当中国新能源市场进入快速增长阶段，LG的结局或许就已经写好了。 数读社原创 作者 | 老牛 2018年，瑞士银行的一份报告做出了大胆的预测——至2025年，LG化学将成全球动力电池老大。 随后在2020年，韩国市场调研机构SNE Research的报告显示，当年一季度，LG化学以27.1%的市场份额勇夺第一。 一切似乎都在印证瑞银的预测。 然而，故事急转直下，韦伯咨询的数据显示，2024年，全球新能源汽车动力电池市场，LG掉至第三，份额下滑到10.8%，不但被宁德时代远远甩开，还被比亚迪反超。而后者，当年瑞银根本没有提及。 韩国财阀，已经被中国电池王者们挤下神坛。 #1 具本茂“栽树” Business Data Analysis 1992年，具本茂在英国偶然看到了可以重复使用的充电电池，他将电池样品带回了韩国，交于子公司Lucky Metals进行研究。 彼时的LG，在经历了具仁会、具滋暻两代人的努力，已经是一个年销售额30万亿韩元的企业。长子具本茂是公认的LG接班人，3年后，他成为LG第三代会长。 电池业务进展并不算顺利。直到1997年，LG化学合并Lucky Metals后，才成功研制成功了小型电池。此时的具本茂正忙着应对金融危机，而电池业务几乎被日本企业垄断，这些企业投入早、产能大、技术积累多、成本低，LG在电池市场步履维艰。 2005年，LG电池业务亏损了近2000亿韩元，已经持续亏损多年，内部出现了“剥离电池业务”的声音。 具本茂选择了坚持。“不要放弃。要着眼未来，专注研发。” 随后的故事验证了具本茂的眼光。这位将LG从30万亿做到180万亿的传奇企业家，等来了电动汽车的大势。 本土企业韩国现代汽车成为LG的第一个金主。2007年，现代汽车的HEV（Avante）选定LG化学作为电池供应商。 随后，通用公司又成为LG的海外金主。彼时，通用筹备雪佛兰插电混动车型Volt的研制工作。在两款锂电池供应套件中，通用选择了LG化学。2009年，通用正式宣布Volt选择LG化学作为量产电池供应商。 在电动车起步阶段，LG就率先抢到了领先身位。进入戴姆勒、大众等主流车企供应链，全球20大汽车品牌中，与其中13家展开合作，几乎囊括了所有欧洲主要的整车厂。 此时的LG，虽然具备了坐上牌桌的能力，但竞争对手日本企业仍然强大。 2009年，特斯拉横空出世，直接打乱了LG的布局。 松下成为特斯拉的供应商，向特斯拉提供18650电池。2013年，特斯拉与松下第三次签订协议，电芯供应量扩大至18亿颗。后者成为特斯拉的独家战略供应商。 凭借特斯拉的全球影响力，松下电池在全球建立了巨大的品牌认知。一个细节足以感知，2015年，小牛发布电动脚踏车时，特意强调了其采用松下18650锂电池。 此时的LG正在悄悄拓展业务，逐渐完成了中国、美国、韩国和欧洲的全球化工厂布局。 2018年，具本茂去世，他没能看到LG电池登上王座这一天。却也成功将26年前栽下的树养成了参天大树。站上风口的LG电池业务扭亏为盈，并成为LG集团的支柱业务。 LG真正的又一大转折也在具本茂去世后出现。 过度依赖特斯拉的松下，最终被特斯拉反噬。松下深度参与了特斯拉太阳能屋顶电池项目。但这项业务投入越来越高，松下内部出现了反对声音，双方出现了嫌隙。2019年，特斯拉上海超级工厂动工，马斯克开始选择多元化电池供应策略。 LG进入了特斯拉的名单中，蚕食了原本属于松下的大量市场份额。与此同时，欧洲市场的传统汽车豪强也开始全面布局电动车，LG的前期布局开花结果。 2020年，LG化学将电动力电池业务独立，成立LG新能源，上市进程启动。这一年，LG新能源凭借欧洲市场的亮眼表现，装机量多个月保持全球第一。 这是LG新能源的巅峰，却也是衰落的开始。 #2 新的对手 Business Data Analysis 2022年，LG新能源挂牌上市，股价一度上涨99%，在韩国成为市值仅次于三星电子的企业。683亿元人民币的募资规模，成为韩国有史以来最大规模的IPO项目。 LG新能源上市的四年前，一家名为宁德时代的中国企业冲进了资本市场。 