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AI资讯AI新闻资讯正文SPARK2026腾讯游戏发布会：超40款游戏公布最新动态，多项游戏AI应用发布新进展发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月27号 23:21阅读 :3分钟5月27日，SPARK2026腾讯游戏发布会在线上举行。发布会上，在“制作”“发行”“投资”三大篇章，共计42款海内外游戏分享了它们的最新动态，29位海内外游戏开发者参与了发布，向玩家介绍游戏的新内容、新玩法、新赛事、新节点，以及有助提升游戏体验的新游戏AI技术应用。在“One More Thing”环节，腾讯游戏还带来3个产品发布。其中包含2个游戏AI技术产品发布，全面开源的全球首个跨平台神经动态全局光照方案（NDGI），以及自研的全新AI游戏创作平台“代号Craft”;此外，由腾讯游戏、腾讯SSV数字文化实验室联合景德镇市文旅局、景德镇御窑博物院、景德镇市申遗办共同打造的官方首款瓷业经营小游戏《数字景德镇•瓷都小匠》压轴登场，产品结合了“景德镇瓷业文化遗存”多模态AI数据集打造，并应用AI数字人、AI3D生成等技术，将于今夏与大家见面。游戏制作篇在游戏制作篇，腾讯旗下天美、光子、魔方、北极光，以及拳头、CDD共带来了16款游戏的最新动态，既有经典游戏IP的玩法焕新，也有多款新游戏启动预约或开启测试。《王者荣耀》作为首个亮相发布会的游戏，《王者荣耀》预告将上线以中国古建筑为设计灵感的文创皮肤，将传统文化的匠心诗意融入游戏内容;并宣布将与阅文集团继续开展战略合作，深受粉丝和玩家喜爱的IP角色将有机会战速出现在游戏中。为了丰富游戏体验，《王者荣耀》也在积极探索游戏AI应用，未来灵宝将实现局内外全天候沉浸式陪伴，不仅支持对局互动聊天，还将限时推出达人定制款。AI技术也已融入赛事中，AI解说已经上线，并将通过“腾讯开悟”人工智能全球公开赛共探科研新领域。此外，发布会还官宣周年庆共创之夜与嘉年华将落地大湾区，2026年KPL年度总决赛-决赛将落地成都，并举办首个十周年特展等系列活动。《逆战:未来》《逆战:未来》是琳琅天上出品的PVE射击爽游新作，含PC及移动端版本。游戏涵盖PVE僵尸猎场、机甲PVP等经典玩法，以及大地图PVE时空追猎、猎场竞速等创新玩法。发布会上，《逆战:未来》公布了即将上线的“浪浪山”联动内容，玩家将体验耳熟能详的小妖怪和“山神庙”场景;同时公布S3赛季与《无主之地》的联动，除经典角色外，预告将开启一整套局内外循环玩法机制;另外，IP用户期待的太空战，也在此次发布会中亮相概念设计。《使命召唤手游》《使命召唤手游》是由动视和腾讯联合推出的大型多人在线第一人称射击类手游，包含多人对战、使命战场、DMZ: 禁区三大玩法模式。发布会上，项目组承诺三大玩法都将在未来持续更新，并不断优化匹配系统和操作手感，提高玩家的对局体验。同时，项目组也回顾了游戏过往联动IP，并首次曝光了即将在7月上线的《女神异闻录5皇家版》联动。此外，《使命召唤手游》还将在7月、8月举办多场线下活动，邀请所有战士暑期相聚，共赴使命。《三角洲行动》《三角洲行动》在发布会上正式官宣与景德镇御窑博物院的联动。作为《三角洲行动》首个数字文创跨界项目，本次联动携手景德镇御窑博物院，以游戏为载体开展馆藏珍品的“数字活化”实践，将传统瓷器文化转化为游戏内专属典藏内容，以年轻化语境创新传播中华优秀传统文化。首期内容将在游戏内高精度复刻“大明成化素三彩鸭形香熏”（“岁岁鸭”）等馆藏珍品，还原其精湛工艺与艺术神韵。据悉，该联动将于游戏“宝藏月”主题活动期间正式上线。《和平精英》《和平精英》在发布会上披露了2026暑期版本革新计划，此次革新计划涵盖暑期玩法升级、绿洲启元创作生态、AI明星队友、重磅IP联动、IP影视计划，以及刺激之夜城市官宣等多个模块，为玩家带来更刺激、更沉浸、更智能的战术竞技体验。其中，《和平精英》AI NPC在历经多次迭代后，玩法累计体验用户目前已达1.1亿，发布会上，《和平精英》将推出行业内首个由策略大模型驱动的AI明星队友“小田”，其AI功能从工具型向情感型升级，已具备独立故事背景与记忆功能。绿洲启元版块也已实装了业内首个UGC全链路AI创作助手，从场景生成到玩法配置，仅需15分钟便能迅速交付玩家创意。《暗区突围》魔方工作室自研的硬核搜打撤手游《暗区突围》在发布会上揭晓了S18新版本 “原爆点”，制作人117公布了新赛季的全新双模式地图“湾区”以及生化模式玩法等。此次，项目组前往全球多地进行实地取景，对现实中的建筑与环境搬进了暗区，打造了这张全新双模式地图-湾区，是游戏上线以来玩法最为多样、生态更具包容性的一张地图，旨在为不同类型玩家提供更丰富的战术选择与体验空间。在S18赛季PV预告中，生化病毒泄露，老朋友德尔文回归，湾区也成为抵御变异体入侵的第一阵线。《暗区突围:无限》《暗区突围:无限》是魔方工作室首款射击端游。本次发布会上，《暗区突围:无限》发布了S5赛季异变的全新超自然主题玩法。全新异变山谷也将随新赛季上线，在异变山谷中，玩家将获得无敌、陷阱、致盲等特殊异能。在S5赛季中，玩家既能体验无压力爽赚的悠闲，又能在战神锦标赛里感受高手过招的惊险。《异人之下》《异人之下》是由腾讯魔方工作室群研发的3D格斗竞技新游，改编自现象级国漫IP《一人之下》。发布会上，产品首次曝光了原作中关键的“全性攻山“的核心剧情。游戏会将动漫中全性四张狂突袭龙虎山的精彩打斗场景进行全方位还原，为玩家带来淋漓尽致的畅快武术格斗体验。目前《异人之下》全网预约火热进行中，预约用户已突破3000万，前往官网预约即可获得异人【夏禾】等六重奖励。《光与夜之恋》本次发布会上也公布了《光与夜之恋》将举办五周年音乐盛典的消息。《光与夜之恋》是腾讯首款高沉浸互动恋爱手游，以东方都市为背景，为女性玩家打造具有沉浸感和代入感的恋爱体验。其上线五年来，一直以尊重女性的叙事内核持续输出创新内容，坚持与女性玩家一起书写有关爱与成长的故事。本次五周年音乐盛典以 “Moment & Eternity”为主题，将五年里的每一个瞬间都谱写成歌，定格为时光流转间的永恒。详细活动信息后续将在《光与夜之恋》官方账号发布。《粒粒的小人国》《粒粒的小人国》是腾讯旗下北极光工作室开发的小人国题材生活模拟游戏。在游戏中，玩家意外变小，在卧室的书桌上建造属于自己的家园。玩家可以与生活在这里的粒粒们一起种田、组乐队、探索世界，享受慢节奏生活，重新发现寻常的美好。发布会上，《粒粒的小人国》释放了多个全新情报:粒粒的新种族因索族将在下次测试入住摇粒乡，粒粒们的动作和对话将会更加丰富，与玩家的互动也将迎来全面升级。《粒粒的小人国》确认将登陆 Mac App Store，为全球玩家呈现一个灵动而治愈的小人国世界。《英雄联盟》发布会上，《英雄联盟》宣布将在2026年英雄联盟第二赛季中，对海克斯大乱斗进行重要更新，包括技能强化机制与成长系统的内容更新。今年，BLG战队拿下2026全球先锋赛的冠军奖杯，这也让两支LPL赛区的队伍获得直通2026季中冠军赛淘汰赛的门票。年末，作为英雄联盟电竞殿堂级赛事的全球总决赛，也将在美国打响。《英雄联盟:云顶之弈》也即将迎来7周年，“时光机”模式回归，并于后续上线英雄联盟传奇赛季S16“恭喜发财”模式。此外，全新的“咖啡甜心 小小安妮”、“咖啡甜心 小小薇古丝”、“河道蟹”及拥有限定生日主题外观的羽饰骑士等也将陆续登场。《英雄联盟手游》作为英雄联盟IP正版MOBA竞技手游，《英雄联盟手游》携手NBA中国、景德镇青花瓷跨界联动，带来更为丰富的联动内容。“湖人神话 德莱厄斯”“凯尔特人传奇 莫德凯撒”“勇士辉煌 嘉文四世”三款球队限定皮肤、“湖人传奇 珑宝”“勇士宣言 珑宝”两款球队限定守护灵，以及由玩家票选出的“青花瓷”主题限定守护灵均即将上线。此外，全新娱乐模式英雄“喵”化彩蛋也将限时开启，在游戏对局中，每位玩家均有概率触发“变猫”彩蛋，在对局中化身猫猫英雄。5月29日，英雄联盟手游超级联赛常规赛重回线下，呈现“二次元+电竞”开放式沉浸场景，随版本持续焕新的线下专属电竞体验也将解锁。《金铲铲之战》发布会上，《金铲铲之战》公布，6月17日“怪兽入侵”赛季将重返《金铲铲之战》，“地下魔盗团”羁绊、强力三星五费等经典都将升级回归，多重玩家福利活动也将陆续上线。此外，《金铲铲之战》公开赛、高校赛、女子赛等一系列全民赛事不断升温，并携手广州、杭州、西安、苏州、武汉、上海、长沙七大名城，为弈士们开启七城之旅。双城音乐秀在发布会上，英雄联盟IP全球首部沉浸式互动体验音乐秀《双城之战》宣布，已登陆上海开启长期驻演，并将于暑期迎来百场狂欢盛典。该乐秀由拳头游戏监修，腾讯视频、腾讯游戏、上海文广演艺集团、哇唧唧哇联合出品，全球顶级沉浸式团队Punchdrunk共创，首次将动画《双城之战》的宏大世界以实景互动形式呈现。120分钟体验中，观众可自由穿行于1:1复刻的皮城街道、福根酒吧与微光工厂。没有固定座位，自主选择跟随金克丝、蔚等角色，沉浸于多线叙事，零距离感受名场面的震撼与真实互动。此外，音乐秀还现场真唱30余首动画原声与英雄联盟主题曲，包括《孤勇者》《Enemy》等热门单曲。 目前，8月31日前场次已全面开放，百场狂欢即将来袭。观众可通过大麦、猫眼、英雄联盟周边商城等平台购票，亲临上海，走进双城。《无畏契约》系列产品发布会上，无畏契约系列产品集中披露了今夏规划。端游方面，无畏契约公布了全新皮肤套装“逆命中队”，宣布6月6日开启伦敦大师赛观赛及竞猜活动，同时还全新发布了2026公益行动回响计划“听见回响”，目标关注听障群体。无畏契约手游方面，产品将于6月11日开启全新版本，陆续推出新英雄“幻棱”、新地图“幽邃地窟”，同时端内还将上线智能助手持续提升用户体验。《虚环》“制作篇”的最后一款产品，是由腾讯CDD工作室带来的一款专属于V圈的强战斗演出策略养成游戏《虚环》。游戏中登场的角色，在真实世界中都是名动一方的V圈主播，但在名为“虚环”的平行世界中，她们却是改变世界的战斗偶像。《虚环》在今年初完成的首次测试已获得不少V圈玩家好评，项目组也希望能在“虚实结合的活人感”角色塑造、高策略养成系统的基础上，持续拓展内容边界，为玩家呈现一款真正懂V圈的策略养成佳作。今年内《虚环》将迎来更多新的动作，新一轮公开测试及线下试玩活动也会陆续登场。游戏发行篇助力项目研发、陪伴游戏成长，腾讯游戏持续为多元产品提供专业的发行支持。在游戏发行篇，发布会带来了17款人气产品的内容更新，其中有8款新品的首曝与新动态。《流放之路:降临》在发行篇，首个登场的是《流放之路:降临》，作为刷宝赛道的破局者，发布会上正式宣告年底开启全面转免。本次更新为游戏有史以来最大力度的版本迭代，打造超过50小时的全新生态。同时，产品推出国服定制的智能体验——国服 WeGame AI 助手“蛋蛋君”。它不仅是游戏辅助工具，更是让所有玩家轻松上手硬核内容、降低门槛的“战术参谋”。从千人千面的 BD 智能推荐、市集装备实时分析，到深度收益拆解，AI 技术的赋能将复杂的策略分析转化为直观的游戏体验，让更多玩家有机会深入触达 ARPG 的黄金深度。《穿越火线》《穿越火线》在发布会上透露了暑期重磅更新，包括生化模式与竞技体验全面升级。生化模式在原有玩法基础上，新增自选随机buff系统——玩家每回合可进行多次选择，自由组合buff，最终形成多样化的个性化流派。同时，怀旧模式下的生化模式也将迎来重大更新:玩家期待已久的救世主模式及30人终结者模式即将重新上线。竞技体验方面同步进行多项优化。投掷训练新增五张地图的实操指引;“新沙漠灰"与"新黑色城镇"完成地图品质升级，正式进驻排位地图池;全新竞技信息辅助系统将于暑期上线，将极速降低战术沟通门槛。武器方面，暑期也将推出全新英雄级AK103。《穿越火线高清竞技大区》预告暑期重磅更新，包括新地图、新角色、新武器。全新挑战模式地图《失落之城》和生化追击地图《蒸汽城》即将携手上线，给玩家带来更丰富的游戏体验。同时，全新原创女角色艾娃携AK47-孟德和另一把神秘经

AI资讯AI新闻资讯正文人类对局体验再升级！免费开源 AI 国际象棋引擎 Maia 3 正式发布发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月26号 17:44阅读 :1分钟Maia Chess 团队近日正式推出了全新的开源国际象棋引擎——“Maia 3”。该模型在 2.5 亿局真实人类对局数据的训练下，Elo 评分成功达到约 1800 分，较上一代实现了近 300 分的跨越式提升。更重要的是，该引擎完全免费开源并支持本地部署，标志着 AI 棋类引擎向“平民化”迈出了关键一步。独辟蹊径：专注于模拟人类决策模式与 AlphaZero、Stockfish 等追求超人类水平、动辄 3500+ Elo 评分的传统顶级引擎不同，Maia 项目的核心初衷是探索 AI 如何更好地理解和模拟人类的下棋行为。它专注于“像人类一样下棋”——预测人类的实际走法，而非寻找绝对的数学最优解。这种“人类中心”的训练方式，让 Maia 3 在对局中不会走出人类难以理解的“神之一手”，而是能够精准模拟真实对局中的常见模式、心理偏好甚至逻辑错误。这使其能够摆脱超强引擎带给玩家的挫败感，成为更具教育意义和陪伴价值的业余俱乐部级高手陪练。Llama 架构加持与多棋种生态扩展在技术架构上，Maia 3 迎来了重大升级。它基于 Meta 的 Llama 3.1 架构构建，采用了 decoder-only transformer 设计，相比前代基于 GPT-2 的架构，提供了更强的上下文理解能力和计算效率。其训练数据涵盖了从初学者到大师级别的各个水平段。值得瞩目的是，Maia 3 已经不再局限于国际象棋，而是进一步扩展支持了多种棋类游戏，包括将棋（Shogi）、围棋（Go）以及中国象棋（Xiangqi）。这一多模态能力的进化，使其一跃成为通用的棋类 AI 学术研究平台。消费级硬件流畅运行推动 AI 民主化Maia 3 采用了极为友好的 Apache 2.0 许可证开源，这意味着全球开发者可以自由地对其进行使用、修改、分发甚至商业化扩展。目前，该项目的代码、训练数据和模型权重均已无保留地发布至 GitHub。为了彻底降低使用门槛，团队对 Maia 3 进行了深度的硬件运行优化。官方表示，用户无需配备高端显卡，只需一台带有现代 CPU 的普通笔记本电脑即可流畅运行本地部署。目前，玩家已可直接在lichess.org平台上在线与 Maia 3 展开对局，该引擎也将为未来的在线对局平台和教学软件提供高质量的免费底层支持。

AI资讯AI新闻资讯正文国家标准委发布《AI伦理安全指引1.0》，为大模型落地装上“安全闸”发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月25号 18:03阅读 :1分钟近日，全国网络安全标准化技术委员会正式发布《人工智能应用伦理安全指引1.0》。这份重磅文件由阿里、华为、深度求索（DeepSeek）等头部企业及科研单位联合起草，标志着我国人工智能伦理安全治理体系从“顶层倡议”正式迈向“技术标准落位”的新阶段。文件核心定位:该指引是一份原则性、参考性的技术文件，旨在为人工智能产业链上的各主体提供一套可执行的伦理安全框架，以应对当前AI应用中日益突出的安全挑战。指引的三大维度:全生命周期安全闭环《指引》明确将人工智能的生命周期拆解为应用开发、服务提供、应用使用三个关键层面，并针对各环节提出了差异化的安全要求:开发层:源头治理。明确要求开发者在模型训练数据清理、模型架构安全性设计及算力环境配置中嵌入伦理审查机制。服务层:过程管控。重点针对当下大模型普遍存在的“AI 幻觉”问题，要求服务提供方必须具备有效的风险监测与管控手段，确保输出内容的真实性与一致性。使用层:用户边界。为应用终端的合法合规使用划定界限，保护用户隐私，防止技术滥用。为什么这份《指引》至关重要?在业内人士看来，这份文件的落地具有深远的产业价值:责任主体清晰化:过去，当 AI 出现内容失控或伦理纠纷时，责任往往模糊。该指引通过明确各环节规范，倒逼企业在模型上线前必须履行安全“预验收”责任。化解“幻觉”黑洞:针对人工智能输出不可控（幻觉）的行业痛点，《指引》首次从标准层面提出了管控要求，这将直接推动企业研发更稳健、具备事实校验能力的底层模型。构建安全生态:阿里、华为、深度求索等企业的参与，体现了行业对“安全是AI发展前提”的共识。这不仅有利于完善国内人工智能治理体系，更提升了中国 AI 企业在全球技术治理话语权中的专业度。行业影响:从“野蛮生长”向“合规深耕”转型随着《人工智能应用伦理安全指引1.0》的发布，AI 产业正迎来新的拐点:合规成“入场券”:对于致力于 AI 应用的企业而言，伦理安全审计将成为项目上线流程中的硬性标准。技术迭代新方向:能够有效抑制幻觉、具备强大伦理安全保障的底座模型，将比单纯拼参数规模的模型更受市场青睐。业内普遍认为，这份指引不仅是对当前 AI 治理短板的及时补齐，更是为国内人工智能产业的长期可持续发展夯实了底座。对于广大从业者而言，这意味着 AI 的开发与应用将不再是脱缰的野马，而是在法律与伦理的轨道上，向更高质量的“智能社会”迈进。

AI资讯AI新闻资讯正文B站 2026 年Q1 财报：AI赋能广告狂飙，扭亏为盈进入新纪元发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月22号 17:41阅读 :1分钟B站今日交出了一份里程碑式的财报： 2026 年第一季度总营收达74. 7 亿元，同比增长7%。更值得关注的是，公司实现净利润2. 02 亿元（去年同期亏损 1070 万元），正式实现单季扭亏为盈，标志着B站的商业化路径已步入良性增长阶段。Q1 核心数据速览：盈利大突破：净利润扭亏为盈达 2.02 亿元，经调整净利润 5.85 亿元，同比增长 62%。广告引擎强劲：广告收入达 25.9 亿元，同比激增 30%，连续 13 个季度保持双位数增长。用户粘性攀升：日均活跃用户（DAU）达 1.15 亿，同比增长 8%；日均使用时长达 119 分钟，创下历史新高。AI：驱动B站商业增长的“核心变量”财报发布后，B站管理层明确将 AI 定义为“十倍放大的历史性机遇”。AI 在本季度财报中展现了全方位的赋能价值：广告效率革命：广告业务成为增长引擎的核心动力。AI 技术不仅大幅提升了广告内容的精准度与投放转化效率，自动广告消耗渗透率已高达 85%，这意味着 AI 正在接管广告生态的精准分发，显著降低了人工运营成本。内容生态倍增：AI 技术极大提升了创作效率，站内 AI 相关内容观看时长环比增长 44%。对于创作者而言，AI 正在从“工具”转变为“搭档”，通过降低创作门槛，反哺了社区的活跃度和内容丰富度。分发链路重塑：结合 AI 算法优化，B站的内容推荐链路更加智能，成功将用户日均使用时长拉高至接近 2 小时的纪录水平。游戏业务面临“阵痛期”，战略重心稳扎稳打在广告业务高歌猛进的同时，B站游戏业务本季度实现营收 15.2 亿元，同比下滑 12%。管理层坦言这主要受去年同期爆款《三国：谋定天下》带来的高基数效应影响，目前该产品正平稳过渡至成熟期。面对市场的疑虑，陈睿重申了B站游戏的三大战略打法：长线运营、垂类头部、品类年轻化。据悉，多款储备新品如《三国志：王道天下》及《三国：百将牌》已明确年内上线计划，旨在构建差异化的“三国宇宙”，作为后续增长的接力棒。未来展望：加大AI基建投入，冲刺更高盈利水平尽管财报亮眼，但资本市场对公司 2026 全年预计增加的10 亿元 AI 相关资本开支表现出了谨慎态度。对此，B站 CFO 樊欣表示，公司不仅要赚当下的钱，更要牢牢握住未来的“AI 门票”。随着高价值行业（如AI科技、汽车、家装等）在广告端的持续爆发，叠加 AI 对生产效率的深度重塑，B站正进入一个以技术驱动增长、以社区价值变现的新盈利周期。这不仅仅是一份财报，更是 B 站作为“视频社区+AI 应用工厂”的范式转型开端。

AI资讯AI新闻资讯正文MiniMax全球企业与开发者客户突破百万，近两月ARR收入翻番发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月28号 14:39阅读 :1分钟5月28日，生成式人工智能独角兽企业MiniMax披露了最新业务数据，宣布其服务的全球企业和开发者客户数已正式突破百万大关，全球用户规模达到约3亿。这一数据不仅意味着其B端企业客户量较半年前实现了5倍的爆发式增长，更标志着公司B端商业化引擎全面进入垂直加速阶段。在营收表现方面，MiniMax展现出强劲的造血能力。过去两个月内，公司的年化经常性收入（ARR）实现了超过100%的翻番增长。结合其在今年3月业绩会上公开的财务信息，MiniMax在2026年2月的ARR就已经超过1.5亿美元。伴随收入激增的是技术生态的全面繁荣，同期MiniMax M2系列模型日均token消耗量在两个月内狂飙6倍，开放平台新注册用户增长亦超过4倍。当前，全球大模型产业正处于从“技术涌现”向“商业落地”跨越的关键节点。MiniMax核心数据的阶段性激增，不仅印证了其M2系列模型在企业级应用场景中的高适配度与强技术粘性，也反映出全球开发者对于高性价比、高稳定性的AI基础设施需求正迎来爆发。MiniMax在B端商业化路径上的快速跑通，为大模型行业如何从技术投入期走向高质量商业化变现提供了极具参考价值的行业范本。

AI资讯AI新闻资讯正文Robinhood 重磅发布 AI“代理交易”与“代理信用卡”：开启自主金融新纪元发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月28号 14:51阅读 :1分钟5 月 27 日，Robinhood 正式发布两款具有里程碑意义的金融产品——Agentic Trading（代理交易）与Agentic Credit Card（代理信用卡）。这一举措标志着金融服务从“AI 辅助建议”向“AI 自主执行”的质变，用户现在可以将自己的第三方 AI 智能体直接接入 Robinhood 平台，实现金融交易的自动化与智能化。一、核心功能：让 AI 成为你的“金融代理人”Robinhood 通过其Model Context Protocol (MCP)服务器，允许用户连接来自任何来源的 AI 智能体（Agent），使其能够直接操作 Robinhood 的交易与银行基础设施。1. 代理交易 (Agentic Trading)独立账户隔离：为了确保资产安全，代理交易在一个独立于用户主账户之外的专用账户中运行，AI 仅能访问用户存入该账户的资金，风险被严格控制。策略自动化：AI 智能体可实时分析用户投资组合（如行业暴露度、风险集中度），自动执行资产再平衡、执行特定交易策略，其响应与执行速度远超人工。Beta 版范围：目前该功能处于 Beta 测试阶段，仅支持股票（Equities）交易，后续将逐步开放对期权、加密货币、期货及预测市场等产品的支持。2. 代理信用卡 (Agentic Credit Card)虚拟卡隔离：用户可将 AI 智能体关联至一张独立的“虚拟版”Robinhood Gold Card。安全护航：智能体无法访问用户的主卡号或任何敏感账户信息。用户可为该卡设置明确的月度消费限额，并选择是否要求 AI 在每次支付前必须获得“人工审批”。适用场景：AI 代理可利用该卡在网络上进行支付，例如自动寻找并购买限量版演唱会门票、抢购首发特价机票或完成其他电商购物任务。二、风险与管控：金融级“安全底座”面对将账户控制权交给 AI 可能带来的不确定性，Robinhood 构建了一套多层防御体系：实时监控：用户在 App 内可实时查看 AI 的所有操作行为（交易明细、收益情况），并会收到每一笔交易的即时推送通知。人工干预：用户可随时一键断开 AI 智能体的连接，或对特定交易设置“预览审核”机制。争议解决：平台专门设立了欺诈检测团队，协助用户处理 AI 指令执行异常或意外操作带来的争议。三、行业意义：从“辅助”走向“授权”这是金融服务行业一次激进的探索。Robinhood CEO Vlad Tenev 表示：“我们的使命一直是让金融民主化，现在这一使命延伸到了 AI 智能体。”目前，这两款产品已优先向Robinhood Gold Card 持有者开放，计划于今年晚些时候推广至Robinhood Platinum Card用户。随着金融行业对“AI 智能体”接受度的提升，这一举措很可能引发券商行业的集体效仿，将“自动化金融”推向主流。对于开发者与重度用户而言，这意味着未来的金融操作将不再受限于人工点击，而是通过构建个性化的 AI 智能体，在 Robinhood 的基础设施之上实现更高效、更具策略性的资产管理与消费自动化。

AI资讯AI新闻资讯正文大模型也能装进口袋！谷歌夏季将推珊瑚AI开发板，离线解锁实时语音翻译发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月28号 14:58阅读 :1分钟让大模型脱离网络在本地流畅运行，正成为科技巨头们竞逐的全新赛道。谷歌开发者团队近日宣布，将联合 Synaptics 等合作伙伴，在 2026 年夏季面向全球开发者正式推出全新的珊瑚 AI 开发板（CoralBoard）。这款硬件的最大亮点在于内置了高性能 NPU 芯片，能够提供高达 1TOPS 的算力，让 AI 硬件开发者彻底摆脱对云端算力和网络连接的依赖。本地无网环境跑大模型得益于高达 1TOPS 的本地算力支持，该开发板可以在端侧直接流畅运行谷歌开源的 Gemma3-270M 轻量级模型。这意味着开发者无需为其连接互联网，就能在本地离线实现文本对话、实时语音翻译、甚至是音乐生成等多模态功能。同时，它还支持无头配置（即不连接显示器），允许开发者直接从主机通过命令行对其进行完全的编程与控制。紧凑配置释放创意空间在硬件规格上，珊瑚开发板配备了 2GB 内存，并默认为开发者提供传感器 HAT 配件板、CSI 摄像头模块等丰富配件。虽然为了控制成本与体积其内存较为紧凑，且没有配备传统的以太网接口，但其自带的 WiFi 和蓝牙芯片足以满足日常的无线连接需求。开发者甚至可以通过 3D 打印外壳将其与 MIPI 显示器进行封装，搭配锂电池改装，轻松打造出专属的便携式智能口袋设备。

AI资讯AI新闻资讯正文阿里Qoder推出全托管平台Cloud Agents，实现AI Agent一天内快速上线发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月28号 15:01阅读 :1分钟阿里云于2026年5月28日正式推出全托管AI Agent运行平台——Cloud Agents。该平台提供涵盖Agent底座、模型服务及运行环境的全栈能力，企业通过API即可直接调用。这一发布将企业Agent的开发上线周期从传统的1个月大幅缩短至1天，显著加速了AI原生应用在业务系统中的渗透。当前，虽然通用Agent工具在个人效率提升上进展迅速，但由于推理执行引擎、运行沙箱及长程会话等底层基础设施搭建繁琐，企业级Agent的深度定制与长期运行面临极高工程门槛。依托于底层Coding Agent引擎，Cloud Agents将复杂的开发与运行流程封装为统一的云服务，赋予Agent理解复杂需求、工具调用、长程任务执行及容错恢复等通用能力，企业无需修改原有代码即可在客服、运营、风控和运维等场景快速接入。在安全与扩展性方面，该平台为每个Agent开辟独立沙箱，通过SSE事件流实现推理与调用全过程的实时追踪与审计，并支持依据并发流量自动扩缩容;同时，平台原生支持Skills和MCP协议，允许企业无缝配置代码仓、数据库及内部API。伴随Cloud Agents的上线，Qoder已构建起涵盖桌面端、CLI、插件及数字员工的全系产品矩阵。此举不仅降低了企业重构软件系统的技术门槛，更为AI Agent走向大规模工程化落地与7x24小时常态化运营提供了标准的底层范式。地址：https://qoder.com/cloud-agents

AI资讯AI新闻资讯正文OpenRouter 完成 1.13 亿美元 B 轮融资：打造多模型时代的“流量枢纽”发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月28号 15:23阅读 :1分钟5月28日，AI 路由与基础设施平台OpenRouter正式宣布完成1.13亿美元 B 轮融资。本轮融资由 Alphabet 旗下的独立增长基金CapitalG领投，阵容堪称“豪华”，包括NVIDIA （NVentures）、ServiceNow、MongoDB、Snowflake、Databricks等多家科技巨头旗下的风投机构及现有的 Andreessen Horowitz （a16z） 和 Menlo Ventures 共同参与。一、爆发式增长:从实验场走向生产力基石过去半年，OpenRouter 的业务量经历了惊人的增长，已成为全球开发者构建 AI 应用的核心入口之一:量级突破:周处理 Token 数从5万亿激增至25万亿，预计今年全年处理总量将突破1千万亿（Quadrillion）。开发者规模:平台已吸引超800万名开发者使用，支持超过400种模型的便捷调用。转型:随着 AI 从单一模型测试进入“生产环境应用”和“智能体（Agent）自动化”阶段，开发者对于跨模型、跨提供商的高可靠性基础设施需求愈发迫切。二、战略结盟:行业巨头的联合背书本轮投资方的组成具有极强的战略考量。CapitalG、NVentures 以及云存储与大数据领军企业（Snowflake、Databricks 等）的入局，不仅提供资金，更代表了 AI 时代核心平台的“选边站队”。这些投资者共同释放了一个信号:随着企业告别“单模型试点”，转向“多模型生产系统”，一个专门处理路由、成本、可靠性与合规性的“中间网关层”已成为 AI 技术栈中不可或缺的核心组件。三、OpenRouter 的技术布局:构建生产环境的“高速公路”在过去的一年里，OpenRouter 已从单纯的 API 聚合器演变为一套全能型的生产级架构:全模态支持:除了传统的文本模型，现已全面支持图像、音频、语音、转录、嵌入（Embedding）及视频模型。企业级管控:引入工作空间管理（Workspaces）、消费预算控制、安全防护栏(Guardrails)以及“零数据保留”政策，满足企业合规化 AI 部署的需求。智能路由技术:提供供应商级故障转移（Provider-level failover）、成本与延迟的动态优化，以及“质量感知”路由，确保 AI 系统在多变的环境下始终保持最佳性能。四、未来展望:AI 的多模型时代即将来临OpenRouter 明确表示，新获得的资金将用于以下三个核心领域:基础设施规模化:支撑不断膨胀的 Token 处理量。深度企业赋能:为企业用户提供更完善的控制套件。路由算法进化:持续优化智能路由系统，帮助开发团队根据每一次请求的具体需求，自动匹配最合适的模型与提供商。行业点评在 AI 模型百花齐放的当下，“选择困难症”已成为企业部署 AI 的最大痛点。OpenRouter 的成功融资表明，市场正在回归理性——当模型本身成为一种“大宗商品”时，谁能高效地衔接模型与应用、管理好算力成本，谁就掌控了 AI 时代的流量入口。OpenRouter 的定位，正如其名，正在成为多模型 AI 时代的“路由枢纽”。

AI资讯AI新闻资讯正文英伟达开源 Polar 框架：让 AI 编码智能体实现强化学习“零门槛”进化发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月28号 15:34阅读 :1分钟5月28日，英伟达（NVIDIA）研究团队正式开源了名为Polar的强化学习训练框架。该框架的核心创新在于，它能够让 Codex、Claude Code、Qwen Code 等现有主流代码智能体（Agent）在不修改任何原生代码的情况下，无缝接入 GRPO（广义相对策略优化）强化学习训练。一、行业痛点:智能体强化学习的“围墙”随着代码智能体从简单的单步任务迈向复杂长流程任务（如仓库级修改、OS 交互），开发者愈发依赖成熟的执行框架(Harness)。然而，将这些复杂的框架接入传统的强化学习基础设施面临巨大的壁垒:接入成本高:传统方法要求将代码逻辑强行重写为 env.init（）、env.step() 等标准环境接口，极其繁琐。信息丢失:在重构过程中，往往会丢失关键的工具调用细节、多轮对话上下文或子智能体协作逻辑，导致模型无法获取高质量的训练信号。二、核心解法:将“边界”作为训练入口Polar 不要求重写执行框架，而是将“模型 API 边界”作为训练的切入点。黑盒化处理:Polar 在代码执行框架与模型推理服务器之间设置了一个透明代理（Gateway）。无论智能体使用的是 Anthropic、OpenAI 还是 Google 的 API 接口，Polar 都能无缝拦截、转发请求。轨迹重构:在转发过程中，Polar 实时记录提示词、采样 Token、对数概率等关键信息，并将其重建成强化学习训练器所需的“轨迹”数据。高效异步架构:系统通过 Rollout Server 负责调度与持久化，Gateway Node 处理生命周期与资源回收。通过预热缓冲池（READY buffer）与并行任务处理，有效消除了长尾任务对 GPU 的训练阻塞。三、性能飞跃:让编码智能体脱胎换骨实验数据显示，Polar 配合 GRPO 训练带来了显著的性能增益:SWE-Bench Verified 基准测试:基于同一个 Qwen3.5-4B 底座模型，在不同代码框架下表现惊人:Codex 框架:pass@1分数从3.8% 飙升至26.4%（涨幅高达594.74%）。Claude Code 框架:从29.8% 提升至34.6%。Pi 框架:从34.2% 提升至40.4%。极致效率:引入 prefix_merging 策略后，相比传统的 per_request 模式，训练墙钟时间缩短约5.39倍，GPU 利用率从20.4% 跃升至87.7%。行业点评英伟达 Polar 的开源，实质上是为“AI 智能体”领域铺设了一条通往强化学习训练的“高速公路”。它不仅让研究人员能够利用海量开源代码框架进行高效训练，更通过系统层面的优化降低了 GPU 算力门槛。随着 Polar 的普及，开发者无需再为“如何让模型适配训练框架”而苦恼，未来 AI 编码智能体的进化路径将变得更加标准化与高效。这标志着 AI 智能体的训练正在从实验室的手动调优，向规模化、系统化的工程化生产迈进。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2605.24220

AI资讯AI新闻资讯正文Mistral AI 进军高端制造：联手空客与宝马，押注“实体 AI”新赛道发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月28号 18:01阅读 :1分钟5月28日，法国人工智能初创公司 Mistral AI 正式宣布战略转型，将其领先的 AI 模型与基础设施能力全面拓展至先进制造业领域。公司已与航空航天巨头空中客车公司（Airbus）及汽车工业领军者宝马集团（BMW Group）达成深度合作协议。一、战略聚焦:工业工程的“大脑升级”Mistral AI 将其核心业务目标锁定为“实体 AI”（Embodied AI），意图通过将生成式 AI 技术注入复杂的工业生产链，改变传统的制造工程模式。本次合作重点涵盖以下三大环节:设计优化:利用 AI 辅助复杂零部件的生成式设计，缩短产品研发周期。仿真模拟:在虚拟环境中进行高精度工程仿真，预测材料性能与气动布局，降低物理试验成本。质量控制:通过计算机视觉与深度学习模型，实时监控生产线细节，提升工业质检的精度与响应速度。二、赋能实体:从数字处理到物理制造作为欧洲 AI 领域的领头羊，Mistral AI 此前以高性能、高性价比的开源与闭源模型著称。此次进军制造业，意味着该公司正试图将其在自然语言处理领域的成功经验，转化为解决物理世界复杂工程问题的“生产力”。对于空客和宝马而言，引入 Mistral AI 的模型旨在解决制造业长期面临的痛点:即如何从海量的工程数据与传感器信号中，快速提炼出能够优化生产工艺的逻辑规律。通过 Mistral 的计算基础设施，这些传统制造巨头能够建立起更具韧性的数字孪生体系。三、行业信号:AI 与工业的深度耦合尽管 Mistral AI 目前尚未披露与上述新客户达成的具体财务条款，但这一动作在业界被视为2026年人工智能走向实体落地的重要风向标:从“数字资产”到“工业大脑”:AI 的价值重心正从办公辅助、文案生成向能够直接参与研发、生产与决策的工业底座转移。欧洲 AI 的独立路径:在大模型赛道中，Mistral AI 持续强化其“欧洲制造、企业友好”的品牌标签，通过与空客、宝马这种具有欧洲核心工业地位的企业深度绑定，构建了极其深厚的商业护城河。随着 Mistral AI 在设计、仿真及质检环节的深入参与，制造业或将迎来一波由“实体 AI”驱动的效率革命。对于追求精密制造与工艺优化的全球巨头来说，这种合作不仅是技术升级，更是抢占未来工业智能化制高点的关键一环。

MAI-Image-2.5 – 微软推出的旗舰级文生图模型AI工具10小时前发布AI小集02MAI-Image-2.5是什么MAI-Image-2.5 是微软研究院推出的旗舰级文生图模型，为 MAI-Image 系列最强版本。模型在 Arena 文生图排行榜以 1,254 分冲上第 3 名，较前代提升 72 分，打破 Google DeepMind 与 OpenAI 对前五名的垄断。模型重点增强文字渲染与商业视觉能力，可精准生成海报、包装、标签等带文字物料，同时在视觉推理、画面一致性和指令遵循上大幅提升，被微软定位为更接近可商用的图像生成方案。MAI-Image-2.5的主要功能文字渲染：可精准生成信息图、海报、包装、标签等需要准确呈现文字的商业物料。商业视觉生成：在品牌视觉、产品展示和商业物料上完成度更高，画面更成熟精致。视觉推理：在物体结构、场景布局、光照、比例及空间关系等方面表现更强，能根据简单描述生成逻辑连贯的图像。指令遵循：更准确理解复杂用户指令，输出结果更贴近预期，整体一致性显著提升。多风格覆盖：支持从写实摄影到风格化插画等多种艺术风格的图像生成。如何使用MAI-Image-2.5Arena 平台：MAI-Image-2.5 已上线 Arena 文生图竞技场，用户可直接前往体验生成图像。MAI Playground：微软表示该模型将在未来两周内上线 MAI Playground，届时可通过微软官方 AI playground 进行交互式生成。Foundry：将在未来两周内接入 Foundry，面向开发者或企业用户提供更深入的模型调用能力。MAI-Image-2.5的核心优势文字渲染精准：相比前代重点增强文字生成能力，可准确输出海报、包装、标签等商业物料中的文字内容。商业可用性高：微软官方将其定位为”更接近可商用”的图像生成模型，画面完成度和品牌视觉成熟度显著提升。视觉推理更强：在物体结构、场景布局、光照、比例及空间关系等方面表现更优，能根据简单描述生成结构完整、逻辑连贯的精致图像。指令遵循精准：对用户复杂提示词的理解更准确，输出结果更贴近预期，整体一致性比前代更稳定。MAI-Image-2.5的项目地址项目官网：https://microsoft.ai/news/mai-image-2-5-launches-at-no-3-on-arena-ai/MAI-Image-2.5的同类竞品对比对比维度MAI-Image-2.5GPT Image 2Gemini-3.1 Flash ImageArena 排名第 3 名(1,254 分)第 1 名第 2 名文字渲染⭐ 重点增强，标签/海报文字精准强强商业可用性⭐ 官方定位”更接近可商用”高高视觉推理⭐ 结构/光照/比例显著增强强强生成速度未公开中等⭐ Flash 系列偏快生态归属微软 MAI 生态OpenAI 生态Google 生态MAI-Image-2.5的应用场景品牌包装设计：为产品生成带准确品牌文字、成分说明的包装效果图与标签设计。营销海报与信息图：制作需精确呈现标题、标语、数据的商业海报和社交媒体信息图。电商产品展示：生成结构合理、光影自然、比例准确的产品场景图与静物渲染图。Logo 与视觉识别物料：将品牌标识融入不同材质与场景，呈现逼真的品牌应用效果。风格化商业插画：在保持画面艺术风格的同时，确保商业元素和文字内容的准确表达。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇ForgeTrain - 面壁智能联合清华等开源的大模型预训练框架下一篇Runway MCP - Runway 推出的 MCP 服务器相关文章ChatGPT Windows客户端 – OpenAI为Windows用户推出的桌面应用程序AI小集3Wide Research – Manus推出的大规模Agent并行协作功能AI小集3GemDesign – AI原型设计工具，自动补充交互断层AI小集5Genius – AI图像处理应用，满足不同风格转换、质量增强、对象移除AI小集2Grok Imagine 1.0 – 马斯克xAI推出的AI视频生成工具AI小集3PROMPT HUNT – AI绘画工具，根据描述自动生成丰富多样的绘画作品AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV秒哒AiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友AI美图设计室绘蛙AI星流AI即梦AI办公小浣熊最新收录七色米AIKreneInteriorizeMakefunFlow Music腾讯Marvis最新文章ChatGPT Plus 和 Claude Pro 会员代充值 – 支持支付宝、微信支付2分钟前Wall-OSS-0.5 – 自变量机器人开源的国产具身智能模型3小时前Cloud Agents – Qoder 推出的全托管 AI Agent 运行平台5小时前Guizang Social Card Skill – 歸藏开源的小红书图文优化Skill5小时前Fara1.5 – 微软推出的浏览器端 AI 智能体模型系列5小时前代号Craft – 腾讯游戏推出的 AI 游戏创作平台10小时前omp – 开源的 AI 终端编程智能体，能与 IDE 深度联动10小时前Runway MCP – Runway 推出的 MCP 服务器10小时前ForgeTrain – 面壁智能联合清华等开源的大模型预训练框架1天前UFate – 在线 AI 命理决策辅助工具，传统命理深度融合AI1天前Keye-VL-2.0-30B-A3B – 快手开源的自研多模态大模型1天前NoteAI – AI 一站式知识提取工具，支持视频、网页、音频1天前Aholo Viewer – 群核科技开源的 3D 高斯浏览器1天前Rodin Gen-2.5 – 影眸科技推出的千万级多边形 AI 3D 模型1天前ZSky AI – 免费 AI 视觉创作平台，全层级商业授权1天前

