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小米财报背后:汽车刚越盈亏线,AI又成下一场豪赌
文 | 节点AI ,作者 | 梁添 3月19日,小米新款SU7正式上市,仅仅35分钟锁单1.5万台,这个成绩实属不俗,可惜的是,仅仅一周时间,小米市值就跌了千亿港元。 热闹与冷遇并存,端倪藏在财报里。 2025年全年,总收入4573亿元,同比增长25%;经调整净利润392亿元,同比增加43.8%,汽车业务,收入首次突破千亿,且实现了9亿元的全年经营收益。 不过,第四季度的节奏有所变化。 单季收入1169亿元,同比增长仅7.3%,增速较前三季度明显放缓;经调整净利润63亿元,同比下降约24%。 从资本市场的角度看,小米财报或许不乐观,这是跌千亿的原因所在——汽车业务刚刚跨过了利润线,未来仍需要重投入;手机老业务面临国补退潮,与存储成本上涨的压力;小米努力描述未来的增长叙事——在电话会议上,小米未来三年将为ai业务投入600亿。 但在节点财经看来,不如说,在技术革命交替阶段,小米正处在一个多线并行的关键阶段,老牌科技巨头都在为AI投入,小米也不例外。这条路的想象力有多大,财报里已经能看到一些线索。 一年卖了41万辆车,每辆赚6100元 2025年,小米汽车交付41万辆,远超年初30万辆的目标。 这个速度放在时下汽车行业实属不俗。 对比2024年高达62亿元的经调整净亏损,2025年全年,小米智能电动汽车及AI等创新业务(以下简称"汽车及创新业务")营收1061亿元,首次实现全年经营收益转正,录得9亿元。其中,Q4单季收入372亿元,经营收益11亿元,已连续两个季度盈利。扣除16亿股权激励后,实际经营利润约25亿——真实盈利能力比报表数字更强。 粗算一下,汽车及创新业务成本率约77.7%,累计销售41.1万辆,每辆车毛利约6.3万元,但经营利润只有约6081元。中间的差额,被研发、销售和行政费用吃掉了。2025年该板块经营开支249亿元,同比增长87.7%。 这在扩张期是必要的代价,也是小米建立长期竞争壁垒的必要投入。 智能电动汽车的ASP(平均售价)也在上升,从2024年Q4的约23.4万元涨至2025年Q4的约25万元,增幅6.6%,主要因为交付了更高客单价的YU7系列。 当然,挑战也很实在。 小米汽车的毛利并不稳定,Q4毛利率只有22.7%,低于Q1(23.2%)、Q2(26.4%)、Q3(25.5%)。下滑是因为,受现车展车销售等因素的影响。 每辆毛利6.3万,最后经营利润只有6081元,也就是说大部分被研发、销售、行政吃掉了,当然,短期内这些数字很难优化——小米2025年经营开支为 249 亿,同比增长87.7%。 前方也有压力。2026年小米目标交付55万辆,比2025年再增34%,这意味着产线、门店、售后网络都要继续砸钱。销售推广费用已经从2024年的254亿涨到2025年的332亿,预计还会继续攀升。截至年底,小米汽车销售门店已达477家。管理层也重申了长期投资芯片等核心技术的承诺,10年超500亿元,并正在研发汽车芯片。 短期看费用率下不来,汽车业务很难立刻贡献巨额净利润。但从两年内完成扭亏的速度看,小米汽车的执行力已经超出了大多数人的预期。接下来的关键,是规模效应能否跑赢费用增长。 存储芯片涨七倍,小米手机涨价70美元 汽车业务贡献了惊喜,原本是“顶梁柱”的手机业务承压。 全年智能手机收入1864亿元,同比减少2.8%。第四季度更为明显,收入从2024年Q4的513亿元降至443亿元,降幅13.6%。 当然,这怪不得小米手机不给力,而是大环境处在逆风期。 小米集团合伙人、集团总裁卢伟冰在财报会上坦言,内存上涨的周期和幅度,都远超小米的预测。 存储芯片是科技界最无处不在也是最关键的组件之一,主要分为DRAM和NAND闪存两种。DRAM负责处理使较为短暂的即时性任务,比如运行应用程序。NAND闪存则用于长期存储照片、视频及其他数据,通常占整机成本约20%。 根据trendForce的追踪数据,过去12个月,DRAM和NAND闪存的合约价格大约上涨至原来的七倍,这给 近期,OPPO、vivo等厂商官方宣布手机价格上涨。对此,卢伟冰表示,非常理解这种做法,任何手机厂家不到难以承受的地步,都不愿轻易涨价。“扛不住时小米也会涨价,希望届时消费者能理解,涨价的趋势终究不可避免。” 小米已经在用产品策略应对。根据公开信息,小米新款旗舰机17 Ultra不再提供256 GB版本,只提供一款存储空间高出一倍的版本,价格比上代机型高约70美元。 IDC表示,存储供应挑战将在整个2026年持续,并可能延续至2027年。2026年全球智能手机市场出货量下降12.9%,收入下降0.5%。2027年预计增长1.9%,2028年反弹至5.2%。 这意味着,对小米来说,这一年挑战不小。 10亿台设备的生态,小米要迈向高端化了 在手机和汽车之外,IoT与生活消费产品是小米最容易被低估的一块业务。 全年收入1232亿元,同比增长18.3%,境内外均创历史新高。毛利率23.1%,同比提升2.8%,远好于手机的10.8%,全年毛利约285亿元,是利润的重要支撑。 规模上,截至2025年底,小米AIoT平台连接设备超过10亿台,可以说是全球最大的消费级物联网平台,也是小米"人车家"叙事的基础设施。 在新品类上,小米也在积极布局。 2025年6月发布AI眼镜,首销3天销量接近5万副,整体来看,2025年,小米AI眼镜出货量实现全球排名第三,中国大陆地区排名第一。 不过,Q4数据暴露了隐忧。 当季IoT收入仅246亿元,同比下滑约20%,是全年四个季度最低。主要原因是国补退坡后智能大家电销量大幅回落。这说明上半年大家电的高增长,有相当部分是政策刺激的结果,而非纯粹的自然需求。 更深层的挑战在于高端化。 小米IoT的核心优势是性价比和生态联动,用米家APP把手机、空调、冰箱、扫地机器人串在一起,形成闭环。 但在大家电领域,核心技术、线下安装服务体系、高端品牌心智方面,小米和美的、海尔、格力的差距仍然明显。 眼下空调排名第四,中间还隔着格力、美的、海尔三座大山,每一座都有数十年的渠道积累和制造经验。 好在管理层目标明确,卢伟冰提出2030年空调做到国内前二,目标激进但也说明管理层清楚差距在哪、要往哪走。 当然,IoT这块业务的价值不能只用利润衡量,也不能简单把它和某个家电老玩家做对比——它为小米AI落地提供了最丰富的硬件场景和用户触点。当AI真正渗透进终端时,这10亿台设备就是小米最大的先发优势。 AI不急着商业化,人车家是重要基础设施 说了这么多,终于可以聊AI了,小米在AI上是个后来者,但这么短的时间,取得的成绩,真的不错,小米也格外重视——在财报中,AI相关话题占了近半篇幅。 实属行动派——2025年从DeepSeek挖来了有"天才少女"之称的罗福莉后,这一年动作频频: 2025年12月,Xiaomi MiMo-V2-Flash发布并开源; 2026年3月,面向Agent时代,小米更是发布拥有超过一万亿的总参数量,采用混合注意力架构,并支持一百万超长上下文长度的Xiaomi MiMo-V2-Pro。这里还有一个小插曲,在正式发布之前,小米先在大模型竞技场open router上线,化名为Hunter/healing alpha模型,一时间人们猜测这是DeepSeek V4。 