电动汽车的大势，韩国人看到了，中国人也看到了。相比于日本韩国，中国有更庞大的市场，更有力度的支持。 2011年，国家出台《外商投资产业指导目录》，外商独资企业生产汽车动力电池被限制。福建宁德人曾毓群敏锐地发现了机会。他在家乡宁德成立一家新公司，并以家乡的名字命名为“宁德时代”。 彼时的曾毓群，已经是锂电池领域的专家，被国家认定为中国锂电重大贡献者。在31岁时，他与梁少康、陈棠华共同创办ATL，并在短短4年后，拿到了iPod的订单，成为行业标杆。 创立宁德时代后，他只用了一年，就拿到了宝马集团的战略合作。随后宁德时代相继拿下宇通、北汽、长安等多家企业订单。 2015年，宁德时代超过三星和LG，跻身全球前三，仅次于松下和比亚迪，后者主要背靠电动汽车龙头。 那是一个行业剧烈变动的阶段，曾毓群既懂技术，又有魄力。在他的办公室，挂着的不是“爱拼才会赢”，而是“赌性坚强”，这样的品质使得他在关键阶段，总能做出精准决策，并全力抓住机遇。 2017年，曾毓群押注三元锂路线，将研发费用率提高到8.2%。恰巧，政策鼓励能量密度更高、续航时间更长的车型，宁德时代并成功赶上了政策风口。 2020年，宁德时代选择逆势扩张产能，赶上了电动车爆发的关键阶段。 2021年7月，宁德时代发布了第一代钠离子电池，能量密度达全球领先水平。宁德时代被世界经济论坛评为灯塔工厂。随后一年，宁德时代发布第三代CTP技术——麒麟电池。逐渐打破单一化学体系边界。 这几年间LG新能源在中国市场步履维艰。当其准备在中国市场有所作为时，却没能入围白名单。三元锂电池的风口停下来时，LG没有磷酸铁锂路线，又一次饱受打击。与之相比，宁德时代凭借技术领先+产能充沛，几乎成为中国新能源车企电池的唯一选择。 宁德时代的故事，是国产电池厂商在这个阶段的缩影。除了这家公司，中创新航、国轩高科、孚能科技、欣旺达等本土动力电池企业也在残酷的竞争中，迅速崛起。 LG新能源迎来了群狼。 最初，LG仍然可以凭借全球市场布局，保持一定的竞争力。在上市前，权暎寿曾表示，“LG新能源拥有更为广泛的客户，而宁德时代的工厂主要位于中国。” 的确，在2020年，宁德时代因为市场集中而被LG新能源反超，但他并没有意识到，车企并没有立场，特斯拉能轻易甩掉松下，其他车企也会果断抛弃LG新能源。 #3 恶性循环 Business Data Analysis LG新能源与其他日韩企业一样押注三元锂电池。这项电池技术能量密度高，是长续航车型的选择，但三元锂电池安全性较差，不耐高温。 这成为LG新能源的一个巨大隐患。 2020年，现代汽车宣布召回从2017年9月29日到今年3月13日生产的25558辆KONA EV电动汽车。原因是LG新能源的动力电池问题。 同年，通用汽车在全球范围召回6.9万辆于2017-2019年生产的Bolt电动汽车，对于召回的原因，通用称，召回车辆均搭载了韩国LG化学生产的电池，这些电池在充满电或即将充满电时，存在起火隐患。2021年，LG同意最高将会向通用汽车赔偿19亿美元（约合人民币122.5亿元）赔偿。 电池安全问题是电动车的最敏感的神经。LG新能源的这些坑，宁德时代们之前都曾踩过。不幸的是，这些问题出现在行业竞争的关键阶段，给LG新能源带来致命一击。为了安全，车企开始思考其他可能性，有的车企甚至转投磷酸铁锂。 屋漏偏逢连夜雨，2021年初，LG新能源因为产能短缺，一度导致奥迪、保时捷、捷豹路虎等车企的主力电动车型的投放产生断供的危机。这一年，宁德时代的电池年度产能扩充1.5倍，产能利用率达到95%。 2022年上半年宁德时代装机量69GWh，同比再度大增111%，与之相比，LG新能源上半年装机只有28GWh，微增4%。装机量有了明显差距。在LG新能源后面，是来势汹汹的比亚迪，其装机量已经达到24GWh。 LG新能源的上市，一部分原因在于扩大产能。然而，LG新能源分散的全球市场反而成为了掣肘。 以美国为例，在政策的鼓励下，LG新能源在北美和欧洲与汽车制造商合作，大举投资建厂。