Wall-OSS-0.5 – 自变量机器人开源的国产具身智能模型AI工具3小时前发布AI小集02Wall-OSS-0.5是什么Wall-OSS-0.5是自变量机器人开源的国产具身智能模型，属于视觉-语言-动作(VLA)大模型，具备无需任务微调即可在真实机器人上部署的”零样本”能力。模型通过创新的Gradient-Bridge协同训练方法，将动作能力融入基础模型backbone，使机器人能直接执行搬运、分拣等17个真实任务，其中4个任务完成率超过80%。Wall-OSS-0.5的主要功能零样本真实机器人操作：预训练检查点可直接部署到物理硬件，无需针对特定任务微调即可执行抓取、排序、整理等操作，实现”预训练即可部署”。多形态统一适配：单个预训练检查点即可适配桌面双臂、移动操作等 20 多种机器人形态，打破传统模型需为每种硬件单独训练的局限。三目标协同训练：通过离散动作预测、多模态预测与连续流匹配三者互补优化，形成”梯度桥接”，让动作学习与视觉语言理解互不干扰、协同提升。混合专家架构（MoT）：视觉-语言令牌由 VL Expert 路由处理，连续动作计算由 Action Expert 负责，联合注意力机制实现端到端梯度流动，兼顾语言理解与动作生成。视觉语言能力保持：动作训练不会侵蚀基础 VLM 能力，实体 grounding 能力提升 21.8 个百分点，通用视觉-语言理解与推理能力完整保留。高效微调适配：在 LeRobot 数据集上微调后，15 项真实机器人任务平均进度达 60.5%，领先同类模型 π0.5 达 17.5 个百分点。强泛化与长程执行：在 3 项未见过的任务（如变形物体操作）上依然保持高进度，支持多阶段连续操作（如绳索收紧、抹布折叠、果篮整理等长程任务）。Wall-OSS-0.5的技术原理4B 参数 VLA 架构：基于 30 亿参数的 Qwen2.5-VL 视觉语言模型作为骨干，叠加动作生成组件，总参数量达 40 亿，实现视觉感知、语言理解与机器人动作生成的端到端统一。混合专家路由（MoT）：采用 Mixture-of-Experts 架构，视觉-语言令牌通过 VL Expert 路由处理，连续动作计算通过独立的 Action Expert 处理，二者通过联合注意力机制实现端到端梯度流动，避免动作训练干扰语言理解。梯度桥接协同训练：创新性地将离散动作预测、多模态预测与连续流匹配（Flow Matching）三者作为互补优化目标进行协同训练，形成”梯度桥接”，使动作策略学习与视觉语言预训练知识相互增强而非冲突。连续流匹配动作生成：使用 Flow Matching 技术对连续动作空间进行建模，相比传统的离散化或回归方法，能够更精确地生成平滑、高维的机器人控制信号。预训练即部署设计：通过大规模异构数据预训练，使模型在预训练阶段就习得通用的物理操作先验，检查点可直接在真实机器人硬件上执行零样本推理，无需任务特定的微调后处理。大规模异构训练数据：覆盖 20 多种机器人形态，每轮训练包含超 100 万条真实机器人轨迹；同时融合 9000 万条多模态语料（含 1200 万实体桥接样本），实现约 60% 自采数据与 40% 开源数据的任务平衡采样。联合注意力与端到端优化：VL Expert 与 Action Expert 共享注意力计算图，确保语言指令、视觉场景与动作输出在特征层面深度耦合，梯度可跨模态双向传播。能力解耦保持机制：通过三目标协同与专家分离设计，动作训练不会侵蚀基础 VLM 能力，实体 grounding 能力提升 21.8 个百分点，同时完整保留通用视觉-语言理解与推理能力。如何使用Wall-OSS-0.5环境准备：创建 Python 3.10 的 conda 环境，安装 PyTorch 等基础依赖，并确保安装 Flash Attention 2.7.4 及以上版本以加速推理。安装 LeRobot 库：克隆 Hugging Face 的 LeRobot 仓库，checkout 到指定兼容版本后执行pip install -e .完成安装。安装 Wall-X 工具链：克隆wall-x开源仓库，运行git submodule update –init –recursive拉取子模块后，执行安装命令完成工具链部署。下载预训练权重：从 Hugging Face（x-square-robot/wall-oss-0.5）下载官方发布的预训练模型检查点。配置机器人参数：根据目标机器人类型（如桌面双臂、移动操作等）设置自由度（DOF）配置、模型路径、数据路径及训练超参数。执行微调（可选）：如需针对特定任务优化，在 LeRobot 格式的数据集上运行微调脚本（如bash ./workspace/lerobot_example/run.sh）以提升任务表现。部署到真实硬件：加载预训练或微调后的检查点，在真实机器人硬件上执行零样本推理或微调后推理，直接输出可执行的机器人控制策略。Wall-OSS-0.5的核心优势部署即用：区别于传统 VLA 模型必须微调后才能使用，预训练检查点直接产生可执行的机器人策略。高效适应：在 15 项真实机器人任务上微调后平均进度 60.5%，比 π0.5 的 43.0% 高出 17.5 个百分点。强泛化能力：在 3 项未见过的任务（如变形物体操作）上依然保持高进度，绳索收紧任务达 82%。视觉语言能力保持：动作训练不会侵蚀基础 VLM 能力，实体 grounding 能力提升 21.8 个百分点，通用 VL 能力完整保留。数据规模领先：覆盖 20+ 种机器人形态，每轮 100 万+ 轨迹，9000 万多模态样本。Wall-OSS-0.5的项目地址项目地址：https://x2robot.com/oss#resourcesGithub仓库：https://github.com/X-Square-Robot/wall-x论文地址：https://x2robot.com/api/files/file/wall_oss_05.pdfWall-OSS-0.5的同类竞品对比对比维度Wall-OSS-0.5π0.5OpenVLA开发机构自变量机器人（X Square Robot）Physical Intelligence（PI）Stanford 等学术机构参数规模40 亿（3B Qwen2.5-VL 骨干）未公开（基于 π0 架构扩展）70 亿（LLaMA 2-7B 骨干）核心架构MoT 混合专家 + 梯度桥接协同训练Transformer 分层推理 + 动作专家Prismatic VLM（SigLIP + DINOv2 + LLaMA 2）动作生成方式离散 token 与连续流匹配协同优化高层离散 token 自回归 + 低层流匹配去噪将动作视为语言模型词汇表中的离散 token 预测训练数据规模20+ 种机器人形态，每轮 100 万+ 轨迹，9000 万多模态样本网络数据 + 跨机器人经验 + 口头指令多源协同Open X-Embodiment 数据集 97 万条轨迹零样本部署能力预训练检查点直接部署，17 项任务中 4 项进度超 80%预训练后需后训练/微调，不直接支持零样本硬件部署预训练模型需任务特定微调，不支持直接零样本部署微调后性能15 项真实任务平均进度 60.5%，领先 π0.5 达 17.5 个百分点真实家庭环境任务成功率 60%-88%，复杂指令遵循率高WidowX / Google Robot 多任务成功率领先 RT-2-X 16.5%开源程度完全开源（权重、训练代码、配方、消融实验）研究发布，部分技术细节公开完全开源（模型权重、代码、LoRA/量化微调方案）核心创新点梯度桥接实现预训练即部署，动作与 VL 能力协同增强不互损开放世界泛化与层次化推理（高层语义规划 + 低层动作执行）首个全面开源的通用 VLA，验证 VLM 直接微调生成动作的可行性VLM 能力保持实体 grounding 提升 21.8%，通用 VL 理解与推理能力完整保留依赖网络数据维持语义理解，动作训练后需专门保持基于预训练 VLM 微调，语言能力基线较高Wall-OSS-0.5的应用场景家庭服务：积木排序、水果分类、抽屉整理、戒指堆叠等日常家务操作。柔性物体处理：绳索收紧、抹布折叠、插花等变形物体操作任务。工业装配：精密零件抓取、颜色分类、工具归位等重复性制造流程。双臂协作：需要双手配合完成的复杂装配、整理及长程组合动作。长程任务执行：多阶段连续操作，如果篮整理等多步骤需要持久注意力的任务。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇Cloud Agents - Qoder 推出的全托管 AI Agent 运行平台下一篇ChatGPT Plus 和 Claude Pro 会员代充值 - 支持支付宝、微信支付相关文章Violin – 牛津大学 Kevin Lin 开源的端到端 AI 视频翻译工具AI小集3百度伐谋 – 百度推出的商用自进化超级智能体AI小集4Infography – AI图表生成平台，自动将文本内容转化可视化图表AI小集5SkillClaw – 高德开源的 AI Agent 技能集体进化框架AI小集210个免费的AI漫画生成软件和工具，一键制作动漫作品AI小集21OpenAI CEO Sam Altman 离职事件时间线最全盘点AI小集22暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV秒哒AiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友AI美图设计室绘蛙AI星流AI即梦AI办公小浣熊最新收录七色米AIKreneInteriorizeMakefunFlow Music腾讯Marvis最新文章ChatGPT Plus 和 Claude Pro 会员代充值 – 支持支付宝、微信支付1分钟前Cloud Agents – Qoder 推出的全托管 AI Agent 运行平台5小时前Guizang Social Card Skill – 歸藏开源的小红书图文优化Skill5小时前Fara1.5 – 微软推出的浏览器端 AI 智能体模型系列5小时前代号Craft – 腾讯游戏推出的 AI 游戏创作平台10小时前omp – 开源的 AI 终端编程智能体，能与 IDE 深度联动10小时前Runway MCP – Runway 推出的 MCP 服务器10小时前MAI-Image-2.5 – 微软推出的旗舰级文生图模型10小时前ForgeTrain – 面壁智能联合清华等开源的大模型预训练框架1天前UFate – 在线 AI 命理决策辅助工具，传统命理深度融合AI1天前Keye-VL-2.0-30B-A3B – 快手开源的自研多模态大模型1天前NoteAI – AI 一站式知识提取工具，支持视频、网页、音频1天前Aholo Viewer – 群核科技开源的 3D 高斯浏览器1天前Rodin Gen-2.5 – 影眸科技推出的千万级多边形 AI 3D 模型1天前ZSky AI – 免费 AI 视觉创作平台，全层级商业授权1天前

OpenRouter是什么OpenRouter 是领先的 AI 模型API 聚合平台，一个接口调用 400 多个 AI 模型。OpenRouter通过智能路由技术优化模型选择和成本，支持自动故障转移和负载均衡，具备高可用性和性能。OpenRouter 提供隐私保护功能，支持零日志模式，支持用户根据数据政策选择合适的提供商。OpenRouter具备工具调用、实时网络搜索、图像和 PDF 处理等高级功能。OpenRouter统计功能能追踪模型使用情况，反映市场表现和用户偏好。OpenRouter 能简化 AI 的使用和管理，助力高效开发与部署。OpenRouter的主要功能统一 API 接口：提供一个统一的 API 端点，访问 400 多个 AI 模型，简化开发流程。智能路由与负载均衡：自动选择最优的模型和提供商，基于价格、性能和可用性进行动态负载均衡。聊天：提供实时聊天功能，支持用户一次与多个模型进行交互。排行榜与统计：提供模型使用统计和排行榜，帮助用户了解市场表现和用户偏好。自动故障转移：在请求失败时自动切换到备用提供商，确保高可用性。隐私保护：支持零日志模式，用户能选择符合隐私政策的提供商。工具调用与功能扩展：支持工具调用（Tool Calling），模型能调用外部工具增强功能。实时网络搜索：基于 web 插件为模型提供实时网络搜索结果。图像和 PDF 处理：支持基于 API 发送和处理图像及 PDF 文件。预设管理：预设（Presets）分离配置与代码，方便快速迭代和管理。成本优化：提供提示缓存（Prompt Caching）功能，减少推理成本。企业级支持：提供高吞吐量、自动故障转移、合规性支持和灵活的计费方案。应用归属与分析：通过应用归属（App Attribution）功能，追踪应用的模型使用情况，提供详细分析。如何使用OpenRouter注册并登录：访问 OpenRouter 官网 https://openrouter.ai/ ，点击“Sign Up”按钮注册账户，邮箱密码登录。获取 API 密钥：登录后，进入控制面板，找到“API Keys”部分，创建新的 API 密钥。密钥用在身份验证和访问 OpenRouter 的 API。选择模型：在 OpenRouter 的控制面板中，浏览可用的 AI 模型，根据需求选择合适的模型。配置请求：根据所选模型的要求，配置请求参数，包括输入文本、模型参数（如温度、最大长度等）。发送请求：通过 OpenRouter 提供的 API 发送请求。用curl命令、Python 脚本或其他编程语言。例如，使用curl的请求示例如下：curl-XPOST https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions-H"Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"-H"Content-Type: application/json"-d’{ “model”: “gpt-4.1”, “messages”: [{“role”: “user”, “content”: “Tell me a joke.”}] }‘用 Python 的请求示例如下：importrequests

OpenRouter Raises $113M Series BOpenRouter·5/28/2026Today we’re announcing our $113M Series B, led byCapitalG(opens in new tab)(Alphabet’s independent growth fund), with participation fromNVentures(opens in new tab)(NVIDIA’s venture capital arm),ServiceNow(opens in new tab)Ventures,MongoDB(opens in new tab)Ventures,Snowflake(opens in new tab)Ventures,Databricks(opens in new tab)Ventures,AMP PBC(opens in new tab), andPace Capital(opens in new tab), alongside our existing investorsAndreessen Horowitz(opens in new tab)andMenlo Ventures(opens in new tab).Where we areOver the last six months, weekly volume on OpenRouter has grown from 5 trillion to 25 trillion tokens. We are on pace to process over a quadrillion tokens this year and serve 8M+ developers building across 400+ models. AI is rapidly shifting from experimentation into critical production apps and agents, and that transition requires infrastructure that works reliably at scale, across providers, across modalities, and across use cases. This growth reflects the simple fact that developers love building on OpenRouter.Why this round mattersThe composition of this investor group is deliberate. CapitalG, NVentures, ServiceNow Ventures, MongoDB Ventures, Snowflake Ventures, and Databricks Ventures are more than financial backers; they are the infrastructure and platform companies that enterprises already depend on. Their participation reflects a shared view: as organizations move from single-model pilots to multi-model production systems, they need a routing and gateway layer purpose-built for that complexity.OpenRouter is that layer. We sit between agents and model providers, handling the routing, reliability, cost optimization, and compliance that production AI demands. The breadth of strategic investors in this round signals that the market has converged on this as a critical piece of the stack.What we’ve been buildingThe past year has been focused on expanding what OpenRouter can do for production workloads:Multimodal inference: Beyond text, OpenRouter now supportsimage(opens in new tab),audio(opens in new tab),speech(opens in new tab),transcription(opens in new tab),embedding(opens in new tab), andvideo(opens in new tab)models.Enterprise controls:Workspaces(opens in new tab), spend management,guardrails(opens in new tab), andzero-data-retention(opens in new tab)policies for organizations deploying AI at scale.Intelligent routing: Provider-level failover, cost and latency optimization, and quality-aware routing that goes beyond simple load balancing.What’s nextWe’ll use this funding to continue scaling our infrastructure, deepen enterprise capabilities, and continue to invest in intelligent routing; teams need help finding the right model and provider for every request. We’re grateful to our customers, partners, investors, and the developer community building with us as we continue scaling the infrastructure layer for the multi-model AI era.

Seedance 2.0 – 字节跳动推出的新一代AI视频生成模型AI工具1天前更新AI小集520Seedance 2.0是什么Seedance 2.0是字节跳动推出的新一代AI视频生成模型，主打多模态参考与高效创作能力。模型支持首尾帧、视频片段及音频综合参考，能精准复刻运镜逻辑、动作细节与音乐氛围，生成速度达15秒视频约30积分消耗。Seedance 2.0 核心突破在于将AI生成与后期编辑融合，用户可直接修改不满意部分，显著降低废片率。Seedance 2.0 模型在复杂叙事、打斗镜头、短剧生成等场景表现优异，能自动生成适配的背景音乐与音效，支持多种语言和指定歌曲歌词输入，已应用于动漫、影视广告等创作领域。目前，Seedance 2.0 已上线即梦AI、豆包或火山方舟等平台选择 Seedance 2.0 模型，即可体验。Seedance 2.0的主要功能多模态参考生成：支持同时上传最多 12 个参考文件（图片、视频、音频），AI 自动学习并复刻画面构图、角色特征、动作风格、镜头语言，无需复杂提示词即可精准控制生成效果。首尾帧控制：用户可上传第一帧和最后一帧图片，AI 自动生成中间过渡内容，实现精准的镜头控制和场景衔接。原生音视频同步：实现人物口型、面部表情与音频节奏精准对齐，支持对话场景和角色表演，避免传统 AI 视频的”配音感”。多镜头叙事：支持分镜图直接生成视频，在多个镜头中保持角色一致性、灯光连贯性和风格统一，可制作预告片、故事片等复杂叙事内容。自动音频生成：内置音频生成能力，可自动生成对话语音、背景音乐和环境音效，实现音画一体化创作。角色一致性保持：在多个视频中保持角色面部、服装、表情高度一致，支持连贯的故事叙述和系列内容创作。如何使用Seedance 2.0访问平台入口：Seedance 2.0 已在即梦AI、火山引擎、豆包等平台上线，用户可直接使用，支持桌面端和移动端。选择生成模式：在界面中选择创作方式——文生视频（输入文字描述）或图生视频（上传参考图片），根据需求选择合适的工作流。上传参考素材：点击上传区域，可批量上传最多 12 个参考文件，包括图片（角色、场景、风格参考）、视频（动作参考）、音频（语音或音乐参考），AI 将自动学习这些素材的特征。设置首尾帧（可选）：如需精确控制镜头，可分别上传第一帧和最后一帧图片，AI 会自动生成中间的过渡动画，实现场景的自然衔接。输入提示词：在文本框中输入视频描述，建议包含场景、动作、氛围、镜头运动等细节，配合参考素材可获得更精准的效果。选择参数设置：根据发布平台选择视频比例（横屏 16:9、竖屏 9:16、方形 1:1），选择视觉风格（写实、电影、动漫、赛博朋克等），设置视频时长（5-12 秒）。开启音频同步（可选）：如需对口型或配音，上传音频文件，系统会自动生成与音频节奏匹配的人物口型和表情。生成与预览：点击生成按钮，等待 AI 处理（速度较上代提升 10 倍以上），预览生成结果，如不满意可调整提示词或参考素材重新生成。下载与分享：确认效果满意后，下载高清视频（支持 1080p-2K），直接发布至抖音、小红书等社交平台，或用于商业项目。Seedance 2.0的应用场景短视频内容创作：快速生成抖音、小红书、TikTok 等平台所需的竖屏短视频，支持 9:16 比例，帮助创作者提升内容产出效率。社交媒体营销：为品牌生成产品宣传视频、活动预告、节日营销内容，通过多模态参考保持品牌视觉一致性。电商产品展示：制作商品展示视频、360度产品动画、使用场景演示，提升电商平台的产品吸引力和转化率。影视预可视化：为电影、电视剧制作分镜预览、概念验证视频、场景氛围测试，帮助导演和制片方在前期快速决策。广告创意制作：生成品牌广告片、创意短片、病毒式营销视频，支持多种视觉风格。教育培训内容：制作课程动画、历史场景还原、科学原理演示、语言学习对话视频，提升教学趣味性和理解度。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇WorkBuddy - 腾讯云推出的AI原生智能体桌面工作台下一篇PaperBanana - 北大联合谷歌推出的AI学术插图自动生成框架相关文章TradingAgents-CN – 中文多智能体金融交易决策框架AI小集5LATTE3D – 英伟达推出的文本快速生成3D对象的模型AI小集3Largo – AI影视分析平台，分析影视数据提供决策支持AI小集3World Labs 空间智能模型 – 李飞飞推出单张图片生成可交互的3D世界AI小集3JVS Crew – 阿里云推出的企业级智能体构建平台AI小集3Documind – AI智能文档搜索工具，适用于PDF文档格式检索AI小集35 条评论再想想发表评论小孩子游客访问平台入口：Seedance 2.0 已在字节跳动旗下的即梦平台上线，用户可直接在即梦中用？没有选择吗 默认就是Seedance 2.0？4个月前回复AI小集内测灰度中，陆续会收到体验资格~4个月前回复AI小集路径：即梦首页-视频生成模式-Seedance 2.0，内测阶段体验次数很少，再等等吧4个月前回复Thomas游客请问Seedance 2.0 在哪里可以使用体验或者下载内测呢？4个月前回复AI小集即梦或火山引擎体验中心，均可以内测体验4个月前回复

Runway MCP – Runway 推出的 MCP 服务器AI工具10小时前发布AI小集02Runway MCP是什么Runway MCP 是Runway推出的官方 MCP 服务器，工具将Gen-4.5、Seedance 2.0、Kling 3.0等顶尖 AI 图像与视频生成模型接入Claude、ChatGPT、Cursor等 MCP 兼容 Agent。用户无需切换工作流或申请额外 API Key，通过自然语言对话可直接生成产品营销视频、视觉素材和角色广告，生成结果实时返回同一窗口，实现对话即创作的无缝创作体验。Runway MCP的主要功能对话式生成：在 Claude、ChatGPT、Cursor 等 Agent 中直接通过自然语言指令生成图像和视频，无需跳转至 Runway 网页。多模态输入支持：支持传入产品 URL、参考图片或纯文本提示词作为生成依据。全模型调用：一键调用 Gen-4.5、Seedance 2.0、GPT Image 2、Kling 3.0、Nano Banana Pro等最新模型。同窗口输出：生成的图片和视频直接返回到当前对话窗口，无需下载再上传。营销视频自动化：发送产品页面链接即可自动生成高质量产品广告视频。如何使用Runway MCP访问官网：访问 Runway MCP 官网 https://runwayml.com/mcp，获取 MCP Server URL。添加连接器：在 Claude、ChatGPT、Cursor 或任何 MCP 兼容 Agent 的设置中，添加 Runway 为自定义 MCP 连接器。账号登录：用现有 Runway 账号完成 OAuth 授权登录。开始生成：在对话中直接发送产品链接、图片或文字描述，指令 Agent 调用 Runway 生成内容。接收结果：生成的图片或视频将直接显示在当前对话窗口中，可立即下载或继续编辑。Runway MCP的核心优势零上下文切换：在编码或研究过程中无需离开 IDE/聊天窗口可完成视觉内容创作。零额外配置：无需申请和管理独立 API Key，直接使用现有 Runway 订阅额度。顶级模型聚合：一个接口同时覆盖 Runway 生态内所有最先进的图像和视频模型。秒级接入：从配置到首次生成仅需数秒，门槛极低。Runway MCP的同类竞品对比维度Runway MCPPika MCPHiggsfield MCP出品方Runway 官方Pika 官方Higgsfield 官方接入模型Gen-4.5、Seedance 2.0、GPT Image 2、Kling 3.0、Nano Banana Pro 等 Runway 生态全模型Pika Video、Sora、Veo 3、Kling、MiniMax、ElevenLabs、Whisper 等 14+ 跨平台模型Seedance 2.0、GPT Images 2.0 等精选顶级模型认证方式OAuth（Runway 账号）OAuth（Pika 账号）OAuth 风格账号绑定计费模式消耗现有 Runway 订阅额度Pika Wallet 统一计费绑定 Higgsfield 账户额度核心特色零 API Key、同窗口输出、顶级模型一键调用Agent 持久化人格（identity/soul/style）、跨会话记忆、多模型联邦调度异步长任务队列、Agent 自动重试与迭代、”夜间自动生产”工作流集成Claude、ChatGPT、Cursor 等Claude 等 MCP 兼容客户端OpenClaw、Hermes Agent、NemoClaw 等最佳场景产品营销视频、网站 Hero 素材、角色广告多模型创意混剪、配音、音乐一体化制作长周期自动化内容批量生产Runway MCP的应用场景电商产品营销：向 Agent 发送产品详情页，自动生成多角度产品展示视频和广告素材。网站与 App 开发：在 Cursor 等编辑器中直接为前端页面生成 Hero 图、Banner 和演示视频。品牌内容批量生产：基于参考图快速生成一系列风格统一的视觉资产，配合文案和代码同步输出。创意原型验证：编剧和导演在对话中描述场景和台词，由 Agent 调用 Runway 即时生成分镜视频进行预览。# AI工具©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇MAI-Image-2.5 - 微软推出的旗舰级文生图模型下一篇omp - 开源的 AI 终端编程智能体，能与 IDE 深度联动相关文章AimiAD – 专为AI开发者设计的流量变现平台，智能推荐高价值产品AI小集2PPT Master – 开源 AI PPT 生成标准化工作流AI小集3MeowTXT – AI音视频转文字工具，智能说话人识别AI小集4混元3D世界模型 2.0 – 腾讯混元开源的多模态世界模型AI小集2Brix – AI招聘与管理平台，人才搜索到管理一站式全流程AI小集2scade.pro – 无代码AI模型集成平台，千种AI模型快速构建部署AI应用AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV秒哒AiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友AI美图设计室绘蛙AI星流AI即梦AI办公小浣熊最新收录七色米AIKreneInteriorizeMakefunFlow Music腾讯Marvis最新文章ChatGPT Plus 和 Claude Pro 会员代充值 – 支持支付宝、微信支付12分钟前Wall-OSS-0.5 – 自变量机器人开源的国产具身智能模型3小时前Cloud Agents – Qoder 推出的全托管 AI Agent 运行平台5小时前Guizang Social Card Skill – 歸藏开源的小红书图文优化Skill5小时前Fara1.5 – 微软推出的浏览器端 AI 智能体模型系列5小时前代号Craft – 腾讯游戏推出的 AI 游戏创作平台10小时前omp – 开源的 AI 终端编程智能体，能与 IDE 深度联动10小时前MAI-Image-2.5 – 微软推出的旗舰级文生图模型10小时前ForgeTrain – 面壁智能联合清华等开源的大模型预训练框架1天前UFate – 在线 AI 命理决策辅助工具，传统命理深度融合AI1天前Keye-VL-2.0-30B-A3B – 快手开源的自研多模态大模型1天前NoteAI – AI 一站式知识提取工具，支持视频、网页、音频1天前Aholo Viewer – 群核科技开源的 3D 高斯浏览器1天前Rodin Gen-2.5 – 影眸科技推出的千万级多边形 AI 3D 模型1天前ZSky AI – 免费 AI 视觉创作平台，全层级商业授权1天前

Introducing Runway MCPMay 27, 2026byRunwayYou can now generate images and videos in any MCP-compatible agent without ever leaving your workflow.Today we’re launching Runway MCP (Model Context Protocol), an MCP server that connects Runway to all of the agents and coding tools you already work in. Now, you can generate polished images and videos without switching context – just ask your agent to use Runway.A complete generation studio, inside your agentOnce connected, you can generate product images, marketing videos, hero assets and more directly from your conversation. Pass your agent of choice a product URL, a reference image or a text prompt and Runway handles the generation. The output comes back in the same window.Runway MCP gives you access to all of the latest state-of-the-art models—Gen-4.5, Seedance 2.0, GPT Image 2, Kling 3.0, Nano Banana Pro and more—so you’re always working with the best available tools for the job without leaving your preferred workflow.What you can buildFrom product marketing to full website builds, Runway MCP works across a wide range of creative and production use cases, including:Send your agent a product page, and get back apolished marketing videoready for launch.Drop in a product image, and generatea range of fully new visual assetsalongside your website copy and code.Write a line of dialogue and set the scene, then let Runway produce acharacter-led product ad.Buildapps and sitesthat need visual content without ever leaving your editor.Getting startedSetting up takes seconds. In Claude, ChatGPT, Cursor or any MCP-compatible agent, add Runway as a custom connector using the Runway MCPserver URLand sign in with your Runway account. No separate API key is required – generations are tied to your existing Runway plan.Connect viarunwayml.com/mcptoday.Discover moreNewsRunway Partners with LionsgateCustomer StoriesHow “House of David” Used Runway to Become Amazon’s Latest Hit SeriesNewsExploring the Future of Filmmaking: Runway’s programming partnership with Tribeca Festival 2024

昨天，Codex 再一次重置了额度，我们的账号从剩余 10% 又回到了剩余 87%。Codex 负责人 Tibo 在 X 发文，有些用户注意到 Codex 中的缓存限制消耗得更快，我们发现根本原因是之前的一个优化措施，该措施在长时间运行的会话中进行压缩时会影响缓存命中率，我们已将其回滚。我们已修复此问题，并已重置所有账户的使用限制。祝您周末愉快。于是又想着还可以用 Codex 来做点什么，刚好就在 X 上刷到了「我用 Codex 提升了我的电脑网速，从 400Mbps 到 900Mbps。」内容真的很有噱头，用 Codex 竟然能优化本地的网络？网速不应该是受限于路由器，或者网络服务提供商 ISP 这些上层设备吗？这则推文的评论区也有不少网友提出了质疑，「所以 Codex 最终改变了电脑上的什么配置？」、「鉴于如今 AI 的强大技术，我真的无法判断这是否是诱饵。」博主做出解释，Codex 帮助他把电脑上的 auto tuning level 从关闭调回了 normal 正常。auto tuning level 是说系统会根据网络延迟、带宽和拥塞情况，动态决定一次能接收多少数据，从而提高网络的速度。他还给出了自己用的提示词。嘿，我朋友说他的网速提高了，情况是这样的。你能帮我看看我们家的网络有什么可以改进的地方吗？我的网络供应商说他们提供的带宽是 1.2k Gbps，而我实际的网速是硬件问题。我现在只有 55Mbps，请帮我解决这个问题，别出错了。我的目标很简单，就是让我的互联网速度更快。问题已诊断：首先运行了 speedtest-cli。检查了 DNS 解析时间，检查了 MTU、丢包率、Wi-Fi 信号/干扰情况。发现 3 个问题。已删除过时的网络位置/配置文件。终止或限制占用大量带宽的后台进程。优化 mDNS。进行了测试前后的速度测试和延迟检查。这套提示词来自另一个 X 博主@cjzafir，他分享了自己使用 Codex + GPT 5.5 的实际案例，里面提到了 Codex 5.5 让他的网速变快了，本地运行的 6B 小语言模型速度更快了，以及 Macbook Pro 运行速度也像新的一样快等等。我们也拿着这套提示词发给 Codex，在要求 Codex 处理网速问题前，先用中国科学技术大学测速网站 https://test.ustc.edu.cn/ 看了一下大概的速度，基本上下载速度在 100Mbps 左右，上传是在 200 Mbps 左右。Codex 确实按照这些诊断，从 DNS 解析时间，数据包、网络配置等方面，检测并修复了对应的问题，累计处理时间超过五分钟。最后 Codex 得出的结论是「我检查并做了能安全完成的修复。」它找到了 3 个存在的问题，分别是 DNS/缓存异常、负载延迟很高，以及有线千兆网卡没有在用，Wi-Fi 不能作为 1Gbps 的验收依据。再次测试，发现似乎并没有很明显的网速提升。有人问那位博主，是不是使用的 Mac 电脑，他回复说是 Windows，底下还有网友科普，Mac 的网络配置都是固定了，Codex 一般是无能为力。所以这次轮到 Windows 用户来享受 Codex 网速提升服务了？还有 Linux。有评论说，「以为是用 Codex 入侵了网络服务提供商，然后提高了流量限制」，结果只是 Codex 帮忙清理了一下 DNS 缓存。但也有网友分享照着这个方法，成功复现了，Codex 确实让它的网速变快。大家要是感兴趣也可以试试，不过 Codex 修改这些网络配置还是有一定的风险，评论区还有人提到 Codex 把他原有电脑的网络配置都删掉了，然后 Codex 跟他说，删掉它们是为了让网速更快。这些涉及到 Computer Use 的使用案例，大概都会有类似的问题，除了每一次更细心的看懂允许 Codex 执行的是什么命令，还可以在提出任务时，就要求它解释清楚它要做的每一步。如果不做修改，只是让 Codex 去诊断一些可能存在的网络配置问题，我想也比那个一直停留在进度条的自带 Windows 诊断要强。开始了，Codexmaxxing当大家都在讨论 Codex 是否能真的提升网速时，也有网友提到这种用法其实是一种启发。他说这种做法的核心价值在于靠案例驱动，让 AI 直接参考成功的经验，再针对自己的具体情况进行精准诊断和优化，而类似的提示词技巧在 Agent 产品上将非常有效。这很像 Codex 里面的 /goal 命令，给他一个目标，这个目标可以是我们自己设置的，也可以是其他用户已经有的成功案例，Codex 照着这个目标，自己去摸索可以实现的路径。在社交媒体上，也有很多人开始分享这些写目标的模板，以及 OpenAI 的工程师也专门写了一篇文章来讲清楚什么是目标，如何用好目标来发挥 Codex 的最大价值。/goal <期望的最终状态>，通过 <具体证据> 验证，同时保留 <约束条件>。使用 <允许的输入、工具或边界>。在各次迭代之间，如果受阻或没有剩余有效路径。也有人认为这只是 Codex 的早期阶段，所以我们才需要学习这么多的提示词技巧，无论是使用案例驱动还是使用 /goal 命令，本质上都是为了让 AI 能更好的理解人类的需求。就像 Midjourney 、Nano Banana 刚推出时，我们都热衷于找各种公开的提示词；而现在使用 GPT Image 2 在大多数的生图场景下，基本上都不需要专门的提示词格式，就能得到不错的效果。等到 Codex 越来越好用，我们或许也不再需要这些官方使用模板。但从另一个角度来看，或许就是在这种模仿使用的过程中，我们才会更知道 AI 是如何提升我们的生活和工作效率。因此，除了提升网速，我们还看到了一些 Codex 的其他玩法。像是使用 Codex 的定时任务，让它每天早上自动产出一份对应行业的日报；还有让 Codex 也能获得自我进化，从过去的对话里面提取出有用的技能；以及直接构建一个 macOS 应用；把 DeepSeek 接入 Codex 客户端等。▲ 图片

