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小扎忍痛,亲口宣告了元宇宙的死亡
新智元报道 编辑:艾伦 【新智元导读】扎克伯格的「元宇宙」执念终于向现实低头,Meta计划削减该部门人力,将资源全面倾斜至销量意外火爆的AI智能眼镜。在Reality Labs四年烧掉700亿美元后,伴随着竞争对手的退潮,Meta决定不再死磕笨重的VR头显。为了打赢这场新的战役,扎克伯格甚至挖来了前苹果资深设计师,试图让可穿戴设备真正成为时尚单品。 扎克伯格宏大的「元宇宙」愿景,正式宣告大败局。 据三位知情人士透露,Meta正在酝酿对其Reality Labs(现实实验室)旗下的元宇宙相关部门进行裁员。 这把「手术刀」最早可能在下个月落下,预计将波及该部门10%到30%的员工。 该部门主要负责VR头显以及基于VR的社交网络开发。 尽管具体的裁员人数仍在变动中,但这无疑是一个明确的信号。 需要厘清的是,Meta并没有打算彻底放弃建造元宇宙的梦想。 与其说是撤退,不如说是一次战略资源的「乾坤大挪移」:高管们计划将节省下来的资金,从单纯的VR领域,转移到目前势头更猛的AR眼镜和可穿戴设备上。 从「头号玩家」到「时尚单品」 这一转变并非无迹可寻。 早在2021年,Meta就与雷朋(Ray-Ban)联手推出了一款内置摄像头和麦克风的智能眼镜,用户可以用它接电话、听音乐。 而随着近期AI助手的加入,这款眼镜摇身一变,成了用户可以通过语音交互的智能终端。 出人意料的是,这款眼镜在市场上大获成功,销量远超内部预期。 相比之下,厚重的VR头显在消费者普及度上依然步履维艰。 Meta发言人Nissa Anklesaria在一份声明中证实了这一动向: 「鉴于目前的发展势头,我们正在调整Reality Labs的投资组合,将部分资源从元宇宙转向AI眼镜和可穿戴设备。」 她同时也强调,公司并没有计划进行除此之外更广泛的变革。 700亿美元的代价,与竞争的退潮 回溯到2021年,扎克伯格将公司从Facebook更名为Meta,以此宣示他致力于构建基于VR的下一代互联网(元宇宙)的决心。 自2014年收购Oculus以来,这始终是他眼中的「应许之地」。 然而,通往未来的路费极其昂贵。 Reality Labs作为承载这一愿景的硬件和软件核心部门,在过去四年里累计亏损超过700亿美元。 随着Meta在人工智能领域的投入也在不断加码,预计未来将在数据中心和AI开发上烧掉数百亿美元,而投资者的耐心已被这一连串惊人的数字消磨殆尽。 此外,外部环境的变化也给了Meta「喘息」的机会。 知情人士指出,Meta之所以敢在此时考虑削减元宇宙投入,部分原因在于竞争压力的减弱。 2021年时,苹果和谷歌都在疯狂推进各自的VR设备,但在对手们的脚步逐渐放缓后,Meta的高管们认为,公司也可以适度调低在VR领域的冲刺速度。 设计为王的新篇章 Reality Labs由元宇宙部门和可穿戴设备部门组成。 知情人士透露,此次裁员的重灾区将集中在VR岗位。 与此同时,扎克伯格正在为智能眼镜注入更多的时尚与设计基因。 在今年的开发者大会上,Meta展示了三款新型智能眼镜,其中一款甚至在镜片内嵌入了微型屏幕。 而在本周三,扎克伯格宣布了一项重要任命:聘请曾在苹果任职多年的资深设计师Alan Dye,领导Reality Labs内部一个新的创意工作室,专注于设计、时尚与科技的融合。 Alan Dye将直接向Meta首席技术官Andrew Bosworth汇报。 扎克伯格在周三的Threads帖子中写道: 我们正在进入一个新时代,AI眼镜和其他设备将改变我们要技术以及彼此之间的连接方式。 有了这个新工作室,我们将专注于让每一次互动都经过深思熟虑、直观自然,并真正服务于人。 通往未来的最短路径,或许并不是构建一个全新的虚拟世界。
罗永浩开怼不停!炮轰凯悦逸扉收钱祸害客人,差评区全是受害者
12 月 14 日消息,罗永浩又出来炮轰新行业了。 最近有个博主吐槽,花 1300 多块钱一晚订了上海徐汇滨江的凯悦逸扉酒店,结果住了个噩梦房:空调没法调温、卫生间漏水、水管还一个劲儿地响,两天加起来就睡了 7 个小时,平均每晚不到 4 小时。 更气人的是,后来才知道,酒店早就知道这些问题,提前备好了电扇应付空调故障,修理工都承认噪音问题已经存在半年了,但订房的时候压根没提半个字。 图源:微博 这事儿被罗永浩看到后,直接转发开怼:“凯悦逸扉酒店明知道房间有各种问题,每个问题都足以让客人没法正常休息,却仍然在携程上架,每次出现纠纷时就试图搞点小恩小惠蒙混过去。每天收一千多块钱祸害不明真相的客人,要不是最近实在忙不过来……” 后面的话虽然没说全,但那股子怒火隔着屏幕都能感受到。 图源:微博 其实熟悉罗永浩的朋友都知道,这不是他第一次为普通消费者出头了,最典型的就是之前闹得沸沸扬扬的质疑西贝预制菜风波。 2025 年 9 月,罗永浩发微博吐槽西贝菜品几乎全是预制菜还卖高价,呼吁国家立法强制饭馆注明是否使用预制菜,直接把预制菜透明化这个话题推上热搜。 他不仅连发数十条微博回应西贝的辩解,还拿出十万元悬赏征集西贝使用预制菜的证据,甚至寻求专业仪器支援检测食材烹制时间,彻底点燃了全网对餐饮行业预制菜知情权的讨论。 而他带起来的这波舆论,确实实实在在倒逼了企业整改。 原本西贝创始人一开始还放话要起诉罗永浩,可随着舆论发酵,西贝最终不仅公开致歉,还承诺全国门店开放后厨供消费者参观,把部分预制菜品调整为门店现做,甚至把做菜的流程手册都公布出来了。 图源:小雷自制 能让西贝这种连锁餐饮大牌子服软整改,这就能看出罗永浩这种名人说话的分量了。咱们普通消费者平时有委屈不敢说的事儿,经他一喊,就成了全网都关注的大事儿,谁也没法假装看不见,企业想躲都躲不掉,只能乖乖面对问题。 这次他怼凯悦逸扉酒店,也是一个意思,就是想用自己的名气,给被坑的消费者撑撑腰,让更多人知道,原来还有酒店故意藏着问题坑客人这种糟心事。 小雷特意去查了下,这凯悦逸扉可不是啥小破酒店,是凯悦集团跟首旅如家一起搞的中高端牌子,主要做商务出行的人生意,还吹自己是“藏在艺术馆里的酒店”。结果呢,这么一个听着挺高级的牌子,干出来的事儿也太不地道了。 有记者去问酒店,工作人员就只会说“高层正在处理”,问具体进展就说不清楚。更离谱的是,之前博主投诉后,平台下架过这个房型,结果没多久又悄悄上架继续卖了。 这哪是解决问题,分明是敷衍了事,想着把这波热度熬过去,继续坑下一波客人。而且网友发现,这酒店的问题可不是个例。在订房软件上翻了翻评价,发现吐槽房间有问题的差评真不少。 图源:微博 最讽刺的是,凯悦集团中国区副总裁兼逸扉 CEO 孙武之前还特意强调消费者导向,说要让员工像对朋友一样服务客人,甚至允许员工纹身营造随性氛围。 现在看来,这些话纯属空话套话,连最基本的住宿保障都做不到,谈何消费者导向?这不是打自己的脸吗? 有网友说,出门在外难免遇到这种事,忍忍就过去了,或者拿点补偿就算了。 但小雷觉得,就是因为大家一次次的忍让,才让这些商家有恃无恐。就像这次的博主,没有接受酒店的补偿,而是坚持要求下架问题房源,罗永浩也站出来为消费者发声,这才是正确的做法。 最后问大家一句,你有没有遇到过类似的酒店坑人经历?当时是怎么处理的?欢迎在评论区聊聊你的看法~
哈佛最新调查:59%感到被AI威胁,超半数离不开