然而真正建厂后才发现，美国的制造无法满足需求。正负极材料几乎全部进口，鲜有本土供应能力，上游的其它资源也十分紧缺。 原本计划在土耳其建设欧洲最大的商业电动汽车电池工厂，最终因为该国电动汽车普及速度太慢，被迫放弃。 产能影响供货，进而影响车企的战略，导致车企不得不增加备选方案。从而进一步导致需求萎缩，影响产能利用率。由此造成恶性循环。 此时LG新能源迎来了中国企业的价格战。据TrendForce的统计，去年6月，动力电芯的价格降到0.41-0.5元/Wh；磷酸铁锂储能电芯均价也跌到了0.41元/Wh，环比下跌4.2%。面对中国锂电池的产能优势，以及接近无限内卷的“价格战”，LG新能源更无招架之力。 时间来到2025年，LG新能源规划产能只有342GWh。据山西证券统计，2025年宁德时代产能规划目标在600GWh左右。LG新能源甚至不如中创新航，后者规划产能为500GWh。 短短四年，产能落后了如此之多，LG新能源面临着客户流失与产能无法提振的双重打击。 SK On CEO李石熙去年在致员工的一封信中表示，“我们已经走投无路了，必须共同努力。”这家韩国电池巨头的处境或许是LG未来的一个预兆。 #4 注定的结局 Business Data Analysis 去年，LG不得不放弃“高举高打”的三元锂电的单一技术路线，开始寻求发展更低成本的磷酸铁锂电池。 今年，为了进一步补救，LG新能源无奈寻求启动电池技术合作。其宣布以接受拥有创新电池技术的企业的合作提议，旨在通过技术合作推动增长。 这事实上也是LG不得不走的路，特斯拉等厂商已经接纳磷酸铁锂，大众公司也宣布将在下一代车型中使用磷酸铁锂。甚至美国传统厂商福特都接受了磷酸铁锂方案。 LG新能源没有选择，但似乎也看不到什么希望。 恶性循环依然在延续。1月国内动力电池装车量榜单中，LG新能源掉出了国内前十五榜单。LG新能源宣布暂停在美国亚利桑那州工厂储能系统（ESS）电池生产线的建设。这是LG新能源在美国布局的第二家独立工厂，总投资高达55亿美元。 4月，LG新能源退出在印度尼西亚的一个价值142万亿印尼盾（617亿人民币）的电动汽车电池制造项目。 5月，LG新能源退出电动汽车充电桩业务。 目前，其股价持续下跌，接连刷新历史新低，资本市场早已不再看好。 此前，LG新能源北美区总裁兼首席战略官鲍勃・李着急地表示，“如果美国在清洁能源和电动汽车领域退缩，世界其他国家将把美国甩在身后。”被中国企业全面反超的现状下，LG新能源的着急可见一斑。 表面看，LG新能源的日薄西山，关键原因是其在技术很快被中国企业反超，产能无法与中国同行竞争，价格战成为压垮骆驼的最后一根稻草。但更深层次是电动汽车产业的市场格局变化。 LG新能源被反超的几年，恰好也是中国新能源汽车市场全面发展的几年。与其说LG新能源不足，不如说是日韩乃至欧美新能源汽车市场，无法帮助LG新能源建立竞争优势。 中国电池厂商也许市场集中，但再这样激烈竞争的环境下，却总能造就出具有极强竞争力的企业。当这些企业从市场上脱颖而出，走出国门，LG新能源面对他们毫无应对能力。其实，早在中国新能源市场进入快速增长阶段时，LG的结局或许就已经写好了。

快科技5月24日消息，雷军今天上午发文称，昨天下单的小米15S Pro已经收到，准备收藏起来，自己继续用工程测试机。 同时他还表示：“玄戒芯片三件套，我全部用上！” 玄戒芯片三件套也就是前两天发布会上的三大新品，分别是：小米15S Pro、小米平板7 Ultra、小米手表S4 eSIM 15周年纪念版。 其中，小米15S Pro、小米平板7 Ultra同步首发玄戒01，采用业界量产最先进的第二代3nm工艺，在仅109mm²的狭小空间内，成功集成了190亿晶体管。 CPU采用十核架构，分别是2*Cortex-X925超大核+4*Cortex-A725性能大核+2*Cortex-A725能效大核+2*Cortex-A520超级能效核心。 作为对比，小米对标的苹果的最新款A18 Pro，也是台积电第二代3nm，晶体管约为200亿个，面积约105mm²，两者基本不相上下。 