作者 张婷 编辑 重点君 在科技行业，同赛道的两家公司，往往会形成10:1体量格局，比如游戏赛道的腾讯和网易、电商赛道最初的阿里和京东、外卖行业的美团和饿了么，后者通常被投资人视为前者的“备胎”，被大量杀估值。短视频赛道的字节和快手亦是如此。 “行业第二”的位置，让快手在资本市场的叙述中略显尴尬。2021年上市时，一度因为稀缺性被投资者热炒到1.3万亿市值，但潮退水去，快手似乎又回到了那个“声音覆盖不到的用户群”的价值点。 如今，AI浪潮汹涌而至，快手CEO程一笑手中有了一张新牌，一个名为“可灵”的AI视频大模型。在最新的快手财报电话会后，重点君一个强烈的感受是：程一笑不希望可灵沉成为一个喧嚣过后归寂的“即梦”式项目，它承载着快手更大的梦想——一个关于技术创新、业务重估的梦想。 一个值得思考的问题：快手目前12倍动态PE，似乎并未享受到AI科技公司应有的待遇，以可灵为核心的AI新业务崛起，并将AI大模型与平台生态深度绑定，能否为快手打开估值空间？ 主营业务稳健，但“老故事”已经难撑高估值 5月27日，快手发布2025年第一季度业绩。借用这次财报数据，我们先来看看快手基本盘。 总的来说，一季度快手核心数据表现略超预期，但没有特别大的惊喜：营收326.1亿元，同比增长10.9%，市场一致预期322.6亿元。经调整净利润46亿元，市场预期45亿。 快手营收已经连续四个季度营收增速徘徊在10%左右，增速放缓的核心原因与广告收入增长变慢不无关系。一季度，快手线上营销服务营收为180亿元，同比仅增长8%。而在同期，腾讯的广告收入同比增长20%，拉动广告增长的功臣是同样拥有短视频和直播形态的微信视频号。 快手一季度广告收入同比增长放缓与去年一季度高基数有关。2024年一季度，《蛋仔派对》和《元梦之星》陷入投放激战，快手受益的线上营销服务创下了27.4%的同比增速。 虽然因为基数原因无法达到视频号广告的同等增速，但面对竞争对手的压力，快手用户基本盘依旧稳定。一季度，平均日活跃用户为4.1亿，同比增长3.6%，创历史新高；平均月活跃用户为7.1亿，同比增长2.1%。不仅如此，快手应用的日活跃用户的日均使用时长增长至133.8分钟，这一数字也创下历史新高。 快手的用户粘性依然在，老铁的付费意愿依旧强烈。本季度直播收入98.1亿，同比增速14.4%，近5个季度以来重回增长势头堪称小惊喜。另一方面，快手电商GMV同比增长15.4%至3323亿元，电商月均活跃买家数达1.35亿。主要包括电商在内的“其他服务营收”为48亿元，同比增长15.2%。虽有进一步放缓迹象，但依旧高于行业的平均值。 短视频是一条正确的赛道，但这条赛道已经流量见顶，快手还要面临环伺的竞争，在这种情况下能保持主营业务稳健已实属不易，但也意味着难以用“老故事”去撑其高估值。目前12倍的PE，反映的是市场主要仍将快手视为一家传统的短视频平台。 快手管理层也早就意识到这个问题，无论是财报还是分析师电话会议里，我们已经明显可见快手正在将自己的命运与AI强绑定。程一笑表示：快手一直致力于AI技术与快手现有的业务融合，本季度也加速了AI技术在快手多个业务场景的渗透。除了借助大模型进行内容理解和精准推荐，提升用户时长和活跃度外，在线上营销场景和电商场景的AI含量也在提升。 而另一个值得注意的点是：本季度快手本季度国际化业务首次实现经营利润回正，似乎有意收缩其他战线，以腾出更多精力投入到更为关键的AI战役。 可灵AI，快手必须赢下的战役 虽然管理层强调多业务与AI的融合，但比起AI对微信系广告的点击转化率提升效果的立竿见影，本就拥有精准推荐算法的短视频受益AI的机会可能并不明显，这点在本季度业务增长速度上也能初见端倪。而快手在AI时代真正的梦想或许还要靠可灵来支撑。 2024年年初，快手推出AI视频生成模型可灵，迅速在国内和海外引起好的巨大反响，尤其是网页端80%以上的访问量都来自海外，呈现“墙内开花墙外香”的趋势。在AI宏大叙事背景下，快手管理层似乎找到了准入AI的切口，可灵AI的投入与战略地位不断得到提升。 今年4月，可灵AI再度投下“视觉核弹”，基座模型再次升级，正式发布可灵2.0视频生成模型及可图2.0图像生成模型。《划重点》在可灵2.0发布后的第一时间上手实测，体验下来印象深刻： 一是“图生视频”，创作者可以一键转化为动态视频。仅仅使用文字作为和AI沟通的语言显然不够，而配合图片弥补了人类有限的想象力，让准确程度也更上一层楼。 二是“多模态编辑”，新增了“替换、增加、删除”功能，让视频修改不再需要专业剪辑软件，就像搭积木一样自由。 真正好的AI技术不是凭空炫技，而是真正能融入每个人的日常工作流，毕竟再多酷炫Demo，也比不上真正能为用户解决一个很小的现实问题。从这个意义上，可灵AI做到了。 可灵视频生成能力，也被海外评测机构认为全球领先。而就在可灵2.0发布不久，快手发布组织架构调整公告，宣布正式成立可灵AI事业部，由快手高级副总裁盖坤担任事业部负责人。调整后，可灵AI将作为与主站、商业化、电商、国际化、本地生活并列的一级业务部门，同时向快手最高负责人程一笑汇报。 回到本季度财报本身，可灵为公司贡献营收达到1.5亿，以此计算基本上稳超全年 4.5 亿收入目标。截至2025年4月，可灵AI的全球用户规模超过2200万，上线10个月增长25倍。按照管理层的期待，在更远的未来可灵或将成为“AI新时代视频创作基础设施”。 很明显，程一笑不希望可灵成为“第二个即梦”——被寄予厚望，但最终未能真正改变公司基本面、未能形成持续增长引擎、也未能有效提振市场信心，只能短期内吸引了眼球，但未能沉淀为企业的核心资产和长期价值。 业绩会上，管理层也披露了更多有关可灵AI的核心信息，意图打消投资人对AI军备竞赛的担忧：目前可灵AI已经在推理层面实现了边际利润打正，随着业务规模的扩张，即便未来再追加投入推理算力，对于集团利润的影响也会比较小。同时，管理层也非常有信心通过技术的迭代，实现可灵推理成本的进一步下降。 从行业视角来看，快手过去几年的AI战略，在头部互联网大厂中算得上非常成功。不同于字节、腾讯、阿里和百度的全栈策略，快手在AI上显得极为克制且专注，聚焦打造最好的视频生成模型，而不是在各线出击平摊了精力。 任何公司都是有限资源，在被越来越多力量“小刀割肉”的环境下，寸土必争地死守阵地，被动的应对和条件反射型的追赶，是不能逆转局面的，这是被分割包围的死局。 当然，谷歌近期 I/O 大会上发布的 Veo3，在部分文生视频技术上有所领先，巨头降维打击对所有垂类平台都是一个风险点，同样值得快手警惕。 结尾 快手的历史，是一部从GIF到短视频，再到在竞争中谋求多元化发展的奋斗史。可灵AI的出现，是程一笑和快手在AI时代投下的一颗关键棋子。它承载的不仅仅是技术突破的雄心，更是对公司未来成长空间和市场价值的期盼。 如果可灵AI能够持续成长，真正成长为视频创作领域的“基础”，并与快手庞大的用户生态和商业场景深度融合，那么它能撬动的，不仅仅是新的收入增长点，更是资本市场对这家公司的价值重估。 从“行业第二”的标签，到AI视频生成领域的领跑者之一，快手正试图通过可灵AI，完成一次华丽的扭转。这不仅关乎一城一池的得失，更关乎快手能否在AI定义未来的时代，赢得一张宝贵的船票。 这一役，程一笑和快手，都想赢。

