<blockquote><p>OpenAI 最新发布的 o3 模型，以其显著提升的推理能力、多模态处理能力和工具调用能力，再次引领了人工智能领域的前沿发展。本文通过亲测 10 个实际案例，深入展示了 o3 在复杂任务处理、多学科知识应用、创意生成和数据分析等场景下的强大表现。从化身福尔摩斯分析图片到生成深度研究报告，o3 的能力不仅令人印象深刻，更仿佛为用户提供了 20 美金 / 月就能雇佣的跨学科博士助理。这些案例不仅揭示了 o3 的技术进步，也为我们描绘了 AI 在未来工作和生活中可能扮演的角色。</p> </blockquote>  一直以来，OpenAI 的o1模型都是推理模型的巅峰，其DeepResearch功能就是凭借o系列的基座能力，在市场上赢得了口碑。不过，可能生成报告的模式，让大家始终觉得搜索升级没啥看头，大家很难体会AI的研究能力。在昨晚发布的o3和o4、o4 mini模型中，实现了以下能力的跃迁： 整体推理能力：对真实、复杂任务的专家打分显示，o3 的重大错误比上一代 o1 少 ≈20 % - 视觉多模态：在大学水平的多学科视觉推理基准 MMMU，o3 82.9 % → GPT‑4 34.9 %，绝对提升 ≈48 分，相当于 2.4 × 的相对提升 - 竞赛数学：AIME 2024 单次作答 o3 91.6 %，而 GPT‑4o 只有 12 % 左右，提升 &gt;7 × - 上下文长度：o3 200 k 输入窗口 vs GPT‑4 8 k，且输入/输出 token 价格仅为 GPT‑4 的约 1/3‑2/3 AI呈现了一定程度的研究能力，为了能让大家更直观感受到大模型在各个领域场景下，高水平处理任务的能力。 鲸哥实测了10个案例，我们能看到o3的分步推理思考过程，很多复杂的问题真正在研究，以及利用工具解决！ ## 1、化身福尔摩斯，看图猜测背景信息： 鲸哥在o3上传了一张菜单，要求ChatGPT猜出来是哪家饭店。  可以看到o3分析了菜品和价格，并搜索了大众点评的数据，提出指纹式的菜名+价格组合只有在四季民福出现，最终答对了! ## 2、识别图片内容信息，成为植物学家： 识图能力在此前的众多大模型中都已经具备，但这次是给大模型加大难度，用一大束花，让GPT识别都有哪些花束。  最终o3识别出了8种主要的花束，展现了对复杂内容的理解。 ## 3、做考公 图推题，o3当小学题题目做 在考公题目中，经常有图推题出现。这些题目往往具有一定的难度，考验模型对图片理解以及意识推理的能力。  这道考公题并不容易，GPT用几种形状来找规律，最终选择了答案D。当然，这道题也有争议，粉笔网给出的答案是D，但很多人认为是B。 只是19秒做完这题，o3估计觉得这题没多复杂，都是小学生题。 ## 4、数学计算能力更强，重大错误比o1强20% 在数学计算中，此前o1开始计算哥德巴赫猜想，让大家吃了一惊。当然，也没有计算出来，却显示出推理大模型的强悍之处。 鲸哥拿一道DeepSeeK做错的数学题，考验o3的进化能力。  这道题不太难，但是DS的幻觉率需要人为矫正。  而o3很快就得出了正确答案，数学题是推理模型的阿克琉斯之踵，o3有进步。 ## 5、调用OpenAI内部工具，除了不能做视频 在这里，我们先让o3深度调研下『2025年北京夏天可能火的食物』这一主题。o3从全网内容中获取了最新的5款食物销量，得出了结论。  o3最看好乳茶2.0这款产品，接着让o3做一张轻乳茶2.0的宣传海报，o3会思考任务交代中没有明确提示要Midjourney生成，那就是不仅要生成Prompt，还需要调用4o模型直接生成图片。  接着我们让o3直接生成轻乳茶的电商网页，以动态可视化的HTML网页形式运行。现在GPT还可以直接运行代码，实时预览，很方便。  可以看到右下角还有修复提示，这也是本次o3的重要提升，当它意识到程序有Bug时，就会实时提示可以修复真实代码，这对于AI编程落地很关键。 ## 6、创意视频生成，后续结合Sora才有前景 o3其实作为LLM，本身不支持生成视频，但是我们还是要求他生成视频，考验它解决问题的思路，这里鲸哥给到的是飞机和鱼的创意故事。  o3是逐帧生成了图片，然后做成gif形式的视频。 可以看到最终生成的视频内容，是一架飞机路过，伸出了鱼钩，钓起鱼飞走了。这个创意让我想起来一个歌：『海鸟与鱼相爱，只是一场意外』 ## 7、代码能力和真实物理能力测试 这次公告中，官方称在“修 bug”基准 SWE中，o3 解决 69.1 % 问题，而 GPT‑4o 只解决 33 %左右，代码能力 ≈2 倍提升。 实测中，生成代码的审美确实没什么进步，以下是o3生成的100个小球碰撞的物理实验，这个效果差强人意。 和下图对比看，相比o1的还逊色不少，o系列模型确实在代码编程方面，始终没有超越Claude3.7。尤其前端UI这块，水平还是差不少，GPT-4.1也不行。  ## 8、科技商业问题推理，最终写成文章 在这道题中，鲸哥用比较有门槛的科技商业文作为写作题目，而且要求中间插入数据分析以及战略路径归纳，最终得出结论。  生成的分析深度还可以，只是没学会吴晓波老师的文笔。 一直以来，ChatGPT的写作能力都略逊Claude3.7，从目前看，语言的风格化以及润色程度，比3.7确实还有距离，但是数据和逻辑分析，以及概念的引用都不错。像是个不经常写文章，而是经常做研究的博士，写出来比较硬的内容。 ## 9、视频分析能力，对多媒体的理解能力 我们在Youtube上找了个万人大合唱的合集，然后让他分析这是什么内容，以及为什么能爆火。  o3解读出了都包括哪些歌，然后分析了爆火的底层逻辑。感觉对于IP孵化类博主是个福音，大家以后能用o3直接写爆款分析课程了。 ## 10、生成深度研究报告，o3表现更好 我们调用o3模型的深度思考能力，生成了一份行业报告。o3用了不到20分钟生成了这份1万多字的报告。  还是先思考后搜索的思路，内容较o1版也有一定程度的提升。 报告全文在这里：https://chatgpt.com/share/6800bf78-bac8-8005-82e4-07c686e121e6 o4mini更适合批量客服回答等强调性价比场景，所以本文没有测试。Altman还提到，o3 Pro版本将在未来几周内到达，能力应该比本文测试的o3更强，但也意味着价格更贵。 在Plus账号中，你能大范围使用ChatGPT 的所有能力，尤其o3的20美金每月费用，相当于花近200多元雇佣了一个跨学科博士生在身边做助理，大家觉得值不值呢？ 本文由人人都是产品经理作者【鲸选AI】，微信公众号：【鲸选AI】，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。

2025年4月18日，截止收盘，沪指跌0.11%，报收3276.73点；深成指涨0.23%，报收9781.65点；创业板指涨0.27%，报收1913.97点，两市成交额较上一交易日减少847.99亿元，合计成交9146.56亿元。

<blockquote><p>在AI技术飞速发展的今天，产品经理们面临着如何快速整合AI功能到产品中的挑战。传统的竞品分析方法不仅耗时费力，而且难以满足快速迭代的市场需求。本文将介绍如何利用AI工具，如秘塔AI，仅用2小时就能高效完成一份详尽的竞品分析报告。</p> </blockquote>  你是否遇到过这样的场景？ <blockquote><p>老板突然问你：“现在AI这么火，我们的产品能不能也加个AI功能？”</p> <p>你嘴上说可以，内心却慌得一批，转头就开始搜索。</p></blockquote> AI时代下，大部分产品经理都在经历这样的“焦虑”： **老板们突然要产品做个AI功能，时间紧任务重，恨不得明天就让上线；** **想尝试用AI，但不知道用在哪里才有价值，没法给老板交差；** **看了很多 AI 相关的文章，但发现越看越迷茫；** 要做好 AI 功能，第一步必须知道别人怎么做的，只有清晰看到竞品的长处与短板，你才能精准地定义自己的产品价值，避免踩坑。 传统的竞品分析耗时费力，当下职场却要求我越来越快给出答案，老板们也对汇报内容要求越多越多。 于是今天我们会向你展示一个效率远超传统方法的新方式，快速提升我们的工作效率，帮助你在给老板汇报时井井有条，也对产品方向胸有成竹。 我们将以秘塔 AI 这款产品为例，亲自演示如何在短短 2 个小时内，借助 AI 工具迅速、高效地完成一份 AI 功能的竞品分析。 ## 01 AI如何帮助我们完成竞品分析？ AI领域知名的Andrew Ng教授有提到过，AI更像是一位刚应届毕业的大学生，当我们下达某些指令时，它能够精准地完成，但它无法像人一样有深度、独特的见解和思考。 AI并非一个全面手能独自完成竞品分析，更多地是我们与AI协力配合共创竞品分析。 那么AI究竟能在竞品分析的哪些环节帮助到我们呢？经过我们的研究和测试，AI擅长且表现效果不错的环节如下：  点击图片放大查看哦 ## 02 先来看看AI的产出效果吧 利用上述的方式，我们自己产出了一份竞品分析报告： https://xlszvrf7j2.feishu.cn/docx/Cl6JdDnzmoRzOyxPfrFcffT3nHb?from=from_copylink 除了关键特性（视觉、交互）、分析结论外，都由AI完成，且效果非常不错，大幅度节省了我的时间。     ## 03 具体如何操作？ 看到这里，你是不是很好奇我们是如何完成这份报告的呢？其实非常简单，只需要4个步骤，并且不需要很复杂的提示词。5分钟看完下面的内容，你也能立刻学会。 PS：很多朋友可能会担心AI出现的幻觉问题，没关系，我们在下面会告诉你如何避免AI幻觉造成信息错误。 ### 步骤1：按照框架发送提示词给AI **1）推荐工具：DeepSeek、秘塔** 在测试了豆包、DeepSeek、秘塔后，我们发现DS和秘塔的行文风格偏简练，更适合职场的汇报场景使用。 **2）选择模式：** DeepSeek：R1+联网模式  秘塔：深入+长思考R1  **3）Prompt 提示词：** <blockquote><p>帮助我写一份关于秘塔AI的分析报告，里面需要包含以下内容：</p> <p>1.产品定位 2.目标人群 3.痛点 4.解决方案 5.秘塔的核心竞争策略 6.秘塔的技术能力、公司背景、资源 7.秘塔的商业盈利模式</p></blockquote> ### 步骤2：获取结果，检查信息来源 发送提示词后，AI会返回一大段文本。现在基本上文本后都会附上信息源，如图：  点击信息源，验证是否为可靠信息源。  类似图中的信息是个人博主发布的，那么我们则考虑： 1）该信息源并不可靠，删除该结论； 2）该信息源不可靠的情况下，针对该信息向AI提问，看看前后是否产生矛盾。如验证为真实信息，则采纳；如前后矛盾，则删除该结论。 ### 步骤3：补充论据，润色文档 验证完信息源后，我们将信息直接复制回文档内，根据AI提供的信息，附上论据，再进行一些必要的文案润色和修饰。 论据可以根据自身情况来选择，比较常见的有附上图片说明、相关信息来源等。 我的方式是根据AI结论寻找官网中一致的图片，截图放进文档。  ### 步骤4：思考分析，产出结论 剩余的产品体验部分，需要我们自行完成。但由于AI已经帮助我们节省了1-2小时的信息检索时间，所以即使我们要进行产品体验，工作量也已经节省了非常多。 最后将结论补充完毕，那么竞品分析就完成了。  ## #04 结束语 现在AI技术已经越来越成熟，甚至不太需要复杂的提示词，AI都能生成不错的结果，这说明技术已经越来越朝着好的方向去发展了。 看到这里，如果你也对AI的生成效果非常感兴趣，欢迎你在文末添加我们一起交流。也欢迎反馈你的使用效果如何，我们能一起碰撞出更好的idea。 同时，我们使用的prompt放在了文章末尾，你可以根据自己的需要调整prompt，生成更符合你实际需要的竞品分析。 还等什么，赶紧拿着这个 prompt 对你希望调研的产品试试吧！ 附： <blockquote><p>帮助我写一份关于秘塔AI的分析报告，里面需要包含以下内容：</p> <p>1.产品定位</p> <p>2.目标人群</p> <p>3.痛点</p> <p>4.解决方案</p> <p>5.秘塔的核心竞争策略</p> <p>6.秘塔的技术能力、公司背景、资源</p> <p>7.秘塔的商业盈利模式</p></blockquote> 作者：Thea小里，公众号：小里产品手册 本文由 @Thea小里 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。