GPU方面，玄戒O1配备了最新的Immortalis-G925，而且多达16个核心(天玑9400 12个)，实测GFXBench曼哈顿3.1测试领先苹果43％，阿兹特克2K更是领先多达57％。 此外，玄戒O1还集成了小米自研的第四代ISP技术，每秒可以处理高达87亿个像素。 NPU部分也是小米自研，采用6核心架构，拥有18432个乘法累加器，算力44 TOPS。 小米手表S4 eSIM 15周年纪念版搭载了玄戒T1芯片，并且其中内置了小米自研的4G基带，支持4G-eSIM独立通信，号称4G-LTE实网性能提升35％、数据功耗降低27％。

IT之家 5 月 24 日消息，英伟达于当地时间 23 日发布公告，宣布针对 RTX 5060 系列显卡推出 UEFI 固件更新工具 v2.0，以解决部分机型出现黑屏与重启问题。 英伟达技术文档显示，该问题源于特定主板系统 BIOS 版本与新显卡的兼容性冲突。英伟达强调，此更新仅建议出现相关问题的用户安装，正常设备无需进行固件升级。 英伟达表示：“若在 Legacy / CSM 启动模式下遭遇黑屏问题，且主板不支持 UEFI 启动模式，请联系显卡制造商客服获取传统 VBIOS 更新。” 值得一提的是，如果你的 GeForce RTX 5060 Ti 和 GeForce RTX 5060 仍处于退货期，建议优先考虑退货或换货。 IT之家英伟达 RTX 5060 官方固件更新工具下载地址： https://www.nvidia.com/content/DriverDownloads/confirmation.php?url=/Windows/uefi/firmware/2.0/NVIDIA_UEFI_Firmware_Updater_2.0-x64.exe&firmware=1&lang=us&type=Other

IT之家 5 月 24 日消息，韩国最大移动运营商 SK 电讯（SKT）上个月称其遭遇黑客攻击，致使用户 SIM 卡相关信息泄露。SK 电讯本周通报了此次黑客攻击事件一系列详情（每天都会举行简报会）。 根据韩国科学技术信息通信部调查报告，26,957,749 个 SIM 卡信息被泄露。这也是韩国电信史上最严重数据泄露事件，甚至超过该运营商 2500 万的总用户基数（含子品牌用户），相当于韩国近半数人口受影响。SK 电讯表示，由于调查仍在进行中，因此尚未做出最终确认。 调查显示，攻击者自 2022 年 6 月 15 日通过 Web Shell 首次入侵系统，直至被发现前在 23 台服务器上植入了包括 BPFDoor 在内的 25 种后门程序，但 SKT 直到今年 4 月 19 日才发现这一情况。 调查小组指出，SKT 于 2024 年 12 月 3 日才开始记录受影响服务器上的活动，导致 2022 年 6 月至 2024 年 12 月 2 日期间的具体数据窃取行为无法追溯。 ▲ SK 电讯 CEO 柳永相 调查小组表示，其服务器漏洞使攻击者能够窃取包括国际移动用户识别码（IMSI）、通用用户识别模块（USIM）认证密钥、网络使用数据以及存储在 SIM 卡中的短信 / 联系人在内的数据。 调查显示，23 台受感染的服务器中有 15 台包含客户个人信息，包括 291,831 个 IMEI 号码，但 SKT 此前在其新闻稿中明确否认了这一点。 此外，虽然初期调查称国际移动设备识别码（IMEI）数据并未泄露，但最新发现在两台被入侵服务器中存有约 29 万条 IMEI 数据，引发了人们对 SIM 克隆或利用泄露数据进行其他网络犯罪的担忧。 此次事件增加了 SIM 卡被克隆的风险，因此该公司决定为所有用户免费更换 SIM 卡，同时加强安全保护措施，以防止未经授权的号码转移行为。 IT之家注：IMEI 是分配给所有支持蜂窝网络的设备的一个 15 位数字，用于验证设备是否与其 USIM 卡匹配。要想实现 SIM 克隆，不仅需要 IMSI，还需要设备的 IMEI 和复制的 USIM 卡。 不过，韩国网络政策室长柳在明在记者会上表示：" 制造商证实仅凭 15 位 IMEI 号码无法克隆手机，克隆设备将被网络检测系统完全阻断。“SKT 同时承诺技术上已完全阻断非法 USIM / 设备转移”。

