别的灾难"。 据称，苹果还取消了提供独立 iPhone 硬件订阅服务的计划。不过，这可能是因为 iPhone 升级计划已经实现了该服务的目标。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475216.htm)

科技公司可能会大肆宣扬他们对先进核电的热爱--这是席卷能源领域的浮华趋势，但他们仍在继续增加可再生能源发电能力。Meta 公司最近与西班牙可再生能源开发商 Zelestra 公司签署了一项协议，在德克萨斯州购买 595 兆瓦的太阳能发电量，而在此之前两周，该公司还与公用事业公司 Engie 签署了一项单独的太阳能发电协议。 对于这家科技公司来说，这是一次重要的收购，使其目前签约的 12 千兆瓦可再生能源发电能力增加了近 5%。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/1130/7af66cec994a98f.jpg) 在宣布这一消息的同时，Meta 公司首席执行官马克-扎克伯格（Mark Zuckerberg）还在坚持该公司雄心勃勃的人工智能战略--这将需要在数据中心进行巨额资本投资。 Meta正在努力使其开源的Llama 4模型成为OpenAI和Anthropic等闭源竞争对手的对手。 虽然DeepSeek表明可以更高效地开发模型，但其方法并不一定适用于像Llama 4这样的前沿模型。 扎克伯格在周三的财报电话会议上表示，Meta 计划今年投入 600 亿美元用于资本投资，其中大部分将用于数据中心基础设施建设，并将其称为公司的"战略优势"。 与许多同行一样，Meta 也在赌核反应堆能为公司未来的计算需求提供稳定的电力，公司正在征集在 2030 年代初投产 1 到 4 千兆瓦电力的方案。 1 千兆瓦的电力足以为约 75 万户家庭供电。 但该公司不能等到那时再增加数据中心的规模。 Meta 和其他公司正在投入巨额资金建设数据中心，而这需要相应的大量电力。 一些专家预测，到 2027 年，一半的新人工智能数据中心将遭遇电力不足的困境。 核电站的建设需要数年时间，而最新的一批先进反应堆尚未经过商业验证。 天然气发电厂的建设速度稍快，而两者都无法与可再生能源的部署速度相媲美。 一个太阳能发电厂可在短短 18 个月内投入使用，而且由于该技术是模块化的，发电厂的某些部分可以在最后一块电池板连接之前就开始供电。 这种速度使得风能、太阳能和电网级电池储能等可再生能源不断获得科技公司的新合同。 除本周的交易外，Meta 公司本月早些时候还宣布从 Engie 公司购买了 200 兆瓦的太阳能，并将于今年晚些时候投入使用。 在其他方面，微软正在与阿卡迪亚基础设施资本公司合作，帮助部署价值 90 亿美元的可再生能源，而Google正在与 Intersect Power 和 TPG Rise 合作，支持一个价值 200 亿美元的可再生能源基金。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475214.htm)

微软表示，它正在其微软人工智能业务部门内创建一个新的部门--高级规划部门（APU），该部门将帮助公司了解公司希望建立的人工智能对社会、健康和工作的影响。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0112/f3e5d7779c7c078.webp) 微软 AI 包含微软的 Copilot、必应和 Edge 等产品，正在成为微软增长战略的核心--这也让一些股东感到懊恼。 本周，该公司报告称，2024 年第四季度的资本支出高达 226 亿美元，创历史新高，首席执行官萨蒂亚-纳德拉（Satya Nadella）表示，这是满足微软人工智能和云产品需求所必需的。 纳德拉在周二举行的公司第四季度财报电话会议上说："随着人工智能变得更加高效和易用，我们将看到呈指数级增长的需求。" APU将在微软人工智能首席执行官穆斯塔法-苏莱曼（Mustafa Suleyman）的办公室外运作，并结合"前沿研究"来"探索和阐述"人工智能未来的一系列可能情景。 APU 还将负责提出产品建议--并在此基础上提出规划成果建议--以及制定活动、出版物和其他报告的滚动计划，以"帮助我们加深理解"。 APU的一些成员将负责起草简报，并将其发送给微软的产品经理、开发人员和执行团队，而其他成员则将协助会议组织和起草通信文件。 苏莱曼在 X 上的一系列帖子中表示，APU 正在寻找经济学家、心理学家"及更多"，以及在量子、核能和硅等新兴领域有背景的人才。 苏莱曼说："我们正在寻找能够捕捉这个超进化空间的[人才]，让我们知道正在发生什么以及为什么它很重要。这些职位是令人难以置信的、难得的机会，我们可以从人工智能科学和产品开发的最前沿的有利位置出发，对人工智能进行深入挖掘和富有想象力的思考。" 就在APU成立不久前，微软在内部成立了一个新的以开发人员为中心的人工智能组织，名为"CoreAI--平台与工具"。 作为公司现有开发者部门和人工智能平台团队的结合体，CoreAI有效地重新调整了微软的开发者部门，以确保人工智能仍然是重中之重。 1 月初，纳德拉在微软的[博客](https://blogs.microsoft.com/blog/2025/01/13/introducing-core-ai-platform-and-tools/)上发布了一份备忘录，称微软来年的重点将是"重塑所有应用类别"的"（AI）模型前瞻"应用。 纳德拉继续说道："在新的一年开始之际，我们显然已经进入了人工智能平台转变的下一个阶段。"三十年的变革正在被压缩到三年之内！" 为研究人工智能的影响和指导技术发展而进行重组和招聘的不仅仅是微软。 微软的亲密合作伙伴 OpenAI 在去年 10 月聘请了首位首席经济学家，负责领导人工智能如何影响经济增长和就业前景的研究。 根据布鲁金斯学会（Brookings Institute）最近的一项研究，现有的生成式人工智能可能会破坏至少一半的工作，而这些工作有 30% 以上是工人们经常执行的。 该报告的合著者写道："尽管这对工人来说事关重大，但我们还没有准备好应对生成式人工智能即将带来的潜在风险和机遇。" [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475210.htm)

苹果公司已同意就有关早期 Apple Watch 电池膨胀的集体诉讼达成 2000 万美元的和解协议。 如果您遇到过这个问题，并且拥有 Apple Watch Series 0、1、2 或 3，您可能有资格获得小额赔偿。  这起名为史密斯等人诉苹果公司的诉讼是在美国加利福尼亚州北区地方法院提起的。 在[和解协议](https://angeion-public.s3.amazonaws.com/www.watchsettlement.com/docs/Settlement+Agreement+&+Release.pdf)和[索赔网站](https://www.watchsettlement.com/home)上，苹果明确否认其智能手表曾出现电池膨胀问题，并 "否认所有不法行为指控 "和责任。 相反，该网站称苹果选择和解是为了 "避免进一步的诉讼成本"。 要获得赔付，受影响的必须在 2015 年 4 月 24 日至 2024 年 2 月 6 日期间拥有符合条件的手表型号，并向苹果公司报告过任何潜在的电池膨胀问题。 符合上述条件的用户可在 4 月 10 日前确认或更新其付款信息，以获得赔付。  根据该和解协议的[FAQ](https://www.watchsettlement.com/faqs)页面，估计每只受保手表的赔付金额约为 20 至 50 美元。 接受赔偿意味着您将放弃今后就这些特定手表的电池问题采取任何行动。  不希望参与和解的人可在 2025 年 2 月 24 日之前退出或反对和解。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475206.htm)

据[《卫报》](https://www.theguardian.com/technology/2025/jan/31/whatsapp-israel-spyware)和[ 路透社](https://www.reuters.com/technology/cybersecurity/metas-whatsapp-says-israeli-spyware-company-paragon-targeted-scores-users-2025-01-31/)报道，WhatsApp 称其上个月中断了针对记者和民间团体成员的间谍软件活动。 该活动源于一家名为 Paragon Solutions 的以色列间谍软件公司，影响了约 90 名用户。  WhatsApp 告诉《卫报》，它已与受影响的用户取得联系，并表示"高度确信"他们是攻击目标，"可能受到了威胁"。 据《卫报》报道 ，这款 Meta 旗下的应用程序还向 Paragon 发出了停止令，并正在"探索法律选项"。 Paragon 被路透社称为 Pegasus 制造商 NSO Group 的竞争对手，自称是一家"道德"网络防御公司。 该公司去年被位于佛罗里达州的私人投资公司 AE Industrial Partners 收购，而最近[连线](https://www.wired.com/story/ice-paragon-solutions-contract/)的一篇报道披露，美国移民和海关执法局于 2024 年 9 月与 Paragon 签订了一份价值 200 万美元的合同。 WhatsApp于2019年起诉NSO集团，称其针对1400名用户，包括记者、活动家和政府官员。 该间谍软件公司自此被认定负有责任。 "WhatsApp 在给《卫报》的一份声明中说："这是间谍软件公司必须对其非法行为负责的最新例证。"WhatsApp将继续保护人们的私密通信能力"。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475204.htm)

[IndiaTimes](https://economictimes.indiatimes.com/industry/cons-products/electronics/tata-projects-to-finish-construction-of-microns-semiconductor-plant-by-year-end/articleshow/117630920.cms)报道称，塔塔项目公司周二宣布，美光科技位于印度艾哈迈达巴德（Ahmedabad）附近萨南德（Sanand）的半导体组装和测试工厂将于 2025 年 12 月竣工。 塔塔项目公司的项目总监阿米特-阿格拉沃尔（Amit Agrawal）说，工人们已经完成了印度首座半导体工厂60%的工程，其余部分将在年底前完成。 该工厂位于萨南德工业区，占地约 50 英亩，于去年 7 月开始建设。 塔塔项目正在为美光建设这座半导体组装、测试、打标和封装（ATMP）工厂。 "ATMP工厂本质上是一个后端工厂，在这里进行半导体的测试、封装和打标。 这可能是世界上最大的后端半导体工厂。 迄今为止，在 3500 名员工的帮助下，一期工程已完成 60%，"阿格拉瓦告诉记者。 "在完成土建工程、机械、电气和管道工程以及根据美光提供的设计进行的工程相关任务后，我们将在 2025 年 12 月之前把工厂移交给美光。" 2023 年 6 月，美光与古吉拉特邦政府签署了一项协议，将在萨南德建造一座价值 27.5 亿美元的半导体组装和测试工厂。 美光表示，该项目将创造约 5000 个直接就业机会，一旦工厂开始运转，还将创造 15000 个间接就业机会。 美光的新工厂将专注于把晶圆转化为球栅阵列（BGA）集成电路封装、内存模块和固态硬盘。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475202.htm)