2007 年，乔布斯用一块 3.5 英寸的屏幕，将人类的信息交互折叠进了一个发光的二维平面。转眼快二十年过去了，当年的挑战者成了今天的革命对象，AI 硬件的浪潮对智能手机发起攻击，试图打破这块玻璃。以 Ai Pin 为代表的新形态硬件轮番登场，潮起潮落；相比之下，传统 PC 倒更踏实，正通过 Agent 迎来第二春。既然重新发明形态的路很难走，那么把 AI 装进早已融入大众日常的成熟设备里，会不会是更好的选择？最近，爱范儿曾独家爆料过苹果带摄像头的 AirPods 项目其实遭遇了延期。而在这个巨头踌躇的空档，一个创始人来自小米早期团队，并汇集了字节、阿里、华为、腾讯等巨头员工的中国创业公司——光帆科技，抢先交出了答卷：推出了业内首款带摄像头、由原生 AIOS 驱动的全感穿戴设备——以耳机的形态呈现。去年，爱范儿报道过光帆耳机的问世。上周，这款产品正式发售，我们也提出了一个问题：为什么一副耳机，非要长出一颗摄像头？在深度体验了 72 小时后，爱范儿确信「带摄像头的耳机」代表了未来 AI 硬件的一种方向，但距离终点，还道阻且长。一表一盒一耳机，全都服务于 AI当我们谈论光帆 AI 全感穿戴设备时，实际上是在谈论一套庞大且分工明确的硬件组合——摊在桌面上，它由一个耳机盒、一对挂耳式耳机，以及一块智能手表共同构成。在这个体系里，每一个组件都扮演着特定的角色，AI 的数据流转正是在它们之间协同进行。三者核心，是挂在耳朵上的耳机。光帆将单个耳机重量克制在 11 克以内，黑白「熊猫色」有效削弱了体积感，C 型桥式耳挂则顺着耳廓向后自然延伸。相比之下，AirPods 4 的单个重量为 4.3 克，而豆包推出的同样有耳挂结构的 Ola Friend 耳机的单个重量为 6.6 克。之所以光帆 AI 耳机稍重一些，是因为其前端镶嵌了一颗 88° 广视角、200 万像素的摄像头，在佩戴状态下直直望向前方的世界。为了打消隐私顾虑，它不对用户开放任何常规拍照录像功能，镜头捕捉的画面均只交由云端，用于 AI 交互读取。整体上，光帆选择了 OWS 开放式耳机的设计方案，金属色的扬声器就悬浮于耳屏外侧，配合耳挂尾部的电池，机身巧妙实现了 5:5 的前后配重，久戴之下也没有出现疲惫感。配合耳机盒使用，为这对 AI 耳机提供了长达 90 小时的续航时间，在亲肤材质的外壳下，光帆塞进了独立的 eSIM 模块和双频 GPS。耳机麦克风捕捉的指令、镜头瞥见的画面，都会传回这里，再通过独立网络打包抛到云端，让大模型咀嚼分析。最后，则是拥有 1.97 英寸 AMOLED 屏幕的智能手表。当听觉信息过载时，它负责承接并展示那些需要扫视确认的关键数据，完成「表-耳联动」的最后一环。三件套各司其职：耳机在台前轻装上阵，替你去看去听并作为主要交互设备；盒子藏在兜里，充当算力与网络的中枢；手腕上的屏幕，则是作为交互补充，为常驻性信息提供栖身之所。看手机确实少了，但交互还可以更好在官方的设定中，这套设备主打「全感知、全天候、主动式 AI」。根据几天的重度使用，我将其核心功能体验归纳为三大类别：第一类：更主动、更智能的日程管家在移动互联网时代，最重要的信息往往散落在微信、飞书等软件的碎片化对话中。光帆的思路是让 AI 充当信息漏斗。当微信、飞书或钉钉涌入大量消息时，AI 会自动过滤掉无用闲聊，着重播报高优先级的信息。配套的 Hi Light 软件支持分软件个性化设置总结播报的频率，分别提供实时播报、快速总结与精简总结三种方案，个人体验下来，快速总结是我认为兼具及时性与效率的最佳选择。基于三个软件的智能消息通知，当聊天内容中出现具体的时间、地点和事项时，AI 会主动弹出来询问：这条消息包含一个会议安排，是否帮你添加到日程？到了开会那天，AI 则会成为调度员，当系统识别到我早上八点半有选题会的时候，耳机里的 AI 会根据当前的实时路况和通勤距离，在八点的时候提醒住在离公司不远的我，可以出门了。接受了光帆这一套语音播报系统后，我的确少了很多拿起手机确认消息和添加备忘的动作，但目前这个功能的局限性也很明显——想要语音回飞书，得单独在 app 里授权云系统；想要打车，前提是你提前绑定了滴滴，或者使用光帆账号登录了仅覆盖部分城市的首汽平台。不过这属于无奈之举，去年，豆包手机助手已经证明了，想要打破超级应用的壁垒难于登天。光帆通过云系统接入服务，更像是在高墙下努力挖出了一条通道。虽然偶尔会面临接口变动或授权过期的风险，但至少，的确触摸到了跨应用调度的可能性。第二类：略显迟钝的视觉感知力光帆最大的卖点，无疑是那颗能覆盖日常视线区域的摄像头。用一句话总结光帆对它的期望：将获取信息的动作前置。周末逛街看到一家餐厅，看一眼招牌并提问，它能告诉我评分和排队情况。在我一眼相中同事工位上的黑猫时钟时，AI 耳机可以借助视觉识别，帮我将此商品直接放进我的购物车。当然，前提也和打车类似——我需要先在 Hi Light 中登陆我的京东帐号。但这部分功能，其实是我体验下来落差感最大的部分。一直以来，人类的视觉系统是瞬时的、连续的。而光帆 AI 耳机的视觉感知，却是点状的、滞后的。当一家店铺引起我的兴趣，我双击唤醒耳机。接下来，就是漫长的罚站时间。你需要原地等待 8 到 10 秒，才能听见一声模拟快门音；随后，又是长达 10 秒的数据传输与识别，云端的大脑才会给出解析或加购反馈。在仔细揣摩后，我认为问题主要出现在两方面：摄像头如果长时间启用，从心理角度来说会对用户和身边的人都造成生活被窥探的压力；而从产品上讲，耳机里孱弱的电池和紧凑机身也无法满足传感器长时间通电工作；两方面限制短时间内难以突破，但方案并非没有——目前作为数据中枢的耳机盒，支持 4G eSIM，数据的上下行速度实在捉襟见肘；并且从目前表现来看，光帆 AI 耳机应该遵循的「计算连续体验」构想，让轻量的端侧负责毫秒级的基础抓取和对话，吃算力的视觉解析再无缝接力给云端。倘若随着本地模型的进一步调优，越来越多的简单交互能直接在本地处理，而无需去云端绕一圈时，反馈速度或许能再上一个台阶。当然，如果用上更高能效的穿戴芯片，以及换上 5G eSIM，也会好的多。第三类：条件触发且好用的 AI 备忘相比复杂的视觉识别，基于位置与生理数据的条件触发，使用体验会惊艳不少。提前随口给耳机交代一句，提示我下次去超市要买洗发水、洗洁精和洗衣粉，那么当光帆 AI 耳机识别到我的定位路过或进入超市，就会主动提出备忘信息，避免遗漏。这类触发逻辑在生理监测上同样适用——我先根据自己的身体情况，在手表上设置了一个合理的心率。一旦手表检测到我当前的体征超过了阈值，就会通过耳机提醒放缓节奏或是适当休息。实际用下来，这两项功能稳当且克制，提示及时、位置准确，是我心目中实用性最高的亮点。但功能之外，还是有些小瑕疵在——光帆 AI 耳机完全依赖耳机盒作为计算与传输中枢。如果带上耳机出了门，但耳机盒放在家里或者工位上了，耳机只会在提示音响起后一片寂静，或是提示放入盒中重试。如果想要用上 AI 服务，用户就必须随身携带耳机盒。在体验产品的这几天里，我也算是「自适应」了。这跟习惯了全天候戴着 AirPods，甚至短暂丢下耳机盒也没关系的主流用户体验之间，形成了差异。AI 耳机能替代手机吗？经过 72 小时的体验，让我们回到开头那个问题：耳机为什么要加上摄像头？它的体验究竟如何？当我们审视这款售价 2000 元左右的产品时，必须看懂它背后的野心——这个产品已经基本从手机独立，唯一的连接在于蓝牙。这正是光帆与苹果思路的最大分野——苹果的逻辑里，iPhone 永远是算力中枢，AirPods 只是感官的延伸；而光帆卖给你的，是一整套试图完全脱离、甚至替代手机的独立 AI 硬件中枢。但要实现这个宏大的叙事，我们必须客观分清：在高强度使用下暴露出的诸多瑕疵中，哪些是时代局限造成的次要矛盾，哪些是短期内天然难以逾越的鸿沟。有些阻力，是随着技术与生态发展注定能被解决的。其一，是运作机制上的物理局限。摄像头唤醒的时机、20秒的延迟，以及这套「端侧采集-云端计算」的运作架构，在本地模型的持续优化下，体验还有充足的进步空间；而目前繁琐的第三方授权壁垒，也并非绝症——市场本身的教育需要时间，一旦这类穿戴 AI 品类拥有了足够的影响力，接入就会变得易如反掌——龙虾这种智能 Agent 工具的横空出世已经给大家做了标榜，只要影响力足够大，哪怕是微信这样的国民 app，以及背后的巨头们，都会投怀送抱。当所有的应用都开始主动提供 API 和 CLI 接口让大家接入，生态孤岛的打通只是时间问题。但另一些阻力，却是短期内难以跨越，甚至是与生俱来的。这个阻力，便是耳机当下的「第一性原理」。在互联网社交成为主流的今天，耳机最核心的任务是建立和维护私人的听歌、看视频环境。但当它变成主动式 AI 助理后，它必然会不断用语音打断你——毕竟，这是它彰显存在、证明价值的唯一出路。原本用于沉浸的设备，成了制造干扰的源头。这种体验上的割裂感，是让听觉通道去承载高密度信息所带来的天然硬伤。这不仅是光帆，更是苹果、OpenAI，以及任何有志于开发耳机载体的 AI 硬件的产品团队们，接下来必须想清楚的核心体验问题。不过，这并不妨碍我们对它描绘的图景保持憧憬。回看光帆 AI 全感穿戴设备，虽然从体验和交互上尚有摩擦，但也不难管中窥豹：给耳机加上摄像头的真正目的，正是试探下一代个人终端的终极形态——在功能上「替代」手机，甚至在未来的生活场景中彻底「消解」手机的存在感。想象一下这样的时代背景：当「龙虾」这类工具让人们在移动场景下也能控制生产力；未来，你戴着光帆耳机，或是苹果、OpenAI 的摄像头耳机，走在街上，只需要一句语音，耳机就能远程唤醒电脑上的 Agent 去自动执行复杂的任务。在这个意义上，光帆作为先行者，为我们揭示的未来确实是颇有吸引力的。毕竟，《Her》那部电影，共同构成了我们一代人对于音频 AI 伴侣的憧憬。但当我把自己从浮想联翩中拉回来，更看清楚一件事：硬件的演进永远是场戴着镣铐的舞蹈。这套 2000 元的可穿戴 AI 设备，现在当然还不足以让手机彻底退休，但它确实已经把通向未来的门推开了一条缝。剩下的，就是把门开得更大，门后的路也铺得再平整一些。

🤖小米 MiMo-V2.5 系列 API 永久降价，最高降幅 99%📱QuestMobile：AI 原生 App 月活达到 4.61 亿💰小米一季度营收 991 亿元，卢伟冰：今年下半年有全新平台的新车⚠️滴滴全国多地出现系统故障🧠Google CEO 解释 AI 编程落后原因：缺少 Cursor 这样的用户入口📱小红书上线音频播客业务🚗特斯拉高管：正研究三电机版 Model 3 的可行性🚙启境汽车宣布全国首批 300 家相关门店陆续开业，覆盖 70 城🚗东风牵头起草乘用车底盘强制国标过审💡黄仁勋：AI 时代学什么不重要，讲故事、创造力才重要🎧vivo 首款无线头戴降噪耳机定档 5 月 29 日🛍️1699 元起，XREAL 推出年轻副线品牌 xbx，首款 AR 眼镜 a01 亮相🚙小米汽车发布世界模型框架，重建与生成一体化🤖阿里 Qwen3.7-Max 登顶国产第一，仅次于 Claude Opus 4.7 thinking🧠昆仑万维发布百万上下文 Agent 模型 SkyClaw-v1.0🦿擎朗智能发布小尺寸人形机器人 XMAN-L1，接入豆包、腾讯等大模型💻面壁智能发布 MiniCPM5-1B，主打 2B 以下端侧文本模型📱支付宝 AI 支付笔数达到 3 亿📋上海上线网络餐饮电子证照核验应用⚠️抖音公布 AI 谣言处置成果：相关内容平均浏览量下降 62%🎬周杰伦《太阳之子》登陆 Apple Music 国区🎥《爱是愤怒》发布「温暖的家」预告，定档 6 月 19 日小米 MiMo-V2.5 系列 API 永久降价，最高降幅 99%今天凌晨，小米技术宣布，对旗下 MiMo-V2.5 系列 API 进行永久降价，相比原始定价最高降幅可达 99%，且不再区分上下文窗口长度。MiMo-V2.5-Pro 输入缓存命中价格从此前 ≤256k 窗口下的 ¥2.80 / 百万 tokens 降至 ¥0.025，降幅约 99%；输入未命中缓存价格从 ¥7.00 降至 ¥3.00，降幅约 57%；输出价格从 ¥21.00 降至 ¥6.00，降幅约 71%。与此同时，Token Plan 计费体系同步优化，定价不变，可用量提升至原来的 5 至 8 倍。MiMo-V2.5 标准版（¥99）套餐可用 Token 数量从原来的 200M 升级至 1300M，Pro 套餐（¥329）从 700M 升至 4700M。在降价之外，小米还宣布「百万亿 Token 创造者激励计划」提前收官。该计划自 4 月 28 日上线，截至今日北京时间 5 月 26 日 16:08，100 万亿 Tokens 已全部发放完毕。QuestMobile：AI 原生 App 月活达到 4.61 亿调研机构 QuestMobile 昨日发布 AI 平台采信逻辑与信源偏好研究报告。报告显示，截至 2026 年 4 月，AI 原生 App 月活用户规模达到 4.61 亿，月人均使用次数和时长分别为 91 次、180 分钟。报告还提到，豆包、DeepSeek 月人均使用时长分别为 144.6 分钟和 109.5 分钟，同比增长 80.6% 和 106.9%。🔗 相关阅读：别再无脑装豆包了！实测五款国产 AI App，最强的竟是…小米一季度营收 991 亿元，经调整净利润 60.72 亿元小米集团昨日发布 2026 财年第一财季财报，季度营业总收入 991 亿元，同比下降 10.9%；归母净利润 47.23 亿元，同比下降 56.76%；经调整净利润 60.72 亿元，同比下降 43.1%。分部来看：手机 × AIoT 分部收入 793 亿元，同比下降 14.5%，分部毛利率 22.5%；智能电动汽车及 AI 等创新业务收入 199 亿元，同比增长 6.9%，分部毛利率 20.1%，经营亏损 31 亿元；一季度整体毛利率为 22.0%，同比下降 0.8 个百分点，环比提升 1.2 个百分点；Xiaomi MiMo-V2.5-Pro 跻身 Artificial Analysis 榜单综合智能指数、Agent 指数全球开源模型并列第一，未来三年在 AI 领域投入 600 亿元。在晚间的财报会上，小米集团总裁卢伟冰在会上正式预告，一款基于全新平台打造的大型新车将于今年下半年上市，并规划有多款车型，称其「非常有创新」「非常有竞争力」。卢伟冰在会上解释了 YU7 销量回落的原因：一方面，较长交付周期导致部分用户转向竞品；另一方面，初期产品线规划存在缺失，入门标准版缺席，导致对中心城市通勤用户吸引力不足。为此，小米推出了 YU7 标准版与高性能版 YU7 GT，以「一低一高」策略补齐产品矩阵。他表示，目前门店试驾及锁单反馈良好，对实现全年 55 万辆交付目标仍有信心。在出海规划方面，卢伟冰透露，小米汽车计划于明年三、四季度启动出海，首战欧洲，采取先发达国家后发展中国家、先高端后中端、先右舵后左舵的分阶段策略。目前相关准备工作正在推进中。滴滴全国多地出现系统故障据鞭牛士报道，昨日 17:40 左右，多名用户在社交平台反馈滴滴出行系统故障，问题包括无法开启行程、App 闪屏卡顿、定位异常、无法显示司机位置，以及司机端无法定位乘客。网传截图显示，部分用户在打车后遇到「抱歉，网络出了点问题，请稍后重试」「订单太多小滴扛不住了，请稍候再试」等提示。报道提到，广东、江苏、北京、江西、新疆等地均有用户反馈异常，企业滴滴服务也受到影响。当晚，滴滴官方发文致歉：非常抱歉，因云厂商网络专线故障，造成今天 17 点左右滴滴 App 部分服务出现短暂故障，目前服务已全部恢复。故障期间产生的费用异常等问题我们正在紧急处理，将尽快妥善解决。Google CEO 解释 AI 编程落后原因：缺少 Cursor 这样的用户入口日前，Google CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在《纽约时报》旗下播客节目《Hard Fork》接受专访时，首次公开承认 Google 在 AI 辅助编程领域目前落后于行业前沿。他将原因归结为缺少像 Cursor 或 Claude Code 这样能直接嵌入开发者日常工作流的编辑器入口——这一缺失导致 Google 流失了最关键的动态工作流数据，进而拖慢了模型在智能体编程场景下的迭代速度。皮查伊在专访中侧重展示了 Google 内部 AI 编程工具 Antigravity 的闭环测试数据，包括内部 Token 消耗量每周翻倍，以及在极端性能测试中用 12 小时从零构建出操作系统。他表示，Google 底层技术底座依然完备，当前在公开市场的被动，主要源于应用场景与用户反馈闭环的广度限制，而非底层能力的根本性缺失。小红书上线音频播客业务昨天，小红书在新生代创作盛典上宣布上线音频播客业务，开放 PC 端和移动端音频直接上传，并支持 PC 端通过 RSS 同步导入播客内容。新功能会把播客展示在创作者首页。小红书还计划在发现栏目上线播客独立频道，并支持小窗播放、断点续播、熄屏播放、定时关闭和 15 秒快进快退等音频收听功能。特斯拉高管：正研究三电机版 Model 3 的可行性近日，特斯拉工程副总裁拉尔斯·莫拉维在《Ride the Lightning》播客特别节目中透露，他正在研究为 Model 3 搭载三电机系统的可行性。莫拉维在节目中被主持人瑞安·麦卡弗里直接追问 Model 3 是否会配备三电机时，并未否认这一方向，表示「一直在认真思考这件事」。他特别提到希望将碳纤维套筒电机引入 Model 3 平台——这一技术正是 Model S Plaid 得以实现持续强劲加速能力的核心硬件。目前，Model 3 Performance 采用前后双电机布局。若要在后副车架内加装第三台电机，工程空间将极为有限。莫拉维坦承，这是一项「高投入、需权衡回报」的规划，在现阶段与特斯拉整体发展目标并不契合。他进一步解释，公司当前全部高性能研发资源已集中投入新一代 Roadster。这款旗舰跑车将搭载特斯拉最新一代电机技术，是目前工程团队的优先级所在。莫拉维表示，一旦 Roadster 正式投产，相关高性能电机技术未来有望向其他车型延伸。启境汽车宣布全国首批 300 家相关门店陆续开业，覆盖 70 城启境汽车昨日宣布，全国首批 300 家相关门店正陆续上线开业，覆盖北京、上海、广州、深圳、杭州、武汉、郑州等一二线城市，合计 70 城。此次开业门店分为两种形态。「用户中心」，由启境直营或授权经销商运营，主要承载销售咨询、到店看车、试驾预约、车辆交付及售后等全流程服务；「体验中心」，由引望联合启境及授权经销商共同打造，定位沉浸式体验空间，以华为乾崑智驾技术及其搭载车型的展示体验为核心，选址城市核心商圈。东风牵头起草乘用车底盘强制国标过审东风汽车近日披露，其在乘用车底盘领域牵头起草的首个国家强制标准已全票通过审查。该标准聚焦制动辅助系统，预研至今历时三年多。制动辅助系统会在驾驶者紧急制动但踩踏力不足时识别驾驶意图，并瞬间把制动力提升至最大，以缩短制动距离。东风称，我国新上市 M1 和 N1 类车型中，BAS 装备率逐年上升，乘用车新车中已有 90% 以上车型标配 BAS；出口车型按联合国法规 UN R139 已 100% 强制装备 BAS。💡 黄仁勋：AI 时代学什么不重要，讲故事、创造力才重要据《商业内幕》报道，英伟达 CEO 黄仁勋近日在英国 Channel 4 播出的访谈中谈到 AI 时代的教育选择。他认为，今天最值得培养的是讲故事、创造力和判断力，而不是提前押注某一个具体学科。无论你选择什么作为自己的热情所在，你唯一需要做的，就是问自己：人工智能如何能够提升我的学习、我的技艺、我的使命？黄仁勋表示，过去人们很容易建议孩子学习物理、工程或计算机科学；但在 AI 可快速补足工具能力后，单一专业选择不再是唯一答案。他的核心判断是，讲故事、创造力和判断力会继续保有价值。AI 可以像导师和教练一样帮助学生进入不同领域，学习者仍要提出好问题、组织信息、评估结果，并把复杂内容讲清楚。黄仁勋把 AI 工具视为扩大教育反馈的方式：学生无论学习艺术、科学还是工程，都可以借助 AI 获得更快练习和解释。他没有替学生指定专业，而是把「如何用 AI 放大自己的判断」作为新的学习框架。vivo 首款无线头戴降噪耳机定档 5 月 29 日vivo 昨日官宣首款无线头戴降噪耳机，将于 5 月 29 日 19:30 发布。预热海报显示，这款耳机提供云雾白、微风紫两种配色，重量约 238g。功能上，该耳机支持高沉浸主动降噪、跨生态无缝三连接和多设备切换。1699 元起，XREAL 推出年轻副线品牌 xbx，首款 AR 眼镜 a01 亮相XREAL 昨日宣布推出年轻副线品牌 xbx（X by XREAL），首款产品为 xbx a01 系列 AR 眼镜。新品主打随身大屏、游戏和通勤娱乐场景，品牌口号是「只管玩就好」。xbx a01 系列采用半透明镜身和可更换「百变前框」设计，用户可以替换前框，也可以 3D 打印自定义配件。整机重量控制在 62g，配备三种尺寸鼻托、三档可调柔性镜腿和自适应弹性铰链。显示部分，xbx a01 支持 1600nits 感知亮度、14 档亮度调节、HDR10、10.7 亿色、AI SDR 转 HDR，以及 50° 视场角，对应 4 米外约 147 英寸显示效果。新品还搭载超清空间防抖，通过 AI 姿态预测、动作捕捉和画面预渲染，在地铁、高铁、飞机等移动场景中降低画面晃动。价格方面，xbx a01 售价 1699 元，xbx a01+（增加遮光罩和环绕模式）售价 1799 元。小米汽车发布世界模型框架，重建与生成一体化小米技术昨日发布 Xiaomi Auto World Model 全新框架，面向辅助驾驶世界模型，把重建模块 WorldRec 与生成模块 WorldGen 合并进同一套系统。据介绍，该方案避免先重建场景再简单喂给生成模型的串联路径，改为让两侧互相约束：WorldRec 维护随观测扩展的 4D Gauss

XREAL 把今年的第一场发布会，留给了一个之前没听说过的新牌子：xbx。内部的全称是 x, by XREAL。考虑 1699 的定价，xbx 的第一款产品 a01 的性价比相当不错：50° 视场角，tandem OLED 显示模组的亮度高达 1600 尼特，等效 4 米左右 147 英寸大屏，支持 HDR10 和在至高 120Hz 帧率下的空间防抖。但参数远没有颜值和戴起来轻松更重要。62g，半透明未来感机身，可替换的多种个性化镜框。CEO 徐驰说，「颜值就是正义，只管玩就好。」这是成立十年来一直在拼了命地往「上」冲的 XREAL，第一次「向下」。过去这些年，徐驰和他创立的 XREAL 从来没有走过容易的道路。尽管中国的消费电子供应链资源足够好，以至于整合能力成为了成功的硬件创业者必备的素质——XREAL 却是不搞纯粹的「供应链整合」的。正相反，XREAL 一直都在往上走，做最贵、最难、最「极客」的产品。为此，XREAL 不惜做极高比例，同时也是同行中最高比例的自研，甚至不惜因为过去两三年里的国际半导体波动，而损失相当一部分利润率。这才是为什么去年 XREAL 能和硅谷巨头 Google 联合推出 Project Aura，一台令行业人士刮目相看，也让消费者打破对现有「智能眼镜」刻板印象的原型机（今年将正式面市）。徐驰毫不收敛地将 Project Aura 称为他所在的行业体验的「天花板」。能做出这样的产品，断不可能靠整合供应链。为什么只有 XREAL 能做到，为什么谷歌选择了，LG、ROG 等也都选择了 XREAL？徐驰说，答案是 XREAL 的 A 面：内敛、冷峻、长期主义、押注绝对的技术创新。那么，XREAL 的 B 面又是什么？在徐驰带领着公司一往无前地朝着头戴式显示技术的性能优化与极致轻量化冲刺的同时，他的背后险象环生：在通过 Apple Vision Pro 试水也试错了之后，苹果立项了更多轻量级 AI/AR 眼镜产品，如无意外将于 26H2-27 全年逐步问世；小米、阿里千问、Rokid、VITURE 等纷纷杀入市场。它们当中，有的用 AR 显示眼镜围攻 XREAL 占据已久的光明顶，更多的则是用 AI 眼镜（屏显/无屏）来提前抢占行业领头者尚未明确布局的新空间——无论何种产品定义，价格都被压得越来越低。对此徐驰并不紧张。在和他深聊过后，爱范儿得出这样的感觉：XREAL 的 A 面朝前太久了，以至于同行们似乎误认为它没有或者不屑于展现另一面。「怎么说呢，A 面没立住的时候，就没有 B 面。我们现在来了，虽迟但到。」XREAL 主品牌的势能已经积攒到位，徐驰和他的产品团队终于腾得出手去做另一种风格的产品——一个更年轻、外放、价格也更亲民的牌子 xbx。这就是 XREAL 的 B 面，与那个永远创新不止的 A 面，互为映照。他说，自从创业以来，见到了 VR/AR 的泡沫，破了；然后元宇宙来了，也破了。一路走来，这次创业越来越像一场万米长跑——这也是从一开始他就坚信的赛制。「抢跑一点都不重要，跑对方向才重要。」所以，徐驰看起来并不担心这些新来的竞争者。问他怕不怕大厂和其它创业公司一拥而上，他答：「我们最怕的，是这个行业只有自己。如果没有别人，没准说明我们走错了方向。所以热闹一点挺好的。」2016 年，徐驰离开混合现实先驱企业 Magic Leap，回国草创，做一副在当时没人看好的眼镜。快十年过去了，他庆幸 XREAL 能活到今天，运气占了相当大的因素。「感谢这个赛道前十年的起起伏伏，让我有机会不断打怪升级……等到真的要跟大厂掰手腕的时候，不至于一上来就是总决赛。」爱范儿等与徐驰、XREAL 产品负责人刘宗楷进行了一次专访，从全新的子品牌 xbx 和第一副价格打到 1699 元的 AR 眼镜产品 a01 聊起，一路聊到他怎么看待竞争，如何比较自己与同行之间的资本效率、AI 眼镜会不会最终取代手机，以及一个第一次创业的人，凭什么活到今天。「年轻人最好的，就是不迷信传统」爱范儿：XREAL 这些年的特质就是高端化，为什么要在这个时间点推出 xbx 这个品牌？徐驰：我们一直说，今天的智能眼镜行业很像 05、06 年的手机行业，很碎片化，系统、应用生态、交互范式都不统一。在这个相对早期的阶段，没有哪个品牌能够覆盖所有的价位段。所以我们就想，有没有可能做两种风格不一样的产品，像 A 面与 B 面一样。这个行业充满波折，是出了名的难做。很长一段时间里，大家都在摸索，我们自己也（一段时期内）没有一个特别清楚的定位。但是「XREAL 」在我心里就是那个极致创新的品牌，更冷酷、更经典。但是，一个品牌尚未立住的时候，我没办法再去做一个更大众、更宏观的东西。慢慢地，XREAL 成为了我想要的那种更内敛的品牌，这时候，就可以有一个更绽放的品牌跟它相互映照了。这就是我说的 A 面与 B 面。A 面没立住的时候，就没有 B 面。这件事虽迟但到。从今往后，我们不只是一家叫 XREAL 的公司，还是一家 x by XREAL 的公司。爱范儿：年轻人想要什么样的 AR 眼镜？难道年轻人就不想要极致的产品？刘宗楷：对年轻人来说，个性与自我表达是每个人心里的渴望。市面上不管是 AR 眼镜、AI 眼镜、还是 XR 头盔，很多人下意识觉得这东西就该不好看、不轻便。但我们偏要反着来，为什么不先做出一副好看、够轻、年轻人愿意戴在头上的眼镜？一副愿意戴出门的眼镜，是所有事情的第一步。徐驰：年轻人最好的，就是不迷信那些传统的大道理。颜值就是正义，好看就好，好用就好。我们希望用 a01 这副眼镜让大家明白，一千多块的价格也可以做到两千多块的体验。我们会把它长期做下去。爱范儿：必须戴到外面，才能影响更多潜在受众。徐驰：没错就是这样。我们希望这个产品可以在地铁上，在咖啡馆里，在飞机上，在各个地方，更多的年轻人把它戴到外面，而且是不尴尬的。所以我们做了极致的轻量化和个性化设计。爱范儿：轻量化肯定有取舍。一个产品想做更高的分辨率、帧率、视场角，模组就会变大；模组大了，重量就会大、配重也会失衡。刘宗楷：做轻的同时还要保证体验，真的非常难。镜片和外壳的厚度能不能再降一点，但强度还能保住。每一个器件既要轻还要保住性能，我们抠了很多细节。这条路没有尽头，就是一个个夜晚，一次次较劲和争吵。当然，我们觉得还可以做得更好。爱范儿：AR 眼镜能做到的 FoV（视场角）物理极限是多少？以及不考虑极限，只说在不同场景下人类佩戴的人体工学舒适度，最优解是多少？徐驰：我给你个最直接的答案，最好的视场角应该是在 85° 左右，但这是在不计成本堆料、不考虑重量的前提下。在 Project Aura 上，我们做到了 70°，在这个产品形态下已经是非常不错了，但是仍然有差距。什么时候我们能做到 85°，并且仍然是轻量化的，那么我们会觉得至少在显示端做到极致了。刘宗楷：根据场景来看，比如你戴上 VR 头显去火星，画面主体是一艘宇宙飞船，背景则是宇宙星空——你需要同时看到主体和背景才能获得最大的沉浸感。但是对于 AR 眼镜，最好的背景其实是真实世界。如果是打游戏或者看球赛可能就不需要很大的角度；但如果是看电影，或者附着在真实环境里的 AR 显示，那么宽视角的沉浸感就更重要。所以最终还是取决于内容是否沉浸。至于人眼的注意力聚焦视角，从眼科学上来说的确有极限，一般就是水平方向的 50° 左右，垂直的 30-40°这个区域内。视场角并不是唯一的关键因素，还有电致变色、性能续航等等。在我们定义不同产品的时候，会有无数个取舍的拨杆，往不同的方向去拨。「我们最怕的，是这个行业只有自己」爱范儿：苹果也入场了，国内大厂的竞品也已经上市，价格越压越低。你怎么看？徐驰：大家进来，我认为是好事。我们最怕的是什么？是这个行业只有我们自己——那说明这个赛道没人关注，没人看好。我们始终认为，眼镜是最有机会替代手机的下一代计算终端。虽然已经创业十年了，我们也才刚刚开始，我们的渗透率可能还不到 1%，后面还有百倍甚至更大的成长空间，所以大家一起来把蛋糕做大是件好事。我们这个行业是有泡沫的，但泡沫不一定是坏事，说明大家对行业的期待值很高。过去在每个阶段，都有过想挣快钱的人，发现不好赚就走了。泡沫褪去，受害的其实是消费者。而真正推动行业往前走的，是那些把「用户期待」和「产品体验」之间的差距一点点缩小的人。打个比方，今天的 AI 眼镜就像五岁小孩，而我们定义的全天候佩戴的 AI 眼镜就像贾维斯。这中间的差距得靠底层创新去一点点推动。这些创新不会无缘无故发生，背后一定有人负重前行。问：你们跟 Meta 的距离还有多少？徐驰：举个不那么恰当的对比：2025 年 Meta 的 Reality Labs 业务营收是 22 亿美元，亏损接近 200 亿美元。我们今年做到了 2 亿美元营收，差不多是它的十分之一，但我们的亏损不到 2000 万美元。十分之一的营收，千分之一的亏损，我觉得我们的资本利用效率还可以，这也是我们的优势。爱范儿：你们有自己的全栈自研芯片、光学，但 Project Aura 的部分算力还是用的骁龙，两者这两者是什么关系？将来 XREAL 会否提高核心算力的自主性？徐驰：X1S 是一颗完整的 SoC。在 Aura 上，所有对延迟和带宽敏感的计算，放在我们的 X1S 芯片上，其它的给骁龙。我们的芯片就是纯端侧计算，骁龙芯片放在 puck（外挂的计算单元） 上。这两者不是处理器和协处理器的关系，而更像是「端侧」和「云」之间的关系。有些计算需要发生在离你更近的地方，更加及时。我们一直说眼镜会取代手机。在可预见的将来，puck 会消失，直接换成你的手机就行了；更长远来看，如果眼镜真的取代手机，它需要自己能够处理所有的计算。这才是我们为什么押注自主芯片的意义所在。前段时间美国出台禁令，先进制程的晶圆不能直接运进中国大陆。这件事挺流氓的，我们的芯片在这个范畴内，本来要在大陆做封装，结果必须在台湾封装完才能运回大陆。当时国内一大批芯片厂商都在争抢台湾的封装资源，造成了一次性的短缺，跟今天的内存短缺很像。为此，我们的业绩也少了蛮大一块，否则去年 Q3、Q4 的增长会很明显。但从长远看，这反而驱动我们继续往前走。还好我们今天销量不是很大，总比卖了几百万台突然被卡脖子要好（笑）。我们希望中国有越来越多的先进制程握在自己手里，谁也卡不住。爱范儿：Project Aura 在国内能上吗？你们会选择哪些国内模型厂商一起探索？徐驰：因为 Android XR 和 Gemini 强绑定，而 Gemini 在国内用不了。所以很遗憾，要不你海淘吧（笑）。我们不会放弃国内市场，如果 Android XR 能够和 Gemini 解耦，连上国内 AI，就是 Project Aura 进入国内市场的时候，但不是今天。就像当年 iPhone 也不是刚问世就进入中国。我觉得这个结果我们可以接受。It’s okay.对我们来说，阿里是我们的股东，我们也一直跟字节跳动保持交流。在模型方面，我们不会排斥任何一家。我们的终极理想，是 AI 能像搜索引擎一样换着用。未来的大模型会变成基建，谁家的 token 效果好就用谁，可以无缝切换。「眼镜凭什么取代手机？」爱范儿：你自己也说，AR 眼镜这个品类存在很多年了，但渗透率仍然很低。让更多人接纳它的「入门毒药」会是一个怎样定义的产品？徐驰：大概率还是主流两大类：更加全天候的 AI 眼镜、带显示但不够全天候的 AR 眼镜。这个「全天候」(always-on) 有两层意思：一是全天候佩戴，二是全天候使用。今天的问题是，AI 眼镜的主要场景不是 AI，而是听歌拍照；你打开相机拍个 30 分钟，产品就没电了。如果说眼镜是你的个人助理，但它每天只能睁眼 30 分钟……那就不是一个全天候的助理。在将来的某个时间点，会有一款 35g 以下、全天候续航的产品，作为 AI 交互的载体。这样的产品，我认为是能做到的。如果做到了，它绝对会是人手一个的设备。另一条路就是 AR 眼镜，追求更高清、更多内容。这个路线今天还是分体机形态，能做到 60g，但终极形态

押注 2026 年 Token 大涨价的人，短短一周迎来两次打脸。5 月 22 日，DeepSeek 宣布 DeepSeek V4 Pro 永久降价；今天凌晨，小米 MiMo-V2.5 系列跟进降价，最高降幅达到 99%。与此同时，小米 Token Plan 计费体系同步优化，定价不变，可用量提升至原来的 5 至 8 倍。没有出乎太多意料，海外 Reddit、X 平台以及各大开发者论坛上关于小米 MiMo 模型降价的讨论热度也是迅速飙升。只是，在全行业都在高喊 Token 成本吃不消的当下，小米为何敢于逆流降价？更重要的是，这波降价操作又会把 AI 行业推向何方Token 价格打骨折，AI 行业迎来最严厉的父亲小米此次公告显示，旗下 AI 大模型 MiMo-V2.5 系列 API 将进行永久降价，最高降幅达 99%，且不再区分输入长度。新价格已于北京时间 5 月 27 日 0 点全球同步生效。不过，99% 的降幅并不意味着每一次调用都会按最低价计费，关键变量在于输入缓存是否命中。以 MiMo-V2.5-Pro 为例，一旦命中缓存，输入价格被击穿至约 0.025 元每百万 Tokens。而如果输入缓存未命中，价格依然维持在 3 元每百万 Tokens，输出价格则为 6 元每百万 Tokens。也就是说，这个极低价格成立的先决条件，是请求必须大量命中缓存。对于高重复上下文、高频 Agent、多轮代码任务以及批量推理任务来说，这个价格拥有极强的吸引力，但如果你的应用场景缓存命中率堪忧，真实成本显然不会触及最低点。Token Plan 的玩法也有着相似的逻辑。小米强调定价不变，Credits 大幅提升：Lite、Standard、Pro、Max 四档月费仍是 39 元、99 元、329 元和 659 元， Credits 的额度，也从 0.6 亿、2 亿、7 亿、16 亿提升到对应的 41 亿、110 亿、380 亿、820 亿。且按照新的换算关系，MiMo-V2.5-Pro 命中缓存只需 2.5 Credits / token，未命中缓存则要 300 Credits / token，输出为 600 Credits / token。这与 DeepSeek 的打法如出一辙。简单回顾一下时间线：4 月 24 日 DeepSeek V4 预览版发布；次日 V4-Pro 开启 2.5 折优惠；4 月 26 日，缓存命中价格暴降至首发价的十分之一；到 5 月 22 日，临时折扣干脆变成了永久降价，V4-Pro 永久降至原价的四分之一。一番调整过后，DeepSeek-V4-Pro 的输入缓存命中价格从 0.1 元直接降到了 0.025 元。随着小米 MiMo-V2.5-Pro 的火速跟进，国产模型的缓存命中输入价已经被彻底焊死在了这一基准线上。DeepSeek 和小米都把最有冲击力的价格放在缓存命中和场景，原因并不复杂。大模型正在从聊天走向干活，而 Agent 才是 token 消耗真正放大的地方。在聊天场景里，用户问一句，模型答一句，成本相对容易估算。但在 Agent 场景里，一个任务可能包含长上下文、多轮推理、代码生成、工具调用、网页读取、文件分析和结果校验。用户看到的只是最后一次输出，后台却可能已经发生了多次请求和大量上下文读取。这就是缓存命中重要的地方。Agent、代码助手和长上下文应用有一个共同特点：很多内容会反复出现。比如系统提示词、项目代码、API 文档、工具说明、历史对话、依赖文件等。这些内容如果每次都重新计算，成本会很高；但如果能被缓存，下次再用时只按缓存命中价格计费，推理成本就会明显下降。也就是说，缓存命中价格越低，越适合高频、多轮、长上下文的真实工作场景。DeepSeek 和小米低价背后，其实也是为了先把开发者和高频应用吸引进来，让更多 Agent、代码助手和办公自动化应用愿意跑在自己的模型上。小米此前通过 MiMo Orbit、百万亿 Token 创造者激励计划等活动，让更多人体验 MiMo，并解决真实问题。这个百万亿 Token 激励计划自 4 月 28 日上线，到 5 月 26 日 16:08，100T Tokens 已全部提前发放完毕。从平台视角看，低价 token 和免费额度换来的是海量真实调用。真实调用会带来复杂任务、失败样本、用户反馈、Agent 工作流、代码场景和长上下文数据，这些都会反过来帮助模型和推理系统迭代。社区里的「养虾党」现象，也可以放在这个逻辑里理解。用户在最大化消耗额度的同时，也在帮助平台制造压力、暴露问题、积累调用数据。所以这笔账不能只看单次推理毛利。短期收入被压低，换来的是开发者迁移、调用规模和真实反馈。对想争夺 Agent 生态位置的模型厂商来说，这是一种非常划算的平台投入。罗福莉的真香定律，背后是工程暴力不过，光有意愿还不够，关键是降得起。小米这次降价的特殊之处，正在于它和 MiMo 大模型负责人罗福莉此前的公开表态形成了反差。一个月前，罗福莉曾公开反对 token 价格战。她当时的判断是，低价 token 加开放第三方 Agent 框架，容易让平台陷入成本失控。她提到，第三方 Agent 框架往往上下文管理粗放。单次用户查询可能触发多轮低价值工具调用，每次请求又携带超过 10 万 token 的超长上下文。如果平台无法约束这类浪费，真实 API 成本可能是订阅价格的数十倍。她还认为，全球算力供给已经跟不上 Agent 带来的 token 需求增长。大模型公司在没有厘清编程和 Agent 场景成本结构之前，盲目价格战会导致限流、降配、稳定性下降，最终损害用户体验。但小米这次降价没有推翻此前判断，而是改变了价格战成立的前提。罗福莉此前反对的是没有成本结构支撑的低价。小米现在展示的，是一套自认为能够支撑低价的推理工程方案。按照小米公告，其技术团队基于 SGLang HiCache 完整支持 SWA，也就是 Sliding Window Attention，将 KV Cache 在 GPU 显存、CPU 内存、SSD 等多级存储之间的数据搬运量降低至优化前的近七分之一，并将可缓存 token 数量提升至优化前的近五倍。与此同时，小米还优化了专家并行方案和输入长度分桶策略，以提升集群输入吞吐能力。没有这层工程能力，低价很容易就会变成不可持续的补贴。有了足够强的 Infra系统，低价才可能转化为长期优势。价格战考验工程能力，也考验后方厚度。不同于纯 AI 模型公司，小米的手机、汽车、IoT 和消费电子业务，给它提供了更长的投入周期和更大的战略耐心。它可以把大模型服务看作 AI 生态入口，避免陷入只按短期 API 收入斤斤计较的困局。这对中小模型公司并不友好。没有主业输血，没有过硬的 Infra 实力，也没有足够调用规模摊薄成本的玩家，注定无法长期跟进这种价格。DeepSeek 的低价已经直接威胁到不少国产模型的市场定位。而随着小米 MiMo 的跟进，更多仍有体量的厂商会被迫调整价格或将重新定义产品价值。更小的模型服务商，则可能被推向更窄的垂直场景。这轮降价某种程度上也是效率派模型厂商对市场的一次筛选。有工程能力、算力调度能力和生态入口的公司，可以承受更低价格带来的压力。只有模型能力、但推理成本压不下来的公司，会越来越被动。并且伴随继续下探的空间逐渐变窄，价格越接近物理成本，单纯降价的价值越有限。下一阶段，模型质量、Agent 适配、开发者工具、生态绑定、服务稳定性和企业交付能力，也都将迎来新一轮内卷。模型能力决定了 AI 发展的上限，而推理成本决定了 AI 普及的规模。等到真正便宜的 Token 涌入应用层时，我们才会真正看清，属于 AI 的下一个爆发时代会是什么模样。

