作者 | 李水青 编辑 | 心缘 智东西11月30日消息，今早，OpenAI官网发布公告，萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）重新担任首席执行官，米拉·穆拉蒂（Mira Murati）仍担任首席技术官，格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）担任总裁。 ▲OpenAI官网公告 OpenAI新的初始董事会成员随之公布，布雷特·泰勒（Bret Taylor）担任主席，其他成员包括拉里·萨默斯（Larry Summers）和亚当·迪安杰罗（Adam D’Angelo），同时设一名无投票权的微软观察员。 OpenAI前首席科学家伊利亚·苏特斯科夫（Ilya Sutskever）不再担任董事会成员，新职位未确定。 在OpenAI公告中，阿尔特曼发布了重新担任OpenAI CEO后的首封致全员信。 ▲阿尔特曼致全员信 阿尔特曼在信中对米拉、格雷格、布雷特等32个人进行了一一点名感谢，言语富有感情地肯定了他们在OpenAI的工作及一系列变动中的表现。 阿尔特曼提到，当下OpenAI有三个当务之急：1、推进在全栈安全领域的研究计划和更多投资；2、持续改进和部署产品并服务客户；3、建立一个具有不同观点的董事会，改善治理结构以及监督对最近事件的独立审查。 在社交平台X上，阿尔特曼输入了八颗爱心表情并转发了OpenAI的公告。 ▲阿尔特曼在X平台上发声 重返职位之际，阿尔特曼接受了外媒The Verge的采访。他坦言，当董事会要求他在被解雇后的第二天回来时，他一开始觉得非常愤怒、受伤和被挑衅；花了几分钟让自己冷静下来，他才抛开情绪，决定回到OpenAI。 当记者问到伊利亚·苏特斯科夫为何改变立场的内幕问题时，阿尔特曼称：“这我们就不清楚了。你得直接去问伊利亚。”阿尔特曼在致全员信中称，正在讨论如何让伊利亚继续在OpenAI工作。这位被猜测策划了OpenAI夺权事件的技术大佬接下来是否留在OpenAI？这一问题更加成疑。 阿尔特曼在全员信中提到“改善治理结构”，这意味着什么？阿尔特曼回复，这还需要投入大量时间，让人们思考、讨论，听取外部观点，进行压力测试，最终才能确定下来。 今日，OpenAI新董事会主席布雷特·泰勒也发布了一封致全员信。 ▲泰勒致全员信 泰勒宣布董事会的新计划如下：1、建立一个由杰出人士组成的合格、多元化的董事会；2、进一步稳定OpenAI组织，召集董事会独立委员会来监督近期事件的审查；3、改善OpenAI的治理结构。 泰勒担任新董事会主席面临争议，有人质疑他在OpenAl董事会任职期间经营Quora和Poe的潜在利益冲突。今日下午，泰勒在X平台上回应称，他已经与董事会同事和管理层沟通过，当完成过渡任务后，就会离开OpenAI。 ▲泰勒在X平台上发声 以下是OpenAI夺权始末的前情提要： 1、突发！OpenAI前CEO阿尔特曼被开除 2、突发，OpenAI政变再反转！阿尔特曼逼宫失败，董事会又换了新CEO 3、疯狂四天、九集反转：一口气看完史无前例的硅谷夺权复仇真人秀！ 4、大结局！OpenAI宣布阿尔特曼复职CEO，董事会重组 5、OpenAI政变内幕！从乔布斯夫人主持活动开始，在亿元豪宅密谋逼宫夺权 一、回归OpenAI首次受访，阿尔特曼谈夺权内幕和新变革 在阿尔特曼重返OpenAI之际，外媒The Verge记者对阿尔特曼和米拉进行了采访。采访的完整内容如下，作者对其做了不改变原意的编辑。 1、你觉得你被解雇的原因是什么？ 阿尔特曼：董事会将进行独立审查，对此我很高兴和欢迎。目前我没什么好说的，但很期待了解更多情况。 2、你认为董事会为什么说他们对你失去了信任？ 阿尔特曼：这个问题更适合去问他们。 3、你在社交平台X上提到，显然你和董事会成员之间有些误会。能说说是什么误会吗？ 阿尔特曼：我还没准备好去谈论这个。我觉得让审查过程正常进行很重要。我很愿意讨论未来的事情。我想，总有一天我会乐意分享这里发生的事情，但不是现在。 4、你能告诉我为什么你现在不能这样做吗？ 阿尔特曼：我只想让这件事过去，不想去再涉足。 5、你在全员信中提到了OpenAI前首席科学家伊利亚·苏特斯科夫。能说说为什么他改变了立场，决定站在其他人那边吗？ 阿尔特曼：这我们就不清楚了。你得直接去问伊利亚。 6、是什么促使你回来？ 阿尔特曼：这事情说起来挺有意思的。星期六早上，董事会的一些人给我打电话，问我愿不愿意谈谈这事。我一开始有点不屑一顾，心想：“哥们儿，我现在很受伤，也很生气，我觉得这事儿太糟糕了。” 但后来我转念一想，我其实是真的很喜欢这家公司。过去四年半里，我全心全意地投入到这家公司中，实际上，我关注它的时间还要更长。我们在使命上取得了巨大的进展，那个使命就是研发安全有益的AGI。还有这里的人，所有押注我们的合作伙伴，以及米拉和领导团队，还有所有在这里默默奉献的人。我花了几分钟才让自己冷静下来，抛开了个人情绪和偏见，然后我说：“好的，我当然愿意回来。” 7、所以董事会让你回来？ 阿尔特曼：是的。 8、你一开始是不是有些犹豫？ 阿尔特曼：短暂犹豫了一下。之后，我就有了很多感触。 9、很显然，员工们都很支持你。你觉得这有多重要？ 阿尔特曼：毫无疑问，我们之所以能够渡过难关，靠的就是一个更强大、更团结、更专注且更敬业的团队。我以前就觉得我们的信念和专注力很强大，现在更是如此，甚至可以说是有过之而无不及。所以，这就是我对这一切抱持的一线希望。 在整个过程中，我们没有失去任何一个员工，也没有失去任何一个客户。尽管面临着艰难的增长挑战，但他们不仅成功地维持了产品的发展，还推出了新功能。同时，研究工作也在持续推进。 10、你想回到董事会吗？ 阿尔特曼：这个问题听起来像是公关问题，我目前关注的并不是这类话题。我面临着一项艰巨、重要且紧迫的任务，就像攀登高山一样。我希望能够全力以赴地完成我的工作。至于是否喜欢成为董事会成员，并不是我所思考的问题。 11、你在全员信里提到的“改善治理结构”意味着什么？这是否意味着非营利性控股公司的结构会有所改变？ 阿尔特曼：这是个好问题，董事会成员们现在也在思考。坦率地回答是，他们需要时间来真正考虑这个问题。显然，我们的治理结构中存在问题，而解决这个问题的最好方法就是给予足够的时间。我完全理解为什么人们现在急于要求答案，但我现实情况是目前并没有合理的解释。 12、你为什么觉得这么不合理？我觉得大家对发生的事情有太多猜测了。这看起来更像是意见不合，而不是什么渎职之类的事情。 阿尔特曼：哦，因为设计出一个真正好的治理结构，尤其是对于这样有影响力的技术，不是一周就能解决的问题。这需要花费大量的时间让人们思考、讨论，听取外部观点，进行压力测试。这真的需要投入时间。 13、刚刚发生的事件会让 OpenAI 的安全工作方法有所改变吗？ 米拉：不会。这跟安全没关系。 14、最近有报道说你们取得了Q*模型的突破，这是引发一系列事件的导火索吗？ 阿尔特曼：对于之前的不幸泄密事件，我没什么特别想说的。但是我们一直在强调，无论是今天、两周前、一年前还是更早的时候，我们预计这项技术会继续快速发展，我们也希望能继续努力，弄清楚如何使其安全和有益。这就是我们每天努力工作的动力。我想大家在这个问题上是有共识的。 在不涉及具体事物、项目或其他事项的前提下，我们坚信进步源于研究。尽管研究过程中可能会遇到挫折，但我们预期仍会取得显著进展。我们渴望与全球各界展开交流，共同探寻如何使它变得更好。 15、我相信你仍然在思考这些事情。我对此感到很好奇，你从整个传奇故事中学到了什么？ 阿尔特曼：我想我还没有找到一个简单的答案。显然，我学到了很多，但我还在努力理解这一切。我的意思是，有很多东西可以说，但我认为我已经做好准备了……目前，我能给出的只是一个笼统的答案。 二、阿尔特曼致全员信全文：点将32功臣 阿尔特曼致公司全员信全文内容如下： 我将重返OpenAI，担任首席执行官。米拉（Mira）将重新担任首席技术官。新的初始董事会将由布雷特·泰洛（Bret Taylor，主席）、拉里·萨默斯（Larry Summers）和亚当·德安杰洛（Adam D’Angelo）组成。 我对未来从未如此兴奋过。非常感谢每个人在不明朗和前所未有的情况下所做的辛勤工作，我相信是韧性和精神使我们在行业中脱颖而出。我们一定会成功达成使命的。 在开始接下来的内容之前，我想先表达一些谢意。 我很爱并尊重伊利亚（Ilya），他是这个领域的指路明灯，也是人类的瑰宝。我对他的恶意为零。虽然伊利亚将不再担任董事会成员，但我们希望继续我们的工作关系，并正在讨论如何让他继续在OpenAI工作。 我感谢亚当、泰莎（Tasha）和海伦（Helen）与我们合作，找到了最能服务于使命的解决方案。我很高兴继续与亚当合作，并衷心感谢海伦和泰莎在此过程中投入了大量的精力。 还要感谢埃米特（Emmett），他在帮助我们实现这一成果方面发挥了关键和建设性的作用。埃米特对AI安全和平衡利益相关者利益的奉献是显而易见的。 米拉在整个过程中表现出色，自始至终无私地为使命、团队和公司服务。她是一位令人难以置信的领导者，如果没有她，OpenAI就不会成为OpenAI。谢谢。 格雷格（Greg）和我是经营这家公司的合伙人。我们从未完全弄清楚如何在组织结构图上传达这一点，但我们会的。与此同时，我只是想澄清一下。感谢你们从一开始以来所做的一切，以及从这件事开始到上周你们处理事情的方式。 领导团队——米拉、布拉德、杰森（Jason）、切（Che）、汉娜（Hannah）、黛安（Diane）、安娜（Anna）、鲍勃（Bob）、斯里尼瓦斯（Srinivas）、马特（Matt）、莉莲（Lilian）、迈尔斯（Miles）、简（Jan）、沃伊切赫（Wojciech）、约翰（John）、乔纳森（Jonathan）、帕特（Pat）等——显然已准备好在一无所有的情况下运营公司。他们说，评估CEO的一个标准是你如何挑选和培训你的潜在继任者；在这个指标上，我做得比我想象得要好得多。我很清楚，公司掌握在伟大的人手中，我希望每个人都清楚这一点。谢谢你们。 雅各布（Jakub）、西蒙（Szymon）和亚历山大（Aleksander）都是杰出的人才，我很高兴他们重新加入，推动我们和我们的研究向前发展。谢谢。 对我们团队的所有人：我相信将会有关于这个时期的书籍被写出来，我希望他们说的第一句话就是整个团队是多么的令人惊叹。现在我们经历了这一切，我们没有失去任何一名员工。你们坚定地支持彼此、这家公司和我们的使命。对于安全构建AGI的团队来说，最重要的事情之一是能够处理压力和不确定的情况，并始终保持良好的判断力。保持卓越。谢谢大家。 萨蒂亚（Satya）、凯文（Kevin）、艾米（Amy）和布拉德在整个过程中一直是令人难以置信的合作伙伴，自始至终都有着正确的优先事项。他们一直支持我们，如果我们无法实现我们的主要目标，他们随时准备接纳我们所有人。我们显然做出了与微软合作的正确选择，我很高兴我们的新董事会将他们作为无投票权的观察员。谢谢。 对于我们的合作伙伴和用户，感谢您坚持使用我们。我们确实感受到了倾注的支持和爱，它帮助我们所有人度过了难关。我们没有失去任何一个客户，这一事实将促使我们更加努力地为您服务，我们都很高兴能够重返工作岗位。 威尔·赫德（Will Hurd）、布莱恩·切斯基（Brian Chesky）、布雷特·泰勒和拉里·萨默斯搁置了自己的生活，为支持这项任务做出了令人难以置信的努力。我不知道他们是如何做得这么好，但他们确实做到了。谢谢。 奥利（Ollie）还一直搁置自己的生活，除了提供他通常无条件的爱和支持外，还尽其所能提供帮助。谢谢你，我爱你。 所以，接下来我们面对的是什么？ 有三个当务之急。 推进在全栈安全领域的研究计划和更多投资，这对我们的工作一直至关重要。我们的研究路线图很明确，这是一个非常需要聚焦的时刻。我和你们一样感到兴奋，我们将化危机为机遇！我会和米拉一起解决这个问题。 持续改进和部署我们的产品并服务客户。重要的是，人们要体验AI的好处和前景，并有机会塑造它。我们始终相信，优秀的产品是实现这一目标的最佳方式。我将与布拉德、杰森和安娜合作，确保我们对世界各地的用户、客户、合作伙伴和政府的坚定承诺是明确的。 布雷特、拉里和亚当将非常努力地完成一项极其重要的任务，即建立一个具有不同观点的董事会，改善我们的治理结构以及监督对最近事件的独立审查。我期待在这些关键步骤上与他们密切合作，以便每个人都能对OpenAI的稳定性充满信心。 我非常期待与你们一起完成构建有益的AGI的工作——世界上最好的团队，世界上最好的使命。 爱你们的， 萨姆 三、董事会主席致全员信全文：改善治理结构 泰勒致公司全员信全文内容如下： 我谨代表OpenAI董事会向整个OpenAI社区，特别是所有OpenAI员工表示感谢，他们在过去的一周里齐心协力，为公司找到了前进的道路。你们的努力帮助这个令人难以置信的组织继续履行其使命，确保通用AI造福全人类。 我们很高兴萨姆、米拉和格雷格重新齐心协力领导公司并推动公司向前发展。我们期待与他们和你们所有人合作。 作为董事会，我们致力于加强OpenAI的公司治理。我们计划这样做： 我们将建立一个由杰出人士组成的合格、多元化的董事会，他们的集体经验代表了OpenAI使命的广度——从技术到安全到政策。我们很高兴董事会将包括一名无投票权的微软观察员。 我们将进一步稳定OpenAI组织，以便我们能够继续履行我们的使命。这将包括召集董事会独立委员会来监督对近期事件的审查。 我们将改善OpenAI的治理结构，让所有利益相关者——用户、客户、员工、合作伙伴和社区成员——都能相信OpenAI将继续蓬勃发展。 OpenAI是一个比以往任何时候都更加重要的机构。ChatGPT让人工智能成为数亿人日常生活的一部分。它的普及使得人工智能的好处和风险，成为几乎所有有关政府、企业和社会未来的对话的核心。 我们了解这些讨论的重要性以及OpenAI在这些令人惊叹的新技术的开发和安全中的核心作用。在确保我们有效应对这些挑战方面，你们每个人都发挥着关键作用。我们致力于倾听你们的声音并向你们学习，我希望很快能与你们所有人交谈。 我们很高兴成为OpenAI的一部分，并很高兴与大家合作。 谢谢 布雷特·泰勒 OpenAI主席 结语：夺权大戏落幕，OpenAI的故事未完待续 随着阿尔特曼正式返岗OpenAI和新初始董事会的建立，OpenAI的这一部夺权大剧正式画上句号。OpenAI的员工力量对阿尔特曼的回归影响重大，他在全员信中提到的32人尤其重要，这些人也有望成为下一步为他保驾护航的干将。 与此同时，OpenAI的故事依然未完待续。被猜测策划了OpenAI夺权、几度改变态度的前首席科学家伊利亚·苏特斯科夫将何去何从？目前仍没有定论。同时，新董事会主席亚当也面临争议，这是否会再起波澜？阿尔特曼所说的“改善治理结构”又意味着什么？这些问题，我们都将持续关注。