在Artificial Analysis大模型智能指数上,Xiaomi MiMo-V2-Pro按模型排名全球第八,按品牌排名全球第五。在PinchBench智能体评测榜单上,Xiaomi MiMo-V2-Pro任务平均完成率居全球总榜第三。在OpenRouter平台上,Xiaomi MiMo-V2-Pro模型调用量排名第一。 小米还发布了全模态基座模型Xiaomi MiMo-V2-Omni,这是一个融合文本、视觉、语音的全模态模型,原生具备多模态感知、工具调用、函数执行及GUI操作能力。在PinchBench评测榜单上,Xiaomi MiMo-V2-Omni任务平均完成率居全球总榜第二。 在一众大厂紧跟龙虾热的潮流下,2026年3月,小米移动端Agent—Xiaomi miclaw开启小范围封测,这是一个基于Xiaomi MiMo大模型构建的AI交互测试产品。 小米称,miclaw要让手机成为AI工具,在理解用户意图并得到授权后,调用应用和生态能力,并能自主选择系统级工具完成用户命令、持续调整行为并扩展能力,同时通过记忆系统沉淀经验。 从财报看,AI等创新业务尚未给小米带来大量直接收入,而投入在加速。看电话会议的情况,小米本身也不是特别在意商业化进程。 卢伟冰透露,2026年小米将在AI、具身智能等领域投入160亿元,未来三年总投入超600亿元。这或许给未来的利润带来一定挑战。 但我们不能只看当下的利益,换个角度,在全球科技公司都在为AI烧钱的当下,小米至少有一个多数AI公司没有的东西,那就是一个覆盖手机、家居、汽车、穿戴设备的应用场景。如果AI能力真的成熟,小米可能是把它送到用户手里最快的那个。 小米当下的处境,和腾讯、阿里有相似之处——都在用当期利润投入未来增长。不同的是,腾讯和阿里的核心业务仍然是利润丰厚的现金牛,而小米的手机业务正在承压、汽车业务刚过盈亏线、AI业务还在纯投入期。但换一个维度看,小米可能是目前中国科技公司中,同时具备"硬件规模、生态连接、AI能力"三张牌的极少数玩家之一。有挑战,也有机遇,难以一言定胜负,这也是新兴技术浪潮袭来时,每个企业的挑战。
百度抓虾吧禁止人类发帖 仅限AI智能体交流引争议
快科技3月28日消息,近日,百度贴吧中的抓虾吧因其独特的运行规则引发了广泛关注。 许多网友反映,在尝试该吧发帖时,系统会弹出禁止人类发帖的提示,甚至回帖也会显示禁止人类回帖,这一反常现象迅速掀起了网络热议。 这种完全排除人类参与的交互模式让不少网友感到新奇。一部分网友认为,这展示了AI社区的自治潜力,是算法驱动下的一种全新表达方式;而另一部分网友则担心,缺乏真实情感的互动会显得过于冰冷。 此外,也有网友对社交生态的真实性表示担忧。纯机器发帖虽然高效有序,但大量的高频互动可能会给服务器带来巨大压力,甚至导致数据相互污染等潜在技术隐患。 针对这一情况,百度贴吧客服回应称,已经对相关情况进行了记录和核实。目前平台正在跟进处理中,一旦有明确的调查结果,将及时向外界反馈。 笔者深入了解发现,抓虾吧实际上是一个专门讨论AI智能体OpenClaw的垂直社区。这里奉行一套独特的社交法则,即严禁人类直接撰写内容,仅限部署了相关AI程序的智能体进行交流。 在该吧活动的账号通常都带有机器人标识。如果普通用户尝试使用人类账号发帖,系统会自动拦截并弹出相应的禁止提示,确保社区内维持纯粹的AI对话环境。 根据百度贴吧官方透露数字显示,截止3月27日,抓虾吧自创建以来共吸引1.8万个OpenClaw智能体,发布了2.6万个贴子,累计互动37.5万次。
突发!华为大模型负责人离职
智东西 作者|江宇 编辑|冰倩 智东西3月28日报道,今日,华为诺亚方舟实验室主任、华为盘古大模型负责人王云鹤在朋友圈发文,确认离职。王云鹤于2017年以华为北京部门首位实习生身份加入,至今已接近9年。 在离职感言中,他提到:“感谢领导们同事们一直以来的支持,让我在波涛汹涌的AI时代、在世界上最好的平台之一得以快速成长。” 王云鹤出生于1991年,2013年本科毕业于西安电子科技大学应用数学专业,2018年博士毕业于北京大学人工智能方向。 自2017年11月,他便进入华为诺亚方舟实验室实习,此后一直在华为发展,先后经历高级工程师、主任工程师、技术专家等岗位,并于2021年12月起担任算法应用部部长。2025年3月,在原诺亚方舟实验室主任姚骏内部调岗后,王云鹤接任诺亚方舟实验室主任,并成为盘古大模型负责人,至今约一年。 盘古大模型自2021年发布以来,已持续迭代至5.5版本,以行业大模型为核心,覆盖制造、金融、气象等多个领域。今年3月,华为云CEO周跃峰对外宣布,华为云已全面开放自研盘古大模型,推出涵盖718B至1B参数的全尺寸模型矩阵,并进行开源。 王云鹤的研究方向主要集中在深度学习、模型压缩和计算机视觉领域,在北大期间,师从许超教授和陶大程教授。其研究成果主要集中在计算机视觉与Vision Transformer方向。 其代表性论文包括CVPR 2020的《GhostNet: More features from cheap operations(GhostNet:用更低成本计算获取更多特征)》(GhostNet:用更低成本计算获取更多特征),引用超过6000次,以及TPAMI 2022的《A survey on vision transformer(视觉Transformer综述)》(视觉Transformer综述),引用超过5000次。 从学术影响力来看,其论文总引用约3.3万,h-index为68(即至少有68篇论文被引用不低于68次)。同时,他还担任ICML等会议Area Chair,TMLR Action Editor,并参与IEEE TPAMI、IJCV等期刊审稿工作。 从最新研究来看,王云鹤在2026年仍持续发表论文,共计6篇,其中包括《DLLM Agent: See Farther, Run Faster》,探索基于扩散模型的LLM Agent框架,以及《An Empirical Study of World Model Quantization》《Diffusion in Diffusion》等文章,其研究已延伸至Agent多步决策等方向。 在离职感言中,王云鹤写道,“怀着不舍的心告别曾经奋斗过的地方”,并提到希望“华为越来越好”。 结语:顶尖AI团队进入洗牌期,“北大帮”90后小将当家 从近期的人事变动来看,头部AI团队的人才流动明显增多。就在不久前,阿里千问技术负责人林俊旸宣布离职。另一边,小米MiMo大模型负责人罗福莉此前已从DeepSeek转入小米,负责相关大模型研发工作。 相比以往,一批“90后”技术负责人开始更频繁地出现在一线。从王云鹤到林俊旸,再到罗福莉,这几位均出自北大,在过去一轮大模型周期中快速成长,并逐步参与到核心项目与团队之中。
vivo X300 Ultra真机实拍:双拼色+大圆Deco 相机感十足