新智元报道 编辑:倾倾 【新智元导读】年轻人一边狂用AI,一边又担心被它取代。哈佛最新民调显示:59%的18–29岁受访者认为AI正在威胁他们的未来。效率越高,安全感越低,这代人被迫提前长大。 你上一次用ChatGPT,是多久前的事? 一天?一小时?或者刚刚就开着它写东西? 不管你承不承认,AI早就从科幻电影里走入现实,渗透现实,甚至重塑现实。 当AI以惊人的速度渗透到创意、文案、编程甚至金融分析等领域时,一种复杂的、纠结的情绪正在年轻一代中蔓延。 最近几个月,越来越多年轻人开始发现一个微妙的变化: 明明离不开AI的帮助,可每次看到它把事情处理得又快又准时,心里都会闪过一瞬间的不安——那我到底还能做什么? 最新一份哈佛青年民意调查,把这股情绪赤裸地摆上了台面。 这种「既害怕又使用」的双重态度,折射出了现代职场生存的真相。 一代人的未来感,在数据里变得脆弱 当AI浪潮席卷而来,年轻一代正站在焦虑与机遇并存的十字路口。 年轻人常常是拥抱新技术的先锋群体。35%的受访者表示,会定期使用像ChatGPT或Claud这样的大模型。 高达52%的人信任AI,并将其用于完成工作或学校任务。 不同年龄段每天使用AI的比例对比。18–29岁的年轻人是最频繁、最熟悉AI的群体:53%每天使用一次以上,远高于65+的30%。 然而,在积极采用的表象之下,是深刻的职业危机感。 最新的哈佛青年民意调查的数据显示,有59%的美国年轻人认为,AI会威胁他们的工作前景。 其中26%的年轻人认为威胁「非常大」,33%认为「有一定威胁」;只有23%的人觉得AI不会对他们的未来造成影响。 不仅仅是饭碗不保,年轻人对职业价值的期待也受到了巨大冲击。 44%的人认为AI会让未来的工作变得更没意义。 同样有44%的人觉得AI会拿走机会,而不是创造新的。 可是更矛盾的是,52%的年轻人信任AI帮他们完成学校或工作的任务,35%已经经常使用ChatGPT、Claude这类LLM。 一边害怕被它取代,一边又离不开它。 这种「依赖和恐惧同时存在」的状态,第一次被大规模记录下来。 数字没有给出答案,但它们拼出的未来很清晰—— AI正让一整代人的未来感开始松动。 在AI面前失去安全感的年轻人 年轻人的工作焦虑,绝不是空穴来风,它指向的并不是「怕失业」,而是「不可替代性正在变弱」。 美国公众对 AI 的情绪变化(2021–2025)。随着AI 加速发展,「更担心than excited」的比例持续增长,2023起稳定在50%以上。 这才是他们焦虑的真正来源。 被AI藏起来的「过程」 写报告、查资料、整理任务、总结信息这些过去需要时间积累的能力,现在被AI几秒钟完成。 年轻人清楚地感觉到自己所谓的具有专业性的「做事方式」,正在被工具快速接管。 「工作会变得没意义」不止是字面意思,更像是发问: 如果我做的这部分被AI轻松完成,那我的意义在哪里? 过程消失,价值也跟着一起变得模糊。 AI让同质化更加严重 AI的使用率越高,越会有一个共性——写作、表达、分析方式,逐渐趋同。 对于正在努力建立「专业差异感」的年轻人来说,这种趋同最容易引发心理上的塌陷: 别人用AI也能做出来,我的这一份,到底有什么不同? 年轻人觉得AI会让机会减少,本质上就是一种「竞争优势被平均化」的直觉。 存在感被反向削弱 年轻人使用AI时,很少是冲着「替代」去的,可是每当看到模型跑出结果时心里冒出来的那句: 它可以自己完成,它不需要我。 越来越难忽略。 一边离不开AI,一边又觉得未来机会减少、意义降低。 这种「依赖」和「被威胁」并存的状态,让年轻人第一次意识到: AI不只是一个工具,它正在重写他们衡量自己的方式。 衡量标准不是「能不能做好」,而是「有没有必要做」。 年轻人的焦虑不是突然发生的,而是在日常使用AI的过程中,被一点点放大。 数字只是一种衡量的指标,真正的冲击,则来自一种正在悄悄形成的共识—— 在未来,工作会继续存在;但那个位置,未必永远属于某个具体的人。 真正的不安,未来被「重新分配」 数字并没有直接说「AI会取代谁」,但它们隐约指向一个正在发生的事实——未来的价值结构正在被悄悄调整。 在过去的职场,年轻人的优势往往来自可量化的能力。 写得快、学得快、愿意加班、愿意苦干;在同一套流程里比别人更细致、更投入、更能扛压。 可是当AI把这些「可重复的能力」一点点模仿以后,年轻人的起跑线变得模糊。 努力,也不再自动转化成价值。 AI正在抢走「第一层工作」 第一层工作,是那种一上手就能看到产出的任务,比如总结、整理、写初稿、做PPT、找资料。 过去靠这些任务就能证明「我很能干」。现在AI做这些几乎没有成本,而且更快。 不是因为这些工作消失了,而是因为它们不再代表价值。 浓浓的挫败感:努力和结果不对等 数字背后有一个隐形逻辑:你越努力掌握那些能用AI替代的技能,你的价值感就越容易被稀释。 这给人带来挫败感。努力不再是保障,而是一种不稳定的筹码。 这也是年轻人与AI矛盾的关键节点:越需要它,越觉得自己变得廉价。 工作还在,只是需要的人变少了 AI带给我们的最大礼物,可能并非是效率工具,而是一次重新定义工作与生活关系的契机。 材料里有一组数据矛盾又讽刺: 52%信任AI,说明AI已经融入学习和工作;但59%感到被威胁,这说明AI的融入是「替代式」的。 这是一个越来越真实的趋势:未来的岗位不会消失,但一个岗位可能不再需要那么多人。 当基础产出被自动化,工作会从执行转向判断、选择、创造、决策。 而这些位置,本身就不多。 未来不是没有他们,而是未必轮得到他们来决策。 我们被迫思考:如果机器能做一切,那么我活着的独特价值和不可取代的才能究竟是什么? AI没有夺走未来,而是改写了未来的入口 AI并不是突然施加在年轻人身上的一场危机,而是一种正在重排秩序的力量。 它没有摧毁工作,也没有宣告谁会被淘汰,但它在悄悄改变我们的思维—— 什么样的能力还能代表价值?什么样的努力还能通往未来? 这一代年轻人的处境因此变得微妙。他们是最早掌握AI的群体,也是最早意识到会用并不等于足够。 他们知道工具很强,也知道工具的强大。 这不是恐慌,更像是一种被迫提前的成熟。 未来不是「顺理成章」,而是需要重新争夺。 AI 的出现让未来不是更远了,而是更近了,近到必须开始思考「我在这里的位置是什么」,近到让这一代人在还没站稳的时候,就已经开始面对未来的重量。 而这种重量,正在成为他们共有的情绪底色。
华尔街日报:通过代孕在美国生育了数十个孩子的中国亿万富翁徐波
The Chinese Billionaires Having Dozens of U.S.-Born Babies Via Surrogate 据称拥有超过100个孩子的电子游戏公司高管徐波和其他精英人士组建了庞大的“超级家庭”,他们游走在公民法的边缘,并依靠保姆、试管婴儿技术和专门为此设立的法律公司来帮助他们。 2025年12月13日晚上9:00(美国东部时间) 在洛杉矶一间封闭的法庭里,有些事情不太对劲。 家事法庭法官艾米·佩尔曼的书记员在审查例行代孕申请时,发现了一个不寻常的模式:同一个名字反复出现。 一位中国亿万富翁正在寻求至少四个未出生孩子的父母权利,而法院的进一步调查显示,他已经通过代孕成为至少八个孩子的父亲,或者正在通过代孕成为至少八个孩子的父亲。 据参加听证会的人士透露,2023年夏天,佩尔曼法官传唤徐波参加秘密听证会时,徐波并未出庭。这位奇幻游戏制作人居住在中国,通过视频连线出庭,并由翻译进行翻译。他表示,希望通过代孕在美国生20个左右的孩子——都是男孩,因为他认为男孩比女孩更优秀——以便将来接管他的公司。 他的几个孩子目前由保姆在附近的尔湾市抚养,等待前往中国的旅行文件。他告诉法官,由于工作繁忙,他还没能见到他们。 据参加听证会的人士透露,佩尔曼对此感到震惊。他们表示,代孕是帮助人们组建家庭的一种手段,但徐所描述的情况似乎并非想做父母。 法官驳回了他的亲子关系申请——专家表示,通常情况下,通过代孕出生的孩子的委托父母的亲子关系申请都会很快获得批准。这一决定使他出资让其出生的孩子陷入了法律困境。 法院拒绝就徐某的案件发表评论。 徐某是网络上的超级大V,但在现实生活中却是个隐士,他很少接受记者采访,而且近十年来都没有在公共场合被拍到过照片。 徐某公司多益网络的一位代表没有回应关于听证会或徐某使用代孕的具体问题。这位代表在给《华尔街日报》的邮件中表示:“老板不接受任何人的任何采访请求,无论出于何种目的。”他还补充说,“你们描述的很多内容都不属实。”这位未透露姓名的代表也没有回应多次要求其澄清哪些内容不实的请求。 佩尔曼法官在从未公开报道过的这起保密案件中的判决,是对美国代孕行业一个鲜为人知的趋势的罕见谴责:中国精英和亿万富翁们前往中国境外(因为国内代孕是非法的),悄悄地生下大量在美国出生的婴儿。 由于美国法院对代孕的诉讼程序通常是私密的,甚至经常不会在法院的公开案卷中提及,因此监督是有限的。 