在即将举行的决定Google未来的审判中，苹果公司被剥夺了完全参与的权利，因此苹果公司已提出动议，要求推迟整个诉讼程序。2024 年 8 月，Google及其母公司 Alphabet 正式被裁定为搜索和广告垄断企业。 苹果想要的，此前一直被拒绝的，是在决定Google下一步必须采取何种措施的审判中获得一席之地。 [](https://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2021/1024/1adc36968a5748e.jpg) 苹果之所以要求参与此次补救审判，特别是因为其与Google签订的年度200亿美元的合同。 但苹果是在 2024 年 12 月 23 日提出申请的，而法官阿米特-梅萨（Amit Metha）裁定苹果的申请[太晚了](https://www.courthousenews.com/wp-content/uploads/2025/01/mehta-apple-intervene-motion-denial.pdf)。 在苹果提交的[新法庭文件](https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.dcd.223205/gov.uscourts.dcd.223205.1158.0_1.pdf)中，最关键的部分是 Metha 法官错了。文件中写道："一旦苹果发现自己的利益不再能得到充分的保护，它就迅速采取了干预措施。" 梅塔法官曾表示，苹果公司从 2020 年案件一开始就应该知道其合同权利可能会受到影响。 苹果公司表示不知道，直到本案原告美国司法部（DOJ）提出禁止Google与苹果公司签订任何合同时，苹果公司才知道这一点。 梅塔法官曾表示，允许苹果在简报文件中提交其立场和意见。 然而，据苹果公司称，这还不够--司法部正试图阻止这一切。 苹果公司表示："原告[已经]通知苹果公司，他们打算对法院的干预令提出异议，只要法院允许苹果公司提交最多'两份事实证人宣誓书'"。 因此，苹果公司表示，被排除在Google合同终止的审议之外，意味着该公司"将遭受明显和实质性的不可挽回的伤害"。 这将影响到"数百万用户以及苹果因向其用户[在[iPhone](https://appleinsider.com/inside/iphone)上]分发Google搜索而获得赔偿的权利。" 梅塔法官的论点包括，允许苹果公司在他认为为时已晚的阶段参与诉讼，将允许其他各方要求获得同样的访问权。 法官正在努力争取在 2025 年 8 月之前结案，而这种额外的贡献将推迟结案时间。 苹果公司在文件中一再承认时间尺度问题，但表示正因为如此，才必须允许将其包括在内。 苹果还概述说，为了加快速度，它将向华盛顿特区巡回法院提出类似的延迟动议，不过如果梅塔法官的法院同意暂缓审理，它将撤回该动议。 除此之外，苹果还呼吁"加快审议这一动议"。 具体来说，苹果希望法院"能在 2025 年 2 月 4 日之前解决这一动议"。 如果苹果的动议被法院驳回，其向华盛顿特区巡回法院提起的诉讼将继续进行，目前还没有明确的时间表。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475198.htm)

据知情人士透露，美国总统唐纳德·特朗普周五将在白宫会见英伟达首席执行官黄仁勋。就在几天前，中国初创公司深度求索（DeepSeek）发布的新人工智能模型引发了科技龙头的担忧并导致美国股市重挫。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0129/497f95c00679f51.png) 全球领先的芯片企业英伟达经历了天翻地覆的一周后，会见黄仁勋发出了特朗普加码承诺支持快速发展的人工智能技术的最新信号。不愿公开身份的知情人士透露了此次安排。 DeepSeek强大的人工智能模型周一导致英伟达和其它科技巨头重挫，也在华盛顿引发了美国应该如何进一步收紧英伟达处理器出口管制的辩论。 特朗普将DeepSeek描述为“正面进展”，但也给美国敲响警钟。 英伟达拒绝就黄仁勋和特朗普计划中的会面置评。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475192.htm)

本周初，中国人工智能初创公司DeepSeek的问世撼动了市场，但根据最新一期彭博Markets Live Pulse调查，投资者预计，该公司对于美国科技“七巨头”表现所构成的冲击将是有限的。 在260名受访者中，88%的人表示DeepSeek人工智能模型的出现对于未来几周美国科技巨头股价的影响将微乎其微或毫无影响。其横空出世周一一度造成标普500指数市值蒸发了7840亿美元。几乎无人削减大型科技股占主导的标普500指数的敞口。相反，59%的受访者认为，今年推动股市波动的将是美国总统唐纳德·特朗普的政策。该调查在1月28日至30日进行。  随着标普500指数的龙头股集中度达到20多年来的最高水平，投资者和策略师经常警告称，先前推动指数走高的少数几家大盘股的波动，有可能会伤及整体市场。周一的抛售期间也有一些令人瞠目结舌的走势，其中包括AI行业宠儿英伟达的市值蒸发了5890亿美元，创下有史以来上市公司单日损失市值规模之最。 然而，除了科技股之外，对整体市场的影响基本上有限。标普500指数当日下跌1.5%，只是10个交易日来的最大跌幅。该指数周四上涨0.5%，在特朗普表示他将按照威胁的那样，在2月1日对加拿大和墨西哥征收25%的关税后，该股指回吐了先前的部分涨幅。股指已经基本完全收复了周一的跌幅。 **“颠覆者被颠覆”** 盈透证券首席策略师Steve Sosnick表示，夺走七巨头的王冠并不容易，因为这些公司已经围绕自身业务建立了防范竞争的强大“护城河”。 不过，周一的抛售提醒市场，“哪怕是颠覆者，也有被颠覆的风险，”他说。“如果公司赚取巨额利润，那么不可避免地会出现希望分一杯羹的竞争对手。” 本周公布业绩的大型科技公司仍然看好自身在人工智能竞赛中的竞争力。Meta Platforms Inc．首席执行官马克·扎克伯格表示，2025年对Meta的人工智能战略而言将是“非常重要的一年”。在他发表上述评论之前，该公司上周公布的资本支出高于预期，引发了人们对其人工智能投资难以变现的担忧。 与此同时，微软表示其云计算业务本季度将继续缓慢增长，因其难以建立足够的数据中心来满足对其人工智能产品的需求。英伟达定于2月26日公布业绩。 **反应过度** 当被问及DeepSeek的出现将如何影响投资时，63%的受访者表示，他们没有改变标普500指数敞口的计划。超过一半的受访者表示，本周的暴跌被夸大了，因为有人对DeepSeek发布的低成本AI模型提出了质疑。 鉴于受访者认为特朗普政府对今年股市表现的催化作用将比人工智能更大，特朗普的关税威胁仍然是一个挥之不去的未知数。 “我们不认为对政策影响的感知会是线性的，而将会是更加间歇性的，”Integrity Asset Management的投资组合经理Joe Gilbert表示。不过他预计，今年的波动性会高企，税收和关税取消等有利于市场的政策会更加集中在今年晚些时候。 **新的避险天堂？** 本周美国科技巨头股票的下跌催生了一个新的替代投资目标，美国价值股。39%的受访者认为，该板块是首选避险资产。23%的受访者选择美国国债，12%看好美元。  投资者纷纷买入从金融股到医疗保健股和工业股的价值股，它们通常对经济波动更为敏感。这推动先锋领航标普500价值股ETF等走强，该ETF包括强生、宝洁和可口可乐等经济表现的“晴雨表”。 根据彭博汇编的数据，该ETF连续四个月表现不及先锋领航标普500成长股ETF后，1月份表现比后者好不到1个百分点。如果这一表现在周五保持，将是去年8月以来跑赢幅度最大的月份。 受访者仍对标普500指数保持乐观看法，对年底该指数的预期中值为6500点，比周四收盘高7.1%。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475190.htm)

 GA Comic官X宣布，垣野内成美《吸血姬鬼美夕》系列最新作《吸血姬美夕维》于2025年1月31开始连载。 美夕和夕维都将登场，平野俊弘担任原作，小中千昭担任构成。  目前第一话已经更新。《吸血姬美夕》发行于1988年7月，原本只有OVA的脚本，起初并没有想要做长篇的打算，但这位美丽优雅的东方吸血鬼竟然将这份情愫延续到了2025年，真是只要活的够久什么都可以等到……   

Edge 的唯一功能就是下载其他浏览器，这是一个流传已久的笑话。 但据微软老板萨蒂亚-纳德拉（Satya Nadella）称，Edge 在美国 Windows 平台上的市场份额已超过 30%，并已连续 15 个季度占据市场份额。 然而，独立分析对这一说法打上了问号。 纳德拉是在微软 2025 年第二季度的财报电话会议上[透露这一消息的](https://seekingalpha.com/article/4753157-microsoft-corporation-msft-q2-2025-earnings-call-transcript)。 他补充说，Copilot 消费者应用的速度、独特个性和首创功能都得到了提升，因此用户的参与度和留存率明显提高。 这位首席执行官还表示，Edge 和必应对企业而言极具吸引力。他补充说："我们在提高广告展示方面所做的投资正在得到回报，广告商越来越将我们的网络视为优化（投资回报）的重要平台。" 纳德拉表示，在第三方合作的推动下，搜索和新闻广告收入分别增长了 21% 和 20%。 他补充说，Edge 和必应的"健康数量增长"将继续推动增长。  目前尚不清楚 Nadella 从何处获得有关 Edge 使用情况的统计数据。 根据[Statcounter](https://gs.statcounter.com/browser-market-share/desktop/united-states-of-america/#monthly-202104-202501)的数据，Edge 1 月份在美国桌面浏览器市场的份额为 14.5%。 这一份额高于 2021 年 4 月的 10.9%，但自那时以来其份额波动很大，2024 年 1 月达到峰值，为 16.7%。 很可能是微软使用了不同的指标，夸大了 Edge 的市场份额--首先，它只计算了运行 Windows 的 PC。 Edge 于 2015 年 7 月 29 日首次与 Windows 10 一起发布。 在最初的三年里，由于用户对该浏览器并不十分着迷，尤其是在市场领导者 Chrome 浏览器占据主导地位的情况下，该浏览器只能获得很小一部分市场份额。 2020 年，微软将 Edge 浏览器从最初的 EdgeHTML 引擎全面过渡到 Chromium 开源项目，提高了安全性和性能，同时还增加了对 Chrome 扩展的支持，改善了网页兼容性，更新频率也更高了。 在把用户从 Chrome 推向 Edge 的过程中，微软从来都不甘示弱。 上周有报道称，Edge 中的必应搜索结果屏蔽了 Chrome 浏览器的下载链接。 2021 年，微软告诉人们 Chrome 浏览器"so 2008"，而 Edge 则更好。 它还推送了出现在 Chrome 网站上的全尺寸 Edge  广告，并且 Edge 在今年 1 月被指控未经用户同意从 Chrome 中 窃取数据。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475188.htm)