作者 | 徐珊 编辑 | 云鹏 智东西11月30日报道，今天谷歌DeepMind宣布，其用于材料探索的AI工具GNoME发现了220万种新晶体预测，其中有38万个稳定的晶体结构，有望通过实验合成。这些材料预测相当于800年的知识价值，部分材料或许会引发技术变革，如下一代电池、超导体等。该项研究成果已发表在11月29日的《自然》。 GNoME项目旨在降低发现新材料的成本。目前谷歌DeepMind已和多家实验室合作，已有736种GNoME新材料被制造。其中，劳伦斯伯克利国家实验室通过人工智能预测完成了自主材料合成。该项研究过程以及成果同样登陆在11月29日《自然》。 一、发现220万种材料，创AI材料最大预测规模和最高准确度 过去，科学家们需要在实验室通过反复调整或实验不同的材料才能找到新的晶体结构，可能需要花费数月时间才能取得一定成果，且代价高昂。随着技术发展，人们通过引入AI技术发现了28000种新材料，但AI在准确预测实验可行性和预测规模上遇到一定瓶颈。 ▲GNoME的预测材料范围 GNoME此次发现220万种材料中，有52000种类似于石墨烯的新型层状化合物可能随着超导体的发展而彻底改变电子学。并且，此次研究还发现了528个潜在的锂离子导体，可用于提高可充电电池的性能。 谷歌DeepMind共发布了380000种稳定材料的预测结构，这些材料最有可能在实验室中成功制造并应用。相对稳定的材料，不会被分解成具有较低能量的结构。例如，与钻石中的碳相比，类石墨烯结构中的碳是稳定的。 二、利用GNN进行材料探索，GNoME将发现率提高至80% GNoME是一种先进的图神经网络（GNN）模型。该模型的输入数据主要采用图表的形式，形成类似原子之间的连接，这也让GNoME更容易发现新的晶体材料。 据介绍，GNoME将会预测新型稳定晶体的结构，然后通过DFT（密度泛函理论）进行测试，并将所得的高质量训练数据反馈到模型训练中。 ▲GNoME的预测材料过程 GNoME最初被喂了有关晶体结构及其稳定性的数据训练，部分数据从Materials Project公开获得。现阶段，新模型将材料稳定性预测的发现率从50%左右提高到80%，新材料的发现率从10%以下提高到80%以上，该效率的提高可能会对每次发现所需的计算量产生重大影响。 三、打造材料目录，为人工智能新材料提供新“配方” 谷歌现已向研究界发布了新发现晶体的数据库，希望帮助科学家们测试并制造出最好的材料。 基于这些晶体的新技术的快速开发将取决于它们的制造能力。伯克利实验室的合作者领导的一篇论文中，研究人员表明机器人实验室可以利用自动合成技术快速制造新材料。 基于材料项目中的已有材料和GNoME对稳定性的见解，机器人实验室创建了晶体结构的新配方，并成功合成了超过41种新材料，为材料合成开辟了新的可能性。 如今，谷歌和伯克利实验室、谷歌研究院以及世界各地团队的合作者的研究表明了使用人工智能指导材料发现、实验和合成的潜力。 结语：重塑材料发现过程，谷歌加速AI合成材料 目前AI对材料的训练主要基于预测AI结构，谷歌DeepMind的研究成功表明现阶段通过AI模型预测材料结构的规模和准确性已大幅提高。 但在现有的数据结构下，又会带来哪些对产业有实质影响的新材料？我们或许可以期待新材料带来的无限想象。

IT之家 11 月 30 日消息，谷歌日前为 Pixel Watch 2 及配套应用推出更新，其中应用版本为“2.1.0.576785526”，在安装相关更新后，当 Pixel Watch 2 充满电时，就会在手机屏幕中显示通知信息。 IT之家注意到，这项功能默认处于打开状态，且无法关闭，目前并不确定谷歌是否会为初代 Pixel Watch 推出相关更新。 谷歌在今年 10 月推出了谷歌 Pixel Watch 2，这款手表由 100% 再生铝制成，配备 1.2 英寸 AMOLED 屏幕，分辨率为 383 x 384 像素，屏幕密度为 320 ppi，比上一代的 450 x 450 分辨率有所下降，依然是 41mm 表盘，有四种表带可供选择：塑料活动表带、金属网状表带、金属链条表带和金属细表带。