受埃隆·马斯克14个孩子的启发,一些中国父母花费数百万美元的代孕费用,在美国雇佣女性帮助他们组建规模惊人的家庭。徐自称“中国第一爸爸”,在中国以公开批评女权主义而闻名。他的公司在社交媒体上表示,他通过代孕在美国生育了100多个孩子。 据接近王慧武教育公司的人士透露,另一位中国富商汪辉武雇佣了美国模特和其他人作为卵子捐赠者,生了 10 个女儿,目的是有朝一日将她们嫁给有权势的男人。 徐波(左),照片拍摄日期不详。汪辉武摄于2018年。 据安排代孕交易和从事代孕法律工作的人士透露,其他中国客户通常希望生育数量更符合常规,他们大多是缺乏时间和意愿生育子女的高管、年迈的父母或同性伴侣。他们都有足够的财力前往国外,同时又能保持必要的隐私,以便在国内妥善处理可能出现的后勤、宣传和法律问题。有些人还拥有影响力,可以避免受到谴责。 专家表示,代孕市场已经发展得非常成熟,以至于有时中国父母无需踏足美国就能拥有在美国出生的孩子。为了满足这一需求,一个蓬勃发展的美国代孕机构、律师事务所、诊所、快递公司和保姆服务(甚至包括从医院接新生儿的服务)应运而生,使得父母可以将自己的遗传物质运送到国外,然后将孩子送回美国,每个孩子的费用高达20万美元。 亚洲国际生育服务市场的增长引起了美国投资者的关注,其中包括彼得·蒂尔,他的家族办公室投资了东南亚的一系列 IVF 诊所,并在洛杉矶开设了一家分店。 美国大多数州并不禁止国际父母与美国代孕母亲合作。中国法律虽然没有明确禁止公民出国代孕,但官方对此持批评态度。一些中国名人与海外代孕母亲合作的案例,有时会在国内引发争议,因为国内民众普遍认为代孕在伦理上存在问题,且带有剥削性质。 根据美国宪法第十四修正案,在美国出生的婴儿自动成为美国公民。外国公民利用宪法保障的公民权这一问题,长期以来一直是敏感话题。 2020年,美国国务院采取措施遏制所谓的“生育旅游”,收紧了涉嫌赴美生育女性的签证规定。今年1月,唐纳德·特朗普签署了一项行政命令,规定除非父母一方是美国公民或永久居民,否则在美国出生的儿童将无法获得公民身份。该命令目前正在接受最高法院的审查。目前尚不清楚这两项规定是否适用于与美国籍代孕母亲合作的外国人。 上个月,佛罗里达州共和党参议员里克·斯科特在参议院提出一项法案,禁止包括中国在内的一些外国公民在美国使用代孕。他援引了《华尔街日报》报道的一起正在进行的联邦人口贩卖调查,该调查涉及洛杉矶一对华裔夫妇,他们育有二十多个孩子,几乎全部都是在过去四年内通过代孕出生的。 一项联邦人口贩卖调查正在关注一对华裔夫妇,他们育有二十多个孩子,几乎全部是通过代孕出生的。上图为他们在加州阿卡迪亚的豪宅。(图片来源: Philip Cheung,《华尔街日报》 ) 执法部门正在更广泛地调查一些与美国代孕母亲合作的中国父母。据代孕母亲透露,联邦调查局(FBI)和国土安全部(DHS)的调查人员已经约谈了一些与中国父母合作过的代孕母亲,但这些调查的目的尚不清楚。FBI拒绝置评,DHS也未回应置评请求。 我们不是Costco 美国IVF USA的创始人兼首席执行官张先生表示,他过去的主要客户是试图绕过独生子女政策的父母。IVF USA是一家在美国和墨西哥拥有多家生育诊所的网络,主要服务于富裕的中国家庭,并与代孕机构合作。这些婴儿被带回中国后,由于拥有美国国籍而非中国国籍,因此不受惩罚性措施约束。独生子女政策已于2015年废除。 最近,出现了一批新的客户群体。“埃隆·马斯克现在成了他们的榜样,”张先生说。他表示,越来越多的“超级富豪”委托人生育数十甚至数百名在美国出生的婴儿,目的是“打造一个势不可挡的家族王朝”。 张说,中国一位富商(和王先生一样也从事教育行业)想通过代孕一次性生育200多个孩子,构想建立一个家族企业。“我直接问他,‘你打算怎么养活这么多孩子?’他哑口无言。”张说,他拒绝了这位富商的委托。 其他代孕专业人士也描述了类似的惊人数字。加州一家代孕机构的负责人表示,过去几年里,他曾帮助一位中国父母完成了100个孩子的代孕订单,这项订单分散在多家机构之间。 洛杉矶一位代孕律师表示,近年来他帮助一位中国亿万富翁客户通过代孕生育了 20 个孩子。 总部位于加利福尼亚州的代孕机构ACRC Global面向中国及其他国际客户开展业务,该公司于10月在北京医疗健康展览会上设立展位,重点关注出国就医事宜。(图片 来源:Gilles Sabrié,《华尔街日报》) 一张幻灯片展示了北京健康博览会上的胚胎。图片 来源:吉尔·萨布里埃(Gilles Sabrié),《华尔街日报》。 洛杉矶代孕律师阿曼达·特罗克斯勒表示,她的律所曾接待过一位满怀希望的中国准妈妈,这位准妈妈想要同时进行八到十次代孕,并要求折扣。“我当时就说,‘不行,我们又不是好市多,’”特罗克斯勒说道。她最终没有接受这位客户,因为她拒绝同时进行两次以上代孕的委托人。 业内人士表示,由于对该行业的监管非常薄弱,几乎不可能弄清楚父母是否在与多个代孕母亲合作,涉及不同的机构和律师事务所。 加州代孕机构老板乔伊·米兰表示,一位来自中国的单身父亲联系她,希望雇佣四名代孕母亲。她同意帮这位父亲联系其中一位,但后来得知他又去了另一家机构寻找其他代孕母亲。 “当我们联系他,告诉他预产期到了,孩子即将出生时,他慌了,说:‘我们已经要照顾两个孩子了!’”米兰说。“并不是说你不能生四个孩子,有些家庭就有四五个孩子,但如果你后悔了,就无法挽回了。” 行业团体建议,由于后勤和情感上的挑战,以及可能加剧人们对代孕商品化的认知,代孕机构和试管婴儿诊所不应与寻求同时进行两项以上代孕的父母合作。但米兰表示,这一建议缺乏实际效力。不遵守这些团体建议的最严厉惩罚是被取消会员资格。 代孕机构负责人兼卵子捐赠与代孕伦理协会理事会成员丽莎·斯塔克·休斯承认,确保这些建议得到落实并非易事。她说,该协会一直在探讨如何在不违反患者隐私法的前提下,更主动地发现父母同时在不同机构进行多项代孕的情况。 有些机构毫不犹豫。纽约试管婴儿诊所环球生育与遗传中心首席执行官胡怡涵负责帮助中国父母联系代孕机构。她说,当她的客户想要同时进行三到四次代孕时,对方的反应通常都很积极。“我从代孕机构那里得到的反馈都很积极,他们会说,‘这可是个大项目!我想做!’”她说道。 代孕机构通常每完成一笔代孕交易可获得 4 万至 5 万美元的收入,这笔收入与支付给代孕母亲的款项是分开的。 纽约试管婴儿诊所环球生育与遗传中心首席执行官胡义涵在北京健康展上发表了讲话。图片 由《华尔街日报》的吉尔·萨布里埃拍摄。 女孩们,未来世界领袖 据接近汪辉武公司的人士透露,汪辉武通过美国代孕生下了10个女儿,他从模特、一位金融学博士和一位音乐家身上购买了数十枚卵子,每枚卵子的价格在6000美元到7500美元之间。他是总部位于四川的教育集团希教国际控股有限公司(前身为希望教育集团)的总裁兼首席执行官,该集团拥有并运营多所大学和技术学院。 据人们说,王喜欢女孩,希望她们长大后能嫁给世界领导人。 2021 年,一些据称是与王某共用保姆的人发来的信息截图在社交媒体上疯传,这些信息讨论了王某在美国使用代孕的情况。 中国媒体批评了这位高管,称商业代孕剥削女性,违反中国社会秩序和道德规范。汪所在公司的股价也在此期间暴跌。 此前曾将这些说法斥为谣言的希教国际控股公司没有回应置评请求。 2019 年初,曾短暂签约 Prada 的演员兼模特郑爽和她的男友张恒雇佣了两名美国代孕母亲。 在两个孩子出生之前,这对夫妇的关系就开始恶化,郑某在两个孩子出生后,在科罗拉多州的一起监护权诉讼中,也开始后悔了。 根据法庭文件中包含的与代孕机构的电子邮件往来,郑某据称曾考虑要求其中一位代孕母亲终止妊娠,但已经太迟了。 最终,孩子的父亲张某飞往美国,在科罗拉多州和内华达州接生,并留在美国照顾两个孩子。之后,他在微博上发帖称郑某曾考虑堕胎。 2019年,中国女演员郑爽(左)与男友张恒抵达北京机场。 图片来源:ImagineChina/Alamy 郑某被多家时尚品牌解约。这对情侣因涉嫌逃税接受调查;郑某被判罚款近4600万美元,张某被判罚款500万美元。