**极越汽车闪崩后，CEO夏一平接受了媒体的采访，回应了极越汽车所存在的资金问题。****他提到，早在2023年上半年，极越就已面临资金困境。**2023年4月，公司账上的资金仅够维持两个月的运营，而夏一平作为CEO，当时却无法对外公开这一棘手的情况。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/1b84757e-fa5b-4066-bd86-92f127305ba1.png) 好在通过一系列降本措施，公司才得以艰难地撑到2024年。 资金问题不仅给公司运营带来挑战，还引发了管理层之间的矛盾。 夏一平透露，他和极越首席财务官之间就曾因此产生争执。 **当时，CFO要求夏一平去寻找融资机会，但夏一平认为这本应是CFO的职责范畴，于是双方产生了分歧。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/722269fa-558e-4616-b599-6572cc68cf6b.png) **对于此前有媒体报道称极越CFO指责夏一平“流血卖车”的说法，夏一平回应道：“哪个公司现在不是亏钱的？谁也别吹牛，现在卖电车都亏钱。”** **他还提到，就连雷军也曾坦言，小米的财报显示，小米SU7每卖出一台车就亏损3万，早期甚至一个月亏损6万。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/f83a23c5-7a02-4476-a22c-8c1819eeae4e.png) 在如今的新能源汽车市场，亏损似乎已成为一种常态，大家都不容易。 **尽管面临诸多困境，夏一平对极越汽车的未来仍不放弃，他表示会继续坚持下去。** 回顾极越公司的发展历程，夏一平感慨道，互联网公司和汽车公司在合作过程中，确实会遇到各种各样的挑战，包括商业上的难题、对事物认知和理解上的差异，这些都构成了极越如今面临的问题。 从CEO的角度出发，夏一平认为自己的职责是确保车辆能够顺利上市并销售，但或许是因为各方在认知上没有达成一致，导致了如今的局面。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493822.htm)

理想MEGA Home今日解禁，该车最大的特点就是二排座椅可电动旋转，分为45度、90度和180度。理想汽车董事长李想对它给予了厚望，其特意发布微博称：**我们刚刚公布了理想MEGA Home家庭特别版的内饰，看完内部全新的布局设计，大家就会明白，为什么理想MEGA Home是家庭用车天花板级的存在**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/628e31a6-0fce-40c9-809f-6c4ff485b405.jpg) 李想称，“经常有人说理想MEGA是我为自己和身边朋友们造的车，是的，我们这些大家庭都有很多共同的用车需求，也有很多不同的痛点。” 随后他还列出了详细的案例进行说明：**“比如我家最小的娃，他的儿童座椅需要倒置，在过去他就只能看到椅背，看不到家人就容易哭，现在他就可以和我太太对坐了，能面对面看见家人时，他们都更安心。”** 李想，“刚刚给她“梦想中”的外孙女盲定理想MEGA Home的胡永平（快科技注：一知名汽车博主，前汽车之家核心团队成员），我猜也是这点很打动她。”  李想继续分享称：**“又比如我的一个很好的朋友，他的父亲腿脚不好，每次上下MPV的时候都很费劲，因为第二排座椅的宽大扶手无法避开，于是我们开发了二排座椅45°旋转上下车功能，和侧滑门联动，我猜等车上市后他一定会买。”** **“还有一些女性朋友，她们穿裙子上下车也不方便，这回MEGA Home都帮他们解决了。”** [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/4fda20b7-5410-4c6f-8cd7-983fbac2b8dd.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/13287fb8-27fb-41dd-a2cf-68d93d7abf03.png) 最后他总结道：为大家庭用户造一辆好车，其实相当不容易。诸如此类的细节，要有非常丰富的大家庭体验，恰好我和周围的朋友们也都是这样的超级奶爸和妈妈，于是我们也真的为他们的不同家庭成员、各种出行场景，造了这辆经得起全家三代人挑剔的大家庭MPV。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/73c64d42-6b8c-4dbc-bd06-1c930bf7f646.png) 那么这款车的车内体验到底如何？不妨看看下面这条视频： [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493818.htm)

随着NVIDIA正式发布RTX 5060 Ti系列显卡，对于想要入手的用户，肯定会对8GB和16GB版本的性能差异好奇。**根据“碳基科技研究所”的[测试](https://www.bilibili.com/video/BV1TWoMYUEGW/?spm_id_from=888.80997.embed_other.whitelist&amp;bvid=BV1TWoMYUEGW&amp;vd_source=51fa8dfa)，两者的跑分成绩接近，但在某些游戏和开启DLSS 4后，8GB版本的劣势逐渐显现。** 在3DMark Fire Strike测试中，RTX 5060 Ti 8GB和16GB的分数几乎相同，与前一代RTX 4060 Ti 8GB相比，性能提升了最高29%。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/71b7d09f-5922-4d7f-bfe3-98099ff5e5ea.jpg) **3DMark Time Spy测试中，两者的分数也十分接近，Time Spy下均为1.6万分左右，Time Spy Extreme模式下则在7400分上下。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/73d0aecf-d5d6-40d5-8b0e-2c8ada40a64d.jpg) 在光追测试的3DMark Port Royal中，两者的成绩也都在1万分左右。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/4411a9dc-2b2a-4edf-a4bc-944962225790.jpg) **不过在部分游戏中，特别是比较吃显存的游戏，RTX 5060 Ti 8GB的性能开始落后于16GB版本。** 例如，在《地平线：零之曙光 重制版》中，1080p分辨率下，RTX 5060 Ti 16GB的平均帧率为130fps，比8GB版本高出28.71%；2K分辨率下，16GB版本也领先8GB版本16.46%。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/18a4c750-a5d6-49ca-99ba-e9a285877fb6.jpg) 在《怪物猎人：荒野》中，RTX 5060 Ti 8GB版本出现了显存不足导致游戏闪退的情况，而16GB版本则表现正常，1080p分辨率下可达到平均85fps，1440p分辨率下也有69fps。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/514172e1-460f-4083-a2d5-333cec5c26d8.jpg) **开启DLSS 4后，光是3DMark跑分就有了差距，在3DMark DLSS 4X测试中，RTX 5060 Ti 16GB的分数为170.02，领先8GB版本的153.57，幅度为10.71%。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/029adf7b-6608-4d3d-a790-f1cbbb6af595.jpg) 在《赛博朋克2077》中，2K分辨率下开启DLSS 4后，RTX 5060 Ti 16GB的DLSS 4X MFG成绩为113，而8GB版本仅为92.4，16GB版本领先22.30%。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/76c5f8fd-a4bf-49c7-b9fa-ac8914f90719.jpg) 其实在我们的测试中，RTX 5060 Ti 8GB在各种游戏和AI应用中也会频繁出现爆显存的情况， 几年前还只是在4K分辨率下才会出现，而现在1080P分辨率也有多款游戏会爆显存。 所以建议在选购新显卡的时候，最好不要考虑8GB显存。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/41688893ae7d48eeb05a95f50bb76398.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493816.htm)

今日上午，360集团创始人周鸿祎在社交平台发布了一条**《企业家成功就顶礼膜拜 失败之后又挺瞧不上他》**的短视频。在视频中，周鸿祎从两个方面分析了原因。他表示：**害怕失败是很多人做不成事的一个原因**，因为你越害怕失败，越害怕摔下来，你就越恐惧，恐惧会让一个人行为失常。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/cd2e04c7376e4f6fa5c459e1ea0d94fd.png) 谈到另外一方面时，他认为：**是社会舆论的问题，我们太成王败寇了。**所以一个企业家成功了之后，我们基本都顶礼膜拜，恨不得把他塑造成一个神，说的每一句话都是对的，但一个人失败了之后，大家都会挺瞧不上他的。 与此同时，周鸿祎强调：实际上，**在一个真实的社会里，做商业也好，做事也好，失败是常态，成功是偶然，**而且创新大部分都会失败，如果创新每把都成功就不叫创新了，人人都会创新，为什么大家在呼唤创新，就因为大多数人不敢创新。 他进一步解释称：**因为创新必然失败，所以要改变社会的一种共同价值观，**就像莱特兄弟飞起来之前，或者福特发明汽车之前，有无数的公司前赴后继！ 周鸿祎指出，今天在人工智能的路上，也躺满了失败的公司，失败了就失败了，**大家对失败者不应该表现出来一种鄙视**。人人都有可能失败，但失败至少创造了一种价值，它证明了此路不通。 谈到这里时，他拿爱迪生发明灯丝失败了**200种**物质举例，称最后才找了一种物质。对此，他得出结论：**那你不能说，失败都是没价值的，你吃的第7个馒头吃饱了，你不能说前面6个馒头都是浪费！** 之后，周鸿祎还拿自己认识的一些知名VC举例，为什么对于失败过的创业者，反而VC会愿意投资的原因：**因为他觉得你失败了，你获得了很多没有失败过的人获得的经验和教训，**就像一个人如果不爬高，他不从上面掉下来，他永远体会不到这个下来的感觉，那他就比你少一种体验少一种经验。 视频最后，周鸿祎再次重申：**整个社会舆论、整个社会的价值观要做一些调整，我们对失败总是求全责备，**但人一旦成功了，我们就对他委屈求全，这种文化其实并不好。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/b43b1ec67e394b838de328be5c3dee31.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493814.htm)

NVIDIA AI之强大，不仅仅在于硬件性能好，更离不开生态优化适配，可以发挥最佳效率，AMD相比之下就差了很多，但也在努力追赶。现在，**Stability AI发布了ONNX框架优化的Stable Diffusion模型，在兼容的AMD Radeon显卡、锐龙集显上最多可以提速达3.8倍。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/af57cc8247f44309ab21bc50de16b85c.png) AMD表示，过去一年来，一直在与OSV、OEM、ISV厂商合作，优化AMD硬件上的AI应用，包括硬件设计、驱动程序、编译器、机器学习模型等等。 根据官方公布的数据，**经过优化之后，SDXL 1.0、SDXL Turbo在AMD硬件上的推理性能，对比基础的PyTroch模型最高提升3.8倍，SD3.5则可提升最多2.6倍。** 实际图片、视频生成应用中，SDXL 1.0、SDXL Turbo、SD3.5 Large、SD3.5 Large Turbo在RX 9070 XT显卡上的效率分别提升了3.1倍、1.5倍、3.3倍、2.1倍。 SDXL 1.0、SD3.5 Large、SD3.5 Large Turbo在锐龙AI MAX+ 395上的效率，则分别提升了1.4倍、3.3倍、3.0倍。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/e96d7f44da9c446390facada13791979.png) **AMD硬件优化版的Stable Diffusion模型有一个特殊的“_amdgpu”后缀标记**(比如stable-diffusion-3.5-large_amdgpu)，现在已经可以在[Stability AI](https://stability.ai/news/stable-diffusion-now-optimized-for-amd-radeon-gpus)或者[Hugging Face](https://huggingface.co/collections/stabilityai/amd-optimized-67ffb6cf305b5b4bc17c4c34)上下载了。 你也可以使用AMD、TensorStack AI联合打造的最新版Amuse 3.0。 注意，AMD GPU驱动版本不要低于24.30.31.05预览版，或者等待即将发布的25.4.1正式版。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/44dbf0c9c46f465ea424eeb1de74de94.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493812.htm)

**随着Ubuntu 25.04 Plucky Puffin正式发布，作为基于它的国产“汉化增强版”，优麒麟25.04也同步推出。**优麒麟同样是开源操作系统，通过研发用户友好的桌面环境，以及特定需求的应用软件，为全球用户尤其是中国用户，提供更稳定、更易用的Linux系统。 **优麒麟25.04基于Linux 6.14内核构建，对基础库、子系统、核心软件组件进行了重大升级，增强了系统的稳定性和兼容性，带来更流畅、更可靠的用户体验，该版本将支持9个月。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/9054d4eedd754c349cff9dbba80ce6f6.png) **Ubuntu团队和优麒麟团队将此版系统献给长期以来深受爱戴的Ubuntu发布团队成员Steve Langasek。** 他社区中的昵称为vorlon，是软件仓管理员，还是技术委员会、SRU 团队等的成员。 优麒麟第一个版本13.04 2013年发布以来，Steve在软件包审核、修改和入库等方面提供了许多支持，非常值得信赖。 2025年1月1日，Steve不幸因病去世。感谢他所做的一切。 **优麒麟25.04新功能——** **1、Linux 6.14内核** 提高游戏性能的 NT 同步原始驱动程序 Btrfs RAID1 读取平衡 支持无缓存缓冲 I/O fsnotify 文件预访问通知事件 用于改进 GPU 内存管理的 dmem cgroup FUSE 支持基于 io_uring 的通信 为 AMD NPU 添加了 amdxdna 驱动程序 实时设备支持 XFS 反向链接和反向映射 NFSv4.2+ 属性授权 x86 TLB 刷新可扩展性优化 **2、Systemd V257.4 版本** init系统已更新至systemd v257.4，不再支持utmp。 因此，/usr/lib/tmpfiles.d/systemed.conf等默认配置不再创建/run/utmp。一些工具（如procps 中的“w”）可以与 systemd-logind 配合使用，但其他工具（如 coreutils 中的“who”）则不行。 计划在systemd v258中完全删除cgroup v1（传统和混合层次结构）。 System V服务脚本的支持已过时，并将在v258 中删除。 **3、工具链升级** GCC：即将发布的 GCC 15 的快照 binutils： 更新至 2.44 glibc：已更新至 2.41 Python 已更新至 3.13.3 LLVM： 默认版本为 20 Rust： 默认工具链为 1.84 Golang： 更新至 1.24 OpenJDK：第 24 GA 版和第 25 版早期访问快照现已发布 **4、软件包管理** APT 已更新至 3.0。 当传统求解器无法找到解决方案时，会自动使用新的依赖求解器。 还可以触发该求解器，以便在故障情况下提供更多上下文信息或评估性能。 **5、UKUI桌面环境** 优麒麟 25.04 采用了 UKUI 桌面环境，提供优雅的视觉效果和易用性、广泛的个性化设置，用户可以根据自己的喜好构建桌面布局。 **优麒麟25.04镜像下载：** [https://www.ubuntukylin.com/downloads/](https://www.ubuntukylin.com/downloads/) [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/ee0cc882dae34e0483dd70d718192646.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493810.htm)