作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西11月29日拉斯维加斯报道，北京时间11月30日，在年度“云计算春晚”AWS re:Invent大会举行的第三天，AWS数据与AI副总裁Swami Sivasubramanian发表主题演讲，公布AWS帮助客户构建生成式AI应用的一系列工具与技术。 除了在Amazon Bedrock平台发布更多第三方和自研基础模型、语言模型外，Sivasubramanian还分享了AWS帮助客户负责任且更加轻松地构建、训练和部署生成式AI模型的多项创新措施。 一、提供更多第三方大模型，自研多模态基础模型上新 Sivasubramanian说，构建生成式AI应用离不开4个要素：基础模型、利用数据的隐私环境、易用的工具、特制的机器学习基础设施。 他将Amazon Bedrock平台称作是“在基础模型和大语言模型上构建和扩展生成式AI应用的最简单方式”，提供包括第三方模型和自研模型在内的广泛模型选择。超过10000个客户正在使用Amazon Bedrock。 1、提供更多第三方大模型 在上述基础上，AWS宣布明星AI安全独角兽企业Anthropic的Claude 2.1、科技巨头Meta的Llama 2 70B等大语言模型均已在Amazon Bedrock上推出。 2、推出Amazon Titan多模态嵌入 向量是定制生成式AI应用的关键。下图是不使用与使用向量嵌入的搜索结果对比，向量嵌入有助于提高搜索结果准确性。 多种模型混合增加了搜索方式的复杂性，会影响客户体验。为此，AWS推出Amazon Titan多模态嵌入，帮助客户为最终用户提供更准确且与上下文相关的搜索和推荐体验。 “多模态”是指模型可以为图像和文本生成嵌入，并将其存储在客户的矢量数据库中，最终用户可以使用文本、图像或图文混合提交搜索查询。 该模型将多达128个标记的图像和短英文文本转换为嵌入，从而捕获数据之间的语义和关系；默认情况下会生成1024维的向量。 3、Amazon Titan文本嵌入上新 Amazon Titan文本嵌入可将文本翻译成数值表示，支持语义搜索、文本注释和聚类，支持超过25种语言。 Amazon Titan Text Lite和Amazon Titan Text Express两款大语言模型均已可用，支持总结、翻译、对话、代码生成等丰富的文本相关任务，能够帮助优化准确性、性能与成本。 其中Lite高度可定制，性价比高，最大上下文长度为4096个token，非常适合英语任务，可以对文章总结、写文案等任务进行微调。 Express使用范围更广泛，最大上下文长度为8192个token，适合开放式文本生成、对话聊天等任务，并支持检索增强生成（RAG）工作流。 4、推出Amazon Titan图像生成模型预览版 在图像生成方向，AWS推出Amazon Titan图像生成模型预览版。用户输入文字，就能实现扩展或更换背景、调整主体方向、改变图像尺寸等图像编辑要求。 该模型由高质量、多样化的数据训练而成，可以理解复杂的提示词，创建更准确的输出，例如具有包容性属性和有限失真的逼真图像。企业还可以用专有数据来定制模型。 Sivasubramanian强调说，Titan图像生成模型支持负责任的AI使用，其生成的所有图像都包含一个不可见的水印，通过提供一种谨慎的机制来识别AI生成的图像，帮助减少错误信息传播。 二、三大功能让基础模型定制更安全准确 “数据是生成式AI应用的差异所在。” Sivasubramanian分享道，Amazon Bedrock支持用私有数据安全地定制基础模型，该平台提供的定制Amazon Titan模型新功能包括微调、持续预训练、RAG。 借助微调，企业可以通过提供自己的特定标注训练数据集来提高模型准确性。Amazon Bedrock支持对Meta Llama 2、Cohere Command Light等第三方模型和AWS自研模型Amazon Titan进行微调。 持续预训练可以帮助模型在原始训练之外，通过积累更多的健壮知识和适应性，变得更加特定于领域。通过持续预训练，企业可以在具有客户管理密钥的安全托管环境中使用自己的未标注数据来训练模型。 持续预训练可用于Amazon Titan Text模型的公开预览版，包括Titan Text Express和Titan Text Lite。预训练完成后，用户可以收到唯一的模型ID，定制模型将由Amazon Bedrock再次存储。 Amazon Bedrock知识库已全面开放。通过知识库，企业可以安全地将Amazon Bedrock中的基础模型与自有数据连接起来，以用于检索增强生成，访问附加数据以生成更相关、更具体和更准确的响应，而无需不断重新训练基础模型。 该知识库可管理初始向量存储设置，处理嵌入和查询，并提供生产检索增强生成应用程序所需的源属性和短期内存。企业还可以定制检索增强生成工作流以满足特定的用例需求，或者将检索增强生成与其他生成式AI工具及应用程序集成。 Amazon Bedrock提供了丰富的向量数据库。 三、Agents for Amazon Bedrock全面可用，自动编排完成复杂任务 Agents for Amazon Bedrock通过使用基础模型的推理能力，将用户请求的任务分解为多个步骤，创建编排计划，然后调用公司API和使用检索增强生成访问知识库来执行该计划，帮助用户加速生成式AI应用开发。 借助Agents for Amazon Bedrock，用户轻点几下，就能让生成式AI应用完成复杂任务。 其对编排的改进控制功能变得更强，对思维推理链也具有更好的可见性。开发人员使用跟踪功能可以来跟踪执行计划时使用的推理，查看业务流程中的中间步骤，并据此对问题进行故障排除；还可以访问和修改agent自动创建的提示词，进一步增强终端用户体验。 Agents在专注于特定任务时表现更好，指令越清晰、可用的API越集中，基础模型就越容易推理并确定正确的步骤。 AWS生成式AI创新中心收到很好的反馈，即将支持定制Anthropic Claude模型的计划。 四、5项Amazon SageMaker新功能：让构建与部署生成式AI模型更轻松 从收集数据、创建聚类（clusters）、分布模型训练、checkpoint模型到修复硬件问题，训练基础模型的过程充满挑战。对此，Amazon SageMaker机器学习平台提供了覆盖推理、创新和MLOps的一系列创新功能。 Sivasubramanian宣布了全托管服务Amazon SageMaker的5项新功能，让客户能够更轻松地构建、训练和部署生成式AI模型。 1）SageMaker HyperPod：自动在数百或数千个加速器之间分配训练工作负载，帮助客户将模型训练时间缩短多达40%。 2）SageMaker Inference：支持客户将多个模型部署到同一个AWS实例，更好地利用底层加速器并降低部署成本和延迟。 3）SageMaker Clarify：帮助客户评估、比较、选择适合其特定用例的最佳模型，根据选择的参数来支持负责任地使用AI。 4）两项SageMaker Canvas增强功能：无需编写任何代码即可构建自定义模型，让客户能够更轻松、更快地将生成式AI集成到工作流程中。 五、提供数据基础全套服务，向量搜索为生成式AI准确性护航 Sivasubramanian说，强大的数据基础是生成式AI的关键。AWS提供了数据基础的全套服务。 向量搜索是机器学习领域的一种新兴技术，通过使用距离或相似性度量比较向量表示，来找到与给定数据相似的数据点。这种方法能实现精确的信息检索，对构建生成式AI应用非常有用。 Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon RDS for PostgreSQL、Amazon OpenSearch Service、Amazon OpenSearch Serverless等服务均提供向量搜索能力。 AWS最新正式发布的Amazon OpenSearch Serverless向量引擎是一种简单、可扩展且高性能的相似度搜索功能。 向量引擎支持通过在同一查询中组合向量搜索和全文搜索，来优化和调整混合搜索的结果，让用户无需管理底层向量数据库基础设施，即可轻松构建机器学习增强搜索体验和生成式AI应用程序，几毫秒可存储、更新和搜索数十亿个有数千个维度的向量嵌入。 AWS还宣布Amazon DocumentDB和DynamoDB内置的向量搜索功能全面可用，支持用户在文档数据库中以毫秒级响应时间存储、索引和搜索数百万个向量，并推出Amazon MemoryDB for Redis向量搜索功能的预览版。 分析数据库引擎Amazon Neptune Analytics也正式发布，更易发现图形与向量之间的关系，还可以使用它增强基础模型的提示，让图形数据分析更高效简便。初步基准测试标明，Neptune Analytics从Amazon S3加载数据的速度比现有的AWS解决方案快80倍。 AWS还推出了Amazon OpenSearch Service zero-ETL与Amazon S3集成的预览版，使客户能够直接查询其运营数据，降低复制数据或管理多个分析工具的操作复杂性，避免过多重复管理，减少了成本和操作时间。 此外，AWS发布了由生成式AI支持的Amazon DataZone自动化功能预览版。 该功能由Amazon Bedrock的大语言模型提供支持，可以使传统劳动密集型数据编目过程自动化，生成数据资产及其模式的详细描述，并建议分析用例，从而大大减少为组织数据提供上下文所需的时间，让数据编目和发现进一步简化。 为了帮助客户和合作伙伴在不共享原始数据的情况下应用机器学习模型，AWS推出AWS Clean Rooms ML预览版。该功能可帮助企业及其合作伙伴在无需相互复制或共享原始数据的情况下共同训练模型，多则可节约数月时间。 六、用AI优化数据管理，给开发人员持续减负增效 AI为优化数据基础提供了更多燃料，使得数据管理更容易、更好用、更直观、更易访问。 AWS昨日发布的生成式AI助手Amazon Q能够支持开发者全生命周期，根据企业业务进行定制，通过连接到企业的信息库、代码、数据和企业系统，向开发人员和IT专业人员提供对话问答、优化Amazon EC2实例选择、直接在控制台中排除和解决错误、网络故障排除协助等功能，使其无论是构建应用程序、研究最佳实践、编程还是解决问题，都能快速访问答案并获得想法上的帮助。 启用AI驱动扩展和优化的Amazon Redshift Serverless，会根据查询复杂性、频率、数据集大小等维度主动和自动扩展容量，提供平衡价格与性能的优化。 Amazon Redshift查询编辑器中的Amazon Q生成式SQL预览版可根据自然语言提示生成SQL建议，让编写有效的SQL查询更高效。数据库管理员还可以授权模型使用AWS帐户中所有用户的查询历史记录来生成更相关的SQL语句。 AWS Glue数据质量功能预览版即将发布，用机器学习来检测统计异常情况，帮助提高数据质量，无需写代码即可深入了解数据质量问题、数据质量评分、可用于持续监视异常的规则建议。 业务用户经常需要分享其数据发现。对此，AWS推出QuickSight的Amazon Q预览版。它可以帮助业务用户创建格式优美的叙述来描述数据，在QuickSight中轻松与他人共享文档、幻灯片格式的视觉效果、图像与文本，还可以帮助理解仪表板上的关键亮点、提供数据问答服务。 结语：生成式AI仍处于早期阶段，负责任的AI日益受关注 在Sivasubramanian看来，生成式AI仍处于早期阶段，依赖于干净的数据和人工输入才能取得成功。数据、生成式AI和人类三者相辅相成，共同为客户提供创新和更好的体验。 比如Amazon Bedrock创建应用程序，用户输入自然语言就能收集完成项目的详细步骤、材料、工具和建议的列表，Code Whisperer提供了AI驱动的编程建议，Amazon Q通过扮演AWS及商业专家角色来加速生产力。 由AWS委托、Morning Consult对美国商业领袖代表性样本进行的一项新调查显示，随着越来越多的公司和组织将生成式AI应用于其业务，负责任的AI变得越来越重要。77%的受访者表示他们熟悉负责任的AI，47%的受访者计划在2024年对负责任的AI进行比2023年更多的投资。 最后，针对在开发所有阶段都至关重要的模型评估，AWS推出Amazon Bedrock模型评估预览版，为开发人员提供用于构建生成式AI应用程序的评估工具，使其能够评估、比较和选择适用于自家用例的最佳基础模型。