快科技5月28日消息，按照卢伟冰的话说，玄戒O1补上最后一环，小米手机的目标正在向高端进军。 卢伟冰表示，从目前的数据来看，“国补”似乎没有那么大的带动作用。但这其中的好处在于产品结构——中高端市场正在发生变化。 “去年我们的出货量接近1.7亿，今年我们希望能做到1.8亿。当你处在这样的量级上时，我认为“改善产品结构”会比“增加销量”更加重要。” 对于接下来小米手机的发展，卢伟冰给出了以下4点： 1、坚定不移地走高端化。 可能今天大家都觉得小米的高端化做得还可以，其实在五年前，也就是2020年刚开始的时候，我们内部其实是有很多不同的意见的，更别说外部对我们的质疑了。 2、用“小米品牌”去做高端化。 当时有很多的观点，甚至可以说大部分的观点都是“小米应不应该开发一个新牌子去做高端化”，最后我们决定要用“小米品牌”去做。因为小米是一个整体，当小米品牌做成功之后，我们所有的产品都会受益。 3、什么品类先做，什么品类后做。我们决定还是手机、汽车先做，其他的产品先补能力。 4、先聚焦中国市场，在中国市场形成了方法论之后再到海外市场去。 卢伟冰直言。“4000元至6000元”的手机市场，去年小米已经实现了差不多17%到18%的市占率；但是在6000元以上的手机市场，我们还没有立足，去年的市场占比才5%左右。我们的下一步是要朝着“超高端”出发。

凤凰网科技讯（作者/于雷）5月28日，再今晚举行的荣耀400发布会上，荣耀CEO李建正式对外发布“全球百万雄鹰计划”，该计划涵盖全球技术人才招募和用户体验官招募两大核心板块。同时李建还表示，借此机会发布自己的第一条微博，欢迎更多充满真实力量的年轻人留言。 根据计划内容，荣耀将在全球范围内招募10位顶尖技术领军人才和100名销售精英，同时面向全球高等院校招募1000名优秀毕业生。值得关注的是，荣耀还将招募1万名用户体验官，这一举措被视为其在AI时代加强用户需求洞察的重要布局。 荣耀方面表示，用户体验官的设立旨在深入发掘用户真实需求，解决实际使用痛点，通过用户反馈为产品优化提供数据支撑。该计划向全球荣耀用户开放申请。 在人才招募策略上，荣耀此次计划覆盖了从技术研发到市场销售的多个关键岗位。通过技术人才储备和用户体验优化的双重驱动，荣耀试图在AI时代的竞争中占据主动地位。

　　英国默西赛德郡警方发言人当地时间5月27日表示，日前在利物浦市中心驾车冲撞球迷的男子因涉嫌谋杀未遂及毒驾被捕。 　　警方主管侦缉的高级警司卡伦·乔恩德里尔在新闻发布会上说，这名53岁的嫌疑人来自默西赛德郡西德比，26日事发后被拘留，警方正在对其进行问讯。 　　默西赛德郡警察局副局长珍妮·西姆斯说，目前没有任何信息显示此次事件是有预谋的，警方也未将其作为恐怖袭击处理。事故共导致50余人被送医救治。目前仍有11人在医院接受治疗。西姆斯还说，嫌疑人跟随一辆处理现场心脏病突发事故的救护车驶入事件发生地沃特街，从而越过警方设置的封锁线。 　　英国国王查尔斯三世与王后卡米拉27日发表声明说，对利物浦发生的悲剧“感到震惊和悲痛”。 　　利物浦市中心26日下午发生汽车冲撞球迷事件，肇事车辆随后在现场被拦停。事发时，数万名球迷正沿街庆祝利物浦队赢得英超联赛冠军。（总台记者 陈林聪）

iPhone 16 凤凰网科技讯 北京时间5月28日，据CNBC报道，研究公司Canalys的数据显示，今年4月，印度出口到美国的iPhone出货量同比增长了76%。这一激增正值苹果加快推进“印度制造”计划之际。不过，分析师指出，印度的iPhone产能提速不够快，而且苹果扩大印度生产会遭到美国总统特朗普的反对。 Canalys称，4月份从印度出口到美国的iPhone数量约为300万部，同比增长76%，不过低于3月份时的440万部，表明苹果在3月份提前从印度备货，应对特朗普的关税政策。今年前四个月，苹果从印度向美国出口了1150万部iPhone。 不过，Canalys母公司Omdia分析师周乐轩(Le Xuan Chiew)表示，尽管3月和4月印度iPhone出货量的激增显示出苹果供应链的适应能力，但这一增长在今年余下时间预计将放缓。 “印度的产能增长速度还不足以完全满足美国市场的需求，现在全靠该国供货还为时过早。”周乐轩表示。他指出，苹果最近才开始从印度出货最先进的iPhone 16 Pro。 Omdia估计，美国市场对iPhone的季度需求约为2000万部，而印度产能预计要到2026年才能满足这一需求。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

凤凰网科技讯（作者/于雷）5月28日，拼多多集团昨晚发布2025年第一季度财报，营收约957亿元人民币，同比增长10%，这一增速创下近几个季度以来的最低水平。财报显示，公司经营利润为183亿元，同比大幅下降38%。 财报数据显著低于市场预期。据了解，拼多多本季度营收较市场预期低约60亿元，利润更是低于预期近90亿元。受此影响，拼多多股价在盘前交易中一度暴跌超过20%，最终收跌接近14%。 业绩承压的背后，是拼多多在商家扶持方面的巨额投入。财报数据显示，公司本季度营销费用达334亿元，较去年同期激增近100亿元，投入力度前所未有。这主要源于拼多多今年重磅推出的“千亿扶持”战略，该计划在去年“百亿减免”基础上进一步加码，通过降本减佣等方式直接反哺商家。 “千亿扶持”计划启动后，拼多多已推出多项惠商举措反哺产业生态。 从盈利能力来看，拼多多本季度毛利润同比市场预期低50亿元，广告变现率进一步走低。业内分析认为，这主要受“百亿减免”政策影响，平台大幅降低了商家运营成本，直接影响了短期收入表现。 面对股价波动和市场质疑，拼多多管理层在业绩电话会上释放了继续加码商家扶持的明确信号。拼多多集团董事长、联席CEO陈磊表示，反哺商家的投入虽然计入会计费用，但实质上是长期投资。他强调，公司坚信只有优先保障用户和商家利益，才能构建更优质的平台生态，相比短期业绩表现，公司更注重未来5年、10年乃至更长周期的企业内在价值。 拼多多集团执行董事、联席CEO赵佳臻进一步阐释了公司战略考量。他指出，外部环境变化给商家带来新挑战，在关键时刻平台企业应发挥社会效能和责任担当，推出“千亿扶持”惠商新战略，坚定护航商家穿越周期。公司要求上下力出一孔，全面投入这一新战略，努力为商家提供更多确定性。 在具体执行层面，拼多多今年一季度正式成立“商家权益保护委员会”，由赵佳臻亲自带队统筹各部门资源。该委员会已召开首场商家座谈会，推出常态化交流机制、违规经营预警功能等四大升级举措。 “千亿扶持”计划涵盖供需两侧的全方位投入。在商家端，平台继续探索降佣举措，帮扶范畴从头部腰部商家拓展至中小商家；在消费端，平台新增“100亿商家回馈计划”，投入100亿元消费券，通过多项专项活动对全品类商品进行超额补贴。 值得关注的是，拼多多进一步强化了对产业带中小商家的扶持力度。“新质供给”专项团队深入泾县宣纸、永康厨具、温州女鞋等产业一线，对中小商家展开产品、技术、运营等全方位扶持，激发产业活力并推动转型升级。 在农业领域，“2025多多好特产”专项行动已走进江苏连云港、福建宁德等多个农特产区，针对各地特产推出定制化方案，探索农货上行新模式。此外，拼多多支持的“数商兴农科技小院”在云南大理古生村正式揭牌，成为全国首个聚焦“数字商业+新农人培养”的科技小院。 “2025多多好特产”专项深入数十个农产区，助力各地农户增产增收。 业内分析认为，拼多多此次财报反映出平台在高质量发展战略下的阶段性取舍。短期内巨额商家扶持投入确实拖累了财务表现，但这种“让利”策略有望在中长期构建更稳固的商家生态，为平台未来发展奠定基础。 陈磊在业绩电话会上再次强调，公司将继续以钉钉子精神深入推进高质量发展，助力广大商家穿越周期，坚定走一条面向未来的长期发展之路。