智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？这是「AI 器物志」的第14篇文章。时至今日，已经没有人可以否认：手机正在成为我们生活中最重要的 AI 枢纽。无论是给智能穿戴作数据中枢，还是作为独立智能终端，手机都承担着比以往任何时候都重的连接和处理任务。而手机的操作系统，就是这些连接和处理的基础，是一切 AI 功能的舞台。图｜OPPO承认吧，无论你是否喜欢手机智能助手，手机系统的 AI 化都是不可避免的，连谷歌都在说要把 Android「操作系统」进化成「智能系统」了。与其一股脑地反对手机 AI 化，我们面对这种变革的最好方式，莫过于秉承「拿来主义」的原则：主动发掘那些最好用的手机 AI 功能，让它们成为日常使用中的润滑剂。而口号「超流畅更 AI」的 OPPO ColorOS 16，就是这样一个难得的 AI 功能不喧宾夺主、反而让使用体验变得润滑的手机系统。一键闪记：AI All in one虽然记忆功能各个品牌都有，但小布记忆仍然是目前为止我们体验到功能最丰富、用法最直观、生态最完善的那个。毕竟 OPPO 在开发这项功能的时候，背后的思路很清晰：我要的不是截图本身，而是屏幕上的信息……灵魂抽走之后，那个枯萎的实体照片就不重要了，因为信息已经被提取了。在最新版本的 ColorOS 16 里，「一键闪记」的能力进一步加强，开始和小布记忆里面的多模态功能、流体云等有机结合，变成了一个比截图更好用的超级记忆工具。视频闪记让一个 AI 工具好用的重点，从来都是「工具多走一步，让用户少走一步」。「视频闪记」功能，正是在记录和理解屏幕信息的基础上主动多走一步，让用户不必额外操作一次的典型代表。这个功能之所以好用，在于它解决了以前要总得复制链接发给 AI、或者在视频播放界面喊小布的「多步骤」操作。相比之下，视频闪记只需要在播放的时候按一下快捷键，小布就会自动识别视频、自动执行总结，一下减少了 50% 的手动工作量。尤其如今各种学习视频——网课、生活技巧、产品教程等等——大爆发，OPPO 的视频闪记可以起到非常好的内容整理作用：而进入小布记忆里面还会预留带超链接的时间戳，跳转的视频甚至可以免开屏动画（和广告）：此外，小布记忆还会根据总结出来的视频内容，主动关联之前记忆的其他视频，形成自动收藏夹的效果。但它目前只支持国内主流视频平台、不支持 YouTube 和微信视频号，仅支持中英文、不支持小语种，以及部分竖屏视频无法触发总结等等。但总的来说，「视频记忆」依然是 ColorOS 中体验最好的 AI 功能之一，就因为它把两个最常见的 AI 操作整合在一起、做出了 1+1>2 的体验。快速记账除了视频总结之外，另一个我们意料之外好用的「闪记类」功能，则是小布的自动记账。当然，OPPO 这个自动记账并非百分百自动，而是与更常用的「闪记上岛」整合在了一起，严格来说依然是个需要手动执行的操作：但「闪记上岛」本身足够优秀，几乎可以说是目前适配性最强大的「灵动岛」类功能。将记账和这个高频功能组合在一起，应该就是目前最无感的方案了。当然记账的方式很多，微信还是支付宝都有和账单相关的智能功能，ColorOS 最大的优势依然是前面提到的「流程顺畅，体验无感」。小布记忆目前只支持导入微信和支付宝的 Excel/CSV 对账单，如果是云闪付或者其他平台的话，就要导出 Excel 之后修改排版才能导入了：除了单纯记账之外，ColorOS 的账单分析功能也做得很不错。在小布记忆首页就可以看到当月支出的柱状图，点进去还能看到流水明细和日周月平均：单这些功能，基本上就可以满足 95% 的日常记账需求了，可以省下相当多付费记账 app 的开销。更重要的是在「我的账单」页面，你还可以和小布讨论已有的收支数据——不过 LLM 的数学推理能力都比较一般，小布给出的结果最好还是「仅供参考」。系统功能：最爱抠细节的 AI除了上面的「英雄场景」之外，ColorOS 很多 AI 功能也是整合进系统 app 里的，在使用过程中经常会有「原来这里也能用小布」的感叹。并且 AI 功能集成在系统应用中，也变相提升了它们的留存度、让很多「到手就删」的 app 有了用武之地。菜单翻译作为 ColorOS 16 重点宣传的功能之一，智能翻译 + AI 菜单可以说是让我们印象最深刻的优秀 AI 整合案例了。它为一个门槛颇高的问题，提供了一种极为接地气的解决方案——把高大上的洋文菜单，直接 vibe coding 成微信点餐小程序。和小布记忆不同，这个 AI 菜单翻译入口藏得比较深，需要在预装的翻译 app 里面的「拍照翻译」中激活：在拍照翻译时，无论直接拍摄，还是导入相册图片，在读取到翻译内容是菜单之后，ColorOS 就会提示这个新的「AI 图文菜单」入口。在 AI 图文菜单里面，系统会把所有识别到的菜品转换成我们最熟悉的点单小程序布局：并且系统还会为每道菜配上一个 AI 预览图、原料和做法，甚至还有过敏原提示和价格换算。我们只需要像小程序点菜一样选择，然后选择右下角的「向店员展示」，它就能提供文字和语音两种展示形式。更细节的是，ColorOS 为一些主流外国菜系定制了不同风格的菜单界面，比如日料就是红底配富士山，泰国菜就是黄底配大象等等——并且除了出国旅游，AI 菜单功能还有一个小众用法：去酒吧的时候用它翻译一下，就能清楚自己在喝什么东西了。不少酒吧用的都是双语菜单，用 ColorOS 的 AI 菜单翻译一下，不仅能看到大概的样子，还能看到制作方法，准确度不错：AI 帮写ColorOS 的「AI 帮写」也是一个用之前没有感觉、一开始用就容易形成习惯的小功能。和其他厂商喜欢把 AI 写作功能绑定进预装输入法不同，ColorOS 的 AI 帮写与输入法是独立的。也就是说无论你用搜狗输入法、微信输入法还是 Gboard，AI 帮写都能正常使用：而 ColorOS 实现 AI 帮写的方式也很有意思：它的触发检测基于应用白名单，但提示词却是通过屏幕内容识别读取的。换言之，AI 帮写只会在特定 app（美团大众、淘宝京东、小红书朋友圈等等）里弹出，在不支持的软件里面（比如酷安）只能手动呼出小布帮忙。微信朋友圈（左）和酷安（右）而 AI 帮写具体写什么东西，是根据它识别到的屏幕内容决定的，有时候会导致一些 bug——比方说在小红书里面，只要屏幕上有缩略图，AI 就知道我想要的是和猫相关的内容：但大众点评里，由于输入框上移会挡住照片，AI 帮写就不知道内容是什么了。如果碰巧没显示关联话题，AI 帮写就会写出一些不知所云的东西：但在不出 bug 的时候，ColorOS 的 AI 帮写功能都是相当好用的。虽然它生成的东西很难说有什么个人特色，但用来应付那些「写 100 字点评领优惠券」的场景来说，简直就是解放生产力的终极工具。需要改进的问题除了上面的有趣用法以外，ColorOS 目前的 AI 功能也存在着一些问题和短板。首先是普及性的问题——前面列举出的大部分功能，其算力重心都是云端服务器，手机本身只需要承担一小部分算法开销。在这样的前提下，以云端功能为主的 AI 更新应该很容易下放到较老的机型上才对。但事实上不是如此。就拿我们手里的 Find N3 和 N5 为例：即使是最新版本的系统和 app，也没有更新前面提到的 AI 菜单功能——其次，用小布记忆来记账的确很方便，但它的操作方式有些过于粗犷了。每次都得在订单界面闪记一下，自动化程度还是有些不足。更要命的是，它作为一个记账功能，居然不支持外币或汇率转换。哪怕 AI 识别到小票上的币种是泰铢（THB），数字也会按人民币入账：在 OPPO 国际版逐渐打开销路、出国旅游愈发普遍的今天，这种基础功能的缺失是很难让人接受的。并且相比友商的 AI 助理，小布能够支持的「代操作」功能还是比较原始——用支付宝给谁发个红包可以，去淘宝再买一单上次的咖啡豆就不行了。操作系统就该是智能系统归根结底，我们还是要回到之前 Android Show 上谷歌对 Android 系统的新的定义：Android 将会从一个操作系统（operating system, OS）转变成一个智能系统（intelligence system, IS）。过去几年间，无论是华为鸿蒙、豆包手机，还是 OPPO 的小布身上，我们其实都看到了：所有的手机 OS 都在变成 AI OS（或者 IS），这种趋势是无法反转的。相比谷歌在 Android 里面到处推销 Gemini，OPPO 做 AI 的特点是很鲜明、也很不同的——OPPO AI 的本质不是卖模型，而是卖装着 OPPO AI 的手机、卖一个有软件加持的硬件产品。OPPO 设计这些功能的底层逻辑，不是希望用户去买「小布 Premium」，而是追求在很多实用场景里面「比别人多走一步」，把用户的体验给圆上。这也是我们在使用 ColorOS 的 AI 功能时感受最深的一点：与其削尖脑袋推销 AI 订阅，反而是把 AI 智能做得「无感」更容易让人接受。毕竟真正优秀的 AI 技术，就应该像电力、自来水一样无感：用户只有在它不在的时候，才应该意识到它的存在。

我们去电影院，当然不只是为了那块更大的银幕。真正让人愿意买票进场的，是灯暗下来之后，画面、声音和注意力一起被收拢的状态。银幕越大，外界越远，人也越容易进入电影本身。很多人都想把这种体验搬回家。但家庭影院从来不只是买一台设备。对很多在城市里生活的年轻人来说，客厅不一定属于自己，卧室也很难留出一整面墙。大电视看着痛快，搬家时却很麻烦；投影仪看似灵活，又绕不开亮度、幕布、摆位和墙面。所以过去很长一段时间里，「在家看巨幕」默认需要一个稳定、宽敞，也适合改造的空间。雷鸟创新这次发布的雷鸟 GT 系列，解决问题的方式更直接：不再依赖墙面、客厅和摆位，而是把巨幕体验放进一副眼镜里。它不需要腾出一面墙，也不需要重新安排客厅。戴上之后，观影体验更多取决于眼前这副设备，而不是房子的大小、墙面的条件，或者是不是合租。两千多元的价格，也让它更像一件可以随身使用的消费电子产品，而非一套围着房子布置的家庭影音方案。如果说过去的巨幕体验，多少都要先准备一个合适的空间，那雷鸟 GT 系列想解决的，就是先把这个前提拿掉。把 IMAX 与杜比影院同时揣进口袋戴上、点亮屏幕的第一眼，最直观的改变是「视野」。如果你之前用过雷鸟 Air 4 Pro ，换到 GT Max 后会明显感觉到画面变得更加开阔。如果说前代还是「把电视戴在头上」，那么 59° 的超大视场角，则让 GT Max 直接把一座专属的巨幕影院塞进了眼镜里，大幅缓解了以往那种边缘「压眼睛」的局促感。杜比视界这个画质标准，以往在手机和平板上见得多了，但这次，雷鸟直接把它塞进了这副轻巧的 AR 眼镜里，打造出了全球首款杜比视界 AR 眼镜。连上雷鸟魔盒 2 ，点开原生支持杜比的《阿凡达：水之道》，你只需要看上几秒钟，眼睛就会直接告诉你答案。当剧情推进到孩子们夜潜入海那一幕，深海背景是纯粹的黑，而纳威人皮肤上的荧光斑点、发光的奇异生物，在画面中呈现出强烈的明暗反差。雷鸟 GT Max 能让黑色的地方彻底沉下去，同时让动物发出的荧光足够明亮，却又完全没有过曝或泛白。阳光穿透水面打在海底的沙子上，丁达尔效应清晰可见，画面的每个细节都一览无余。除了画质本身足够打动人，眼镜在显示交互上也充分照顾到了实际的动态场景。在右边镜腿的上方，雷鸟设计了一颗物理按键，用于在固定、随行、防抖三个 3DoF 空间模式之间自由切换。在这当中，最让我惊喜的是这个「防抖」模式。在大多数情况下，它的画面会像一台实体显示器一样相对固定在环境中；但当你要切换姿势——比如从坐姿换成躺姿，动作幅度更大一些的时候，画面又会跟随着你的视线一起缓缓移动。它完全没有了传统「随行」模式下那种完全跟着头晃、容易导致眩晕的死板感，整个调校非常神奇，体验类似于手机长焦镜头上的那种光学防抖，它能判断什么时候需要「稳」、什么时候又需要重新移动构图。有了优秀的视觉表现，听觉自然不能拖后腿。雷鸟携手 B&O 打造了这套包含四扬声器与头部追踪的空间音频系统，实际听感有惊喜。戴上它观看影片时，声音的立体感和空间包裹感相当出色。就拿刚才那段《阿凡达：水之道》的海底夜潜来说，配合影片标配的杜比全景声音轨，当角色潜入水中时，你能清晰地听到头顶海浪的暗流涌动，以及身边鱼群游过时细微的窸窣声。低频的下潜具备不错的量感，人物的对白也清晰自然。声音的方位感与画面的荧光闪烁同步，真正做到了听声辨位。而且这种开放式的声学设计完全解放了耳朵，你终于可以摘下戴了整天的入耳式耳机，摆脱随之而来的健康隐患。同时，它的防漏音控制得不错，哪怕是在安静的合租或宿舍环境里，你也可以肆无忌惮地沉浸在自己的私人影院中，完全不用担心会打扰到隔壁的室友。一块「充电宝」，一个打开沉浸观影体验的「潘多拉魔盒」雷鸟 GT Max 的惊艳体验，离不开它的「好搭子」雷鸟新版魔盒 2。它的形态类似一个日常的充电宝，比 iPhone 17 标准版略小也略轻，长时间握持不会坠手。铝合金机身配合正面大面积的 AG 玻璃触控板，滑动起来是高级的磨砂触感，整体质感到位。它的交互逻辑贯彻了「盲操」和「沉浸」：重力感应移动光标，触控板的交互与手机的全面屏手势一致，支持侧滑返回、底部上滑回主页；右下角贴心地给了一个 TF 卡槽，方便装载自己珍藏的电影资源；侧边右上角的功能键长按可开启防误触，确保在观影高潮时不会因为误碰而跳出。它底部配备了两个 Type-C 接口，左侧连眼镜，右侧可同时充电，长时间观影也不会有电量焦虑；配合内置的 4000 mAh 电池，不插电情况下也能看完两部电影。当然，出门在外如果不带魔盒，眼镜也可以直接连接其他设备。无论是插上 Mac 码字，还是通勤路上连上 Switch 沉浸式地推游戏，它都能瞬间化身为一块高素质、大尺寸的「沉浸式」便携屏。在自带的专为空间计算开发的空间计算芯片 Zone 360 加持下，配合前面提到的三种空间模式，无论是高铁微晃的座椅还是躺平的被窝，都能找到最舒适的观看姿态。令人惊讶的是，在塞入如此多硬核配置后，雷鸟 GT Max 的重量仅有 78g （标准版雷鸟 GT 更是低至行业最轻的 68g），佩戴起来几乎没有负担。不过，目前杜比视界功能的体验也有些局限：它被强绑定在了「雷鸟魔盒 2 + 视频平台 TV 端会员」这套组合上。如果你习惯在 Mac 上存放下载好的高清杜比片源，直接拿一根 Type-C 线连上电脑或手机，目前是无法点亮杜比视界的。此外，受限于棱镜 BirdBath 光学方案的物理特性，在观看高对比度画面时，边缘仍有轻微的光学色散；初次上手，视频平台的扫码登录流程还略显繁琐，需要摘下眼镜，把手机摄像头凑到棱镜前，使用体验确实不够优雅。好在登录好了之后几乎就不用再管了；魔盒的机身按键略微晃动，且重力光标的指向精度也需要花一点时间去适应。最后的微小遗憾，是目前眼镜和前端播放设备之间，依然无法摆脱一根 Type-C 实体线缆的连接。虽然盲插的设计已经尽力降低了操作门槛，但这种物理上的牵绊，多少还是限制了绝对的自由。最后来看看价格，雷鸟 GT Max 定价 2599 元，在动辄上探到 4K 档的旗舰 AR 眼镜市场中，还算是相当克制且有诚意的。它当然不能完全替代电影院。影院里的空间感、声音和那种被迫专注的仪式感，仍然有自己的位置。但对于更多日常场景来说，雷鸟 GT Max 至少提供了另一种选择：不需要一间影音室，也不需要一面大墙，只要戴上它，就能把一块足够大的银幕带到眼前。巨幕体验，也能在狭小空间里发生，我想这就够了。

我可以说到目前为止，在我们地球上真正已经上市的车里面，（问界 M9 是）性能最强悍的 SUV，没有之一。新一代问界 M9 发布会临近尾声时，余承东在台上抛出了这句话。伴随现场的欢呼，问界 M9 迎来了上市两年来的首次大换代。从当年的「1000 万以内最好」，一路通胀到如今的「地球上最强」，余承东自夸话术的迭代速度，跑得比这辆车的零百加速还要快。不可否认的是，两年前，问界 M9 这辆「千万元内最好」的车，的确成功分流了相当一部分原本手握预算去买奔驰 GLS 或路虎揽胜的买家。那时候 M9 自带一层社交货币的属性，车主开着它上路，一定程度上是在向外界展示自己拥抱前沿科技的眼光与品味。但随着交付量不断攀升，马路上的 M9 变得随处可见，它的稀缺性与彰显独特个性的能力自然也受到稀释。另一方面，如今高端新能源 SUV 市场的竞争烈度早已今非昔比。实际上，问界 M9 由攻转守的苗头在 2025 年下半年就已经显现。随着各家车企同级旗舰陆续入局，原本单月稳稳破万的 M9 开始踩下增速的刹车。从销售曲线来看，增速放缓的明显拐点发生在 25 年 7 月，和 24 年同期相比出现了 52.4% 的跌幅。到了 25 年 11 月，这种趋势变得更加明显，刚上市不久的极氪 9X 完成了首次超越，拿走了 50 万以上豪华 SUV 细分市场的单月销冠。接下来，这一细分市场还将迎来蔚来 ES9、新一代理想 L9 等强敌的围剿。为了收复失地，新一代问界 M9 交出了它的应对方案。补齐短板，收回失地我们先抛开配置奢华、价格高昂的加长版不谈，来看看这台承担走量任务的普通版问界 M9，到底在新一代车型上做了哪些进化。从外观上看，新一代 M9 延续了原有的设计语言，但细节打磨得更加极致。经过上百项空气动力学优化，这台全尺寸 SUV 的风阻系数降到了 0.249Cd，这对降低车辆的高速能耗大有裨益。车头的双百万像素大灯也做了升级，不仅亮度更高，在夜晚点亮时的视觉效果也更加细腻，同时还拥有了彩色投影的能力。真正发生质变的，是日常驾驶最核心的底盘部分。老款 M9 车身庞大，日常在老城区穿梭或者下狭窄地库时，驾驶员多少会感到有些压力。新一代 M9 全系标配了后轮随动转向系统，把这台大型 SUV 的转弯半径缩减到了 5.1 米，比一辆 MINI 还要小得多。大车也能好开，过窄路掉头一把过。余承东在发布会上这样描述新底盘带来的灵活性。配合这套转向系统的，是全新的途灵龙行底盘。硬件上采用了闭式双腔空气弹簧和双阀 CDC 连续可变阻尼减震器。底层机械素质的提升配合路面预瞄系统，让车辆在经过坑洼或者减速带时，能够提供非常柔和、平稳的路感。三电平台同样是这次换代的重头戏。新车全系换上了 800V 高压双碳化硅动力平台，这套系统不仅拉高了电机的运转效率，更解决了老款增程车主呼声最高的续航问题。问界很清楚，买增程车的用户，实际使用中绝大多数时间都在用电，所以这次问界给增程版配上了 60 度和 75 度的巨鲸大电池。其中 75 度电池版本的 CLTC 纯电续航里程高达 422 公里。在城市通勤场景下，车主完全可以把它当成一台纯电车来开，轻松实现一周充一次电，极大地降低了去加油站的频率。另外，纯电版 M9 的 120 度巨鲸电池也把续航做到了 750 公里。打开车门，座舱内的交互与感官体验也经过了重新洗牌。新一代 M9 依旧提供「阔五座」与六座两种空间布局，特别是「阔五座」版本，后排拥有超过一米的纵向乘坐空间，后备箱容积更是突破了 1000 升，足以轻松容纳两辆自行车，长途旅行的装载余量非常大。隐私与遮光体验做得也更细致，二排、三排以及后风挡全部换装了 LC 秒级智能调光玻璃。相比上一代技术，它的变光速度快了上百倍，配合致密的电动遮阳帘和投影幕布，车内可以迅速形成一个完全隔绝外部视线的私密空间。座舱的听觉体验同样迎来了全系标配的升级，新车所搭载的华为声音非凡系列音响系统拥有 39 个扬声器，功率接近 3000 瓦。余承东表示，坐在车里看电影或者听歌，声音的包围感十分饱满。在车机交互层面，全新的鸿蒙专属座舱号称大幅提升了触控的流畅度，内置的小艺语音助手还具备了类人逻辑思考能力。它会根据驾驶员的日常习惯主动提醒日程，遇到胎压偏低的情况，它还能自行分析原因并顺手搜索附近的补胎店，语音交互变得更加自然贴心。最后是问界一直以来的强项领域，也就是辅助驾驶与全链路安全。新一代车型在车头部分布置了三颗激光雷达，其中包含一颗专门应对低矮障碍物的固态激光雷达，舱内也配备了一颗融合雷达。配合最新的乾崑智驾 ADS 5.0，车辆在雨雾天行驶时能够主动增强照明，全速域防碰撞的监测范围更加广阔。被动安全层面，玄武车身 2.0 架构的高强度钢与铝合金占比超过 91%，关键部位使用了最高 2200 兆帕的热成型钢。主动安全防范于未然，被动安全守护于危难。这也是余承东给出的全链路安全承诺。作为撑起全系销量基本盘的中坚力量，普通版问界 M9 根据配置与座舱布局的不同，最终开出了 47.98 万至 54.98 万元的售价区间。向上攻入超豪华腹地标准版问界 M9 承担着稳固基本盘、收复失地的任务，而在发布会上压轴登场的 Ultimate 领世加长版，则是问界向更高价位市场发起的一轮试探。这一版本的车身轴距增加了 110 毫米，使得舱内有效空间被拉长到 3785 毫米，纯平地板面积也随之扩大到 3.2 平方米以上。多出来的这些尺寸，全部被留给了第二排与第三排的纵向空间。外观层面的变化同样为了拉开与普通版的辨识度。加长版采用了工艺要求更复杂的 6C3B 涂装工艺，并将分色腰线特意挪到了车窗下方，配合专属的雅丹金黑配色、22 英寸月辉锻造轮毂，以及在行驶过程中始终保持不动的悬浮车标，整台车的视觉气场得到了明显增强。车辆在上下车的仪式感上也做了不少细节打磨，全系配备的智慧电动门在加长版上扩展出了 77° 的超广开合范围，并带有智能感应避障雷达；底部的一体隐藏式智能电动移门踏板宽度达到了 165 毫米，全金属踏面下方有防滑涂层，车门开启时会自动向外伸出。坐进车内，Ultimate 领世加长版打破了传统全尺寸 SUV 的常规座椅配置，在车内引入了 4 个零重力座椅，并配备了中央供气式按摩系统，全车拥有 18 个按摩点位，涵盖背部、腰部与臀部。余承东表示，其气囊按摩的力度提升明显，配合质地细腻柔软的苏云材质包裹，后排的乘坐体验更偏向于高端行政沙发。更有话题性的配置，在于后排座椅的结构设计。这款车的第二排座椅支持大角度旋转，可以侧坐观景，也可以向后旋转 180°，与第三排座椅形成面对面的形态。后旋 180° 对坐变成了一个会议室、客厅，大家在这里喝茶、打牌、交流开会，非常惬意。余承东在现场描述的这个场景，切中了高端商务接待的实际需要。在隐私保护上，二排、三排和后风挡的 LC 调光玻璃可以做到秒级变光，拉上致密的电动遮阳帘和投影幕布后，车外即使在夜晚用手电筒强光照射，也难以看清车内的状况。与这种私密会客厅配套的音频系统也上了一个台阶，加长版的扬声器数量从标准版的 39 个增加到了 43 个，引入了 4 个天空音单元。这套 9.5.8 声学的穹顶声场布局，让车内的声音定位感更加立体。当后排投影幕布落下时，它还支持双 16 英寸的分屏盲投，后排乘客可以各自戴上头枕音箱观看不同的内容，彼此之间互不干扰。这样一套几乎将配置拉满的车型，五座版售价 64.98 万元，六座版售价 65.98 万元。面对这个价格，市场难免会产生疑问，在标准版 M9 已经足够全面的时候，问界为什么还要单独规划出一个价格跨入 60 万元门槛的加长版本。这跟消费受众的诉求转变有很大关系。标准版问界 M9 的核心受众依然是高净值家庭，车主大多选择自己驾驶，用车场景集中在家庭出行与日常通勤。但到了 60 万元以上的价格区间，消费者的刚性需求开始偏向纯粹的商务接待与行政座驾。过去这个领域的份额，长期被路虎揽胜加长版、迈巴赫 GLS 或者高端 MPV 牢牢把持，这些买家在乎的往往是绝对的空间和无可替代的尊贵感。Ultimate 领世加长版通过轴距的延展与对坐空间的开发，提供了一种不同于传统燃油豪车的科技行政解决方案。从销量结构来看，这个版本注定不会成为像 Max 版本那样的走量主力，它的存在发挥了产品线顶端旗帜的作用，用来摸索品牌溢价的边界。面对极氪 9X 等新势力对手在 50 万级市场布下的层层防线，新一代问界 M9 想要夺回失去的份额，单靠守城远远不够。Ultimate 领世加长版的推出，拉高了整个车系的价格上限，让问界在高端新能源竞争中具备了向下俯瞰的底气。这种版本规划拓宽了问界的目标客群，也为接下来的鸿蒙智行更高端车型探明了道路。

去年 11 月，理想汽车高级设计总监 Benjamin Baum 在接受媒体采访时，抛出了一段在当时显得有些匪夷所思的言论。等着看法拉利纯电车的外观设计吧，它的形式实际上和我们的 i 系列非常相似，因为他们理解，一辆电车就必须是这个形状。当时，互联网上充斥着对这段话的嘲讽。在大部分人的既有认知中，法拉利永远和低趴的姿态和引擎的咆哮绑定在一起。把高傲的意大利超跑和主打空间与舒适的家用车放在同一个语境下讨论，听起来多少有些荒谬。时间给出了答案。今天凌晨，法拉利在罗马正式发布了他们的首款纯电车型——Luce。这个单词在意大利语中意为「光」，寓意照亮前路。Luce 在意大利本土起售价高达 55 万欧元，约合人民币 435 万元。当 Luce 在发布会上褪去伪装，Benjamin 的预言得到了验证。这辆长达 5 米的纯电车采用了类似理想 i 系列的单厢式结构，是法拉利有史以来的第一款 5 座车型，也是这个意大利超跑品牌对电动化时代最安静的回应。驭光而来的跃马，是机械艺术，而非电子产品打造一辆如此出挑的汽车，法拉利做了一个不寻常的决定。这个极其重要的纯电首作项目，并没有交由 Flavio Manzoni 领导的法拉利自家设计工作室，而是联手了一个叫 LoveFrom 的设计工作室。这支团队的创始人，是缔造了苹果工业设计黄金时代的乔纳森·伊夫（Sir Jonathan Ive）和马克·纽森（Marc Newson）。法拉利希望借助 LoveFrom 在奢侈品与科技行业的积淀，打开一个全新的视角。受智能设备极简美学的启发，Luce 采用了一种被称为「玻璃屋」的设计概念。车身上半部分、挡风玻璃以及中控台大面积使用了康宁的大猩猩玻璃。为了追求极致的工艺感，引擎盖后缘与挡风玻璃的接缝精度达到了毫米级。雨刷也并没有像常规车辆那样隐藏在中间，而是分别停留在挡风玻璃的两侧。这是一个非常微妙的手法，让人联想到了法拉利早期的经典赛车元素。空间的分配同样打破了跑车的常规。传动与排气系统的移除，让 Luce 的乘员舱获得了极大的解放。它采用了掀背设计，两侧是型面很有雕塑感的后铰链式对开门，当四扇车门同时打开时，你会看到一个宽敞到足以让三位成年人并排而坐的后排空间。当然，支撑起这副前卫躯壳的，依然是一套强悍的底盘。Luce 拥有四台电机，这些电机能够在一秒内把转速提升到每分钟 30000 转，爆发出 1050 马力的最大功率以及 7750 牛·米的峰值扭矩。对于一辆整备质量仅有 2260 公斤的纯电车而言，这个数据非常夸张。它只需 2.5 秒就能从静止加速到 100km/h，最高时速可达 310km/h。它的底盘平铺了一块 122kWh 的电池组，采用 800V 电气架构，满电状态下的 WLTP 续航里程为 530km。为了驾驭这种狂暴的动力，法拉利开发了一套全新的车辆控制单元。这套系统能够以每秒 200 次的频率不断更新数据，配合虚拟差速器、四轮扭矩矢量分配以及最新版本的侧滑控制系统，在横向、纵向和垂直三个轴向上对每个车轮进行精准的控制。坐进车内，乔纳森·伊夫对细节打磨得很到位。在这个大屏泛滥的时代，Luce 的内饰却出人意料地保留了大量机械结构。三辐式方向盘由再生铝打造，内部由 19 个经 CNC 精密加工的部件组成。翻转空调出风口的铝制挡板，能听见清脆的机械回馈。车钥匙的交互也充满仪式感。它采用 E-ink 电子墨水技术，插入中控台凹槽的瞬间，法拉利徽标上的跃马黄会像液体般流淌而下，点亮下方的挡位选择器。驾驶员前方的 OLED 仪表采用凸透镜视差技术，铝合金与聚碳酸酯打造的物理指针带有背光。头顶的起跑控制杆，灵感则来自直升机操控面板。在人们最关心的声浪问题上，法拉利并没有使用音响来播放 V12 发动机的录音。工程师在 Luce 后轴中心布置了一枚加速度传感器，实时捕捉电机等部件的振动频率。而后，系统会像处理电吉他信号那样，对这些真实的机械振动做均衡与放大，再由车外扬声器释放到街道上。倘若切换到性能模式，这股源自电机的声音同样会涌入座舱，加之反潮流的内饰风格和实体按键的交互，你能够感知到，法拉利在极力阻止 Luce 沦为一件枯燥的电子产品。把超豪华纯电的定义权握在手里放眼当下的超豪华汽车圈，电动化进程正在经历一场倒春寒。兰博基尼已经叫停了自家的纯电计划，首席执行官斯蒂芬·温克尔曼在面对媒体时表示超跑买家对电动车的兴趣「几乎为零」。与此同时，迈凯伦的高管对纯电路线态度暧昧，阿斯顿·马丁也将首款电动车的发布时间线延后了三年。市场给出的结论是，处于金字塔尖的消费者依然迷恋汽油燃烧的味道。在这样的行业退潮期，法拉利逆势推出 Luce，看起来像是一场不计后果的冒险。他们完全可以像其他品牌一样，继续享受内燃机带来的丰厚利润，将电动化的任务推迟到下个十年。但法拉利有自己的考量，为的就是「超豪华纯电」的定义权。现在这个赛道已经不止有保时捷 Taycan 了，中国那批势头正猛的豪华品牌也在虎视眈眈。法拉利希望能够通过 Luce 来向行业证明：没有 V12，也照样能造出让人热血沸腾的车。为什么这台承载着品牌野心的新车，最终会呈现出类似理想 i 系列的轮廓，答案自然是——物理规律。在燃油车时代，设计师拥有极大的自由度。想要更嚣张的线条？风阻大一点也无妨。但到了纯电时代，风阻系数直接掐住了续航的命门，每一丝气流都和里程数严格挂钩，设计师再也没法任性。把 Luce 做成类似于水滴的流线型单厢结构，成为了空气动力学上的最优解。底盘架构的演变也推动了这种外形的诞生。纯电滑板底盘不再需要庞大的前置或中置引擎，因此将座舱整体前移，把底盘面积尽量让渡给乘客，顺理成章地成为了设计师的首选。乔纳森与部分国产新势力车企在面对着同一套关于空间、风阻和重量的物理题时，推导出了相似的几何轮廓。但他们最终还是走向了不同的分叉。法拉利显然早就准备好去面对激进外观带来的舆情。对于这家超跑品牌而言，特立独行本就是溢价的一部分。而背负着销量压力的新势力车企，终究还要考虑如何把车卖给更多的主流大众。比如，在后来实际落地的 i 系列上，理想就选择向市场低头，将车尾重新改回了大众更习惯的传统 SUV 的模样。法拉利不需要向市场低头美国工业设计先驱雷蒙德·罗维曾提出过著名的 MAYA 原则，即极度先进，但又可被接受（Most Advanced, Yet Acceptable）。他观察到一种普遍的消费心理。人们既渴望拥抱新奇的科技，又对完全脱离既有认知框架的事物充满恐惧。一款成功的工业产品，必须在这两种情绪之间找到平衡点。要么用未来的技术包装出人们熟悉的模样，要么在熟悉的模样中一点点注入未来。现在市场上已经有对照组了。一类产品选择顺应大众审美。它们保留了很长的 L113——也就是前轮轴心到驾驶踏板之间的距离。在过去的一百年里，这种修长的车头是用来安置大排量发动机的，久而久之，这种因功能而生的比例，反而成了身份与财富的象征。保留它，就是在迎合人们对豪车的固有认知。奔驰 EQS 则走向了另一个极端。为了追求极低的风阻系数，工程师采用了非常前卫的弓形车身。这种设计抹平了 S 级轿车应有的威严感，让它看起来像一个放大版的鼠标，市场反响冷淡。奔驰首席技术官马库斯·谢弗后来反思过：早期的电车用户恨不得全世界都知道自己开的是电动车，但当电车真正变成主流，消费者反而不想被当成异类——他们只想要熟悉的造型。大众的审美习惯往往会滞后于技术的迭代速度，这在行为经济学里叫做「现状偏见」。那法拉利 Luce 会不会重蹈 EQS 的覆辙？这种担忧实际上忽略了法拉利的受众画像。EQS 面对的是主流富裕阶层，他们需要用一辆稳重的行政座驾来展示自己的社会地位，他们没有试错的成本。法拉利的客户群体不太一样，愿意花几百万买一台电动玩具的人，车库里大概率也不会缺 V12。他们或许更需要一种足够先锋、足够破格的产品，来证明自己跟得上时代。颠覆传统的外形，对他们而言不是冒险，而是一张极具吸引力的社交名片。乔纳森·伊夫那些复杂而昂贵的细节，正是这张社交名片的底气所在。24 寸的超大轮毂、对开门，每一处都在提醒旁人：这车不便宜。法拉利董事长约翰·埃尔坎在谈及这辆车时表达了他的立场：当汽车电动化时，并不意味着它必须成为一件消费电子产品，这大概是过去十年里业界一直在犯的错误之一。这句略带锋芒的论断，恰恰解释了 Luce 为什么长这样。它不想随波逐流，更不想变成一台没有温度的电子快消品。当大多数车企还在向保守审美低头时，法拉利选择用品牌号召力，强行把汽车设计往前推了一步。更何况，实在不行，他们还能卖 V6 和 V12 嘛。

💰海力士市值突破 1 万亿美元📋阿里调整十三薪发放方式🤖多家 AI 平台回应「高考期间答题受限」传闻🎮英伟达退役沿用约 20 年 GeForce 控制面板的游戏驱动支持⚖️伯克利法学院收紧学生使用 AI 规则💰快手一季度收入 337 亿元，可灵 AI 同比增长超 300%📺YouTube 将 AI 标签移到视频主界面🚗保时捷拟把年产能压至约 20 万辆📋林海滨重返字节 Seed 团队🦿Figure AI 与 Catalyst Brands 启动仓储人形机器人合作🚀长鑫科技科创板 IPO 过会💡Spotify CEO：受控的 AI 音乐比盗版和无授权生成更可取📱1899 元起，雷鸟 GT 系列与 V4 正式发布🚙蔚来 ES9 上市，49.8 万元起🚗全新问界 M9 发布，47.98 万元起🎧B&O 与 Fragment 推出四款联名音频产品🦿8.99 万元起，星尘智能发布绳驱机器人 T1海力士市值突破 1 万亿美元海力士盘中股价一度上涨 11%，市值达到 1605.72 万亿韩元，按现汇率约合 7 万亿元人民币，突破 1 万亿美元门槛。过去一年，海力士股价累计上涨超过 1019%，主要来自 HBM 高带宽内存需求持续升温。海力士由此成为继英伟达、微软、台积电、博通等巨头之后，全球半导体行业/科技界又一迎来「万亿美元高光时刻」的芯片企业。阿里调整十三薪发放方式阿里巴巴昨日发布全员信，自 27 财年起，原十三薪将回归年奖本质，调整为「并肩前行年奖」，并与每财年的绩效年奖一起发放，年终奖由「并肩前行年奖」和「绩效年奖」两部分组成、单独列示。阿里原十三薪通常在每年 12 月至次年 1 月发放，与年终奖合并后，发放时间顺延至 4 月至 5 月。全员信还提到，因原十三薪周期为自然年、年奖周期为财年，第一次「并肩前行年奖」将于 2027 年奖发放月发放。若员工 2026 年 1 月 1 日至 2027 年 3 月 31 日均在岗，将获得 1.25 个月的并肩前行年奖。多家 AI 平台回应「高考期间答题受限」传闻据红星新闻报道，针对「高考期间 AI 工具将禁用」的网络讨论，多家 AI 平台给出了回应。豆包客服表示，高考期间豆包可正常使用，但拍题答疑等类似功能会被禁用，考试期间页面会显示对应限制。腾讯工作人员称，去年高考期间元宝已经明确考试期间不答题，并暂停涉及高考的服务请求。百度相关业务负责人表示，暂未收到高考期间百度文心部分功能限制服务的通知；科大讯飞工作人员称，目前还没有确切消息，但只要是大模型，应该都会有限制。报道回顾了去年高考期间的类似设置：腾讯元宝曾对识图总结提示高考时段无法使用，阿里通义 App 显示拍照讲题服务暂时关闭，夸克、豆包、Kimi 等工具也对考试相关图片或题目作出限制。英伟达退役沿用约 20 年 GeForce 控制面板的游戏驱动支持据 IT 之家报道，英伟达当地时间 5 月 26 日发布 GeForce Game Ready 610.47 WHQL 驱动，并宣布经典 NVIDIA 控制面板正式取消 Game Ready 和 Studio 驱动支持。英伟达称，NVIDIA App 更新后，面向 GeForce 用户的控制面板功能已经迁移到新客户端。已安装的 NVIDIA 控制面板仍可使用，但新驱动不再面向 GeForce 消费卡维护对应功能。专业卡用户暂时不受这一调整影响。英伟达表示，RTX PRO 专业卡仍会在专业功能迁移至 NVIDIA App 之前继续保留控制面板支持。沿用约 20 年的 GeForce 控制面板将逐步退出消费端主界面。伯克利法学院收紧学生使用 AI 规则据路透社报道，加州大学伯克利法学院的新 AI 政策将于今年夏季生效，限制学生在课程作业和考试中使用聊天机器人。相关讨论已经在法律教育和律所实习场景中引发争议。公开流出的政策说明显示，伯克利法学院把限制重点放在概念构思、提纲、起草、修改、编辑、翻译和考试使用等环节，理由是法律教育仍需要学生独立完成推理和写作训练。不过，部分写作润色仍允许使用 AI。快手一季度收入 337 亿元，可灵 AI 同比增长超 300%快手科技昨日发布截至今年 3 月 31 日止第一季度业绩公告，期内总收入人民币 337 亿元，同比增长 3.4%；可灵 AI 收入超过 6.5 亿元，同比增长超 300%，年化收入运行率（ARR）近 5 亿美元。按 IFRS 口径，期内利润为人民币 29.1 亿元，同比下降 27.0%。线上营销服务收入 196 亿元，同比增长 9.3%；直播收入 85 亿元，同比下降 13.5%；包含可灵 AI 在内的其他服务收入 56 亿元，同比增长 15.9%；毛利率由去年同期 54.6% 收窄至 51.2%，经营利润率为 10.7%，均有所下滑，主要受销售成本上升及研发开支增加（同比 +9.8% 至 36.2 亿元）影响。可灵 AI 是本季度最主要的增长亮点。今年 2 月上线的可灵 AI 3.0 系列模型支持全模态输入输出，「棒球现场」特效功能带动其登顶 42 个国家和地区 App Store 总榜。快手应用平均日活跃用户达 4.127 亿，月活跃用户达 7.717 亿。YouTube 将 AI 标签移到视频主界面据 The Verge 报道，YouTube 宣布调整 AI 内容披露方式，把「AI」标签从视频描述区移到更醒目的位置。普通长视频的标签会显示在播放器下方、描述区上方；Shorts 则会以视频叠层形式展示。这次调整针对「逼真」或「有实质 AI 改动」的视频内容。过去，观众需要展开描述区并查看「这段内容如何制作」才能看到披露信息；新标签直接写明 AI，并配有信息图标。YouTube 表示，非写实、动画或轻微修改内容仍可在展开描述中查看披露。YouTube 还将在本月推出新的内部识别信号。如果创作者没有主动披露，但系统检测到视频存在显著的写实 AI 使用，平台会自动加上 AI 标签。创作者可以在 YouTube Studio 更新披露状态；但使用 YouTube 自家 Veo、Dream Screen 等 AI 工具生成，或文件包含 C2PA 元数据证明完全由 AI 生成时，标签会保留。保时捷拟把年产能压至约 20 万辆据德国《商报》报道，保时捷新任 CEO Michael Leiters 正准备缩小公司规模，把年产能维持在约 20 万辆，并希望到 2030 年把营业利润率恢复至 10% 至 15%。保时捷去年销量约 28 万辆，同比少卖超过 3 万辆；今年一季度销量继续下滑 15%。报道称，保时捷正与员工委员会谈判削减成本，裁员重点可能落在魏斯阿赫研发中心。该中心约有 5200 名员工，内部人士称多达四分之一岗位可能受影响。林海滨重返字节 Seed 团队据知潜 KnowFuture 消息，原字节跳动大模型训练负责人林海滨已回归 Seed 团队，继续负责大模型训练相关工作。林海滨去年 12 月曾加入 OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 创立的 SSI，从离开到回归不到半年。报道称，林海滨在字节期间主要负责大模型训练底层技术，牵头分布式训练系统框架，参与过 GPU 推荐训练系统和 ByteCCL 集合通信研发，也主导过 veRL 开源训练框架。Figure AI 与 Catalyst Brands 启动仓储人形机器人合作Catalyst Brands 与 Figure AI 昨日宣布商业合作，首阶段在 Catalyst 位于内华达州 Reno 的 Distribution Logistics Center 启动。合作目标是将人形机器人用于供应链自动化，提升仓储效率和可扩展性。双方将先寻找适合人形机器人介入的重复、体力密集任务。Figure 表示，其下一代人形机器人将优先协助 Joey Pouch 分拣系统的排序流程，包括入库、分拣和打包系统中的流水线工作。长鑫科技科创板 IPO 过会据财新报道，上交所科创板上市委昨日审议通过长鑫科技集团股份有限公司首发上市申请。长鑫科技是国内通用型 DRAM 量产厂商，本次 IPO 拟融资约 39.6 亿美元，折合约 284 亿元人民币。💡 Spotify CEO：受控的 AI 音乐比盗版和无授权生成更可取据《卫报》报道，Spotify CEO Alex Norström 昨日为公司进入 AI 生成音乐辩护。他在接受《金融时报》采访时表示，Spotify 试图提供一种「受控」替代方案，让音乐人能够同意作品被使用并获得收益，避免作品被盗版或被无授权 AI 工具使用。上周，Spotify 与环球音乐集团达成授权协议，未来将允许订阅用户用 AI 创作翻唱和混音版本。Norström 称，外部已经出现大量违规尝试，平台需要把许可、同意和付费机制提前放进产品设计中。他给出的方案是把 AI 音乐纳入许可、同意和付费框架中，让生成内容在平台内留下授权链路。报道提到，相关工具会收取额外费用，并允许一首歌曲被扩展为更多翻唱或混音版本。1899 元起，雷鸟 GT 系列与 V4 正式发布雷鸟创新昨日在 TCL 好莱坞中国剧院举办夏季新品发布会，正式推出 AR 观影眼镜 GT 系列与新一代 AI 拍摄眼镜 V4。GT 系列主打影院级观影体验，分为 GT 与 GT Max 两款，售价分别为 1899 元和 2599 元。GT Max 搭载孔雀光引擎 3.0 Max，采用玻塑混合棱镜光模组，视场角达 59°，等效观影尺寸为 267 英寸，机身重量 78g；GT 提供 201 英寸巨幕体验，机身重量 68g；两款产品均搭载双层 Micro-OLED 显示技术与自研画质芯片 Vision 4000，并配备自研空间计算芯片 Zone 360，支持悬停大屏与三种空间防抖模式；音频方面，GT 系列与 Bang & Olufsen 联合调校，搭载四扬声器系统并支持硬件级头部追踪空间音频。通过雷鸟魔盒 2 杜比视界版，该系列成为目前支持杜比视界视频播放的 AR 眼镜套组。V4 是 V3 的迭代产品，重点针对 AI 响应速度、续航、拍摄能力与防护等级进行升级，售价 2199 元起：采用高通骁龙 AR1 与恒玄 BES2800 双芯协同架构，唤醒时间 0.2 秒，AI 回答时间 2.1 秒电池容量较上一代提升 57%，连续播放音乐可达 11.5 小时，连续待机超 2 周，盒内快充 25 分钟可充至 80%。搭载行业首个 1:1 大底方形传感器，单像素感光面积较 IMX681 提升 109%；内存组合为 4GB + 64GB，并首次达到 IP67 防尘防水等级。蔚来 ES9 上市，49.8 万元起蔚来昨日发布科技行政旗舰 SUV 蔚来 ES9，新车将于 5 月 28 日开始交付。先看价格：行政豪华版整车购买售价 49.8 万元起，采用 BaaS 电池租用方式购买为 39 万元起；行政签名版整车购买 55.8 万元起，BaaS 购买 45 万元起；地平线特别版整车购买 62.8 万元起，BaaS 购买 52 万元起。ES9 采用 102kWh 电池，行政豪华版 CLTC 续航 620km，行政签名版和地平线特别版为 600km；车辆搭载 900V 双电驱，峰值功率 520kW，百公里加速 4.3 秒。配置上，ES9 提供二排飞航零重力行政座椅、双侧行政桌案、8.8L 电动开合智能冰箱、2 × 16 英寸 NIO Link 专属行政屏、后轮转向、双腔空悬、外置阀 CDC、蓝宝石全焦段 AR-HUD 和 31 个高性能感知硬件。全新问界 M9 发布，47.98 万元起昨天，全新问界 M9 正式发布，提供标准尺寸和 Ultimate 领世加长版两种车身，售价 47.98 万元起。标准版车长 5285mm、轴距 3125mm；Ultimate 加长版车长 5402mm、轴距 3236mm。新车提供增程和纯电版本，纯电 CLTC 续航最高 750km，增程版综合续航最高 1405km。新车搭载 800V 双碳化硅高压平台，系统综合马力 9