营收翻两倍至 181 亿美元，利润从去年同期的 6.8 亿美元直接飙升到 92 亿。 在 AI 浪潮下，英伟达最近一季度以超于期待的「炸裂」表现，从台积电手上夺走桂冠，成为「芯片之王」。 人工智能领域正在进行一场战争，而英伟达是唯一的军火商。 一位华尔街分析师曾如此评论。 英伟达今天享受的「AI 红利」，来自于黄仁勋十多年前的「豪赌」。通过《纽约客》最近一篇深度报道，我们得以看到这场决定性的「豪赌」背后的更多细节。 成功从来没发打包票，破产永远都在边缘。 点燃人工智能的「大爆炸」时刻 那是第一个 8K 分辨率的游戏机，占了整面墙，太美了。 2000 年，斯坦福学生 Ian Buck 用 32 个英伟达 GeForce 显卡连在一起，外加 8 个投影仪来玩《雷神之锤》，自己造了个高清游戏机。 最开始，英伟达 GeForce 的成功来自于游戏《雷神之锤》的助力。在游戏的「死亡竞赛」模式中，GPU 的并行计算让玩家能有速度优势，因此 GeForce 每每出新品都会有玩家跟上。 Buck 也好奇，除了让自己投手榴弹速度快点以外 GeForce 还能做什么。 后来，Buck 成功黑进了显卡的原始编程工具「着色器（shader）」，利用其并行计算，将 GeForce 变成了一台低成本的超级计算机。 没过多久，Buck 就成了英伟达的员工。 ▲ Ian Buck 现在已经是英伟达的副总裁 黄仁勋想让 Buck 做一套软件，让每一个 GeForce 都能变成超级计算机。同时，也让硬件团队在芯片结构上进行对应改造。 2006 年，Buck 为英伟达做的 CUDA 正式推出，可支持研究人员和编程人员通过编程语言来更个性化和高效地利用 GPU 的计算能力。 然而，消费者对于黄仁勋想给大家普及的超级计算机没啥兴趣。在硅谷流行的科技播客「Acquired」如此评论道： 他们在这种新的芯片架构上花了巨款。 他们花了几十亿美元，目标在于服务学术和科学计算的一个小众领域，那在当时还是一个不大的市场 —— 市场规模肯定比他们投入那几十亿小。 当时的英伟达也在广撒网，努力寻找目标客户。试了股票交易员、石油勘探公司、分子生物学家等等，但并没有考虑过人工智能领域。 甚至连「AI 教父」主动「上门」都没有感觉。 这也难怪。 ▲「AI 教父」Geoffrey Hinton 今天，我们会称 Geoffrey Hinton 为「AI 教父」。 然而，在 2009 年，Hinton 是在被资本嫌弃的 AI 领域里，研究在该领域里还要算上是小众的「神经网络」。 Hinton 那年给英伟达写了一封这样的邮件： 我刚给上千个机器学习研究人员说，他们都该去买英伟达的显卡。你可以免费寄一个给我吗？ 结果？当然是被拒绝了。 在那之前，Hinton 曾尝试用英伟达 CUDA 平台去训练神经网络来识别人类语言，发现成果的质量比想象中好很多，于是决定在行业会议上展示。 虽然英伟达不肯给 Hinton 送显卡，但 Hinton 依旧鼓励学生用它。 其中最关键的，是他门下两位出色的程序员 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever。 ▲（从左至右）Ilya Sutskever、Alex Krizhevsky 和 Geoffrey Hinton 眼尖的读者应该有发现，后者就是 OpenAI 的首席科学家，那个主导了 ChatGPT 背后技术的人。 2012 年，Sutskever 和 Krizhevsky 买了两个英伟达 GeForce 显卡，在一周时间里就给神经网络灌了数百万张图片数据，训练出了「AlexNet」。事后 Sutskever 回想： GPU 出现了，感觉就像奇迹一般。 他的感叹不无理由。 也是同一年，Google 曾购置了一万六千多个 CPU 来训练他们的神经网络，以做到可以识别出猫咪视频。 而 AlexNet 却能够正确地识别电动车、猎豹、货运船等内容的图像，只用了两个 GPU。 2012 年，在当年仍相当权威的大规模视觉识别挑战赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中，AlexNet 以 top-5 误差 15.3% 的成绩夺冠，表现远优于第二名和之前的参赛者，出众到还一度被怀疑作弊。Hinton 评论说： 那是一种大爆炸时刻。一种范式的转变。 虽不是刻意为之，但英伟达就这样点燃了人工智能的「大爆炸」时刻。 成为一家 AI 公司 （黄仁勋）他在周五晚上发出一份邮件，表示公司一切将围绕深度学习展开，我们不再是一家图像公司。 在接下来的周一清晨，我们就成为了一家 AI 公司。 真的，就是那么快。 英伟达副总裁 Greg Estes 告诉《纽约客》。 在 AlexNet 登场之后，没过几年，近乎所有参加大规模视觉识别挑战赛的人都选用了神经网络这种形式。 到了 21 世纪 10 年代中期，用 GPU 训练的神经网络在图片识别的准确度已经达到 96%，这个精确水平甚至已经超过了人类。 黄仁勋的超级计算机愿景成真，他开始找下一个目标： 我们能够解决计算机视觉问题，一个完全无组织结构的问题，这个事实指向了一个问题：「你还能教它什么其他的东西？」 黄仁勋内心的答案似乎是 —— 一切。 他认为神经网络将改变社会，他也可以用 CUDA 来垄断这背后所需硬件的市场。 他纵身一跃，开启了英伟达的 AI 征途。 这次，AI 行业的领军人物不再需要给英伟达写邮件申请免费显卡了。 2016 年 8 月，黄仁勋亲自将世界上首台 DGX-1 送到 OpenAI 的办公室。 当时还未和 OpenAI 决裂的马斯克亲自开箱了这个由 3000 人耗时 3 年打造的成果。 在官方新闻稿中，黄仁勋开玩笑地说： 如果这是唯一一个出货的产品，那这个项目造价就高达 20 亿美元了。 谁能想到，第二年 Google 就公布了一种新的神经网络训练架构 Transformer。 这次的新突破再被 Sutskever 抓住，引领 OpenAI 建造出来第一个 GPT 模型，一切都建立于英伟达的超级计算机上。 一年前的今天，OpenAI 正式向公众发布了 ChatGPT，改变了一切，其中也包括英伟达。 订单不止，供不应求。 在 2023 年，英伟达的股价累计飙升超过 200%，成为全球首家市值突破万亿美元的芯片制造商。 曾经不被看好的 CUDA 也聚合了 400 万名开发者，成为了英伟达在 AI 领域的另一「护城河」。 无论是航空航天、生物科学、机械以及能源探索等领域研究，大部分都是在 CUDA 之上进行。 英伟达最新的 AI 产品 DGX H100 则是一个重达 370 磅的金属盒子，定价高达 50 万美元。 和当时送到 OpenAI 办公室的 DGX-1 相比，新产品运行速度提升了五倍。 想要训练出 AlexNet，一分钟内就搞定。 总是「在破产边缘」的成功者 今年 9 月，黄仁勋受邀回到加州圣何塞的那家丹尼餐厅。 当年，他就是在这个餐厅的卡座里和合伙人起草文件，成立了英伟达。 他们想设计一款能让竞争对手「嫉妒死（green with envy）」的芯片。黄仁勋想到了「Nvidia」这个名字，融入了拉丁语中「嫉妒（invidia）」这个词。 如今的英伟达当然让竞争对手眼红，连连锁餐厅丹尼的 CEO 都特意为他们做了一块纪念牌，让英伟达的光也照在餐厅里。 然而，英伟达的成功不是一个特别典型的「成功者」故事。 英伟达初成立时，喜欢电子游戏的黄仁勋认为游戏市场值得拥有更好的显卡，在 1995 年推出了首款产品 NV1。 然而，NV1 并没有真正地被主流市场接受过，其中一大原因在于同年微软推出了 D3D 的 API，但 NV1 却不支持 D3D。接下来一代产品 NV2 也失败了。 「赌」输了一次的黄仁勋不服气，他在 1996 年辞退了一半员工，收紧资金，把一切都押在了未经测试的新产品上： 几率 50/50，但无论如何我们都已经在破产边缘了。 当 RIVA 128 正式开售，英伟达剩下的钱只够顶一个月的开支了。所幸 RIVA 128 获得了成功，4 个月就售出了上百万件。 从那时起，黄仁勋就开始鼓励员工带着这种「绝望」去工作。 对于黄仁勋而言，困境和失败并不陌生： 我发现，我在困境之中想东西最清晰。 我的心率甚至会下降。 他甚至坚持，「失败一定要被分享」。 之前，英伟达曾寄出过一款有问题的显卡，那显卡上的风扇超级响。 黄仁勋没有炒掉负责这个产品的经理，而是开了一场大会，聚集了几百号人，让这个经理去讲述每一个最终导向这场闹剧的决策。 把「失败」展现出来，也成为了英伟达内部的「习俗」。 你也可以由此很快看得出，谁能在这里留下，谁不可以。 如果有人开始立起防御，那我就知道他们留不久了。 英伟达软件负责人 Dwight Diercks 说道。 黄仁勋还喜欢鼓励员工去追求「0 亿美元市场（zero-billion-dollar market）」—— 那些不仅还没有竞争对手，甚至还没有明确顾客的实验性领域。 毕竟，正如黄仁勋所言： 我一直觉得我们距离破产就只有 30 天。这一点从来没变。 没什么理由不拼一把。