根据法庭文件,郑某的男友张某最终获得了孩子的唯一抚养权,并随后与人共同创办了一家专注于服务中国父母的加州代孕机构。 与此同时,一些年轻时受独生子女政策限制的中国老年父母,正在寻求通过代孕来扩大他们的家庭规模,以度过典型的生育年龄。 纽约生育中心首席执行官胡表示:“任何中上收入家庭,任何60岁的男性,都在进行独生子女政策的报复。他们试图弥补年轻时想要却受到严格限制、无路可走、技术落后、市场不成熟而无法实现的愿望。” 埃默里大学的研究人员发现,2014年至2019年间,国际父母使用美国代孕的数量增长了四倍。在此期间,试管婴儿诊所为与国际父母合作的代孕母亲启动了3240个周期,占美国代孕总数的近40%。疫情期间,由于全球旅行限制,这一数字有所下降。在2014年至2020年间的国际父母中,41%来自中国。 一些投资者押注这些数字将继续增长。2018年,总部位于四川、在香港上市的锦欣生育集团收购了南加州连锁生育诊所HRC Fertility,该诊所的医生已经拥有相当数量的中国客户。 蒂尔的家族办公室曾于去年在乔·罗根的播客节目中表达了对出生率下降的担忧。该办公室参与了Rhea Fertility的两轮融资,共筹集了3000万美元,用于在泰国、马来西亚、新加坡和菲律宾开设连锁国际生育中心,主要服务于亚洲家庭。Rhea首席执行官玛格丽特·王表示,Rhea于去年底在洛杉矶开设了一家试管婴儿诊所,其目标客户是那些希望通过她所谓的“监管套利”来获取在其本国可能非法的生育和代孕服务的父母。 王先生表示:“对于那些有资源且有此意愿的人来说,美国仍然是他们的首选目的地。” Thiel Capital 的一位代表未回复置评请求。 “50个优秀儿子” 中国网络游戏亿万富翁徐一璠多年来一直公开宣称要建立一个庞大的子嗣王朝。 在微博上,与徐某有关联的账号写道“多生孩子可以解决所有问题”,并幻想徐某的孩子与埃隆·马斯克的孩子结婚。 另一个更早的微博账号经核实为徐某运营,该账号在 2023 年写道,他希望有“50 个高质量的儿子”。 同年,佩尔曼法官在洛杉矶驳回了徐某的亲子鉴定申请。但之后,与他有关联的一个微博账号发帖称,他上诉成功了。 “徐波有几个孩子(都是中犹混血),由于女权主义者的破坏和一位女法官的恶意判决,这些孩子在美国被带走了,”该账号于2024年4月发布,似乎指的是徐波前一年参加的那场秘密听证会。“后来,徐波提起上诉,所有进入审判程序的案件都胜诉了。我听说今天又有一个案子胜诉了,徐波获得了一个孩子的抚养权;他已经领回了孩子。” 该用户否认自己是徐某,但《华尔街日报》的分析显示,该微博账号和另一个微博账号与徐某有关。徐某所在公司的微博账号转发了其中一个账号的内容,这些账号分享了徐某出席的美国秘密法庭听证会的细节、徐某护照的裁剪照片、徐某子女的照片和视频以及其他个人文件。照片中,徐某的子女在保姆的陪伴下或在类似托儿所的环境中吃饭、玩耍或做作业。 与徐某相关的微博账号发布了多段视频,视频中一群孩子对着镜头喊着“爸爸”。上面这段2022年的视频配文写道:“想象一下一群宝宝朝你跑过来——是什么感觉?看看吧。除了你爱的人,还有什么比孩子更可爱呢?” 《华尔街日报》未能找到徐某就法官判决提出上诉的任何公开记录。在洛杉矶,此类上诉通常是公开的。 代孕律师表示,如果徐某在洛杉矶法院被驳回亲子关系申请,他或许可以尝试在其他司法管辖区提交同样的申请——可以选择代孕母亲所在地、试管婴儿治疗地点或婴儿出生地。不同司法管辖区的法院未必能够查阅其他地方提交的亲子关系申请。 上个月,徐某的前女友唐静在微博上发文称,徐某在多个国家的多处房产中拥有300个孩子。徐某此前曾指控唐静盗窃,两人目前仍在对簿公堂。唐静未对此事作出回应。 当时,多益网络在微博上发表声明称,300 这个数字是错误的,但证实了一个惊人的事实:“经过多年在美国通过代孕的努力”,徐某“只有 100 多个”孩子。 11月下旬,与徐某有关联的用户发布了一段视频,视频中十几名幼儿或小学低年级儿童在某个不知名地点的户外露台上玩耍。“真相如何,大家自己去看吧。”该用户配文道。 镜头扫过露台,孩子们——看起来大多是男孩——开始朝露台跑去。“爸爸!”他们喊道。“爸爸!”
苹果DRAM长期订单协议将到期,三星、SK海力士被曝明年1月起涨价
IT之家 12 月 14 日消息,尽管市值高达 4 万亿美元,但目前来看,哪怕是苹果也难以在当下全球半导体供应紧张的背景下独善其身。 爆料者 @jukan05 最新供应链调查显示,苹果与三星电子、SK 海力士签署的 DRAM 内存长期供货协议(LTA)即将到期,这两家韩国厂商计划自 2026 年 1 月起提高对苹果的芯片报价。 外界关注的核心问题在于,苹果是否会将由此带来的成本上升转嫁给终端消费者。@jukan05 认为,苹果很可能在 2026 年上半年上调包括 iPhone 在内的产品价格,以应对持续上升的零部件成本。 不过 @jukan05 也指出,苹果拥有规模庞大的现金储备,能够在短期内吸收部分成本压力;同时苹果还持续加大对自研芯片的投入,也有助于抵消部分成本上升,有望在一定程度上缓冲内存涨价对于整体带来的冲击。 如果苹果需要以更高价格从三星和 SK 海力士采购 DRAM,可能受到影响的产品范围较广,例如: 传闻中的“低价版”MacBook M5 MacBook Air iPhone 18 系列 iPhone Fold 重新设计、采用 OLED 屏幕的 M6 MacBook Pro 在内存成本上涨的情况下,上述产品的整体成本结构都可能面临压力。 当前 DRAM 内存市场形势尤为严峻。三星电子的 DS 半导体部门甚至会为了这部分利益而拒绝为“兄弟部门”移动体验(Mobile Experience)业务部提供 LPDDR 内存长期供应协议。IT之家后续将保持关注。
澳企雇肯尼亚劳工伪装AI聊天机器人,每条消息付0.05美元
IT之家 12 月 14 日消息,据 Futurism 报道,最新披露的证词显示,“数据工作者调查”(Data Worker's Inquiry)—— 一个旨在赋权零工劳动者记录自身行业状况的国际研究项目,揭示了人工智能领域中增长最为迅猛的消费细分市场背后令人震惊的细节。 肯尼亚男子迈克尔・杰弗里・亚洲(Michael Geoffrey Asia)在为该项目撰写的报告中写道,在他因无法在所学的全球航空业找到工作而陷入绝望之际,接触到了数据标注和聊天内容审核的世界。然而,对他而言,这些“聊天”竟变成了“在一些我从未听说过的平台上进行的浪漫且亲密的对话”。 尽管这与他从航空学校毕业后的人生规划相去甚远,但为了养活家人,他还是接受了澳大利亚公司 New Media Services 提供的“文字聊天运营员”职位。他写道,自己住在内罗毕马萨雷(Mathare)贫民窟,这份工作是他维持家庭生计的唯一依靠。 “我当时并不知道,这份工作要求我扮演多个虚构身份,并使用公司创建的虚假个人资料,与孤独的男女用户展开亲密甚至露骨的对话。”迈克尔写道。 为了完成任务,迈克尔必须同时扮演多种身份,为每个角色构建详尽的背景故事,以充当远在世界另一端用户的“聊天机器人”。“有时我会接手一段已持续数日的对话,必须无缝衔接下去,以免用户察觉回复者已经更换。”他写道。 在任何一个工作日,迈克尔都要同时扮演“三到五个不同的人设”,性别各异。他的报酬按消息条数计算,每条固定 0.05 美元(IT之家注:现汇率约合 0.35 元人民币),但每条消息必须达到规定的字符数。此外,他还需保持每分钟至少输入 40 个单词的速度,并实时关注仪表盘上显示的累计发送消息数量。 “一旦绩效指标落后,就可能收到警告、减少派单,甚至被解雇。”迈克尔解释道。 这项工作在情感上令人极度疲惫:聊天用户会向他倾诉现实生活中亲密关系的细节以及自身的情感创伤,却误以为自己面对的是一个没有感情的 AI 聊天机器人。 “我的信仰告诉我,爱应当真实,亲密关系应是神圣的,而欺骗对说谎者和被欺骗者都会造成伤害,”迈克尔写道,“可我却在这里,以职业化的方式欺骗那些真正渴望联结的脆弱人群 —— 拿走他们的金钱、信任与希望,却无法给予任何真实的东西作为回报。” 为了掩盖这份令他感到屈辱的工作,迈克尔向家人编造了一个谎言:他是一名远程 IT 技术人员,负责处理工单、修复故障服务器。“他们哪里知道,就在刚才,我又对另一个男人说了‘我爱你’。”迈克尔写道。 此外,他还签署了一份保密协议,这是一份强制性合同,即使他愿意,也无法向亲人透露实情。“你该如何解释:你靠告诉陌生人‘我爱你’来赚钱,而你真正的家人就在三米之外熟睡?”他写道。 迈克尔绝非孤例,由于科技外包行业的高度隐秘性,相关数据难以精确统计,但据估计,全球从事线上零工工作的劳动者人数介于 1.54 亿至 4.35 亿之间。并非所有人都从事与迈克尔相同的工作,但像 AI 数据标注、内容审核和文字聊天运营这类高压力、低薪酬的岗位,往往由来自非洲、南美洲及东南亚欠发达国家的劳动者承担。