　　2015年7月16日，由毓钺编剧，陈佩斯导演的《戏台》首次亮相，成为陈佩斯舞台剧从充满社会讽刺的“通俗喜剧”质变为具有历史哲思的“悲喜大戏”的里程碑之作。十年后，重新复排的《戏台》在上周登台北京天桥艺术中心后，又开启了新一轮巡演。年过七旬的陈佩斯，既是导演，又是主演，戏里戏外都是“班主”，台上台下依然为戏执着。 　　陈佩斯排演《戏台》。 大道文化供图 　　之前六十年都在等这个本子 　　《戏台》以民国军阀混战为背景，讲述了一个江湖戏班在强权夹缝中求生的故事。剧中，戏班被迫让送包子的伙计“大嗓儿”顶替名角出演《霸王别姬》，甚至只能篡改经典戏词以迎合军阀，荒诞背后是艺术尊严被碾碎的悲凉。这种将喜剧外壳与悲剧内核熔于一炉的手法，既有市井烟火，又有文人风骨，嬉笑怒骂中蕴含的是振聋发聩的历史穿透力。 　　陈佩斯爱《戏台》，他曾直言：“之前的六十年，感觉都在等这个本子。演了这个戏，自己就没白活。”最初拿到剧本时，他曾想演包子铺伙计“大嗓儿”，但因杨立新一眼挑中了这个角色，陈佩斯因此改演戏班班主侯喜亭，一演就演了三百多场。 　　2021年6月27日，经历六年巡演、走遍海内外65个城市，还到加拿大的温哥华、多伦多演出过的话剧《戏台》，在北京喜剧院完成了第335场封箱演出。演出结束后，许多剧组成员都红了眼眶，内心充满不舍。但在大幕合上之后，新的相遇也在慢慢酝酿，生根发芽。 　　小细节真要命 　　为了今年的复排重演，《戏台》排练过程中，每天不断档的六个小时里，所有人的精神都高度集中，而最紧绷集中的莫过于导演陈佩斯和执行导演陈大愚父子。对于演好五庆班的这出戏，二人的要求与戏中“大帅府秘书厅”的指示是一样的：一个在战火年代依旧撑得起“三场售罄”的大班子，呈现出的状态便是“热闹、喜庆、红火、靠谱”。而这“靠谱”，就是对各种细节的把控。 　　陈佩斯曾数次强调：“五庆班一出来不能让场子凉了，得有人家真练功的氛围，展现出的戏班状态要是扎实的，就是得热闹、得好看。”从这句话开始，他会一路延伸，从遥远的历史开始讲解，为什么这柄剑、这把茶壶要这样拿，或者手要这样举、步子要这样走，仿佛是在排练中随时穿插的百科小课堂。陈佩斯特别强调：“别看是小细节啊，那真是要命。” 　　表演上，陈佩斯要求演员强调时代和人物身份的特异性，注重细节。像六姨太的身段儿、“大嗓儿”送包子的道具等，都需精准还原。同时，突出戏班人物的“戏味”，展现不同礼仪的强烈反差。他强调：“这些细节和反差，是塑造人物、推动剧情的关键，能让观众更真切地感受到那个时代的氛围。” 　　在舞台呈现方面，《戏台》也面临着挑战。故事发生在戏园子后台，陈佩斯作为导演，力求布景既实用又具抽象审美，在具体陈设中融入象征元素。他说：“布景中的道具既要真实可信，又要是虚化的符号，要通过夸张的象征手法突出主题。” 　　演出时，台下的观众可能很难看到，今年新做的霸王戏服，连里面都绣了麒麟；对于一件挂在舞台侧边的水衣子的“蓝色”，剧组都经过认真商讨，最后决定推翻了重做。对戏班里的一切，“班主”陈佩斯要求：“该是什么样就得是什么样，绝对不能马虎。” 　　这个戏，看的就是人物色彩 　　在《戏台》排练厅里，最常听到的一句话，就是陈佩斯说：“为什么这么演呢，因为他这个人是这样的……”陈佩斯对表演的解析永远不会是轻描淡写的“这里要怎么样”，而是总在说明“这里要怎样之后”，再从人物的根处来解析“为什么要这样”。 　　“你们演得一点儿都不能含糊，必须要弄得清清楚楚。这个戏，看的就是人物色彩。”在陈佩斯眼中，每一个登台的角色都是必要的，每一个人物背后都带着独特的历史背景和文化，多样、复杂、立体的角色才能真正构成“时代的缩影”。 　　陈佩斯总说：“要演喜剧，那你就不能俯视观众，要让观众俯视你，这样产生的差值才会产生笑声。”