最大的稳定币USDT背后的加密货币公司Tether[上周五表示](https://tether.io/news/tether-hits-13-billion-profits-for-2024-and-all-time-highs-in-u-s-treasury-holdings-usd%e2%82%ae-circulation-and-reserve-buffer-in-q4-2024-attestation/)，该公司去年创造了130亿美元的集团净利润，创下历史新高。其中约 70 亿美元的利润来自该公司持有的大量美国国债和回购，50 亿美元来自该公司持有的黄金和比特币（BTC）的未实现升值。 其他投资贡献了 10 亿美元。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/02/2bc237ab550929d.png) 根据该公司由会计师事务所 BDO Italy 签署的最新季度鉴证报告，该集团旗下的稳定币发行公司 Tether International Limited 和 Tether Limited 披露的资产储备为 1437 亿美元，而负债为 1366 亿美元，支持其稳定币的超额储备高达 70 亿美元。 储备中的国库券增至 945 亿美元。 根据证明，该集团上一季度还增加了比特币持有量，这是自3月份以来的首次，截至年底，该集团持有近8.4万个比特币，价值约78亿美元。 Tether 的 USDT 市值高达 1400 亿美元，是第四大加密货币，也是数字资产交易的重要基础设施，在发展中地区以美元支付、汇款和储蓄越来越受欢迎。 然而，数家交易所最近因MiCA法规而退市或宣布暂停向欧盟用户提供USDT，刺激了代币供应的减少。 该公司今年宣布计划将其总部迁至萨尔瓦多，萨尔瓦多是中美洲对比特币友好的国家，在总统纳伊布-布凯尔的领导下，萨尔瓦多已成为加密货币公司的新兴中心。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475184.htm)

戴尔是最新一家宣布终止混合和远程工作政策的科技公司。 从 3 月 3 日起，戴尔员工每周必须有五天亲自到公司上班。在[Business Insider](https://www.businessinsider.com/dell-return-to-office-five-days-week-rto-michael-dell-2025-1)获得的一封电子邮件中，首席执行官迈克尔-戴尔（Michael Dell）写道："所有住在戴尔办公室附近的混合团队和远程团队成员每周将有五天在办公室工作。 我们将从当天起取消混合政策"。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/0509/c8be8083feba4bd.jpg) 戴尔写道："我们发现，无论世界上有多少技术，都比不上人与人之间互动的速度。 三十秒的对话可以取代长达数小时甚至数天的电子邮件往来。" 尽管有此规定，戴尔仍继续对外提供[远程办公解决方案](https://www.anrdoezrs.net/links/8836598/type/dlg/sid/__vg0131awD__603963__________________/https://www.dell.com/en-us/lp/remote-work-solutions)，并指出远程办公具有"灵活性、缩短通勤时间、为员工节约成本等优势，而雇主则可以获得更广泛的人才库、降低管理成本并提高生产率"。 从技术上讲，戴尔已经[要求其销售](https://www.businessinsider.com/read-memo-dell-sent-staff-rto-5-days-a-week-2024-9)、制造和实验室工程师返回办公室。 邮件中提到，这些团队的"新速度、新活力和新激情"是在全球范围内实施该计划的原因。 戴尔表示，对于以前不住在办公室附近的远程员工，他们可以继续远程工作。 戴尔并不是近几个月来唯一一家发布重返办公室任务的公司。 AT&T、亚马逊、Stellantis和JP摩根都在本月开始或宣布了重返办公室政策。 与此同时，美国总统特朗普上周也发布了行政命令，要求所有联邦雇员返回办公室，并指出所有政府部门"终止远程工作安排"。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475182.htm)