近日，格力电器市场总监朱磊接受采访时表示，董明珠健康家非常成功。**“董明珠健康家”推出后，舆论反响强烈。尽管部分消费者对这一策略表示不解，但市场终端对新命名的接受度非常高。董明珠作为企业家的知名度和影响力能够迅速吸引公众的关注，也极大地降低了市场教育的成本。”** 朱磊直言，选择将董明珠的个人IP与品牌深度绑定，不仅是因为它能迅速引爆市场关注，更重要的是，它验证了格力在品牌战略上的正确性，同时也展示了董明珠个人IP的巨大潜力及其对品牌发展的积极促进作用。从目前的结果来看，这种方法是非常成功的。 按照之前官方的公告，格未来要在全国开设10000家“董明珠健康家”。 前不久，董明珠对格力专卖店改名“董明珠健康家做出回应称，店铺之所以更名，也是想以个人名誉作保的方式将“信任流量”转化为“品质认知”，从而实现从产品制造向健康服务转型的战略升级，与消费者构建更稳定的情感链接。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/0908b769c0f047859896c76db883349d.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493808.htm)

据海南大学生物医学工程学院官微消息，4月13-18日举行的第五届中国国际消费品博览会上，**海南大学正式发布了自主研发的植入式脑机接口（BCI）核心技术与系列产品，包括全球领先的脑机接口专用芯片、神经信号采集系统、神经信号调控系统及神经元定位系统。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/80868557e8644150a94aeb15b74c64a0.jpg) **这一突破标志着我国在脑机接口领域实现全链条技术自主可控**，为脑科学研究和医疗应用注入“中国芯”动力。 据介绍，海南大学脑机芯片神经工程团队具有近二十年脑机接口芯片及系统研发经验，围绕侵入式脑机接口开发了多款核心芯片，**包括：SX-R128S4高通量神经信号采集及刺激芯片，SX-S32高自由度神经调控芯片，以及SX-WD60低功耗无线传输芯片**。 上述芯片实现了对脑机接口信号采集、调控、传输的全链路覆盖，性能对标国际一线产品，已受到业内多家科研单位、企业高度认可。 团队负责人表示：“专用芯片是脑机接口系统的核心，团队一直专注芯片的开发迭代，始终坚持自主创新，芯片性能已达到国际先进水平。我们致力于让科研成果走出实验室，打破我国侵入式脑机接口芯片对进口的依赖，助力中国脑机接口产业腾飞。” 公开资料显示，**脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）是一种直接连接大脑与外部设备的技术，允许通过神经信号实现人机交互，无需依赖传统的肌肉或语言指令。** 简单来说，**脑机接口就像是大脑和外部世界之间的“超级链接”**。它让我们能够跳过躯体，直接用意念来操控那些曾经只能用手或语言控制的设备，不再需要繁琐的操作和复杂的指令，只需一个念头就能开启全新的世界。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/30d3a1d5-1530-4b26-83c4-c689ae27e77a.gif) **前不久，“北脑一号”智能脑机系统作为我国在脑机接口技术领域取得的重要成果，已经进入临床验证阶段**。目前，已有3名患者完成手术植入，患者术后恢复良好，经过术后训练实现了运动想象脑控和中文语言实时解码。 近日，脑虎科技联合中国科学院上海微系统所团队在复旦大学附属华山医院开展的高精度实时运动解码临床试验再获重要突破——**一名19岁右侧额叶癫痫患者成功植入脑虎科技自主研发的256通道柔性脑机接口，术后患者恢复良好，两日后顺利进入临床试验。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250418/d722afee414a438aad857904fe5dbd09.png) 通过累计19.87小时的Center-out、WebGrid等经典范式训练，**受试者实现了对经典游戏《吃豆人》《坦克大战》和大型复杂游戏《王者荣耀》《黑神话：悟空》的精准脑控操作。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493806.htm)

<blockquote><p>从定位核心课题入手，强调认清核心问题的重要性，并介绍了多种实用方法论。通过评估解决方案的可行性和效果，设立清晰的考核标准，细化执行方案，确保策划落地。</p> </blockquote>  上一篇文章介绍的“市场研究”阶段，会耗费我们巨大的时间和精力，但也是在为第二阶段策划方案的输出做准备；因为只有经过充分对的搜集整理和研究分析之后，才能精确提炼出一击致命的解决方案！ 针对策划输出的阶段，主要从制定核心策略和细化执行方案两个大的版块进行介绍，其中包含了定位核心课题、提出解决方案、评估解决方案、设立考核标准、细化和落地执行方案等步骤。 ## 制定关键战略 ### 定位核心课题 美国通用汽车管理顾问查尔斯·吉德林，曾提出过一个著名的吉德林法则：把难题清楚地提出来，便已经解决了一半。这充分说明了在处理任何工作和事情当中，认清核心问题都是最为关键的一环。 在市场营销领域中，核心问题的提炼通常可以从这么几个角度去思考： **企业是否顺应了行业市场大环境和主流的社会文化？** **品牌传递的理念、产品满足的价值的方向是否正确？** **跟竞争对手相比，企业是否具备绝对优势或独特性？** **目标消费者的定义是否准确、还有哪些潜在的消费群体？** **在完整的营销链路中，哪一环的优化最能帮助企业实现目标？等等** 还是拿上一篇文章提到的奢侈品牌A来举例，关于开源节流的方式提到了有很多，但哪些手段是最有效的？哪些手段可以解决当前的燃眉之急？我们可以初步判断启动线上直播带货、加强EC的投入、培训店员做私域流量运营等是可行的方式。 但具体选择哪个作为S级的战术全力投入，需要进一步的小范围测试才能知道，因此对于品牌A来说，今年最重要的核心课题就是：测试出最行之有效的开源节流方式。提炼核心课题就好比医生给病人问诊，得先让病人做一些检查、询问身体的症状，诊断清楚病因之后才能对症下药，给出最为合理的治疗方案。 ### 提出解决方案 诊断出了问题所在，该用什么办法来解决问题或达成目标呢？通常甲方企业和乙方Agency，都会有一些经过市场验证的成熟方法论来解决营销问题： 譬如奥美的“360品牌罗盘”，罗兰贝格的“PROFIL消费者价值模型”，李奥贝纳的“Humankind创意理念”，智威汤逊的“Total branding 全程品牌管理”，华与华的”超级符号“，叶茂中的”冲突理论“，天与空的”社会大创意“，以及互联网时代流行的增长黑客、流量池、增长五线、长尾理论等都是颇具权威的成熟方法论。 掌握的方法论越多，并把这些方法论融会贯通、搭配使用、熟记于心，问题解决的质量就会越高。这就是为什么武侠小说里，如果一位武林人士学了很多功夫，衡量他能否真正成为武林高手的标准，不在于记住了多少招式，而是看他忘了多少。 因为忘记的过程就是理解融合的过程，只有做到理解并灵活运用才算真正的掌握；这就是真正意义上的无招胜有招，道理同样适用于工作当中。 老泡这些年在工作和学习不断的总结思考，也累积了一些个人非常适用的营销模型、思考模型和做事模型；这些模型平时储存在我的脑子深处，当碰到具体问题的时候，就会把相应的模型调取出来解决问题。 比如： - 喜茶的POEM营销模型，是由Prior个人感知、Others他人口碑、Environment外部环境、Marketing企业营销四个版块组成，玩高性价比营销这四个维度缺一不可。 - Prior个人感知同样可以用4P来诠释，首先优质产品毋庸置疑是最好的营销手段，然后用户会基于价格、通过购买渠道和促销活动对品牌和产品形成个人感知。 - Others他人口碑是影响我们购买决策最重要的因素之一，在大众点评、在社交媒体、在详情页查看用户的口碑评价已经变成购买商品的必要步骤。 - Environment外部环境包括用户洞察和行业环境，市场和社会环境的发展变化直接影响了我们应该开发怎样的产品，使用怎样的销售渠道，采取怎样的营销策略等。 - Marketing企业营销是隐性的推手，在Social媒体上跟用户互动表现出亲和力，利用PR手段为企业做信任度背书，玩跨界保证品牌的格调提升好感。 基于这样一套模型，喜茶的营销就有了行动的方向和准则，并有条不紊的执行落地；奉上整理的喜茶POEM营销思维导图  优质模型的积累主要来源于三种手段： - **学习一些经典好用的模型 ，学以致用并不断练习精进。** - **在别人提出的模型基础上，根据自己的理解加以优化 。** - **在实战当中不断积累勤加思考，总结出一些有效的模型。** ###  评估解决方案 条条大路通罗马，任何问题的解决方法都不是单一的，我们往往需要犀利的眼光选择最佳的方案把事情做到尽善尽美；这里推荐象限评估法和场景优先级评估法，是我们做决策的时候比较科学和常用的评估模型。 象限评估法通常是在纸上画出一个四象限，横轴代表可行性纵轴代表解决效果，把每个解决方案放到四象限中相对应的位置，孰优孰劣会变得一目了然。 场景优先级评估法可以从用户视角和业务视角进行更加全面的考虑，如用户需求、使用频次、产品体验等属于用户视角，技术的可行性、竞争优势、市场规模、商业成效等则归属于业务视角。比如规划一款针对年轻人的创新保险产品，大家想到了非常多的SKU，如失恋险、手机碎屏险、加班险、抑郁症险、肥胖险、整容险、不涨薪险、堵车险等，根据我们根据需求度和可行性进行四象限评估，很容易可以发现碎屏险和堵车险是更适合推出的产品。  ### 设立考核KPI 任何项目必须设立清晰的考核指标和KPI，才能够在项目策划和执行的过程中在正确的地方发力，避免出现南辕北辙跑题的情况，同时也是项目结束之后评判其成功与否的关键因素。 常见的营销考核指标分为品牌指标和效果指标两大块，品牌指标通常包括曝光、互动参与、流量UV、品牌知名度/忠诚度等，效果指标主要有下载注册、Leads信息、订单转化、投入产出比等。根据不同的项目的要求，可以从中选择不同的指标组成最终考核的KPI。 ## 细化跟进执行 定义清楚了问题所在并制定出合理的解决方法之后，就要细化具体的执行方案和推进节奏，同时在执行过程当中全程操盘和跟进，竭尽所能确保执行效果的最大化。 ### 细化执行方案 **”策略一时爽，执行火葬场”**是很多策划人喜欢用来自嘲的一句话，这说明在策略和执行之间往往存在着巨大的鸿沟；因此策略的制定只是成功的第一步，在此基础上提出可落地的执行方案也是重中之重。 在一份完整的营销策划方案当中，策略之下的执行计划通常可以涵盖以下版块： - 内容创意产出，常见的有Slogan、主KV、海报、视频、H5、互动游戏等线上线下传播物料 - 活动宣传，常见的有公关活动、跨界联合活动、消费者互动活动、快闪店、展会和地推等。 - 媒体投放计划，传统媒体有电视、户外、电梯、杂志、灯箱等；还有各类网站和APP、程序化DSP、智能电视、电视剧综艺植入等数字化媒体的投放。 - 运营转化承接，面对内容和投放带来的流量如何成功转化成订单？这就需要制定正确的承接产品、促销优惠政策、裂变活动、转化引导机制等运营计划。 - Social传播，通常包含Social平台自媒体日常运营，以及有话题有互动的Social传播活动；前者偏用户的日常维护沟通、后者偏向更加整合的营销Campaign。 - PR公关宣传，常见的有线上线下发布会、事件营销、KOL造势、PR宣传稿、CRM管理、舆情监控维护等 不过完成如此庞大的一份执行方案，涉及到的专业知识和技能领域非常多，再牛逼再全能的策划师，也不可能依靠一个人就能扛下方案中的所有内容。 此时策划师就得出面担任项目Owner的角色，去协调其它相关部门的人力和资源，共同把方案进行补充和完善： 比如Slogan、TVC脚本、活动创意等需要跟文案一起讨论；主KV、活动demo、TVC分镜头等物料得设计出面制作；媒介策略、投放组合和效果预估等需要媒介来完成。 而涉及到开发的线上互动H5、小游戏、小程序等，要提前跟技术部门确认功能上能否实现；同时Social内容、运营转化活动、直播等，最好邀请新媒体运营共同参与策划。 ### 突发状况应急备案 项目在执行的过程中，受诸多客观因素的影响难以避免一些意外情况的出现；正所谓有备无患，提前预判有可能出现的意外情况，并准备好相应的应对方案，是保证项目顺利执行非常重要的事情。 比如你在广场上做品牌展销会，为了吸引更多的人流，现场安排了一些互动小游戏和产品讲解环节；然而此时广场另一边正巧有摇滚乐队在表演，异常的吵闹、影响到了展销会的正常推进，并且广场的人流全被摇滚乐队给吸引过去了。 面对这样的突发情况，作为展销会的执行负责人，如果没有提前准备好应对方案就会变得慌乱不知所措，最终大大影响了活动的效果；如果有提前准备plan B，就可以有条不紊的处理这次意外情况。 比如拿出喇叭高喊免费送礼品抢人流、找摇滚乐队协商能否把声音调小、干脆跟摇滚乐队搞个联合活动发挥1+1＞2的效果、实在不行把展销会的互动环节往后延。 ### 跟进执行过程 很多策划人认为策划是用战略的眼光和系统的思考，以高姿态去审视宏观的问题制定策略方向，而真正的落地执行丢给执行团队就行，倘若效果好是策略指导有方，效果差强人意则是执行不到位。 这种完全把自己排除在执行之外的策划人，很难达到比较高阶的段位，首先idea的执行落地脱离不开策略的指导，而你无法保证执行者已经清晰地理解了你的想法。 其次，不去参与到一线执行当中无法形成强烈的业务体感，导致策划时很容易天马行空无法落地。因此要成为一位优秀的营销策划人，除了专业能力出众之外，还要先一位优秀的营销操盘者。 本文由人人都是产品经理作者【老泡】，微信公众号：【老泡OG】，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>文章深入分析了抖音的审核机制、推荐算法核心公式及多元化推荐策略，揭示了如何提升作品流量的关键要素。同时，探讨了优质内容分发机制，为创作者提供了实操建议，助力其在抖音平台上获得更多推荐与关注。</p> </blockquote>  如今抖音的推荐算法大公开，可以看到现在的推荐算法相对以前来讲完善了很多，其中很多核心的指标和挖塘人之前分享的内容是大差不差，下面挖塘人就给大家再全面地整理一下抖音现在的推荐算法。 ## 一、抖音的审核机制 当我们在抖音上发布一条视频，我们肉眼看到的是上传、上传成功、审核中、审核通过、推荐这样的流程，所以当我们的视频上传后的第一个环节就是进入抖音的审核机制，而抖音的审核机制有以下三个原则： **1、所有的作品都会经过审核** 当你的视频上传到抖音的服务器，抖音的机器人就会对这条视频进行审核，你也可以理解为第一轮审核，它会有很多种审核模型对内容进行审核识别，这轮审核的结果有三种情况： - **第一种情况：识别到违规内容，直接被拦截。** - **第二种情况：没有识别到违规内容但审核模型判断它大概率有违规情况，转送到人工审核，人工审核觉得OK就通过，如果不OK就驳回。** - **第三种情况：没有识别到违规内容且审核模型判断它有违规情况概率较小，会给点基础流量，然后开始进入推荐环节，正常的作品都是这种情况。** **2、流量越高的作品审核次数越多，越严格** 如果你的作品已经通过了第一轮审核，它并不代表后面就没有审核了，当你的作品流量达到一个量（动态的）时，抖音还会对作品进行第二轮的审核，最典型的案例就是当你的作品流量非常好，然后突然收到通知告诉你说不适合推荐，这就是新一轮的审核结果。 如果你的作品在第二轮审核中也通过了，那就会进入下一个更大的流量池并获得推荐，等到这个视频达到更大的一个量（也是动态的）时，又会被进行第三轮审核，这次的审核标准更高更严格，甚至审核人员一帧一帧地看，当然如果达到这个流量，你的视频已经是现象级别的了。 **3、人工审核＋机器审核双重机制** 这个双重机制想必大家以前就知道，挖塘人之前分享的文章也说过，抖音虽然有两种审核，但是两者的侧重点不一样，大概可以理解为机器是流水线的过滤，而人工则是精心筛选。 ## 二、抖音推荐算法的核心公式 当你的视频顺利通过了审核环节，接下来就会进入流量池并获得基础流量的推荐，命运的齿轮就此开始转动。 而根据抖音公布的推荐算法核心公式，你的视频的推荐优先级与用户行为✖️行为价值权重有关系。  如果你觉得不好理解，那你可以继续按照挖塘人之前说的，抖音的推荐算法它不知道你的视频内容好不好，但它可以根据用户对你的视频互动行为决定要不要继续推荐。 而用户互动的行为**包括点赞、关注、收藏、分享、不感兴趣、是否点击作者头像、视频观看时长、评论区停留时长等等**，这些行为的比例/数值越高，视频的得分就越高，推荐的优先级也就越高，这点也是大家经常说的点赞率、完播率、分享率等指标。 用户行为指标好理解，那价值权重又是怎样的呢？ 其实价值也很好理解，比如长视频的完播率肯定不如短视频的完播率高，如果按照用户行为指标来计算，那短视频的推荐会大大高于长视频，但是长视频消耗用户的时长、输出的内容要比短视频多，所以平台为了权衡两者的差距就会对长视频的完播率的行为指标进行加权。 再比如，两条时长都是16s的视频，一条是制作精细、画面清晰、内容是平台刚好需要；另一条是粗糙制作、画质一般，内容同质化比较严重，对比这两条视频，肯定是前一条视频的价值权重高于后者。 ## 三、抖音多元化推荐算法 在《抖音重构推荐算法，3大变化需要留意！》里面，挖塘人就谈到现在的抖音不是从前的抖音，现在的用户也不是当年的用户，单一的内容已经满足不了用户，所以抖音采取了多元化的推荐算法（官方叫多目标推荐算法）。 以前的推荐算法就是用户给哪类视频点赞了，就频繁给用户推荐这类视频，这种做法短期效果很好，但时间久了用户就会腻，搞不好用户看到吐直接卸载，而多元化的内容刚好满足现在的用户需求。 用户是满足了，但对创作者而言有哪些影响呢？ 首先是抖音对你的作品价值的分析维度变多了，以前是看你的视频能不能留住人，现在是看你的视频能不能多个方向留住人。  所以视频的价值太单一就少了很多优势，而在这个方面挖塘人很早之前就分享过《破局运营：如何激发内容的第二春？》，里面谈到创作多价值内容的方法。 其次，抖音上线了「握手模型」，在多元化推荐系统里，创作者和用户的交流变得重要，以前在视频评论区创作者和用户的评论行为都是独立的，但现在抖音的「握手模型」将两者视为互动的行为，所以创作者也要好好地耕耘评论区了。 最后组合拳机制，之前我们说过抖音有「搜推联动」机制，建议大家平时也搞一下抖音的seo，其实除了「搜推联动」组合还有其他组合，比如“收藏+复访”组合、“关注+追更”组合、“打开+搜索”组合等，所以这些组合也可以做做精细化的运营。 此外，抖音的多元化推荐系统对长视频创作者和冷门内容赛道是有利的。 ## 四、抖音优质内容分发机制 除了上面讲的推荐机制之外，抖音还有一套「加权」版的推荐算法。如果你还有印象的话，应该知道抖音去年推出了一个叫「抖音精选」的子品牌，如果你的作品被平台标记为「抖音精选」，那你的作品会获得更多的流量扶持，不过这个需要一定的门槛，要在画面和内容上制作精良。 本文由人人都是产品经理作者【挖塘人】，微信公众号：【挖塘人】，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。