对于他而言，似乎排练厅里总有很多看不到的观众，所以即便是跪着的戏、摸爬滚打的情节他都绝不含糊，总是真跪真爬；哪怕是被大帅“扇大耳划子”，都还要给自己配个音。剧组成员有时搬个凳子请他坐下歇歇，他也是摇摇头：“别管我，往下走戏。”当“大嗓儿”的台词说到“台上一分钟，台下十年功”时，一旁的陈佩斯也会默默地跟着念，这句词儿在他心中无比珍重。 　　十年《戏台》，不仅见证了陈佩斯的坚持，也见证了戏剧的力量，这其中有对人性的凝视，对时代的叩问，以及对艺术信仰的死磕：在效率至上的时代，总有人愿为一场戏，耗上十年功。（王润）

iPhone 16 凤凰网科技讯 北京时间5月24日，美国总统特朗普在周五把矛头对准了苹果公司，要求苹果在美国制造iPhone，否则就缴纳至少25%的关税。 《纽约时报》对此发文称，特朗普追求的iPhone美国制造或许只是一个幻想，并分析了iPhone为何难以在美国制造的原因。 苹果能在美国制造iPhone吗？ 是的。苹果可以在美国生产iPhone。但是，市场研究公司TechInsights的分析师韦恩·拉姆(Wayne Lam)表示，这样做成本高昂且难度极大，还会迫使苹果将iPhone的售价提高一倍多，达到2000美元或更高。拉姆指出，苹果将不得不购买新设备，要比在中国生产使用更多的自动化技术，因为美国人口远远少于中国。 “这太荒谬了，”他说，“从短期来看，这在经济上是不可行的。” 为何苹果没有启动在美生产iPhone？ 供应链专家表示，在2025年将iPhone生产转移到美国的做法是愚蠢的。iPhone已经问世接近20年了。就连苹果高管都表示，10年后人们可能不再需要iPhone，因为它可能会被专为人工智能打造的新设备取代。拉姆指出，苹果为了在美生产将投入大量资金，而这些资金可能无法收回。 “如果将来还有iPhone 29，那我会很惊讶。”拉姆说。他表示，苹果正试图通过推出如Vision Pro这样的增强现实产品来颠覆iPhone。 和中国比，美国缺什么？ 小巧的手、大量的季节性劳动力和数以百万计的工程师。 供应链专家表示，中国年轻女性手指细小，这使她们在iPhone生产中发挥了重要作用，因为她们在安装螺丝等微小零件时更加灵巧。据两名知情人士透露，在苹果最近一次评估将生产转移到美国的可行性分析中，该公司发现，在美国找不到拥有这些技能的人。 (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”

快科技5月24日消息，近日，小米正式发布了首款自研3nm手机SoC芯片，已经在小米15S Pro和小米Pad 7 Ultra上首发搭载。 新华社发文表示，这是中国大陆地区首次研发设计出3nm芯片。 芯片是“现代工业粮食”，其制程工艺的先进性，是近年来全球科技竞逐的焦点。 “手机SoC芯片是系统级芯片，集成CPU、GPU等系统核心部件，对性能功耗平衡、设计水平有严苛要求。”武汉大学工业科学研究院教授孙成亮认为，这一创新突破，有望推动国产半导体供应链升级。 制程工艺数值越低，意味着晶体管集成度越高、性能越强。 在3nm制程工艺节点，晶体管尺寸逼近物理极限，不仅技术难度大，而且对产品规模生态要求高，全球不少科技巨头在此折戟。 小米芯片问世背后，保持了日均千万元的研发投入，研发团队人员超过2500人，这是对“高风险、长周期”研发规律的客观认识。 新华社文中提到，身处变局环境，要有坚持开放共赢的胸怀。 3nm芯片的问世，让世界看到一种新选择，有望形成产业集群效应，全面提升供应链抗风险能力。 技术溢出也将倒逼相关研发领域加快迭代，通过良性竞争，提升全球行业总体技术实力。 站在新起点上，我们既要为小米的突破喝彩，也要清醒认识到，中国半导体产业的突围之路远未结束。 3nm芯片的诞生是“新长征的第一步”，中国科技人仍要在技术攻坚、产业链自主化、生态构建等方面持续发力。 攀登高峰的路不会好走，每一步都要有甘坐“冷板凳”、嚼碎“硬骨头”的决心。