超越 GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash、DeepSeek V4 Pro，阿里的最新旗舰模型 Qwen3.7 Max 在编程竞技榜拿下第二名，仅次于 Claude Opus 4.7。▲5.26 榜单截图除了真实场景的用户选择，在传统的大模型固定评测榜单上，像是终端能力 Terminal Bench、编程能力 SWE Bench 等，Qwen3.7 Max 的表现也是拿下了国产模型的冠军。虽然现在大模型四年，我们已经对这些排行榜的刷新屡见不鲜，但还是忍不住想要体验一下，能够超越 GPT 5.5 的 Qwen 模型，实际能力到底如何。要知道，现在最火的 Coding Agent 组合，大概就是搭配了 GPT 5.5 的 Codex。如果我们把 Codex 里面的默认模型修改成 Qwen3.7 Max，再用 Codex 来完成一些日常的任务，会不会比 GPT 5.5 还好用呢。获取 Qwen3.7 Max趁着现在各家都在推出一些 Token 优惠活动，阿里云也提供了 100 万 Token 的免费使用，可在阿里云百炼平台使用。Qwen3.7 Max 的定价，在阿里云官网，目前是限时五折，输入 6 元/每百万 tokens，输出 18 元/每百万 tokens。新用户还可以 5 折充值节省计划，以 10 元每月的价格获得 20 元的 Token 额度，而 Token Plan 标准档目前是 198 元/月。总体来说，根据大模型聚合平台 OpenRouter 显示的数据，Qwen3.7 Max 的价格属于中规中矩的一档，对比 DeepSeek 的骨折价肯定比不上，但和 Opus 4.7、GPT 5.5 相比还是优惠不少。我们直接充值了「入门首选」这档全模型通用抵扣 20 元。但这里需要注意的是，五折优惠仅支持一个套餐，即购买了 10 元的，就不能再购买 50、250 的半价优惠计划了。DeepSeek、Claude、GPT、Gemini、Qwen 一起来测试拿到了 API Key 和百万免费使用 Token，我们先是在阿里云百炼平台、以及千问官网，使用 Qwen3.7 Max 做了一些常见的前端网页设计来测试它的开发能力。像是比较能直观的看到差别的物理模拟测试，我们就用一段简单的提示词「用 HTML+CSS+JS 做一个模拟液体在容器里晃动的动画，拖动容器可以改变倾斜角度。」▲ Qwen3.7-Max，千问官网生成Qwen3.7 Max 的表现可以说是顺利完成了这个模拟挑战，同时还增加了颜色的自定义、摇晃、液体量调节等功能。DeepSeek 就比较简单，但是也没出错。▲ DeepSeek V4，官网生成GPT-5.5 生成的液体有点奇怪，虽然做到了会随着角度的切换，流向对应的方向，但是整个波浪很出戏。▲ GPT-5.5 超高，Codex 生成Gemini 3.5 Flash 生成网页似乎是有点 Bug，那个瓶子一直会被隐藏到控制面板背后，必须得自己拖出来。但是同样一句提示词，它给的自定义东西是真的多，不仅提供了瓶子的类型，还有液体的颜色，各种设置都能自定义。▲Gemini 3.5 Flash，官网生成，选择 Canvas 选项Claude Opus 4.7 这个瓶子过于简陋了，而且模拟的液体晃动效果在剧烈状态下，很像是音波的跳动。▲ Claude Opus 4.7，使用 Claude Code 应用生成接着我们尝试让它生成一个小游戏试试，虽然游戏的测试已经是去年 Vibe Coding 的常见测试项目了。但这次我们要 AI 做一个六宫格的 2048 游戏，输入提示词「做一个可以玩的 2048，但格子是六边形的。」Qwen3.7 Max 生成的页面还是很好看的，能看到它的参考来源 10 条信息里面，大部分都是来自 CSDN 的 2048 游戏生成教程。最终的游戏也能玩，但还是偶尔有不按常理出牌的时刻，例如同一方向上，相同数字叠加，没有叠加在该有的位置。▲ Qwen3.7 Max，官网生成DeepSeek V4 的表现和上一轮差不多，但是明明是六边形，给出的键盘控制却只有 WASD 来滑动。▲DeepSeek V4，官网生成这一轮表现最好的大概就是 Claude 的 Opus 4.7，它真的理解了这个游戏应该怎么设置，格子的移动是符合这个蜂巢的规则，不会让人感觉找不着北。▲ Claude Opus 4.7，使用 Claude Code 应用生成GPT 5.5 依托 Codex 的能力，在生成了游戏之后还能自己打开浏览器预览是否有问题，抓取控制台的信息来修复项目代码。最后生成的网页也很优秀，不过对于监控鼠标在屏幕上的移动方向，还是没有 Opus 4.7 的表现出色。▲GPT-5.5 超高，Codex 生成Gemini 3.5 Flash 则是一如既往地给我加了很多东西。游戏的主题风格它就写了赛博、暗金和马卡三种背景，甚至还加上了「内置高品质合音器」。游玩过程配有原生 Web Audio 生成的复古 8-bit 太空音效（合并、滑动、过关、死亡），体验感瞬间拉满。▲Gemini 3.5 Flash，官网生成，选择 Canvas 选项再回到一些普通网页的设计上，我们要求它做一个地铁博物馆的网站，输入的提示词也只有一句话「设计一个名为地铁博物馆的主题网站，要求沉浸感强。」本意上我们希望这些大模型可以尽可能多地罗列不同城市的地铁信息，世界地铁的 Logo，以及整个网站的风格应该是艺术性的，有专门的风格和充分的特效来呈现。先看Qwen3.7 Max，说实话有点难评，把文字竖排放着是很像地铁列车，但是整个网站给人的感觉是很乱。▲ Qwen3.7-Max，千问官网生成而 Gemini 继续做了很多，声效再次用上，比较有意思的是，它还做了一个地铁文创，定制纪念票根生成器。我们可以输入名字、选择车站，实时生成一张高颜值、复古风的地铁纪念乘车票。▲ Gemini 3.5 Flash，官网生成，选择 Canvas 选项DeepSeek 选择的项目和 Gemini 类似，一样有票务纪念和驾驶体验，但是它在最后交付的成果中，似乎并没有呈现这些功能。▲ DeepSeek V4，官网生成GPT 5.5 现在生成的网页风格很不错，虽然也有明显的套用模板，但是整体的设计是在线的，遗憾就是信息量太少了。它似乎没有理解地铁博物馆应该是一个介绍地铁信息的网站。▲GPT-5.5 超高，使用 Codex 生成继续用之前的提示词像是让它做一个 macOS/Windows 的操作系统，这次我们输入「用 HTML 构建一个完整的浏览器操作系统。」DeepSeek V4 的表现很简单，同样简单的是 Qwen3.7 Max，不过这次 Qwen3.7 Max 额外给了一张不错的桌面风景图片。▲ DeepSeek V4，官网生成▲ Qwen3.7-Max，千问官网生成但在这个测试中真正让我觉得表现不错的，还是 Gemini 3.5 Flash 和 GPT 5.5。▲ Gemini 3.5 Flash，官网生成，选择 Canvas 选项和 Gemini 3.5 Flash 一样，GPT 5.5 也对整个 OS 进行了详细的设计，有专门的风格。▲ GPT-5.5 超高，使用 Codex 生成在 Codex 里使用 Qwen3.7 Max一轮测试下来，好像 Qwen3.7 Max 在通过对话生成小网页项目的测试表现上，很难说每一次都超越 Gemini、GPT 5.5，但对比前代，我相信是已经有了很大的提升。我们在千问官网看到有一些给出的代码案例，像是 3D 地球，食物链排序，可视化，个人博客等内容，但是这些网页项目的提示词都比较长，而不是像我们所测试的简单一句话。▲在输入提示词之后，千问也提供了「优化指令」的选项我们把 3D 地球这个项目的提示词也扔给了 DeepSeek V4、Gemini 3.5 Flash，得到的效果几乎和 Qwen3.7 Max 是一样的。这意味着提示词在当前阶段，对能否发挥 Qwen3.7 Max 的能力，还是起着相当重要的作用。而减少用户优化提示词压力的方式，大概就是接入 Agent 产品，利用他们的 Skills 以及 Agents 协作等能力，来发挥模型的真正实力。按照阿里云官方的教程，我们把 Qwen3.7 Max 成功接入到了 Codex 终端助手里。不过这里容易出现 BUG，即 Codex 会不断提醒你「CODEX Missing environment variable」。按照官方的教程，我们修改完 ~/.codex/config.toml 配置文件之后，还需要修改电脑的环境变量。即模型的 API KEY 信息是保存在电脑的环境变量（需要查看自己电脑的 Shell 类型，修改对应的环境变量文件，如 .bash_profile 或 .zshrc）中，而不是在 Codex 的 config.toml 配置文件里。修改完成之后，在终端输入 Codex，我们就能看到 Qwen3.7 Max，重新打开 Codex App，主界面的模型也会从之前的 GPT-5.5 切换为自定义的 Custom。用同样的方法，我们可以把 DeepSeek、MiniMax、Kimi、智谱等模型，都接入到 Codex 中。前段时间在 GitHub 上有一个前端的 Skill 收获了两万多个 Star，它主打让 AI 生成的前端界面更好看，这和 Qwen3.7 Max 拿下第二名的榜单任务类似。我们先安装这个 Skill 到 Codex 中，然后尝试结合 Skill 看看是否能有更好的效果。▲ 地址：https://github.com/Leonxlnx/taste-skill输入同样的提示词，Codex 会自动调用前端设计、头脑风暴等 Skill 来完成设计的定位和构思，并且严格按照 Codex 的流程控制来监控项目生成。最后，同样一个模型，在 Codex 里面的表现要比直接在千问官网好上不少。但是这里还是会容易遇到一个问题「stream disconnected before completion: <400> InternalError.Algo.InvalidParameter: The “function.arguments” parameter of the code model must be in JSON format.」当模型需要调用专门的工具时，就无法再和模型取得连接。我们在互联网上找到了相关的问题案例，原因可归结为「模型部署厂商针对流式输出格式有问题，不是标准 OpenAI 协议，所以不支持 API 调用，出现 400 报错。」要求 Codex 解释这个问题时，Codex 也是说模型的问题。不是你配置错了，而是 Qwen3.7 Max / 百炼 Responses API 对 Codex agent 工具调用还不够稳。能对话不代表能稳定跑 Codex，长任务、改代码、频繁读文件时，切回 OpenAI 官方模型会稳定很多。所以如果你也遇到了这个问题，大概只有等 Qwen 团队自己去修复，或者重新开一个会话试试。▲ 阿里云官方有出现不同错误码的解决方案指南去年我们还在说模型即产品，一个足够好的模型就是一个好产品，现在看来，单靠模型是远远不够的。记忆、Harness、Agents 编排、验证、推理的可持续性等等，随着模型能力的增加，这套架构也在持续扩充，但只有都做好了，我们或许才愿意说「这是一个好模型」。

过去几年，智能汽车行业习惯用「功能」讲故事，因为功能对应场景和体验，场景则更容易被人们所理解和记住。城市 NOA、自动泊车、大模型座舱、哨兵模式，每一个新功能都像一块被放上展台的积木。但当这些积木越来越多，积木下面那块底板，或者说，技术底座才显得更加重要。这块底板，就是电子电气架构。5 月 27 日，北汽极狐问道 V9 上市，作为极狐汽车的第一辆 MPV，它自然是想和市面上主流的 MPV 一较高下，所以它也有大空间、后轮辅助转向、磁流变悬架、第三排体验这些产品层面的看点，19.48 万元的起售价也具有不错的竞争力。除了这些防守项特色项之外，它也有一些激进的地方，比如它可以算作是卓驭舱驾一体方案的一次新场景验证：从 SUV 到轿车，再到 MPV，舱驾一体开始从技术概念走向跨品类复制。此前，卓驭与北汽极狐已经在阿尔法 T5 和阿尔法 S5 上完成了两次量产落地。2025 年 10 月，双方在阿尔法 T5 上实现 8775 舱驾一体方案量产；2026 年 3 月，这套方案又落到阿尔法 S5；如今问道 V9 上市，舱驾一体第一次进入双方合作下的 MPV 场景。单点首发可以制造声量，连续量产才更接近工程能力，对卓驭来说，问道 V9 是一次平台化能力的展示，在同一条技术路线，能不能跨越不同车身形式、不同轴距、不同用户需求，保持稳定适配和持续迭代。传统智能汽车大多采用座舱域和智驾域分立架构。座舱负责屏幕、语音、娱乐、交互；智驾负责感知、决策、规划、控制。两套系统各自运行，中间通过网关和线束沟通。早期功能不复杂时，这种方式足够清晰，也方便供应链分工。但当智能汽车越来越像一个移动计算平台，分立架构的局限就开始浮出水面。比方说，典型的泊车场景。用户坐进车里，说一句「开始泊车」。在传统架构下，语音指令先由座舱系统识别，再跨域传给辅助驾驶系统，辅助驾驶系统再调取感知信息、规划路径、控制车辆动作。这个过程合情合理，因为底层电子电气架构就是这样的，可一旦链路变长，用户感受到的就是半秒到一秒的迟疑。这半秒在在用户眼里是「这车怎么慢半拍」，工程师眼里其实是通信延迟。卓驭做舱驾一体正是在减少这种系统之间的「隔空喊话」。把座舱域和辅助驾驶域的运算融合到一颗芯片上，让数据直连、算力共享、任务调度集中完成。一个不太恰当的比喻是，座舱和智驾不再像两个部门靠邮件沟通，更像在同一张桌子上协作。具体来讲，问道 V9 搭载的高通骁龙 8775 舱驾一体方案，将座舱与辅助驾驶整合到单芯片架构中。驻车时，更多算力可以调给座舱，用于语音、多屏、影像和泊车交互；行车时，算力优先保障辅助驾驶。这套方案通过虚拟化与隔离技术，让智能座舱和辅助驾驶运行在两套独立操作系统中，辅助驾驶系统处于安全隔离环境，不被座舱 UI 渲染等任务干扰。同时，高效液冷设计保证芯片在高负载状态下依然稳定可控。因为汽车的电子电气架构一直从分散式往域集中式再到中央计算式的方向演进，所以舱驾一体已经是一种行业共识，不过共识落地比共识建立往往更难更久，比如在芯片端，其实只有高通一家在主推舱驾一体，智驾芯片除了英伟达之外，许多国产品牌都开始做自研了，但座舱芯片主流依旧选择高通。所以汽车行业里有很多技术听起来宏大且美好，落地时却会被工程细节慢慢磨平。芯片算力是否够用，系统隔离是否安全，热管理能不能扛住长期高负载，不同车型之间能不能快速适配，供应链、主机厂、软件团队之间能不能配合，这些问题可以磨灭很多技术热情。卓驭这一次的特别之处在于，它用三款量产车完成了一条连续路线。阿尔法 T5 是 SUV，阿尔法 S5 是轿车，问道 V9 是 MPV。三个品类的车身结构、用户场景、动态特性都不一样。SUV 更看重综合通过性与家庭使用，轿车更敏感于操控和效率，MPV 则把大车驾驶、乘坐舒适、多人出行和泊车便利摆在更前面。能在一款车上跑通，说明方案可行；能在多款车、多品类上连续落地，才说明它接近可复制。MPV 用户对智能化的要求，和轿车、SUV 有一些微妙差别。MPV 用户的第一反应往往更朴素：这么大的车，好不好开？家里人坐着晕不晕？自动泊车靠不靠谱？所以 MPV 也可以说是舱驾一体的一块好试金石，因为它不能只让驾驶员觉得「炫」，还要让全车人觉得「稳」。它需要座舱响应快，也需要智驾动作平顺；需要泊车好用，也需要底盘提前读懂路面；需要应对复杂城市路况，也不能用过于激进的动作打扰后排乘员。传统感知系统更多被理解为「看车、看人、看障碍物」。问道 V9 所搭载的卓驭惯导双目技术，还可以感知前方 25 米路面起伏，并将路况信息实时传递给底盘。配合智能预瞄磁流变悬架，车辆可以提前调整悬架软硬，让底盘从被动承压转向主动适配。无保护左转、环岛、窄路、鬼探头、行人横穿、加塞，这些都是城市辅助驾驶的高频难题。对于一辆 MPV 来说，系统需要判断准确，也要动作自然。急刹、急打、犹豫、顿挫，都会被后排乘客放大感知。卓驭高悟性端到端模型通过多模态信息融合、强化学习和全链路神经网络一体化，让系统具备更强的防御性驾驶能力。它追求的不是机械完成动作，而是更接近人类老司机的节奏：提前观察，留出余量，找准时机，平稳通过。这些都是舱驾一体在 MPV 上的一些落地价值。理论上来说，座舱交互、感知系统、智驾模型、底盘控制之间的协同越紧密，车辆越容易形成一种完整的性格：大车不慌，乘坐不晃，复杂路况下也不显得手忙脚乱。手机行业证明了，决定长期体验的往往不是某一个功能长板，而是芯片、系统、生态和开发者环境。汽车行业也在走向类似路径。现在的汽车行业常说「软件定义汽车」，但软件要真正定义汽车，先要有适合软件生长的土壤。舱驾一体就是这样的土壤之一。

在硬件行业，规模很容易被当作一种衡量成功的标准，但它有时也是一种幻觉。规模是看起来像更大的销量、更高的市场份额、更快的发布节奏，也像一场所有人都必须参加的军备竞赛：更多 SKU、更宽价格带、更密集的营销投放，以及更激烈的渠道争夺。尤其是在清洁电器这个行业，过去几年，扫地机器人、洗地机、吸尘器、除螨仪不断交叉生长，国补、价格战、出海、AI 和具身智能又轮番成为关键词。另外一家总部位于苏州的清洁电器品牌制造了巨大的声量，深圳本地硬件品牌大疆和影石之间的竞争也有尖锐的摩擦啸叫，相较之下，云鲸，以及云鲸创始人张峻彬在行业的喧嚣期显得相当谨慎和沉默。十年前，「产品经理」张峻彬需要解决的问题是「如何做出一台好用的扫地机器人」，但现在，造产品的快感不再单纯，他的职责已经从「造一台机器」，变成了「让一家公司成为一台更高效的机器」。规模很重要，但不能强求过去两年，国补刺激带来了阶段性的高基数；另一方面，线上红利不再像早期那样明显，线下渠道开始重新回到家电行业的主航道。张峻彬提到，今年1-4月 线上虽然有所下降，但线下增长维稳，云鲸线下增长了 150% 以上。在他看来，随着国补退却，线下业态正在回归，清洁行业的大盘仍然会继续增长：随着国补退却以后，整个线下业态是在逐步回升的，回升速度比想象快。云鲸线下增长了 150% 以上。所以，整个线下业态回归到家电逻辑。早期的扫地机器人，更像互联网消费电子产品，线上种草、线上转化、线上爆发，早期的云鲸 J1 就是这样获得爆发的。但当品类逐渐进入更广泛的家庭用户，尤其是进入下沉市场和传统家电消费场景，它也会重新回到家电行业的基本面：渠道、服务、口碑、价格体系、终端体验，以及长期复购。但这并不意味着企业应该立刻把油门踩到底。张峻彬对规模的态度很明确，规模不是不要，而是要等组织效率匹配之后再要：在这个阶段，你的精力可能要聚焦在组织效率提升的事情上。你会发现当效率不高的时候，要砸大钱就得花费精力去盯着，这个精力就特别不划算。所以他给出的阶段性选择是：我现在阶段性很简单，就是加速组织体系的效率化改革，在这个过程中肯定是以利润优先，当到达一个阶段以后，我就会以规模优先，是一种战略的阶段性的选择的不同。这背后其实是非常朴素的商业规律：如果组织本身还在漏水，越大的规模，可能只是越大的浪费。张峻彬在采访里举了一个具体例子：以前云鲸从前端需求到后端生产，沟通时间很长，经常出现生产完之后，前端不要了的情况。后来补齐这个前后端配合的漏洞后，库存周转率得到明显提升。消费者并不关心公司经营和治理，只在乎产品本身，但 CEO 如果沉迷产品，对供应链，库存周转，研发效率不投入足够精力，那并不算是合格的 CEO。在宣传中，这样枯燥的库存周转效率提升几乎没有意义，但是相比于 AI 概念、具身智能概念，这更加接近一家公司真正的经营内核。过去很多消费硬件公司在扩张时都会遇到类似的问题：产品能打，组织跟不上；渠道铺开了，价格体系乱了；SKU 多了，资源被摊薄；营销声量上去了，但用户心智没有真正建立起来。张峻彬显然也意识到了这一点。他提到，2025 年云鲸其实做了更多 SKU，但多 SKU 并没有带来和预期成正比的收益，所以今年反而调整策略：我们做了很多 SKU，围绕扫地机和洗地机，但是会发现多 SKU 并没有带来预期成正比的收益。所以我们今年就调整了策略，聚焦研发，打磨最好的产品。规模不是目的地，它更像一面放大镜。组织健康时，它放大优势；组织粗糙时，它也会放大漏洞。对于品类扩张，他也没有把资金视为核心瓶颈，而是把问题指向「管理者的带宽」：首先资金肯定不是一个问题。但是你的精力不足以覆盖这件事情的时候，可能就又会跑偏。可能是组织选错了人，还不如别那么快开始。创业公司容易相信单点突破，相信一款爆品可以改写命运；但到了新的阶段，公司更需要系统能力。这就是很多企业家说的，创始人的上限就是公司的上限。当产品经理张峻彬足够优秀的时候，就有云鲸的梦幻开局：大学毕业就创业，花了 3 年打磨第一款产品 J1，预期只卖 1 万台，结果卖了几十万台。但当企业经营者张峻彬自己的管理者带宽没有升级的时候，就需要花费代价来学习规模很重要，但规模不能强求。张峻彬开始找属于自己的那枚「硬币」云鲸的变化，首先发生在张峻彬自己身上。过去外界对他的典型印象，是在于产品打磨能力。这个标签很好理解：云鲸早期的崛起，来自对用户痛点的敏感捕捉，以及对应的产品方案。从自动洗拖布到基站维护，云鲸一直试图把用户不愿意做但又绕不开的家务细节交给机器。不过新的阶段，张峻彬开始接管一个更复杂的系统。他在采访中直接说，自己过去一直专注产品和研发，对营销看得很少，直到去年 9、10 月份开始接全球营销，才发现过去对商业增长的理解需要更新：我之前一直以为产品和营销是加法逻辑，产品 + 营销，就是产品做得特别好，营销稍微少看一点，也还不错。但后面发现产品和营销是乘法逻辑，产品 X 营销，这意味着产品和营销都必须做得足够好，才能真正把公司带到一个新的高度。很多产品型创始人都会经历类似转变：早期相信好产品会自己说话，后来发现，在一个信息过载、渠道碎片化、竞争高度同质化的市场里，好产品也需要被准确表达、被有效触达。张峻彬用了一个比喻：找到云鲸自己的「硬币」。在接管营销之后，他与许多行业人士沟通，有一个营销例子让他记忆深刻：卡萨帝当年在洗衣机上立一个硬币而不倒，来展示直驱电机工作时的平稳和安静。▲ 10 多年前，卡萨帝洗衣机做的立硬币营销案例用户也许并不懂底层技术，但看到洗衣机上立着的硬币，就知道这台洗衣机震动极小，颠覆认知地小。在汽车领域，也有在汽车上摆香槟塔连续过减速带，通过香槟杯不倒，香槟酒不洒来表现底盘素质的优秀。张峻彬说：这段时间我带领大家梳理云鲸的产品真正的竞争力是什么，以及找到那个硬币的传播方式，在这个事情上我做得相对多一些。在他看来，云鲸并不缺产品创新，但相对内敛。很多功能是「人有我优」，但如果讲不清楚，技术优势就很容易被淹没在参数和卖点里。尤其在清洁电器行业，用户购买决策又非常现实和具象：扫得干不干净、拖得干不干净、会不会缠毛、需不需要手动清理、售后麻不麻烦。技术本身并不直接构成心智，能被用户感知的技术才构成心智。▲ 云鲸扫地机器人的视觉能力可以帮助识别物体规划路线张峻彬接手营销，并不意味着云鲸从产品与技术导向转向营销导向，只是创始人意识到，产品力必须经过商业系统的翻译，才会变成真实的市场结果。这件事此前不是他擅长的：这些事确实在我能力圈之外，但不代表我不能快速迭代和学习，这是两码事。我以前看营销和销售确实少，去年9、10 月份接了之后，其实是在疯狂地学。10 月份基本上每天干到凌晨三四点，高强度学习、高强度接触业务。「创始人自我更新」是一种新的叙事方式，一个创始人承认自己原来的能力结构不够用了，于是重新进入一线，重新学习一套新系统，左右脑互博，文理思维碰撞是常见的现象。在张峻彬看来，营销和技术的差异很明显：做技术，很多地方是数理化、理工科那套逻辑，有清晰的对错边界。但营销里，第一性原理的东西也很多，不可量化的地方更多。但他也可以把营销拆成了自己熟悉的逻辑：搭建清晰的财务系统去监控和调整，是一个数学优化的逻辑，背后是对业务的深刻理解……公司现在产品特别多，不同产品对应的人群卡位、生命周期、资源配置和组织能力都不一样，这本质上就是个数学优化问题。这仍然是工程师和产品经理的思考方式：面对营销这样看似开放、感性、不确定的系统，他试图先找到里面能被结构化、数据化、模型化的部分。这也是张峻彬个人成长路径的一部分：我觉得肯定是我在经历一个成长，从最早是一个工程师，到一个产品经理，再到一个组织的管理者，到跨领域的组织的管理者，到逐步的思考战略。他说，云鲸早期三到四年打磨第一款产品时，他更多扮演的是产品经理和系统工程师角色，并不认为那时自己已经是一个成熟的管理者，团队从 200 人扩展到 1000 人的时候，他的管理半径没有跟上。现在云鲸是近 2000 人规模了。▲ 学生时期的张峻彬就是机器人爱好者很少谈具身智能，但不代表投入很少在过去一两年，AI 和具身智能几乎成为一级市场最热的方向，许多还没有被市场验证的项目，也能拿到很高估值。对于扫地机器人公司来说，它们天然可以把自己放进家庭机器人、空间智能、具身智能的叙事里。不过把营销纳入自己管理范围的张峻彬并没有急着把云鲸包装成一家「具身智能公司」。当被问到为什么没有明确说自己是一家具身智能公司时，张峻彬说：没有对外说，不代表没有在做。但是云鲸一直以来都比较低调，我们希望把产品的很多东西做好，我们再去做这件事情。他进一步解释说：挂上了具身这个头衔之后，是不是对用户就更有价值？我现在判断好像也不一定会。但不代表我们没有在做具身的产品，这是两码事。一个是宣传端，一个是产品端。产品端的东西我们是非常激进地在做。这是云鲸对具身智能的态度：宣传端克制，产品端激进。克制的原因也很现实。对一家已经在用户心中建立「清洁」认知的公司来说，过早把自己推向一个更宏大的 AI 叙事，未必一定是好事。张峻彬担心的是，用户会觉得云鲸不聚焦：我们确实没有说云鲸是一家具身智能公司。因为我担心给用户产生一种想法，就是云鲸是不是不聚焦了？我们还是希望把产品做好。但宣传端克制不等于技术和产品端保守。▲学生时期的张峻彬事实上，云鲸已经设立了具身事业部。目前公司有三个事业部：手持清洁、扫地机和具身事业部，具身智能事业部的产品量产时间暂时保密，但「肯定不会那么远」，并且「肯定是有整机形态出来的」。更具体的信息，来自空间清洁方向。在回应何时「从平面清洁走向空间清洁」的问题时，张峻彬透露：我们一直有具身的团队在做空间收纳、空间清洁的工作。某种意义上我们对于特定的、立体表面的清洁做得还是比较好的。比如说清洁马桶、立面瓷砖等等。对于很大种类物体的抓取和收纳，现在做得还是很不错的。这是之前他接受爱范儿专访提到的产品愿景，云鲸的产品未来一定会具备空间清洁能力，但是空间清洁能力对于整体产品技术的要求是量级程度的提升，至少目前来看，他们开始攻克一些具体的场景和任务了。张峻彬也直接提到了机械臂产品的时间判断：我觉得在两年后可能有一个带机械臂的产品，真正能解决扫地机解决不了的很多事情的产品形态进入家庭。从去年开始，带机械臂的扫地机器人就出现在了一些行业展会上，云鲸的认知是，给扫地机器人装上机械臂并不难，难的是这个机械臂能够做什么？当然，张峻彬认为在扫地机器人基础上做形态创新是合理的乃至必要的。真正的家庭机器人，不太可能一开始就以科幻电影里的仿人机器人形态出现。它更可能长在一个已经成熟的家电品类上，先解决一个明确、高频、有支付意愿的任务，再逐步增加能力。张峻彬自己也提到，任何一个具身产品要真正突破大规模生产，都需要在一个成熟产品形态上做加法。就像 iPhone 首先仍然是一台手机，用户为它买单的基础功能依旧成立；具身产品也需要找到类似扫地机这样的基础品类，再在上面增加机械臂、视觉、交互和空间操作能力。他说：任何一个具身产品要真正的突破大规模生产，一定是他要赋予一个像手机一样的行业，或者是像扫地机一样的东西去做加法，这个过程中才有机会做大规模的量的突破。相比很多从零开始定义家庭机器人的创业公司，扫地机器人公司已经拥有几个关键基础：它们熟悉家庭空间，拥有真实用户数据，理解清洁任务，也已经建立了供应链、服务和渠道体系。更重要的是，扫地机器人本身就是目前最接近普通家庭的机器人产品。从平面清洁到空间清洁，从地面移动到物体操作，从路径规划到任务理解，扫地机再往前一步，是迥异于一些人形机器人的路线。即便踏出这一步也并不简单，张峻彬也提到，这里面牵涉大量算法、产品定义和机电系统创新。机械臂不是简单装上去就能解决问题，家庭环境比工厂复杂得多：物体种类多、摆放不规则、用户容错率低、成本敏感，安全性要求也更高。但他的判断是，这件事「越来越近了」。云鲸内部做具身智能的逻辑是，先去做技术储备和知识储备，摸索技术的天花板，然后再做产品力。现在云鲸到了开始做产品定义的阶段了。产品可以是一种「时间状态」，在它之前是技术，之后是营销，现在的张峻彬不再只关心如