车型配置可以有高低，但是安全标准必须一视同仁。 #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/1621021) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1621021#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

<blockquote><p>在社交领域，尽管大众化的交友平台已经非常普及，但对于特定群体来说，一个专属且精准的社交平台往往更能满足他们的需求。Her APP正是这样一个为女同群体量身定制的社交平台，它不仅提供了一个寻找同类的场所，更是一个情感与生活的记录空间。本文将深入探讨Her APP的诞生背景、功能特点以及它如何通过精准满足用户需求，为女同群体创造一个更温暖、更包容的社交环境。</p> </blockquote>  <blockquote> <section> <article>“每种爱都值得被温柔以待。”<p></p> <p>–这句话或许能够很好地概括像女同社交Her APP 这样的平台所传递的情感价值。与泛大众的社交软件不同，Her精准服务于拉拉群体，满足她们在寻找同类、建立情感联结方面的独特需求。</p> </article> </section> </blockquote> 最近，我身边的一对拉拉朋友在日本注册结婚，整个过程甜蜜又幸福。 她们的故事让我想到，尽管有像Tinder这样覆盖面广的大众社交产品，但对于特定小众群体来说，专属的、精准的平台可能更能满足她们的需求。  Her 的诞生正是为了填补这一空白。它不仅是一个拉拉交友平台，更是一个情感与生活的记录空间，帮助用户找到属于自己的社群。 ## 缘起：看见未被满足的需求 “Her”（原名Dattch）的诞生，源于本身也是女同的创始人Robyn Exton的亲身经历和敏锐观察。 她注意到市场上已有像Grindr这样服务于男同性恋者的成功应用，却深感女同性恋群体缺少一款真正从她们视角出发、为她们量身打造的高质量社交平台。  Exton曾分享过创立“Her”的契机：一次在酒吧，她试图安慰一位刚经历分手的女性朋友，下意识地建议她去尝试线上的女同交友网站。 话一出口，Exton便意识到这建议的苍白无力。 因为当时市面上所谓的“女同交友网站”大多并非真正为该群体设计，用户体验差强人意。 这种“被迫使用”大众化或劣质产品的感受，让她觉得尴尬甚至有些屈辱，并激发了她创造一个“更好选择”的决心：“难道真的没有更好的女同志交友APP存在吗？” 为了将理想变为现实，Exton展现了非凡的决心。她辞去工作，搬回家以节省开支，利用晚上和周末在酒吧兼职维持生计，甚至自学编程。  凭借着包括4000英镑彩票奖金在内的1万英镑积蓄，她在2013年推出了应用的第一个版本“Dattch”（意为“Date Catch”） ## 进化：从“Dattch”到“Her”，不止于约会  （Mattch） 随着产品的发展和用户反馈的积累，Exton意识到仅仅是“Date Catch”（抓住约会）并不能完全概括用户的需求。 “我们为用户提供了更多的社交体验，”她解释道； “我们的用户中有很大一部分可能已经处于恋爱关系中，但她们依然使用这款应用来了解城市中正在发生的女同社群活动、阅读LGBTQ+相关内容，并在她们所在的地区结交新朋友。”  基于这种更广泛的社交和社群需求，以及“Dattch”这个名字拼写困难的问题，应用在2015年3月正式更名为“Her”。这个名字不仅更简洁易记，也更精准地指向了其核心服务对象，并蕴含了更广阔的社群连接意义。 ## 为什么 Her 不一样？ 相比于泛大众的交友软件，Her 精准理解拉拉群体的核心需求，在功能和体验上更加贴合这一社群的偏好。  （Her） **比滑卡更多的选择**  虽然 Her 也有经典的“左滑右滑”功能，但与 Tinder 不同，Her 让每张卡片都更具故事性。除了头像，用户还可以在卡片中看到兴趣爱好、生活方式等信息，快速判断对方是否“对味”。 同时，它还在卡片底部设计了“添加好友”按钮，给用户多一种打开话题的机会——不需要等到滑卡配对，喜欢就大胆“打招呼”。对方添加成功也匹配成功。 **内容社区：社交之外的生活记录**  Her 不只是交友平台，更是一个生活社区。用户可以选择加入喜欢的兴趣社区，分享自己的日常、参与讨论或获取 LGBTQ+ 相关内容。虽然社区入口隐藏较深，但能感受到开发者的克制，既做出与 Tinder 不同的特色，又不过于偏离大众习惯。 **聊天体验极简但不失趣味**  1.轻量化设计：没有音视频通话和语音功能，专注于文字、图片和 GIF 的自我表达。  2.聊天列表自动整理：14天无对话的聊天自动存档，让列表整洁，却不会丢失记录。  3.外国用户的偏爱：Her 保留了丰富的 GIF 动图功能，趣味性十足，让互动更生动。 **用心维护社群氛围** Her 的用户并不局限于单身拉拉。许多已恋爱或结婚的用户依然活跃在平台上——分享生活、寻找朋友、了解本地 LGBTQ+ 活动。这种不以“配对成功”为唯一目标的设计，赋予 Her 更大的包容性和社群价值。 ## 不仅是约，更是聊和生活 一段广为流传的话总结了男女同性恋群体在社交方式上的差异：“男同注重的是约，而女同注重的是聊。” 男同性恋者往往更偏向基于地理位置（LBS）的即时社交，而女同性恋者更倾向于建立情感联结后再进一步互动。 Her 正是抓住了这种需求差异，通过社区功能、兴趣分享和温暖的社交设计，让拉拉群体找到真正的归属感。 ## Her 的启示：理解需求，创造温度 Her 的成功不仅仅是因为它服务于拉拉群体，更因为它在功能与文化上实现了深刻的“共情”。 - 专注情感需求：Her 深知拉拉群体在寻找爱情的同时，也渴望分享生活和建立长久的情感联系。 - 提供安全感：在 Her 上，需要验证女性身份，用户无需担心隐私问题，也不会因为“不同”而被孤立或误解。 - 创造归属感：通过社区功能，Her 不止是一个交友工具，更是一个表达自我、寻找同类的空间。 **每种爱，都值得被温柔以待** “Her” 的成功，源于其对女同性恋群体需求的精准洞察。作为一款垂直社交应用，它为用户打造了一个更懂她们、更安全舒适、更具归属感的社交空间。 这款产品的诞生证明，即便在竞争激烈的社交市场中，只要深入理解并尊重特定用户群体的需求，依然能够开拓出极具价值的细分领域。 “Her” 不仅提升了拉拉群体的社交体验，更带来深刻启示：当科技融入人文关怀，每一种形式的爱都能找到属于自己的舞台。这正是对 “尊重差异、和而不同” 理念的生动诠释。 参考文献： By Suzanne Bearne：https://www.bbc.com/news/business-36202226 Mackenzie Buck：https://www.datingnews.com/apps-and-sites/her-dating-app-review/ 作者：沉迷社交产品的初九哥 公众号：社交产品经理 本文由 @沉迷社交产品的初九哥 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>本文深入探讨深度学习技术，尤其是CNN、RNN和Transformer架构，如何赋能NPC实现视觉与听觉感知。从游戏物体识别到语音理解，从环境感知到情感交互，这些技术让NPC能够“看懂”和“听懂”虚拟世界，从而做出更智能的反应。</p> </blockquote>  在上一篇笔记中，我们揭开了机器学习三大范式（监督、无监督、强化学习）的神秘面纱，为理解AI如何驱动NPC打下了基础。我们认识到，不同的学习方式赋予了NPC不同的能力雏形。然而，要让NPC真正“看懂”纷繁复杂的虚拟世界，精准“听懂”玩家的指令与情感，甚至拥有接近人类的交互能力，我们还需要更强大的引擎——**深度学习（Deep Learning, DL）**。 想象一下《最后生还者》中那些令人不寒而栗的“循声者”，它们仅凭声音就能精准定位玩家；或者在《赛博朋克2077》的夜之城里，街头的NPC能够对周围环境的变化（如枪声、车辆碰撞）做出看似逼真的反应；再想想VR游戏中，你的虚拟伙伴能通过你的眼神和微表情，捕捉到你情绪的细微变化……这些让虚拟世界更加生动、沉浸的“感知”能力，正是深度学习大放异彩的舞台。 深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs），特别是深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs），来模拟人脑处理信息的方式，从而在处理复杂模式识别任务（如图像、声音、自然语言）上取得了革命性的突破。对于渴望创造出拥有丰富感知能力的智能NPC的我们来说，深度学习无疑是最值得关注和理解的核心技术之一。 作为AI产品经理，我们或许不需要深入研究神经网络的数学原理或梯度下降的优化技巧，但**理解深度学习的核心思想、关键架构（特别是与“看”和“听”相关的CNN、RNN、Transformer等）、它们如何赋能NPC的感知能力、以及随之而来的数据需求、性能挑战和产品层面的权衡，对于我们设计出真正“活”的、可信的、且符合项目实际限制的智能NPC至关重要。** 为什么有些感知效果惊艳，却频频出错？实现某种“感知”能力需要多大的代价？我们该如何与技术团队沟通需求？这些都是PM需要思考的问题。  在本篇笔记中，我们将一起深入探索深度学习的世界，**重点关注它如何为我们的游戏、VR、AR、元宇宙NPC装上敏锐的“虚拟之眼”和“虚拟之耳”：** - 揭秘深度学习： 了解神经网络的基本概念及其与传统机器学习的区别。 - NPC的“眼睛”——卷积神经网络 (CNN)： 探索CNN如何处理图像和空间信息，让NPC“看懂”世界。 - NPC的“耳朵”与“短期记忆”——循环神经网络 (RNN) 及其变体： 了解RNN如何处理序列数据，赋能NPC理解语音、文本和时序行为。 - 通往更强理解力之路——Transformer： 介绍Transformer架构及其在自然语言处理领域的革命性影响，如何让NPC拥有更强的对话和理解能力。 - PM视角下的挑战与机遇： 讨论数据、性能、可解释性、集成等方面的产品考量。 准备好一起探索NPC感知能力的奥秘了吗？ ## 1、DL深度学习：模仿大脑，学习复杂模式  简单来说，深度学习的核心是人工神经网络。你可以把它想象成一个受人脑神经元网络启发的信息处理系统。 ### 1 神经网络基础: - 它由许多相互连接的“神经元”（节点）组成，这些神经元分布在不同的“层”（Layer）中：输入层、一个或多个隐藏层、输出层。 - 信息从输入层进入，通过隐藏层进行逐层传递和转换（每个连接都有权重，每个神经元有激活函数），最终在输出层得到结果。 - **“深度”就体现在隐藏层的数量多。 **更多的层允许网络学习到数据中更复杂、更抽象的特征表示。比如，在识别一张人脸图片时，浅层可能学习到边缘、角点等简单特征，深层则能组合这些特征，学习到眼睛、鼻子等更复杂的部件，乃至整张人脸的概念。  ### 2 与传统ML的区别: - 传统机器学习通常需要人工进行特征工程，即由专家手动提取数据中与任务相关的特征（比如，预测房价时，手动选择房屋面积、地段、房龄等作为特征）。 - 深度学习的强大之处在于**其端到端学习（End-to-End Learning）的能力，它能自动从原始数据中学习有效的特征表示**，减少了对人工特征工程的依赖。比如，给一个深度学习模型输入大量猫的图片，它能自己学会识别猫所需的各种视觉特征，而无需我们告诉它“猫有尖耳朵、胡须”等。 ### 3 PM需要理解的关键点：  - 数据饥渴： 深度学习模型，尤其是大型模型，通常需要海量的训练数据才能达到好的效果。数据量越大、质量越高、多样性越好，模型的泛化能力通常越强。这意味着数据采集和标注成本可能非常高昂。 - 计算密集： 训练深度学习模型需要强大的计算能力（通常是GPU），训练时间可能很长（从几小时到几周甚至几个月）。这直接影响到研发成本和迭代速度。 - “黑箱”特性： 深度神经网络的决策过程往往非常复杂，难以直观解释为什么模型会做出某个特定的预测。这给调试、信任建立和责任界定带来了挑战。作为PM，我们需要意识到这一点，并通过充分的测试、监控和用户反馈来管理风险。 ## 2、NPC的“虚拟之眼”：卷积神经网络 (CNN）  当我们需要让NPC“看懂”虚拟世界时，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）通常是首选武器。CNN在处理图像、视频以及其他具有空间结构的数据（如棋盘状态）方面表现极其出色。 ### 1 (核心思想): CNN模仿了生物视觉皮层的处理机制。  它的关键在于**卷积层（Convolutional Layer）和池化层（Pooling Layer）**： - 卷积层: 使用可学习的“滤波器”（或称“卷积核”）在输入图像上滑动，提取局部的空间特征（如边缘、纹理、角点）。不同的滤波器可以学习到不同的特征。 - 池化层: 对卷积层提取的特征进行降采样，减少数据量，提高计算效率，并增强模型的鲁棒性（对微小的位移不敏感）。  ### 2 (游戏/VR/AR场景应用): - 游戏物体识别： 让NPC能够识别场景中的玩家、队友、敌人、道具、可破坏的掩体、任务目标等。这是许多现代游戏AI感知系统的基础。 - 环境理解与分割： 让NPC能够理解场景布局，识别可行走区域、障碍物、危险区域（如火焰、悬崖）。例如，在开放世界游戏中，NPC需要知道哪里是路，哪里是墙。 - VR/AR手势/姿态识别： 通过摄像头捕捉用户的手部或身体图像，利用CNN识别用户做出的特定手势或姿态，用于交互控制。 - 面部表情识别： [进阶] 识别玩家（通过摄像头）或虚拟化身的面部表情，让NPC能够感知玩家情绪并做出相应反应，增强情感交互。 - AR中的场景识别与物体追踪： 让AR应用中的虚拟NPC能够识别现实世界中的平面、特定物体，并将虚拟内容准确地叠加或与之互动。 ### 3 PM选型考量：  - 数据需求： 训练有效的CNN需要大量的标注图像数据。对于游戏内物体识别，可能需要从游戏引擎中生成大量不同角度、光照、遮挡情况下的截图，并进行标注。对于现实世界的手势或物体识别，则需要收集真实的图像数据。数据标注成本是重要考量。 - 模型大小与性能： CNN模型（尤其是深层网络）可能参数量巨大，对移动端或VR一体机的内存和计算能力是巨大考验。需要在模型精度与性能之间进行权衡，可能需要采用模型压缩、量化等技术（后续章节会详述）。 - 实时性要求： 游戏和VR/AR应用通常要求感知系统具有极低的延迟。CNN的推理速度需要满足实时交互的需求。 - 鲁棒性： 模型需要对光照变化、部分遮挡、视角变化等具有一定的鲁棒性。 ### 4 [案例与文献引用参考建议]: - 许多现代3A游戏中的敌人AI都具备基于视觉的感知能力，例如《最后生还者》系列中敌人能根据玩家是否在其视野内、是否有遮挡物等做出不同的反应。尽管具体实现细节保密，但其背后很可能运用了类似CNN的视觉处理技术。  - 《From Pixels to Titles: Video Game Identification by Screenshots using Convolutional Neural Networks》 - 研究利用 CNN 对 22 个游戏平台的 17 万张截图进行分类，验证了 CNN 在复杂游戏场景下的视觉特征提取能力。例如，模型能通过分析画面色调、UI 布局、角色设计等视觉线索，准确识别《塞尔达传说》与《上古卷轴》等开放世界游戏的差异。 - 文献来源：https://arxiv.org/abs/2311.15963 - VR手部追踪技术（如Oculus Quest/Meta Quest的手部追踪）就利用了设备上的摄像头和计算机视觉算法（很可能包含CNN）来实时捕捉和理解用户的手部姿态。 - 《Using Deep Neural Networks for Accurate Hand-Tracking on Oculus Quest》 - 该文章由 Meta Reality Labs 团队撰写，明确指出 Oculus Quest 的手部追踪系统完全基于单色摄像头与深度神经网络（含 CNN）。 - 文献来源：https://ai.meta.com/blog/hand-tracking-deep-neural-networks/ ## 3、NPC的“虚拟之耳”与“短期记忆”：循环神经网络 (RNN)  当NPC需要处理序列数据时，比如理解玩家说的话（语音或文本）、预测玩家接下来可能的一系列动作、或者记住对话的上下文，**循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**及其变体就派上了用场。 ### 1️⃣ (核心思想): 与一次性处理整个输入的CNN不同，RNN具有“记忆”能力。 它的神经元不仅接收当前的输入，还会接收来自上一个时间步的隐藏状态输出。这种循环结构使得RNN能够捕捉到序列信息中的时间依赖关系。  ### 2️⃣ 挑战与变体: - 梯度消失/爆炸问题： 简单的RNN在处理长序列时，容易出现梯度消失（导致无法学习长期依赖）或梯度爆炸（导致训练不稳定）的问题。 - LSTM与GRU： 为了解决这个问题，研究者提出了更复杂的变体，如**长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）**。它们引入了精巧的“门控机制”，能够有选择地遗忘旧信息、记忆新信息，从而更好地捕捉长期依赖关系。LSTM和GRU是目前处理序列数据更常用的选择。 ### 3️⃣ (游戏/VR/AR场景应用): - 基础语音识别输入处理： 将玩家的语音输入转化为文本序列，作为后续NLP处理的输入。（注：完整的语音识别系统通常更复杂，但RNN/LSTM是其中的关键组件之一）。 - 文本生成与对话（早期或简单系统）： 在一些相对简单的对话系统中，RNN/LSTM可以用来生成符合语法和一定上下文连贯性的NPC回复。 - 玩家行为序列分析： 分析玩家在一段时间内的操作序列（如技能释放顺序、移动轨迹），用于预测其下一步意图或识别特定游戏模式。 - NPC状态的时序建模： 模拟NPC内部状态（如情绪、疲劳度）随时间或事件发生的变化。 - 动画序列生成： [进阶] 生成更自然的动画过渡或基于上下文的动作序列。 ### 4️⃣ PM选型考量：  - 序列依赖性是关键： 当任务需要考虑信息的先后顺序和上下文时（如理解一句话、预测下一步行为），RNN及其变体是合适的选择。 - 长距离依赖： 对于需要捕捉较长距离依赖关系的任务（如理解一个长段落、记住很久以前的对话），LSTM或GRU通常比简单RNN更有效。 - 计算成本： RNN的计算通常是按时间步顺序进行的，难以像CNN那样高度并行化，对于非常长的序列，训练和推理可能较慢。 - 已被Transformer超越？ 在许多NLP任务中，尤其是需要深度理解和生成复杂文本的任务，Transformer架构（下文介绍）的表现已显著优于RNN/LSTM。但在某些对计算资源有限、或只需捕捉相对局部时序依赖的场景下，LSTM/GRU仍有其价值。 ### 5️⃣ [案例与文献引用参考建议]: - 许多游戏中的简单对话系统，或者基于规则并结合有限上下文理解的NPC交互，其技术底层可能受到早期RNN/LSTM研究的启发。 - 《LSTM-Based Language Models for Mobile Input Methods》 - 该研究提出一种基于 LSTM 的轻量化语言模型，专为移动端输入法设计。 - 文献来源：https://arxiv.org/abs/2309.15789 - 移动设备上的输入法联想功能，也利用了类似RNN/LSTM的技术来根据用户已输入的序列预测下一个词。  ## 4、通往更强理解力之路：Transformer  近年来，在自然语言处理（NLP）领域掀起革命性浪潮的架构，非Transformer莫属。它已成为驱动当今最先进的大语言模型（如GPT系列、BERT系列）的核心引擎，也为创造出拥有深度理解和流畅对话能力的NPC带来了前所未有的可能。 ### 1️⃣ (核心思想 – Attention机制): Transformer完全摒弃了RNN的循环结构，其核心在于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。 简单来说，Attention机制允许模型在处理序列中的某个词（或元素）时，能够**同时关注到序列中所有其他词，并根据相关性动态地计算每个词对当前词的影响权重。**这使得模型能够更好地捕捉长距离依赖关系，并且计算可以高度并行化。  ### 2️⃣ (游戏/VR/AR场景应用): - 高级NPC对话系统： 这是Transformer最令人兴奋的应用领域。基于Transformer的大语言模型（LLM）能够生成极其流畅、连贯、上下文感知、甚至富有角色个性的对话，让NPC“活”起来。 - 复杂指令理解： 让NPC能够理解玩家用自然语言下达的复杂、多步骤指令（例如，“去村庄北边的铁匠铺，帮我买一把铁剑，然后送到酒馆二楼的房间”）。 - 游戏世界知识问答： 让NPC能够像“行走的百科全书”一样，回答玩家关于游戏世界观、任务、角色背景等各种问题。 - 情感与风格识别/生成： 更准确地识别玩家文本/语音中的情感倾向，并让NPC以符合其性格和当前情境的语气、风格进行回应。 - 跨模态理解： [前沿] 结合视觉信息（CNN）和语言信息（Transformer），实现更丰富的多模态交互理解（如NPC能理解玩家指着某个物体说的话）。 ### 3️⃣ PM选型考量：  - 能力上限极高： Transformer在处理长序列、捕捉复杂语义关系方面展现出无与伦比的能力，是实现“真正智能”对话NPC最有希望的技术路径。 - 巨大的数据和算力需求： 训练大型Transformer模型需要海量的文本数据（通常是万亿级别的token）和极其庞大的计算资源（成百上千的GPU并行训练数周或数月），成本极高，通常只有大型科技公司或专门的研究机构能够承担。 - 模型巨大，部署困难： 大型Transformer模型参数量动辄数十亿甚至上千亿，直接在游戏客户端或普通服务器上部署运行面临巨大挑战（内存、显存、推理延迟）。需要依赖模型压缩、量化、分布式推理、云服务API等方案。 - 微调（Fine-tuning）是关键： 对于游戏/VR应用，通常不是从头训练一个大模型，而是选择一个预训练好的基础模型（如ChatGLM、Llama等），然后使用与特定游戏世界观、角色设定、对话风格相关的较小规模数据集进行微调，使其适应特定需求。PM需要关注微调数据的准备、微调过程的成本和效果评估。 - 可控性与“幻觉”问题： LLM有时会产生不准确、不符合事实甚至有害的“幻觉”内容。如何确保NPC的回答既智能又可靠、安全、符合世界观设定，是一个巨大的挑战。需要结合规则、知识库、内容过滤等多种手段进行约束。 4️⃣ [案例与文献引用参考建议]: - Transformer架构最初由Google在论文《Attention Is All You Need》中提出，这篇论文是该领域的奠基之作。 - 文献来源：https://arxiv.org/abs/1706.03762  - 像AI Dungeon、Character.ai等基于LLM的交互式叙事或角色扮演应用，直观地展示了Transformer驱动的对话系统的能力和潜力。 - 《AI Dungeon：一款可在线多人游玩的AI文字冒险游戏》 - 文献来源：AI Dungeon：一款可在线多人游玩的AI文字冒险游戏 - 许多游戏开发者正在积极探索将LLM集成到NPC中的方法，例如使用Inworld AI等第三方平台，或尝试本地部署开源模型（如Llama、ChatGLM）并进行微调。 - 《Inworld AI ：可以使NPC能够自我学习和适应，具有情绪智能！》 - 文献来源：Inworld AI ：可以使NPC能够自我学习和适应，具有情绪智能！ ## 5、(PM视角下的挑战与机遇总结)  深度学习为NPC的感知能力带来了质的飞跃，但也伴随着一系列产品和工程上的挑战： - 数据是燃料，也是瓶颈： 无论是CNN的图像数据，还是RNN/Transformer的序列数据，高质量、大规模的数据获取与标注始终是核心挑战和成本所在。 - 性能与资源的永恒博弈： 强大的感知能力往往意味着复杂的模型和高昂的计算成本。在资源受限的游戏客户端、移动设备、VR一体机上实现低延迟、高效率的深度学习推理，需要持续的技术优化和明智的架构选择。PM需要在“效果”和“成本/性能”之间不断寻找平衡点。 - “黑箱”带来的信任与可控性难题： 如何理解、调试、信任一个难以解释其内部决策逻辑的AI系统？如何确保它的行为始终在预期和安全的范围内？这是PM需要与技术、设计、QA团队共同应对的问题。 - 集成与工作流： 如何将这些AI能力顺畅地集成到现有的游戏引擎（如Unity/UE）和开发管线中？如何让策划和设计师能够方便地配置、测试和迭代AI NPC的行为？ - 伦理与责任： 当NPC拥有了更强的感知能力（如识别玩家情绪、生物特征），随之而来的隐私保护、避免歧视、防止滥用等伦理问题也愈发突出。 然而，挑战也意味着机遇。成功驾驭深度学习的力量，将使我们能够创造出前所未有的沉浸式、个性化、富有情感连接的虚拟世界和NPC体验，这正是我们作为交互娱乐领域AI产品经理的价值所在。 今天，我们深入探索了深度学习如何为NPC赋予“看”和“听”的能力，了解了CNN、RNN、Transformer等关键架构及其在游戏、VR/AR、元宇宙中的应用潜力与挑战。我们认识到，感知是智能的基础，但仅仅能“看懂”、“听懂”还不够，NPC还需要基于这些感知做出合理的决策和行动。 参考文献资料： 1、《From Pixels to Titles: Video Game Identification by Screenshots using Convolutional Neural Networks》 文献来源：https://arxiv.org/abs/2311.15963 2、《Using Deep Neural Networks for Accurate Hand-Tracking on Oculus Quest》 文献来源：https://ai.meta.com/blog/hand-tracking-deep-neural-networks/ 3、《LSTM-Based Language Models for Mobile Input Methods》 文献来源：https://arxiv.org/abs/2309.15789 4、Google在论文《Attention Is All You Need》中提出。 文献来源：https://arxiv.org/abs/1706.03762 5、《AI Dungeon：一款可在线多人游玩的AI文字冒险游戏》 文献来源：AI Dungeon：一款可在线多人游玩的AI文字冒险游戏 6、《Inworld AI ：可以使NPC能够自我学习和适应，具有情绪智能！》 文献来源：Inworld AI ：可以使NPC能够自我学习和适应，具有情绪智能！ 本文由人人都是产品经理作者【Mu先生Ai世界】，微信公众号：【Mu先生Ai世界】，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。