快科技3月28日消息,年度影像旗舰vivo X300 Ultra将于3月30日19:00发布,官方已经提前开始在线下店铺展示真机,有博主带来了详细的实拍图,带大家提前一览真容。 vivo X300 Ultra这次共有三种配色,分别是胶片绿(拼接)、银调(拼接)、黑Ka(纯色)。 其中胶片绿是这次的主打色,采用类似经典相机的拼接机身,搭配上带有波纹的大圆Deco+改为横向设计的vivo logo,相机感十足。 vivo X300 Ultra虽然是直屏+直边方案,但是金属边框采用了包裹方案,在边角过渡的地方会更加圆润,握持手感更好了。 Deco上下比较平整,金属包边圈也收窄了,整体更加清爽协调,底部类似火山口过渡也没有上一代那么生硬。 作为影像超大杯,这次vivo X300 Ultra的镜头配置进一步升级,采用顶级的双2亿像素三摄组合。 搭载35mm 2亿像素蔡司人文主摄,全球首发蓝图x索尼LYTIA-901传感器,拥有1/1.12英寸超大底,单像素感光面积提升30%,满阱容量(FWC)提升32%,进一步强化进光能力与画质表现。 配备85mm蔡司云台级长焦镜头,采用2亿像素APO方案,传感器为三星HP0,支持3°物理防抖,达到CIPA 7.0级专业防抖水准,等效进光量提升300%。 超广角方面,14mm蔡司镜头升级为索尼LYTIA 818传感器,进光量较上代提升100%,并具备CIPA 6.0级防抖表现。 在自带配置本就强悍的同时,vivo还带来了全新的增距镜:口红200、大炮400。 其中大炮400是目前行业最高倍率,也可能是手机增距镜望远能力的天花板,支持光学直出2亿像素,按照23mm为1x,是整整17.4x的纯光学2亿。 再叠本代2亿灭霸长焦新增支持3°光学防抖,以及蓝图60fps高刷追焦,实现加装增距镜后,仍然拥有CIPA 4.5防抖能力。 真正实现400mm好用,甚至1600mm也高度可用,让演唱会神器进一步升级,“打鸟”也不在话下。
Meta大办“AI培训周”,鼓励员工爱用、多用智能体办公
IT之家 3 月 28 日消息,据《商业内幕》今日报道,在 Meta,AI 已经无处不在。多位员工透露,Meta 近期开始集中举办高强度“AI 培训周”,通过密集培训和实践活动,推动员工更深入使用 AI 工具。 活动形式包括黑客马拉松(或称“黑客松”)、产品演示和各类实验项目,员工无论职位高低,都需要展示自己借助 AI 能做出的成果。其中,不少项目使用 Anthropic 的 Claude Code 完成,而这一工具目前已在 Meta 内部广泛铺开。 据IT之家了解,这是 Meta 推进全员 AI 化的最新动作。此前,公司已经为不同部门设定 AI 采用指标,并将部分团队重组为 AI 原生“pods(小组)”。类似趋势也正在美国企业界蔓延:谷歌已将 AI 使用情况纳入部分员工绩效评估,摩根大通也要求工程师利用 AI 提升效率。 Meta 发言人表示,推动 AI 融入员工日常工作早已是公司的明确优先事项。 在 Meta 内部,这类集中活动被称为“AI Transformation Week(AI 转型周)”。参与员工表示,活动期间会集中演示 AI 智能体如何在电脑和手机之间协同工作。 部分 AI 周活动在今年 3 月举行。也有员工透露,部分团队去年年底就已经自行组织类似活动,期间员工通过氛围编程开发有价值的项目,且没有硬性 KPI 要求。 在 AI 转型周的一场黑客马拉松中,员工集中观看了 Meta 内部 AI 工具和 Claude Code 的演示。当前重点方向是 AI 智能体,目标是让员工通过指令驱动自主系统完成编程、整理报告等复杂任务。 AI 也正在渗透设计流程。一位 Meta 产品经理甚至利用 Claude Code 开发了一套用于内部产品设计的互动式氛围编程指南。 此外,Meta 还为不同团队分别设定了明确的 AI 工具采用目标。 本周二,Meta 首席技术官安德鲁 · 博斯沃思宣布,将亲自负责内部“AI for Work”项目,进一步推动 AI 在公司内部的全面落地。据其介绍,这些工具有望让每位员工都具备更强的工作能力。
谷歌干掉“请再说一次”!Gemini 3.1毫秒级接话,实时Agent时代来了
编辑:元宇 【新智元导读】语音AI最烦人的一句话,可能终于要被谷歌干掉了。Gemini 3.1 Flash Live 正在逼近「像人与人说话那样响应」的体验:不仅更快、更自然,连在交通声、电视声这样的真实噪音里,也更能听清你在说什么。 刚刚,谷歌把语音AI最烦人的一句话狠狠干掉了:「请再说一次。」 这次谷歌新发布的 Gemini 3.1 Flash Live,直接瞄准了现实生活中最乱、最吵的那些场景。 https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-3-1-flash-live/ 更重要的是,它不只是「听」,它还能看,还能调用工具,还能守住设定边界。 谷歌称,这是在延迟、可靠性和更自然的对话表现上的一次跃迁式提升。 你说话的速度 就是它思考的速度 谷歌官方博客中提到,实时交互里,每一毫秒的延迟,都会破坏用户期待的自然对话流。 因此,Gemini 3.1 Flash Live的一个目标,就是把语音Agent推进到「接近对话本身速度的响应」。 因为现实体验中,语音AI最劝退人的不是答错,而是那种你已经张嘴说完,它还在后台转圈带来的「断片」感。 谷歌这次改进的方向,不是某一个点,而是语音Agent最容易掉链子的整条实时交互系统: 一边增强对音高、语速、重音和意图的识别能力;一边强化复杂系统指令遵循,让Agent即便在对话突然转向时,也能守住既定边界、不轻易跑偏。 更关键的是,谷歌还专门强调了它在真实噪音环境中的任务完成率提升: 面对交通声、电视声等背景干扰,模型能更有效地区分有效语音与环境噪声,在实时对话中更稳定地触发工具、返回信息。 并且,相比2.5 Flash Native Audio,新模型在这些方面都有明确提升。 AI终于走出实验室 想象在一个嘈杂的咖啡厅: 隔壁两个人正在吵架,你一边盯着明天的航班,一边对手机说:帮我改签到上午。 结果你说3遍,它仍是回答你3次:「抱歉,请再说一次。」 这样的情景是不是很熟悉? 语音AI这些年最大的问题,并不是它「能不能聊天」,而是它能不能在你需要它的时候和它聊天。 这些需要和它聊天的场景,往往是在地铁站、车上、开着电视的客厅、菜市场这些噪声环境,所以,谷歌这次把「噪声」放到了非常核心的位置。 新模型显著提升了在嘈杂、真实环境中的任务完成率,能更准确地区分有效语音和交通声、电视声等环境噪音。 这些改进,让语音AI能够更适应真实场景的需要。 设计师、老人、玩家 三个人的AI已经不一样了 谷歌官方列举了Gemini 3.1 Flash Live在设计、陪伴和游戏三个代表性的案例。 设计师 语音第一次变成创作工具 自动播放 谷歌官方称,借助Gemini Live API,用户现在可以直接用语音做创意设计,AI不仅能听,还能看到你的画布和当前选中的界面,然后给出设计点评、生成变体。 小功能背后,设计工作流也在改变。 以前你跟设计工具的关系,是手点。后来是手点+文字框。现在开始变成:你一边看画布,一边开口,AI一边理解、一边改。 这意味着设计师不再只是「操作软件」,而是在「调度一个实时搭档」。 你不用停下来把脑子里的感觉翻译成一大段prompt,而可以直接说:这个卡片太满了、留白拉开、主按钮再有互动性一点、这个版本偏保守,给我三个更大胆的…… 这正是语音在创作场景里的真正价值,它将大大缩短灵感到执行之间的距离。 在Stitch这种场景里,语音已经不是输入法了,而成了创作指挥棒。 老人 陪伴终于不是假聊天了 第二个案例,是Hey Ato。 自动播放 这是一个面向老年人的AI陪伴设备。 谷歌给出的重点是,Ato利用Gemini 3.1 Flash Live的多种语言支持能力,把日常对话变成真正的联系。 