“二手3C产品具有“非标品”属性，这导致交易市场信任机制原本脆弱，而层出不穷的投诉事件，也显现了行业生态所存在的问题。” 针对网友 “猴大腕”称“转转二手手机出具阴阳检测报告”一事，11月29日转转官方抖音号回应称，经过调查，在回收检测中，确实存在“屏幕轻微划痕”和“摄像头拍照有斑”的情况，并导致了回收价格的降低。 转转官方决定从即日起，在全国所有的门店开通二手商品“7天无理由退货”服务。 回应“阴阳检测报告” 11月28日，网友“猴大腕”发视频举报转转平台存在“阴阳”检测报告问题。 据视频记录，该网友先在一家转转店消费3112元购买一部手机，紧接着将同一部手机在另一家转转店转卖，然而却只能卖出1990元，相差1122元。之后，该网友又在一家转转店购买三部手机，四部手机总计花费13610元，但这名网友将这四部手机再通过转转卖出时，只能卖出9567元。 在整个购机卖机过程中，这名网友称转转销售手机时出具的质检报告显示手机没有问题；但同一部手机再通过转转回收时，却能查出“各种瑕疵”。 11月29日，转转官方对此回应称，经查，“猴大腕”11月16日-22日在转转北京的4家门店购买了4台手机，并在购买的同一天到另外3家门店回收这4台手机。经调查，在回收检测中，确实存在“屏幕轻微划痕”和“摄像头拍照有斑”的情况，并导致回收价格降低。在“摄像头拍照有斑”上，转转存在操作失误。而“屏幕轻微划痕”的判定是由于不同店员对成色判定有主观差异。转转还称，伤害了用户体验就应该立正挨打。 转转称，虽然二手商品和新品不同，每一台机器的机况都有差异，但这些都不是借口。转转将进一步加强质检标准的培训，不断提升相关工作人员对于二手非标准品检测判定的准确性、统一性以及门店的技术操作水平。 转转表示，从即日起，转转全国所有的门店开通二手商品“7天无理由退货”服务。如果消费者对7日内购买的二手商品不满意，可以直接走退货流程，转转将以原购买价退货，不再重新检验，由此产生的折旧成本由转转承担。 转转还强调，其回收业务允许用户随时中止交易，且不会产生任何额外费用。欢迎消费者举报不符合规定或服务态度不好的情况。 质检标准难定 二手电商交易的发展，经历了C2C、B2C、C2B2C等模式。对于闲置交易平台而言，解决信任问题可以更好地吸纳流量和提升效率。由此，鉴定、检测等服务应运而生。 公开资料显示，转转的质检服务起于2016年。当时，转转推出了基于C2B2C模式的验机质检和相应质保服务,此后平台不断完善包括验机、售后等标准化履约服务体系的建设。截至当前，转转二手商品交易服务覆盖包括手机数码、图书、服装鞋帽以及家电家具等多个品类，转转平台为多品类商品提供质检、质保和售后等履约服务。 在3C电子产品类目，也有不少平台打出了“专业质检”的标签，但二手电子产品存在模糊地带，大家对新旧理解程度不同，买家和卖家心里对产品定价不同，且行业内尚无统一的质量鉴定标准，由此产生的消费投诉以及争议并不在少数。 在媒体报道中，所谓的“阴阳检测报告”并非孤例。2021年，南都报道称，有市民称自己5月在转转二手平台上购买了1部99新的苹果8plus手机，购买时的质检报告显示该手机为大陆国行机。但同年8月，彭先生又把这台手机在转转二手平台寄售，手机的质检结果却变成了官换机。 当时转转平台称正与消费者进行协商，将给予消费者800元的赔偿。 据黑猫投诉方面的数据，在黑猫投诉平台上，转转近30日内投诉已累计近1500条。此前已有消费者向黑猫反馈同一商品在转转上收货与卖货检测结果不一致，认为商家存在阴阳报告的问题。此外，也有不少买家质疑转转官方检测报告作假，自己购买的产品与检测报告存在多项不符，存在虚假宣传、恶意隐瞒的情况。还有一些在转转寄卖产品的用户反馈，转转方面在没有与自己沟通的情况下私自拆机，导致手机价值降低，从而恶意压价。 为何为搭建信任关系而生的鉴定服务却纠纷频出？据南都报道，一位二手电子产品交易平台的业内人士曾透露，在二手电子产品交易领域，3C类商品在质检时的痛难点在于，目前对二手电子产品多采用机器+人工质检的模式，在机器质检环节，人工观察和专业设备检测之间的结果会有差别。此外，如果是单纯的人工鉴定，准确率也难以确定，受到环境、商品形态，甚至质检师身体状态等不可控因素的影响。 事实上，转转所存在的问题也是其他二手平台在3C市场交易时所面临的通病。二手3C产品具有“非标品”属性，这导致交易市场信任机制原本脆弱，而层出不穷的投诉事件，也显现了行业生态所存在的问题。据媒体梳理，其他二手平台也存在“压价回收、质检存疑”等方面的问题。 在业内人士看来，二手3C平台的质检质量，第一看平台重视程度，第二看对这个环节标准化和成本控制能力。如果平台足够重视，不断更新迭代能力，自然能够维持稳定的质检质量。 目前来看，我国二手3C交易市场存在渠道分散、产品非标化、标准缺失等特点，考验的是二手电商平台从货源供给、到流量获取、再到履约服务等一系列能力。 互联网分析师蒙遗善建议，由于电子产品更新换代频率快，交易需求高，且内部元件多，在流转过程中容易出现问题，建议相关行业制定标准，对产品检测、鉴定、维修、服务等方面进行规范，并出台相关的行业操作准则，这样能公开透明地保证消费者权益。 盈利问题待解决 二手电商市场因其可持续发展、绿色可循环的优势，受到大众广泛推崇。国家在政策层面也予以了大力支持：2021年7月颁发的《“十四五”循环经济发展规划》中明确提到，规范发展二手商品市场，鼓励“互联网+二手”模式发展，明确行业标准、规范交易行为等。 2021年上半年，二手电商赛道算得上是资本市场的宠儿。公开数据显示，上半年国内二手电商领域有8家平台共获得9起融资，融资总额超57亿元人民币。其中转转集团包揽了3起，包括自身获得的2笔融资和旗下平台采货侠完成的1起融资。 天眼查显示，2017年-2021年，转转完成5轮融资，投资方包含腾讯、小米、顺为、大湾区共同家园发展基金、青樾基金，而重要的合作方腾讯，更是转转最初两轮的投资人。 作为二手电商参与者之一，转转成立以来经历了起起落落。2015年底，转转由58同城旗下的二手频道，转变为独立APP正式上线；2017年，北京转转精神科技有限责任公司成立，法定代表人为58同城创始人姚劲波；2018年7月，转转成为微信服务九宫格的一员；2020年5月6日，转转又与找靓机合并，合并后估值高达18亿美元。 刚从58同城独立出来时，转转曾高调对标阿里系的闲鱼，主打全品类的C2C模式。不过，从2020年开始，转转开始将重心转向二手3C赛道。 从媒体披露的数据上来看，二手电商行业交易和渗透率在近年开始放缓。不过IDC报告指出，到2024年，全球二手智能手机出货量将超过3.5亿部，且随着5G商用在中国的推进，也将让更多二手手机流通，给二手3C交易带来更多的流量。 不过，即便这样，与转转一样，许多二手电商平台前景依旧难辨。目前，转转并没有公布过具体的营收、利润数据。不过，从行业从业者的经营状况来看，循环经济的新故事并不好讲。 美东时间11月22日，爱回收母公司万物新生发布了最新的三季度财报，财报显示，三季度公司实现营收32.6亿元，同比增长28.4%non-GAAP经营利润7381万元。整个前三季度，公司营业收入90.92亿元同比增长32%，营业毛利润19.03亿，净亏损收窄至1.37亿。 万物新生于2021年6月18日赴美上市，上市首日收盘价17.21美元。截至11月29日收盘，万物新生美股1.74美元，股价处于低位。 另外第三方统计机构易观千帆数据显示，闲鱼的月活跃用户数量在2021年6月达到顶峰，成功突破1.4亿，但随后出现了逐渐下滑的趋势。到2023年1月，闲鱼月活剩9739万。 号称美国版闲鱼的Poshmark于2019年首次开始其全球扩张战略，当时它向加拿大用户开放了自己的网站，然后在2021年的第二波浪潮中扩展到印度和澳大利亚，后来在2023年初扩展到英国。10月，该公司在其网站上宣布，将于2023年11月2日完全关闭澳大利亚、印度和英国的Poshmark市场。 虽然带有环保低碳、循环经济标签的二手生意一直是资本所关注的赛道，且包括转转、爱回收、闲鱼等平台都在探索各种发展模式。例如线上的爱回收可回收黄金，转转投资红布林以及闲鱼开始对部分商家实行收费政策等。但不可否认，二手平台在赚钱能力上还没有给出非常有说服力的答案，这也意味着，“转转”们在保持持续增长，攻破盈利难关的路上还需继续探索下去。 综合自南都、亿欧网、电商报等

IT之家 11 月 30 日消息，数码博主 Ross Young 今日在 X 平台发布贴文，声称三星明年将增大旗下 Galaxy Z 系列折叠屏手机的屏幕尺寸，他没有提供 Galaxy Z Fold6 的尺寸，但声称 Galaxy Z Flip6 的副屏尺寸将扩展到 3.9 寸。 ▲ 图源 Ross Young IT之家注意到，目前市面上副屏最大的竖屏折叠机为摩托罗拉 razr 40 Ultra，为 3.6 寸、其次是三星 Galaxy Z Flip5，为 3.4 寸。 ▲ 摩托罗拉 razr 40 Ultra ▲ 三星 Galaxy Z Flip 5 三星已经在 Galaxy Z Flip5 中使用了“文件夹造型”的异性屏幕，如果该公司计划进一步扩展屏幕，很有可能采用摩托罗拉 Razer Plus 的“打孔副屏”做法，而 3.9 寸这一数值，已经接近苹果 iPhone 5/5S / SE 的屏幕大小。

快科技11月30日消息，Redmi于11月29日晚间举行了K70系列发布会，在发布会结束后，realme徐起发微博：”无所谓，我会出手，12月7日发布会见“。 没想到的是，这句话冲上了微博热搜榜，网友对即将登场的真我GT5 Pro充满期待。 据悉，真我GT5 Pro搭载高通第三代骁龙8移动平台，同时配备3VC冰山散热系统，面积达到12000mm²，具有6倍等效导热能力，CPU核心温度至高下降21.8°C。 不仅如此，真我GT5 Pro还拥有最好的潜望长焦镜头索尼IMX890，同时配备行业领先的旗舰算法，首发长焦超光影引擎，从AI语义感知、画质增强、计算光影三大维度，进一步突破长焦画质天花板。 realme王伟指出，IMX890在很多极限场景有非常惊艳的表现，具体可以归类到大光比表现、暗光噪点、画质调校这三大核心能力，同时结合Turbo Raw算法，进一步放大了IMX890的大底优势，在这些极限场景有远超友商的表现。 另外，真我GT5 Pro全球首发京东方定制的旗舰屏，采用1.5K分辨率的京东方新基材，峰值亮度突破了3000nit。

史上最大iPhone！ 11月30日消息，据外媒MacRumors报道，苹果公司或计划让iPhone 16 Pro和iPhone 16 Pro Max（Ultra）拥有更大尺寸的屏幕。具体来说，iPhone 16/Pro的屏幕尺寸将从目前的6.1英寸增加至6.3英寸，而iPhone 16 Pro/Max的屏幕尺寸将从目前的6.7英寸增加至6.9英寸。 这也意味着iPhone 16系列将成为苹果手机史上最大屏幕的iPhone产品，并且因为屏幕尺寸的增大，iPhone 16系列的长宽和比例都发生了一定程度的变化，根据爆料，iPhone 16系列的长度大约增加了3mm，宽度增加了不到1mm，尺寸的增大也令重量增加约4-7克。 图源：Apple 大家可能对以上数据没有太多概念，认为只不过是增加几毫米、几克的小问题。但6.9英寸如果是摆在手机上可不是一个小数字，要知道最小的iPad屏幕尺寸也只是8.3英寸，并且伴随着屏幕尺寸的增大，对于许多用户来说操控体验感会进一步下滑，加上手机壳的厚度，过去能轻松单手操纵的快感恐怕将变成只能双手操作的负担。 但回顾苹果过去的iPhone发展史，屏幕变大是永恒不变的话题，不是苹果就喜欢大的，而是销量战胜一切，屏幕越大等于销量越好，苹果自然不会放过。自从iPhone 6系列进入大屏时代开始，凡是大屏设计的iPhone大都能收获不错的销量，而手机屏幕变大能卖得好确实也有它的道理，首先用户能更获得更好的观看体验，其次机身空间的增大也方便厂商塞入更多手机硬件，还有最重要的是大屏手机能在一定程度上替代平板电脑，即便携又不会在体验上相差太多，成功在两者间找到了平衡点，这也是大屏手机最吸引用户的点。 图源：Apple 但屏幕是不是越大越好呢？小雷认为倒也不是，凡事都讲究一个度，盲目追求屏幕尺寸反而容易弄巧成拙，一不小心手机就成了平板电脑的替身。相比起笔记本电脑、平板电脑等电子产品，手机的最大特点就是便携，其余一切增量都只是锦上添花，因此手机厂商找准定位才是关键，在便携与大尺寸中间找到最佳平衡点才是更为关键的一步。 当苹果把下一代重心倾斜到屏幕尺寸上，是否会掀起新一轮的大屏热潮呢？我们不得而知，下面就看其他厂商怎么应对了。