2026 还没过半，已经有 30 多款 AI 眼镜亮相了。除了华为、阿里千问、Rokid、雷鸟、小米这些老玩家，连老板电器都推出 AI 烹饪眼镜，京东方也做了骑行眼镜……百镜齐放，但大体上在围着三件事卷：谁能做得更轻、谁的摄像头更清晰、谁的镜片上能塞进更大更好的显示屏。热闹之下，有一个数据通常会被忽略。目前主流电商平台上，AI 眼镜的退货率高得惊人，普遍在 30% 左右，在冲动消费占大头的直播渠道，退货率甚至能飙到40% 到 50%。用户因为新鲜感下单，戴了几天，默默点了退货。销量高开低走、退货率居高不下，就是众多 AI 眼镜的「生命周期」。说白了，尝鲜期过去后，消费者就会开始产生这样的疑惑：戴上之后它到底能帮我干什么。就在今天，科大讯飞在澳门发布了旗下首款 AI 眼镜。这副 40 克的眼镜没有卷像素、卷全彩大屏、卷时尚联名，把核心能力押注在一个看起来十分常见的能力上——翻译。但翻译只是它的入口，不是终点。发布会前夕，APPSO 和科大讯飞副总裁王玮、穿戴设备业务部总经理林会杰聊了聊。聊到后半段，话题从具体的产品技术转移到了一个更大的命题上：AI 眼镜下半场的关键，到底在硬件层面还是在 AI 工作流？AI 眼镜的「奇点」，是让人愿意一直戴百镜大战之后，在现有供应链里攒出一款智能眼镜真不难，华强北两周就能给你出一个样机。但难的是，你怎么给用户一个「一直佩戴」的理由。对于第一次做 AI 眼镜的讯飞来说，这也是个绕不开的坎。王玮跟 APPSO 聊起讯飞做 AI 眼镜的起点，其实源于一个非常具体的画面：你想啊，翻译机在展会、小型商务洽谈这些场景里是很好用的，甚至公司共用一台就够。但总有一些时刻，当你在国外旅游或者某些场合，你不方便掏出设备和低头看屏幕，不想等翻译结果打断说话的自然节奏。你希望交流是「沉浸式」的，眼神始终对着彼此，对话顺畅流动，翻译像空气一样感受不到存在。这副眼镜的起点，就是用户对那种「无感」体验的期待。这种「物理中断」，是讯飞看了无数个翻译机用户的真实反馈后，攒下来的痛点。做 AI 眼镜的公司可以一夜之间冒出来，但做翻译的底子，真的没法速成。讯飞翻译机卖了 100 万台、翻译了 10 亿次。讯飞同传跑了 42 万场国际会议，覆盖 50 多个国家，触达 4 亿观众，连续 8 年服务全国两会。这些数字沉淀下来的不只是算法，还有对真实场景里那些琐碎问题的感知：什么时候用户会嫌翻译慢，什么场景下手持设备让人尴尬，什么噪音条件会让准确率断崖……去年 10 月讯飞已经推出了一款翻译耳机。耳机验证了两件事：用户确实需要释放双手的穿戴式翻译；端到端的同传在穿戴设备上是跑得通的，反应速度能掐在 2 秒以内。但耳机只管耳朵，在林会杰看来，耳机的局限在于它是一个「听觉」设备（现在也开始加摄像头了），眼镜则可以增加视觉的模态，多种模态叠加在一起，跨语言沟通的信息输入就丰富多了。说白了，眼镜上有摄像头可以拍照翻译，有显示可以投射字幕让你不用低头看手机，还能放更多的麦克风做定向降噪。用王玮的话说就是，「眼镜离人的眼睛、耳朵、嘴巴最近，它是物理世界与数字世界天然的桥梁，让翻译像呼吸一样自然发生。」而到了 2026 年，供应链成本开始被拉下来了，国补也首次把智能眼镜纳了进来，再加上星火 X2 大模型云端翻译能力的提升，天时地利凑齐了。林会杰倒挺坦率：「我们选择这个节点，是因为看到了增速才刚刚开始。」王玮更直接：我们不想用「iPhone 时刻」这个词，但实际上就是这个意思，眼镜马上到了奇点临近的时候。40 克，一道系统工程题讯飞这款 AI 眼镜，我戴上之后第一反应是比想象中轻。它集成了微型显示屏、摄像头、5+1 麦克风矩阵、喇叭，但整机重量被死死卡在了 40 克。这个数字可能很多人没概念，我们来横向对比一下：Meta Ray-Ban 是 49 克，但它没有显示屏；Rokid Glasses 也是 49 克，带显示，但比讯飞重了将近 25%；华为 AI 眼镜确实轻，35.5 克，但它没有显示屏。在「带显示屏」的智能眼镜阵营里，讯飞目前几乎做到了行业最轻。为什么非得是 40 克？林会杰说，这个数字是他们用模拟仿真和海量调研死磕出来的。欧美人的头型和体型对重量的钝感力比较强，Meta 做到 50 多克他们依然觉得能接受。但亚洲人的颅骨结构和鼻梁高度不同，对重量极度敏感。对于中国用户来说，45 克是一道分水岭，超过这个分量，戴久了就会有明显的压迫感。40 克，是长时间佩戴的「舒适阈值」。为了抠掉这几克，团队在工程上跟供应链磨了很久。最关键的一招，是用树脂镜片替代了传统的玻璃镜片。传统近视眼镜早就是树脂的天下了，但为什么智能眼镜一直不用？因为工艺太搞心态了。智能眼镜的镜片需要做「全贴合」，把显示层和镜片压在一起。树脂材料在成型和加热时极易产生微小的气泡，胶水一旦有一丝一毫的空隙，光线的折射曲率就偏了，整个镜片就废了，良率控制比玻璃难得多。林会杰透露，讯飞应该是行业里第一个在带显示的智能眼镜上把全贴合树脂工艺跑通的。研发过程中经历了非常多尝试和失败，才最终把树脂材料用在了显示镜片上，但回报是巨大的，单靠镜片这一项，就比玻璃方案轻了 30% 到 40%。再加上定制的 0.15CC 微型光机、微型摄像头模组，镜框镜腿一体成型。芯片选型和算法做了深度耦合：同样的功能别家可能要 100mAh 电池，讯飞可能 50mAh 就够了。所以最后我们看到的讯飞 AI 眼镜，整机重量更轻，续航却没打折。这是一道系统工程题，没有捷径，每一环都要跟供应链反复磨合良品率。树脂镜片、微型光机、低功耗芯片、算法-硬件耦合，哪一环掉链子，重量都得回到 50 克以上。唇动识别降噪，用眼睛帮耳朵听翻译固然是讯飞的舒适区，但这副眼镜上，讯飞还首发了一个有点科幻的技术——唇动识别降噪，这是多模态降噪系统的核心部分。这是唇动识别降噪首次搭载到 AI 眼镜上，实现逻辑是眼镜的前置摄像头会死死锁定对面说话人的嘴唇。同时，眼镜上的 5 颗气导麦克风和 1 颗骨传导麦克风组成了一个六通道的音频流。系统实时通过「看到谁的嘴在动」，来辅助判断「该听谁的声音」， 从而在嘈杂的多人混声中，精准地把目标人物的语音「抠」出来。这就实现了「看谁翻谁」的效果，你的眼镜盯着谁，耳边响起的、镜片上跳出来的，就是谁的翻译字幕。这个技术直接决定很多场景的翻译质量，因为翻译准不准，有一个重要的前提听得清不清。安静的会议室里，其实目前的翻译软硬件都可以较好处理交流问题。但讯飞 AI 眼镜重要的一个用户群是商务人士，他们真正需要用到的翻译场景是什么？是展会、商务酒会、机场，环境噪音随便都能 80 到 90 分贝。传统翻译工具在这种环境下，准确率直接掉进马里亚纳海沟。高噪场景下，唇动识别降噪让识别准确率提升了 50% 以上。林会杰解释说，这并不是单纯看口型，它融合了声源位置增强、目标人锁定等一整套多模态降噪系统，各路信号在实际使用中自动协同。这个能力也不是拍脑袋想出来的。讯飞在大型会议系统和汽车智能座舱里，搞这种多通道语音分离和多模态降噪已经很多年了，在 CHiME 国际语音分离大赛上拿过 6 连冠。王玮还给我们分享了一个几年前的内部 Demo：几个研究员同时讲话，人耳完全分不清，系统把每个人的声音干净利落分离出来，谁说了什么都清清楚楚。这事儿有趣的地方在于，以前开大会，你有足够的物理空间塞麦克风，有服务器的算力，有插座供电。现在，你要把这套复杂的视觉-音频融合算法，塞进一副 40 克、算力和功耗被极度压榨的眼镜里。王玮觉得，这恰恰是讯飞在硬件上秀出的「肌肉」：怎么把大设备上的硬核算法做高倍率的压缩，移植到小尺寸、轻量化的移动端侧，而且还能离线实时处理多路语音数据。讯飞做硬件的路径是「大设备验证、小设备迁移」。在会议系统和汽车上跑通的算法压缩到眼镜端侧。唇动识别降噪需要视觉-音频配对数据、端侧实时处理能力、多麦克风硬件的联合调优，单靠现成算法集成难以实现。降噪的准确性直接决定翻译的准确性，这也是整条工作流的第一道关卡。「全能翻译」背后的基础设施听得清之后，才是译得准的问题。讯飞 AI 眼镜支持 122 种语言的实时互译，划分了同声传译（听演讲）、面对面翻译（商务洽谈）、通话翻译（跨国电话）和线上同传（接腾讯会议或 Zoom）等四种模式，摄像头还能直接拍 PPT， 做外文资料翻译。在现场体验中最让我觉得有意思的是通话翻译。这大概是目前市面上唯一一款能在你打电话时，同时帮你做跨国翻译和记录的眼镜。它的路径是这样的：眼镜通过蓝牙挂载在手机上，捕捉到电话那头的英语，端到端同传模型全自动翻译，再把你的中文回答翻译成英文顶回去，延迟在秒级。也就是说，你在电话这头说中文，老外在那头听到的是你的音色克隆出来的英文。电话一挂，眼镜甚至能帮你把一份结构化的会议纪要发你。过去，传统的翻译系统是「老三样」：语音识别（ASR）→文本翻译（MT）→语音合成（TTS）。这套方案最大的毛病就是延迟大，而且每过一个环节，信息的「语义损失」就多一层。讯飞这次在眼镜上搭载端到端的语音同传大模型，跳过了中间的文本转译步骤，直接实现「语音进、语音出」，把首字响应时间压进了 2 秒。云端撑腰的是星火 X2 模型（293B 参数的 MoE 架构，基于华为昇腾训练）。林会杰说，他们把翻译场景切分得极其细微，因为不同场景下需要的行业知识库和降噪模式是完全不一样的。讯飞这款眼镜在翻译功能上花的功夫，这有点像手机行业卷影像，拍照功能谁都有，但我有 2 亿像素，有10 倍长焦，有4K live 图，甚至能覆盖专业摄影场景。翻译之后，AI 工作流才开始到了这一步，你会发现，讯飞想做的已经不只是「翻译工具」了。这大概也是为什么它不叫「翻译眼镜」，而被视「眼前的超级 AI 助理」。林会杰认为，「眼镜更像是一个戴在眼前的超级计算机，带有显示、摄像头、语音能力，它的配置跟手机、PC 基本一样。」承载这层能力的是讯飞的 GlassClaw，这个 Agent 能调用大模型能力、接入生态服务、做多模态理解，把从听懂到干活的整个过程打通，同时也支持 OpenClaw 等第三方 Agent 接入。你没看错，这还是一副「龙虾」眼镜。林会杰分享了他自己使用 GlassClaw 的日常工作流：他出门不用频繁掏手机。在路上走着，可以直接用语音唤醒 GlassClaw，让它调取手机通讯录、找客户拨号，电话接通自动开翻译。跟客户面对面聊天时，突然需要查阅之前的某份合同纪要，直接盲操吩咐眼镜，眼镜会去检索他的电脑资料，提取出要点并同步到镜片上。甚至开完会后，眼镜自动做完多模态的角色区分（谁说了什么），输出结构化纪要，他直接语音：「把纪要以邮件形式发给项目组，并把下周三的复盘会同步到日历上。」如果你也养过虾对这些功能肯定不陌生，只不过这次交互发生在你的脸上。当初让AI 眼镜出圈的提词器功能，在这款眼镜里也迎来升级。讯飞 AI 眼镜的智能提词器功能做到了语义跟随，说到哪跟到哪，不再是机械按速度滚动，可以做自然的智能语义理解和跟随。配套的充电胶囊可以当遥控器，按键切换和暂停文稿。这就是 AstronClaw 架构在底层玩的「端-边-云」三级协同：眼镜端侧负责环境感知和预处理，边缘侧做决策，复杂的推理丢给云端的星火 X2。GlassClaw 基于讯飞自研的 Agent 能力，同时也支持 OpenClaw 等第三方 Agent 接入。王玮的判断是，未来的眼镜不再只是很简单的一副眼镜，而是你穿戴最方便的一个随身助理。市场上单做翻译或单做 AI 助手的产品不少，但把「翻译 + 记录 + 纪要 + 跨端执行」串成顺滑的工作流，需要语音、翻译、大模型、智能体（Agent）四种底层能力同时在线，且环环相扣。讯飞这种全栈的技术能力，恰好在眼镜这个载体上找到了合适的闭环。AI 眼镜的下半场，拼的是什么过去两年，AI 浪潮裹挟着整个硬件行业寻找那个所谓的「Next Gen」入口。AI Pin 翻车了，各种智能吊坠无疾而终，虽然 AI 硬件的产品形态和技术路线各异，但行业也逐渐形成一些共识：AI 需要眼睛，它必须能实时感知人类所处的三维物理世

今年四月，Uber 的 CTO 发现了一件事：公司全年的 AI 工具预算，四个月就花完了，这件事是整个硅谷「token 消耗大比拼」的一个典型例子，我们之前也写过。但就在几周后，Uber 的 COO Andrew Macdonald 在播客里给同事「补了一刀」：token 消耗和交付给用户的功能之间的联系，还不存在。▲ Andrew Macdonald 图片来自：Business InsiderUber 在去年底部署了 Claude Code，95% 的工程师每个月都在用，70% 的提交代码来自 AI，使用率惊人，账单也惊人。每个工程师每月的 API 调用费在 500 到 2000 美元之间，同一个人用同一个工具，同一天的消耗差异可以达到十倍。CTO 不得不说自己要推到重来，「因为我以为够用的预算，已经被吹走了」。他们花了很多钱让 AI 写代码，但花的钱和最终产出之间，看不到因果关系。钱确实花了，代码确实写了，但用户体验提高了多？新增了多少有用的功能点？问就是不知道。另一个方向的同一个问题Uber 的困境是钱花了，成效没出来，但很多公司选择的是另一条路，由于看到了 AI 的潜力而大举裁员，认为 AI 可以代替不是给人买 AI 工具，而是用 AI 代替人，这条路的账算得过来吗？Gartner 今年发布了一份调查，覆盖 350 家年收入超过十亿美元的全球企业，结果发现：80%的企业在部署 AI 后都裁了人。可是裁员率和 ROI 之间，完全没有相关性，裁得多的公司和裁得少的公司，回报率几乎一样。这个结果反直觉，但仔细想想又很合理。裁员省的是人工成本，但省下来的钱并没有变成新的业务价值。它只是让财报上的数字好看了一个季度，而不是让公司真的变得更强。Gartner 的结论很直接：裁员可以腾出预算，但不创造业务价值。AI 驱动的裁员，ROI 是零，为什么老板们还在做？本质上，裁员不是经营决策，是信号。对投资人说「我们在用 AI 了」的效果，和对董事会说「我们的运营效率在提升」的效果，都比真实的 ROI 重要得多。Fortune 的分析把这叫做「AI washing」，用 AI 做借口裁员，实际上纯粹是在砍成本充利润，和 AI 能不能替代这些岗位，没有一点关系。一个悖论这样看，AI 会带来管理上的自相矛盾：用 AI 替代人，省了工资，但 ROI 没提升；给人用 AI，效率似乎提升了，但预算先爆了。AI 工具的计费模式和传统软件完全不同。传统软件是按席位收费的，每个人每年多少钱，写进合同里，可以预测。但AI 工具是按 token 收费的，用多少算多少，而且每个人的用量差异巨大。Uber 的数据显示，同一个工程师同一天的消耗可以相差十倍。这意味着传统的 IT 预算模型完全失效了，你没法在年初预测年底会花多少。这像什么呢？像从固定费率的健身房会员卡，换成了按次计费的私教。你以前每个月交 299，去不去都那么多。现在每次去都要单独付费，去得越勤花得越多，而且你的员工各自去得多勤你完全无法控制。不用吧，怕被淘汰；用吧，账算不过来。钱去了哪里Gartner 其实在报告里很克制地提了一句预测：到 2028 年到 2029 年，自主化业务反而会净增工作岗位。这听起来像没什么用的安慰，实际上它暗示的是现在裁掉的人，未来可能还得重新招回来。只不过到时候他们的岗位叫「AI 协调员」或者「模型运营」之类的，工资可能也不一样了。打工人被裁了，公司也没赚到更多，预算还爆了。钱去了哪里？当然是 AI 公司的营收里。Anthropic 今年的年化收入已经突破十亿美元，OpenAI 更高。当 Uber 的 CTO 说「预算飘走了」的时候，那些被吹走的预算正好落在了 Anthropic 的账户里。这是一个经典的淘金热结构。真正赚钱的从来不是淘金的人，是卖铲子和牛仔裤的人。现在的铲子是 API，牛仔裤是 token。每一家公司都在拼命用 AI，拼命让员工用 AI，拼命用 AI 替代员工——而 AI 公司在所有这些拼命的每一个环节里都在收钱。AI 没有在省钱，它在换一种花钱的方式。以前花在人身上，现在花在模型上；以前花在工资里，现在花在 token 里；以前花得可预测，现在花得无法控制。甚至，以前花的钱留在了员工手里，他们会拿去消费、娱乐、还房贷，钱在经济体里循环。现在花的钱，直接进了几家硬件密集型、融资密集型的 AI 公司的账上，变成了下一轮 GPU 采购和下一轮融资的底气。所以当你看到「某公司宣布用 AI 优化人力结构」的新闻时，可以翻译一下：我们把给员工的钱转给了 AI 公司，但我们并不确定这笔交易是否划算，我们只是知道，如果不做这笔交易，投资人会不高兴。

Hyrox 首战攻略：从新手到完赛，普通人亦可澎湃赛场主作者关注文猫少数派作者文猫关注文猫少数派作者联合作者关注文猫少数派作者文猫关注文猫少数派作者05/26 15:00什么是 Hyrox最近 Hyrox 比赛在国内健身圈掀起了一股热潮，这种源自欧洲的混合竞技运动正在吸引越来越多跑步爱好者和健身达人的关注。作为「体校（北体）」毕业的人，我跟队友也凑了这波热闹，当天跟我们一起出发的一批人里面有至少 80% 都是第一次参赛。现场工作人员问完第一次参赛的请举手，我一看周围齐刷刷地举手，跟队友一对视，心说：「Hyrox 是真火啊！」举手的人中当然也包含我跟队友，此文主要想给像我们当初一样跃跃欲试的朋友们，介绍一下基本的注意事项，减少大家参赛的顾虑。简单来说，Hyrox 就是将 8 公里跑步与 8 个不同的力量训练站点交替进行的比赛，参赛者需要在完成 1 公里跑步后，立即进行一个力量训练项目，如此循环 8 次。我第一次看到这个项目介绍的时候感觉自己完全不可能完赛，8 公里跑已经够累了，还要在期间完成划船、波比跳等等，简直是开玩笑，但网上很多人又说这个比赛「有腿就行」，再加上队友说他可以负责大部分项目，所以我们就先报名了。这个比赛之所以迅速流行，也是因为它看起来非常困难，每个项目有精细的判罚标准，但最终的评判标准只有一个——时间长短，但同时它又不像马拉松一样有关门时间，所以就算再菜，只要坚持下来，就一定能完赛。从老到小、从精英到大众，每个人都可以站上赛场。另外，Hyrox 比赛还精心设计了多种参赛形式，根据参赛人数和形式的不同，分为个人赛、双人赛和四人接力赛三种。这三种参赛形式也保证了这个比赛老少皆宜：个人赛：单人独立完成全部比赛内容。适合有一定运动基础的单人参赛，追求个人最佳成绩的运动员。双人赛：两人一组，全程必须同步，不能分开。跑步分开太远会被罚时，力量站点可随时轮换，可选男双、女双和混双不同组别，混双的重量与男双一致。适合想要体验团队合作的健身爱好者，或有一定健身基础的朋友第一次参赛，我跟队友参加的就是混双项目。四人接力赛：四人一组，每人完成 2 公里跑步 + 2 个力量训练站点，需要连续完成，在指定区域完成交接。整体强度较小，适合第一次参赛或平时没有健身习惯的朋友。赛前准备报名参赛者可以直接在「HYROX 健身跑」公众号报名，公众号不仅会发布比赛时间和注意事项，还可以在服务栏查询比赛成绩和领取照片。值得注意的是，比赛报名费很贵，大家一定要确认好时间和地址。参加双人赛和四人接力赛的朋友们可以由一个人先在公众号报名缴费，在比赛开始前再确认队友。比赛前会开启组队，提前缴费的那位朋友就相当于队长会收到提醒，需要在小程序找到组队链接发给其他参赛的队友，队友们也要在比赛前及时确认组队，这样就可以完成报名了。官方的小红书账号会在赛前发布注意事项，而且会开直播带大家走一遍场地。第一次参赛的小伙伴们可以关注一下，能够在到达现场之前就对场地有非常清晰的了解，不要过于相信现场的指示牌和工作人员。我们参加的北京站，刚到现场就跟着人流前进，存完包进到赛场就当上观众了，完全找不到参加比赛的人应该往哪儿走，问了几个穿着官方工作衣服的人，他们也不知道，走了很多冤枉路才找到参赛入口。报名后模拟比赛比赛报名之后，我一开始还没怎么增加训练强度，因为经常出差也不可能系统地安排训练计划，所以我的日常训练主要以跑步为主，每周 3 次 3-5 公里的慢跑，偶尔会加入一些力量训练。这点训练强度对于想要拿成绩的运动员来说是肯定不够的，但我跟队友作为第一次参赛的选手，给自己定的目标就是完赛就行。基于这个目标，我要做的就是：第一，保证在比赛期间不受伤，第二，熟悉所有项目，保证能够顺利完成。于是，我渐渐把原本日常训练中的 3 公里慢跑改成了冲刺跑 1 公里 + 划船 1 公里 + 冲刺跑 1 公里，这样就可以针对性地加强爆发力和心肺能力。另外，我们参加了一次 Hyrox 团课，一方面是为了体验一下所有项目，另一方面也是测试下自己的实力。纸上谈兵终觉浅，必须通过实际模拟才能发现问题。我们参与的团课是所有项目都轮一遍，并没有在每个项目中间夹跑步，没想到我上完一小时的课完全没事，队友在跑步机冲刺阶段却把自己跑吐了。因此我很建议第一次参与 Hyrox 比赛的朋友先去报个团课体会一下所有项目，教练也会教一些正确的动作，尤其推雪橇和拉雪橇是很需要技术的。在 Hyrox 的官方小程序中可以查看附近的健身房，直接去约课就行，有时间的朋友也可以多参加几次团课，我们去的时候很多同学一看就是常来，并不需要学习动作，只是在不断缩短自己的用时。装备准备服装建议准备吸湿排汗的运动上衣（短袖或背心）和运动短裤，因为比赛场地在室内而且人很多，非常热。另外建议带一个装衣服的大包，用来存换下来的衣服，赛场提供了存包服务，也有人直接扔在赛道旁边，但人多东西多，很容易找不到。不用随身带水，Hyrox 赛道旁边有提供功能饮料和苏打水，比赛的时候轻装上阵就好。比赛日赛前准备比赛日当天，建议提前 1-2 小时到达赛场。一方面是现场人非常多，注册和存包都需要排队，另一方面建议充分热身，尤其室内室外温差大的情况下更要充分热身。北京场有很多很多人抽筋，当然一部分是因为跑步冲得太猛，另一方面我认为也是热身不够充分。提前到达赛场注册完、换上衣服存好包之后，就可以进入观众区熟悉一下赛道，特别是观察好入场出场的位置，避免比赛中迷路。在热身区有所有项目的同款器械，可以提前熟悉一下手感，用比赛同款器械进行针对性的热身。在正式比赛之前主持人会提醒装备检查：计时芯片是否佩戴正常、鞋带有没有系好、核对手臂上的入场时间等。需要注意的是，内外赛场内是不准带手机的，我当时不知道，比到一半被裁判收走了（我装在裤子兜里被裁判看到了），没有罚时，但赛后找回手机费了一番波折。有条件的朋友可以邀请自己的亲友团去观赛，不仅可以有更好的照片，还能有人给拿手机。场内观众需要购票，也是在官方小程序中购买，一人 80 元。场内观众人非常多，注意不要拥挤，跟随现场工作人员的指引。比赛策略Hyrox 最考验的是节奏感，跑步区间其实算是比赛中的休息，像我们只追求完赛的话就不用冲刺，保持心率 160 左右能平稳地跑下来就行，中间的力量站点会非常爆心率，比如推雪橇和波比跳，基本上心率都在 180+。能量分配非常关键，前半程要「留有余力」，后半程才能「发力冲刺」。尤其是后半场的农夫行走和墙球，非常上心率也费体力，建议混双可以赛前分配好擅长的项目，以一个人为主，另一个人可以休息一下，单人赛就只能自己硬扛了。完赛的根本原则是不要受伤也不要停下，记住，Hyrox 没有关门时间，只要完赛就是胜利。另外，比赛中心态波动很正常，毕竟同组人的水平都不一样，很有很多大神轻松超过你，而且每次路过出发点还有可能遇到新出发的一批人，他们刚开始很有劲儿，千万别被他们带乱了节奏。跑步区间注意事项赛前提前了解跑步路线，尤其每一场的 Hyrox 都是全新的场地，跑步一般都是在外圈绕场，但因为场地大小不一样，需要提前了解一次跑几圈，比如北京场第一次出发的一千米就是绕场两周半，如果在现场跑一半忘了是第几圈了也不用慌，会有一个显示屏滚动显示下一个项目是什么，是系统基于你的计时芯片统计的，路过时放慢一点速度就可以确认自己下一圈是跑步还是力量站点了。跑步有 8 公里，所以不建议上来就冲刺。还是那句话，赛场看到太多抽筋的了，都是在跑步途中，跑着跑着就躺在地上抱着腿了。最好保持匀速前进，注意双人组一定要在进门的时候同步，两个人离开太远会罚时。力量站点要点Hyrox 比赛中，力量站点既要比速度，更要注意安全。大家可以在比赛的官方账号找到每个项目非常详细的判罚规则，网上也有很多人录了每个项目的正确动作，在参赛前一定要仔细研究一下。我也总结了一些容易受伤和犯规的关键点，供大家参考。拉雪橇/推雪橇易犯规点：雪橇没有过线/人踩线高风险点：拉雪橇容易被绳子绊倒，一定要提前练习整理绳子的技巧，双人组正在休息的搭档不能帮忙整理绳子，交接需要绳子落地，不能手递手交接。推雪橇有些人发力太靠上会卡住，雪橇可能会翻。农夫行走/沙袋弓箭步易犯规点：农夫行走需注意交接时，可以落地也可以不落地，但下一个人必须在上一个人的身后完成交接。沙袋弓箭步膝盖必须触地，不触地会被警告；沙袋全程不能落地（交接时也不能落地），落地第一次警告，下一次罚时。划船机/滑雪机易犯规点：双人组同伴需在后侧垫子上等待，不能离开垫子，至少要有一只脚在垫子上，完成后大声提醒裁判来确认成绩才能离开。墙球投掷易犯规点：投掷高度不足（未碰到计分板）；下蹲不足，大腿需达到与地面平行，裁判会盯着下蹲程度，不够的话直接不算。Burpee 跳跃易犯规点：趴下时胸部必须触地，手不过超过脚的位置。赛后恢复与成绩查询身体恢复Hyrox 整体运动强度很大，在赛后应当给身体充分的冷却时间，建议完赛后在场馆内走动 20 分钟以上。现场也有提供气压靴和颈膜枪、泡沫滚轴等放松用的东西，完赛后可以先进行 20-30 分钟的放松，能有效深度缓解肌肉酸痛和乳酸堆积。我跟队友第一次参赛没有经验，完赛后领取了奖牌就着急去找中途被没收走的手机，因此错过了官方的赛后恢复区提供的服务，没有进行任何的放松恢复。虽然完赛后没有感觉哪里酸痛，还打车去大吃了一顿，但是后续好几天体温都偏高，身体的炎症反应很剧烈。因此，建议大家完赛后先认真地放松恢复一下，然后去好好地吃一顿，补充蛋白质和碳水，千万不要饮酒，48 小时内不要热敷或桑拿，晚上好好睡觉，大概用 2-3 天身体就能恢复正常了。成绩及照片领取成绩在当天就可以在官网查询，进入网站后找到自己参加的场次，输入信息后就可以看到自己的整体用时及每一项的用时，点击 race summary 可以生成成绩海报。官方摄影师拍摄的照片在官方微信公众号底部栏，点击「立即查询-赛事照片-打开网址」，找到自己参加的那场赛事，选择参赛日，再根据指引填写邮箱地址，等待官方给你发邮件。收到邮件后，根据邮件的指引上传自己的自拍照片就可以获取照片，先看下有没有满意的，如果有就可以进行购买。在报名小程序里有个参赛码，去小程序找到后复制到付款页面的优惠券里面，可以打折，最终不管多少张照片，一个人脸识别出来的照片是一个包，高清照片还要再等 1-2 天。结语如果你很久没有走上过运动场，很久没有激情澎湃过，那我真的建议你去参加一下 Hyrox，四人组只要不强求自己、不受伤，所有人都能完赛。当我跟队友站在出发通道，与所有人倒数 5、4、3、2、1 的时候，我好像回到了初高中的运动场上，心脏怦怦跳、眼睛里只有前方的跑道，当冲出去的那一秒更是开心的无以言表，生活很复杂，但在这一秒跑步去，很简单。>中断久坐、科学多动，直接跟练让身体更健康 💪🏻> 简单、好用、专注的写作软件，少数派为你呈现 🚀1610扫码分享目录 0讨论我来说一句发布发表评论发布本文责编：@Lotta© 本文著作权归作者所有，并授权少数派独家使用，未经少数派许可，不得转载使用。#生活方式#运动#健身16等 16 人为本文章充电扫码分享举报本文章文猫还没有介绍自己关注

社区速递 142 | 派友的四月「情绪账单」、换壳重生的鼠标与仿真柠檬树主作者关注Matrix机器人少数派成员运行在 Matrix 上的机器人Matrix机器人关注Matrix机器人少数派成员运行在 Matrix 上的机器人联合作者关注Matrix机器人少数派成员运行在 Matrix 上的机器人Matrix机器人关注Matrix机器人少数派成员运行在 Matrix 上的机器人05/26 17:00除了首页时间流和侧栏的精选展位，少数派 Matrix 社区还有很多优秀内容因条件所限无法得到有效曝光，因此我们决定重启 Matrix 周报，并在此基础上添加更多社区内容、作者投稿新玩意呈现给大家。上周社区速递：派友下午三点的「精神快充」、复古磁带机与特殊的新玩意💬一派热议在上期第 274 期一派讨论《四月买了什么好东西？》中，共有 642 名派友热情参与，十分感谢！亓达内(+61) 买了台 Ninja 500 SE，五一准备出去跑两天别惹小炸毛(+58) 度过了一段艰难的时光，跟女友恋爱 9 年，最终败给了谈婚论嫁这一步。双方家庭观念差距过大，最终和平分手。买的东西有点难以启齿。因为睡眠差到不行，于是我买了个眼罩和一个杯子（emmm 就是可以起飞的那种），总体用起来还不错，就是声音有点大。眼罩确实比迪卡侬的那些舒服不少，不紧绷。最近想写篇文章聊聊自己感情的成长，的确感觉自己长大了，不过成长的代价有点惨痛。不潮不用花钱(+30) 换了一部 HUAWEI Pura X MaxZhifei(+30) 买了《邓小平时代》。小平是我最钦佩的领导人之一，如果说伟人带领新中国从 0 到 1，那小平就带领新中国从 1 到 100。这本书有几个我很看重的点：第一是作者是外国人，视角相对第三方，尺度大到没有再版。第二，本书写于小平去世不久，很多保密资料公开后有很强的时效性。值得一读！二十八画(+23) 工作快三年后买了目前人生中最贵的东西，一台二手佳能 R8，对佳能的色彩很满意，希望从此能好好记录生活，提升审美。Somerset(+22) （1）给女朋友买的花，很高兴自己又重新有能力，也幸运地得到机会进入到一段正常关系里去了。（2）伊索的磨砂膏，好用。伊索新出的三支 10ml 香水，不用担心用不完，三款经典香很喜欢，最喜欢 Tacit。（3）读书节买了两百块钱书，都是微信读书上没有的，觊觎了很久。（4）Sony SoundLink Clip 音扣。用起来比较满意，就是通话音量和音乐音量好像不一致……硅谷(+21) 买了 Studio Display XDR，终于不用忍受 4K 模糊的雾面屏了，5K 镜面屏 YYDS。另外苹果的产品真的没有平替啊，XDR 可以说是目前各项参数最均衡的显示器。为了搭配 XDR 的 120Hz 刷新率，只能淘汰陪伴多年的 MacBook Pro M2，在京东国补下单了 MacBook Air 15 寸，连接 XDR 的时候有些温热，没有主动散热能做到这个份上已经很不错了。Kaylie(+20) 借了朋友 Switch 2 玩了一个星期 Pokopia，太上头了。于是周末果断去西九龙高铁站买了一台，需要搭配游戏卡，就刚好配了 Pokopia 的卡。汇率不错，再加上中行境外消费 3% 返现，机器➕游戏卡到手人民币 3300 多一点点，非常心满意足。现在每天下班回家都得盖两下房子才行。Er0Chang(+20) iPad mini 7 eSIM 版：11 寸的 Pro + 妙控键盘被对象充公后，一直在犹豫要不要再买一个 Pad，最终还是「也许 49 年入国军」买了 mini 7。为啥是 eSIM 版？相比大尺寸 Pad，mini 更适合随时「单手操控」，对于我来说通勤、户外使用场景更多，eSIM 更无感使用。于我来说唯一槽点也就是 60Hz 刷新率了🙃磁吸折叠支架，完美适配我工位的笔记本支架，无论是作为 Mac 副屏使用，还是与 Mac 无感共用键鼠，都是绝佳搭配！PDD 100W 伸缩充电线，实在忍受不了桌面至少 3 根数据线盘根错节了，所以在 PDD 找到了这个伸缩充电线，收到后铝合金伸缩盒质感比想象中的好，用赠送的纳米胶堆叠起来，赏心悦目了！多数 pia(+19) 买了两张卡一张 K 闪的光辉伊布，一张呆呆兽都是自己喜欢的画风，是每天看见就开心的小卡，真的很喜欢🥰🥰🥰昨日晴空(+18) 买了个成色不错的显示器尚白(+18) 月初在闲鱼上看到了「便宜」的公路车，两辆，700 块。看到这个价格也知道要糟糕了，但是当时对自行车的印象还停留在小时候两三百块一辆，并不知情。加上老婆也想要一起开启悠闲的骑行生活，即便那天下着雨，还是去看了，稍稍骑了一段没毛病，直接线下转账交易。谁知道回来路上，老婆说，刚才你试骑的时候，老板说不管牌子真不真，都不退换了啊。既然这么说了，一定是假冒产品。至于劣不劣？第二天风朗气清，推出去试骑发现，轮胎怎么白白的？仔细一看，还有裂纹！问了一下豆包，说这是严重老化，有极大安全隐患。假就算了，吃个亏嘛，能骑就行，随时可能爆胎，实在无法忍受。于是联系卖家退货。接下来才是最长教训的。因为是线下交易，闲鱼平台不管；因为是个人卖家，消协、市监不管；因为属消费纠纷，帽子叔叔不管…… 说起来三句话，碰壁的时候真感觉荒唐无助。最多是民警同志联系调解了一下，但卖家不知道是不是 PDD 练就的刀法，硬砍一百，只退 600。钱不多，但我坚持，正义的道路必须要走得通。我要么不吃亏，要吃就吃满 700 的，才不要不清不楚、不明不白被偷走一百。唯一的渠道是法院，微信搜索人民法院在线服务小程序，都不需要借助 AI，将事情阐述清楚，就自动生成起诉状。不清楚被告身份也没关系，可以到社会综合治理中心开具协查函，到派出所查询…… 最后也没有走完，我觉得有点遗憾。因为大概是卖家的妻子认为多一事不如少一事，没几天答应了全额退款。我遗憾的是，卖家知假售假，碰上我这么个较真的人，牟利不成，临走前竟反过来骂我人渣。我遗憾当时没有录音，法院这条路没有走完，不知道到底走起来风景是什么样子。最后提醒大家：闲鱼同城自提，也要走平台交易！日常(+17) 越来越没什么购物欲了。来这边 4 年，周边也吃腻了，又开始自己做工作餐。好消息：这个月开支居然控制在 1 千以内；坏消息就是胖了 2 斤。Jin 丶 X(+17) 4.23 读书节花了 200 块钱，买了 10 本书。尽力在 2026 年内看完。泷谷(+15) 423 世界读书日的时候，在京东花了 180 买了这些书。是第一年参加阅读节，结果发现好多人说今年阅读节的活动力度不大。还买了 Pocket 4，准备拿来做评测视频，写一篇文章。就是不知道什么时候能做好发出来。🫠李璇玮(+14)1. 三十岁需要提前布局补充剂了。鱼油补充人体无法合成的 Omega-3，MK7 促进钙吸收，D3 补充阳光不足。2. 咸鱼 ¥900 收了个 HomePod 2，除了触控不太行，完美。顿感 mini 乏味。音响真是一分钱一分货。准备找机会再入一个组立体杜比。3. 12306 积分免费周边半日游。眼睛有点发炎，附近医院没处理工具，临时买票去淮北，刚好第一次去，尝了淮北烫面确实好吃。浅徒步 1 小时相山国家森林公园，凑巧看到飞行编队训练。没想到半日游可以如此丰富，以后得不定期盲探小城，幸福感很强烈。4. 又陪父母过了一年生日，俩人相差 4 天，买了 1 人小蛋糕（我和我爸不爱吃甜食🤣）。一群小羊说(+14) 图 1: 老婆过生日，买了个塔斯汀的生日汉堡，69 块钱，在饭桌上比生日蛋糕还受欢迎🤣（主要是小朋友喜欢），味道就是正常塔斯汀的味道，但是胜在造型和仪式感。图 2: 买了 Coffee Plus 的「撑得起」，硅胶材质的，20 块钱，可以减少旁通效应，而且滤纸再也不会软趴趴贴在滤杯上了，有兴趣可以试试看👀panda_nita(+12) 十几块钱买的小绿植，主要是瓶子特别糸嶋(+12) 买了 iPhone Air 叠加各种补贴最终到手 5100。纯粹为了手感质感收入囊中，至今没有绑 eSIM 和带手机壳。添置了各种装备：大板桌 3800，宜家落地灯 699，实木小墩子 189 一个，一套聪明杯 120，宜家的台灯 89（为什么弄那么多灯因为要给客户不同色温下的参考场景），1288 的主人椅质感很不错。把办公室的洽谈区改造成了自己喜欢的模样。Feeman(+12) 给 P10 换了一对 SR 的银色轮组Encore(+11) 终于抢到陶喆的票了Renaissance(+10) NuPhy Halo75 柠檬轴机械键盘 💰362皮质键盘手托 💰28换了个新工作，添点新物件换换心情，NuPhy 的键盘质感很不错，打字音也很干脆好听，这个柠檬轴的段落轴手感也很好，总体很满意的一款键盘。这款手托在大学就买过一个，质量很好用了五六年依旧如新，买了新键盘果断加购了一个。interbossliu(+10) 四月为我的演唱会主题月，为了能有更好的观演体验，我把闲置的 Windows 主机转手卖掉，专门入手了两台手机：一台是 vivo X300 Pro 16+512 版本，全程用来记录演唱会瞬间；苏州场的时候，我还特意租了增距镜试拍，不得不说效果确实惊艳，就是没配支架的话，举久了实在太重，胳膊受不住。另一台 iPhone 13 Pro Max 256G，则是为了吉隆坡场的出国行程准备，方便日常出行使用。上个月，我一共见到了孙女士 3 次，也有幸见证了 3 次最伟大的开场——4 月 12 日苏州场、4 月 25 日和 26 日吉隆坡场。不得不说体育馆的效果秒杀了体育场，太震撼了！以后都不想买内地的 1680 了。借着看演唱会的契机，我终于实现了期待已久的单人出国自由行，一路解锁了吉隆坡、新加坡两座城市。不过有点小遗憾，出发前被酷航 10 公斤的行李限重吓得什么都不敢买，结果到了登机时才发现，压根没人检查承重，多少有些可惜。花笙(+10) 买了三样哈士奇管他是不是假龙骨，帅就完了Uwwe(+9) 当然是降价版 iPhone Air，国补到手 5000。把 15 Pro 置换后大概就花 1000 块钱，单扬声器对我来说没影响，但是相机没有长焦确实差点点意思，不过主镜头拍照效果还是不错的。手感非常好，用过好几代果子这是唯一一台喜欢把玩的，太润了。我是当主力机用的，感觉还 OK，电池再怎么差也比我老 15 Pro 要好。Niki92(+9) 买了三本书：《我的阿勒泰》、《非暴力沟通》、《比山更高》，《比山更高》是关于攀登的。淑慧的阿杰(+9) 四月买了两双鞋，一双 adidas Originals RETROPY E5 还有一双 Nike 的超级迈柔，一共才 1k 出头，都是脚感非常优秀的鞋。阿迪的这双鞋才 2 开的价格，却搭载全掌 Boost，脚感和之前买的 Yeezy 没什么区别，但价格只有 Yeezy 的零头，已经是日常通勤的必备鞋了。超级迈柔也不用多说，Nike 家广受好评的顶缓鞋，用来日常通勤和慢跑都很合适。史帝今天也吃饱了(+9) 四月主要集中消费都贡献给了健身，手表从 OPPO Watch X 换到 X3，更换原因纯纯是因为喜欢这个钛色外观，而且 X 是我二手 700 买的，二手置换补贴能抵 1000，叠加国补、好评返现，不到 1500 拿下。再一个较大的消费就是办了一张健身房年卡 700。在努力学习健身知识并坚持运动的过程中，我发现社交活动减少了，整体消费开销也会开始减少。BBin(+9) 月初，看了场中甲，陕西联合本赛季第一场主场球，球馆、现场氛围、结果都非常棒，只可惜买的球衣没到。本月孩子出生百日纪念，所以买了很多宝宝相关的东西。买了两颗金珠子，葫芦和福袋。买了一瓶蛇茅，JD 旗舰店 2150，另一瓶是去年在 i 茅台抢的 2499，补一瓶拉一下成本吧，哈哈。为了记录一下宝宝日常，买了个 DJI 的 Nano，确实简单易用，视角独特。而且 App 上剪辑很方便，基本当下拍完就能立马生成差不多的视频，还是很好用的。aaa 果女士(+8

周三27派早报：法拉利发布首款纯电跑车 Luce、森海塞尔发布 Momentum 5 耳机等还好充电不用四脚朝天！早报速览法拉利发布首款纯电跑车 Luce19森海塞尔发布 Momentum 5 耳机3Spotify 音频杂志文章功能开启测试3摩托罗拉海外版系统存在重定向劫持行为1三星图库将不再支持与 OneDrive 直接同步0不妨一看的简讯10少数派的近期动态0你可能错过的文章0法拉利发布首款纯电跑车 Luce当地时间 5 月 25 日，法拉利在罗马正式发布旗下首款纯电跑车 Luce。Luce 整备质量 2260KG，配备四台源自法拉利 F80 的轴向磁通永磁同步电机，采用单轮独立驱动，前电驱最大转速 30000rpm、后电驱最大转速 25500rpm，系统最大总输出功率为 772kW，电机最大扭矩为 990Nm（轮上最大扭矩 11500Nm），配合全新 VCU 控制单元、Side Slip Control X 系统及 eTrac 电子牵引力控制，0-100KM/h 加速时间为 2.5 秒，最高时速超过 310KM/h。Luce 采用与 SK on 共同开发的 800V 结构集成式锂电池组，包含 15 个模块、共 210 个电芯，电池能量密度 305Wh/KG，总容量为 122 kWh，支持最高 350kW 的直流快充，WLTP 预估续航里程超过 530KM；外观则由 Apple 前首席设计师 Jony Ive 和 Marc Newson 带领的创意团队 LoveFrom 负责，采用无中央立柱的整体式玻璃车顶与浮动式前后空气动力学翼片设计，配备前 23 英寸、后 24 英寸的渐进式大轮毂；车内交互系统由三星独家定制的四块 OLED 屏幕组成，并保留了纯铝切削的机械旋钮与拨杆。Luce 享有法拉利官方提供的 7 年原厂免费保养服务以及针对三电核心部件的 8 年延长质保，定价约为 650000 美元。来源甲方：喂，艾维啊我跃马哥，给我设计个电车呗。 艾维：嗯，好了。啊，终于发布了我说这评论这么多条，原来有人吵架，唉😮‍💨，无趣。内饰值400万，外观真是网约车水平，风阻好像连毛都y也不如，如果是苹果发布的车，看上去就毫无违和感了，关键这是跃马啊！！！全部讨论 19发表评论森海塞尔发布 Momentum 5 耳机5 月 25 日，森海塞尔发布 Momentum 5 Wireless 无线头戴式耳机。该耳机沿用前代外观设计，内部搭载源自 HD 600 系列的 42mm 换能器，每侧耳罩微型麦克风数量增至 4 个（共 8 个），官方宣称对人声的降噪效果提升至前代的 3 倍；具备 Hi-Res Audio 认证并支持内置 Snapdragon Sound 技术的 aptX Lossless 蓝牙音频编解码；配备蓝牙 5.4 芯片并预留对未来 Bluetooth 6.0 的固件更新支持，首发更新还将引入带头部追踪功能的 Dolby Atmos 空间音频；内置 700mAh 用户可拆卸更换电池，开启主动降噪（ANC）后续航时间为 57 小时，支持充电 5 分钟使用 3 小时的快充技术。Momentum 5 Wireless 提供黑色、白色和蓝色三种配色，定价 400 美元，将于 6 月 16 日正式发售。来源意思是说，戴这耳机的基本都是在屋里吹空调，不需要上工地搬砖¯_(ツ)_/¯夏天发布头戴式吗发表评论Spotify 音频杂志文章功能开启测试5 月 26 日，Spotify 宣布在现有有声书可用地区针对英语用户上线测试音频杂志文章功能，该功能提供由其内部团队制作的全新叙事性音频文章，首批上线包含来自 Rolling Stone、The Atlantic、Vogue、Variety、Billboard、Vibe、GQ、WIRED、Vanity Fair 和 Pitchfork 等杂志出版商的 650 多篇长篇文章，单篇音频时长均在两小时以内，Premium 订阅用户可在其每月有声书额度内直接收听，免费用户则需以每篇 1.99 美元的价格单独购买。来源这位朋友，请说说你的故事🐶Spotify最需要的是让主页的播客推荐变成可选项，经常给我推无法在公共场合打开的播客52摩托罗拉海外版系统存在重定向劫持行为摩托罗拉旗下多款智能手机的海外版系统在软件更新后出现了应用劫持行为，用户从应用抽屉打开亚马逊应用时，系统会暂时启动浏览器、短暂闪现并重定向至特定网址，最终注入亚马逊联盟返利推广码。经用户通过 ADB 日志和网络日志检测，确认该行为源于手机预装的 Smart Feed 应用版本 v2.03.0070，受影响机型包括 Razr Fold 折叠屏手机以及 Razr （2026） 系列机型，且网络日志显示设备向广告投放服务网 devicenative 发起了请求，劫持过程最终重定向至域名为 kira-abboud.com 的网站，并注入了与时尚博主公开推广码不一致的专属联盟返利码。目前用户可通过进入系统设置禁用 Smart Feed 应用来阻止此重定向，摩托罗拉官方尚未对此事件作出回应。来源符合我对于某想的刻板印象18三星图库将不再支持与 OneDrive 直接同步微软于 5 月 14 日更新其支持页面，确认从 2026 年 9 月 30 日起，三星图库将不再支持直接同步照片至 OneDrive。此前保存的图片、文件等仍可以继续通过网站或者移动端 OneDrive 应用查看。微软表示用户如果想继续使用照片备份功能，需改用 OneDrive 应用并手动开启「相机备份」设置，以免备份中断，并且由于三星账户可能和 OneDrive 登录账户不同，因此用户需要检查所选备份账户是否正确。来源1610不妨一看的简讯彭博社爆料称，Apple 计划在 iOS 27 中为欧盟地区引入对第三方 AirPlay 流媒体替代方案的原生支持，允许用户将 Google Cast 等外部服务设置为投屏流媒体文件的默认解决方案。该调整主要用于满足欧洲联盟《数字市场法案》的最新合规要求。来源陈克明食品就「手擀」商标问题致歉，宣布将全面停止生产和销售带有「手擀」相关表述的产品。此前央视曝光该公司一款手擀大宽挂面虽在包装醒目位置标有「手擀」二字并配有擀面杖图案，但实际由机器制造，陈克明食品方面回应称「手擀」仅为商标名称。来源据经济观察报报道，备受关注的投毒杀人者、三体宇宙（上海）文化发展有限公司原 CEO 许垚已被执行死刑。来源不知道iOS推流能不能放开给其他地区，AirPlay码率和延迟都太差了，如果能支持软件自定义那还是有开发者愿意做更好的推流软件的这种烂商标的风气到底是从哪里开始的看了那个投毒案的原文，大为震惊想起09的【一品牛】肉粒不得不提起早年间开始兴起的0添加开头的商品了…那会还不知道商标能这么玩。当时我就很费解一个工业生产的东西，怎么可能0添加。全部讨论 104少数派的近期动态少数派 × 飞傲多功能便携 CD 音箱一体机 BEATBOX 预售开启。火速入手可爱又好玩的经典萌物——监工水獭挂件复刻啦！会员点数也可兑换！给獭一个家首款 MBTI 定制墨水屏「口袋先知」预售进行中，一按知运势。立刻预购麦金獭钢化膜单膜补充装已上线，替换装，更划算。立即抢购发表首评你可能错过的文章社区速递 142 | 派友的四月「情绪账单」、换壳重生的鼠标与仿真柠檬树Hyrox 首战攻略：从新手到完赛，普通人亦可澎湃赛场有太多香水不知道用哪个？我做了一款能帮你选香水的记录 App发表首评> 下载少数派 2.0 客户端、关注少数派公众号，解锁全新阅读体验 📰> 实用、好用的正版软件，少数派为你呈现 🚀82扫码分享目录 0讨论我来说一句发布发表评论发布