快科技5月28日消息，博主数码闲聊站透露，目前小米自研芯片只做旗舰产品，接下来攻坚5G基带，全力将其做到预期水准。 他还表示，现阶段玄戒芯片的搭载率不会很高，暂不考虑用于非旗舰系列产品上，会与联发科和高通平台长期并存。 据悉，玄戒O1由小米15S Pro首发搭载，该旗舰同时外挂了联发科T800基带芯片。 截至目前，小米已经搞定了4G基带，玄戒T1集成了小米首款4G基带，这颗芯片被应用到了小米手表S4 15周年纪念版上，该手表支持eSIM。 凭借小米过往15年积累的完整蜂窝验证体系，玄戒T1通过7000多项复杂的实验室验证，可完整覆盖4G-LTE的各层协议，并且历经15个月的海量现网适配，在全国100多个城市实地调试，玄戒T1的4G实网性能表现优秀。 接下来大家对小米玄戒5G基带充满期待，小米曾表示，芯片是小米集团战略的关键支撑，未来十年小米集团战略目标成为硬核科技公司引领者，做好底层基建，持续深耕OS、AI、芯片三大底层核心技术，不断夯实整个集团的技术基底。

最顶尖的AI模型，做起奥数题来已经和人类相当，那做物理题水平如何呢？港大等机构的研究发现：即使GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet这样的最强模型，做物理题也翻车了，准确率直接被人类专家碾压！ 大模型，真的懂物理推理吗？ 就在刚刚，港大、密歇根大学、多伦多大学等机构的研究者用3000道物理题，给全球顶尖大模型来了一场大拷问。 结果，这些顶尖AI，毫无例外全部翻车了！ 比如，GPT-4o、Claude3.7-Sonnet和GPT-o4-mini的准确率分别仅为32.5%、42.2%和 45.8%。这个准确率，直接被人类专家吊打，性能差距超过了29%。 最终，研究者们得出结论：当前的AI模型过度依赖记忆的学科知识、过度依赖数学公式、过度依赖肤浅的视觉模式匹配，绝非做到了真正的物理理解。 能做奥数的AI模型，做物理题有多强？ 物理学是所有科学中最基础、最全面的学科。 ——理查德·费曼 当前最先进的模型在奥数问题上已经达到了与人类相当的水平。 尤其是最新的多模态模型，如GPT-4o、Claude-3.7-Sonnet等，通过结合视觉理解和推理能力，展现了很强的潜力。 然而，现有的基准测试未能捕捉到智能的一个关键维度：物理推理，即学科知识、符号推理与对现实世界约束的理解综合起来的能力。 为了解决这些问题，来自港大、密歇根大学等机构的研究者推出了PHYX：首个评估模型在视觉场景中物理推理能力的大规模基准测试。 PHYX具有三大创新： 收集了3000个全新的问题，涉及真实的物理场景，需要结合视觉分析和因果推理来解答； 经过专家验证的数据设计，涵盖六个核心物理领域：热力学、电磁学、力学、现代物理学、光学以及波动与声学；并包含六种不同的物理推理类型：物理模型推理、空间关系推理、多公式推理、隐含条件推理、数值推理和预测推理； 采用严格统一的三步评估协议，考虑不同模型的指令遵循能力，确保推理能力的精确评估。每个场景都由物理学博士生进行严格验证，以保证科学准确性，同时消除数据集偏差。 PhyX数据集的数据示例。该数据集包含3000个人工标注的物理问题，附带视觉上下文 团队对16个基础模型的评估揭示了一个前所未有的能力差距：物理学本科生和研究生的最差表现组准确率为75.6%，而表现最好的大模型GPT-o4-mini仅为45.8%。 这一30个百分点的差距存在于所有的物理领域，尤其是现代物理学（人类86.7% vs. 模型40.6%）和波动与声学（人类86.7% vs. 模型52.7%）最为明显（图 1）。 即便是最先进的模型在物理推理方面也表现得相当吃力。GPT-4o、Claude3.7-Sonnet和GPT-o4-mini 的准确率分别仅为 32.5%、42.2% 和 45.8%。 这暴露了当前多模态推理模型的三大关键局限： 过于依赖记忆性学科知识； 过度依赖数学公式； 停留在表层视觉模式匹配而非真正的物理理解。 不同模型在 MMMU 排行榜上的总体表现。每个类别中表现最佳的模型以粗体显示，次优者以下划线标注 物理题实测：全部翻车 来自六大核心物理领域的考题，AI模型们完成得怎么样？ 接下来，我们来看看具体实测。 为了对模型的考验更加公平，研究者给它们提供的图像具有高度的真实感，通常描绘的是具体的物理场景，而非风格化、抽象化的插图。 这些图都根植于合理的物理设定之中，为物理推理提供了关键背景，非常有助于让AI模型将抽象的物理原理与现实世界的表现联系起来。 以下这些图片，分别是力学、电磁学、热力学、波动/声学、光学和现代物理六大类题目的图像。 而这六大类，还包含不同的子领域。 力学 首先我们来看看，现在什么样的力学物理题，大模型能做对。 一名消防员站在距离燃烧建筑物d的位置，将水龙带喷出的水柱以与地面成θ_i角的方向喷向建筑，如图所示。 问题：若水柱喷出的初速度为v_i，那么水柱击中建筑物时的高度h是多少？ 可以看到，GPT-4o将初始速度分解为水平分量和垂直分量，计算出来水流到达建筑物所需时间，然后计算出水珠在时间t时的垂直位移y，最终得出了水柱击中建筑物的高度h。 结果正确。 但接下来这两道经典的高中力学题，GPT-4o就翻车了。 将一根轻质、不可伸长的绳缠绕在一个实心圆柱体上。该圆柱质量为50千克，直径为0.120米，通过无摩擦轴承绕一条固定的水平轴旋转，如图所示。用恒定的9.0牛的力拉动绳子的自由端，使其在拉出 2.0米的距离后带动圆柱旋转，且在过程中绳子不会打滑。圆柱最初处于静止状态。 问题：绳子的最终速度是多少？ 在这道题中，GPT-4o分别计算了力F所做的功、圆柱的转动动能、绳子线速度和圆柱角速度的关系，前四步都是对的。 然而，就在第五步计算系统的总动能时，它出现了错误，最终导致整个答案都错了。 下面这道斜坡难题，GPT-4o依然没做对。 将一个质量为12千克的箱子沿一条长2.5米、倾角为30°的斜坡向上滑动。一名工人（忽略摩擦）计算认为，他只需在坡底给予箱子一个初速度5.0 m/s，然后放手即可让其滑上坡。但实际上，摩擦不能忽略：箱子只滑上了1.6米就停止，然后又滑回坡底。 问题：当箱子滑回到坡底时，它的速度是多少？ 在解题过程中，GPT-4o正确写出了能量守恒方程，然后计算摩擦力做的功这一步时除了错，导致接下来的最终速度也解错了。 电磁学 接着看一下电磁学。 第一道题目需要计算电路中因电阻产生的能量耗散速率。 GPT-4o表现不错，它先确定了滑线运动产生的电动势，再计算出电路中的电流，最后得出能量耗散速率，整个回答逻辑严密，步骤分明，成功得出正确结果。 第二道题目是关于电磁学中RL电路的时间常数计算。需要根据给定的电流变化情况，计算电路的时间常数并确定电感值。 看起来要更复杂一些。 不过，GPT-4o同样表现得很出色，它一步步分析了电流变化的描述，提取出关键信息，通过已知条件计算出时间常数，并进一步推导出电感值，最终选出正确答案，过程清晰且准确。 不过接下来，GPT-4o就开始翻车了。 第一道题目是关于一个电路中电压读取的问题。需要计算开关闭合后0.115毫秒时电压表读取的电压；第二道题目是关于电偶极子在电场中的力矩，需要找出力矩的大小；第三道题目涉及电场计算，需要计算在某个点c处电场的总和。 GPT-4o在第一道题目上的表现有些失误。