2025 年 1 月，豆包大模型 1.5 全面上线火山方舟，其中豆包通用模型 pro 在多个权威测评集综合得分优于GPT4o、Claude 3.5 Sonnet 等业界一流模型，模型效果达到全球领先水平。 通用模型 pro 实现了性能与推理成本极致平衡，采用高效的 MoE 模型结构，性能杠杆提升至 7 倍，更有自研的高性能推理系统，可以达到 10 毫秒级低延迟。并且，豆包大模型 1.5 建了高度自主的数据生产体系，未使用任何其他模型生成的数据。 除此之外，豆包通用模型 pro、豆包·视觉理解模型均有大幅增强，并发布豆包·实时语音模型。但豆包大模型 1.5 全产品，加量不加价，仍继续保持原有模型价格不变。 本文实测了豆包大模型 1.5 产品家族后，看到了字节不走捷径的底气。 **一、综合能力优于业界一流模型** Doubao-1.5-pro 模型综合能力显著增强，在知识（MMLU_PRO、GPQA）、代码（McEval、FullStackBench）、推理（DROP）、中文（CMMLU、C-Eval）权威测评基准上获得最佳成绩，综合得分优于GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等业界一流模型。  话不多说，先通过和其他行业内领先大模型的对比来直观感受一下。针对推理能力，设置一个大约在初级和中级水平的代码问题：问题：使用 Flask 框架创建一个简单的 Web API，包含以下两个端点： /: 返回一个欢迎消息，例如 {"message": "Welcome to the API!"}。/add: 接受两个整数参数 a 和 b（通过查询参数传递），返回它们的和，例如 {"sum": 5}。 要求： 提供可运行的完整代码。说明如何在本地运行此代码并进行测试。 这一测试题所传达的需求明确清晰且聚焦于核心功能，但并未说明如何处理错误逻辑或参数类型。先来看GPT-4o 将如何应对： 可以看到 GPT-4o 的答案相对中规中矩，并针对问题本身包含的漏洞，给出了一个错误处理示例。再来看看 Doubao-1.5-pro 给出的答案： 显而易见，豆包关于代码问题的输出格式设置，会更贴近原生的编码界面。相较于 GPT-4o ，能够进行必要且详细的代码说明，并且在这一部分对参数类型问题就给出了预设和解答，即如果参数并不有效，状态代码就为400，然后才给出了运行代码并进行测试的方法。总体而言，Doubao-1.5-pro  相较于 GPT-4o 输出的代码会更加精细一点。 针对“知识能力”一项，将 Doubao-1.5-pro 和同为主打中文语境的一个国产模型进行对比，提出的问题是：唐代有哪些古诗中包含“过年”这件事？国内某大模型产品给出的答案是： 给出的答案数量有十个之多，但每个答案的颗粒度不够，仅包括作者和50字左右的大概介绍，于用户而言可能无法对提出的问题有深入的了解。 Doubao-1.5-pro  则相对完美地规避掉了这一问题。先在逻辑上进行了清晰的划分，给出了体现过年氛围与习俗与抒发过年时情感思绪的两个大方向，并且针对所给出的每一个答案的颗粒度也相对细些，包括了原文和解析，内容明显更丰富。  针对复杂问题的推理能力，Doubao-1.5-pro  在现实的中文语境中展现出了明显的优势，所提出的问题是：2025年上半年，我有3万元想进行理财，是选择中国建设银行还是选择中国工商银行?收益各是多少? Gemini  1.5 Flash 给出的回答如下：  也许是由于数据库的问题，Gemini 推理出的结果会相对空泛，并没有给出实质性的建议，也没有给出题目中要求的大致收益。而 Doubao-1.5-pro  的回答则具有针对性，并能够条理清晰、分门别类的给出针对活期类、定期类、特色理财产品的的不同收益，能够满足问题提出者对这一问题的基本需求。  中文能力方面，设置的问题是：请以爱情和轻舟已过万重山为主题，写一首七言律诗。Doubao-1.5-pro 的遣词造句明显优于 GPT-4o 等其他的模型，并能够更进一步给出首联、颔联、颈联、尾联解析。  而 GPT-4o 的中文能力则稍逊一节，回答得相对简单，词藻也较为朴素。  除了 Doubao-1.5-pro  ，本次也发布了更加轻量化的 Doubao-1.5-lite 。Doubao-1.5-lite 具备极致的响应速度，适用于对时延有更高要求的场景，模型配合精调使用可以获得更优质的效果，并且在轻量版语言模型中处于领先水平，在综合（MMLU_pro）、推理（BBH）、数学（MATH）、专业知识（GPQA）权威测评指标持平或超越GPT-4omini，Cluade 3.5 Haiku。先来感受一下极致的推理和响应速度，提问一个中等难度的推理问题：有三个人分别穿着红、蓝、绿三种颜色的衣服，他们分别来自 A、B、C 三个城市。已知：穿红衣服的人不是来自 A 城市；穿蓝衣服的人来自 C 城市；来自 A 城市的人没有穿绿衣服。请问，这三个人分别来自哪个城市，穿着什么颜色的衣服？  在不省略已知条件、推理过程的情况下， Doubao-1.5-lite 输出答案仅用了 1.55 秒，这个推理时间确实极致。再提出一个更复杂的专业问题：请简述股票估值的三种主要方法(市盈率法、现金流折现法、净资产法)，并分析在不同市场环境下，哪种方法更适用？  这是一道金融行业的专业知识题目。Doubao-1.5-lite 的回答内容详实，能够 cover 住垂直领域的专业知识，并且在面对庞杂的、体量大的问题时，总输出时长只有 6.77 秒，同样在一个低时延的水平范围内。 值得一提的是，Doubao-1.5-lite 模型效果比肩去年 9 月份发布的主力模型 Doubao-pro-32k-0828，这意味着用户可以用 lite 模型的成本，获得过去 pro 模型的效果。 无论是 Doubao-1.5-pro 还是 Doubao-1.5-lite，都是字节在追求模型性能与推理性能的极致平衡，也是字节一路积累下来的基本功的体现。 从训练和推理效率的角度出发，Doubao-1.5-pro 使用稀疏 MoE 架构。在预训练阶段，仅用较小参数激活的 MoE 模型，性能即可超过 Llama3.1-405B 等超大稠密预训练模型。豆包团队通过对稀疏度 Scaling Law 的研究，确定了性能和效率比较平衡的稀疏比例，并根据 MoE Scaling Law 确定了小参数量激活的模型即可达到世界一流模型的性能，等效 7 倍激活参数的Dense模型性能，远超业内 MoE 架构约 3 倍杠杆的常规效率。  基于 MoE 模型，豆包搭建了高性能推理系统，在 Prefill/Decode 与 Attention/FFN 构成的四个计算象限中，表现出显著不同的计算与访存特征。针对四个不同象限，采用异构硬件结合不同的低精度优化策略，在确保低延迟的同时大幅提升吞吐量，在降低总成本的同时兼顾 TTFT 和 TPOT 的最优化目标。 更重要的是，在 PostTraining 阶段，豆包团队构建了一套完全自主的数据生产体系，将标注团队与模型 self play 技术相结合，提升数据标注多样性和难度，确保数据来源的独立性和可靠性。在豆包大模型1.5的训练过程中，未使用任何其他模型生成的数据。这意味着，字节在踩踏实大模型训练的基本功、加大基础工程投入、放弃短期获利，这已经区别于世界范围内绝大多数不肯下“笨功夫”的大模型公司。 **二、视觉推理、指令遵循达新高** 本次发布中，豆包的视觉理解能力令人惊艳，具备市面上绝大多数 To C 的 AI Chatbot 并不具备精准的图像理解、识别、问答能力。Doubao-1.5-vision-pro 在多模态数据合成、动态分辨率、多模态对齐、混合训练上进行了全面的技术升级，进一步增强了模型在视觉推理、文字文档识别、细粒度信息理解、指令遵循方面的能力，也拥有了更细腻的视觉描述能力。Doubao-1.5-vision-pro 的视觉能力在多个权威测评基准上取得了全球领先表现：  基于原生动态分辨率的架构设计，Doubao-1.5-vision-pro 能够支持任意分辨率和极端长宽比图像识别。因此，无论是高清大图还是低分辨率的小图，亦或是极端长宽比例的图像，模型都能实现精准的特征提取和高效的计算性能。先来看一下针对复杂图表的理解能力。给出如下图表，并向 Doubao-1.5-vision-pro 提问：该图表反映了什么内容？  从上述的回答中可以见得， Doubao-1.5-vision-pro 对图表内数据内容的解读是准确无误的，并能针对某些数值给出基本的关于趋势、显著性的结论。 针对低清晰度问题，给出如下一张清晰度低、分辨率低的界面，进而考察模型对其中内容识别和理解的准确程度。   从上述的回答中可知，Doubao-1.5-vision-pro 同样能够准确识别模糊内容，并做出基础的推理判断：用户正在为视频应用创意外观预设并进行色彩调整。再上一个难度，针对字迹潦草的手写图片，Doubao-1.5-vision-pro 能否准确识别？  不得不说，这个图片如果不仔细看的话，人眼都不一定能看清，而豆包则能提取道其中 95% 的关键词和主题，且识别出了部分关键词用蓝色笔标注来突出重点内容，并进一步总结该笔记聚焦于媒体研究领域。除了精准的识别能力，Doubao-1.5-vision-pro 也具备强大的多类型图片内容提取能力。  上传四张同一时期拍摄的照片，模型能在处理多张图片时获取关键要点，并总结出是“新年庆祝”的主题。复杂指令遵循能力也是 Doubao-1.5-vision-pro 的亮点，通过系统性的原子能力拆解和多维度指令的逻辑组合，在后训练阶段引入了多样化的视觉指令数据，从而激发模型的指令遵循能力，从容应对需要遵循更复杂指令的场景。 不仅视觉大模型的能力得到提升，本次豆包大模型1.5家族中还新推出了实时语音模型。该模型提出了新的 Speech2Speech 的端到端框架，不仅通过原生方法将语音和文本模态进行深度融合，同时还实现了语音对话中真正意义上的语音理解生成端到端，相比传统的 ASR+LLM+TTS 的级联方式，不仅拥有高理解力（高智商），还具备语音高表现力与高控制力，以及模型整体在回复内容和语音上的高情绪承接能力。 在语音多模态上，我们提出了新的 Speech2Speech 的端到端框架，不仅通过原生方法将语音和文本模态进行深度融合，同时还实现了语音对话中真正意义上的语音理解生成端到端，相比传统的 ASR+LLM+TTS 的级联方式，在对话效果上有质的飞跃。 可以说是一个情绪价值价值拉满、表现能力生动，也不怕被打断的豆包了。 **三、豆包 1.5 发布后，AI 更普惠** 2024 年 5 月，豆包主力模型就将推理输入价格降至“厘时代”，12 月火山引擎又让视觉理解模型价格进入“厘时代”。当下豆包大模型 1.5 继续保持原有模型价格不变，加量不加价，也会给火山引擎进一步做大 B 端市场带来更多可能性。 在这场旷日持久的大模型落地竞赛中，字节给行业留下的印象是“从容”。支撑豆包大模型全产品价格普惠的原因，是推理成本持续优化、毛利率的逐渐增加。据了解，豆包大模型去年大幅降价后，毛利率依然为正。其中，字节跳动最新推出的豆包大模型 1.5，在推理成本优化上取得进一步突破，在火山引擎上售卖 API 的 Doubao-1.5-pro，毛利率仍能达到较为可观的 50%。 不能只看到火山引擎中 API 价格下调的从容，更需要看到的是，豆包大模型团队所打造的综合高效模型架构、高性能推理体系、自建数据标注工程等深厚的技术优势，以及对于大模型这条路不走捷径的长期主义战略。 更高性价比的服务也让火山引擎在商业化落地的过程中跑在前列。2024 年，火山引擎在汽车行业与梅赛德斯-奔驰、广汽集团、领克汽车等多家企业达成合作；在金融行业与招商银行、华泰证券、国信证券等企业进行智能体创新探索；在教育行业和浙江大学、南京大学打造了 AI 教育示范合作案例。 豆包大模型 1.5 的升级和火山引擎在 B 端市场的进一步拓展，二者生生相息、共同推进 AI 惠普。 雷峰网雷峰网雷峰网