一片「新蓝海」。 #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/1620503) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1620503#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

Google发布首个混合推理模型 Gemini 2.5 Flash，支持可调节“思考预算”功能，可开启或关闭深度推理模式，降低使用成本。目前，Gemini 2.5 Flash 预览版已集成至 Gemini 产品，并面向开发者开放 API 接入。  据介绍，在关闭思考模式下，Gemini 2.5 Flash 的输出价格低至0.6美元/百万 tokens，相比开启思考模式（3.5美元/百万 tokens）降低600%。Google称即便在关闭思考的情况下，新模型性能仍优于上一代 Gemini 2.0 Flash。  该模型在多个基准测试中刷新 SOTA 纪录。Gemini 2.5 Flash（预览版）在大模型排行榜中以1392分 ELO 位列第二，仅次于 GPT-4.5-preview，表现与 Grok-3旗鼓相当。 在 GPQA 知识问答任务中，模型设定24k 思考预算可提升性能6%；在代码基准 LiveCodeBench 上，性能在16k 思考预算下表现最佳。 在数学（AIME 2025/2024）、多模态推理（MMMU）、知识问答（GPQA）等任务上，Gemini 2.5 Flash 明显超越 Claude 3.7 Sonnet，综合性能可与 OpenAI 最新 o4-mini 模型匹敌。 此外，在通用基准“人类最后一次考试”中，Gemini 2.5 Flash 以12.1% 高分表现仅次于 o4-mini。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493798.htm)

<blockquote><p>在人工智能技术飞速发展的今天，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）作为一种新兴的AI工具，正在逐渐走进人们的视野。它结合了检索和生成的能力，能够快速从海量资料中提取信息，并生成准确且生动的答案。本文将深入探讨RAG的工作原理、优势以及其在企业中的应用场景，帮助读者更好地理解这一前沿技术，并探讨它如何在未来的工作和生活中发挥重要作用。</p> </blockquote>  最近的文章更新迭代慢了，主要原因是项目紧，任务重，每天加班得精疲力尽。 今天看了RAG的文章介绍，算是给自己科普，惯例，输出倒逼输入，讲讲对RAG的理解。 ## 01 什么是RAG？ RAG是一个检索增强生成工具，他就像是开卷考试的天才，当你问他一个问题，他不是死记硬背，而是快速检索资料，然后再结合资料生成答案。这个答案的内容也会进行润色，让内容更生动，更有逻辑。 ## 02 RAG的思考步骤 1.查资料 当我们提了一个问题后，他会从海量的资料中进行检索，当然，这里的前提是公开的资料。 2.整理重点 海量的资料很杂很乱，而且可能还有一些无效信息，那就需要进行去伪存真，进行规整。 3.生成回答 利用规整好的资料，再调用大模型的能力，把资料整理成流畅的内容的回答。 ## 03 为什么比普通AI更聪明 普通的AI像是闭卷考试，知识不会更新，模型训练完后，知识就定型了，但是RAG不会，随时都会调取最新的数据。 普通AI容易瞎编，但是RAG基本上能够引用真实的文章，并且还会说明出处。 RAG可以支持你只需要引用一部分的知识库，比如法律相关、公司内部知识库。这样更有针对性，更符合我们的实际要求。 ## 04 RAG的应用场景 未来大部分公司都会引用RAG知识库，我们可以把企业的数据和AI结合起来。这样，当问一个非常有针对性的问题，就可以很方便的调用内部的知识库，得出较为精准的回答。 像现在经常用的飞书，你问一个问题，他很快能够结合过往的聊天记录、文档等信息，给你生成较为准确的回答。 但是现在的RAG还不是很成熟，存在召回率低、准确率不高的问题。 可能还需要不断升级迭代整体的技术能力，但不管怎样，RAG是以后所有AI应用企业必备的工具，大部分的产品经理都要懂RAG。 未来没有AI产品经理的说法，人人都是AI产品经理，因为AI就像水煤电一样，融入工作生活的方方面面。 本文由人人都是产品经理作者【蔡锦海】，微信公众号：【锦海说】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

最新数据显示，阿里国际站冲进美国电商APP下载榜前五，并在全球120个市场的电商App下载榜中位居前十。与此同时，中国国民APP淘宝也在全球爆火。据第三方数据机构统计，截至目前，淘宝在16个国家App下载榜上排名第一，并冲上美国下载榜第二，在123个国家排名前十，大量海外消费者涌入淘宝。     为了帮助商家接住这波流量，阿里国际站推出了多项中小外贸商家举措，数千名小二已经奔赴外贸产业带，并成立多个专项小组，在4月初即已飞赴全球各地，调研当地买家，帮商家找销路。同时，阿里国际站还开启专属流量通道，定向为拓展新市场的商家提供流量倾斜，对接更广阔的全球客户。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493796.htm)

4月18日，华晨宝马旗下领悦数字信息技术有限公司宣布，与字节跳动旗下云服务平台火山引擎达成深度合作，双方将围绕人工智能在汽车营销服务的创新应用，以AI+场景高效产品匹配与购车建议，精确内容引导，全面提升用户购车体验与经销商运营效能。这是继宝马上月发布“360度全链AI战略”后，再度加码本土化AI技术应用的重要举措。  根据合作协议，领悦公司将联合火山引擎，基于大模型技术、语义理解及场景化服务能力，开发定制化线上智能营销工具。具体应用场景包括：通过AI算法实现车型与用户需求的精准匹配，提供个性化购车建议；利用实时智能客服降低信息过载，缩短用户决策周期；打造沉浸式数字互动体验。例如，用户在抖音浏览宝马内容时，系统可自动推荐附近经销商及适配配置方案，并通过7×24小时在线客服完成无缝对接。 华晨宝马汽车有限公司总裁兼首席执行官戴鹤轩博士指出：“以负责任的方式应用AI技术、利用先进技术提升用户体验，这是智能时代企业铸就竞争实力的关键因素。通过此次合作，领悦将与火山引擎紧密协作，推动AI模型持续训练与应用效果优化，利用前沿科技为一线业务提质增效，为用户带来更便捷的购车体验。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493794.htm)