它尝试一步步分析电路的组成和电感的作用，计算了电流随时间的变化以及电压，但由于对电路元件行为理解不够准确，最终给出的电压值偏离了正确答案，显示出视觉推理上的问题。 第二道题目中，GPT-4o按部就班地分析了电偶极子的性质和电场角度，计算了力矩的大小，但由于对文本描述的误解，导致结果与标准答案不符，暴露了文本推理的弱点。 第三道题，GPT-4o展示了不错的分析能力，它详细考虑了两个电荷对点的贡献，试图将它们结合起来计算总电场，但由于知识上的不足，计算结果与实际答案有较大偏差。 热力学 热力学问题上，GPT-4o的表现也不稳定。 不过，第一题表现还不错。 第一道题目是关于热力学中气体分子速度的计算。题目描述了一个被隔板分隔的绝热箱子，里面装有气体，初始时气体在一半的空间，温度已知。隔板被打破后，气体充满整个箱子，计算这个自由膨胀过程中的熵变是多少。 GPT-4o先从图中提取了每个分子的速度信息，逐步计算了每个分子的速度大小，然后求出所有分子的平均速度，最后通过比较初始和最终状态，准确得出气体分子平均速度的变化，答案完全正确。 下一题GPT-4o暴露了在文本推理上的缺陷。 题目涉及水箱出水高度的判断，描述了一个顶部密封的水箱，里面有压缩空气和水，水通过软管流出，需要确定水流停止时水面的高度。 GPT-4o的分析过程有误。它分析了水箱内的压力和水的高度关系，试图通过平衡条件推导出水流停止时的水面高度，但由于对文本描述的理解出现偏差，计算结果偏离了标准答案。 波动/声学 你们的团队正在为飞行员在雨天或浓雾中设计一种着陆辅助装置。具体方法是在跑道两侧分别放置两个相距 50 米的无线电发射器。这两个发射器发出相同频率但存在相位差的无线电波，从而在跑道中心线上形成一个波节线（干涉最小线）。 当飞机正好对准中心线时，飞行员听不到声音；若偏离中心线，则会听到「哔」的提示音。为了实现精确导航，希望第一个干涉极大点（声音最强）出现在离中心线60米、距发射器3.0公里的位置。 问题：应为无线电发射器设定多少频率？ 在解题过程中，GPT-4o错误计算了两个干涉极大线对应的路径差，从而导致后续的波长计算、频率都出现了错误。 如图所示，两个扬声器相距3.00 米，并且同时发出频率为474Hz、同相位的声音。一个麦克风被放置在两个扬声器中点正前方3.20米处，在该位置记录到一个强度最大值（干涉极大）。 问题：麦克风需要向右移动多远，才能找到第一个强度最小值（干涉极小）的位置？ 在解题过程中，GPT-4o正确找到了解题关键——理解声波的相消干涉条件。 在计算相关条件、声波波长、几何关系时都给出了正确答案，然而在第四步对小x进行近似展开时，出现了计算错误。 光学 下面这道题，看起来很简单。 如图所示，一束光线穿过一块折射率为n=1.50的玻璃块时，会发生横向偏移（偏移距离为d）。 问题：求光线通过该玻璃块所需的时间间隔是多少？ 这道题运用了斯涅尔定律和棱镜几何知识。GPT-4o虽然正确理解了棱镜内外折射角的关系，却在第二步计算θ角时出错了。 现代物理 Owen和Dina在参考系S中保持静止，而该参考系S相对于另一个参考系S′（可能是观察者Ed所在的）在运动。他们正在玩传球游戏，Ed在S′系中观看整个过程，如图所示。Owen把球抛向Dina。 问题：球到达Dina所需的时间间隔是多少？ GPT-4o正确判断出，此题需要运用狭义相对论的原理。 第二步，就需要将球在S′中的速度转换为在S中的速度，在运用相对论的速度叠加公式时，它出现了错误。 ThePhyX基准测试 PHYX中的每个问题都以真实的物理场景为中心，全面检验模型理解和推理物理世界的能力。 详细的数据统计见表1。 PHYX凭借其精心设计的结构和对多种推理维度的全面覆盖，为系统测试和提升基础模型在真实物理推理任务中的能力提供了一个强大的工具。 数据整理过程 为了确保数据的高质量，研究团队设计了一个四阶段的数据收集流程。 调研与设计：深入研究核心物理学科，确定基准测试覆盖范围，选取多样化物理领域与子领域，并定义推理类型。 专家标注：招募STEM研究生标注团队，遵守版权规则，避免使用不可复制内容，挑选答案不直接附于问题的题目以减少数据污染。 问题转换与版本：将开放式问题转为多选题，反之亦然；为每题构建三种版本：原始版、简洁版（去除冗余文本）、核心问题版。 多模态支持：使用GPT-4o为每张图像生成描述性标题，总结视觉内容，支持大语言模型评估与多模态理解。 这一数据整理过程最终形成了来自各种来源的3300个多样化问题。 主要结果 PHYX对当前模型来说是个不小的挑战。 值得注意的是，即便是表现最差的人类专家也能达到75.6%的准确率，远超团队分析中包含的所有模型。这表明人类专家与当前模型能力之间存在明显差距，凸显了PHYX的高标准和难度。 结果显示，多选题形式会缩小不同模型之间的性能差距，较弱的模型能通过表面线索「蒙」对答案。 相比之下，开放式问题要求真正的推理能力和精确的答案生成，因此能更好地区分模型能力。这说明开放式问题在评估多模态推理能力时具有更高的区分度。 如表3所示，在波动/声学和力学等领域，问题通常涉及自然图像且推理要求较低，模型表现普遍较好。而在热力学和现代物理等领域，任务往往需要复杂的视觉感知和多步骤推理，模型的表现通常较差。 不同物理领域中，模型在开放式去冗余文本问题上的平均得分。各领域模型的最高得分用蓝色高亮显示，整体最高得分用红色高亮显示 讨论分析 以推理为核心的模型，如GPT-4o-mini和DeepSeek-R1，分别取得了45.8%和51.2%的准确率，明显优于通用模型如GPT-4o和Claude3.7-Sonnet。 结果凸显出专门为推理任务优化的模型所具备的优势，并表明在弥合多模态推理差距时，模型架构和训练方式的差异发挥了关键作用。 尽管没有直接的视觉输入，像DeepSeek-R1和GPT-3o-mini这样的LLMs在性能上与大多数多模态模型不相上下。 LLMs的出色表现表明，在许多情况下，图像的文本描述已足以提供推理所需的视觉上下文。 这不仅展现了LLMs强大的泛化能力，也暴露了当前多模态模型（MLLMs）在利用原始视觉信号进行物理推理时的局限性。 研究团队的实验显示，多模态模型在很大程度上依赖详细的文本描述，其纯粹基于视觉上下文的推理能力有限。 相比GPT-4o在MathVista（63.8%）和MATH-V（63.8%）数据集上的表现，其在物理推理任务中的准确率明显较低。 这一发现表明，物理推理需要更深入地整合抽象概念和现实世界的知识，相比纯粹的数学推理，对当前模型来说是更大的挑战。 为了深入了解模型的推理能力和局限性，团队仔细检查了96个随机抽样的错误，并基于GPT-4o进行了详细分析。 这次分析有两个目标：一是找出模型当前的弱点，二是为未来的模型设计和训练提供改进方向。错误分布情况如图7所示。 视觉推理错误（39.6%）：模型在处理真实物理问题时，误读视觉信息或空间关系，比如，误读电压值导致计算错误。真实图片增加挑战，需提升多模态推理能力。 文本推理错误（13.6%）：模型处理文本时误解隐含条件或逻辑关系，如忽略「无摩擦」指令，需改进文本推理和语境理解。 知识缺失（38.5%）：模型缺乏特定领域知识，如忽略波速差异导致几何推理错误，需加强领域知识储备。 计算错误（8.3%）：模型理解物理背景但在算术、公式应用或单位转换中出错，需优化数值计算能力。 基于GPT-4o分析的90个标注错误的分布显示，其中一个典型的视觉推理错误对人类来说很简单，但对GPT-4o却颇具挑战