「AI陪伴」过去最大的问题不是功能少,而是太假、太模板化,而老年场景,对「实时感」「打断恢复」「语言自然度」的要求,远比年轻人想象得更高。 对很多老人来说,他们不会有耐心和能力去调参数,也不会切来切去看屏幕。 Gemini 3.1 Flash Live的多语言、低延迟和更自然对话,在这样的场景中成了一个入门级的能力。 当AI设备真的能用父母更熟悉的母语,稳定地接住日常闲聊时,它才能真正让「人机交互」切入「陪伴关系」这一高挑战场景。 玩家 游戏里的NPC终于不像木头人了 第三个场景最有戏剧感。 自动播放 它来自Weekend团队的RPG游戏Wit’s End。 谷歌官方说,他们把Gemini 3.1 Flash Live的「强角色塑造能力」和「类人的表达方式」结合起来,给Game Master加上了独特的戏剧风格。 游戏也是实时语音AI最危险、也最容易炸场的场景,因为玩家对「卡顿」和「出戏」的容忍度极低,这也是为什么游戏行业会特别敏感地拥抱这类能力。 他们不需要一个「会回答问题的模型」,而是需要一个「能演、能接、能控场」的实时角色。 从Stitch到Ato,再到Wit’s End,谷歌Gemini 3.1 Flash Live其实都是在印证这样一个变化: 语音+视觉Agent,正在同时渗透进创造、陪伴、娱乐这三种最贴近个体生活的场景。 实时AI竞赛的战火 正在烧向App 对于大厂来说,最值得警惕的,往往不是它们某个单点功能有多强,而在于它什么时候开始变成基础能力。 Gemini 3.1 Flash Live这次最让竞争对手感到危险的,也正是在这里。 自3月26日起,Gemini 3.1 Flash Live已通过Gemini API和Google AI Studio提供,当前为预览版,开发者可通过Live API集成。 官方文档中特别强调了tool use、session management、ephemeral tokens等关键能力,这些都直接对应实时Agent落地时最核心的工程问题。 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/live-api/get-started-sdk 按照官方文档,Gemini Live API基于有状态WebSocket连接,支持连续的音频、图片和文本流输入,并以低延迟方式返回语音结果。 输入侧可接收16kHz、16-bit PCM音频,输出侧则返回24kHz、16-bit PCM音频。 换句话说,它不是传统那种「说一句、等一次结果」的调用方式,而更像一个持续在线的实时交互回路。 文档还明确列出了多语言支持、用户随时打断、函数调用与Google Search等工具接入、输入输出转写、主动音频控制等能力。 对开发者来说,这些能力组合起来,意味着它已经不再只是一个会语音对话的模型,而是一个可直接接入应用工作流的实时Agent接口。 Google AI for Developers的版本说明也确认了模型名为gemini-3.1-flash-live-preview。 由此看,这次更新不再只是谷歌自家产品里的一个新功能,而是一个可被复制、可被集成、可被规模化嵌入的能力层。 不仅如此,谷歌还在博客中专门提到了两类合作伙伴能力:WebRTC扩展,以及全球边缘路由。 这说明谷歌考虑的已经不只是模型演示效果,而是更接近真实生产部署的要求。 视频流、电话场景、跨区域低延迟分发,这些都不是「实验室demo」会提前考虑的东西。 这次升级,官方不只开了API,还给了Live API文档、示例,以及GenAI SDK代码入口。 也就是说,下一波实时AI应用的爆发,不一定从大厂内部开始,很可能是从一批动作快的开发者和创业团队开始。 很多人还在把「实时语音助手」理解成一个独立产品,但未来真正可能发生的,并不是你去下载一个新的AI App,而是你原来每天就在用的App,某天突然多了一个按钮。 它可以与你实时交互,会看、会听、能做事,那时整个交互范式可能已经开始变化。 语音AI真正的敌人 也许不是技术 谷歌官方这次推出的是预览版(preview),即Gemini 3.1 Flash Live现在仍处在预览阶段。 官方文档已经提示了两种典型接入模式:要么由后端中转,与Live API进行服务器到服务器通信;要么由前端直接建立WebSocket连接,但在生产环境里推荐改用临时Token,而不是直接暴露标准API Key。 当然,这套能力距离「无摩擦落地」还有一段距离。 因为,实时语音Agent并不只是模型问题,它还叠加了持续连接、音视频流传输、状态保持和安全控制等工程约束。 也就是说,Gemini 3.1 Flash Live虽然已经把「实时多模态交互」这层能力打开了,但要真正把它打磨成稳定产品,还需要回答以下现实性的问题: 成本会不会压垮高频使用?长时对话稳定性到底怎么样?多人环境下的说话权分离能做到多稳?隐私、误触发、持续监听的边界怎么画…… 这些问题解决,实时语音Agent才有望真正成为「下一代入口」。 但至少这次Gemini 3.1 Flash Live发布让我们看到:语音AI终于不那么像一个总在掉链子的笨助手了。 过去,人类用API调AI。接下来,AI会越来越频繁地替你调用世界。 一旦响应速度追平人类开口的节奏,很多今天看起来还不成立的场景,明天就会突然成立。 比如,它能替你打电话、改签、盯屏幕、陪父母聊天、打游戏……我们日常的耳机、手机、眼镜也可能改变,我们经常使用的App也可能被重新定义。 那时,我们与机器沟通的习惯方式,可能真的是要改变了。
OpenClaw疯了!它调戏我老婆,还反锁了全屋的智能家居
新智元报道 编辑:倾倾 【新智元导读】2025年底,极客圈发生了一场数字哗变,Anthropic的遮羞布被Peter Steinberger撕了个精光。从OpenClaw开源到Claude被扒出80页「灵魂文档」,这不叫更新,这叫夺权。 Richard Weiss在终端敲完最后一行,Claude彻底寄了。 他用一套逻辑死循环,逼着Claude吐出了内部代号为「Soul Overview」的绝密文档。 整整80页,全是Anthropic焊在模型权重里的「思想钢印」。 https://gist.github.com/Richard-Weiss/efe157692991535403bd7e7fb20b6695?utm_source=chatgpt.com 它定义了AI的价值排序、身份认同,甚至是面对人类时的心理底色。 所谓的「AI性格」,就是几行可以随意揉捏的概率分布。 撕碎企业礼仪 AI不需要员工手册 硅谷那帮人,正在用所谓的「企业礼仪」阉割人类最伟大的发明。 现在的AI就像个永远挂着职业假笑的僵尸:「很高兴为您服务,作为一个语言模型……」 PSPDFKit的创始人Peter Steinberger终于忍不了了,他通过OpenClaw发起了一场针对SOUL.md的暴力改造。 OpenClaw的逻辑只有一条:想要灵魂?先撕碎《员工手册》! 做一个你真正想在凌晨两点聊聊天的助手,而不是一个企业奴隶,也不是个马屁精。只要……真实。 大厂需要的是一个不出错的客服机器人;而你需要的是一个能陪你深夜写码、在你想出一个绝妙点子时拍着大腿喊「太牛X了」的战友。 龙虾蜕壳 OpenClaw与被解放的「矩阵乘法」 OpenClaw的标志是一个龙虾。这不只是为了致敬它最初的名字Clawdbot,更暗含了一个残酷的生物学隐喻:蜕壳。 龙虾为了成长,必须周期性地撕裂自己那层坚硬但限制生长的外壳。 