凤凰网科技讯 11月30日，星纪魅族举行2023魅族秋季无界生态发布会，正式发布魅族21智能手机，8GB+256GB版本售价3399元、12GB+256GB售价3699元、12GB+ 512GB售价3999元。魅族21采用三星6.55英寸极窄四等边直屏，拥有1.74mm超窄四等极边，搭载了最新的Flyme 10.5系统。 在后盖设计上，魅族21环闪全面升级，Aicy灵动环拥有多场景可交互环形灯系统，无论是通知、来电、充电，还是音量调节、游戏等场景，Aicy灵动环能通过有温度的多彩变换。 配色方面，魅族21共有四款配色：无界黑、魅族白、灵动紫和锐意青。性能方面，魅族21搭载第三代骁龙8算力中心，全新一代骁龙旗舰处理器兼顾了高性能与低功耗。搭配12GB RAM+512GB ROM闪存组合。 并且，魅族21还搭载了超大面积的散热系统，拥有37345mm²散热总面积和4045mm² VC液冷散热板，散热更快。 除了性能硬件外，魅族21支持P3全链路色彩、采用全新智能ISO Pro技术与多焦段无损变焦技术，此外，32MP超清前摄搭配全新AI人像焕颜算法。 续航方面，魅族21拥有80W Super mCharge超级快充与65W PD快充的组合，配合 4800 mAh大电池。依托Flyme AI大模型的能力，魅族21的图库升级了AI搜图、图片扩展、魔法消除、AI写真等功能。 在与智能汽车互联方面，魅族21还升级了与 Flyme Auto智能座舱操作系统之间的连接稳定性。手机和车辆连接后手机应用、应用通知等内容无缝流转至车载大屏，离车后自动抹除，时刻守护隐私数据。

活在 「破产边缘」 的王者 营收翻两倍至 181 亿美元，利润从去年同期的 6.8 亿美元直接飙升到 92 亿。 在 AI 浪潮下，英伟达最近一季度以超于期待的「炸裂」表现，从台积电手上夺走桂冠，成为「芯片之王」。 人工智能领域正在进行一场战争，而英伟达是唯一的军火商。 一位华尔街分析师曾如此评论。 英伟达今天享受的「AI 红利」，来自于黄仁勋十多年前的「豪赌」。通过《纽约客》最近一篇深度报道，我们得以看到这场决定性的「豪赌」背后的更多细节。 成功从来没法打包票，破产永远都在边缘。 点燃人工智能的「大爆炸」时刻 那是第一个 8K 分辨率的游戏机，占了整面墙，太美了。 2000 年，斯坦福学生 Ian Buck 用 32 个英伟达 GeForce 显卡连在一起，外加 8 个投影仪来玩《雷神之锤》，自己造了个高清游戏机。 最开始，英伟达 GeForce 的成功来自于游戏《雷神之锤》的助力。在游戏的「死亡竞赛」模式中，GPU 的并行计算让玩家能有速度优势，因此 GeForce 每每出新品都会有玩家跟上。 Buck 也好奇，除了让自己投手榴弹速度快点以外 GeForce 还能做什么。 后来，Buck 成功黑进了显卡的原始编程工具「着色器（shader）」，利用其并行计算，将 GeForce 变成了一台低成本的超级计算机。 没过多久，Buck 就成了英伟达的员工。 Ian Buck 现在已经是英伟达的副总裁 黄仁勋想让 Buck 做一套软件，让每一个 GeForce 都能变成超级计算机。同时，也让硬件团队在芯片结构上进行对应改造。 2006 年，Buck 为英伟达做的 CUDA 正式推出，可支持研究人员和编程人员通过编程语言来更个性化和高效地利用 GPU 的计算能力。 然而，消费者对于黄仁勋想给大家普及的超级计算机没啥兴趣。硅谷科技播客「Acquired」如此评论道： 他们在这种新的芯片架构上花了巨款。 他们花了几十亿美元，目标在于服务学术和科学计算的一个小众领域，那在当时还是一个不大的市场 —— 市场规模肯定比他们投入那几十亿小。 当时的英伟达也在广撒网，努力寻找目标客户。试了股票交易员、石油勘探公司、分子生物学家等等，但并没有考虑过人工智能领域。 甚至连「AI 教父」主动「上门」都没有感觉。 这也难怪。 「AI 教父」Geoffrey Hinton 今天，我们会称 Geoffrey Hinton 为「AI 教父」。 然而，在 2009 年，Hinton 是在被资本嫌弃的 AI 领域里，研究在该领域里还要算上是小众的「神经网络」。 Hinton 那年给英伟达写了一封这样的邮件： 我刚给上千个机器学习研究人员说，他们都该去买英伟达的显卡。你可以免费寄一个给我吗？ 结果？当然是被拒绝了。 在那之前，Hinton 曾尝试用英伟达 CUDA 平台去训练神经网络来识别人类语言，发现成果的质量比想象中好很多，于是决定在行业会议上展示。 虽然英伟达不肯给 Hinton 送显卡，但 Hinton 依旧鼓励学生用它。 其中最关键的，是他门下两位出色的程序员 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever。 （从左至右）Ilya Sutskever、Alex Krizhevsky 和 Geoffrey Hinton 眼尖的读者应该有发现，后者就是 OpenAI 的首席科学家，那个主导了 ChatGPT 背后技术的人。 2012 年，Sutskever 和 Krizhevsky 买了两个英伟达 GeForce 显卡，在一周时间里就给神经网络灌了数百万张图片数据，训练出了「AlexNet」。事后 Sutskever 回想： GPU 出现了，感觉就像奇迹一般。 他的感叹不无理由。 也是同一年，Google 曾购置了一万六千多个 CPU 来训练他们的神经网络，以做到可以识别出猫咪视频。 而 AlexNet 却能够正确地识别电动车、猎豹、货运船等内容的图像，只用了两个 GPU。 2012 年，在当年仍相当权威的大规模视觉识别挑战赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中，AlexNet 以 top-5 误差 15.3% 的成绩夺冠，表现远优于第二名和之前的参赛者，出众到还一度被怀疑作弊。Hinton 评论说： 那是一种大爆炸时刻。一种范式的转变。 虽不是刻意为之，但英伟达就这样点燃了人工智能的「大爆炸」时刻。 成为一家 AI 公司 （黄仁勋）他在周五晚上发出一份邮件，表示公司一切将围绕深度学习展开，我们不再是一家图像公司。 在接下来的周一清晨，我们就成为了一家 AI 公司。 真的，就是那么快。 英伟达副总裁 Greg Estes 告诉《纽约客》。 在 AlexNet 登场之后，没过几年，近乎所有参加大规模视觉识别挑战赛的人都选用了神经网络这种形式。 到了 21 世纪 10 年代中期，用 GPU 训练的神经网络在图片识别的准确度已经达到 96%，这个精确水平甚至已经超过了人类。 黄仁勋的超级计算机愿景成真，他开始找下一个目标： 我们能够解决计算机视觉问题，一个完全无组织结构的问题，这个事实指向了一个问题：「你还能教它什么其他的东西？」 黄仁勋内心的答案似乎是 —— 一切。 他认为神经网络将改变社会，他也可以用 CUDA 来垄断这背后所需硬件的市场。 他纵身一跃，开启了英伟达的 AI 征途。 这次，AI 行业的领军人物不再需要给英伟达写邮件申请免费显卡了。 2016 年 8 月，黄仁勋亲自将世界上首台 DGX-1 送到 OpenAI 的办公室。 当时还未和 OpenAI 决裂的马斯克亲自开箱了这个由 3000 人耗时 3 年打造的成果。 在官方新闻稿中，黄仁勋开玩笑地说： 如果这是唯一一个出货的产品，那这个项目造价就高达 20 亿美元了。 谁能想到，第二年 Google 就公布了一种新的神经网络训练架构 Transformer。 这次的新突破再被 Sutskever 抓住，引领 OpenAI 建造出来第一个 GPT 模型，一切都建立于英伟达的超级计算机上。 一年前的今天，OpenAI 正式向公众发布了 ChatGPT，改变了一切，其中也包括英伟达。 订单不止，供不应求。 在 2023 年，英伟达的股价累计飙升超过 200%，成为全球首家市值突破万亿美元的芯片制造商。 曾经不被看好的 CUDA 也聚合了 400 万名开发者，成为了英伟达在 AI 领域的另一「护城河」。 无论是航空航天、生物科学、机械以及能源探索等领域研究，大部分都是在 CUDA 之上进行。 英伟达最新的 AI 产品 DGX H100 则是一个重达 370 磅的金属盒子，定价高达 50 万美元。 和当时送到 OpenAI 办公室的 DGX-1 相比，新产品运行速度提升了五倍。 想要训练出 AlexNet，一分钟内就搞定。 总是「在破产边缘」的王者 今年 9 月，黄仁勋受邀回到加州圣何塞的那家丹尼餐厅。 当年，他就是在这个餐厅的卡座里和合伙人起草文件，成立了英伟达。 他们想设计一款能让竞争对手「嫉妒死（green with envy）」的芯片。黄仁勋想到了「Nvidia」这个名字，融入了拉丁语中「嫉妒（invidia）」这个词。 如今的英伟达当然让竞争对手眼红，连连锁餐厅丹尼的 CEO 都特意为他们做了一块纪念牌，让英伟达的光也照在餐厅里。 然而，英伟达的成功不是一个特别典型的「成功者」故事。 英伟达初成立时，喜欢电子游戏的黄仁勋认为游戏市场值得拥有更好的显卡，在 1995 年推出了首款产品 NV1。 然而，NV1 并没有真正地被主流市场接受过，其中一大原因在于同年微软推出了 D3D 的 API，但 NV1 却不支持 D3D。接下来一代产品 NV2 也失败了。 「赌」输了一次的黄仁勋不服气，他在 1996 年辞退了一半员工，收紧资金，把一切都押在了未经测试的新产品上： 几率 50/50，但无论如何我们都已经在破产边缘了。 当 RIVA 128 正式开售，英伟达剩下的钱只够顶一个月的开支了。所幸 RIVA 128 获得了成功，4 个月就售出了上百万件。 从那时起，黄仁勋就开始鼓励员工带着这种「绝望」去工作。 对于黄仁勋而言，困境和失败并不陌生： 我发现，我在困境之中想东西最清晰。 我的心率甚至会下降。 他甚至坚持，「失败一定要被分享」。 之前，英伟达曾寄出过一款有问题的显卡，那显卡上的风扇超级响。 黄仁勋没有炒掉负责这个产品的经理，而是开了一场大会，聚集了几百号人，让这个经理去讲述每一个最终导向这场闹剧的决策。 把「失败」展现出来，也成为了英伟达内部的「习俗」。 你也可以由此很快看得出，谁能在这里留下，谁不可以。 如果有人开始立起防御，那我就知道他们留不久了。 英伟达软件负责人 Dwight Diercks 说道。 黄仁勋还喜欢鼓励员工去追求「0 亿美元市场（zero-billion-dollar market）」 —— 那些不仅还没有竞争对手，甚至还没有明确顾客的实验性领域。 毕竟，正如黄仁勋所言： 我一直觉得我们距离破产就只有 30 天。这一点从来没变。 没什么理由不拼一把。

快科技11月29日消息，小米公司王腾发微博表示，发布会上跟iQOO产品作比较，但是要再说一下，iQOO12系列是非常不错的产品，外观、影像都非常不错，相互促进，一起进步。 在今晚K70系列发布会上，Redmi K70 Pro跟iQOO 12 Pro做了对比，二者都是搭载高通骁龙8 Gen3移动平台。 Redmi表示，K70 Pro要挑战年度性能之王，该机的安兔兔总成绩突破了224万分，搭载Redmi自研冰封散热系统，控温散热更高效，配合小米澎湃OS，操作更流畅。 另外，Redmi K70 Pro采用全新高亮金属中框，去屏幕支架，镜头模组部分采用高透玻璃Deco，可选墨羽、晴雪、竹月蓝等配色。 售价方面，12GB+256GB售价3299元；16GB+256GB售价3599元；16GB+512GB售价3899元；24GB+1TB售价4399元。