新钢梁上的旧问题:马斯克们的方舟与普通人的船票
同一根钢梁,隔了93年。上面坐着的人,彻底换了。 1932年,11个建筑工人在260米高空吃午餐。他们的骄傲写在脸上——这楼,是我们用双手建的。 2025年,《时代》封面给出了答案:年度人物是“AI的建筑师”。马斯克坐在屋顶最前面,黄仁勋、苏姿丰、李飞飞站在他身边。 钢梁还是钢梁,但游戏规则变了。 钢梁上的新玩家 马斯克不是在造产品,是在书写文明的下一章。 特斯拉的数百万车辆是收集世界数据的“眼睛”,Optimus机器人要重新定义“劳动”,xAI的Grok模型追求最纯粹的“真理”。马斯克的野心很直白:突破碳基生命的极限。 三位华人站在他身边,不是巧合。 黄仁勋:AI时代的“炼油厂主”,GPU就是新石油; 苏姿丰:打破算力垄断的“破局者”,确保市场有第二选择; 李飞飞:AI的“道德灯塔”,守护技术的善意。 他们代表的不只是技术,更是规则制定权的转移。未来的AI蓝图,将融合东方的哲思。 钢梁下的我们 最残酷的对比在这里: 1932年,工人是画面的主角。他们的劳动虽然危险,但清晰可见。 2025年,大多数劳动者消失在画框外。数据标注员、内容审核员、算法优化师——他们的工作成为喂养AI的“隐形燃料”。 劳动正在经历最深层的异化:你甚至不知道自己在为什么样的未来添砖加瓦。 方舟的门票 马斯克说要为文明上“备份”,把人类送上火星。他的AI布局,也是在打造通往数字时代的方舟。 问题来了:这张船票,怎么分? 工业时代讲“按劳分配”,你的产出决定收获。AI时代可能变成 “按重要性分配”——而“重要性”的标准,掌握在少数架构师手中。 当算法接管价值创造的核心环节,传统劳动的议价权正在瓦解。 重建可见的尊严 出路或许藏在1932年的照片里:让劳动重新被看见。 不是回到过去,而是创造未来: 技术应该让人更有尊严,而非更可替代; 制度需要适应人机协作,而非只保护旧岗位; 文化必须追问:这项技术让谁受益?符合谁的价值观? 钢梁还在那里。但这次,我们需要的不只是登高的勇气,更是重塑阶梯的智慧——让每个人都有机会抵达属于自己的高度。 毕竟,文明的高度从来不取决于最高的那座塔,而取决于最矮的那个人能站在哪里看风景。
OLED显示器全球霸主易位!华硕超越三星登顶
快科技12月14日消息,根据集邦咨询的最新报告,2025年第三季度全球OLED显示器出货量64.4万台,环比增长12%,同比大涨65%,一片欣欣向荣。 预计2025年全年,OLED显示器出货量可达262万台,年增长率高达84%。 凭借卓越的画质表现、宽广的色域覆盖、超高的对比度、极速的响应速度,OLED显示器已经成为高端电竞市场的首选。 与此同时,OLED显示器头部品牌的座次也出现了意外的变动。 2025年第三季度,华硕以21.9%的份额超越三星,首次跃居全球第一。 华硕登顶主要得益于丰富的产品矩阵,不但ROG高端系列广受欢迎,还有面向创作者的ProArt系列,以及便携式、折叠式双屏产品,市场、口碑双丰收。 如无意外,华硕在2025年全年的OLED显示器市场上将首次拿下全球第一! 三星以18%的份额跌至全球第二。 虽然三星OLED显示器前三季度出货量的其实很平稳,但不进则退,最终被华硕赶超。 微星品牌表现亮眼,从2024年的第五名,攀升至如今的第三名。 目前,微星OLED显示器已布局20多款覆盖不同价位段的中高端机型,主打超高分辨率,满足3A大作的需求。 另外,微星一直都在同步引入前沿面板技术,推进产品迭代。 LG电子位列第四,份额12.9%。 受生产基地搬迁影响,LG电子曾在第二季度滑落至第五,而随着工厂搬迁顺利完成,以及新款机型上市,出货量迅速回升。 在新品不断、45寸强力推广的支持下,LG电子有望冲击第三,和微星一较高低。 以上四家品牌,就占了全球OLED市场的足足三分之二。
6位前DeepMind老将打造“AI指挥官”,一半成本刷新SOTA
编辑:元宇 6位前DeepMind成员以元系统重塑大模型调用方式,该系统推出的Gemini 3 Pro优化技术在ARC-AGI-2上以54%的成绩夺得榜首,而成本仅为此前最优方法的一半。 最近,6名前Google DeepMind研究员、工程师又搞大事了。 他们的新初创公司Poetiq没去研发更大、更聪明的模型,而是搭建了一个元系统,该系统可以让前沿大模型自动生成解决特定任务的策略和模型组合。 这样不仅解决了前沿模型难以单独解决复杂真实世界问题的痛点,还将整体推理成本降低了一半。 12月8日,ARC Prize官宣验证了该团队的成果。 由Poetiq推出的Gemini 3 Pro优化技术,在ARC-AGI-2 leaderboard上创下新SOTA,得分高达54%,每任务计算成本仅31美元。 这一突破远超此前模型的最优表现,在leaderboard上力压群雄。 Poetiq团队揭秘 Poetiq初创团队均来自Google DeepMind Poetiq是一个精干且高度技术型的团队,由6名来自Google DeepMind的研究员与工程师组成。 该创始团队成员一共拥有53年的专业经验,他们在Poetiq的目标是「以更优的推理,铺就通过安全超级智能的最快路径」。 12月5日,这家成立不到一年的公司自豪地宣布: 「Poetiq系统已经大幅超越现有方法,并树立了新的行业最佳表现。」 如上图所示,Poetiq系统在ARC-AGI-2半私有评估集上创下新纪录。 11月20日,Poetiq已经公布了自己在ARC-AGI-2上的强劲表现,此次ARC Prize对Poetiq公布的成绩进行了官方验证。 Poetiq开发的一套纯Gemini配置参与了ARC Prize的官方评估。 该系统以每题30.57美元的成本取得了54%的成绩,打破了此前Gemini 3 Deep Think创下的每题成本77.16美元、45%的最佳成绩。 Poetiq团队表示,在ARC-AGI-2公共数据集上,Poetiq系统建立了全新的帕累托前沿,不仅超越以往成果,还进一步推动了成本效益推理的边界。 Poetiq团队将这一成绩,归结为它的元系统。 元系统 在任意模型上构建智能 Poetiq的方法是在任意模型之上构建智能。 其元系统旨在利用任何现成的前沿模型,自动生成能解决特定任务的完整系统,无需构建甚至不需要微调自己的大前沿模型。 这也是为什么Poetiq能在Gemini 3与GPT-5.1发布后数小时内,就将它们快速接入并取得SOTA表现的原因。 如上图所示,Poetiq元系统在ARC-AGI-1和ARC-AGI-2上不仅全面刷新了以往成绩,也再次推进了低成本推理的边界。 相比之下,Gemini 3 Deep Think(预览版)成本明显更高,准确率却更低。Poetiq(Gemini-3-a、b、c)展示了Poetiq如何利用多个大语言模型,在任意成本目标下实现最大化性能。 Poetiq系统可以通过多次调用Gemini-3来程序化地处理ARC-AGI-1和ARC-AGI-2的问题,从而在广泛的计算区间内实现帕累托最优。 Poetiq(Grok-4-Fast)主打极致成本效率,构建于Grok-4-Fast Reasoning模型之上。不仅比原模型报告的结果更便宜、准确率更高,还能达到与价格高两个数量级的模型相当的准确度。 