《冲·撞》剧照。爱奇艺供图 　　近日公映的国产体育电影《冲・撞》，饱含激情和热血，又带着重庆山城浓浓的烟火气。影片以重庆“码头工”橄榄球队的真实故事为原型，用质朴的“普通人逆袭”情节，撞开观众对体育精神与地域文化的双重共情之门。 　　影片勾画了来自市井街巷的普通人群像：送外卖的小哥、退伍后开货车的中年人、半辈子坐办公室的大叔，还有厨师、拳击手、学舞蹈的男生等，教练则是幼儿园的英语外教。他们不是从事橄榄球这项在中国尚属小众运动项目的天才，相反，他们有的被质疑“不勇敢”，有的不被家人理解、支持，有的在生活的泥沼里摸爬滚打多年，已经有些倦怠。但那束梦想的微光偶然将他们聚集在一起，让橄榄球成为破局的支点，他们组成的“草台班子”用10个月的连败打底，在第十一个月开始赢球，最终战胜国际联队，获得全国业余橄榄球联赛冠军。 　　《冲·撞》让角色以“小黑板教学”的方式科普橄榄球比赛规则，再以轻喜剧方式降低认知难度，从而巧妙地带领观众跨过体育电影的专业门槛。更重要的是，影片将镜头焦点对准“人”而非“球”——赛场上的每一次冲撞，既是战术的博弈，更是自我突破的隐喻。当退伍军人用送货车练习折返跑，当拳击手在夜市用沙包模拟对抗，当教练顶替队员上场，凭借“彩虹球”绝技力挽狂澜，观众看到的不是体育竞技的高精尖，而是普通人如何用自己的方式靠近热爱。 　　该片监制管虎曾说，这个故事中的热血、友谊与拼搏精神是打动他的关键。影片中多次出现两方队员互相冲撞的镜头——队员们或肩并肩联合起来组成人墙，或单人出击截杀，帮助持球进攻队员最终“达阵”，得分取胜。影片告诉观众：体育的魅力从来不止于冠军奖杯，还有个体站在一个引以为豪集体中的认同感以及在对抗中突破自我，看见自己的潜能。这种对体育本质的精准捕捉，让影片超越了类型片的局限。 　　影片也实现了对地域文化的银幕突围。导演蒋佳辰用细腻的镜头语言展现了洪崖洞的璀璨灯火、龙兴足球场上人们的冒雨奔驰、朝天门长江大桥跨越天堑的豪情……这些地标不仅是背景板，更是人物精神的外化。作品将地域特色与人物性格深度绑定，让每个角色都带着“雄得起，不认输”的山城基因。这种根植于地理环境的坚韧，使观众相信，这群山城普通人可以为了梦想拼搏到底。 　　走出影院，耳畔还回响着片中人物用重庆方言发出的震撼人心的声声呐喊。在与生活中艰难险阻的一次次“冲撞”中，许多人或许都曾止步不前。但只要有梦想，有一群并肩的“兄弟伙”，有一股“不认输”的狠劲，终能赢得自己的一片天。这，大概就是体育电影动人的力量。（文 依） 　　 　　   

　　新华社多哈5月22日电（记者王子江）中国队组合林高远/林诗栋22日在多哈世乒赛男双四分之一决赛中，以1:3不敌中国台北队的高承睿/林昀儒，无缘四强。这也是中国队自从1975年世乒赛以来，50年间首次无缘世乒赛男双奖牌。 5月22日，林高远/林诗栋（右）在比赛中。新华社记者 刘续 摄 　　此次世乒赛中国队有两对选手参加男双比赛，在两天前的16强战中，另一对国乒组合梁靖崑/黄友政以2:3的比分同样输给了高承睿/林昀儒。 　　林高远/林诗栋是本届赛事三号种子，在与六号种子高承睿/林昀儒战斗38分钟后，他们以5:11、9:11、11:5、8:11失利。2023年南非德班世乒赛上，“双林”组合同样止步八强，他们当时输给了最后的冠军樊振东/王楚钦。 　　另外两个双打项目中，中国队仍然保留问鼎的希望。混双比赛中，卫冕冠军王楚钦/孙颖莎当天击败日本组合松岛辉空/张本美和晋级半决赛，但头号种子林诗栋/蒯曼前一天爆冷在四分之一决赛中输给了日本的吉村真晴/大藤沙月。 　　女双比赛中，陈幸同/钱天一在第二轮就遭淘汰，二号种子王曼昱/蒯曼已经晋级八强，两人将与西班牙和罗马尼亚的跨国组合肖瑶茜/迪亚科努争夺半决赛资格。