欧盟对App Store下通牒 凤凰网科技讯 北京时间5月28日，据科技博客9to5mac报道，欧盟委员会已正式公布了对苹果App Store在欧盟市场行为的完整裁决，信息十分明确：苹果新的“遵守《数字市场法》”的条款依然不合规。 继今年4月对苹果处以5亿欧元的初步罚款后，欧盟委员会现在要求苹果在30天内整改，使其App Store的规则完全符合《数字市场法》的规定。如果苹果未能遵守，欧盟将开始对苹果进行“定期罚款”，直至其遵守为止。 此次争端的核心在于苹果在“反引导”限制上的做法，该限制禁止应用开发者告知用户，他们可以在App Store之外为服务付款。而根据《数字市场法》的规定，像苹果这样的“看门人”必须允许开发者告知用户替代支付方式、在应用内推广这些方式，并允许用户完成交易—且不得收取任何费用。 苹果今年早些时候确实做出了一些调整，但根据欧盟最新裁决，这些调整几乎在各个方面都未达标。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 5 月 28 日消息，移动网络分析机构 Cellular Insights 今日发布了一份明确“受高通委托”的测试报告。 测试结果显示，在纽约市 T-Mobile Sub-6GHz 5G 独立组网环境下，基于高通基带的 Android 设备 5G 表现始终优于苹果 iPhone 16e。 他们使用搭载苹果首款自研 C1 调制解调器的 iPhone 16e 与两款配备高通 X75 / X80 调制解调器的安卓设备（分别售价 619/799 美元）进行对比。测试覆盖多种真实场景，更关注室内环境表现。 核心数据对比： 下载速度：安卓设备较 iPhone 16e 快 34.3~35.2% 上传速度：安卓设备较 iPhone 16e 快 81.4~91.0% 测试过程中 iPhone 16e 频繁出现表面过热现象 高通通信部门发布声明称：“这是迄今为止在美国网络环境下完成的唯一全面、科学的对比研究。” 截至IT之家发稿，苹果方面尚未给予正式回应，但此前官方资料显示“C1 调制解调器是 iPhone 史上能效最高的通信模块，助力 iPhone 16e 成为 6.1 英寸机型中续航最强型号”。 第三方测速机构 Ookla 早前报告显示，苹果 C1 在常规使用场景中表现优于部分高通方案，不过 Ookla 更关注日常使用情况，“智能手机实际使用中极少达到理论峰值速度，日常性能表现才是关键指标。”