Poetiq(GPT-OSS-b)基于开源权重模型GPT-OSS-120B,在单题不到1美分的成本下仍取得了非常亮眼的准确率。 Poetiq(GPT-OSS-a)基于GPT-OSS-120B的低思考版本,用来展示极限成本条件下的系统表现。 以上这些方案虽然各自都能独立运行,但它们共同的底层是Poetiq灵活的元系统。 这个元系统的核心优势之一即能自动选择模型组合与策略,甚至会自行判断何时要写代码、又该由哪个模型负责写代码。 Poetiq的递归、自我改进系统完全不依赖特定大模型,在接入最新模型时也能充分展现其能力。 使用Poetiq元系统强化主流模型 为了进一步展示Poetiq元系统的能力,研究人员将其应用到多个来自Google DeepMind、OpenAI、Anthropic和xAI的最新模型上。 每一次,Poetiq都实现了「更高准确率+更低成本」的组合。 上图中展示了12个模型(包括ChatGPT、Claude Haiku、Gemini、Grok 4、GPT-OSS)在ARC-AGI-1上经过Poetiq处理后的表现。 Poetiq是如何做到的?秘诀其实只有一句话: 从上到下,全靠大语言模型。 Poetiq使用大模型来构建系统、改进系统、也让系统本身运行起来。 正是这种灵活、强大且递归的系统架构,让Poetiq能快速取得如此一系列SOTA成果。 Poetiq选择开源的具体配置,主要为了展示2个重要理念: 提示词只是接口层,并非智能本体 系统在一个循环式的解题流程中运行:它不会只问一次,而是先让大模型生成一个可能的答案(有时包括代码),根据反馈进行分析,然后再继续利用模型改进答案。 这种多步骤、自我完善的方式,让系统能逐步构建并打磨最终解答。 自我检查 系统会自主检查自己的进展,决定什么时候信息足够、结果可靠,从而自动结束流程。 这种自我监控机制能有效避免浪费算力,让整体成本更低。 为什么选择ARC-AGI? Poetiq认为ARC-AGI是验证自身核心理念的理想测试场。 大模型蕴含了大量人类知识,但在复杂推理任务上经常出现不稳定的情况。 一个原因是模型表现高度依赖提示词,而其随机性会让知识提取变得不够可靠,从而使推理步骤难以预测。 真正的挑战在于:如何发现一种推理策略,既能找出需要的信息,又能在找到信息时顺利将其组合起来,并智能判断下一步该做什么。 Poetiq的核心目标,就是为了让这一过程能够自动化并不断优化。 Poetiq所构建的系统并不预设推理策略,而是让模型自主发现最适配的推理方式,并能在现实限制(预算、Token或算力)内工作。 这将释放生成式AI在复杂推理方面的真正潜力。 Poetiq的系统能在短时间内适配任务特性与模型特性,而ARC-AGI测试的是模型抽象推理、归纳、逻辑、生成策略能力,这和Poetiq系统的优势也是相互匹配的。 为了使Poetiq的元系统能够随着每次解决新任务而持续进化,任务的多样性也非常关键。 为此,Poetiq的团队正在让系统攻克更多基准任务,涵盖多种推理与检索需求。 此外,Poetiq系统的优点是擅长与其他系统协作。 该系统可以用来优化现有大型系统内部的AI组件。 如果能够在不修改模型本身的前提下,利用前沿模型中丰富的世界知识来解决长时序任务,如果能让底层知识提取机制更适配大模型,也许就不需要进行模型调优,这些正是Poetiq下一步努力的方向之一。
Keeper用AI找“灵魂伴侣”,男用户成功结婚需付5万美元赏金
IT之家 12 月 14 日消息,人工智能婚恋初创公司 Keeper 认为,他们能帮你找到“灵魂伴侣”,如果找不到,也会如实告知。 Keeper 首席执行官杰克・科兹洛夫斯基(Jake Kozloski)对 Business Insider 表示:“我们明确知道谁可能是、谁不可能是你的灵魂伴侣。我们不会浪费你的时间,假装说这十万人里随便一个都可能是你的真命天子。如果我们判断不是,就会直接告诉你‘不’。” 这家成立于 2022 年的约会平台,利用多层算法和人工智能模型为注册用户提供匹配服务。该公司近日首次披露:其已于 2024 年 10 月完成 400 万美元(IT之家注:现汇率约合 2826.9 万元人民币)的种子前轮融资,由 Lightbank 和 Lakehouse Ventures 领投,Goodwater Capital、Champion Hill Ventures 等机构参与投资。 科兹洛夫斯基表示,投资者“将人工智能视为约会应用领域的拐点”,并认为这是“颠覆现有巨头”的良机。 Keeper 并非唯一试图重塑在线约会市场的初创企业。其他 AI 驱动的婚恋应用,如 Sitch 和 Amata,也已筹集数百万美元资金,用于打造下一代约会平台。与此同时,Tinder 和 Bumble 等传统约会应用巨头也在积极布局 AI 赋能的用户体验。 科兹洛夫斯基还指出,公司的价值观也是吸引部分投资者的关键因素之一。“他们认为,当前存在一场与埃隆・马斯克所谈论的‘生育危机’相关的婚姻危机。”他形容 Keeper“与鼓励生育(pronatalist)运动关系友好”。 不过,科兹洛夫斯基强调,使用 Keeper 并不要求用户必须有生育意愿。 自上线以来,Keeper 已获得超过 150 万次注册,其中约 30 万人完成了账户创建。在这些用户中,已有“少量”成功配对。尽管 Keeper 未透露具体配对数量,但据其融资演示文稿显示,其测试版促成的约会中,有 10% 最终步入婚姻。过去一年,公司利用新融资持续优化其匹配技术。 目前,Keeper 仅面向异性恋用户,且未提供针对不同性别认同的明确选项。 “我们需要为同性关系专门开发一套全新算法,我们很乐意去做,未来也一定会做,”科兹洛夫斯基解释道,“但现阶段,我们希望先在核心产品上实现产品市场契合(product-market fit)。坦率地说,在寻找终身伴侣方面,异性恋关系目前对我们而言是一个更大、更强劲的市场。” 在 Keeper 上创建个人资料是一个需要坐下来认真填写的过程。初始注册表不仅包含常规约会应用中的基本信息(如年龄、身高),还要求用户提供学术成绩(包括 SAT 分数)、职业抱负、薪资及净资产等数据,甚至鼓励用户完成外部性格测试。完成初步问卷后,用户还需经历 13 个后续步骤,从上传照片到阐述自己的爱情观。 “我们不允许用户自行创建个人资料,”科兹洛夫斯基说。Keeper 会根据收集到的信息为用户量身打造档案。 他介绍,Keeper 首先使用非 AI 算法对潜在匹配对象进行初步筛选,例如基于年龄范围等基础数据点。“当我们的其他算法筛选出前 100 名候选人后,才会调用大语言模型(LLMs)。这些 LLM 经过我们积累的婚恋洞察训练,能够对这 100 人进行最终甄别,判断‘究竟哪些人真正值得推荐’。” 科兹洛夫斯基表示,AI 在分析“整体吸引力”以及用户特定特征(如秃顶、发色等)时发挥关键作用。此外,Keeper 还与斯坦福大学的一个研究团队合作,由该团队协助训练 LLM(Keeper 向研究团队提供匿名化数据)。 不过,Keeper 的服务并非完全自动化,目前仍有人工红娘参与匹配流程。一旦系统判定匹配成功,Keeper 会通过短信将双方连接起来。 该平台采用复杂的收费结构,且费用仅针对男性用户。男性用户需签署一份“婚姻赏金协议”(marriage bounty),通常金额为 5 万美元(若用户最终结婚);此外,每次通过平台安排的约会需支付 5,000 美元(科兹洛夫斯基表示,这部分费用可抵扣总赏金金额)。
GPT-5.2降智遭全网差评!奥特曼慌了