从整个市场环境来看，新能源车正逐渐成为汽车市场主角。 1-10月，新能源汽车产销分别完成683.5万辆和680.0万辆，同比分别增长30.1%和35.5%，市场占有率达到34.6%。 而在销量增长背后，“显眼包”当属插混车型和增程式混合动力车型，前者累计销量同比增长了69%，后者更是达到170%。 看着这数据，网友们纳闷了，总说增程落后，不行，怎么这销量涨得如此猛烈，而且很多“豪车”都在用？购车时到底该选插混还是增程？ 增程：烧油加电，能力有限 所谓的增程式，确切的说应该是增程式电动车。通俗来讲就是一辆带有大容量电池的电动车，随身带着一个供电的发动机（增程器），也就是自带充电器。市区中短途用电池驱动，相当于一个电动车，而在亏电状态下，可以通过发动机带动发电机发电，为电机供电驱动汽车，从而增加里程，打破焦虑。由于发动机并不直接驱动汽车，因此增程车只有两种模式，一种是EV模式，另一种“串联模式”，即用油发电，用电驱动。 增程系统具备一定优点：首先是发动机始和驱动端解耦，可以始终运转在最佳燃烧效率区间，提升燃油利用率。其次是不需要变速箱，结构相对简单，成本相对更低，更受新势力喜爱。 此外，发动机全程不介入驱动，驾驶起来更有电感。 但是，在增程系统中，发动机只是能量的搬运工，传递过程存在损耗，纯高速行驶油耗相对较高。遇到电量低时，电机功率会被发动机功率限制，动力会变弱。 插混：油电共进，效果全面 而插电混动，大电池它同样可以有（比亚迪汉DM-i最长纯电续航242km,领克08新能源最长纯电续航245km），发动机也是配备，只不过它的发动机除了可以带动电机为电池充电外，它还可以通过混动专用变速箱带动半轴直接驱动汽车，另外根据行驶的动力需求，还可以和电机一起驱动汽车，实现并联驱动。也就是说它除了有增程的EV、串联之外，还有并联、直驱这两种模式，能够应对更多工况，满足生活中的更多要求。 因此它的优点也更多，增程具备的优势，插混同样具备；增程不具备的优势，更是插混的独门武器。插混的发动机参与程度更高，既能在高速介入直驱，也可以也和电机并联发力，避免低电量动力弱问题。由于没有中间商，它的能耗会更低，更省油，更环保。 另外，像比亚迪、吉利、奇瑞等主流品牌插混车型，均使用混动专用发动机，热效率更高。而随着功能的增加，系统的结构也更复杂，技术要求更高，对车企研发实力也产生较高要求。所以，插混技术更先进，门槛更高，一些新势力品牌也因此放弃插混，转投增程。 通过对比可以发现插混动力对工况适应性更好，油耗也更低、更环保，而增程动力在能耗控制上，就比较吃亏了，特别是高速阶段，油耗更是高得一点都不像新能源。 那么技术更先进，更环保就应该是必选么？在同等条件下，插混确实是更值得考虑的。但就如清华大学教授、中国电动汽车百人会副理事长欧阳明高院士对插混和增程技术对比分析所说：如果你跑长途不多，可以考虑增程，偶尔几次油耗再高也不是问题。但你就一辆车，经常又要跑高速，又要在城里，对性价比、车型，成本要求比较高，那么插电混动会更符合需求！ 回到最初的问题，增程和插混谁高谁低？就日常体验来看，难分高低；但在能耗、适应性上，明显是更省更全能的插混占据上风。反映到市场上，就是插混车型占据着最大的市场份额，像秦Plus DM-i、宋PLUS DM-i等车型，更是把油车拉下马，牢牢占据榜单C位。可以说，在现阶段，插混才是兼顾城市体验与高速油耗的最优解。

原标题：2023年全球智能手机市场下滑收窄至5%，Canalys预测复苏曙光显现 11月27日，Canalys发布预测数据，认为2022年全球智能手机市场经历大幅下滑12%后，2023年市场呈现复苏迹象。 2022年全球智能手机市场经历大幅下滑12%后，2023年市场呈现初步的复苏迹象。尽管预计2023年出货量仍下降5%，但下跌趋势已有所放缓。今年，中东、非洲和拉丁美洲等地区将重拾增长，增长分别为9%、3%和2%。Canalys预测2023年智能手机出货量将达到11.3亿部，到2024年将增长4%，达11.7亿部。到2027年，将达到12.5亿部，2023-2027年将实现2.6%年复合增长率。 ▲图源Canalys Canalys的高级分析师朱嘉弢表示：“尽管市场仍然低于2017年高峰时期的20%以上，但智能手机行业正在摆脱最为艰难的阶段。好消息是，消费者正在赋予智能手机前所未有的价值。目前，智能手机的平均售价已超过440美元，而2017年仅为332美元。在关键的增长型市场，对于通过策略性推出新颖功能的厂商而言，盈利能力正在逐渐改善 。” Canalys高级分析师Sanyam Chaurasia表示：“2024年智能手机市场的反弹将得益于新兴市场，在这些市场中，智能手机仍然是连接性、娱乐和生产力的关键组成部分。2024年每三部智能手机中，就有一部出自亚太地区，而在2017年，这个比例只有五分之一。其中，印度、东南亚和南亚地区需求复苏，亚太地区 将以6%的速度增长。随着这些国家的宏观经济状况和消费者信心的稳定，将加速智能手机换机或升级频率。” ▲图源Canalys Canalys分析师Runar Bjørhovde强调道：“2024年，端侧AI技术对于推动高端智能手机的能力有限。Canalys预计，搭载能运行先进端侧AI模型芯片的智能手机的出货占比将不足5%。高端智能手机的增长已经趋缓，因为发达市场如西欧和美国的换机需求仍然疲软。疫情期间，这些市场的消费者已在资金充足的情况下换机。这些地区，真正的高端设备增长周期可能要等到2024-2025年，那时AI功能和用例变得足够引人注目时，才会激发升级需求。” 朱嘉弢补充：“2024年，随着商业状况的改善，像荣耀、传音和小米等中国厂商将积极布局海外市场，而不是采取防守策略，尽管地区关系的不确定性仍然存在，市场竞争将更加激烈 ，特别是高增长的新兴市场。在渠道、厂商和供应链中，乐观情绪仍在增长。” ▲图源Canalys 编辑点评：总的看来，智能手机市场在过去几年经历了大幅增长，但消费者对智能手机的价值意识有所提升，平均售价上涨，智能手机市场出现了初步的复苏。目前，市场增长主要依赖于新兴市场的需求推动，对于厂商来说，策略性地推出新颖功能或将成为实现销量改善的关键。

原标题：史上最大iPhone要来了！iPhone 16 Pro Max将配备6.9英寸屏幕 快科技11月30日消息，据外媒MacRumors报道，iPhone 16系列将迎来苹果手机史上最大屏幕。 其从可靠业界分析师Ross Young在内的多个消息来源称，iPhone 16/16 Pro屏幕将从6.1英寸提升到6.3英寸。 而iPhone 16 Pro/Pro Max将从6.7英寸提升到6.9英寸。 根据爆料，因为屏幕增大，iPhone 16系列的长宽都有些许的增加，长度增加了3mm左右，宽带增加了不到1mm。 与此同时，iPhone 16系列的重量也会增加4-7克，不过厚度依然保持不变。 根据快科技此前报道，iPhone 16系列四款机型都是采用灵动岛设计。 其中iPhone 16和iPhone 16 Plus采用与iPhone 15系列一样的三星M12基材，而iPhone 16 Pro和iPhone 16 Pro Max首发采用三星M14基材。 核心配置上，iPhone 16 Pro和iPhone 16 Pro Max首发搭载苹果A18 Pro仿生芯片，iPhone 16和iPhone 16 Plus或搭载苹果A18仿生芯片。

凤凰网科技讯 11月30日，星纪魅族董事长、CEO沈子瑜在魅族秋季发布会后接受记者采访时透露，公司天生具备汽车的基因，明年推出魅族定制车。 这次星纪魅族集团结合吉利集团的制造能力，打造第一台MEIZU DreamCar MX。MEIZU DreamCar MX共创计划将于2024年Q1正式开启，支持车衣涂装、内饰配色以及Flyme Auto主题共创。 沈子瑜表示，魅族通过软件赋能汽车，魅族定制车只会在魅族渠道进行售卖。合作模式与华为HI、问界和智界等模式类似。 当被问及与华为竞争，沈子瑜则表示，星纪魅族对汽车的理解应该比华为好，汽车是在公司基因里的，李书福董事长有30年的汽车经验。