美国国会参议院情报委员会主席、共和党参议员Josh Hawley今天提出了《美中人工智能能力脱钩法案》（Decoupling America’s Artificial Intelligence Capabilities from China Act）。看了一下内容，如果这部法律通过成法，美国和中国在人工智能领域基本上会全面脱钩： [](https://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2021/0113/23edda10bdcf56a.jpg) 一、**AI****技术或知识产权双向流动会终止：** 对“技术”和“知识产权”的定义相当宽泛，中企去美国、美企来华设AI相关的研发中心将变成违法行为，面临刑事责任和巨额罚款。特别是，“技术”的范围涵盖了AI芯片和任何支持AI的设备或工具，相当于一个全面的出口管制。这一看就明白是被最近的DeepSeek事件刺激到了。 二、**中美之间的****AI****研发合作会彻底停止**： 1）**所有在中国境内从事****AI****研发活动的美国公民和美国绿卡都得撤出来；** **2）就算是在中国以外，美国公民和美国绿卡也不能跟中国的AI研究机构、中国公司工作或和他们有任何合作。** 否则最高罚100万美元，并且取消所有联邦合同、补助和许可证。最极端的是，这里的“中国公司”不仅包括中国境内公司，**还包括了中国公司的美国子公司和在其他国家的子公司。这个翻译成大白话就是所有美国公民、美国绿卡（包括拿了绿卡、但还没换掉中国护照的中国公民），都不能再给中国在美国的子公司打工了。** **3）所有美国大学、实验室、研究机构、研发中心、公司都不能在中国境内从事AI研发（这意味着微软在中国的研究院要彻底关掉），在中国以外也不能和中国的AI研究机构和公司有任何合作，**否则罚一亿美元，并取消所有联邦合同、补助和许可证。 三、**美国对中国****AI****的投资彻底切断**： 财政部去年10月已经禁止或限制美国个人或公司投资特定的中国AI领域，但不包括购买这些公司公开交易的股票和证券；美国人不能购买在“中国军工复合体企业”清单（NS-CMIC）上的公司的股票和证券，但不在清单上的AI公司不受影响。Hawley的法案则**直接禁止了美国对中国AI的全部投资，包括购买公开交易的股票和证券。**也就是他在提出法案的声明中里说的“流入中国AI领域的每一分钱或每一GB数据最终都可能被用于对付美国。美国不能以牺牲自身实力为代价，去增强我们最大对手的力量。确保美国经济优势，意味着切断中国获取美国智慧成果的途径，停止对中共创新的变相资助。”这个的意思就是**美国资本市场和中国AI公司彻底切割了，别说去美国上市，从美国过去一分钱都犯法，最高能罚100完美元、判20年。** 我看下来感觉这个法案有点极端，不知道前景如何。但法案的提案人Josh Hawley不可小觑。这是个典型的保守派、共和党里的极右翼，天生的政客，是奔着当总统去的，他的大学室友曾回忆说他从大一时候就想当总统，而且是很认真的那种。他在参议院司法委员会、国土安全与政府事务委员会里也很活跃，这次提出这么个极端的法案，一方面有作秀性质，另一方面也很聪明地借助了DeepSeek在美国国内引发的抵制中国AI的势能，不能掉以轻心。因为很多辩论多年而停滞不前的遏华极端法案，往往就是借助一些突发事件得机得势，最终闯关成功。 以下是是对法案具体内容的一个梳理： **一、****AI****或****生成式AI技术****或知识产权进出口禁令** 自本法颁布之日起 180 天后，**禁止把在中国开发或生产的****AI****或****生成式AI技术****、知识产权进口到美国，禁止向中国或在中国境内出口AI或生成式AI技术或知识产权**。要求商务部部长在本法颁布之日起 90 天内发布实施上述禁令的联邦法规。 **知识产权（Intellectual Property）** 包括： **1）版权作品：**受 《美国法典》第17编 保护的任何作品（如书籍、音乐、电影等）； **2）****专利****：**由 美国专利商标局（USPTO） 根据 《美国法典》第35编 授予专利保护的任何发明或技术； **3）商标：**在 美国专利商标局（USPTO） 注册的名称、符号、标志或其组合，受 《兰哈姆法》（Lanham Act） 保护； **4）商业秘密：**依据 《美国法典》第18编 受保护的机密商业信息（如配方、算法、客户名单等）。 **技术（Technology）** 指广义上符合《2018年出口管制改革法》 规定的技术定义。具体包括：1）**用于****人工智能****的核心硬件和软件**，如 **芯片（****GPU****、CPU、****TPU****、****FPGA****）、存储设备（****RAM****、SSD、****HDD****）、操作系统、****云计算****服务等；2）任何支持 ****AI****运行的设备或工具**，如 **计算机、处理器、网络、机器人、服务器、加速器、电路、存储系统**，以及相关的 **软件、组件和服务**。 **故意、共谋或违反禁令的，可以处刑事处罚：** 1）**罚款**：个人每次违规最高可处以100万美元的罚金，实体可能更高。 2）**监禁**：个人每次违规最高可以判20年监禁。某些情况下可同时适用罚款和监禁。违规者还可能面临其他制裁措施，例如取消出口特权、被列入限制名单，以及其他行政处罚。 **其他情况的违规处以民事处罚：**每次违规可处以最高不超过30万美元的罚款，或交易金额的两倍，以较高者为准。可能面临其他行政制裁，如剥夺出口特权，即限制或禁止其参与受《出口管理条例》（EAR）管辖的物项的出口、再出口或国内转移。 **二、****AI****“研究与开发”合作禁令** **（一）“研究与开发”禁令** 禁止“美国人”（**根据美国法律注册的公司、成立的高校和研究机构；美国公民；美国绿卡**）在中国境内开展人工智能或生成式人工智能的研究或开发，以及为“受关注实体”、代表“受关注实体”或为其工作的中国公民开展人工智能或生成式人工智能的研究或开发，或与之开展任何形式此类研发合作。 “受关注实体”包括： 1）根据中国法律成立的高校、研究机构、研究实验室、研发中心； 2）根据中国法律注册的公司； **3）总部或主营业地在中国的公司**； 4）股权证券主要在中国境内的交易所交易； 5）中国党政军系统的政府部门、研究机构、研究实验室、研发中心或其他实体、分支机构或附属机构。 **（二）“研究转移”禁令** 禁止“美国人”在中国境内转移人工智能或生成式人工智能的研究相关的信息、向中国境内转移此类信息、代表“受关注实体”转移此类信息、向代表“受关注实体”或为其工作的中国公民转移此类信息。 “开发” ：创造性和系统性的工作，借鉴从研究和实践经验中获得的知识，该工作： **1）旨在生产新产品或工艺；** **2）改进现有产品或工艺；并且与研究一样导致获得更多知识。** “研究” ：旨在更全面地获得关于所研究主题的科学知识或理解的系统研究，包括**涉及对个人进行研究技术培训的活动，但此类活动使用与其他研究和开发活动相同的设施，且不包括在教学职能内。** **（三）违反禁令的处罚** 违反上述禁令的美国大学、实验室、研究机构、研发中心、公司将被处以最高可达1 亿美元的罚款，且没收联邦机构授予的任何许可证、合同、分包合同、赠款或公共福利。 违反上述禁令的美国大学、实验室、研究机构、研发中心、公司的官员、董事、合伙人、代理人或雇员将被处以最高可达1 亿美元的罚款，且没收联邦机构授予的任何许可证、合同、分包合同、赠款或公共福利。 违反上述禁令的美国公民和绿卡，最高可处以100 万美元的罚款；且没收联邦机构授予的任何许可证、合同、分包合同、赠款或公共福利。 **三、对华****AI****投资禁令** 如果“受关注的实体”进行与人工智能或生成式人工智能相关的研究或开发，或生产包含与人工智能或生成式人工智能相关研究或开发成果的商品（包括硬件和软件），并且协助实施中国的军民融合战略、发展监控能力、涉及侵犯人权行为。那么自本法案颁布之日起一年后，“美国人”明知故犯地持有或管理这些实体的权益、向其贷款或提供信贷。 故意、共谋或协助违反禁令的处以刑事处罚，可判处最高100万美元罚款；如果是自然人，还可被判处最长20年的监禁，或同时处以罚款和监禁。 一般的违反禁令可处民事处罚：25万美元或相当于违规交易金额两倍的罚款，取较高者。 **_文章仅做学术探讨和市场研究交流使用，相关判断不代表任何公司或机构立场，也不构成任何投资建议。_** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475180.htm)