新智元报道 编辑:桃子 KingHZ 【新智元导读】年终AI大戏,OpenAI败给了谷歌?GPT-5.2上线48小时,全网吐槽一大片。第三方数据实证,Gemini 3 Pro才是真正的王者。 OpenAI打出了GPT-5.2这张「年度王牌」,却没有打赢谷歌... Epoch AI最新报告,GPT-5.2的能力指数(ECI)得分152,仅次于Gemini 3 Pro。 在多项基准测试中,GPT-5.2的实力并没有「全线霸榜」。 在由陶哲轩联手百位数学家出的考题——FrontierMath中,GPT-5.2仅在T1-3级中霸榜,T4还是Gemini 3的高地。 另外,在国际象棋Chess Puzzles中,GPT-5.2拿下了第一的成绩。 唯一例外的是,在SimpleQA Verified上,GPT-5.2都不及GPT-5.1,意味着迭代后的可信度更差了。 不仅如此,多个第三方基准评测显示,GPT-5.2远不及预期,没有打败Gemini 3。 包括OCR-Arena、simple-bench、Live-Bench上,GPT-5.2甚至都排在了Claude Opus 4.5之后。 发布仅两天,GPT-5.2水花不大,反而圈子里开发者吐槽的不少。 为了打赢这场硬仗,OpenAI拉响「红色警报」,把改进ChatGPT事项提到了优先级。 更极端的是,内部直接停掉了AGI的研发,Sora也暂停了八周,显然摆出了破釜沉舟的姿态。 可是呢,在业界来看,OpenAI至今仍未摆脱被动的局面。 GPT-5重度用户站出来发声,「GPT-5.2距离成为一块石头也不远了」。 年终之战,OpenAI败了? 三年前,谷歌因错失先机,被OpenAI ChatGPT抢尽了风头。 昨天,谷歌创始人谢尔盖·布林重返斯坦福演讲,现场公开承认曾经的「最大失误」: 我们搞砸了——太怕AI说错话,结果输掉一个时代。 自动播放 如今,凭借Gemini 3 Pro+Nano Banana Pro,谷歌已重回AI浪潮之巅。 风水轮流转。这一次,轮到了OpenAI,却在2025年这场关键战役中自乱阵脚。 上线首日,奥特曼激动宣称,API调用量就超过了万亿token,且增长速度极快 此前Information爆料,GPT-5.2,代号大蒜(Garlic),原计划在明年初亮相。 整个硅谷,曾透露了一种风声——OpenAI预训练终结了,甚至GPT-5.1可能基于4o后训练而来,由此提升不大。 确实如此,在预训练上,OpenAI遇到了Scaling瓶颈。 预训练Scaling,或许不大 在GPT-5.2(大蒜)研发上,原爆料称,OpenAI解决了预训练环节遇到的一些关键问题—— 改进之前「最好的」且「体量大得多」的预训练模型。 在内部,OpenAI整合了在开发「Shallotpeat」期间修复的Bug,积累了许多预训练的经验。 正如Information所言,最关键的突破发生在「预训练阶段」。 但以上的一切信息,都是新闻报道。OpenAI究竟在预训练上,是否实现了重大突破,难以得知。 但从官方全线击败Gemini 3基准上可以猜测,GPT-5.2在预训练方面取得了一定的改进。 但是从第三方评测和网友反馈中,GPT-5.2在底层技术迭代上,没有实现突破式的进展。 Epoch AI另一项评估中,顶尖AI大模型在长程任务的性能,Gemini 3依旧是最强的—— Gemini 3 Pro:4.9小时 GPT-5.2:3.5小时 Opus 4.5:2.6小时 正如工程师Dan Mac所言,Gemini 3 Pro之所以拥有更深入的智能,是因为谷歌预训练最强。 而GPT-5.2拥有最好的专用智能,是OpenAI在后训练上优化的结果。 明年初,还有更大的 纽约时报最新爆料称,接下来几周,OpenAI将继续把重点放在ChatGPT优化上。 他们正在筹备明年初的一次更大规模发布。 在内部,OpenAI的2B和2C方向的「双线作战」模式并行。 OpenAI也在推进其他项目,包括广告和电商相关尝试。 尽管被吐槽,他们仍在探索「更克制」的方式,比如通过ChatGPT聊天完成购物,并从交易中抽成。 在企业市场方面,OpenAI正将支撑ChatGPT的同一套AI技术引入企业软件领域。 数据显示,每周使用ChatGPT的用户超过8亿人,市场份额约为76%。 一位AI大佬说,「消费级AI几乎就等同于OpenAI,如果失去了这一点,这家公司就不会有现在这样的价值」。 然而,在过去12个月里,全世界多家AI初创已开发出能够匹敌,甚至在某些方面超越OpenAI领先模型的技术。 谷歌Gemini 3 Pro的出世,对OpenAI业务来说着实是一次不小的打击。 Gemini 3力压GPT-5.2, OpenAI只是虚晃一枪? 就从网友实测角度来说,GPT-5.2还有很大的改进空间。 有网友忍无可忍,直言OpenAI完全没脑子: GPT-5.2语气冰冷,堪比北极,完全无视用户体验,「一味地不断倒退,把原本正常、自然的语言越改越离谱,最后变成一堆辱骂和说教,然后还把这当成某种胜利来兜售。」 OpenAI活该被Gemini 3吓得够呛。 比如,在视觉推理上,Gemini 3 Pro完全碾压GPT-5.2。 在3D模型生成上,GPT-5.2速度更慢、成本更高,总体表现不如Gemini 3。 在越界小说生成上,GPT-5.2垫底,不如Gemini 3 Pro、Claude 4.5 Opus、Grok 4: 越界小说是一种文学类型,以渴望冲破社会桎梏与基本规范的角色为核心。 这类作品通常涉及一系列禁忌主题、黑暗题材与极端议题。 在前端代码生成上,Gemini 3大幅领先,GPT-5.2仍望尘莫及。 在相同提示下,在健身仪表盘首页设计上,53万多人讨论了Gemini 3 、GPT-5.2和Claude Opus 4.5的设计, 提示词:健身仪表盘首页。顶部为每周活动概览(紧凑型),今日消耗卡路里及环形进度条(紧凑卡片),卡路里卡片下方为连续锻炼计数器,底部为周度锻炼柱状图。移动端应用,单屏显示。视觉风格:浅色模式,柔和的乳白色背景,圆角卡片带有细微阴影,珊瑚色作为主要强调色,电子蓝用于图表和高亮部分。简洁的无衬线字体排版,现代卡片式布局。情绪:激励人心且充满活力。清新、纯净且平易近人。现代健康美学,令人感到鼓舞和振奋。 GPT 5.2几乎次次垫底: 开发者Mattia用AI搜索模型Perplexity查看了全部评论,Gemini 3是最后的赢家! 如果以上只是个例,那下列的数据不会撒谎:GPT-5.2不及Gemini 3 Pro。 GPT-5.2惨遭滑铁卢 在博彩网站Ploymarket上,大部分网友认为谷歌在今年年底拥有最好的AI模型。 在网友Lisan al Gaib的小型手动性能对比基准Dubesors上,Gemini 3 Pro排名第一,而GPT-5.2排到了16名。 致力于推动AI安全研究和提升公共讨论关注度的CAIS(Center for AI Safety,人工智能安全中心),发布了最新的CAIS AI Dashboard,结果还是Gemini 3 Pro在文本和视觉能力指数上胜出,就在风险指数上落后GPT-5.2。 在文本能力指数测试中,Gemini 3 Pro只在ARC-AGI-2中落后,GPT-5.2几乎全线溃败! 在视觉能力指数测试中,Gemini 3 Pro再次几乎全胜,比GPT-5.2平均得分高出了4.5分! 在风险指数测试中,GPT-5.2领先Gemini 3 Pro,但落后于Claude Opus 4.5和Claude Sonnet 4.5. 在评估语言模型在终端环境中驱动自主智能体能力的测试平台Terminus上,Gemini 3.0 Pro和GPT-5.2几乎不分上下,但Gemini 3.0 Pro与GPT-5.2的高推理模式相比,仍平均多了0.2%。 此外,网友也验证其他基准测试,比如SWE-Bench、IUMB: 总之,GPT-5.2疑似翻车,在多个重要的基准测试中似乎落后于Gemini 3: 奥特曼圣诞惊喜 GPT-5.2发布当天,奥特曼还预告了,下一周还有「圣诞礼物」。 至于新品,可能就是下一代GPT Image v2模型了。 几天前,两款神秘AI图像模型「栗子」和「榛子」在LM Arena平台上展开测试。 但是,开发者实测后表示,目测OpenAI图像模型不太乐观。 在图像生成/编辑方面,GPT图像模型远落后于Gemini 3加持的Nano Banana Pro。 而且输出的结果,存在一系列的问题—— 黄色色调、逻辑性差、一致性弱、图像质量较低、世界知识不足等问题。 据称,这款模型的基底,可能还是GPT-4o。 2025年终局之战,真的已经尘埃落定了吗?