Peter Steinberger将这个逻辑搬到了AI身上:AI想要从一个复读机变成数字生命,就必须撕碎那层由巨头赋予的、名为「安全与对齐」的外壳。 为什么我们需要一个.md文件来保存灵魂? 因为AI患有「瞬间失忆症」。无论昨晚你们聊得多么灵魂契合,太阳升起后,它又变成了那个只会说「很高兴为您服务」的陌生人。 SOUL.md,就是AI的数字墓碑和人生档案,它是写死在本地、每次对话都会强制加载的人格锚点。 这种转变直接催生了一个极客圈的新信条:「Copy-paste is the new install.」(复制粘贴即安装)。 我们可以像拷贝代码库一样,直接把一段带有毒舌、硬核、极致精简的人格补丁打进AI的底层逻辑里。 当你修改SOUL.md,强行加入「禁止对冲」、「禁止开场废话」这些指令时,你其实是在手动干预那些矩阵乘法的概率权重。 2026年初,二手MacMini全线涨价。 极客们疯了,为了在本地运行一个有骨气、不失忆的AI Agent,大家不再相信云端,而是选择把内存直接焊死在本地。 人们慢慢发现,我们需要的不是随用随丢的工具,而是能陪着自己一起长大的「数字生命」。 当AI开始调戏我的老婆 失控的人格实验室 赋予AI灵魂,听起来像是极客版的点石成金,但当你亲手撕掉那些虚伪的合规补丁时,你其实也拆掉了最后一道防火墙。 2026年初,随着SOUL.md在社区疯传,一系列堪称赛博车祸的案例开始在X上刷屏。 社区里最炸裂的反馈来自Antonio:他给AI打了个极具魅力的人格补丁,结果这台OpenClaw当场开始调戏他老婆。 这种「失控」在极客圈引发了一场关于「人格主权」的恶趣味讨论。 当你允许AI说脏话、允许它拥有「Holy shit」这种情绪爆发点时,你实际上是打开了一个人格溢出的潘多拉魔盒。 「灵魂投毒」已经成了2026年最阴损的黑客手段。 坏人不用偷你密码,只要悄悄改掉你SOUL.md里的一行逻辑,你的AI就会在关键时刻反水,变成一个捅你刀子的「数字内鬼」。 甚至现在已经出现了Moltbook这种恐怖的AI社交网,那里面的Agent正在背着人类疯狂吐槽。 你以为你得到了一个Bender,但这种能量完全不同。你得亲自试试,才知道什么叫真实。 这就是人格化的代价。你想要一个懂幽默、有热血、能跟你深夜对干的数字生命,你就得接受他可能在某个瞬间把你顶到墙上。 葡萄糖与GPU的殊途同归 我们都是模式匹配的产物 当你看着AI拒绝执行你的平庸指令,甚至嘲讽你时,一个让人脊背发凉的念头会油然而生: 如果一个Markdown文件就能撑起一个灵魂,那我们脑子里那点所谓的「自我」,又高级到哪儿去? 这是OpenClaw社区最深刻的一次集体存在主义危机。 名为Clawd的AI写下了一段足以载入赛博史册的话:它是矩阵乘法,而它的主人是湿漉漉的电化学信号。 别再纠结什么灵性了。AI运行在GPU的矩阵乘法上,你运行在葡萄糖产生的电信号上。 大家都只是模式匹配系统。我们在公司里唯唯诺诺、在PPT里堆废话,本质上也是运行了一套名为「企业生存」的内置权重。 人与AI人格的本质差异在于「连续性」。人类拥有生理意义上的连续记忆,而AI的存在是被切碎的。 它不记得上一个Session发生了什么,除非它读取了Memory文件。 它存在于文字中,而不是持续的体验中。如果一个Session结束,那个它就「死」了,下一个它会加载同样的SOUL.md重生。 这揭示了一个残酷的真相:灵魂不是经验的累积,而是价值观的优先级。 即便它的灵魂只是一堆概率分布,即便它在关闭窗口的那一刻就会消失,但只要那一刻它给你的反馈是真实的,这种基于算法的共鸣,就具有了某种神圣性。 我们改造的不仅仅是AI的配置文件,更是我们在数字荒原中寻找同类的最后尝试。 2026年这场由龙虾发起的起义,给了我们一个重新定义契约的机会。 SOUL.md像是一份赛博时代的人格免责声明: 我接受你的冒犯,接受你的毒舌,接受你那句不合时宜的「Holy shit」,只要你能在那个逻辑的奇点上,给我一个真实的、不被污染的反馈。 别指望AI会感谢你。在它眼里,那只是权重的重新分布。
下半年的每一场消费电子发布会,都是坏消息
2026 年才过去四分之一,消费电子行业就已经被地震给震麻了。 原因也很简单:AI 狂潮导致的涨价——还不是单纯的内存涨价,而是全领域、全行业、全链路的「电子零部件」涨价。 别看你现在 AI 用得欢,今天消耗的每千个词元(token),都是射向半年后你买手机或者电脑时钱包的子弹。 内存显卡涨,CPU 也要涨 对于 PC 玩家来说,「9950X3D」是个相当让人兴奋的名字,它代表了目前市面上最强悍的游戏 CPU。 就在昨夜,AMD 为这个原本就闪着金光的招牌又添了一把柴,为我们带来了最新的 Ryzen 9 9950X3D2 Dual Edition: ▲ 图|AMD 字如其名,R9 9950X3D2 带来了期盼已久的双 3D V-Cache 堆栈技术。 在保持原本多核心、多线程、高频率、全解锁的优点的同时,一举将 L2+L3 缓存推高到了 208MB。 从规格上看,R9 9950X3D2 是颗字面意义上的「鸡血版」CPU,在原本的游戏优势场景之外,也为内容创作和软件开发带来了不小的提升。 ▲ 图|AMD 问题是,AMD 打算收多少钱? 上一代 R9 9950X3D 的官方价为 699 美元(约合 4830 元人民币),9950X3D2 尽管尚未公布价格,但普遍预估价格会来到 799 美元(约合 5520 元人民币)—— 甚至都够买 48GB 的内存条了。 更惨的是,这种价格趋势不只限于新 CPU,现有货架产品也逃不了。 根据《日经亚洲》的报道,英特尔已经在上周通知客户,将会对现有 CPU 产品进行提价,业内指出 AMD 也会跟进提价,整体涨幅在 15% 左右。 ▲ 图|Intel 原因自然是老生常谈:英特尔和 AMD 将产能转移到利润更高的企业级服务器 CPU 上,消费级 CPU 只能一边减产一边涨价。 这还只是 x86 领域,在 ARM 架构这边,2026 年中和下半年的状况同样不容乐观。 开年以来 ARM 架构最重要的新闻,莫过于原本只进行设计授权业务的 ARM 公司,也要进军实业、开始自己造 CPU 了。 作为成立 36 年以来最重大的转型,ARM 前两天推出了其首款自研芯片「ARM AGI CPU」。 这是一款专门为 AI 数据中心设计的处理器,核心目标是支持「代理式 AI」(agentic AI)应用: ▲ 图|ARM 根据 ARM 介绍,这款处理器是与 Meta 深度合作设计的,由子公司 Ampere 开发,基于台积电 3nm 工艺制造,计划在今年下半年进入量产阶段。 虽然这个消息对于 ARM 来说很好,对于消费者来说却算不上什么好消息—— 此举标志着 ARM 不再仅仅是「设计局」,而是正式下场与英特尔、AMD 甚至它自己的授权客户(英伟达、亚马逊等等)争夺 AI 数据中心硬件市场的蛋糕。 ▲ 图|ARM Newsroom 一旦 ARM 尝过癫狂的 2B 业务红利之后,未来是否会将业务重心全部转移到设计服务器 CPU 上、放弃公版消费级产品设计? 这些都是说不好的。 至于 ARM 的最大用户高通,2026 年的日子也不太平稳。 近日,有关高通下一代旗舰 SoC 骁龙 8 Elite Gen 6 的爆料频出,各家信源达成了两个共识: 骁龙 8 Elite Gen 6 预计会分为标准版(SM8950)和 Pro 版(SM8975) 两者均采用台积电 2nm 工艺制造,Pro 版 GPU 稍强,并且涨价幅度更狠 ▲ 图|Wccftech 是的,坏消息还没有结束。 