谁能料到，在关税交锋的复杂棋局中，最坐立不安的竟是美国消费者。当中国的生产商们通过Tik Tok平台发布一系列视频，介绍自己是如何用极低的出厂价为国际大牌代工时，短视频宛如一扇窗，让美国网友窥见了贸易摩擦背后的市场真相。随着视频的广泛传播，美国消费者幡然醒悟：关税加码最终买单的是自己。 于是，一场抢购中国商品的热潮悄然兴起，让创立已经20余载的敦煌网“被迫营业”。而在敦煌网意外翻红的现象之下，“反向海淘”的剧本已然埋下伏笔。 **20年老平台“被迫营业”** 最近几天，中国的B2B跨境电商平台敦煌网（DHgate）在App Store美区免费榜上演了一场“火箭式蹿升”。应用数据平台Appfigures显示，4月11日敦煌网还是籍籍无名，但2天后的4月13日就已经从第352位飙升至第2位，仅次于ChatGPT。其iOS下载量直接冲到了11.75万次，比30天均值暴涨732%，仅美国市场就贡献6.51万次下载，增幅高达940%。 关于敦煌网，恐怕很多年轻的中国网友都不太熟悉，甚至可能会以为是敦煌文旅或者景区做的旅游网站。实际上，敦煌网是由前卓越网CEO王树彤于2004年创立的B2B跨境电商平台，截至目前已经拥有254万供应商、5960万买家，业务覆盖225个国家，物流线路100多条，海外仓14个。更形象地说，敦煌网就是海外跨境版的“1688”。  作为一个有着20多年历史的老平台，敦煌网的“翻红”更像是一场意外。 4月以来，中美关税政策的数度交锋让跨境贸易商们如履薄冰，为了自救，大量中国供应商和制造商选择在Tik Tok上发布视频，揭露全球奢侈品市场的“代工秘密”，一方面告诉美国消费者自己代工的产品在被国际大牌贴牌销售后，价格翻了好几倍，另一方面直接在视频里附上了自己的敦煌网链接，引导用户“跳过品牌溢价，直连源头工厂”。 这种“去中介化”的叙事迅速引发共鸣，掀起了关于“中国揭秘奢侈品内幕”的大讨论，一部分美国网友开始反思自己过去都在为品牌交“智商税”。 据观察者网援引港媒报道，在敦煌网上，顾客可以轻松找到价格约为20美元的Goyard手袋仿制品，而正品价格超过4000美元；还有与Lululemon品牌类似的瑜伽裤，价格约为10美元。于是，一批嗅觉敏锐的网友，开始从中国制造商的揭秘视频里“顺藤摸瓜”，下载敦煌网App抢购中国商品。  截至目前，Tik Tok“中国揭秘奢侈品内幕”的话题播放量已经破亿，经历了“社媒大讨论”到敦煌网下载量的大爆发，“顿悟”了的美国消费者如今正忙着在敦煌网抢购“源头好货”。而不断攀升的关税数字与美国消费者疯狂囤货的行为形成的鲜明反差，反映了美国消费者对中国商品的强烈渴望，“被迫营业”的敦煌网恰好满足了他们的市场需求。 **中国制造解锁流量密码** 敦煌网的爆火，本质上是“供应链透明化”与“数字化营销”的双重暴击，而利用社交媒体短视频揭露奢侈品“品牌溢价”的动作堪称整个事件爆发的导火索。事实上，中国的跨境商家们对社交媒体的运用早已炉火纯青。 今年1月，Tik Tok上一位用短视频介绍太空舱移动房屋的东北大姐“铝小姐”意外走红。在视频里，她经常以标志性的“Hello Boss”开场，然后用带着浓厚东北口音的英语，热情洋溢地推荐中国制造的太空舱移动房屋。 由于口语表达并不流利，“铝小姐”说的“散装英语”被网友们形容是“每个单词都住在单间里”，但这丝毫不影响她最火的一条视频播放量超过640万，点赞数超40万，留言1万多条。更重要的是，不少海外网友非常认可产品性价比，留言求购。  和靠真诚出圈的“铝小姐”相比，在Tik Tok上拥有140多万粉丝的“LCSIGN小哥”竹宇，则是凭借流利英语和模仿多国口音的才华以及抽象整活能力，成为现象级的出海网红。 在短视频里，竹宇经常会一边手持各种LED灯牌，一边在美国、英国、法国、印度等多国英语口音之间自如切换，向镜头前的用户介绍自己的产品。车间实拍场景和口音模仿不但吸引了海外网友的注意，也带来大量海外订单。 从“铝小姐”“LCSIGN小哥”的案例和敦煌网的“爆红”中不难发现，中国的跨境商家们已经掌握了在海外社交媒体引爆流量的密码。但是在流量狂欢之外的风险与挑战，跨境商家们也不得不重视。 敦煌网原本定位为B2B平台，主要服务中小批发商，但Tik Tok的传播使其意外触达普通消费者。为承接这波流量，平台鼓励美国用户囤货，同时简化购物流程，支持小额订单和灵活支付，成功实现“B2B2C”的混合模式“破圈”。  在关税政策影响下，这种模式成为绕过中间商、直接从中国工厂采购低价商品的首选。但如今流量激增，平台能否平衡好B端和C端需求，避免用户体验下降或退货率上升，是一个巨大的挑战。更需要思考的是，现行关税政策下，美国消费者直接从中国供应商订购的“低价供应”是否可持续。 对于消费者来说，即便按照当前最高的245%关税计算，敦煌网上标价10美元的瑜伽裤可能也就涨价到24.5美元，和100美元的Lululemon正品相比仍然具有显著的价格优势。 然而伴随着流量激增，海外媒体也开始关注到平台的销售情况，而中国制造商们代工的产品在严格意义上并不能等同于国际大牌贴牌销售的商品。因此，中国商家通过社交媒体宣传“大牌代工”的做法，可能会面临“擦边营销”的指责，甚至是知识产权的侵权诉讼或处罚。 从“出海”到“入华” 敦煌网的意外翻红，很容易让人想到之前“Tik Tok用户涌进小红书”时的场景。略有不同的是，小红书的“被迫营业”是因为外力因素，让海外用户面临与中国应用失去连接的危机，而当下则是因为关税数字的陡升，让美国消费者面临失去购买中国商品的机会。 美国网友之所以会产生这种“断联焦虑”，核心原因在于中国应用的出海成功在内容供应上俘获了海外用户。与此同时，中国制造的商品及其价值也在借助内容搭建的桥梁完成“东物西输”。  例如此前“Tik Tok用户涌进小红书”事件中，中外网友不但通过“民间对账”打碎了各种谣言，也消除了彼此之间的误解，让海外网友们更加真切地认识了中国。而中国网友们积极分享生活日常的内容，不但让外国用户被中国超市里丰富的生活用品、新鲜的蔬菜水果和肉类蛋类等商品震惊，还成功种草了中国的智能手机、新能源汽车等高科技产品。 至于眼下，是Tik Tok扮演起了“桥梁”的角色，让中国跨境商家与美国消费者相连，传递价值、教其算账，凸显“中国制造”优势。 除了主动“出海”，吸引海外消费者“入华”也成为当下中国企业的新机遇。 从一开始的“144小时免签”到现在的“240小时免签”，2024年开始大力推行的过境免签政策，直接将中国旅游市场推向了全球舞台。数据显示，截至2025年3月，全国口岸入境外国人达921.5万人次，同比增长40.2%。黄山、武夷山等旅游城市外国人到访量同比增长21.6%，跨区域旅行占比近六成。这些数字背后，不只是中国旅游市场从“冷门”到“热门”的华丽转身，也是中国品牌对外展示的绝佳窗口。 当海外旅游博主开启中国游，并且制作大量短视频记录自己在中国的经历，小到街边摊贩售卖的中国水果、传统美食，大到商场里销售的数码产品、新能源汽车，都跟随海外博主的视频传递到全球的各个角落。  例如最近刚刚结束中国行的甲亢哥，不光借助直播的形式真实展现了北京、上海、深圳等城市的高楼大厦和繁华街道，还用第一视角展示了中国的共享单车、三折叠手机、新能源汽车以及无人驾驶空中出租车。在外网引发泼天流量的同时，也让海外粉丝种草了中国科技和中国商品。 在利用社交媒体吸引海外消费者的基础上，国内近期推出的离境退税“即买即退”政策，更是补上了吸引海外消费者“入华”购物的最后一块拼图。至此，中国应用收割全球流量，“中国制造”借助内容流量实现“种草”输出，让中国商品开启“反向海淘”“反向代购”的流行成为可能。 敦煌网在美区App Store的狂飙，不过是关税纷争下中国制造逆势崛起的一个注脚。而当“反向海淘”成为新潮流，中国跨境商家终于意识到：价格战已不再是唯一出路。优质的商品和服务、精细化的运营、良好的品牌形象和用户口碑，才是中国制造掌握全球市场的新密码。 这场由“关税”与短视频引发的全球贸易革命，正在改写所有规则——敦煌网，不过是吃到螃蟹的幸运儿，真正迎接时代红利的将是无数的跨境商家。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493792.htm)

在马斯克“后宫宇宙”里，前有“嫔妃团”孕育子嗣，后有内务大总管处理财务纠纷，他还会通过X寻找合适的“潜在母亲”。马斯克将繁衍后代视为拯救人类的使命，自称正在用行动应对人类危机。 假如你是一位网红，有一天突然收到世界首富的私信，他问你“要不要为我生个孩子？”，你大概率会震惊到当场石化，然而这在马斯克的世界里，只是推动“后宫宇宙”扩张的常规操作。 在科技巨头的光鲜履历背后，马斯克还有另外一个身份——至少14个孩子的父亲。《华尔街日报》最近的一篇深度报道揭开了他是如何管理他的“后宫宇宙”，以及他与这些孩子母亲们之间的爱恨情仇。在马斯克“后宫宇宙”里，在线选妃，付钱生子，内务总管“打包善后”。 马斯克将自己的孩子称为“军团”（legion），这个词源自古罗马军队单位，可容纳上千名士兵。在他看来，繁衍子嗣不仅是个人选择，更是一项拯救人类文明的使命。他坚信，人口减少是文明面临的最大威胁，而他正通过实际行动来应对这一危机。 去年在沙特的一场投资会议上，他直接表示：“不生孩子，人类就没了，一切政策都白搭！”当主持人调侃他“身体力行”时，马斯克承认说没错，他说到做到。 马斯克的“嫔妃团”和“内务大总管” 据《华尔街日报》报道，马斯克的“嫔妃团”中，最引人注目的莫过于电音才女格莱姆斯。这对前情侣共育有三个孩子，包括那个经常出现在公众视野中的小X。今年2月，格莱姆斯在X上公开向马斯克求助，说他们的孩子正面临严重的健康问题，但马斯克始终没有给予任何回应。他不想让儿子小X如此抛头露面，同样也反对无效。  另一位重要的“嫔妃”是Neuralink高管希冯·齐里斯。这位耶鲁毕业生被视为是马斯克生活中的定海神针，享有特殊地位。她与马斯克育有四个孩子，经常陪同他出席高规格活动，包括与印度总理莫迪会面和参加为特朗普举办的晚宴。  马斯克“招募后宫”方式颇具现代特色。据《华尔街日报》报道，他会在X上物色潜在的“孩子母亲”。正如开头提到的，加密货币网红蒂芙尼·方就被马斯克关注了账号还收到了私信，马斯克问她是否愿意为自己生孩子，而在这之前两个人从没见过面。 蒂芙尼·方最终婉拒了这一提议，她还是希望以传统方式组建家庭。然而，当马斯克得知她将此事告诉朋友后，立即取消了对她的关注，导致她在平台上的收入大幅下降。 值得注意的是，马斯克“后宫宇宙”管理离不开他的私人大管家贾里德·伯查尔。这位前摩根士丹利财富管理人员不仅负责马斯克的商业事务和政治捐款，还要处理各种“后宫事务”——从安排财务支持到签订保密协议，甚至参与监护权诉讼。 伯查尔曾在一次录音通话中说： 我的工作是保护马斯克．．．．．．通过为马斯克工作，我感觉自己经历了大约三次离婚。 拒绝保密的代价：抚养费从1500万到每月2万 最近闹得沸沸扬扬的、此次大爆料的源头是马斯克与保守派网红阿什莉·圣克莱尔的故事。  《华尔街日报》报道称，2023年春天马斯克在X上关注了她，随后邀请她到公司办公室，两人关系迅速升温。在他们第一次亲密接触后，马斯克就迫不及待地说要给未来的孩子“起个名字”。 在一次圣巴特岛的新年旅行中，圣克莱尔告诉马斯克自己正在排卵，马斯克问道：“我们在等什么？”就这样，两人怀上了儿子罗慕路斯。 怀孕期间，马斯克给圣克莱尔拨款200万美元作为孕期费用，其中一半是“借款”，包括每月10万美元的安保费用。另外马斯克坚持要求圣克莱尔进行剖腹产，理由是“自然生产会限制宝宝的大脑容量”，但是作为犹太人的圣克莱尔最终坚持了自然生产，另外马斯克说她应该生10个孩子。 孩子出生后，马斯克通过伯查尔提出了一项协议：一次性支付1500万美元“安家费”，外加每月10万美元抚养费直到孩子21岁，条件是圣克莱尔必须对孩子的父亲身份保密，因为他自己是“仅次于特朗普的第二号暗杀目标”。如违反协议，需全额退还1500万美元。 但是圣克莱尔拒绝签署这份协议，理由是这份协议没有考虑孩子可能生病或马斯克提前离世的情况，也没有包含安保费用。所以她选择了法律途径，要求进行亲子鉴定并获得合理的抚养费。结果显示这确实是马斯克的孩子，然而马斯克还是取消了1500万美元的协议，并将每月抚养费从10万美元逐步降至2万美元，而她的律师诉讼费已经高达24万美元。 《华尔街日报》说，伯查尔早就警告过圣克莱尔：“当孩子的母亲在这类问题上选择打官司，结果通常会比原来协商的要差。”这一预言似乎应验了。 目前马斯克在得克萨斯州奥斯汀购买了一块地皮，计划建造一个复合体，让多位“嫔妃”和孩子们住在相邻的住宅中。齐里斯已经搬了进去，而格莱姆斯拒绝了这一安排。马斯克也曾邀请圣克莱尔去奥斯汀“和宝宝们一起待一段时间”。 “偏执狂”首富的家庭模式——只为拯救人类！ 马斯克的“后宫宇宙”管理方式呈现出一种少见的现代家庭模式。在这个由保密协议、财务安排和法律争端组成的复杂系统里，我们看到的不仅是一位科技巨子的私人生活，更是权势、财富与情感纠葛的当代寓言。 就像马斯克自己说的：“只有偏执的人才能生存下去。”在他的世界中，就连最个人的家庭事务，也被视为一个需要精心策划的“工程”——和他的航天火箭、电动车和社交媒体一样。 而对于那些被卷入马斯克“孩子军团”的女性来说，这段经历或许正如伯查尔对格莱姆斯所说：“永远不会找到真正的幸福。”但无论如何，马斯克的“生育计划”依然在进行，他的“军团”也在持续壮大，这或许是他所认为的拯救人类文明的必经之路。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493790.htm)