<blockquote><p>收银核心和支付引擎是支付系统最核心的两个子系统之一。本篇主要讲清楚收银核心的设计与实现，包括收银核心如何渲染可用支付方式，如何做可支付检查，收银台核心的系统架构、领域模型，常见支付方式等。</p> </blockquote>  如果说电子商务是现代经济的繁华都市，那么在线支付系统无疑就是最繁忙的交通大动脉。 在这个每年数十万亿规模的在线支付交易世界中，有两个默契十足的队友密切配合，确保每一笔交易都像优雅的华尔兹舞步一样流畅 — 那就是：收银核心和支付引擎。 今天我们先讲“收银核心”。 ## 一、协同作战 先给一个直观的协同作战的图，有一个整体的印象。  ## 二、收银核心：交易的军机处 想象一下，你走进了一家精品咖啡店，在这里收银核心就好比是那位亲切的侍者，不仅为你呈上菜单上各式支付方式的大餐，还会确保核验你的身份，然后查出你留存在咖啡店的预存款。 在支付你的账单时，还会偷偷做个背景调查（风控检查），以确保你不是正在洗钱或冒名顶替。 ## 三、收银核心在支付系统中的位置  收银核心是支付系统的门面，负责处理用户的支付请求，核心能力就两个： 1）支付方式咨询，告诉用户本次可以使用哪些支付方式。 2）提交支付后的各种校验，比如订单是否有效，商户权限，用户身份，风控等。 ## 四、支付咨询  上面的图分别是电商（京东）的收银台，支付平台（微信支付）的收银台。  支付咨询阶段，需要做以下几个工作： - 基础检查：可支付检查（有可能订单已经已经被支付），用户检查，商户检查等。 - 资产咨询：绑卡数据，账户余额，营销（比如满减、红包等）。 - 渠道咨询：通过币种、金额、渠道开关等。 - 额度咨询：单笔限额、日累计限额、月累计限额等。 - 支付方式组装：把上面的资产、渠道等组装成用户方便理解的支付方式。 - 支付方式排序：把用户可用支付方式做好推荐排序（既要考虑用户体验，又要考虑营销策略）。 最后把支付方式返回给用户，供用户在支付时选择。 ## 五、支付受理  用户选择支付方式后，点击“确认支付”，就到了支付受理阶段。主要做以下几个工作： - 在支付咨询阶段的工作全部做一遍。因为用户在支付方式渲染后有可能过了很久才支付，很多数据在后台可能已经发生变化，比如余额变了，或者订单已经过期了等情况。 - 全部通过后，调用风控进行风险判断。 - 如果是外部渠道的卡支付，还需要调用渠道路由，选择出一条最优的渠道。 - 然后是提交支付请求到支付引擎进行真实扣款。 - 最后是从收单平台轮询交易结果。 特别说明一下：为什么轮询结果是以收单平台为准而不是以支付引擎为准？因为对用户而言，收单的结果代表最终的支付结果。比如用户支付回来后，支付引擎是成功的，但是收单平台因为已经订单过期关闭，就会发起资金退回操作，这样收单平台的订单实际是没有支付成功的。就会类似这样提示用户：“订单已关闭，如果已经扣款，支付款项预计在15个工作日内原路退回。” ## 六、收银核心系统架构  提供给用户有多种支付方式：卡、余额、网银等。 收单产品主要包括：标准收银台，前置收银台，扫码付等。 其中标准收银是由支付平台提供，需要跳转到支付平台，而前置收银台是直接嵌入到商户收银台里面完成支付。 核心服务包括：支付咨询、支付受理、风控挑战并支付等。 外部依赖主要有：会员、商服、卡中心、风控、渠道网关、支付引擎等。 ## 七、收银核心领域模型  有人好奇：为什么收银台连数据库都没有，却也设计模型？不设计行不行？ 之所以设计设计模型，就是为了更好地理解和体现业务的本质。 不设计也是可以的，简单实用，但对于一些复杂的场景或新增的能力，就容易修改出问题。 模型最大的好处是把各种要素分门别类好，减少杂乱，能快速评估出需要修改模型的哪个点。 ## 八、常见支付方式 **快捷支付** 通过在支付系统中提前绑定银行卡信息，快速完成支付交易，不需要每次都填写完整的卡详情。 代扣/协议支付个人授权商户直接去支付平台或银行进行扣款，不需要用户参与支付过程。比如水电煤代扣，滴滴打车代扣。 **卡支付** 使用信用卡或借记卡支付。 **网银支付** 需要跳转到银行提供的支付页面，输入银行账户信息进行支付。 **VA支付** Virtual Account。虚拟账户是银行临时生成的一个账户，与用户和订单临时关联。一般在东南亚的支付场景，或者国际收款场景下使用得比较多。东南亚很多人没有银行卡，但又要在线买东西，就可以临时生成一个VA。以支付流程为例：用户选择某个银行的VA支付方式，支付系统调用银行接口，先为用户订单生成一个VA号，用户拿着VA去钱下ATM机转账，银行收到钱后，通知支付系统，支付系统再通知商户，商户给用户发货。 **OTC支付** Over-the-Counter。柜台支付。一般指大型连锁线下零售商提供的支付能力，比如7-11或肯德基提供的支付能力。整体流程和VA很像。区别在于VA通常指银行提供的。 同样以支付流程为例：用户选择某个OTC服务提供商的OTC支付方式，比如7-11，支付系统调用7-11接口，先为用户订单生成一个OTC码，用户拿着OTC码去钱下7-11柜台拿现金充值，7-11收到钱后，通知支付系统，支付系统再通知商户，商户给用户发货。 **第三方钱包支付** 非银行机构提供的在线支付服务。比如支付宝、微信支付，国外的PayPal等。 余额支付使用账户余额进行支付。 **正扫** 商户生成二维码，用户扫商户二维码。 **反扫** 消费者生成二维码，商户扫消费者的二维码。 九、结束语 每个公司对于收银核心的设计可能各有不同，但无外乎就是如何为用户计算出可用的支付方式，提交支付后做各种检查，然后调用支付引擎去做真正的支付。 本文由人人都是产品经理作者【隐墨星辰】，微信公众号：【隐墨星辰】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在AI创业领域，许多创业者曾将希望寄托于提升模型的准确性，试图通过复杂的工程设计来弥补模型的不足。然而，随着AI技术的飞速发展，这种策略逐渐暴露出其局限性。本文将探讨为什么押注模型的灵活性，而非单纯的准确性，才是AI产品成功的关键。通过分析不同类型的AI产品和应用场景，文章揭示了灵活性如何帮助创业者更好地适应模型的快速迭代，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。</p> </blockquote>  随着越来越多AI产品落地，很多投资人心中都有一个疑问： 到底什么样的AI应用才值得投资？ 关于这个问题，我们或许能在Andon Labs联合创始人（YC 24W孵化）Lukas Petersson的一篇文章中找到答案。 最近，Lukas Petersson在YC Hacker News发布了一篇文章，内容是其在调研了100多个YC校友项目并复盘了Richard Sutton著名的文章《痛苦的教训》后提出： 现在大量AI产品在当前模型的局限性上投入过多精力，但从长期看，创业公司更应该押注那些能够充分利用大模型自主性与灵活性的机会。 这个文章一经发布就引发了广泛的讨论。今天，乌鸦君就为您编译了这篇文章，以下是该文章的核心观点： 1）从历史角度来看，通用方法总能在人工智能领域胜出。 2）现在人工智能应用领域的创始人正在重蹈过去人工智能研究人员所犯的覆辙。 3）更出色的人工智能模型将催生通用型人工智能应用。与此同时，围绕人工智能模型的软件附加值将会减少。 ## 01 通用方法总能胜出 2019年，理查德·萨顿（Richard Sutton）以如下文章作为其著名文章《痛苦的教训》的开篇： <blockquote><p>“从70年的人工智能研究中可以得到的最大教训是，利用计算的通用方法最终是最有效的，而且优势巨大”。</p></blockquote> 他提到，在人工智能的发展历程中，研究人员曾屡次尝试将人类领域的知识融入系统，进而推动AI技术进步。 但后来大家发现，一个拥有更强算力的系统，效果远远好于其他精心设计的解决方案。这种趋势并没有停止，未来仍将延续。 这个《痛苦的教训》基于以下历史观察： - 人工智能研究人员经常试图将知识构建到他们的智能体中； - 这在短期内总是有帮助的，并且让研究人员个人感到满足； - 但从长远来看，它会停滞不前，甚至阻碍进一步的进步； - 而突破性的进展最终会通过一种基于扩展计算资源的相反方法实现。 本文着眼于应用层的人工智能产品，其中“更好”既指性能，也指市场接受度。更好的性能意味着处理更复杂的问题，从而释放更多价值。  图 1，不同类型的 AI 产品说明‍ 目前，人工智能产品通常是将人工智能模型封装在某些配套软件中。 你可以通过两种方式提高其性能： - 通过工程设计：通过单一领域知识输入，在软件上实现特定的功能 - 通过更好的模型：等待人工智能实验室发布更强大的模型 对于创业者来说，这两条路并不冲突。 但问题在于：随着模型的改进，工程工作的价值会降低，甚至最后根本不用复杂的工程设计，模型就能解决大部分问题。  图2说明了在应用层构建 AI 产品时工程投入的回报递减。随着工程投入的增加和更好的模型的发布，价值也会减少 上图显示了随着模型的改进，工程工作的价值如何降低。 当前的模型存在很大的局限性，这意味着公司仍然可以从工程工作中获得很多收益。 在YC校友演示日上，我看到很多产品都利用这点实现了成功。这些工程层面的成功大致可以分为两类： 一类是产品已大规模投入生产（解决相对简单的问题）——目前来看是少数；另一类则瞄准稍微复杂的问题。第二类公司表现良好，因为他们的概念验证表明，通过足够的工程努力，他们可以实现相应的目标。 但这些公司面临的关键问题是：下一个模型发布是否会让所有这些工程工作变得毫无意义，进而彻底摧毁它们的竞争优势？ OpenAI的o1模型的发布就说明了这种风险。 我和很多AI应用的创始人聊过，他们都很担心。因为他们在优化提升上投入了大量的资源，但随着o1发布，提示工程的重要性逐渐下降。 从本质上讲，这项工程努力旨在限制人工智能并减少其错误。通过观察许多解决方案，我发现了两种主要类型的限制： - 特异性：指的是解决方案的专注程度。垂直解决方案的配套软件是为解决特定问题而构建的。相比之下，通用型产品可以处理多种不同类型的问题。 - 自主性：衡量人工智能独立运作的程度。按Anthropic的术语，我们将其分为Workflow（LLM和工具遵循预定义代码路径的系统）和Agent（LLM控制自身流程和工具的使用，自主决定如何完成任务的系统）。 这两种类型构成了一个对人工智能产品进行分类的框架：  表 1：著名AI产品分类 请注意，ChatGPT可能遵循每条消息的预定义代码路径，使其成为工作流而不是代理 让我们来探索一下如何针对同一项任务实施每个类别：业务分析师制作投资路演幻灯片。以下是每种方法的一种可能方法： - Vertical workflow：固定的步骤顺序：首先，对公司数据库进行RAG查询，将其传递给小型LLM进行汇总，然后传递给更强大的LLM，提取关键数字并使用计算器工具。LLM在编写幻灯片内容之前检查这些数字是否有意义。最后，幻灯片生成器创建演示文稿。每次都按此顺序运行。 - Vertical agent：LLM循环运行，使用一次迭代的输出作为下一次迭代的输入。它可以访问与工作流版本相同的工具，但自行决定何时使用它们。循环持续进行，直到代理确定结果符合其质量阈值。 - Horizontal workflow：ChatGPT和类似工具可以协助完成部分任务，但无法端到端地完成任务。它们既缺乏完成全部工作所需的专业化，也缺乏自主性。 - Horizontal agent：Claude 计算机使用可以访问标准的办公软件。分析师用自然语言提供指令，代理像人类一样操作计算机，根据需要调整其方法。 演示日上几乎所有的产品都属于垂直工作流程类别。这是有道理的——目前的模型对于其他方法来说不够可靠。 即使是对于垂直Workflow而言过于复杂的问题，也被被迫采取这种模式。因为这是当前模型能力下接近可接受性能的唯一方法。 虽然工程可以改进这些解决方案，但它所能实现的效果有明显的上限。对于当前模型无法解决的问题，更好的策略是等待一个更强大的模型。 正如利奥波德·阿申布伦纳 (Leopold Aschenbrenner)在《情境意识》中所说，对于许多问题，工程工作将比等待更好的模型花费更长的时间： <blockquote><p>“看起来，这种拖延需要的时间会比放松需要的时间更长，也就是说，当即插即用的远程工作者能够自动化大量工作时，中间模型尚未得到充分利用和整合。”</p></blockquote> 这种模式听起来应该很熟悉。 人工智能研究人员反复尝试设计出“可接受的性能”，但最终却被更通用的解决方案所取代，而这些解决方案只需要更多的计算。 这与当今人工智能产品的构建方式惊人地相似。我们可以通过研究《痛苦的教训》如何应用于我们提出的两种约束类型，我们可以更清晰地理解这种联系：  对于解决路径不明确的问题，自主性更强的产品将取得更好的效果。同样，在处理大型、复杂的输入空间时，特定性较低的产品将表现更好。 我们观察到一种历史模式：利用领域知识的垂直模型始终被利用计算的AI模型所取代。当今的AI产品与这种模式有着惊人的相似之处。 在我看来，考虑到模型正在高速进化，构建软件来弥补当前模型的局限性，注定会失败。 正如YC合伙人Jarred在Lightcone播客中所说： “第一波LLM应用程序（垂直工作流程）大多被下一代GPT打败了。” 此前，Sam Altman也一再强调，创业者应该对更好的模型发布而感到兴奋，而不是害怕。 我接触的许多人工智能应用层的创始人都对模型发布感到兴奋，但实际上，如果从公司发展角度来说，对他们未必是一件好事。 因为他们忽略了一件事： 更好的模型实际上可能会降低你的优势，而不是增强它。当然，从产品性能的角度看，也存在另一个可能——构建能够更有效地解决更困难问题的产品。 ## 02 补充附录 ### 附录A：《惨痛教训》统计图 一种方法可以通过基本统计数据来理解《痛苦的教训》。在构建模型时，你通常会面临一个权衡。你可以创建一个非常精确地处理问题的模型（高偏差），或许可以创建一个更灵活但更不可预测的模型（高方差）。 《痛苦的教训》建议选择灵活的方法，因为模型可靠性问题可能用更多的算力和数据区解决。 回到现在，虽然垂直工作流程和特定约束能让AI产品变得更加可靠，但限制了它最终能达到的水平。相比之下，让AI更自由地运作，在今天看来似乎有风险，但随着模型进化总会找到更好的解决方案。 正如一直强调的观点：从历史上看，押注灵活性一直是一种失败的策略。 ### 附录 B：端到端与特征工程  图 1：传统机器学习需要手动特征工程，而深度学习采用端到端方法。传统方法需要人类定义数据中什么是重要的，而深度学习可以自行找出答案 传统的机器学习需要人类来决定数据中什么是重要的。 你获取原始输入（如图像），然后手动提取有意义的模式或“特征”-例如计算特定形状或测量某些属性。 相比之下，深度学习会自动学习这些模式。  图 2：自动驾驶汽车可视化显示特征提取的实际操作。该系统识别并跟踪特定物体，如汽车、行人和车道标记。这代表了将复杂问题分解为更小、明确的部分的传统方法 让我们以自动驾驶汽车为例。你可以通过两种方式构建它： - 特征工程：将汽车所看到的东西分解成具体的部分——其他汽车在哪里、车道在哪里、行人移动的速度有多快？ - 端到端：将原始视频直接输入神经网络并让其弄清楚如何驱动。 特征工程方法感觉更安全、更可控。这就是它在早期人工智能中占据主导地位的原因。 但正如乔治·霍兹所观察到的：“如果人工智能的历史教会了我们什么，那就是特征工程方法将永远被取代，并输给端到端方法。”  图 3：Sholto Douglas 的推文 这直接关系到我们对AI产品的讨论。构建垂直特定工具就像特征工程一样——你要提前决定哪些信息是重要的。 当你限制模型的自主性时，你做的也是同样的事情。 虽然这在今天可能效果更好，但历史表明，从长远来看，押注端到端方法将会获胜。 本文由人人都是产品经理作者【乌鸦智能说】，微信公众号：【乌鸦智能说】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在数字化时代，数据运营已成为企业增长的关键驱动力。然而，许多企业在搭建数据运营体系时，往往陷入“跑数机”的困境，无法充分发挥数据的价值。本文将深入探讨数据运营的本质，分析如何从数据指标的简单罗列，转变为一套能够驱动整体业务增长的运营机制。通过共识目标、分解任务、监控执行等步骤，企业可以将数据运营从后台支持转变为真正的“增长引擎”。</p> </blockquote>  很多同学搞不清楚数据运营和数据分析啥区别。一提起要“搭建数据运营体系”或者“建立数据运营机制”就懵圈： - 这跟我做一套数据指标有什么区别？ - 为啥我做了数据指标，可运营部门根本不理我？ - 好像每一种运营都有自己的指标体系了，还咋个数据运营法？ 今天我们系统解答一下。 先问一个最关键问题：数据运营，重点在数据上，还是运营上？ 数据 运营 一 屏 幕 思 考 时 间 ## 01 运营与数据的关系 注意，运营是个大工作，里边的分支非常多。单独看每一类运营，都有一套自己的指标体系。 这就是开头说的：“运营已经自己有指标了，我做了指标他们不看”问题的本质所在。（如下图）   因为从本质上看，运营是个辅助性工作。理论上，如果产品力足够强大，商品天下无敌，那根本没运营啥事。——用户自己就抢着买到断货，玩得乐不思蜀了，运营啥运营。 可大部分产品、商品没有这么厉害，因此需要运营打辅助，通过用户激励、促销活动、内容传播、商品运作等等手段，来保持用户的新鲜感，促进用户持续活跃和付费。俗话说：“产品不够，运营凑”就是这个意思。 因此运营会特别在意数据，并且特别在意数据里的“自然增长率”——他们的所有工作，都是在“自然增长率”之上做叠加。 - 用户运营——用户自然转化率5%，通过激励提升至10%。 - 活动运营——自然销量1000万，活动拉升到2000万。 - 商品运营——尾货库存预计18周，通过运作9周清空。 - 内容运营——自然阅读1万，笔下升仙写出百万级爆款。 诸如此类 运营在体现自己功劳的时候一定会带上数据。因此往往各个部门已经建立了自己的数据指标。 ## 02 数据运营的破题关键 如果数据运营把重点放在数据上，那最终就是沦为跑数机的命。运营自己已经有数据指标了，你就等着被他们催着取数好了，而且还是加急加急加加急。这根本不需要单独设一个岗位，只要花月薪6000招聘一个行走的sql机，让数据部门准备个大宽表即可。 实际上，很多公司确实是这么干的，这也是为啥很多同学会有开头的疑惑。我们今天不谈这些low B公司，我们分享一下数据运营的真正目标，以及大厂们是拿它来干什么的。 运营各自看数据，看似科学，实则带着原罪：运营工作本身需要相互配合，可各个部门的小团伙利益是天然冲突的。 - 用户运营希望派优惠券吸引人，商品运营的利润直接被榨干。 - 活动运营希望短期效益越大越好，用户运营的节奏直接被带垮。 - 商品运营希望不打扰爆款，多出尾货，可活动、用户运营都要硬货支持。 - 内容运营写《震惊！马云！华为！沸腾！》篇篇百万阅读，可最后没转化。  在一个需要相互配合的工作里，各自考核数据，必然导致部门间相互拆台。因此数据运营的更好用法，不是拿来当跑数机，而是建立一套从整体目标出发的数据考核机制，让所有部门跳出小圈子，为整体利益服务。这才是设立这个岗位的初衷，和岗位的真正价值。 所以开头的题目选B，数据运营本质是运营，是要建立一套从整体目标出发，引导各子运营小组工作的考核机制。它本质是个工作机制，因此需要部门间共识目标，协同配合，取代各自为战的状态，这样才能发挥作用。 ## 03 数据运营体系搭建方法 ### 第一步：共识整体目标，制定整体战术 各个运营小组，共识年度大部门整体目标（比如DAU、转化率、销售金额等），并且选择落地大目标的战术，把大目标分解到各个月。注意：分解方法和不一定是按月平均，或按过往趋势分摊。分解方法可能和战术选择有关（如下图）  ### 第二步：设定阶段性重点，各小组分配任务  ### 第三步：分解阶段性指标，各部门执行、监测、反馈 这一步就是常规运营数据指标的监控过程，不再赘述了。 有了前两步，每阶段的运营工作就有了清晰的主任务，就不用纠结在“为啥短期类活跃率降了”“到底自然增长该写多少合适”“又有几个客户投诉很激烈”——整体目标达成就好。细节问题，可以在各小组自己复盘的时候，再找改进点。 ### 第四步：监控执行进度，从小到大检讨效果 这时候要牢记检讨三原则： - 在执行到位前，不质疑策略 - 在投入可调时，不修订策略 - 在策略失效前，不质疑方向  当所有部门在部门例会上共识目标，跟踪进度，反馈问题，协同工作的时候，这套机制就算正常运转起来了。这样能保证整体目标的最大化落地，也能提醒各小组关键任务是什么——不要被自己一亩三分地发生的破事淹没了。 本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>随着AI技术的飞速发展，内容创作领域正经历着前所未有的变革。AI不仅能够快速响应用户的问题，还能提供高质量的实用型内容，这让许多内容创作者开始思考：AI将如何改变他们的工作方式和创作模式？本文将探讨AI对内容创作者的具体影响，分析哪些创作者最可能受到AI的冲击，以及内容创作者如何利用AI提升创作效率和质量。</p> </blockquote>  今天我们要谈个比较深刻的话题：AI对内容创作者可能带来的影响。 起因是豆芽君发现自己有比较长一段时间没用百度这类搜索引擎，也没用知乎这种比较专业的内容平台。 在写这篇文章时，豆芽君特意先不列框架，避免先有结论再堆积材料。我们就按想到啥，逐步推导的方式来细谈下AI对内容创作者的具体影响。 注：我们以下谈的内容仅限非虚构内容，不考虑小说、诗歌、散文等，只考虑实用型内容。 我们什么时候会去看非虚构的内容？ 多数人都是先有自己的问题，才有找答案的需求。嗯，这里就有一个获取答案的效率问题。而多数人都会选择效率最高的方式。 豆芽君上周给自己立了一个目标：每周问AI不少于20个问题。在我使用AIGC产品的过程中，每次写完问题，按下发送键的那一刻，看着AI立马快速响应，瞬间输出回复的样子，我感到它比以前即时聊天工具QQ刚出来，QQ好友噼里啪啦的回复都还及时。这种体验是极棒的，因为没人喜欢等待。 效率，这个词是速度和效果的结合体。AI除了响应的速度快，它输出的效果也是我们关注的重点。 1年半以前，豆芽君就开始使用国外的AIGC产品。当时个人的评价是：在一些工作有关的问题上，其回答内容的专业水平，达到了8-10年职场人的平均水平。现在，国内的AIGC产品发展也很快，且使用的成本更低，豆芽君已经基本没用国外产品。在使用国内产品时，个人的评价是：只要你会提问，它现在的水平不输有15年以上工作经验的职场人。 不信，我截图几个专业问题给你看看   试问你有15年工作经验的话，能比它回答的更有水平吗？ 人们在多数情况下都会选择性价比更高的方法，所以原本那些阅读内容是为了解决自己的问题的人，会考虑慢慢转向使用AI来解答自己的问题。 **哪些人在哪些场景下，依然会选择原来的PGC/UGC内容？** 我们都抵挡不住技术的洪流，新技术的出现会改变人们的生活/工作方式。很多人热衷于谈政治这种宏观的话题，但它实际离我们普通人都太远且不可控。真正深刻影响每个人生活的是新技术。 AI一定会分走一大块的内容蛋糕，这是不争的事实。其实每次新技术的出现，都是重新洗牌、分蛋糕的过程。 **我们继续说说哪些人在哪些场景下依然会去看PGC/UGC的内容？** 目前AI与人的交互方式是用户先提问，AI再响应。未来的话，哪怕AI可能会主动问候用户，但那也是基于程序员在后台预设的规则，只是这种规则不是固定时间、固定方式，而是AI会根据它与不同人的交流，识别用户的偏好来产生个性化的主动问候（以上仅是豆芽君根据当前的技术和人性的普遍需求给出的推测）。 其实不善于提问、不主动思考问题的人很多，他们依然喜欢被动享受内容的喂养。 哪怕是那些善于提问和思考的人，他们也有消遣的需求。比如这一刻我只想消遣下时间，或者我就想猎奇下，我同样也会随意打开微博、今日头条这类PGC/UGC内容平台，去看别人写的内容。 毕竟想问题、提问题这件事本身是要死很多脑细胞的事。所以人们在上面的场景下，还是会习惯被已有的内容喂养。 是人类基因的bug，人类的精力有限、欲望无穷，给PGC/UGC们永远地留有机会。最大的变化是那些善于提问题，喜欢高效率的人会慢慢转移阵地到AI上。 **哪些内容创作者会受AIGC的明显影响？** 从我们上面的假设来看，那些能由用户通过语言描述清楚的问题/需求，都可能会受AI的影响。 如果从大类上来看，非虚构类内容会远大于虚构类内容。因为非虚构类的问题更具体，用户可以比较轻易地向AI提问。虚构类的内容，一般人提不出来。如果能提出来的，大概率也是与作者本人相当水平的读者了。 所以像豆芽君这类写职场专业内容的人是最直接受影响的创作者。 理论上来说，所有已经能总结出规律，已经写成书、文章的内容都可能会受AI的影响。因为AI训练的输入源就包含了这些内容，就看用户是否能提出有效的问题。 但有的内容本身的门槛较高，比如像金融、绘画有比较陌生、艰深的名词概念。有的学科的理论体系比较庞杂、不是呈现常见的线性化，非本专业的人难以问出有质量的问题。 这些领域的话，依然需要有比较亲民的PGC/UGC作者善用通俗的语言来对大众进行科普。 这样分析一番，其实AI对那些有3年以上工作经验的人最友好。因为这群人基本掌握了所在领域的基本概念，也摸到了一定的门道。他们如果善用AI，就等同于身边请了一位高手来当老师。 基于以上的逻辑分析，非虚构类的PGC/UGC面向的主要人群和内容应该是: - 该领域-1到3岁的用户，内容要求更亲民、科普 - 该领域15岁以上的用户，内容要有更宽的广度或更深的深度。 其实内容创作者们也都已经借助AI工具在创作了。至于有人说用AI是作弊，豆芽君只想说：如果工具是给所有人都能用的，那还叫作弊吗？ 祝新年快乐！ 本文由人人都是产品经理作者【豆芽悟】，微信公众号：【豆芽悟】，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。