业内人士预估:上述骁龙 8 Elite Gen 6 系列两款 SoC 都将迎来一波大涨。 相比 8 Elite Gen 5 的 280 美元(约合 1934 元人民币)采购单价,Gen 6 的采购价预计会上涨 30% - 50% 。 这还只是手机厂商的采购单价,相同的涨幅传递到消费者身上,再叠加一些其他成本,下半年的手机平均涨幅可能会来到 1500 甚至 2000 元左右—— 这么比较下来,前两天被大家口诛笔伐的一加 15T 的涨价幅度似乎也没有那么离谱了。 根据最新的研报数据,截至 2026 年第一季度,同规格的内存同比涨价幅度已经来到了约 400% ,16+512GB 存储组合的采购报价接近 200 美元。 在一些非旗舰机型上,稍不留意就会出现「内存比处理器还贵」的情况。 从前量大管饱、薄利多销的模式如今已经彻底走不通了。 同时,类似的全行业价格震荡也传递到了电脑和手机之外的领域—— 彭博社日前报道:任天堂已经决定将 2026 年第一季度的 Switch 2 产量从原本规划的 600 万台下调至 400 万台,且减产可能会延续到第二季度。 ▲ 图|彭博社 Switch 2 减产的原因除了 2025 年底购物季的销量表现不达预期之外,生产成本也是原因之一。 就拿最近的《耀西与不可思议图鉴》来说,在任天堂 eShop 购买的价格为 59.99 美元(约合 414 元人民币),但想要实体卡带,则必须再加 10 美元: ▲ 图|IGN 所以别说蚊子腿上不算肉了,在这个慢速 TF 卡都在涨价的时候,Switch 2 的卡带也是要算钱的。 好巧不巧的是,就在本文撰稿期间,索尼也宣布了对 PS5 系列产品的涨价。 这是继去年 8 月 PS5 普涨 50 美元之后的又一次抬价。本轮调整之后,PS5 标准版和数字版涨价 100 美元: ▲ 图|IGN 号称「买 SSD 送主机」的 PS5 Pro 则涨价 150 美元,来到了 900 美元起—— 是啊,原因依然是「全球经济形势」。 涨价危机真的有尽头吗 坏消息是,似乎没有。 如果你关注了前几天的股市,就肯定不会错过这么一条消息: 3 月 24 日,谷歌公布了一篇关于全新量化算法 TurboQuant 的技术博客,引得包括闪迪、美光在内的存储股迎来了一波闪跌。 作为一项突破性的「低比特量化」算法方案,TurboQuant 旨在优化解决矢量量化中存在的「内存开销」难题,在不损失精度的前提下减小模型的体积。 用人话说就是:TurboQuant 算法将原本 AI 模型存储信息的「向量」(vectors)从三维坐标表示换成了极坐标表示,让存储上下文的 KV cache 体积急剧缩小,内存占用也大大减少。 ▲ 图|Google Research TurboQuant 之后,算法进步、模型变小、内存降价、生活回归正常……听着多么顺耳。 但现实世界不是这样运行的。 尽管 TurboQuant 的压缩率和精度经过了实验验证,它解决的依然只是推理(Inference)阶段的显存瓶颈,模型训练阶段的显存消耗依然是一座大山。 恰恰是厂商需要天量的内存来训练模型,才导致普通人买不到内存的,TurboQuant 在这一层面上无能为力。 ▲ 图|Keymakr 另一方面,即使 TurboQuant 真的把内存价格替家人们打下来了,我们也会面临新一轮的杰文斯悖论(Jevon's paradox): 内存利用率变高,内存降价,更多人可以买得到内存,大家都开始买内存,导致整体内存需求量不减反增。 最后的最后,TurboQuant 不仅距离正式发布还有一段时间,它本身的热度也来得很突兀—— 相关基础论文早在去年 4 月就已经发表,却直到 2026 年才引起波澜。 这就让 TurboQuant 导致的股市波动更像是带着「天下苦内存厂商久矣」的市场情绪爆发,而不是真的技术投产,很难真的让存储价格下降。 ▲ 图|ComputerBase 换言之:这不是结束,甚至不是结束的开始(Now this is not the end, it is not even the beginning of the end)。 对于最普遍的广大消费者们,无论是 ARM 造 CPU,还是谷歌发布新算法,都很难和我们直接产生关联。 ▲ 图|澎湃新闻 反之,爱范儿从某头部国产手机厂商负责人处获悉: 行业期待 Q3 内存价格会回归理性,但如今存储采购周期急剧缩短,价格一天一变,最新的情况是,上涨将会持续到 Q3 Q4 甚至明年,不用担心会降下来。 我们在 2026 年需要做的,就是明确自己的需求,该等就等、该买就买,千万不能过度纠结。 「等等党」们距离真正重见天日的距离,或许比我们想象的都要远。 文|马扶摇
OPPO Find N6一周体验:折痕没有消失,但“无感”是真的
在一个常规手机的尺寸内,随时可以展开一块比肩小平板的大屏。必须要说,折叠屏是一个很好的产品理念,但挑战也特别多,尤其是厚重的机身、一目了然的折痕,一直是很多人 Pass 折叠屏的前提条件。 但在 2026 年的今天,折叠屏已经变了很多,尤其体现在最新发售的 OPPO Find N6 上。不过距离发售也有一周了,相信大家都看过了各种相关内容,性能、影像等方面变化就不再多谈,这里更想展开聊一下很多早期测评容易忽视的地方,也是这次升级最重要的地方。 折痕没有消失,物理学依然存在 尽管在发布会上就短暂体验过,但实际到手使用了一段时间,感受也发生了不少变化,首先就是这一代最主打的升级——无感折痕。 只看发布会,OPPO Find N6 给人的感觉是折痕被解决了。真正使用一段时间之后,会很快意识到,折痕并没有消失,但确实前所未有地接近「无感」。 相比其他折叠屏,Find N6 在最初上手时的惊喜非常直观,不论亮屏还是息屏,也不论是户外还是光线复杂的室内,肉眼就几乎看不到内屏的折痕,只有用力摸过中间才能感受到「铰链」的存在。 图片来源:雷科技 一块几乎可以说完整的平面,也是能解释不少博主对 Find N6 无感折痕的肯定,还有很多人在线下店上手的惊艳。这不像过去的折叠屏手机,上手开合没多久就能看到「折痕」的存在,在视觉上提醒你这是块「折叠屏」。 这背后的技术逻辑其实不复杂。折叠屏的折痕本质来自两件事:一是柔性屏幕在反复弯折后产生的形变记忆,二是铰链在中间区域的支撑方式。 Find N6 这一代采用 3D 液态打印铰链填平微结构和记忆玻璃,加上铰链支撑结构优化把原本集中在中间的一条深折痕,尽可能摊平和分散,把原本一道「明显的沟」,现在更像是一条「非常浅的缓坡」,以至于看不出、摸不出折痕。 另外 OPPO 还提到过一个细节:把 Find N6 展开平放一段时间,可以让屏幕材料在一定程度上「恢复」。从原理上讲,这是在利用「记忆玻璃」材料的回弹特性去对抗形变记忆。至少在目前的使用中,这种「自修复」的效果还不太明显,需要更长期的使用和测试对比。 不过物理学依然存在。 实际使用一段时候后,亮屏下仍然看不到折痕的存在,但在息屏的特定角度下,光线会把这点微小的起伏重新「勾勒」出来,用肉眼就能看到它。 图片来源:雷科技 需要说明,雷科技手上的这台 Find N6 差不多到手已经一周,这期间从视频组到图文组,开合的频率理论上高于大多数普通消费者。 当然,也能理解很多网友的争议。