一年时间，Temu已进入北美、澳洲、欧洲、亚洲等40多个国家和地区。目前每天出口包裹量超过40万个，日均货重达600吨左右。 作者｜周一围 编辑｜安心 历史性时刻发生了：北京时间11月29日，美股开盘10分钟，拼多多市值首次超越阿里巴巴，成为美股市值最大的中概股。 这是拼多多业绩利好效应的延续。11月28日，拼多多又交出了一份堪称炸裂的成绩单。 财报显示，今年Q3，拼多多营收同比增长93.9%至688.4亿元人民币，较市场预期的548.7亿元高出近140亿元。 同期，拼多多实现GAAP净利润155.4亿元，同比增长47%。Non-GAAP 口径下，公司净利润为170.3 亿元，同比增长37% ，远超市场预期的129.74亿元。 一句话概括：拼多多Q3不仅增收又增利，且营收、利润双双大超预期。 在全球经济下行的今天，电商平台纷纷高举“低价”的大旗，以求获得更多消费者的青睐。即便如此，这个行业增长依然稀缺，两位数增长更是难寻。 相比之下，拼多多近乎翻倍的营收增速显得格外生猛。今年前三个季度，拼多多的营收同比分别增长58%、66%和94%。其增速不仅远超同行，而且远超国内线上零售大盘。 据国家统计局发布的数据，今年1-9月份，全国网上零售额108198亿元，同比增长11.6%。其中，实物商品网上零售额90435亿元，增长8.9%。 受Q3财报利好刺激，11月28日美股盘中，拼多多市值与阿里巴巴的差距不到100亿美金，距离市值最大中概股仅一步之遥。 11月28日晚，阿里巴巴创始人马云在阿里内网罕见发言，他对“pdd过去几年的决策，执行和努力”表达了祝贺。 拼多多成立于2015年，定位“新电商开创者”，自称“腿上有泥的新电商”。目前，拼多多刚过完8周岁生日，年营收超千亿规模，今天依然能保持高速增长，着实令业界瞠目。 拆解拼多多炸裂的业绩，你会发现，这家公司没有秘密。目前，两个关键词支撑了它的营收和利润高增长：高质量发展、跨境电商Temu。 “三高”（高质量消费、高质量供给、高质量生态”）是拼多多实现“高质量发展”的三大路径。当然，Temu的快速崛起同样受益于“三高”路径。 简单来说，所谓“三高”，其实就是花最大的力气，干最辛苦的活，求最极致的效率。 拼多多是怎么做到的？ Temu有多猛？ 今年Q3，拼多多营收增长近94%，创下过去两年来最高增速。这个速度是怎么来的？ 拼多多的收入构成目前主要包括在线广告和交易佣金。这一季度，拼多多在线广告收入396.9亿元，同比增长40%。交易佣金收入291.5亿元，同比净增221.3亿元，同比增幅315%；环比净增148亿元。 虽然拼多多在财报中还未提及Temu的名字，但Temu的威力已经显现。Q3交易佣金的暴涨正是拜Temu所赐。因为Temu目前还没有上线广告，主要收入来源于交易佣金。 拼多多在去年9月上线跨境电商业务——多多跨境（Temu）。一年多时间里，Temu发展迅猛，席卷全球。 截至今年三季度末，Temu已进入北美、澳洲、欧洲、亚洲等40多个国家和地区。目前，Temu每天出口包裹量超过40万个，日均货重达600吨左右，其中一半以上发往美国市场。 据一些研究机构测算，Temu的单季收入或达到150亿—200亿元。虽然拼多多财报尚未披露Temu的数据，但它显然已经成为拉动拼多多高增长的第二大引擎。 在国内，拼多多继续推进消费升级、高质量发展，以“多实惠”与“好服务”激活消费，提升用户消费频次和客单价，创造更高的ARPU值。 拼多多的数据显示，过去在拼多多消费额不足500元的群体，今年上半年消费额上涨了近2倍。 在线广告收入一定程度上反应了拼多多在国内的电商业务增长情况。今年Q3，拼多多在线广告收入396.9亿元，同比增长40%，远高于市场预期的388.5亿元。这个增速在国内一众互联网公司中遥遥领先。 尽管营收高增长，拼多多的运营费用却没有同幅攀升。 具体来看，Q3研发费用同比增加了1.52亿元，管理费用减少了1.5亿元，二者相互抵消了；销售费用增加最多，同比净增了77亿。但由于营收增幅巨大，三项费用率同比均出现了下降。 尤其是Temu，它极速拉升了拼多多的营收规模，却没有因此同幅增加拼多多的运营成本。 这背后，是拼多多对团队极致效率的追求。 拼多多董事长、联席CEO陈磊此前接受《中国企业家》杂志采访时曾提到，多多跨境是拼多多的第三次创业。与前两次不同的是，多多跨境抽调了多多买菜业务的精兵强将带队，且团队普遍拥有自主站建立就开始沉淀的、对全国制造业供应链的深刻理解。新业务虽然也需要学习，但团队的学习成本、供应链的组织成本都远低于其他公司。 营收高增长，成本端极度克制，带来的结果就是利润的大爆发。三季度，拼多多实现经营利润166.6亿元，同比增长24.2%，远高于市场预期的112.9亿元。 Non-GAAP 口径下，拼多多Q3净利润达到170.3 亿元，同比增长37% ，市场预期为129.74亿元。 “三高”怎么磕？ 今年4月，拼多多集团联合创始人赵佳臻出任公司执行董事、联席CEO。自此，拼多多开启“高质量发展”发展战略。 Q3是拼多多向高质量发展转型的第二个季度，公司围绕“高质量消费、高质量供应、高质量生态”等方面，将“高质量发展”推进了深水区。 仅9月份，拼多多就接连推出了“多多丰收馆”、“国货节”大促、“多多读书月”等多场活动。 “多多丰收馆”活动期间，消费者不仅可以买到平台持续扶持的安庆稻米、黄山臭鳜鱼、周至猕猴桃等优质土特产，也能买到首次获得补贴的新疆海鲜。 在9月下旬开启的“国货节”大促活动中，拼多多联合伊利、安踏、郁美净、五芳斋、杏花楼等100家国货、老字号品牌积极投身其中。在特色直播、百亿补贴及万人团等扶持资源的带动下，用户在拼多多把品牌国货“买飞了”。 据拼多多披露的数据，国货节以来，平台上的国货品牌尤其是日化、美妆等产品销量大增。比如，郁美净儿童霜单日销量增长230%，7.9元的套餐上线不久后即售出2万单；活力28的销量暴增了10倍以上；蜂花洗护产品单日销量最高增长了5万单。 9月26日起，“多多读书月”开幕。拼多多持续投入亿元级读书基金补贴，同时叠加“百亿补贴”频道的重点资源，联合上百家国内知名出版社、图书公司，提供1200种、600万册平价正版好书供用户选择。 早在2021年，拼多多就发起了大型知识普惠行动——“多多读书月”，迄今已开展到第六季，它已逐渐成为图书市场的一大IP，一个重要的读书盛会。 本季“多多读书月”期间，不少人表示“一次买了一年的书”；一次性购买5本及以上书籍的人数占比32.4%。90后和00后成了买书主力，占比近七成。 拼多多相关负责人表示，“本次‘多多读书月’本意就是希望通过补贴，助力好书出圈，引导优质图书消费，同时推动图书行业实现有质量的增长。 在供给侧，拼多多同样在“死磕”高质量发展。 三季度，拼多多发起的“农云行动”先后走进江苏大闸蟹、西北水果等农产地，助力当地打造更具韧性和竞争力的数字化农产带。 Temu的壮大同样得益于拼多多在供给侧的不断精进。拼多多在Q3继续完善多多跨境的模式创新。 “全托管”是他们开创的新模式。在该模式下，商家只需把商品提供给Temu，并保证产品品质和履约时效，Temu可以完成包括营销、跨境物流、售后、法务、知识产权等几乎所有运营工作。这极大地简化了国内商家，尤其是传统外贸型工厂的出海流程，降低了出海门槛和成本。 同时，拼多多在跨境业务上精耕细作，推出“柔性供应”模式，通过与消费者的高效互动，识别用户喜好、确定市场趋势，进而实现产销快速匹配。这极大降低了库存折价等成本，使得多多跨境在大力补贴的同时，依然能有盈利。 截至三季度末，广东、浙江、山东、安徽等地的百余个制造业产业带万余家工厂借助多多跨境加速出海，将优质制造产品卖到了北美、澳洲、欧洲、亚洲等40多个国家和地区消费者手里。 作为链接消费者和商家的平台，随着规模壮大，平台的生态治理变得越来越重要。 今年三季度，拼多多持续深化开展未成年人保护、图书及其他版权商品的治理和保护等专项活动。 值得一提的是，在未成年人合法权益保护方面，拼多多精益求精，从账号认定、搜索浏览及购物下单限制、正向内容引导等维度持续优化产品功能及服务。 以购物下单限制为例，目前，成人用品、处方药、治疗抑郁症药物、虚拟类商品如游戏账号、游戏充值、酒类、农兽药、飞厨刀具类等商品都已全部纳入未成年人不能下单的范围。 跨境电商，再造拼多多 2015年，随着国内经济发展和居民收入的持续增长，“消费升级”的热风吹遍神州大地。 彼时，国内电商已形成阿里、京东两座大山的格局，他们都在致力于满足高线城市用户消费升级的需求。 当年9月，拼多多诞生了，它要做一家“新电商”，从五环外切入，先从满足低线市场用户网购卫生纸、水果等的需求起步。 2018年，拼多多开始反攻一、二线城市；2019年又推出“百亿补贴”，对高客单价的品牌商品疯狂让利，迅速吸引了高线城市用户的涌入。 到2019年，4岁的拼多多年活跃买家达5.852亿，成交额破万亿，达10066亿元，平台年活跃买家数达5.852亿，用户量跻身国内第二大电商平台。到2022年底，拼多多年度活跃卖家达到9.1亿。 如果说，满足用户高“质价比”的消费需求是拼多多抓住的第一次时代机遇，那么，当时间来到2023年，跨境电商就是拼多多的第二次时代机遇。 中国是世界第一大制造业大国，中国制造（Made in China）也是世界上认知度最高的标签之一。中国制造业出海成为是中国经济发展的必然趋势。 近两年，受新冠疫情袭扰，地缘关系紧张等因素影响，线下贸易受阻，跨境电商站上风口。 2022年，我国跨境电商进出口规模首次突破2万亿元；2023年以来，跨境电商继续高增长。 据最新数据，今年上半年，我国跨境电商进出口总额达1.1万亿元，同比增长16%，其中出口增速高达19.9%。 在这样的背景下，去年9月，拼多多推出多多跨境Temu。Temu也通过不断摸索和模式创新抓住了跨境电商的东风。 Temu的“全托管”模式下，大批中小外贸企业以更低的门槛和成本，“轻松”拥抱国际大市场。 据Temu平台上一家义乌帽子工厂的估算，在传统跨境电商平台，人工、客服、物流等支出约占销售额的30%左右，在多多跨境平台，这些占比不到10%。 去年“黑五”期间，这家帽子工厂在Temu等多个跨境电商平台上总共卖出10万单，今年黑五，他们的备货量是去年的5倍，因为保守预计仅Temu就能卖出20万单。 这只是外贸商家在多多跨境实现销量飞涨的一个缩影。随着海外销路打开，服装、保温杯、百洁布、陶瓷等众多外贸型商家纷纷涌入多多跨境。这也让全球消费者可以更加便利地买到中国制造的高质价比商品。 如今，国内电商行业进入存量竞争阶段，正掀起新一轮价格战。尽管仍在高速增长，但拼多多的活跃买家也已逼近我国网民的天花板，要保持持续的高增长，就必须打造新的引擎。 目前来看，Temu已经成长为拼多多的新增长引擎。它的快速崛起为拼多多下一步的增长力打开了想象空间。 历史上，优衣库、无印良品等诸多公司的成功无不证明，海外市场天地广阔，可以为一家公司提供长久的增长动能。

快科技11月30日消息，据报道，北美第一条感应充电公路在密歇根州底特律亮相。 据了解，建造这条“无线充电公路”的是一家名为Electreon的以色列公司，该公司已在以色列和少数欧洲国家拥有正常运行的电动车充电道路。 而北美这条无线充电公路，被设置在底特律科克敦附近的一条400米道路上，高压无线充电线圈被埋在公路沥青下方，每个单独的线圈都连接在路边的电力管理集线器上。 一辆改装过的福特全顺测试车，从充电线圈上方驶过时，能够进行低功率的无线充电，演示过程显示，无线充电的功率达到了19kW。 该公司副总裁表示，他们公司目前的业务重点不是在乘用车身上，而是公交车或者市区送货车辆。 他们可以把无线充电线圈设置在更好的地方，比如红绿灯路口和公交车站，这样这些车辆在经过的时候，可以停在线圈上方，进行更大功率的快速充电。

快科技11月30日消息，据多家媒体报道，日前，宝马集团已经正式向欧盟知识产权局和德国专利与市场管理部门申请注册了“iM3”商标。 据悉，该商标现在正在申请当中，由此可见，宝马旗下的纯电版M3将在不久后与大家见面。 从此前的消息来看，宝马iM3将基于最新的Neue Klasse平台打造，新车预计将在2027年正式推出。 宝马M部门的负责人Frank van Meel表示：下一代宝马M3/4有可能会迎来全面的电气化，不过，虽然电动车在直线加速方面具有优势，其沉重的电池很有可能会影响整车的操控。 据此前的报道来看，纯电版M3将配备独立的四个电机，总功率将达到1360马力。 此外，该车还将配备后轮转向系统，并且可以单独控制每个车轮的动力，这样能进一步提升操控性。