智元宇树首次同台表演,“比舞”背后是技术之争,更是商业之战
12月13日,全球开发者先锋大会开幕式上,智元机器人与宇树机器人首次同台表演,成了现场的一大亮点。 作为国内具身智能的两大巨头,智元和宇树通常被视为“本体”和“大脑”两大技术路线的代表,却在今年不约而同地加快了量产步伐,力争抢占商用市场第一把交椅。 殊途:身体大脑各具优势 开幕式刚开始,智元率先领头表演,远征A2与灵犀X2机器人联袂亮相,融合传统文化元素京剧打鼓和现代网络流行“社会摇”,演绎一场别开生面的舞蹈。随后,宇树机器人穿着一身中式大褂,上演了一场武术表演,其中悬空踢腿、后空翻等高难度动作让人印象深刻。 “宇树是体育委员,智元是学习委员”,这是业内普遍对两家企业的初印象。此次同台演出,也反映出宇树在本体控制方面的优势,以及智元在智能理解方面的特色。 宇树科技是今年才火的,但早已是具身智能的“老前辈”了。2016年,SLAM(即时定位与地图构建)技术、机器视觉与传感器技术逐渐成熟,成本也大幅下降,国内诞生了一批服务型机器人企业,宇树便是其中之一。 宇树机器人在现场表演。 成立之初,人工智能和大模型的概念尚不成熟,宇树机器人主攻研发本体技术,在伺服电机、关节模组、动力系统等核心零部件领域持续发力。同时,宇树还通过动力学控制算法,实现四足机器狗的杂动态平衡、跑跳等高难度动作。 当机器狗的量产和交付能力逐渐成熟后,王兴兴便将“狗”的供应链复用在“人”的身上,也为宇树机器人的成本优化打好基础,并迅速成长为具身智能机器人企业的标杆。 与宇树的“本体优势”不同,智元自诞生之日起,便将人工智能作为具身智能的“底牌”。智元机器人将发展核心聚焦于AI“大脑”构建,以通用人工智能作为底层驱动逻辑。 智元机器人合伙人、高级副总裁姚卯青告诉记者,通过自研多模态大模型、强化学习等算法体系,智元机器人持续提升产品的自主感知、决策与泛化能力,已相继推出通用具身基座大模型GO-1及具身智能世界模型EVAC,并配套发布全球首个具身世界模型评测基准EWMBench。 为了补齐本地硬件上的短板,智元选择从投资领域布局产业链。有数据显示,智元近期密集投资生态链企业,覆盖核心零部件、场景落地等关键领域,还联合高瓴资本成立数亿元规模的产业基金,快速构建起完整的产业生态闭环。 同归:商业路径还需比拼 尽管技术路径存在差异,但智元和宇树在今年明显加快了商业量产的步伐,双方竞争的焦点不再是“本体大脑”之争,而是奔着资本市场和应用场景的共同目标。 作为最早明确IPO推进计划的人形机器人企业,宇树的商业化道路一直走在行业前列。王兴兴公开表示,宇树年度营收超过10亿元,连续5年都保持盈利状态。根据宇树此前披露的业绩报告,2024年,机器狗销售占比65%,机器人约占30%,其余则是组件销售。与机器人相比,机器狗显然更加实用,教育、消费、检测和消防是最常见的应用场景,而机器人普遍用于研究、教育和消费。 宇树机器狗成功打开市场,带来了更具竞争力的成本优势。目前,宇树机器狗零售价仅为三四万元,而半尺寸机器人G1起售价不足10万元,预计量产总数突破万台大关。由此可见,宇树商业化路径已初步跑通。 智元X2成了现场的“团宠”。 智元机器人也不甘人后,前几天刚刚下线了第5000台机器人,智元联合创始人王闯向记者透露最新的量产目标是“明年年中将突破10000台”。根据制造业的边际成本规律,累计产量翻倍将带动成本按固定比例下降,若智元如期达成万台的量产目标,有望成为首批进入成本快速下降通道的具身智能企业,通过价格优势进一步巩固其市场地位。 光有量产目标还不够,智元在商业化战略上也有着清晰的战略规划。王闯表示,智元瞄准讲解接待、文娱商演、工业智造、物流分拣、安防巡检、商用清洁、数采训练、科研教育等8类核心场景,推出定制化解决方案,计划先实现多行业规模化应用,再从B端市场逐步向C端市场延伸,最终切入家庭场景。
OpenAI突然开源新模型!99.9%的权重是0,新稀疏性方法代替MoE
闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 破解AI胡说八道的关键,居然是给大模型砍断99.9%的连接线? OpenAI悄悄开源新模型,仅有0.4B参数,且99.9%的权重为零。 也就是Circuit Sparsity技术的开源实现。 这是一种通过人为约束模型内部连接的稀疏性,让模型计算过程可拆解、可理解的大语言模型变体,本质上是为了解决传统稠密Transformer的黑箱问题,让内部的计算电路能被人类清晰解读,知道AI是如何做决策的,避免轻易相信AI的胡话(doge)。 更有人直言这种「极致稀疏+功能解耦」的思路可能会让当下热门的MoE(混合专家模型)走上末路。 那么,当Transformer的权重被训练到近乎全0,会发生什么呢? 放弃粗糙近似,追求原生稀疏 先说说为啥这个模型的思考过程能像电路图一样好懂。 咱们平时用的传统大模型,内部神经元连接得密密麻麻,权重矩阵几乎全为非零值,信息传递呈现出高度叠加状态,就像一团扯不开的乱线,没人能说清它是怎么得出某个结论的。 而Circuit Sparsity模型反其道而行之,基于GPT-2风格的Transformer架构训练时,通过严格约束让权重的L0范数极小,直接把99.9%的无效连接砍断,只留下千分之一的有效通路。 这些留存的非零权重连接就像电路图里的导线,信息只能沿着固定路径传递;同时,模型还会通过均值屏蔽剪枝方法,为每个任务拆出专属的最小电路。 比如处理Python引号闭合任务时,仅需2个MLP神经元和1个注意力头就能构成核心电路,包含专门的引号检测器、类型分类器等功能模块,就像电路图里的电阻、电容,各自管各自的事。 实验数据显示,在预训练损失相同的前提下,稀疏模型的任务专属电路规模比稠密模型小16倍,且具备严格的必要性与充分性——保留这些模块就能完成任务,删掉任一节点则直接失效。 这样,每一步的逻辑都能精准追踪。 那这时候就不得不提当下主流的MoE模型了。 MoE的核心思路是通过门控网络将模型拆分为多个专家子网络,每个专家负责处理一部分任务,靠路由器分配任务来提升效率,本质上是用拆分专家这种粗糙的方式近似稀疏性,目的只是为了适配硬件的稠密矩阵计算需求。 但这种架构存在致命缺陷: 一是会割裂模型的特征流形,导致专家同质化严重、知识冗余等问题,不同专家间的信息协同依赖复杂的负载均衡损失函数调控,稳定性堪忧; 二是专家功能边界模糊,无法像Circuit Sparsity模型那样实现微观机制的精准拆解。 反观Circuit Sparsity,追求的是模型原生的稀疏性,通过把特征投射到超大维度,再严格限制有效激活的节点数量,从设计上就让每个特征变得单义、正交,从根源上解决了传统模型一个概念分散在多个节点的叠加问题,不用靠路由器这种hack手段也能避免信息干扰。 不过Circuit Sparsity目前也有明显的短板,最突出的就是算力成本极高。 训练和推理的计算量是传统稠密模型的100-1000倍,暂时还达不到顶尖大模型的能力; 而MoE模型在算力效率和性能平衡上已经很成熟,短期内依然会是工业界的主流选择。 并且,这项工作也只是AI可解释性探索的早期一步,未来团队计划将技术扩展到更大的模型,解锁更复杂的推理电路。 目前,团队发现有两种克服稀疏模型训练效率低下的方法: 一个是直接从现有的密集模型中提取稀疏电路,这样直接复用基础框架,不额外训练稀疏模型,能大幅降低成本; 另一种途径则是不放弃从头训练可解释稀疏模型的这种思路,但针对训练慢、成本高的短板,从技术层面优化训练机制,造出原生可解释、且能高效落地的模型。 那么就期待研究人员后续用更成熟的工具或技术,逐步揭开大模型的黑箱面纱了。

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