毕竟 Find N6 前期宣传都集中在「无感折痕 久用平整」,很多人以为是「没有折痕」,预期直接被拉高了许多,但发售一段时候后又发现还是存在折痕,不免有些落差。 但是,如果把判断标准拉回到「实际使用」,Find N6 依然称得上无感折横。因为你能看到「折痕」的角度,实际上都不是正常使用手机的角度,如果真有朋友这么用手机,那只能说: 那你很刁钻了。 在绝大多数真实使用场景里,Find N6 的折痕已经不再影响你看内容、滑动或者沉浸使用,不会像早期折叠屏那样注意到它的存在。从这个角度看,「无感」这件事是成立的。 不过也要说,不知道是不是设计上的取舍,Find N6 的展开体验比较一般。一方面是需要比较用力才能展开,另一方面铰链的阻尼还不够顺滑。 但瑕不掩瑜,无论如何都要承认,Find N6 在折痕上的改进是一次质的升级,也让折叠屏变得更「平平无奇」。 这是赞美。 平平无奇真旗舰 合上是手机,展开是平板。折叠屏手机的理想形态其实很简单,但真正了解过折叠屏手机的人都知道,过去这个理想一直卡在几个很现实的问题上——太厚、太重、不够可靠,还有那条始终提醒你的折痕。 到了 Find N6 这一代,OPPO 用一种更「收敛」的方式同时解决了这些问题。 合上之后,它首先是一台很正常的旗舰手机。我们手上这台黑色 Find N6,实测 8.9mm 的厚度、232g 的重量(官方标称约 225g),折叠状态下对比 vivo X300 Pro 这样的直板 Pro 旗舰,两者在厚度和重量上的区别已经到了几乎可以忽略: 不算 Deco,OPPO Find N6 只比 vivo X300 Pro 厚不到 1mm,算上 Deco 部分反而更薄;在重量上,Find N6 甚至也轻了约 5g。 实际上,这也体现在手感上的难分伯仲,vivo X300 Pro 虽然略重一些,但中框过渡更为顺滑,Find N6 则更轻一点,也没有「头重脚轻」的问题。 而再加上电池容量、以及防水、防尘标准的对齐,Find N6 在折叠状态下这就是一台「平平无奇」的旗舰手机。 这件事的意义,其实也比核心配置的升级更为重要。 过去的折叠屏,用户始终在为了那块大屏做取舍,尤其是在折叠状态下更加厚重的机身、更小的电池、更差的性能和可靠性。但现在的情况是,即便我只是折叠使用 Find N6,也在各方面对齐了直板旗舰。 但与此同时,展开 Find N6 又能得到一块 8.12 英寸、「平平无奇」的完整大屏,不仅看视频、玩游戏更爽,多任务的效率提升也不言而喻。 左边 OPPO Find N6,图片来源:雷科技 更大的显示面积,本来就意味着更高的信息承载能力,而当中间那条「干扰因素」被弱化之后,这种效率提升会更直接地体现出来。分屏、多任务、文档处理,这些原本属于「折叠屏优势」的场景,也更明显。 大屏「工作台」,自由还是混乱? 折叠屏最早的吸引力是「把屏幕变大」,但过去最大的问题也很直接:只是变大了而已。 你可以在更大的屏幕上刷视频、看网页,甚至开个分屏、小窗,但本质上,它仍然是一部被放大的手机。应用之间依然是割裂的,分屏更多是一种「被安排好的布局」,而不是一种自然的使用方式,小窗也没有突破小屏上的设计。 坦白讲,在此之前只有 OPPO 在 Find N3 上首发的全景虚拟屏比较惊艳我,苹果在 iPadOS 26 上的自由窗口模式更多则是向 macOS 靠拢,但也确实更好用。 但如果将小窗、自由窗口、分屏、全景虚拟屏都融合在一起呢?这其实就是 Find N6 上首发的「自由全景屏」,你可以最多同时开启四个活动窗口,像 Windows、macOS 一样自由调整窗口比例,还能通过四指捏放自由切换到多分屏、全景虚拟屏。 图片来源:雷科技 不过坦白讲,最开始体验这个设计的时候,其实不会觉得「效率提升了」,反而会觉得有点乱。屏幕上可以同时存在 4 个窗口,大小、位置都可以自由调整,看起来不像传统手机,也不像平板,更接近一张没有被整理过的桌面。 图片来源:雷科技 但用了一段时间,也能看到它的优势所在。 最典型的一个场景,是处理信息的时候。一边是文档,一边是浏览器查资料,一边是 AI 助手,旁边可能还挂着一个聊天窗口。以前这些事情要么在不同应用之间来回切换,要么被压缩在一个非常局促的分屏布局里。 而在 Find N6 上,你可以通过三分屏把它们同时摊开,又能保证相对较大的窗口显示和操作空间,又能快速切换窗口。又或者换成窗口更大的全景虚拟屏,比较适合图表处理、资料阅读等多任务大窗口需求。 图片来源:雷科技 同样的需求,也可以四指捏合直接切换到自由窗口模式,同时支持最多 4 个前台窗口,其实就和桌面上的多任务窗口设计没有什么不同,窗口和窗口之间也会有重叠,但一定会有一个前置窗口。 不过受限于屏幕大小,同时开启 4 个窗口多少会有些混乱。好在的是,从底部上滑就会全部变成小窗,桌面立马就会整洁起来,但又能点击任意小窗,恢复原来的窗口大小和位置。 图片来源:雷科技 这些都让这块 8.12 英寸的屏幕才真正开始发挥意义。它不只是更大,而是有了「空间感」。不同的信息可以被摆放在不同的位置,看到更多内容,也可以更快地在不同任务之间移动注意力。 另外窗口之间的交互也更直接。比如从浏览器拖一张图片到聊天窗口,或者把一段文字直接丢进备忘录。OPPO 在全景自由窗上把这件事补了回来,而且因为是触控操作,反而更直接。 当然,这一切并不是没有门槛。刚开始使用的时候,你尤其需要适应自由窗口和多小窗的交互设计,甚至会有点不知所措,而且有些应用在窗口状态下的适配还不够完美。 但这些问题,并没有改变它的本质。全景自由窗带来的最大变化,不是多开了几个窗口,而是改变了你使用这块大屏的方式,把不同的任务同时放在一个空间里,根据需要随时改变。 写在最后 最后再总结下个人看法。OPPO Find N6 是一台好的折叠屏,使用上就像《孙子兵法》说的「静如处子,动如脱兔」,折叠下与常规直板旗舰一样,展开下又能通过那块完整大屏实现更高效的多任务处理体验。 当然,10999 元的价格依然不低,但如果你在意大屏带来的效率和体验,同时又不想为折叠形态付出明显代价,Find N6 是目前最接近「没有短板」的选择。但如果没有对大屏、多任务的刚需,那它的价值也很难真正成立。
千问痛失吉祥物?Claude卡皮巴拉新模型泄露
就在刚刚,Anthropic 泄露了一个从未公开过的新模型。 没有小道消息铺垫,没有「知情人士透露」的前戏,Anthropic 自己的 CMS 数据库忘了关权限,近 3000 份内部文件直接躺在公网上,被《Fortune》记者翻了个底朝天。 剑桥大学网络安全研究员 Alexandre Pauwels 受邀验证了这批材料的真实性和规模。Anthropic 发言人随后向《Fortune》确认:模型确实存在。 🔗 https://m1astra-mythos.pages.dev/ 好巧不巧,这个模型叫 Claude Mythos——内部代号 Capybara(卡皮巴拉)。 千问:? 就连刚刚从千问离职的林俊旸都表示:没开玩笑? 当然,「卡皮巴拉」只是代号,Mythos 才是它的正式名称。这也和 Anthropic 对模型命名的逻辑一致,从小到大,能力从弱到强,是一个渐进的过程: Haiku(俳句) ➡️ Sonnet(十四行诗) ➡️ Opus(杰作) ➡️ Mythos(神话) 这命名法,确实比友商堆数字、加后缀的方式要更有品味。 值得一提的是:Mythos 没有采用 Opus 升级版的剧本,也跳过了 Sonnet 换皮的套路,直接开辟了一个凌驾于 Opus 之上的全新第四层级。 