美东时间周三晚间，特朗普政府突然下令，决定停止在纽约海岸 Empire Wind 1号风电项目的建设——尽管这一项目此前已经获得了政府的完全许可。这一任性指令不仅给海上风电行业带来了冲击，而且更是再次反映出美国政府的朝令夕改，引发了人们对在美投资安全性的质疑。 **** **海上风电项目建设突然被叫停？** 美国总统特朗普长期以来一直是传统能源的拥趸，而对清洁能源不屑一顾。早在竞选期间，他就曾多次承诺要结束海上风电行业，因为他认为风电行业成本高昂，而且会伤害鲸鱼和鸟类。 因此，在他上任的第一天，他就发布了一项行政命令，暂停在联邦水域进行海上风电项目的新租赁拍卖。 这一行政命令原本已在业内人士的意料之中。但出乎意料的是，本周三，美国内政部长道格·伯格姆（Doug Burgum）又突然下令，停止已经在建设中的Equinor项目——这一举动远远超出了暂停新的租赁拍卖或延缓新的许可证申请的范围。 主导这一项目的挪威国家石油公司表示，他们已按要求停止建设，并将与特朗普政府接触，以更好地了解其对该项目的许可的担忧。 **“所有行业都将感到寒意”** 美国行业组织Oceantic Network首席执行官Liz Burdock在Burgum表示： “联邦政府此前已经完全批准了Empire Wind 1号海上项目的工作，但现在政府又突然叫停，这应该会让所有与美国政府有投资和合同的行业感到寒意。” “阻止一个获得许可和资助的能源项目向前推进，向所有企业——不止是海上风电行业——发出了一个响亮而明确的信息，那就是他们在美国的投资是不安全的。” 环保组织保护选民联盟（League of Conservation Voters）表示，特朗普政府撤销Equinor的建设许可将在更广泛的商业世界中增加不确定性，并破坏新投资所需的信心。 该组织的立法主管David Shadburn说： “如果政府在经过彻底的环境审查后不能信守承诺，这将不仅对清洁能源，而且将对整个商业领域都产生寒蝉效应……这个国家最不需要做的就是禁止使用可负担得起的清洁能源。” **与特朗普的初衷不一致** **<strong></strong>** Oceantic Network组织表示，Empire Wind风电项目的供应链已吸引了16亿美元的投资，并提供了3500多个就业岗位。 美国清洁能源协会去年发布的一份报告显示，到2030年，整个海上风电行业预计将在项目上投资650亿美元。 其他行业代表表示，此举与特朗普政府扩大国内能源生产的更广泛计划不一致。 “不断增长的电力需求和可用能源供应之间日益扩大的差距，对经济增长构成了严重威胁，”海上风电行业组织Turn Forward执行董事希拉里·布莱特（Hillary Bright）表示，“促进海上风能等宝贵能源的利用，显然符合我们的国家利益。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493788.htm)

据公众号刘红林律师发布的文章，其律师团队最近接到一个案子让人唏嘘，某位刚上大三的男生在网上找兼职时被人介绍去做代购加密货币业务。听上去流程也非常简单：对方将人民币转入这名男生在内地的银行卡账户中，这名男生随后需要坐地铁到香港，然后用这些钱在街边的 USDT 兑换店里购买加密货币并将其转入到指定的钱包账户，来回一趟包差旅补贴还能赚五六百块钱。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2022/0622/6057d4e430bd1a8.webp) 对方还强调这不犯法因为加密货币在香港是合法的，这名男生在网上查询后发现确实是这么回事，香港确实支持加密货币发展，所以他就干了几单并且觉得这个兼职太香了。 然而某一天他的银行账户就被冻结，这时候他才知道这事情竟然是违法的因此萌生退意，没想到对方竟然甩出聊天记录和转账截图并威胁称不继续配合那就报警，说这名男生是诈骗团伙的一员。 其实说到底这就是一种洗钱手段，将诈骗等途径非法获得的资金转换为加密货币再转出到境外进行洗白，律师团队在过去半年接到的类似求助数量明显增多，背后反映的是一个不容忽视的趋势：洗钱团伙正在精准锁定大学生群体，用高报酬包装犯罪链条里的关键一环。 **兼职变成帮信：** 这些诈骗团伙使用的各种手段最终目的都是为了洗钱，通过所谓的兼职寻找更多人使用自己的银行账户用来接收诈骗获得的赃款，毕竟大多数普通人的银行账户正常使用都没有触发风控。 一旦出现不正常的交易尤其涉及诈骗资金那账户就会被风控进而被冻结，但冻结还不是大事，重点是这种使用自己银行账户接收诈骗赃款并将其转移已经涉嫌帮信罪。 这也是现在大多数银行在开户时都会提醒大家不要出借自己的银行账户的原因，因为这不仅可能导致银行账户无法使用，严重的就是犯罪可能要面临刑事后果。 最后也提醒各位但凡简单能赚钱的兼职都要擦亮眼睛，毕竟活儿少和钱多这两个本来就不是匹配的，天上从来都不会掉馅饼。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493786.htm)

美国东部时间本周三下午，知名远程视频会议软件 Zoom 出现大规模、全球性的中断，发生中断时用户使用 Zoom 遇到无法访问此站点或者检查 Zoom.us 是否有拼写错误等提示。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2020/0603/6f0238736d028cf.jpg)[](https://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2021/0520/8da9d5e0520b1c4.png) 事后[调查](https://status.zoom.us/incidents/pw9r9vnq5rvk)显示此次错误与 Zoom 本身没有任何关系，而是其使用的域名也就是 Zoom.us 注册局出现失误导致域名被暂停解析，US 域名的注册局是 GoDaddy Register。 Zoom 域名托管在注册商 Markmonitor 平台，调查显示该平台与 GoDaddy 注册中心出现通信错误，导致 GoDaddy 注册中心错误地关闭了 Zoom.us 域名的解析。 尽管目前问题已经解决不过 Zoom、Markmonitor 和 GoDaddy 都没有透露所谓的通信错误具体是什么情况，什么样的通信错误能让一个域名注册局直接将特定域名停止解析。 这里还有个有趣的经验教训是不要将自己的域名状态页放在主域名和自家服务上，业内流传的玩笑话就是一个平台应该将状态日志托管在竞争对手平台，防止自家平台挂掉后用户都没法检查日志。 在此次中断中 Zoom 就出现了类似错误，Zoom 状态页使用自己的子域名 status.Zoom.us，因此在域名被停止解析后用户也没法查看当前具体是什么情况，更糟糕的是 Zoom 企业客户与 Zoom 客户经理也都是通过 Zoom 沟通的，因此在 Zoom 挂掉后客户也联系不上客户经理没法了解出现了什么问题。 GitHub 为了防止域名问题就单独注册了 githubstatus.com 用来显示状态日志，不过这个日志页面似乎也是托管在 GitHub 自己数据中心的，不知道如果出现极端情况数据中心全部故障后能不能保证状态页也能持续访问。 注：GoDaddy 是域名注册商，GoDaddy Register 是 US 域名的注册局，二者是关联公司但属于不同的机构。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493784.htm)

4月18日，由36氪主办的2025 AI Partner大会于上海模速空间盛大启幕。本次大会以“Super APP来了”为主题，聚焦AI应用对千行百业的颠覆性变革。大会分为“Super App来了”和“谁是下一个超级应用”两大篇章，覆盖“在AI世界中长大”“2025卷AI就卷超级应用”等七大话题，涵盖10+场主题演讲、3场圆桌对话与两大优秀AI案例企业名册发布环节，深度剖析AI技术如何重构商业逻辑、重塑产业格局，探索AI超级应用带来的无限可能。 大会开场，36氪CEO冯大刚发表了主题为「颠覆者计划」的开场致辞，他表示：从DeepSeek的爆火，我们能够看到，大众传播逻辑已经发生了深刻的变化。世界不再是平的，国家之间的关系以及商业运行的基础规则都变了，无论中国民众还是美国民众都产生了巨大的不安全感。在这种心理下，任何可能引发“颠覆”的因素都会被无限放大，而科技毫无疑问是所有因素中我们最可以把握、最应该追求的那个关键变量。这种激烈的变化、超常的关注，就是构建品牌的最佳时机。  36氪CEO冯大刚 ## 以下为演讲内容，经36氪整理编辑： 各位尊敬的创业者、投资人、合作伙伴，大家好，我是36氪CEO冯大刚： 今年春节期间，我观察到一个耐人寻味的现象：往年家人团聚时的话题总是围绕春晚、电影或旅游，而今年&#34;中国科技&#34;成了餐桌上的高频词。最让我意外的是，连我父亲也开始主动和我讨论DeepSeek。我到36氪快十年了，这是第一次我爸来跟我讨论我的日常工作。 作为一个媒体人，我立刻意识到这是一个巨大的变化。这让我想到了费翔，唱过《冬天里的一把火》之后，即使他后来又消失了很多年，当他归来依然享有巨大的声誉，这就是“国民级传播”，这种级别的传播，至少我们这一代人都终身不会忘记。然后就是节后，至少有几十家巨头，数百家上市公司宣布接入DeepSeek——显然，国民级的传播引发了对业务的巨大支持。 我已经观察科技与商业超过20年了，我们当然都知道这是不常见的，一定有什么发生了变化。DeepSeek爆火背后到底有什么深层的逻辑？ 为什么DeepSeek能成功？36氪可能是最早发现它的媒体。在它爆火之前，我们就是全网唯一对创始人梁文锋做过深度专访的媒体，而且是两次。现在回头看，我们发现了一些特别值得分享的经验： 它的传播脉络有三个明显的特征： 第一个是从科技到行业，这显然不是一次科技圈的内部话题，它从简单的参数领先变成了一场波及到各个行业的火种，这不是简单的“数字化”问题，哪怕是农业、纺织业、零售业、物流业，也都开始讨论并迅速实施人工智能的解决方案。这不只是“科普”，这是一次AI心智的超大规模普及； 第二个是从国内到全球，从传播角度这显然是一次“出口转内销”的成功——如果没有海外清晰的竞争对手，没有海外企业界、学界和海外传媒的高度关注、热切讨论，没有民族自豪感的加持，这次的热度不可能成就一个国际级现象和国运级的讨论； 第三个是从小众到大众，从特朗普、马斯克等名人到脱口秀明星陆续关注点评，这些通常不会感兴趣的大V参与，完成了最终的引爆，让这家公司和这个话题彻底破圈。 在以上逻辑的背后，我们看到的是大众心理的深刻变化。世界不再是平的，国家之间的关系以及商业运行的基础规则都变了，无论中国民众还是美国民众都产生了巨大的不安全感。在这种心理下，任何可能引发“颠覆”的因素都会被无限放大，而科技毫无疑问是所有因素中我们最可以把握、最应该追求的那个关键变量。这种激烈的变化、超常的关注，就是构建品牌的最佳时机。 中国企业的传播逻辑已经变了，过去的中国公司一直缺少品牌策略。拼参数、追赶国际标准、行业媒体发稿的方法是难以出圈的，用技术去突破行业标准拿到话语权是基础，能绑定中国科技的标签，让大众都有共鸣是破圈的关键。在国内花钱去做广告获客，紧盯着CPA的时代已经过去了。得到海外媒体的主动报道、国际名人的讨论，反哺国内传播，引发民族自豪感，会获得难以想象的流量。 从DeepSeek的传播脉络我们发现，是可以总结出一套方法的。宇树科技、Manus、黑悟空乃至早期的华为等也符合这一逻辑。科技是它们的共同标签，是相对而言，最安全、最容易成为世界语言的发力点。 天时地利都在我们这边：政策支持、产业成熟、国际关注。2025年绝对是中国公司的关键年。现在做品牌，不止是事半功倍，是花费成本更少，可能获取的上限无限扩大。 “中国制造”是上一个标签，我们成功地讲了40年，现在这个标签很可能会被也应该被“中国科技”替代。中国制造会让人想到什么？是物美价廉，是人力密集，是产能过剩，而中国科技会让人想到什么？今天我们已经有了很好的基础，中国科技不再是跟随者，而是中国的黑科技，一不小心就可能颠覆全球，神秘又强大。提高中国商品的附加值，提升中国品牌的心理定位，在此一举。 最近我看到克鲁格曼的一篇专栏，他说《我在中国看到了世界未来的样子》，他说，中国制造业像今天这样如此强大的原因不仅是它能更便宜的生产东西，也因为它能更快、更好、更智能地生产东西，而且正在越来越多的将人工智能融入到产品中来。 顺便说一下，最近有大模型公司问过我，说DeepSeek现在这么火，我们还要不要发声？我的回答是，当然应该多发声！现在正是好时候。当下中国AI在国际话语权提升，正是借助中国科技标签形成“多家争鸣’的阶段，如果今天不去构建“中国AI双雄”或者“多巨头”，等到巨头彻底形成，再花100倍的市场费用也追不回来了！ 中国科技的全球认知正在快速升级，我们相信“产业颠覆者”正在密集涌现。36氪作为头部的科技媒体，更懂科技企业、更懂传播。2025年，36氪将发起“颠覆者计划”，和我们的合作伙伴一起，找到那些有潜力成为颠覆者的企业，成为企业的“微调合伙人”，帮助其复现DeepSeek这一路径。我们深信中国企业已经积累了优秀的创新基础，我们可以帮助你链接国际和产业界、学界资源，助推中国科技之光更加辉煌。 如果你想成为颠覆者，或想成为为颠覆者服务的合作伙伴，欢迎扫码。  我们不能保证每家公司都取得DeepSeek这样巨大的成功，但我想让你们知道，你们今天做的这些链接和资源储备都是正确和有价值的，这些都会在以后漫长的岁月和竞争里，给公司的业务带来持久巨大的帮助。 今天DeepSeek的案例不仅让我们看到了中国AI对行业的改变，更让我看到了科技媒体的机会。科技媒体在今天终于有机会从垂直媒体变成国民媒体。14年以前，36氪从一家科技博客起家，我们被认为是一小群技术极客的玩具，而今天，我们聚集了全社会最精华、最上进、最有价值的人群，我们聚焦了全社会的关注，我们应该为今天的世界贡献更大的价值。 36氪将突破传统科技媒体的边界，以&#34;科技的大众化普及”和“助推中国企业创新”为使命，打造智能时代的新型服务平台——我们不仅要成为科技爆发的记录者，更要成为科技与公众认知的”连接器&#34;和产业变革的&#34;加速器&#34;。 接下来将舞台交给各位优秀案例的实践者们，我期待下一个颠覆者会在我们今天大会中产生。谢谢！

光瓶酒“血拼”，光良酒硬刚头部名酒。

懂得适应规则的人，总能活下来。

未来，医院将依托共建单位平台，强化“防-筛-诊-治-康”全周期管理，推动肿瘤诊疗技术标准化、防治资源均衡化，为宜昌及周边群众提供更优质的医疗服务，为健康中国战略注入强劲动能。