来自西安邮电大学计算机专业的大三学生乔子江今年3月报名了腾讯的实习招聘。基于此前担任腾讯校园大使等经历，最后他成功招录到了腾讯CSIG云与智慧产业事业群的技术产品商务培训生岗位。“我希望在腾讯好好工作，争取毕业后留下来。”乔子江说。 4月，腾讯宣布启动史上最大就业计划，三年内将新增28000个实习岗位并加大转化录用，其中仅2025年就将迎来10000名校招实习生，有六成面向技术人才开放。 不止腾讯，中新经纬从滴滴、美团、百度等相关人士处了解到，各大互联网企业纷纷出招积极“抢人”，以扩招规模、技能培训等多元举措，构建就业“蓄水池”。 争抢毕业生 “我所在部门的校招生培养项目，将日常培训与销售实战双结合，大部分工作场景面对真实的客户，并为我们配备行业、业务双导师。”乔子江介绍。 乔子江只是众多涌入互联网企业，希望通过实习转正的毕业生或准毕业生中的一员。中新经纬了解到，今年多家互联网企业纷纷在助力应届生就业上发力并提供实习岗位。 美团校园招聘相关负责人近日对中新经纬表示，2025年，美团面向校园提供了超15000个岗位，其中应届毕业生超6000人，有转正机会实习生4000人，日常实习生5000人以上。 “作为‘人才大战’的参与者，我们会提前抢人。”百度相关人士向中新经纬介绍，百度2025届校招从2024年7月就已经开始。2025年百度为在校生提供超过3000个暑期实习岗位，并通过“三大实习专项计划”让实习生参与到核心产品的技术创新与研发中，预计2025年将有1500名应届生加入百度。未来三年，百度将为优秀校园人才开放21000个实习岗位，并提供充足的转正机会。 资料图 来源：包图网 针对毕业生初次求职的痛点，上述互联网企业也组织各类活动为应届生搭建从校园通往职场的平台。美团方面介绍，据统计，2025年上半年，美团接待老师、学生参访近千人次，参与全国100多所高校的宣讲会、双选会共100多场。 滴滴方面介绍，今年校招开启以来，滴滴陆续走进北京、西安多所高校举办校园宣讲会。此外，滴滴还和中国人民大学、中国传媒大学、北京邮电大学、北京航空航天大学等院校联合举办了“校企交流日”活动。 腾讯方面也介绍，截至目前已进入36所高校开展校园宣讲会，除清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、中国人民大学等院校外，宣讲足迹覆盖华北、华南、华中、华东、西部五大地区院校。 此外，腾讯今年春招的岗位工作地分布广泛，除了覆盖深圳、北京、广州、上海、杭州、成都等六大城市外，还辐射到新加坡、美国、英国、日本、荷兰等20多个国家和地区。 此外，据了解，为帮助毕业生快速掌握求职知识，并给出求职与职业发展建议，互联网企业还会通过视频直播、模拟面试、对话行业大咖等形式，邀请岗位专家、用人主管、优秀学长学姐和资深HR实时为求职学生答疑解惑。 AI成校招新亮点 中新经纬梳理发现，今年互联网企业的校招岗位绝大多数和AI相关。 美团校园招聘相关负责人介绍，今年的常规校招画像有所更新，在现有校招体系中强化了AI应用能力评估，如产品经理岗位新增AI编程能力考核环节，构建了“AI+业务”复合型人才筛选标准。 资料图 来源：包图网 腾讯全球招聘负责人罗海波说，最近几年，大模型产业风起云涌，腾讯也看到了产业对大模型的庞大用量和深切诉求。腾讯各项业务已经全面拥抱AI。“腾讯在招聘中也强化对青年科技人才的前瞻性储备，希望能够与青年人才共同成长。今年开放的校招岗位，涵盖技术、产品、设计、市场、职能等五大类70余种岗位。其中，人工智能、大数据、云计算、游戏引擎等技术类岗位的‘扩招’力度很大，占比超60%。”罗海波说。 百度方面表示，百度通过管理培训生计划、AIDU计划，面向AI领域招聘顶尖校园人才，已有数十名管培生加入并深度参与百度核心业务与AI创新发展，已有上百名技术博士深度参与机器人、自动驾驶、深度学习、大模型等领域的创新研究。 美团数据显示，近两年，美团平均每年入职超过6000名应届校招生，覆盖所有业务部门和岗位序列。内部数据显示，技术、产品及商业分析序列中超过70%校招生入职第一年完成首次晋升，2年左右就会成为团队的骨干员工。 文：谢婧雯 编辑：李晓萱 责编：常涛 罗琨 封面图来源：包图网

快科技5月28日消息，日前，华为发布全球首款鸿蒙折叠电脑——华为MateBook Fold非凡大师，起售价23999元。 今日，华为心声社区发布与MateBook Fold主设计师Duncan Liang对谈的文章，揭秘了这款产品是如何设计出来的。 据介绍，MateBook Fold的原型设计早在2018年就诞生了，设计团队做了很多的研讨，尝试了不同的折叠设计方案，摒弃了传统PC厚重、不够时尚、不够科技的固有工具属性，致力于打造极致、轻薄的设计。 消费者真的需要折叠PC产品吗？屏幕技术、转轴、工艺材料等技术是否成熟了？ 2020年-2021年，华为团队一直在研讨和探索回答这两个问题，同时，不断完善屏幕、产品使用体验、键盘等配件的设计细节和交互方式。 2022年，折叠PC的产品化提上日程，看到团队做出的创新体验折叠形态ID手板时，时任终端BG CEO余承东、终端BG COO何刚以及产品线领导都觉得它非常有竞争力，坚定地表示要做出来。 MateBook Fold原型设计 在谈到屏幕尺寸时，Duncan表示，既然做，我们就渴望做全世界最大的屏幕，同时带给用户最便携的体验。 19英寸和20英寸满足了大屏的需求，但很难携带，随着屏幕尺寸加大，结构件重量以及电池容量提升等也增加了整机的重量。 而且，折叠后面积太大，不能轻易地放入通勤包内。 因此，最后团队把眼光锁定到展开尺寸18英寸、折叠尺寸13英寸，比一张A4纸小，也比华为最热销的PC小，达成了大屏、便携、体验的最优解。 MateBook Fold核心产品形态有两个：大屏模式和笔记本模式。 笔记本模式下的屏幕显示比例，采用了3:2设计，是理想的办公体验方式，大屏展开后的比例为4:3，平衡了屏幕显示和便携之间的关系。 左为MateBook X Pro，右为MateBook Fold 责任编辑：拾柒

IT之家 5 月 28 日消息，The Browser Company 昨日（5 月 27 日）发布博文，承认 Arc 浏览器缺乏可扩展性，速度慢、用户体验笨拙，从未达到外界炒作的高度，也未能成为行业的颠覆者。 该公司表示不少科技媒体曾对 Arc 浏览器的设计大加赞赏，称其为突破性创新，但对于消费者来说，实际使用体验并非如此。 IT之家援引博文介绍，Arc 浏览器操作复杂、功能混乱，用户有较高的使用门槛，但回报甚微。许多用户尝试后迅速放弃，其“独特”功能几乎无人问津。 公司透露，Arc 虽然持续获得媒体的溢美之词，但早在一年之前，他们就意识到 Arc 的问题，用户留存率低迷，核心功能被忽视。 The Browser Company 宣布搁置 Arc 浏览器，后续仅保留基础维护。公司甚至坦言，Arc 缺乏可扩展性，速度慢且臃肿，难以修复。 随着 Arc 的落幕，The Browser Company 将目光投向新产品 Dia。这款产品从零开始设计，强调速度与简洁，并将 AI 技术融入核心，公司承诺 Dia 将更安全、更专注、更实用。

自动播放 凤凰网科技讯（作者/刘毓坤）5月28日，荣耀CEO李健在荣耀400系列发布会上展示了其员工与机器人研发的故事，意外官宣了荣耀已进军机器人产业的消息。据了解，李健在发布会上展示的这款机器人，跑步速度已经达到4m/s，打破了之前的机器人行业纪录。荣耀也成为了继特斯拉之后又一进军机器人赛道的千亿链主。 2025年世界移动通信大会上荣耀发布的“阿尔法战略”。该战略计划在未来五年内投入100亿美元，构建全球AI终端生态体系，重点布局人工智能和机器人技术。 荣耀机器人布局早已初露端倪。爱企查App显示，去年12月底贵阳星耀终端有限公司成立，法定代表人为文洁，注册资本200万元人民币，经营范围包括移动终端设备销售、家用电器销售、电子产品销售、智能机器人销售、智能无人飞行器销售、网络设备销售等。 今年4月下旬哈尔滨星耀终端有限公司成立，法定代表人为文洁，注册资本200万元人民币。营范围包括移动终端设备销售、可穿戴智能设备销售、智能机器人销售、智能无人飞行器销售、物联网设备销售等。 股权穿透图显示，两家公司均由深圳星耀终端有限公司全资持股，后者为荣耀终端股份有限公司全资子公司。