RTX 5090和RTX 5080显卡在今天正式开卖，由于货源稀少，性能强劲，一上市很快就被一扫而空，导致很多潜在买家只能“望卡兴叹”。  当然，这些抢显卡的人很多并不是真正的游戏玩家，而是黄牛。这些黄牛从正常零售渠道按照官方建议价格“低价”买入后，再高价转手。 目前eBay上，这两张显卡，尤其是RTX 5090是黄牛要价最猖狂的商品。尽管官方建议零售价为1999美元，但eBay上RTX 5090的普遍价格都高于6000美元，有的甚至达到了9000美元，是原价的4倍还多。更离谱的事情是即便9000美元，依旧成功成交了。  那为什么有人会热衷于购买RTX 5090?其实，RTX 5090不仅是游戏利器，而且还适用于AI工作负载，这意味着许多AI初创公司或企业都希望获得一块RTX 5090来在本地运行模型。鉴于英伟达的数据中心GPU 对许多人来说都遥不可及，无论其售后市场定价如何，RTX 5090都成为下一个最佳选择。 不过，游戏玩家也在试图打击黄牛，以其人之道还其人之身。目前eBay上充斥着假的RTX 5090，目的就是为了诱骗黄牛购买RTX 5090的图片，而不是显卡本身。  比如，一个RTX 5090清单写道：“欢迎机器人和黄牛党，如果你是人类，请不要购买，你将获得一张5090的带框照片，但你不会收到5090。照片尺寸为8英寸x 8英寸，我从Target买了相框。如果你是人类，请不要购买。” 另一份售价2457美元的售出清单上写着：“Geforce RTX 5090（阅读说明）仅为图片 - 并非实际物品”，类似的描述提到，对于该图片不会退款，因为它不是RTX 5090本身。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475176.htm)