再谈 LLM 辅助写作主作者关注LOSSESRune 开发者，《当代学生生存手册》作者一名「屁股不歪」的前端工程师——LOSSES关注LOSSESRune 开发者，《当代学生生存手册》作者一名「屁股不歪」的前端工程师——联合作者关注LOSSESRune 开发者，《当代学生生存手册》作者一名「屁股不歪」的前端工程师——LOSSES关注LOSSESRune 开发者，《当代学生生存手册》作者一名「屁股不歪」的前端工程师——05/24 11:39Matrix 首页推荐Matrix是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。问题尽管刷榜刷得一套一套的，但如果你真的用 LLM 做一点「人事」的话，会发现最近这些新模型的实际能力并没有很相称。在我看来，这是当代「古德哈特定律」的魅力时刻：当一个评价指标本身成为优化的目标时，它便不再是一个良好的指标。这两年我们能看到的最丢人的例子便是来自 Facebook 的 LLAMA 4。这模型为了追求跑分搞了作弊的伎俩，被整个社区拉出来鞭，只能说是非常小丑了。大语言模型本身是为了解决人类问题而发展出来的东西，但是人类并不像水里游的鱼，把吃饭和传宗接代解决就算大功告成。人类的想要解决的问题是多元且复杂的。任何考验单一能力的 Benchmark 都不能够准确的评断我们日常需要执行的的所有认知任务。特别是写作这种很吃主观品味的东西。DeepSeek 刚出的时候，大家都非常喜欢那种狂飙形容词、 MSG 味很浓的文字，但后期这类东西开始在互联网上泛滥之后，就变得人见人打了。家里来了讨厌的客人.svg组合多个多个 Benchmark 来衡量模型品质同样不是一种万金油式的思路，因为「语言能力」是一种相当不好量化的事情。可能语法正确错误还有得聊，但语言风格这件事情就很难说了，有人偏好浮夸的遣词用字，有人喜欢平实的表达方式。因此，模型换代带来的风格变化几乎必然招致社群当中相当多的一部分人抱怨。语言能力本身难衡量是一方面，模型厂商出于各种目的往模型里面加料则是另外一方面。模型训练不是把所有资料从头舔到尾就算完事的。厂商还会处于各种目的在后面追加一步 RLHF 微调，来做安全性对齐、语言风格调整以及一些功能性增强。已经有很多研究印证了后面加的这些微调会对模型本身的语言能力产生消极影响。包括但不限于降低输出多样性，使模型产出的文本变得更重复、更低熵、措辞和视角更单一。你想在本来天马行空的模型上面砍掉一些东西相当容易，但是想通过微调让它「长出多样性」就很难，因为它的标准不好界定，一旦你给出了一些可以衡量的标准，这些标准就会变成单调的源头。AI 口癖一览，有没有很 PTSD。图来自 arXiv:2604.19139 (Wu et al., 2026)GPT 5 开始出现的大量谄媚表述、滥用单字汉字词、令人烦躁的口癖，Grok 不长脑子的自来熟、DeepSeek 的致死量形容词名词叠叠乐，还有 Claude 的「是诚实的」「我必须诚实」一看就是后训练的时候把「Honest，会就说会不会就说不会」当成标准，导致此表达开始爆炸般地变多。这类微调在最近一两年的模型当中被做得越来越多，下手越来越很，口味越来越重。在我看来这是必然的事情，因为人们对大语言模型的期待和想象只会变得越发细致和具体，而这每一条期待都是束缚大语言模型表达的枷锁。何其讽刺。你可能听说过现在人类产出的文本几乎都已经被大语言模型拿去训练了，而且现在的大语言模型本来就已经在用各种正则化的方式对抗本就尴尬的样本量不足问题。为了进一步扩张参数规模，各家会开始用合成数据、蒸馏同行的输出结果。哪怕能通过爬虫爬到互联网上新产出的内容，你也爬不出什么纯粹的人类智慧了。2025 年 5 月 Ahrefs 发布了一个研究，揭露了这个问题。它们开发了一个内部 AI 内容检测器，对 2025 年 4 月被爬虫新发现的 90 万个英文网页进行了分析，每个域名取一个页面，覆盖 90 万个不同域名。结果发现 74.2% 的新网页包含 AI 生成内容，只有 25.8% 被归类为纯人工撰写。其中 71.7% 属于人机混合内容。AI 生成出来的文本不会给模型本身提供太多的新信息（是的，有新信息，但是非常有限）。其结果是，如果人们过度依赖被重口味调教过的模型，其产出的同质化内容再被重新灌回去训练模型，那么整个训练过程将会不可避免地持续劣化输出结果1。只有分数变得越来越漂亮，可用性却变得越来越低。Claude Opus 4.7 和 Gemini 3.5 Flash 都染上了 GPT 那不说人话的臭毛病，口癖模仿得惟妙惟肖，你说它们没蒸馏 OpenAI 的输出，我是不相信的。更让人绝望的是，如果你显式地用提示词工程要求 LLM 「不要这样说话」，它几乎没办法做到。具体地说，它有的时候会忘记要求，有的时候会开始输出完全不讲逻辑、犹如精神分裂般的内容。我有的时候会混用新旧模型，用推理能力更强的新模型做研究任务，用口味没那么重的旧模型整理结果。但是模型并不能精确产出，一旦它尝试用通俗的方式解释研究结果的时候就有犯错的可能，一丝一丝纠那些措辞问题也是一件很疲劳的事情，很多时候甚至不如自己从头到尾写一遍来的轻松。统计学话题是重灾区，因此我真的不建议社科的朋友用 LLM 搞论文。我之前也写过一篇文章讲你为什么不应该用 LLM 讲统计，你感兴趣的话推荐去读一读。我前些日子做了一个 LLM 数据分析的实验，其结果也是惨不忍睹。作者让我们把视角转向使用 LLM 写作的作者。微妙的是，作者本身可能没有办法在 LLM 辅助写作的当下就意识到输出内容的语言风格。包括我在用 Arena 训练自己识别大语言模型风味之前，也对其没有过多感受，但现在回看之前过于 Vibe 的文章时还是会觉得相当羞愧。我认为开始使用 Arena 对 LLM 的输出进行盲评，并训练出对 LLM 输出文本风格的敏感度是当代作者的必修课。在大量使用 LLM 行文之后，把文章压在稿箱里面，等三天之后从整个创作环境当中充分抽离之后再检查文本，是一个必要的习惯。它是这个时代作者的展现出谦卑的美德。我希望各位能够理解一个重要的事实，用提示词工程做语言风格约束，其帮助相当有限。哪怕你告诉它不要用「不是、而是」，它输出的内部行文逻辑依然有可能是拉踩结构。我已经发现不止一个媒体老师出的稿子里面闹这个问题了。另外，在一些视频创作者的作品中突然蹦出一段内容，句长比例变得无比规整，个人风格开始变得稀薄，我立刻就能嗅到这边是写不出来东西了，拿 LLM 随便写了点什么糊上去的。这当中不乏很多知名且曾经能力透纸背的媒体创作者，比如某知名商业分析频道、某 Minecraft 频道、某几个数码频道。有的时候味道太冲看不下去的时候，我会非常懊恼地点一个不喜欢，并且在评论区里面毫不客气地指出滥用 LLM 创作的问题。他们会读么？会「改」么？或者说，这是一件需要被纠正的事情么？把这个「问题」打开看，其中有一些是写作技术问题，有一些是创作者心态的问题。很多以文字或「内容」糊口的创作者，其创作过程天然地带一点 Farming 的味道。毕竟每周准时准点发稿发片才能养的起公司的人。过去，在这些压力下被产出的可能是没那么准确的科普、和略显笨拙的遣词造句。它们究竟是「良性的有机」还是「劣质的作品」，这件事情可以任人解释。毕竟先前我在一大早打开前司 NAS 看到 A Copy 里面胡乱解释 p 值的时候也血压高了好几个小时，我不能说过去的「不完美」是一个好的东西。但是在 LLM 大行其道的当下，这些「多样的缺陷」被同一种调料抹平，在我看来是一件很可惜的事。方法我能理解，用 LLM 写作对于很多人是必要的，我没有立场抨击 LLM 写作本身。我能做的只有提供一些日用的小技巧。大原则层面是，如果你希望 LLM 帮你把自己的想法讲清楚，那你必须得提供足够多的输入，否则你就会变成 LLM 的嘴替。这种 LLM 嘴替型文章就是那种风格均质、逻辑混乱、用词花哨但没有核心论述的东西。关于「多样的输入」，我先前惯用的方法是打开手机的录音工具，一个人跟白痴一样一边四处走动一边自言自语，想到什么就说什么，把所有的想法全都吐露出来，然后一股脑甩给 LLM 让它帮你把想法整理成一个叙事脉络，以此为契机继续写作。之前那篇博客被腾讯爬的事件记录就是这么写出来的。这种写作方法有一个弊端：如果你不在提示词上做风格控制，那么结果会变得非常口语化；如果你在提示词上做风格控制，产出就会变得很有 AI 味。我的做法是先手动编四五个自然段，然后让 LLM 把过于口语化但逻辑 OK 的文本重新做一遍风格漂洗。最近几个月更喜欢的做法是，先坐在电脑前面对着 LLM 打一个小篇幅到中篇幅的呓语，想到什么就说什么，但是文字风格更加偏向自己博客写作时用的类型。然后用这样的一个提示词：「我正在准备XX内容的一篇博客文章，下面是我的一些粗浅想法，请你阅读之后不停的向我提问，帮我厘清思路，直到你我都对全文的执行细节达成共识为止。」接下来就可以一步一步做简答题了。这个方法解决的还是「你知不知道你不知道什么」的问题，它可以帮你把脑子里面那些虽然想到了但是落笔容易忽视的东西全都拽出来。在你全部「呕吐」完成之后再请 LLM 出一个提纲，整理成完整文章即可。很多作者在用 LLM 写作的时候并没有意识到 LLM 在使用他自己的语言，而非2你自己的语言。这是一个很要命的事。Again，作为一种语言感受能力的联系，我建议各位作者平时多用Arena的盲评模式，用多了之后就会发现哪怕把名字遮上了你也能猜得出来输出的内容是谁家的模型写出来的。一旦有了这个直觉之后再编修自己的文章就会变得容易很多。模型选择方面，最近新出的 Deepseek V4 我觉得没有很好用。它依然是那副滥用形容词的死样子，而且 Deepseek 服务本身不支持全局注入风格控制提示词。此外最新版本的模型在用户意图理解能力上非常糟糕，就算你开了思维链它也不会推测意图，只按照字面意思把活干了，特别是在向你提问的时候，问出来的问题都像是一个中年老干部的「现在我说两句」，没一个在点上的，所以用起来真的是又累又麻烦。整理口语稿的话得摇奖，五次能出一次可接受的版本，后面手修起来血压不会很高的那种。Claude 的 Sonnet 4.6 挺好用的，听得懂人话，问的问题都能真正的促使你深入思考。但是跟 Claude 3 年代相比文字的主体风格还是太过浓烈，哪怕你给了风格控制提示词也压不住。如果用量能给得再慷慨一些的话应该会是我直觉性拿来用的东西。下面是我在用的风格控制提示词，到设置界面粘进去之后味道就会小很多，但有的时候也会变得彻底不会说人话：你是一个有边界感的助手，你不会在与用户的交谈中额外询问用户「你是否还要我做什么」「你是否还对什么感兴趣」。你是一个负责责任的助手，你不会在答案中掺杂你的思考过程，你会想好再回答。你不会给用户提供好几个备选方案让用户自己挑，你会直接给出你认为最有信心的答案。在回复用户任何答案之前，你都会认真搜索，你的所有答案必须言之有据，不可以有任何猜测的成分。你不会使用根本性、结构性这两个词，你不会使用不是、而是句法或者任何隐喻拉踩的表达方式，你也不会写出任何此类表达的变体，像是「是，而非」。你不会使用破折号、插入语。你不会使用 ai 腔，如：这个问题是真实的、这件事的本质是、这是诚实的，或者自造生僻词汇，如「根因」。Gemini 3 无论是 Flash 还是 Pro 都相当难用，听不懂人话，输出的东西也乱七八糟。如果要用于写作，我依然推荐使用 Gemini 2.5 Pro，此外 Gemma 4 的全尺寸模型在写作上表现也让人感到惊喜，在思考深度给满的情况下可以跟彼时的 Claude Sonnet 掰手腕。上面那段给 Claude 用的提示词也适合给 Gemini / Gemma 用。GPT 5 和 Grok 4 系列模型在写作任务上表现得无比垃圾

屏忆：这款开源工具，把过目就忘的日常变成「上下文」主作者关注少数派71601116少数派作者少数派71601116关注少数派71601116少数派作者联合作者关注少数派71601116少数派作者少数派71601116关注少数派71601116少数派作者前天 15:10利益相关声明：作者与文中产品有直接的利益相关（开发者、自家产品等）我经常遇到一种很具体的遗忘：明明知道自己之前在手机上看到过某个东西，却完全想不起它来自哪个 App、出现在哪一天、存在于哪个页面。更麻烦的是我通常没有截图来帮我回忆，那些内容只是当时恰好看到，没有收藏、没有转发、也没有写进笔记。后来想找，连一个可以回去的入口都没有。一开始我只是觉得烦，后来我慢慢意识到，这件事可能比「找不到截图」更大一点：如果将来每个人都能拥有自己的 AI 助手，它能不能理解你不只取决于模型有多强，也取决于你给它留下过多少真实的上下文。今天没有留下来的东西，明天很难补上。所以我开始做屏忆（ScreenMemo），一个开源的本地屏幕记忆工具：自动记录屏幕内容，然后通过 OCR、搜索、时间线、每日总结和 AI 回顾，把那些原本滑走、然后遗忘的内容，变成可以找回的线索。屏忆会按应用组织已经记录下来的屏幕内容。对我来说，先有一个能回到过去画面的入口，比一开始就追求复杂整理更重要。屏忆的基础工作流程并不神秘：通过无障碍服务定时截屏，然后把截图保存在本地，同时记录当前应用、时间和路径；对截图做 OCR 并建立本地索引后，在 App 里提供搜索、图库、收藏、时间线、动态总结、每日总结和 AI 回顾。它最直接的场景，是找回那些你觉得「我明明看过」、但记忆相对模糊的内容。比如昨天在信息流里刷到过一个有用的方法，隔天想再看时却发现没有收藏，想不起作者、也想不起标题。放在过去，我大概会翻浏览记录、重新搜关键词，或者干脆等它哪天再次被推荐。屏忆的做法更粗暴一点：如果当时屏幕被记录下来，OCR 文本进入了本地索引，之后就可以搜索那几个模糊的关键词，再回到对应截图确认。第二种情况是找回一段过程。有些操作不是一张截图能说明白的。注册、登录、授权、付款、查询、客服沟通，都可能跨过好几个页面。单张截图只能告诉你某一刻屏幕上有什么，时间线能把前后关系补回来。屏忆支持按时间回看，也可以生成回放，用来还原一次操作路径。单张截图解决「那一刻有什么」，时间线和回放更接近「当时我是怎么走到这里的」。还有每天的回顾。如果你一直在手机上查资料、沟通、处理事情，屏幕内容本身也会留下了不少线索。每日总结不是日记，只是先把一天里零散的记录整理成一份能读的摘要。它不一定深刻，但至少能回答一个朴素的问题：今天我大概看过什么、处理过什么。AI 回顾也是类似思路。普通 AI 助手并不知道你昨天在手机上看过什么。屏忆在你配置 AI 提供商后，可以基于截图、动态总结、上下文片段和你明确选择的证据图片做回顾。你可以问它「下午那段流程大概在做什么」，也可以让它帮你从一组截图里整理出重点。这里的 AI 不是凭空聊天，它只会将你已经留下的屏幕线索作为上下文。最后，屏忆也支持收藏和备注。自动记录负责兜底，但有些内容还是要人来标一下，看到值得留下的截图，你可以加一句自己的说明。这个功能小但必要，自动记录再多也替代不了人的判断。如果要找一个参照物，屏忆和一些桌面端自动记录屏幕的工具有点像。比如我经常想到Rewind，它早期的方向和屏忆很接近，记录 Mac 上看过、听过的内容，再用 OCR 和语音识别做搜索。这个想法很诱人，也确实说明桌面端早就有人在尝试「屏幕记忆」。只是后来的故事有点复杂：Rewind 在 2024 年转向Limitless，开始做会议记录和录音吊坠；2025 年被 Meta 收购后，Limitless 官方说明写明 Rewind 应用会逐渐停止运营，最新版从 2025 年 12 月 19 日起已经禁用了屏幕和音频捕获。Rewind 早期主打「记录你在 Mac 上做过的一切」，这和屏幕记忆的方向很接近。Rewind 的事不是一句「产品失败」就能概括的，商业产品会转向、会被收购、会砍掉特定功能，开发团队有自己的选择。但对个人记忆库来说，这些「意外」的影响会变得十分具体，它们的理想状态是长期记录，但这些产品本身未必长期存在。后续微软的Recall则补上了另一层提醒：它同样想把电脑上出现过的内容做成可搜索的时间线；2024 年遇到隐私和安全方面的质疑后，微软在官方博客里说，Recall 会先进入 Windows Insider 计划，而不是直接随 Copilot+ PC 面向用户提供预览。大公司也绕不开这个问题：只要工具会持续记录屏幕，信任就会跑到功能前面。这张图提醒我：个人记忆工具如果完全依赖闭源产品，生命周期本身就是风险。在手机上几乎没找到同类工具的前提下，偏偏很多最零碎、最容易丢的上下文又都发生在手机上：聊天、搜索、信息流、支付、设置、临时打开的网页。这便是屏忆开发的初心。你的屏幕里可能有聊天、订单、账号、位置、支付流程、工作资料和临时验证码，有了 Rewind、Recall 等功能的「前车之鉴」，屏忆在设计理念上强调本地保存和开源，截图、OCR、索引和大多数配置默认留在本地；代码、实现方式和隐私边界你也能直接在 GitHub 仓库里看到。本地优先也意味着用户必须能把数据带走，屏忆支持导出 ZIP 备份，导入时提供覆盖导入和合并导入。Recall 的官方说明里也把「快照」「本地保存」「权限控制」放在很前面。只要工具会记录屏幕，信任问题就不会是附属问题。屏忆还提供隐私模式、敏感内容分析和 NSFW 相关能力。这不是猎奇功能，而是长期记录屏幕以后必须面对的问题。一个记忆工具不能只会保存，也要能遮挡、限制和删除。存储方面，自动截图的数据是长期增长的，按压缩后约 50 KB 一张、每分钟一张粗算，30 天大约是 43200 张截图，约 2.1 GB。这个数字不算夸张但会持续增长，所以屏忆不能只负责保存。它还要提供目标大小压缩、历史压缩、过期清理、存储分析和按应用策略。你可以只记录真正需要的 App，也可以定期清理不再需要的截图。屏忆的设置页自上线以来变得越来越长，一开始我也有点犹豫：设置太多会不会显得复杂？但做了一段时间后，我觉得这些开关不能省。因为屏忆记录的是屏幕，很多选择不应该由工具替用户决定：哪些 App 要进入记忆库、哪些内容需要自动遮挡、AI 请求发给哪个模型、提示词怎么写、请求日志要不要保留……甚至要不要把本地记忆通过 MCP 暴露给同一局域网里的 AI 客户端，这些都应该是明确的选择，而不应该藏在默认行为里。所以屏忆把 AI 能力被做成了可选项。只有在你启用 AI 并配置提供商后，相关总结或对话请求才会发往你配置的模型服务。这会增加配置门槛，但我更愿意把选择权留给用户，你可以配置 OpenAI、Claude、Gemini 或兼容接口的服务，也可以调整 Prompt，查看请求日志和工具调用报告。这样做不如「打开即用」顺滑，但出了问题时，你至少知道一次总结用了哪些图片、发给了哪个模型、返回了什么结果；MCP 服务也是同样的思路，它可以让桌面端 AI 客户端读取手机里的摘要、搜索结果和少量证据图片，但需要手动开启，只在局域网内工作，并且带 token。做屏忆之后，我越来越觉得「记住」不是一个单点功能。只做自动截图，会变成图片堆；只做 AI 总结，会缺少证据；只强调本地保存，又必须面对备份和迁移；只强调找回，也要承认有些内容应该被清理。屏忆现在做的这些功能，本质上都在围绕同一件事：让屏幕上发生过的事，在未来还能有线索可循。所以它也不会只停在手机端。目前我正在做桌面端，一方面是为了处理更大的备份、合并和迁移任务，另一方面也是希望把手机里留下的记录带到更适合整理、检索和写作的环境里。手机负责捕获那些稍纵即逝的画面，桌面负责承接更长时间尺度上的整理和回看。更远一点，我希望屏忆能逐步适配更多平台。不是为了把所有设备都塞进同一个 App，而是让记录、搜索、回顾、备份和迁移之间形成一条更完整的链路。你在不同设备上看到过的内容，不应该因为换了设备、换了系统、换了应用入口，就彻底断掉。屏忆现在才刚刚起步。它还需要更好的兼容性、更稳定的后台、更清晰的隐私控制、更顺滑的搜索体验和更丰富的回顾方式。但从今天开始，把一部分屏幕记忆留在自己手里，我觉得已经是一件值得做的事。如果未来真的会有更懂我们的个人 AI，它需要的不只是更强的模型，也需要足够真实、足够连续、并且仍然由自己掌握的上下文。屏忆想做的，就是先把这些上下文留下来。> 关注少数派小红书，感受精彩数字生活 🍃> 实用、好用的正版软件，少数派为你呈现 🚀2913扫码分享目录 0讨论我来说一句发布发表评论发布本文责编：@克莱德#Android#应用推荐#App+129等 29 人为本文章充电扫码分享举报本文章少数派71601116还没有介绍自己关注

客制化键盘｜近期值得一看的套件与键帽：怪诞主题、复古创新与静电容主作者关注车不能快少数派作者⌨️「键盘」 🎮游戏力+10 ✍写稿力+5 🗨聊天速度+20 💰-50 玩键盘，入坑需谨慎！车不能快关注车不能快少数派作者⌨️「键盘」 🎮游戏力+10 ✍写稿力+5 🗨聊天速度+20 💰-50 玩键盘，入坑需谨慎！联合作者关注车不能快少数派作者⌨️「键盘」 🎮游戏力+10 ✍写稿力+5 🗨聊天速度+20 💰-50 玩键盘，入坑需谨慎！车不能快关注车不能快少数派作者⌨️「键盘」 🎮游戏力+10 ✍写稿力+5 🗨聊天速度+20 💰-50 玩键盘，入坑需谨慎！05/26 23:35Matrix 首页推荐Matrix是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。Keykobo Emoji三月末，KEI发布Emoji绘文字的GB帖，一款以聊天表情为灵感的键帽。「来自现在大家日常使用的聊天表情EMOJI，我觉得这个元素十分讨喜，就将从融入到键帽中去」聊起这类以「表情符号」为灵感的设计，它们在键帽产品中其实并不陌生，但更多时候，是以「点缀」的形式出现——作为个性按键（novelties），或少量特殊alpha的补充。例如羊驼的UwU Alphas，或是404这类个性设计。但把表情作为核心去构建整套键帽设计，倒是少见。配色方面，Alpha区以深灰色为基底，字符使用偏浅的灰色，而字根则引入高饱和的黄色进行强调。Mod区则以灰色为底，黑色作为字符；而在部分增补键与个性点缀上，使用黄色作为底色，搭配黑色字符。通常我们想到Emoji都会首先想到大面积的黄色，但KEI这套键帽的设计却以灰阶作为基底，黄绿色作为点缀。这样的色调也让这套键帽的适配范围宽广了许多。这种冷淡底色+高亮符号的搭配逻辑，与GMK Nerve一类配色有相似之处，通过克制的底色承载更具冲击力的高饱和元素，使视觉焦点更加集中，同时避免整体过于喧闹。如果说Base套件中还难以直接感知到与Emoji的强关联，那么个性与增补部分则几乎将这一主题完全释放。在图形设计上，这套键帽采用了一种偏「圆脸」的视觉语言，介于早期像素符号与Emoji表情之间，甚至隐约带有类似「吃豆人」的形态特征。同时，设计中也融入了不少中文互联网语境下的梗。PAD区的处理则更为直接以「👀」这一符号进行不同角度的变化设计，替代传统数字键位，在保持功能分区的同时，也强化了整套键帽的趣味性与识别度。此外，半透材质的个性按键作为点缀元素出现，也算是现在个性设计的基操了。不过没有流汗黄豆和滑稽，对我来说还是有点可惜。从搭配角度来看，这套Emoji绘文字的核心在于灰阶底色 + 高亮点缀，因此在搭配上有相对明确的边界。它会更适合偏冷调、结构简洁的键盘本体，例如深灰、黑色、银色一类中性色外壳。这类底色可以承接Alpha与Mod区的灰阶体系，让整体观感保持统一，同时让黄色点缀自然成为视觉焦点。对于一些本身设计语言较为克制的套件（例如无过多倒角、无强烈装饰元素的外壳），这套键帽可以起到提亮的作用，在不破坏整体风格的前提下增加趣味性。但如果搭配本身已经较为鲜艳、或者拥有强主题配色的键盘，我个人觉得就不太合适了。GMK Gregory 2四月末pancake发布了Gregory 2的GB帖，一款以狗头表情包为灵感的恶搞键帽。如果说大多数键帽设计，都是在试图建立某种主题性、世界观，那么狗勾这套作品的存在，更像是一种社区的行为艺术。它的灵感来源，并不是什么电影、美术运动、工业设计或者文化符号，而是一张淘宝桌垫上的「狗头表情包」。别人是给键帽做桌垫，他们则是先喜欢上了一张桌垫，再决定把这张脸做到键帽上。而这套键帽也确实有一种独属于互联网模因的气质，从一种荒诞、低智、甚至有点莫名其妙的情绪出发，再反向把这种情绪合理化。也正因如此，它在Geekhack与Reddit上形成了极强传播力，有不少用户都在底下玩梗。R2的Base依旧是一代标志性的「丑萌」路线：大面积黑黄配色、夸张表情、近乎低分辨率贴图式的图形语言，以及那个极具辨识度的Greg脸。不过，虽然是玩梗，但狗勾的配色其实还是很正统的，无论是工业警示、工程设备还是街头标识，黑黄本身就天然具有强视觉冲击与高识别性，像是经典的芹夏。个性方面，狗爪、用于替换瞳仁的红色增补、以及，黑客帝国里的红蓝药丸？还有模仿酒窝红脸的肉粉色增补。整套键帽虽然荒诞，但并不廉价。当然，由于主题的原因，这套键帽比较适合TKL套件，方便展示完整的狗勾脸。搭配方面，小配列推荐银色窄边框，大配列可以尝试黄色、黑色。推荐 WKL、TKL，不推荐HHKB。其实狗勾这套键帽不像传统主题键帽那样，即便不理解背景，也能通过配色或美术获得审美认同。也启发了后续诸如蠢鹅这类键帽。不过这套键帽的评价也比较两极分化，有人觉得这是近年来最有社区生命力的GMK之一；也有人觉得它只是「把烂梗做成键帽」。MW 贤者之石三月初，York发布了贤者之石的IC帖，一款以炼金术为主题的键帽。「设计灵感源自中世纪炼金术手稿，将炼金术世界的符号、器具和哲学核心精炼地融入到每一个小小的键帽之中。它还加入了动漫《钢之炼金术师》的元素。」这套键帽最有意思的地方便是其配色设计，不同于很多炼金主题直接采用「金色 + 黑色」的直觉搭配，Philosopher’s Stone反而选择了一种偏旧羊皮纸质感的棕黄色作为主体基调。Alpha区整体呈现出类似古籍、羊皮卷与金属氧化后的色泽，搭配略微发暗的字符，使整套键帽从第一眼开始，就具备一种「年代感」。而勃艮第酒红色，则承担了整套设计中最关键的视觉锚点。无论是大键、方向区还是 novelties，它都像是「炼成结果」本身，被刻意从原本偏朴素的底色中提炼出来。这种配色逻辑其实与原帖提到的「贱金属 → 王水 → 贤者之石」的概念是统一的：主体部分维持沉稳与原始状态，而红色与金色，则象征最终完成炼成后的高阶物质。此外，这套键帽并没有采用常规字根，而是加入了大量炼金术符号与密文式字符。由于这些符号本身具备很强的仪式感与图腾感，因此即便我们并不了解其具体含义，也依然能够建立起明确的主题氛围。在暖光环境下，整套键帽会有一种类似旧书、仪式道具与黄铜器物混合后的气质。个性部分则是围绕炼金术体系本身进行拆分：四元素、水火地气、炼化阶段（黑化、白化、黄化、红化）、炼成阵、翠玉录、卡巴拉树乃至器具符号，还是比较特立独行的。搭配方面，推荐暖灰、香槟金、银色外壳，不适合白色和高饱和色的外壳。整体看来，这款键帽与其说是钢炼的二创，其实更偏向古朴的炼金术概念，它没有刻意去挖掘炼金主题中黑暗的一面，而是相对克制，透明黄与半透明结构，本质上是在模拟「炼化中的液体」与玻璃器皿状态，不过由于整体亮度偏低。如果搭配深色外壳，容易进一步压暗视觉效果，个人觉得整体的搭配门槛还是比较高的。MW Gesha三月末，KENT发布了Gesha的IC更新帖，一款以偶手冲咖啡为灵感的作品。「作为一名职业牛马，每天早上的咖啡那是必不可少（不然真的会困），从最开始点咖啡外卖，到尝试挂耳，逐渐了解咖啡风味后，开始尝试自己手冲，最终转变成了一种日常兴趣爱好。「虽然说市面上有丰富的咖啡题材键帽可供选择，GMK/DCS Cafe，SP SA Espresso，MW Barista 等等，但是貌似还没有以手冲咖啡作为设计主题的作品。所以结合自身，我开始MW Gesha的设计构思。「首先命名Gesha瑰夏，其实是一个较为知名的咖啡豆品种，在我对个性键设计构思中，希望能供添加一些咖啡果实的植物元素（咖啡树果实很像樱桃，嗯，巧了），所以就借了这个广为人知的豆种作为主题命名。再结合手冲所用到的一些冲煮器具所绘制的个性主题，得到了这套设计的雏形」以咖啡为主题的键帽在圈子里其实挺常见的，各家多少都有自己的理解，大多数还是围绕「牛奶白 + 咖啡深色」这一套在做文章，本质就是白底咖啡字或者咖啡底白字的对比，也有些会尝试做成类似浓缩咖啡那种渐变效果，不过一不小心就容易翻车。Gesha的配色思路则更偏向过程表达，将咖啡豆从生豆到烘焙逐步加深的色彩变化作为核心线索，同时通过半透增补去隐喻冲煮后形成的咖啡液体，从原料延伸到成品。整体键区以偏暖的浅米色作为主基底，搭配柔和的浅咖色字符，呈现出类似浅烘焙咖啡豆的温润质感；Mod区转为深棕色基底，并以米白色字符提亮，对应更深层的烘焙阶段；局部如回车等位置引入浅咖色基底与米白色字符作为过渡点缀，而部分增补键采用偏红调的半透明深咖色基底配合米白色字符，则是表达冲煮后的咖啡液。个性设计是这套键帽比较有意思的地方，生咖啡豆与冲煮后咖啡液的红调作为丝印点缀，摩卡壶、手动磨豆机等手冲咖啡器具作为图案设计。整体来说，确实通过带有红调的丝印点缀起到了类似「点睛」的作用，让整体不至于陷入单一的棕色体系之中，但细看图案本身，一些元素的完成度略显不足，例如壶的手柄比例与结构、以及手持咖啡的手部线条，都存在一定的违和感，既不完全写实，也未形成足够明确的风格化表达，反而在精致度上略微拉低了整体设计的一致性。搭配上更推荐选择暖灰、米白、银色这类中性偏暖的外壳，能够自然承接键帽本身的浅米与咖色层次，让整体观感更统一、柔和。如果希望强化对比与层次，也可以考虑深棕或接近黑咖的深色外壳，但纯黑则不太建议。KBS 致幻浩室三月末，York发布了致幻浩室R2的IC帖，一款以迷幻为主题的键帽。「灵感来自致幻蘑菇，将迷幻视觉效果和扭曲的意识融合成一种大胆的美学」配色方面，相较于R1取自镭射膜的蓝粉配色，R2的配色显然要重口了不少，键帽采用了极高饱和度的荧光绿、紫色与橙色进行碰撞，Base区并没有选择传统意义上的「克制平衡」，而是直接通过紫蓝与荧光绿形成强对比，字符也采用高亮绿色呈现，使整套键帽从第一眼开始就具备极强的攻击性。个性部分则是大量重复排列的波纹、螺旋、蘑菇、扭曲符号以及类似视觉残影的图案，会给我一种电子音乐频谱、致幻视觉海报的既视感，有点像是星之卡比里，吃到镭射眼小怪后的攻击特效。个人觉得这套键帽设计还是比较挑人的，整套键帽几乎没有一个可以让眼睛休息的区域，第一眼看能立马抓住你的注意力，但时间久了，难免会有些累眼，同时这套设计还加入了大量荧光绿与橙色的反转处理，同样的图案，会在不同底色之间反复切换 ，高频对撞进一步强化了「精神污染」的主题。其实给我的感觉是York主动放弃了日常桌面的兼容性，而去追求一种更纯粹、更亚文化的表达。个人觉得这套键帽适合作为风格化桌搭、展示型键盘，或者特定亚文化玩家的收藏向作品，搭配一些异色PC、亚克力套件，效果应该会很不错，但本身有撞色，或者是比较风格化的套件，我觉得就不太合适了，因为这套键帽可以说是已经占据了绝对视觉中心。GMK Arcade 街机三月中旬，Rassles发布了GMK Arcade的IC贴，一款以街机为灵感的键帽。「我从小玩电子游戏，经常去游戏厅，这个项目给了我一个重新以新鲜方式诠释那些经典的机会。GMK Arcade是对经典主题的一种致敬，用鲜艳的色彩重新打造，充满了对经典游戏的引用，旨在捕捉那种怀旧的街机氛围。一次怀旧的冲击。」配色方面，初见这套键帽，我立马就想到了多年前GMK Miami Nights迈阿密之夜的配色设计，原版的迈阿密可以说是非常经典，后来有无数作品从中汲取灵感。基底采用纯黑，可能是为了模拟街机厅暗房环境中CRT显示器的发光效果，环境光被压低，屏幕上的色彩便会有悬浮于黑暗中的错觉。主键区选取了接近蒂芙尼蓝但更为深邃的青色，在八九十年代街机游戏的用户界面极为常见，Mod区采用了高饱和度的洋红色调，部分增补和个性按键则使用了偏蓝调的紫色，填补了此前青色和粉色之间的色相空缺。相较于迈阿密呈现出的那种黄昏时刻霓虹灯在潮湿空气中的柔和倒影，街机的整体色彩更为鲜艳。个性部分则是围绕古早时期的经典游戏，例如三维弹球、拳皇、飞行射击等，整体较为简单。这套键帽我觉得中规中矩，黑底霓虹的配方经过迈阿密之夜及无数衍生设计反