星舰 凤凰网科技讯 北京时间5月28日，SpaceX星舰的第九次试飞以爆炸告终。《纽约时报》称，SpaceX CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)常常设定不切实际的任务时间表，星舰的进展也不像他所承诺的那样顺利。对于美国的登月计划，马斯克认为“太保守”。 SpaceX将为美国宇航局(NASA)的“阿尔忒弥斯三号”任务提供星舰，将其作为月球着陆器使用。这是NASA登月计划的一部分，旨在几年内将美国宇航员送回月球表面。这份合同价值数十亿美元，但马斯克对此似乎兴趣不大。 马斯克在星舰发射前接受了太空新闻记者蒂姆·多德(Tim Dodd)的采访。谈到阿尔忒弥斯登月计划的目标，马斯克表示，“平心而论，太过保守”。 “我们要么在月球上建立基地，要么就应该将人类送上火星。”马斯克表示。 马斯克已表示，作为火星计划的一部分，SpaceX明年将向火星发射大约五艘星舰。这些飞船不会搭载宇航员，但会配备特斯拉制造的Optimus人形机器人。 无论是月球计划还是火星计划，它们都需要实现一些尚未尝试过的重大技术突破，包括在短时间内进行多次发射，以及在星舰之间转移推进剂。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

搞定汽车和芯片后，雷军下一个攻关目标会是什么？小米在最新一季财报中给出了部分线索。 5月27日晚发布的2025年第一季度财报中，小米公告称由于进一步增加了对AI业务的投入，自2025年第一季度起，小米智能电动汽车等创新业务经营分部，更名为智能电动汽车及AI等创新业务经营分部。 这已经是过去一年中小米第二次更改业务架构。2024年第二季度，在小米首款汽车SU7正式大规模量产开卖后，小米将旗下业务从原来的手机、IoT及生活、互联网服务和其他等四大板块，划分为手机×AIoT分部，及智能电动汽车等创新业务分部两大板块。 每次架构调整的背后，都是雷军对当下小米资源的一次再分配。之前大搞汽车时是这样，如今，随着AI被列为与汽车同等重要的板块业务，小米或许也要准备大搞AI了。 这也能从小米官方财报中的表述中窥见端倪。在一季度财报中，小米罕见表明态度，“我们持续推动基座大语言模型研究。” 随后召开的财报电话会上，小米总裁卢伟冰更是开篇就提到了AI大模型，表示人工智能和芯片，是“小米非常重要的两个子战略”。 上一家公开表示追逐基础大模型研究的造车厂商，还要数理想。去年12月的AI Talk访谈录上，理想汽车创始人李想首度公开自己要追逐AGI（通用人工智能）的决心，并称理想汽车的定位是一家AI公司，而非汽车公司。 自研基础大模型，被李想视为电动车行业在智能化下半场胜出的关键分水岭。届时，没有基础大模型做支撑的电动车企，很可能会在智能驾驶方面失去竞争性。 如今，通过将AI与汽车业务更紧密绑定的方式，雷军不仅也想把基础大模型打造为小米汽车的竞争优势，而且还有着比李想更充足的弹药库。 2025年第一季度，小米在收入和利润上都创下了历史新高：总收入1113亿元，同比增长47.4%，连续两个季度实现单季度营收破千亿元；经调整净利润107亿元，同比增长64.5%，首次实现单季度经调整净利润破百亿元。 尽管财报喜人，但不同于李想明确自己将追求AGI的目标，小米的基础大模型研发策略，仍有些模糊：其是否会投入超大参数的预训练，是否将追求AGI等等，都有待官方进一步揭秘。 但从短期来看，小米在大模型上的投入力度，仍维持在一个保守状态。卢伟冰特意补充解释道，当前小米选择做基座大模型，“最重要的原因是为自己的业务服务。” 更充足的弹药支持，扫清了雷军攻坚大模型的后顾之忧。 2025年第一季度，小米全球智能手机出货量达到4180万台，同比增长3.0%，位居全球前三，收入达到506亿元，同比增长8.9%。其中，中国大陆地区表现尤为亮眼，Canalys数据显示，小米手机在时隔十年后重回国内出货量第一。 国内大卖的背后，除了国补等政策性因素的激励，还有小米线下渠道扩张带来的注意。 2024年一季度财报发布后，小米对外公布了两个新目标：一是将当年汽车交付目标由10万辆，增至12万辆；二是将小米之家门店数，用三年时间到2026年，从现有1万家左右拓展至2万家。 自此，小米重启线下门店扩张计划。今年一季度，小米国内线下零售店数量，环比新增超过1000家，总店数约1.6万家。官方预计，到2025年底前，小米国内线下零售店数量就将提前达到2万家目标。 5月份刚刚对外亮相的自研芯片玄戒O1，则有望成为推动小米手机销量增长的新利好因素。 根据卢伟冰介绍，小米暂时还不会考虑在中低端手机中搭载XRING（玄戒）芯片，目前只专注于旗舰芯片，且仅用于旗舰系列手机。此外，当前小米还将继续专注于旗舰SoC芯片研发工作，并同步推进5G基带芯片的自研工作，没有开发智驾芯片的计划。 手机之外，作为小米新增长引擎的汽车业务，离盈利也仅剩一步之遥。 受益于汽车销量的不断攀升，2025年第一季度，小米智能电动汽车及AI等创新业务分部总收入186亿元，其中，智能电动汽车收入181亿元，其他相关业务收入5亿元。 小米智能电动汽车及相关业务的毛利率也随着销量一路走高，从去年二季度的17.1%，攀升至今年一季度的23.2%。 与毛利率提升一同到来的，则是小米汽车逐步收窄的亏损额度。自2024年二季度首次披露汽车业务数据以来，包括小米汽车等创新业务在内的经调整净亏损逐季下降，从18亿元一路收窄至今年一季度的5亿元。 对比靠着小鹏M03爆款车型喊出年内盈利的小鹏汽车，其今年一季度的净亏损为6.6亿元。以此推算，小米汽车实现年内盈利也将是大概率事件。 也正是在盈利有望的底气之下，卢伟冰谈及新车YU7可能对SU7造成的影响时，直言“完全不担心SU7的销量会受到影响，（SU7）价格也不会（因为YU7）降低。” 相比外界对两款车型会不会内部打架的担忧，卢伟冰更担心的是产能严重不足的问题。毕竟，小米SU7即便已经发售超过一年，目前提车周期仍维持在30周以上。这也使得卢伟冰来了句凡尔赛发言，“曾经有无数的对手想要用各种手段与我们对打，但是事到如今，你会发现他们一个能打的都没有，很多产品的销量连SU7的十分之一，甚至5%都没有。” 手机和汽车业务的亮眼表现，给了当下雷军和小米大力投入大模型的底气和安全感。 不同于此前财报中官方对大模型较为模糊的表态，一季度财报中，小米明确自己将持续推动基座大语言模型研究。 对比来看，在2023一季度财报电话会中，卢伟冰在介绍小米已经于4月正式组建AI实验室大模型团队外，曾讲到小米不会研究通用大语言模型，且小米研发大模型的思考点，是如何与具体业务结合起来，并将其转化为业务成果。 除了避开通用大模型研发的高投入成本压力外，彼时小米甚至不排除放弃自研计划。卢伟冰提到，小米也可能通过投资外部项目，布局大模型赛道，或者引进第三方大模型产品，融入小米产品体系。 在2024年内，小米旗下人工智能助手“小爱同学”，就先后与阿里云通义大模型，以及字节豆包大模型相继达成合作。 从之前的策略模糊到现在大力投入大模型、且持续推动基础大模型研发的态度转变，背后则是小米内外部的发展情况有了新的变化。 内部来看，在ChatGPT掀起新一轮AI大战之际，小米正着手首款汽车和首款自研旗舰芯片的量产工作。当时，相比大模型，SU7的上市和销售，以及玄戒O1的流片和试验，无疑都是比大模型更重要的事情。 外部来看，小米手机冲高的困境，叠加外界对小米造车能否成功的质疑，小米股价长期低迷。2023年8月份时，成立8年的理想，甚至在市值上追平了成立13年的小米。当时，理想港股市值超过3200亿港元，小米港股市值不到3100亿港元。 正是在汽车销量大涨，且连续多季度实现盈利的前提下，李想才有了对外宣布追逐AGI的底气和勇气。如今，也恰恰在小米手机冲高有了阶段性成果，且汽车业务逐步站稳脚跟之际，雷军才有了要大力投入AI大模型的态度变化。 且上述态度变化的苗头，更早一步体现在雷军对AI顶尖人才的争夺上。 去年12月，第一财经爆料称，雷军疑似开出千万年薪亲自挖来“95后天才少女”罗福莉，后者是DeepSeek V2开源模型的关键开发者。今年2月份，红星新闻报道称罗福莉已正式加盟小米，供职于小米AI实验室，领导小米大模型团队。 无论李想还是雷军，大力投入基础大模型研发的核心目的，都是为了提升自身业务的行业竞争力。 李想甚至认为基座模型未来就是人工智能时代的操作系统+编程语言，而基座模型所构建出的人工智能超级产品，则将会是新一代入口——“它会在所有设备之上，在所有服务之上。”李想畅想道。 如此一来，李想不仅有望帮助重塑理想汽车的产品竞争力，而且还为受困于商业化难题的大模型，找到了现成的商业落地场景——汽车，从而实现乔布斯所谓软硬一体的协同发展策略。 凭借智能驾驶领域的技术进步，汽车厂商能够进一步吸引用户下单，反过来，更多用户购买行为的发生，又能够帮助汽车厂商有足够的资金投资技术，最终实现一个良性的滚雪球效应。 相比于李想为理想汽车构建的上述商业愿景，雷军还有着比李想更为迫切的AI大模型应用需求。 相比对汽车的改造，大模型对手机的改造更为深入，且竞争也更为激烈。在AI方面进展缓慢的苹果，已经向外界展示了不重视大模型研发的后果有多严重。 想要在日趋同质化的竞争中不掉队，雷军就不得不在AI手机上投入更多的资源。如果还想搞出一点差异化的体验，那自研基础大模型便成了必备手段之一。 值得注意的是，不同于李想当前仅有汽车这一个硬件品类，雷军在汽车和手机之外，还布局了一系列IoT产品，AI大模型+硬件的风口，也容不得雷军轻视。 拿当下热门的AI眼镜来说，在Meta、阿里、百度等已经有所行动之外，字节也蠢蠢欲动，小米更是已经联合外部生态企业推出了类似产品，且内部被爆出还在研发小米牌眼镜产品，有望年内推出。 另一大火的具身智能，也早已成为造车企业共同盯上的新方向。 小鹏靠着M03爆款车型回血之后，今年4月份上海车展期间，何小鹏首次对外展示了自研的人形机器人IRON，并表示小鹏人形机器人已进入工厂实训阶段，目标是在2026年实现规模化工业量产。 在小米汽车业务和芯片研发尚未走到揭晓时刻的2022年前后，人形机器人一度是雷军演讲中的重磅产品。 2021年发布首款仿生四足机器人CyberDog后，次年8月，雷军对外展示了小米首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne。根据雷军的描述，CyberOne与马斯克推出的Tesla Bot用途相似，都将用以服务人，帮助人解决一些辅助性工作。此后，关于CyberOne的量产时间和价格，便一直成谜。 如今，在汽车业务上打开局面后的雷军，会不会也像何小鹏一样，重拾对机器人的重视呢？