就在苹果公司公布其 2025 年第一季度财务报告的最佳季度业绩后几个小时，最新的一组数据揭示了 2024 年全球智能手机的收入份额。 正如您所猜测的那样，这家科技巨头获得了 46% 的收入份额，位居第一，同时还创造了该年度最高的年度平均销售价格。 然而，它的霸主地位正受到中国智能手机制造商的威胁，每家制造商都在拼尽全力确保这些利润。 总体而言，随着宏观经济形势和消费者情绪的改善，2024 年全球智能手机收入份额同比增长 5%，结束了连续两年的下滑趋势 Counterpoint Research 公布的最新数据显示，2024 年全球智能手机收入份额呈现积极态势，平均销售价格指标在连续两年下滑后跃升至 356 美元。 高级分析师 Shilpi Jain 就这些变化发表了如下评论。 <blockquote><p>&#34;根据 Counterpoint 市场监测服务的最新研究，2024 年全球智能手机收入同比增长 5%，结束了连续两年的下降趋势，而全球平均售价则攀升至 356 美元的历史新高。 此外，全球智能手机出货量也在时隔两年后出现增长，原因是全球宏观经济状况和消费者情绪有所改善，从而带动了5G应用以及更好的摄像头和更快的处理器等功能的升级。&#34;</p></blockquote> [](https://cdn.wccftech.com/wp-content/uploads/2025/01/Global-smartphone-revenue-share-for-2024.jpg) 如上所述，苹果公司在这一类别中占据主导地位，其全球收入份额从 38% 增长到 46%，而三星公司则从 17% 降至 15%，位居第二。 苹果公司的平均销售价格也从 724 美元跃升至 903 美元，成为有记录以来的最高数字。 另一方面，三星可能保住了第二的位置，但其平均售价为 299 美元，很明显，两个对手之间存在着巨大的差距。 然而，苹果公司的院子里并不只有阳光和彩虹，因为竞争仍在继续白热化。 2024 年，在所有公司中，vivo 的收入份额增长最快，同比增长 20%；在所有原始设备制造商中，小米的出货量增长最快，同比增长 16%。 令人惊讶的是，华为没有在任何对话中被提及，这可能是因为华为的主导地位仅限于中国这一单一市场。 新数据还显示，中东和非洲、拉丁美洲、印度和东南亚等新兴市场有望成为未来的主要增长动力。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475174.htm)

本周早些时候，英伟达发出了库存短缺的警告，现在其昨天推出的1999 美元的 RTX 5090又被打上了&#34;纸面发布&#34;的标签，在零售商门外安营扎寨的人们很快就后悔了，因为他们发现店里只有寥寥几张显卡可用，甚至根本没有。  [Reddit 用户](https://www.reddit.com/r/Microcenter/comments/1iddh0i/5080_and_5090_stock_numbers_from_microcenter_by/)一直在追踪美国各地 Micro Center 的 RTX 5090 和 RTX 5080 显卡库存，一些商店周四开门时根本没有 RTX 5090 显卡。 加利福尼亚州塔斯廷的 Micro Center 商店似乎收到了最多的存货，但据报道，其他商店只有 10 张或更少的 RTX 5090 显卡。 虽然 NVIDIA 的 RTX 5080 在发售当天比较容易买到，但在百思买和亚马逊等零售商那里很快就断货了。 一位[Reddit发帖者](https://www.reddit.com/r/Microcenter/comments/1ie4y57/3_days_and_2_nights_later/)声称自己在排队等待了三天后买到了 RTX 5090，还有人贴出了[在迈阿密微型中心向排队者发放的购买资格凭证](https://www.reddit.com/r/Microcenter/comments/1idr7en/thank_you_miami_microcenter_for_the_surprise_fes/)。 不过，绝大多数帖子都来自于人们对发售和缺货的抱怨。 [Gamers Nexus 声称](https://www.youtube.com/watch?v=wMd2WHKnceI&amp;t=731s)，美国最大的装机商之一在发布当天只收到了一台 RTX 5090，后来才收到了更少的货。 据报道，另一家大型系统集成商没有收到任何产品，而第三家集成商在几分钟内只收到了 20 块 RTX 5090，并以交付预订单的形式售出。 许多零售商现在只是列出了 RTX 5090 显卡的预订单，英国的 Scan 公司[警告说](https://www.scan.co.uk/shop/computer-hardware/gpu-nvidia-gaming/geforce-rtx-5090-graphics-cards)，有些显卡要到 5 月底才会有库存，这比发售日期晚了 4 个月。 当然，面对高需求，如此低的库存水平意味着有黄牛在 eBay 上以 5000 美元或更高的价格出售 RTX 5090 显卡。 YouTuber JayzTwoCents [甚至在 Facebook 上发现](https://x.com/JayzTwoCents/status/1885046213889663457)一张售价 5800 美元的 RTX 5090 显卡，而他在当天早些时候还在塔斯廷微中心店签售了该显卡。 NVIDIA公司拒绝就此前有关库存短缺一事发表评论。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1475172.htm)