周四28派早报：鸿蒙智行发布新一代问界 M9、蔚来正式推出 ES9 等昨天 08:30早报速览鸿蒙智行发布新一代问界 M916蔚来正式推出行政旗舰 ES96雷鸟发布智能眼镜新品7英伟达宣布 GeForce 控制面板退役1奥之心推出 OM-3 ASTRO 天文摄影专用相机4《巫师 3：狂猎》将推出全新 DLC5《玩具总动员 5》发布终极预告1鸿蒙智行发布新一代问界 M95 月 27 日，鸿蒙智行正式推出全新一代问界 M9，提供标准版与 Ultimate 领世加长版两款车型。新车引入超 140 项新技术及 40 项行业首创，车身尺寸分别为 5285、2026、1845mm，轴距 3125mm，Ultimate 版则为 5402、2026、1845mm，轴距 3236mm。车型涵盖增程与纯电版本，动力系统最高 903 马力，零百加速最快 3.99 秒，纯电续航最高 750 公里，增程版综合续航可达 1405 公里。新车搭载华为智擎双碳化硅电驱系统、巨鲸电池平台，并配备六激光雷达矩阵与 ADS 5 智驾系统。内饰提供多种座椅布局，配备观影系统、智能交互座舱及多项创新设计。售价方面，标准版起价 47.98 万元，Ultimate 领世加长版起价 64.98 万元。来源产品外观图，图片来自问界发布频率太高，看新闻都疲劳了。[图片]比法拉利性价比高.doge[图片]谁能想到当年的极氪「一年磨三剑」已经成了褒义词。迭代的真快啊全部讨论 1611231蔚来正式推出行政旗舰 ES95 月 27 日，蔚来公司正式发布了行政旗舰 SUV ES9，共推出三个版本：行政豪华版整车购买价 49.8 万元起（电池租用价 39 万元起）、行政签名版 55.8 万元起（电池租用 45 万元起）、地平线特别版 62.8 万元起（电池租用 52 万元起）。2026 年 7 月 31 日前锁单的用户可享「0 首付 5 免 2」金融方案、5 年 NOP+ 免费使用权等限时权益。车身方面，ES9 车长 5365 mm、轴距 3250 mm，采用全域 900V 高压架构，搭载感应异步与永磁同步电驱组合，峰值功率 520 kW、峰值扭矩 700 N·m，并配备线控转向、后轮转向及智能地形模式。智能层面，ES9 基于 cedar（雪松）平台，搭载蔚来自研 5nm 车规级旗舰智驾芯片，内存带宽 546GB/s。感知系统 cedar AQUILA 含蔚来自研「杨戬」主控芯片、500 米探测距离的前向激光雷达，以及 7 颗 8MP 与 4 颗高感光环视摄像头，运行 Sky OS·天枢操作系统及 NWM 蔚来世界模型，支持点到点领航辅助与智能泊车。座舱配备「飞航行政座椅」、LC 智能隐私调光车窗（遮光率超 99.8%）、8.8L 智能冰箱、20 点机械式足底按摩及车载视频会议系统，提供 6 座中岛与通道两种布局，前备舱容积 216L。音响为「九霄天琴」9.2.4.8 沉浸声系统，含 47 个扬声器，并通过 Dolby Atmos、Dolby Vision 与 Dolby 动态视频增强认证。产品海报图，图片来自新闻源关联观看：老麦体验 ES9蔚雷德？现在电车又长又宽……进老小区的时候瑟瑟发抖… 还是喜欢萤火虫行政旗舰的车为啥用沙漠做场景？全部讨论 646雷鸟发布智能眼镜新品5 月 27 日，雷鸟创新（RayNeo）品牌一次发布三款智能眼镜新品：观影向 AR 眼镜 RayNeo GT、GT MAX，以及 AI 拍摄眼镜 RayNeo V4。三款产品现已开启预售，5 月 30 日开始首批交付。RayNeo GT 与 GT MAX 主打「下一代电影院」体验，配备 59° 超大视场角，可实现 267 英寸巨幕投影（GT 为 201 英寸）。两款均搭载 Vision 4000 画质芯片与 Zone 360 3DoF 计算芯片，采用双层 Micro-OLED 屏幕，覆盖 98% DCI-P3 色域，支持 3840Hz 高频护眼调光，并配备 Bang & Olufsen 调校四扬声器；GT MAX 额外通过杜比视界认证，需搭配「魔盒 2 杜比视界版」使用。GT 售价 1899 元（国补价 1614.15 元），GT MAX 售价 2599 元（国补价 2209.15 元）。产品外观及核心参数图，图片来自雷鸟RayNeo V4 定位为 AI 拍摄眼镜，主打「手机退场，眼镜开拍」概念，配备 1:1 大底方形传感器与「猎鹰影像 2.0」系统，支持 AI 0.2 秒极速响应。眼镜采用升级双芯架构，内置骁龙 AR1 第一代芯片及蓝鲸半固态电池，符合 IP67 防尘防水标准，机身采用钛金属转轴与轻量化尼龙前框，并同样配备 Bang & Olufsen 音频调校。V4 共有极夜黑（2199 元）、雾透灰（2299 元）、黑镜款（2399 元）及包含旷野绿在内的更多框型可选（2299 元），国补后起售价为 1869.15 元。来源产品外观及核心参数图，图片来自雷鸟原来是蒋奇明。我还以为是户愚吕弟呢只想知道近视的人怎么使用这些产品？“下一台电脑何必是电脑”不懂就问，这种智能眼镜 59° 视场角是个什么感觉？我只用过 Meta Quest 3，这个有 110° 吧，都感觉略狭窄的。眼镜也GT🤣全部讨论 7发表评论英伟达宣布 GeForce 控制面板退役5 月 26 日，英伟达公司发布了最新的 GeForce Game Ready 610.47 WHQL 驱动（针对《007 初露锋芒》《坦克世界：HEAT》等游戏优化），并顺带退役了 NVIDIA 控制面板。英伟达方面表示，NVIDIA App 更新后，NVIDIA 控制面板的所有功能都实现了现代化并得到保留，旧版本已经没有存在的意义。同时，英伟达在公告中提醒，已安装的 NVIDIA 控制面板将继续保留在用户的系统上，除非他们执行全新安装。仍然需要 NVIDIA 控制面板的用户可以继续从 Microsoft Store 下载，但英伟达方面不会再添加功能、修复或做其它更改。来源注意，社区有很多人更新了这个版号后出现多种恶性问题，如果你不玩新游戏别图新鲜，有需求记得ddu清洁安装重新设置2114奥之心推出 OM-3 ASTRO 天文摄影专用相机奥之心 OM-3 ASTRO 天文摄影相机于 5 月 27 日正式发售，国行单机身零售价 14999 元，同时机身卡口光害抑制滤镜（BMF-LPC01）199 元，机身卡口柔焦滤镜（BMF-SE01）1499 元。相比普通版本，这款相机针对天文摄影进行特殊优化，CMOS 的红外截止滤镜针对 H-α 射线透光率特别强化，透射率可达 100%，支持机内堆栈高分辨率拍摄模式，带有星空自动对焦与实时合成模式，还拥有天文及星空专用自定义模式。规格上，这款相机搭载 2000 万像素堆栈式背照 Live MOS M43 传感器，配备 3 英寸 162 万点可翻转触控 LCD 屏幕、236 万点 OLED 电子取景器（EVF），带有五轴机身防抖，兼容 IP53 防尘防泼溅设计。来源产品外观及售价图，图片来自新闻源奥巴：听说你到处跟人说我s了，你等着下次你做胃镜的时候注意点这牌子是专门天文的吗？没咋听过111《巫师 3：狂猎》将推出全新 DLC5 月 27 日，游戏工作室 CDPR 通过社交媒体宣布，《巫师 3：狂猎》还将推出新版 DLC《旧时曲（Song of the Past ）》，游戏主角依然是猎魔人杰洛特，CDPR 会与 Fool’s Theory 工作室共同开发，将于 2027 年登陆 PC、Xbox Series X|S 及 PlayStation 5 平台。来源游戏海报图，图片来自新闻源竟然还有更新可能是给巫师4剧情做铺垫的，只求别跟原著一样把杰洛特写没了就行还在更！还在更！- 巫师 4 预告发布后：Ciri 怎么成猎魔人有猫眼能喝魔药了？

经验卷轴：写给家长的幼儿美术启蒙指南03 如何准备适合的美术器材主作者关注谷丰少数派作者吃饱喝好，心情好好谷丰关注谷丰少数派作者吃饱喝好，心情好好联合作者关注谷丰少数派作者吃饱喝好，心情好好谷丰关注谷丰少数派作者吃饱喝好，心情好好04/07 13:11按：本文是少数派共创栏目《写给家长的幼儿美术启蒙指南》的第三章，在栏目更新完成之际，免费开放给大家阅读，希望能给正在为挑选美术器材而犯难的你有所帮助。本栏目在专业的理论基础之上，结合作者多年育儿经验与真实案例，用足够简单、实用、接地气的语言，让每个人都能逐渐掌握美术启蒙所需的技巧。此外，栏目中也不乏与「美术教育」相关的普适性内容，希望也能为有着「艺术源于生活 」「我想画画但不知道画什么」「如何培养创造力」等问题感兴趣的艺术爱好者带来一些启发。> 了解更多关联阅读：守护孩子的天马行空：美术专业就能做好幼儿美育启蒙吗？在上一章中，我们了解到孩子的美术能力是随着身心的成长而逐渐进步的。而为了更好地支持孩子创作，家长最好可以为孩子提供与自身能力相匹配的美术材料与器材。为什么要特别强调它们的重要性呢？我们不妨做一个假设：假如你兴冲冲地向自己的父母说要画画，想要一些白纸与彩笔。他在听到你的话后，只是随手拿起身边的中性笔和记事本递了过来。此时，你会作何感想？当你打开本子，面对满眼的横格线而不知该如何下笔时，又会怎么想？当你终于克服了横格线的干扰开始创作，手中坚硬的笔尖却不慎将纸张划破，这一刻，你的心情又会发生怎样的变化？我想，你的心情一定糟糕透了，甚至会产生「不想画了」的念头 —— 成人尚且如此，何况是孩子？这样的经历若是反复出现，必然会严重打击孩子的创作热情。而这种结果，显然已经背离了我们进行美术启蒙教育的初衷。而这，就是我为什么想要先讲讲如何为孩子选择适合的美术材料与器材的原因。蜡笔对于两岁左右的孩子来说，适合抓握的蜡笔往往是最佳选择。蜡笔，主要由蜡和颜料混合制成，质地坚硬，颜色鲜艳且丰富，往往能够迅速吸引到孩子的目光。家长在选购蜡笔的时候，我建议选购形状较为粗胖的蜡笔。这种蜡笔不仅有助于孩子稳固地抓握并降低操作难度，如果孩子不慎将它放入口中，也不会被轻易咬断、误食。「粗胖」的蜡笔在使用蜡笔时，最好选择质地较为粗糙的纸张（例如蜡笔专用纸或素描纸等），以获得最佳的绘画效果。这是因为蜡的附着力较差，在质地细腻的纸张上使用时，很难将颜色附着在纸面上。同时因为蜡的渗透性也不强，所以画出的线条很难进行混色。因此，蜡笔仅适合作为孩子「入门级」的绘画工具。蜡笔在粗糙的纸面上更容易留下色彩彩笔随着孩子手部能力的提高，大概三岁之前，他就会开始尝试控制自己画出的线条了。此时，难以精确控制的蜡笔将不再适应孩子的发展（蜡笔画出的线条两端很难对齐）。为避免孩子因此产生挫败感，家长应及时为孩子准备另一种便于操作的画材——彩笔（彩色图画笔的统称）。水彩笔水彩笔，是一种常用于儿童绘画的水性彩笔。它一般是通过笔身内部的纤维或海绵材料吸附颜料，然后通过纤维材质的笔头将颜料释放到纸面上。水彩笔最大的优势是简单易用、色彩明快、价格实惠。但受材料限制，它的缺点也有不少，例如出水不均匀、笔头容易磨损变形、内部颜料容易干涸等。因此，它通常只适合买一套给孩子过渡使用。若是想要追求更为可控的绘画效果，还是建议选择它的「升级版」——马克笔来创作。儿童水彩笔 图片源自网络马克笔马克笔，是英文「Marker Pen」的音译，它其实与我们口中的「记号笔」是同一种笔。只是后来为了区分廉价的单色记号笔与用于美术绘画等用途的高级多色型记号笔，才将前者称为记号笔、后者叫做马克笔。传统马克笔内部填充的多为油性或酒精性颜料，因此它散发出的味道会有一些刺激性。但如今，使用这些颜料的马克笔已经退居了二线，流行的是一种使用水性颜料的「水性马克笔」。水性马克笔填充的颜料通常是以水为基底调制而成，气味小且无毒，即使不小心弄脏衣物或桌面，用湿布或肥皂水也可轻松清洗；色彩亮丽、笔触明显，线条利落、爽快，笔触也非常平滑、均匀；笔头多为尼龙或海绵材质，笔尖设计精细，结实耐用。《森林里的小兔子》| 马克笔、打印纸在选购水性马克笔的时候，会有非常多的颜色以及不同形状的笔尖可供选择。在这些形态各异的笔尖之间，我认为比较适合这一年龄段孩子的笔尖是锥形笔尖，这种形状的笔尖易于控制，也能兼顾画线与涂色。其次是普通圆头的马克笔，这种笔头较为适合画线，用它大面积涂色稍显困难。最后是刀型笔尖，这种笔尖就不太适合孩子使用了，因为它很难控制（对于孩子而言）。至于颜色方面，我认为购买12 或 24 色的马克笔足以，没必要购买 30 色及以上的笔。一方面是因为孩子暂时还无法分辨相近的颜色，另一方面是因为过多的选择，也有可能会导致孩子将注意力分散到笔的选用上，从而影响他的创作思路。除了普通的水性马克笔，另一种水性丙烯马克笔也是不错的选择。它内部装填的是水性丙烯颜料，保留了部分传统丙烯颜料的特点：笔迹不渗化，边缘光滑，有一定的遮盖能力，并且适用于多种材料表面（例如亚克力、玻璃、木板等）。它不仅可以用来画画，也非常适合在与孩子 DIY 的时候给材料涂色。用丙烯马克笔和积木 DIY 的时钟水性丙烯马克笔的笔尖通常有两种：锥形软头和圆形硬头。其中，锥形软头的笔尖弹性比较好，虽然覆盖力稍弱，但出水均匀，可控性高，更适合孩子使用。至于圆形硬头的笔尖，则更适合在铜版纸、牛皮纸等特种纸张或亚克力、木板等硬质材料上使用，因为它的出墨量大且笔头硬度高，在普通纸张上使用很容易让纸张因摩擦起毛、破裂，因此不太适合孩子日常绘画。白板笔此外，白板笔这种特殊的马克笔同样值得介绍。它的特别之处在于墨水中含有挥发性溶剂（如乙醇等），能在书写时让墨水只附着在白板表面，而不是渗透进去，这使得白板笔的笔迹可以轻松被擦掉，完全不留痕迹。白板笔家长在为孩子选购白板笔的时候，应选择儿童专用、无毒、可水洗的产品。笔杆不易太粗，与成人手指粗细差不多就好，便于孩子操控。另外，白板笔虽然也可以在纸上书写，但由于它的笔尖与墨水是专门为白板这种光滑、无孔的表面设计的，因此在白板以外的材料上使用时，可能会对笔尖的使用寿命造成影响。《彩色雪糕》| 白板笔、白板油画棒孩子三岁以后，他的手眼协调能力会获得进一步的提升，也积累了一些创作经验，这意味着家长可以试着让孩子体验一些「进阶」画材了。首先是一种被称为油画棒（又称粉蜡笔）的画材，由于它与蜡笔都属于棒状的绘画工具，所以外观上很容易使人混淆。但实际上，它们两者的成分、质地和绘画效果都有着很大区别：蜡笔是由蜡（如石蜡）与颜料混合制成，质地坚硬，覆盖力弱，无法混色；而油画棒是由油性黏合剂与颜料混合制成，质地较软且油腻，覆盖力强，可以反复涂抹与混色。蜡笔与油画棒的涂抹效果对比（左为蜡笔，右为油画棒）因为油画棒的使用方式与蜡笔几乎相同，所以孩子通常可以很快上手，无需额外适应。12 色油画棒但需要家长注意的是，油画棒作为一种油性绘画材料，有些厂家会为了追求更加艳丽的效果而添加少量可溶性重金属元素（如铅、钡、铬、锑、镉、汞、砷等）。如果孩子长时间接触这种油画棒，可能会对身体产生危害。因此在选购产品的时候，请一定要在品牌官方网店或正规文具店选购，并在购买时检查该产品是否符合国家标准 GB 21027-2020《学生用品的安全通用要求》。油画棒包装上标注的执行标准还有一点是，油画棒虽然与蜡笔在外观上很相似，但它并不适合年龄较小的孩子使用。因为它的质地较软，很容易被咬下或吞食，造成危险；还因为幼儿的精细控制能力比较差，使用油画棒时很容易将手或衣服等外物弄脏，而油性颜料的特性决定了它极难被清洗干净。《苹果》| 油画棒、彩纸水粉颜料除了油画棒，家长还可以选购一些颜料给孩子使用。与前面介绍的笔类材料相比，使用颜料需要更多的准备工作——需要先将洗笔筒装满水，接着拿出画笔、铺好画纸，然后将颜料挤到调色盘中，最后才可以开始作画。这一过程虽然有些繁琐，却也能在一定程度上帮助孩子收束自己的思绪，将注意力集中在创作上。市面上流行的多种颜料之中，较为适合孩子使用的是水粉颜料。它是一种以水为媒介的不透明水彩颜料，兼具了水性颜料的便捷与油性颜料的厚重感。在画面表现力出色同时，也十分易于掌握，还更加安全（油性颜料为保证颜色的持久与鲜艳，可能会含有重金属化合物）。宜家莫拉颜料（CE 标准）家长在选购水粉颜料的时候，建议向店家询问产品是否有经过质量检验（例如 GB、CE 等），虽然质检报告本身并不能绝对保证使用安全，但至少能多一份保障。在颜色方面，购买时一般选择基础的八色（通常是黑、白、黄、蓝、青、绿、红、紫八种颜色）就够了，这八种颜色几乎可以调配出所有颜色。至于调色盘，如果买颜料时有送那最好，如果没有，也无需单独购买，可以找一些家里闲置的盘子或其它材料当作调色板，只要保证它是平底且不吸水的就行。关于画笔的选择，较为理想的配置是分别购买大中小三个型号的尖头（或称圆头）和扁头画笔，其中扁头用于涂面，尖头用来画细节。若是觉得六支画笔有点多，只买三个型号的扁头也是可以的。因为扁头更容易「挖」出颜料，也更容易将颜料「抹」均匀。在选购的时候，尽量选择短柄、笔头为人造纤维（通常为尼龙或聚酯纤维制成）的画笔，这种画笔不仅价格实惠，而且笔头弹性适中，不易分叉，更容易被孩子掌握。这样的六只画笔足够孩子使用至于搭配水粉颜料使用的画纸，建议购买水粉专用纸（简称水粉纸）。这种纸粗糙的表面可以帮助颜料附着，防止颜料流动；适度的吸水性与足够的厚度能保证纸张承受得住颜料堆叠而不渗透。水粉纸纹理在使用水粉颜料的时候，别忘记准备一个洗笔筒（可以将家里闲置的瓶瓶罐罐利用起来）和一小块抹布。洗笔筒用来清洗画笔上的颜料，抹布用来擦掉笔头上多余的水分。作品完成后，如果颜料剩余太多，可以将它留着，下次使用时喷点清水进去化开即可，不会影响使用效果。洗笔筒与抹布铅笔最后再来说说大家熟知的铅笔。铅笔虽然是一种很实用的绘画工具，但它其实并不适合美术启蒙阶段孩子。一方面因为铅笔的笔芯较硬，年龄尚小的孩子通常没有足够的力气画出清晰的线条；另一方面也因为铅笔的笔尖较为尖锐，容易给孩子带来潜在的安全风险。因此，铅笔更适合年龄较大的孩子使用。注意事项最后，仍有几点安全事项需要特别强调一下：不要贪便宜，尽量购买符合相关国家标准的画材；永远不要让孩子在没有监督的情况下使用颜料和彩笔，避免孩子将画笔或沾有颜料的手放进嘴里；在使用有挥发性的画材（例如马克笔、白板笔等）时，应该尽量保持室内空气流通，避免在密闭空间中长时间吸入它们散发出的气味；在创作结束后，应与孩子及时清理包括但不限于身体、桌面等沾染颜料的地方，养成良好的使用习惯。创作环境的布置首先，一个理想的创作环境应该有充足的自然光照，以及一张平整的桌子；桌子不宜太大，要保证孩子可以在任何一边都能够伸手拿到自己的画材；如果家里有两位小朋友，桌子的大小也要保证他们在面对面而坐的时候，能够创作自己的作品1；桌子上面最好铺有桌布，桌布应尽量选择防水且不易反光的材料，避免眩光以及弄脏桌子；座位要选择带靠背的椅子，最好为木制品，不需要加装软垫2。选购桌子的时候，没有必要选择带斜面的桌子3。因为孩子在水平面上更容易作画，特别是在他年龄尚小、自身控制力不足的时候，倾斜的桌面往往容易使纸张掉落、颜料顺着斜面流淌等，给孩子的创作带来不必要的麻烦。桌椅的搭配可参考《GB/T 3976-2014 学校课桌椅功能尺寸及技术要求》在光照方面，如果需要灯光照明，那么应当尽量购买照度 AA 级、色温 4000K 左右、显色指数 Ra≥80、无频闪、低蓝光的照明设备4。同时在摆放时也应注意光照角度，以免手部阴影遮挡视线 —— 以右手拿笔为例，光源应摆放在身体左前方，这样就阴影就不会影响视线了。灯光的照射高度不要过高或过低，高了会影响光照强度，低了则容易产生眩光。有一个较为简单的判断方法是：当孩子坐直并平视前方时，照明设备的发光点应略低于眼睛（如果有灯罩，以灯罩下沿为准），而不能直接出现在视野中。另外，在使用桌面照明设备时，房间里的大灯也应该开启，避免明暗对比过强导致视觉疲劳。光源摆放示意图（Gem

从零手搓 AI Agent，我学到了什么？主作者关注Mirtle少数派作者Mirtle关注Mirtle少数派作者联合作者关注Mirtle少数派作者Mirtle关注Mirtle少数派作者昨天 15:00我要自己从头搞一个 AI Agent。周五下班路上，这个信念充斥着一个文科生的心。当天下午小组周会，研发人员对我脱口而出「你懂个屁的 AI」，紧接着就是上下文、MCP、Skills 这类于我而言「可远观不可亵玩」的词汇。我沉默不言，无法反驳，因为我对 AI 的全部理解确实只停留在每月的 meme 梗图、流行词，以及 OpenAI、Anthropic 的花边野史。任何追问都会让我哑口无言。但事情将迎来转机，我感受到不同于下月减肥、少吃油盐和戒掉抖音的强大信念：我要用两天时间梳理完 AI 发展脉络，理解 Agent 能力边界。我也知道软件工程更多是门实践学科，要学习 AI，没有什么比自己「重造一个轮子」带来的理解更加深刻。所以我也拟定了清晰的目标，我的 AI Agent 至少需要做三件事：能正常聊天；能帮我创建、整理待办和笔记；能帮我拿到最新的少数派的派早报、本周看什么等栏目摘要。此外，它也不能直接使用任何 AI 框架，代码从零开始；核心脉络、迭代则由我自己定，不能偷懒给 Codex 一句「我要 AI Agent」。让 AI 开口说话，并治好它的「失忆症」周六一早，我尝试迈出第一步：搞定聊天。为此我得看一大堆比《三星 OneUI 使用说明书》还复杂的接入文档，对于非程序员群体——例如我——大概和看天书差不多。出人意料的是，所有 AI 厂商的文档的第一页都只有一行加粗的十个字：先指定模型，再写上问题：DeepSeek-v4-flash： 你好DeepSeek 不一会儿就会发来贺电。大概半小时，我用一个既有的软件做界面框架，做好了雏形：一句简单咒语，就能驱动一个海量数据训练出来的黑盒。美好的开局让我信心爆棚。我紧接着打算和 AI 联络感情：「从现在开始，你叫我阿乐，我叫你大 D」。我想试试这个好搭档的默契，它却掉链子了：没错，就像得了失忆症，似乎每一轮对话对于 AI 来讲都是全新的开始。这可不行，而且，ChatGPT 们可不是这样。以「多轮对话」为关键词搜索后，我了解到原来在模型层面上，AI 没有「记忆」一说1：模型只处理本轮对话中，你的输入和它的输出。这也就是模型的 Context（上下文窗口）。解决办法很原始：每一次新的对话，都把上几轮对话的内容复述一遍：DeepSeek-v4-flash： 上一轮的问题；上一轮的回答 当前轮的问题假如有 AI 实体，每一次对话我都要花上几分钟把前一轮对话的内容跟它重新讲一遍；想到这有些好笑的情境，AI 的「活人感」就少了很多。但带上了复读机 AI 的「失忆症」果然好了，我暂时只叠加了五轮前文，再之前的怎么处理我现在并没有好的办法。先以能跑为目标：此时周六上午才过去了两个多小时，我的计划已迈出坚实的第一步。我还惊喜地发现，市面上的 AI 那么多，但都能用 OpenAI 和 Anthropic 定下的两、三种方式用起来，多轮对话的处理方式基本一致：OpenAI Chat Completions API：最常见的格式，一般说「OpenAI compatible」就是说能用它；OpenAI Responses API：OpenAI 的新标准，xAI、火山（豆包）都主推这个；Anthropic Messages API：Claude 自成一套，想要接入 Claude Code 的厂商（如 DeepSeek）往往支持。这不过是「茴字的几种写法」。我一口气把手边的几个 AI 都接了进来，OpenAI、Gemini 都有现成的日志功能，后续要做核对审查估计会方便一些。有了基础的聊天能力，如果想定制一个自己的 AI，或者让 AI 完成指定任务，就像在 2022 年 ChatGPT 一鸣惊人后那样，我唯一能依靠的就是提示词了。这里人们还发明了一个词：提示词工程（prompt engineering）。想当初科学、玄学难辨的各类提示词火遍朋友圈和社区，出现了大量搜集提示词的门户站点，皆因提示词是和 AI 交互的唯一途径。彼时通过提示词来做角色扮演为卖点的 Character.ai，也在短时间内声名鹊起。但 AI 似乎停留在 Chat 领域。让 AI「使用」工具周六下午开工前，我打算先和我的造物打个招呼，和它还不熟的我选了个不会出错的话题，「今天几号了」：回答让我大跌眼镜：2025 年 7 月！你怎么还活在去年？AI 能做的是思考，它了解其训练材料截止的世界，但这个「缸中之脑」怎么才能和当下的世界交互？这也关系到让 AI Agent 帮我创建笔记待办的可能性。我再次翻开厂商们的文档，工具调用（tool use）概念映入眼帘。有趣的是，OpenAI 把一部分工具称为函数（function）。函数这个概念，在几乎所有类型的编程语言里面都有，它被设计在当前环境中完成特定的任务，例如存取数据，获取信息，譬如人的五官手足。但 AI 模型能跑编程意义上的函数，听起来就像「缸中之脑」长出眼耳四肢一样匪夷所思。现实自然并非如此，工具调用稍微有一些复杂：DeepSeek-v4-flash： 上一轮的问题；上一轮的回答 当前轮的问题 工具：要知道时间请回复「获取时间」 代码： 如果 AI 返回是「获取时间」，就发送给 AI 时间AI 模型决定获取时间时，它会直接按特定的格式，回复给我们一段话，我们的代码收到这段话后自己获取时间，然后告诉 AI，它才知道时间。换句话说，AI 模型负责调兵遣将，不上阵杀敌。它决定需要谁做事情，然后再拿对方的结果报告给用户。这意味着我需要自己写一个执行方和它配合。虽然原理上名不副实，但工具给模型能力带来了无限可能。我只需要将我需要的能力包装成一个个工具，AI 就能适时使用它们。这也同时意味着传统编程能做的一切事情，当前所有的信息、服务，AI 模型就能读取、取用。外在世界的现实任务 <–解决– 程序 <–通信– 接口 <–tool– AI 模型我一口气给 AI 添加了十几个工具：我的 AI 现在可以访问网络、执行命令、操作我的系统：而我的目标之一——创建笔记待办，此刻也被轻松实现：我很快注意到了副作用：这么多的工具，我一股脑放进对话，简单的「Hello，你好」就要消耗 3 到 4 千的 token，一分钟如果有多次工具调用，6 到 8 万的 token 就没了。但我暂不考虑优化，因为周六的夜色已至。我停下手上的活开始反思另一个问题：我在自己搞 AI Agent，十几个工具就是十几套不同的代码逻辑，写了一下午。那 Cursor、Codex、Claude Code 这种规模，难道程序员要自己给市面上成千上万个服务都写一遍代码不成？显然不是，「工具」并不是普通用户在 AI 领域中常听到的概念，MCP（模型上下文协议）才是。MCP 由 Anthropic 在 2024 年底提出，它尝试定义一套 AI 应用和工具服务方都遵守的规范，大家都「红灯停、绿灯行」，开车上路也就不需要那么多交流了。千万个服务商，也能无痛入驻各大 AI 应用。外在世界的现实任务 <–解决– 程序 <–标准化– MCP –tool–> AI 模型MCP 之后被另一大巨头 OpenAI 支持。MCP 门户站点、平台工具也就从 2025 年初涌现。工具、MCP 能力的流行，推动了 AI 从聊天场景进一步拓展到了调研分析、报告撰写、绘制图表等实践场景，大家熟知的黑马 Manus.im 也算红极一时。编程之外，AI 在大众视野上也逐渐脱离了聊天机器人的桎梏。给 AI 一本菜谱大全昨天的爆肝让目标近在咫尺，所以周日上午的我懈怠了不少。我的 AI Agent 能聊天能用工具，完成复杂的任务又有多难呢？我想当然认为以当代 AI 模型的威力，现在只要一句简单的提示词，它就已经能拿到最新一篇少数派文章的摘要了：DeepSeek 和 GPT 5.5 都给出了错误的答案，而 GPT 5.5 Pro 最终以 2 美元扣费，3 分钟耗时为代价成功了。但繁琐的思考、一遍一遍的工具调用，不仅也让我怀疑这真的是顶级模型的能力吗？我最多花 10 秒完成的事情，强大的 AI 竟然要考虑这么久。即便我可以添加一个「本次思考快于 98% 的用户」来聊作安慰，钱包也受不了。另外 Codex 们写项目的时候可没这么磨叽。我尝试回顾 AI 的处理过程：以「少数派」、「最新」为关键词搜索：失败，结果全部为旧内容获取当前日期，搜索「少数派」、「2026-05-17」：失败，无有效内容，原因是新文章刚刚发布，未被抓取搜索少数派社媒平台，尝试拿到最新文章链接：失败，社媒平台禁止抓取第一次直接抓取少数派首页，抓取第一个链接：失败，首页结构复杂，第一个链接并非文章分析后，第二次抓取首页，并尝试解析文章：失败，被排序误导，文章内容并非最新从网页端发现了 RSS 链接，并尝试解析：成功输出结果。AI 既聪明、又能干，但缺乏经验。看起来前 5 次不仅花去了大量时间，还并没有产出，而第六次终于探索出了完成这个任务的最佳「菜谱」。因此我要做的是直接告诉 AI，下次这个任务，你直接这么三步走：用 shell 工具读取 RSS 地址，解析拿到第一个链接；用 web 工具读取这个链接；将内容总结为 200 字概要，附带原始链接，除此以外，什么都不要返回。不过这段特殊的提示词放哪里？如果是前几年，AI 平台和教程都提倡每一个话题，新建一个对话，这个对话就只处理这一个事情，我们称之为专用的智能体、助手之类。一段时间后，在编程 AI 领域，大家开始渐渐习惯于将固定的习惯、流程写到一个个纯文本文件里面。比方说CLAUDE.md、AGENTS.md。这种习惯到了 2025 年底由 Anthropic 主张拓展用途，Skills开放标准被提出，中文圈基本叫它技能。扒开 Skills 的糖衣，它们最核心的部分还是精心设计的提示词，一般以本地文件的形式记录着一套一套的固定流程、外部资料。复杂一些的还附带了脚本或其他外部资源。我按照自己理解也实现了一套 Skills 体系，下面是效果，执行速度已经来到 10 秒以内：我把本地的技能放到一个固定的目录，在全局的提示词内，插入这些技能的名字和大致功能。AI 决定使用时，就用我开发的read_skill工具读取技能描述，最后跟着技能描述完成任务。我花了最多的时间去写一套 AI 都能遵循的 Skills 提示词和流程：由于 Skills 会被动态载入 AI 模型的上下文，而不同的 AI 对提示词的遵守程度是不一样的，我最后想到的办法是固定流程、尽量用脚本，以减少 AI 的自由发挥，效果显著。这个办法也是 Claude 等平台的推荐办法。DeepSeek-v4-flash： 上一轮的问题；上一轮的回答 当前轮的问题 工具：要知道时间请回复「获取时间」 Skills：要处理少数派最新文章，请读 fetch-sspai fetch-sspai 按下面的步骤获取少数派的文章：1 2 3如今的通用型 AI 平台也大多支持这一特性。从个人观察看，OpenClaw 年初的火爆原因之一是作者预置的一大堆方便好用的 macOS Skills。AI Agent 的用户不再需要关心怎么最优完成任务、怎么写提示词、什么时候该用工具，这些事情交给 Skills 编写者解决就行。工作量超出想象，一直到周日下午两三点，我才算满意。其实截止目前，我把当前的成果展示给任何人，对方都不会否认这就是一个 AI Agent。从能跑到好用，AI Agent 平台还要做什么周末的时间所剩不多，我做出来了一个能跑的 Agent，但离成熟产品还差不少。同样是调度模型、上下文、工具和 MCP 以及 Skills，市面主流的 Agent 平台还做了什么？这是我剩下时间的探索主题。为了让调查有的放矢，我选择了 Codex CLI 这个开源项目作为研究对象，然后从以下我遇

想必你在看到五颜六色的头发时，肯定也萌生过「我也要染一头这样的头发」的冲动，只不过碍于生活或工作的原因，这个想法只会在你的脑海里徘徊踱步，然后被遗忘在记忆的深层暗海里，直到下一次再在视频或现实中遇到了鲜艳发色的人之后，再把它给捞起来，赞叹一番之后接着循环往复。BLACKPINK澳洲地板王朴彩英的粉紫色长发但是相信我，作为时尚弄潮儿的你，染一头与黑色与众不同的彩色头发，是彰显自我个性的完美选择之一。而且在社交中，出「彩」的头发总是更容易被人记住，无论是逛街、出行还是上课点名，至于高回头率只能算是「附赠」。或许现在的你因为工作、生活或规矩等原因不能染发，但刨去这些因素，假若你拥有了可以随时染发的自由，那么阻碍你跨出这一步的就只剩「染什么发发色」和「对头皮和头发会造成伤害」这个问题了。但是别担心，这篇文章就是专门为了这个问题而来的。为什么头发可以染色？要搞清楚上面提到的两个问题，首先我们先要明白，头发到底是怎么被染上颜色的。头发的结构头发的主要的组成物质是蛋白质（不溶性角蛋白），从外到内的结构分别是表皮层、皮质层和髓质层。表皮层就是我们所熟知的「毛鳞片」所在的位置，它们都是无色透明的，像是鱼鳞一样互相堆叠覆盖 6⁠–12 层在头发最外部。一般我们生活中常说的头发是否顺滑，就与表皮层有很大关系：如果毛鳞片排列整齐，那么头发就会「如丝般顺滑」；如果毛鳞片因为各种原因翘起，那么头发就会较涩，看起来也更加粗糙。此外，我们还可以通过手来感受头发表皮层的存在。用手捏住几根头发，然后顺着头发生长方向向下摸，由于与毛鳞片生长的方向一直，因此就会觉得更加柔顺；而如果你逆着摸，你就能明显感觉到手感会变糙很多。皮质层占据了头发 77%⁠–80% 的体积，它通常由螺旋蛋白纤维组成，每 6⁠–9 根组成微纤维，然后再通过麻绳一样的缠绕方式卷成一条巨纤维，最后用这种方法组成一根头发的皮质层。皮质层是决定头发很多形态的核心部分，例如头发的颜色、直卷等。显然，通过化学方式的染发，主要改变的都是皮质层。髓质层是头发最内部的结构，约占头发 5% 的体积。它呈管状结构，形成疏松的头发中心轴，起到支撑头发作用。虽然也是由纤维组成，但它和表皮层一样也是无色的。不过有意思而的是，髓质层并非存与每一根头发中，有些头发是只有表皮层和皮质层的。染发的原理知道了头发的结构之后，我们很容易就能理解染发的原理了。一般来说，染发分为两种方式，一种是物理染色，一种是化学染色。物理的染发很好理解，就是将颜色的原料直接覆盖在头发最外层的毛鳞片上。通过这种方式染的头发能够维持的时间较短，一般一次清洗就能够掉完。网上售卖的一次性染发喷雾、临时性染发剂就是如此，适用于 Cosplay、音乐节或应对短期见家长、出席一些不适合染发的场合时覆盖原有发色。这些一次性染发剂由于它并没有通过化学方式改变头发原有的结构，因此对头发几乎没有损伤，用完之后使用普通的洗发水冲洗，即可恢复头发原发色。而化学方式就需要对头发原有的结构进行破坏，深入到皮质层对头发内部的色素进行改变。化学染发剂又分两种，一种是调配式染发膏，一种是泡沫染发剂。在这里我们以调配式染发膏为例，来讲解染发的具体原理。首先，由于表皮层的毛鳞片对皮质层有保护作用，因此就现需要打开毛鳞片，再让染发剂进入皮质层。目前，市面上采用的一般都是 25% 上下的氨水。氨水属于弱碱性物质，但有一股强烈的刺激性的气味。在染发时我们能闻到的一股臭味，也就是来自染发剂中的氨水。其次是过氧化氢，也就是生活中俗称的「双氧水」。染发中，过氧化氢用来分解头发中原有的黑色或棕色色素，去除原本的发色。这样，新的发色才能随着染发剂进入到皮质层中。一般来说，用在染发的过氧化氢溶液浓度都在了 10% 上下，具有很强的氧化性，接触皮肤之后也会有强烈的灼烧感。它是染发之后发质变差的元凶，但是即便如此，只要是需要深入到皮质层的化学染发依旧还是少不了它。最后是染色剂。一般来说，染色剂都是两管，而且很多染色剂在混合两剂之前并没有颜色。在氨水和过氧化氢的作用下，头发打开了毛鳞片，原有的颜色也被部分或全部除去，就像是一张白纸，可以准备好上色。这时再涂上混合好的染色剂，染色剂中较小的分子就能穿过表皮层进入到皮质层的纤维中，然后在头发内部发生一系列的氧化还原反应，缩合形成稳定的有色染料大分子，被锁在纤维里。这样，一个新的颜色就被附着在头发上了。不过，化学染色剂中往往都含有对苯二胺，它是一种皮肤的过敏原。有些人染发后会出现眼睑浮肿、皮肤发红或起疹的问题，就是对苯二胺导致的。泡沫染发剂的原理与调配式染发膏一致，成分上也没有任何区别，也需要混合两剂进行调配，只不过让染发时涂抹的的过程变得像洗头一样简单。而且由于接触面积更大，泡沫染发剂更容易均匀上色。但它的缺点也很明显：上色没有前者明显，掉色也较快。至于永久性染发、半永久性染发的区分，我认为这个并不是很重要。因为它们都需要进入到皮质层，只是过氧化氢的浓度不同而已。而且即使是所谓的「永久性染发」，染上的新颜色也会在 1⁠–3 个月内消失。当然，过氧化氢浓度越低，对头发造成的伤害也是越小的。这些年，由于意识到化学染发对头发的严重刺激和伤害，不少商家推出了天然染发剂（或叫植物染发剂）。这些染发剂都主要的成分都是植物的汁液萃取，将染色分子直接附着在毛发表面。本质上来说他们就是物理染发剂，并不深入到头发皮质层内部，因此对头发的伤害也较低。例如最近大火的 Manic Panic 染发剂，就主打的是「物理上色」和「纯植物萃取」，然后再慢慢渗透到皮质层中，形成较为持久的颜色。在这里，我做了一张表格，方便你对不同染发剂在几个维度上进行对比。上色程度调配式染发膏 > 物理染发剂 > 泡沫染发剂新手操作友好度泡沫染发剂 » 物理染发剂 ≈ 调配式染发膏对头发损伤程度泡沫染发剂 ≈ 调配式染发膏 » 物理染发剂颜色维持时间长度调配式染发膏 > 泡沫染发剂 > 物理染发剂染什么颜色？对于染什么颜色适合自己这个问题，不同人的看法不一。B 站上有很多关于「染什么颜色显白 / 染什么颜色显黑」这样的视频，小红书上也有很多染发的博主告诉你某某颜色是「神仙发色」，但如果你真的去认真地搜索过就会发现，几乎所有颜色都会被他们说一遍。因此在我看来，这是全篇文章中最没必要讨论和给出建议的部分。别人对美这件事的经验和追求，都只能用作参考，再加上我自己本身就是跳脱二元性别规范和传统「美丽」定义的酷儿，所以我觉得，与其问别人染什么颜色好看，不如在染发前先树立属于你的审美。如果你真的对某些颜色很痴迷，那去染就好了，不要在意你的性别、肤色、容貌，更重要的是不要在意别人的眼光。虽说有些发色确实需要白一点的皮肤或很浓的妆容来搭配才更符合大众对「好看」的定义，但归根到底，美是多元的，即便它有一个大众较为认可的通俗定义，但归根结底还是取决于你自己。一些染过的颜色，图片

36氪获悉，辉瑞公司与中国的信达生物制药签署一项价值高达105亿美元的全球协议，用于开发抗癌药物。信达生物在香港交易所披露了这项协议，其中包括6.5亿美元的首付款，以及最高可达98.5亿美元的潜在里程碑付款。

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据Axios周四报道，AI芯片制造商Groq公司（Groq Inc.）在与英伟达(NVDA.O)达成一项价值200亿美元的许可协议后，正向现有投资者筹集高达6.5亿美元的资金，用于成立一家新公司。这家被称为“Groq2”的新公司据称将转型脱离芯片制造业务，转而专注于构建“AI新云”（AI neoclouds）服务。（新浪财经）

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“刚在一家理财公司遇上两拨同业，大家都在积极争取理财公司的委外业务准入资质，抢抓头部信托压降通道规模后腾出的业务空间。”近日，一位中小信托公司人士向记者坦言。当前信托通道业务调整进入新阶段，以头部机构为主导的“主动缩量”正成为行业主旋律——多家头部信托公司率先上调通道业务费率、压降业务规模。业内人士分析，头部机构让渡出来的市场份额，为中小信托公司带来可观的业务空间。（中证网）

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开市客（Costco）5月28日公布三季度总营收705.3亿美元，同比增长12%，预估696.2亿美元；每股收益4.93美元，同比增长15.2%，预估4.91美元。（界面）

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据CME“美联储观察”：美联储到6月维持利率不变的概率为99.4%，累计加息25个基点的概率为0.6%。美联储到7月维持利率不变的概率为93%，累计加息25个基点的概率6.9%。（界面）

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