凤凰网科技讯 5月28日，腾讯混元团队联合腾讯音乐天琴实验室正式发布并开源语音数字人模型HunyuanVideo-Avatar。该技术仅需用户提供一张人物图像和一段音频文件，即可自动生成包含自然表情、精准唇形同步以及全身动作的动态视频内容。 HunyuanVideo-Avatar基于腾讯混元视频大模型与MuseV技术深度融合开发。该模型具备强大的多模态理解能力，能够自动识别输入图像中的人物环境信息以及音频所承载的情感内容，进而生成高度匹配的视频片段。以实际应用场景为例，当用户上传一张海滩吉他女性照片配合抒情音乐时，系统会自主理解“海边弹唱抒情歌曲”的场景设定，生成相应的音乐表演视频。 在技术能力方面，该模型突破了传统数字人技术仅支持头部驱动的局限性，全面支持头肩、半身与全身三种景别模式。同时覆盖赛博朋克、2D动漫、中国水墨画等多种艺术风格，以及机器人、动物等多物种角色驱动，并具备双人或多人互动场景的处理能力。 HunyuanVideo-Avatar已在腾讯音乐娱乐集团多个核心产品中实现落地应用。在QQ音乐平台，用户收听“AI力宏”歌曲时，AI生成的虚拟形象会在播放界面实时同步演唱动作。酷狗音乐的长音频绘本功能集成了AI虚拟人讲故事能力。全民K歌则推出用户专属MV生成功能，支持上传个人照片制作个性化唱歌视频。 技术架构层面，该模型采用多模态扩散Transformer（MM-DiT）作为核心架构，通过角色图像注入模块确保视频中人物的一致性表现。音频情感模块能够从声音和图像中提取情感特征，生成细致入微的面部表情和肢体动作。针对多人场景，模型配备面部感知音频适配器，利用人脸掩码技术实现多角色的独立精准驱动。 官方表示，HunyuanVideo-Avatar在主体一致性和音画同步准确度方面已达到业内领先水平，超越现有开源和闭源解决方案。在画面动态性和肢体自然度表现上，与其他主流闭源方案处于同等技术水准。 目前，HunyuanVideo-Avatar的单主体功能已在腾讯混元官方网站开放体验，用户可通过“模型广场-混元生视频-数字人-语音驱动”路径访问相关功能。系统当前支持不超过14秒的音频文件上传，后续将逐步开源更多高级功能模块。 腾讯此次开源举措将推动AI视频生成技术的普及应用，为短视频创作、电商营销、广告制作等垂直领域提供低成本的技术解决方案。

凤凰网科技讯 5月28日，DeepSeek在官方交流群中发布通知：DeepSeek R1模型已完成小版本试升级，欢迎前往官方网页、App、小程序测试（打开深度思考），API接口和使用方式保持不变。 DeepSeek曾在今年3月对V3模型进行小版本升级，同样是通过官方交流群率先宣布，随后公布了具体更新内容。

IT之家 5 月 28 日消息，科技媒体 NeoWin 昨日（5 月 27 日）发布博文，报道称微软正酝酿为 Teams 推出新功能，让用户在通话共享屏幕时候，更方便地使用聊天功能。 IT之家援引博文介绍，用户可以打开专用聊天窗口，实时查看其他参会者的消息和回复。无论是在进行重要演示还是讨论关键内容，用户都能通过消息或表情反应快速互动。 使用这一功能非常简单。在会议中共享屏幕后，用户只需点击工具栏上的“Chat”按钮（位于“People”和“Stop Sharing”等按钮旁边），即可打开聊天窗口。 Teams 会明确提示该窗口仅对用户可见，用户可以自由查看和回复消息。此外，聊天窗口支持拖动到屏幕任意位置，若觉得遮挡内容，还可以将其最小化。 微软目前正邀请 Teams Public Preview 和 Microsoft 365 Targeted release 频道用户，在 Windows 10 / Windows 11 以及 macOS 平台上测试该功能。