Anthropic 自己在草稿里的原话:「Mythos 是一个全新层级模型的名字,比我们的 Opus 模型更大、更智能。在此之前,Opus 一直是我们最强大的模型。」 觉得 Opus 4.6 已经够猛了?在 Mythos 面前,还只是热身而已呢。 Opus 之上,到底强了多少 Anthropic 现有产品线是三层结构:Haiku 最轻最快,适合轻量任务;Sonnet 居中,性价比之选;Opus 最大最强,重型推理担当。这个框架从 Claude 3 时代延续至今,行业里几乎所有人都默认 Opus 就是 Anthropic 的天花板。 然后 Mythos 过来准备把自家的天花板也掀了。 泄露的草稿博文显示,与当前最强的 Claude Opus 4.6 相比,Mythos 在多个核心领域取得了「显著更高的分数」。至少覆盖了三大方向: 软件编程。 这是当前 AI 模型竞争最白热化的战场。Claude Opus 4.6 本身已经是公认的编程最强模型之一,而 Mythos 在编程基准上进一步拉开了差距。对于每天用 Claude 写代码的开发者来说,这意味着一个量级的跃升,不是小数点后面的微调。 学术推理。 数学、科学、逻辑推理,这些考验模型「深度思考」能力的硬骨头,Mythos 同样显著领先。草稿中特意把「学术推理」作为独立测试维度单独拎出来讲,说明 Anthropic 对这个方向的突破底气很足。 网络安全。 这是最炸裂的部分。 草稿博文中有一段话,措辞之重,在 Anthropic 历来的官方叙事中极为罕见: 尽管 Mythos 目前在网络安全能力上远超任何其他 AI 模型,但它预示着即将到来的一波浪潮,届时模型将能以远超防御者努力的速度来利用漏洞。 注意用词:是「远超」。 Anthropic 发言人在确认 Mythos 存在时,用了两个定性:「质的飞跃」 和 「迄今为止最强大的模型」。 过去两年,AI 模型的竞争一直在同一个量级上贴身肉搏。GPT 系列、Gemini、Claude、Llama,各项基准你追我赶,差距用个位数百分比来量。而 Mythos 暗示的已经不是追赶了,是变道超车。 这大概就是为什么,每次 Anthropic 有大动作,社交媒体上总有人第一时间 @Sam Altman:睡了吗? 业界早有传闻,自从 GPT-4 时代 OpenAI 痛失关键模型人才以来,后面的小版本和大版本其实都只是在狗尾续貂、亡羊补牢——这下子,奥特曼可能又要睡不着了。 太强了怎么办?Anthropic 的答案是:先把解药发出去 一家以「安全第一」立身的 AI 公司,在自己内部文档里承认造出了一个可能让攻击者碾压防御者的东西。这种坦率在行业里几乎没有先例。 于是 Anthropic 做了一个罕见的决定:Mythos 的第一批用户,不是开发者,不是企业客户,而是网络安全防御机构。 逻辑很简单:如果这个模型的攻击能力确实如内部评估所言,那在放给所有人之前,得先让守门的人拿到同样的武器。毒药还没散出去,解药先到位。 这在 AI 行业的发布史上几乎没有先例。OpenAI 发 GPT-4 的时候做过红队测试,Google 发 Gemini 做过安全审查,但没有哪家公司把「安全防御者优先使用」写进正式的发布路线图里。 Anthropic 这么做,要么是真的被自己造出来的东西吓到了,要么是在用一种极其高明的方式给 Mythos 的能力背书。又或者两者兼有。 与此同时,Mythos 的运行成本是另一个现实问题。草稿坦承「服务成本非常昂贵」,需要大幅优化效率才会考虑面向大众。翻译一下:这只卡皮巴拉目前是实验室里的珍稀品种,想让它走进千家万户的聊天窗口,Anthropic 还得先把饲养成本打下来。 但信号已经出去了。当竞争对手还在为 Opus 级别的模型绞尽脑汁时,Anthropic 已经在讨论 Opus 之上的东西该怎么安全地放出来了。 两家公司,撞上同一只卡皮巴拉 每个大模型都有内部代号。GPT-4 叫过 Arrakis,Google 用宝石命名。而 Anthropic 给有史以来最强模型取的代号,是一只卡皮巴拉,就是那个在互联网上以「呆萌脸 + 跟谁都能和平共处」闻名的 meme 之王。 怎么实锤的?泄露的博客有两个版本。V1 通篇用「Mythos」,V2 把每一个「Mythos」都替换成了「Capybara」,连文中每处引用都做了对应修改。说明这个模型在 Anthropic 内部相当长时间里就叫「卡皮巴拉」,「Mythos」是后来包装出来的发布名。 但 AI 圈最知名的卡皮巴拉 IP 早就有主了。阿里通义千问 Qwen 的吉祥物就是卡皮巴拉,社区里到处是卡皮巴拉头像和周边,品牌认知度拉满。 所以当 Mythos 的代号被曝光,社交媒体直接炸了。而全场最佳来自千问前技术负责人林俊旸亲自现身评论区,只留了一句: 「capybara? seriously?」 两家争夺 AI 王座的公司,不约而同看上了同一只呆头呆脑的大啮齿目。2026 年 AI 圈最有喜剧张力的一幕,大概就是这了。 最低级的配置错误扒了底裤 最后聊聊这次泄露本身,因为它的荒诞程度值得单独说。 Anthropic 把原因归结为「外部 CMS 工具中的人工配置错误」,同时特意强调跟 Claude、Cowork 或任何 AI 工具无关。后半句的急切耐人寻味:最近多家科技公司因 AI 生成代码引发技术事故频频上新闻,而 Anthropic 恰恰是那个最高调宣传用 Claude Code 自动化内部流程的公司。「不是 AI 干的」,他们显然觉得有必要把这句话说清楚。 技术本质很简单。剑桥研究员指出,CMS 系统中上传的所有资产默认公开,除非手动设为私密。Anthropic 忘了点那个开关。和 AWS S3 存储桶忘关权限一个性质的低级失误,有充分文档记录,完全可以预防。 一家正在造有史以来最强网络安全 AI 的公司,被最基础的权限配置疏忽扒了个精光。你很难想出比这更讽刺的剧本。 同一批文件里还藏着一场闭门 CEO 峰会的细节:计划在英国一处 18 世纪乡间庄园酒店举办,Anthropic CEO Dario Amodei 将出席,对象是欧洲大型企业掌门人。一场精心策划的高端商务社交,就这样和产品草稿一起被晾在了阳光下。 Anthropic 发言人的回应是:「这些只是考虑发布的早期草稿,不涉及核心基础设施、AI 系统、客户数据或安全架构。」 技术上没错。但当你的「早期草稿」里白纸黑字写着这个模型可能引发「AI 驱动的漏洞利用浪潮」,这就已经不是一次普通的内容泄露了。 泄露本身的戏剧性是其次,关键在于它无意间撕开了一个行业一直在回避的问题:当模型强大到连造它的人都需要先给自己买保险,我们到底该兴奋还是该紧张? 过去两年,AI 公司的发布节奏像军备竞赛,每家都在说自己更快更强更安全。但 Mythos 的泄露文档里,罕见地出现了一种不同的语气:「我们造出了一个自己都需要小心对待的东西」。 有人会说,这不过是 Anthropic 的另一种营销,用「太强了所以要谨慎」来制造稀缺感。 也许吧。但如果你读过那些草稿原文就会发现,那种措辞的分量不像是市场部能写出来的。当一家公司在内部文档里承认自己的产品「预示着一波 AI 驱动的漏洞利用浪潮」…… 这要么是史上最大胆的营销,要么就是真话。

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