文娱行业又迎大事件。5月21日，阿里大文娱集团举办焕新发布会，宣布更名为虎鲸文娱集团，旗下阿里影业也宣布拟更名为大麦娱乐。消息一出，引发行业热议。 深入观察可见，此次品牌焕新属“情理之中”。 今年510亲友日，阿里CEO吴泳铭在内部信中提出“回归初心，重新创业”，阿里集团在西溪园区复刻象征着创业精神的“湖畔小屋”，要提醒阿里人，阿里巴巴依然在创业。 不久后，阿里发布2025财年Q4财报，大文娱实现单季度盈利，追求长期价值的“三年战略”在实践中被验证。 阿里大文娱更名虎鲸文娱，恰逢其时。一方面，虎鲸文娱响应阿里集团“重新创业”号召，以创业者的姿态开启一段崭新征程；另一方面，在“三年战略”取得阶段性进展之时，向外界明确，战略不移，初心不改。 文娱行业正经历深刻变革，影视公司和长视频平台都在主动求变，阿里大文娱更名虎鲸文娱，既是根据自身战略做出的决定，也是对产业趋势的回应。 虎鲸文娱重新创业， 沉淀能力、稳固生态 “新名字的背后是虎鲸文娱以归零的心态、以创业者的姿态，开启新的征程。” 发布会上，优酷首席运营官、阿里鱼总裁吴倩说，集团希望找到一个有代表性的、符合集团气质与未来愿景的生物，在文娱海洋里驰骋。而虎鲸是群居的高等生物，也是整个生态的建设者、引领者与服务者，并且它对人类非常友好。 优酷首席运营官，阿里鱼总裁吴倩 实际上，更名之前，虎鲸文娱追求长期价值、聚焦头部内容与技术创新的“三年战略”初显成效，已经在为“重新创业”探索方向，积蓄力量。 阿里2025财年第四季度，虎鲸文娱交出了收入55.5亿元，同比增长12%，经调整EBITA盈利3600万的成绩单。有多位影视行业从业者给出相似观点：这一成绩，是虎鲸文娱三年战略得到了验证，沉淀的能力更为后续“重新创业”打下基础。 市场的反馈更为直观。作为虎鲸文娱核心业务之一，优酷所坚持的精品化与多元化的内容策略，从2024年至今持续结出硕果： 不久前播出的《沙尘暴》豆瓣开分8.1，刷新今年悬疑剧最高分。2024-2025年豆瓣7.0以上的7部悬疑剧中，优酷白夜剧场就占了五席，已经形成独特气质与厂牌效应。 从去年到今年，生花剧场推出的《墨雨云间》《难哄》《蛮好的人生》不仅赢得了观众的喜爱和市场的认可，更实现了女性赛道上的爆款三连。 多元化内容布局则覆盖到更广泛的用户群体，满足细分需求。《异人之下》《少年歌行》豆瓣均超8.0，开拓真人漫改赛道，打开IP系列化开发空间。 优质内容的持续供给直接转化为平台增长势能。艾瑞咨询发布的《2024年中国移动互联网流量年度报告》数据显示，优酷月活增速达5.1%，连续11个月保持正增长。2024年12月，优酷单月活跃用户同比增长6.2%，超过视频行业整体增速3.3%，位列行业第一。勾正科技报告显示，2024年在OTT+电视盒子端，酷喵月活用户1.35亿，日活用户0.51亿，均为行业第一。 在技术层面，优酷将AI技术深度应用于影视制作，涵盖从剧本评估到内容制作的多个环节。 以数字化制作为例，不久前优酷杀青的剧集《师兄太稳健》有19个场景使用了虚拟拍摄，在全剧占比高达40%。虚拍的应用不仅帮该剧节省了约10%的线下制作成本、还让拍摄效率提升了60%以上。 优酷《师兄太稳健》虚拟拍摄现场 近两年，虎鲸文娱也在持续吸引行业优秀人才加入。不仅包括尹香今、王锦、鄢蓓、栗坤等行业头部影视公司的负责人、制片人，也有《边水往事》导演算、《门锁》编剧兼导演别克、唐探系列等影视作品的编剧刘吾驷、《穿过月亮的旅行》导演李蔚然、《哪吒之魔童闹海》联合动画导演郝姗等一线创作者。除了与成熟的制片人、导演、编剧合作，还通过春苗编剧计划、海纳国际青年导演发展计划等为行业寻找新鲜的创作血液。 阿里影业拟更名为“大麦娱乐”也是一个走向全新业务形态的里程碑。“我们致力于创造更无与伦比的现场体验、互动体验、沉浸体验，这将区别于数字化、碎片化、虚拟化的数字娱乐方式，我们称之为‘现实娱乐’。”大麦娱乐总裁李捷表示，全新的大麦娱乐将持续投入开发优质原创内容，力求成为亚洲领先的具有科技基因的现实娱乐公司。 最新财报显示，阿里影业2025财年营收67.02亿元，同比增长33%；经调整EBITA盈利8.09亿元，同比增幅61%，这已是连续5年实现盈利。李捷介绍，过去11年公司已用300多部电影、240万场次的演出、400多个小时的剧集，给观众带来了丰富的娱乐内容体验。 从单一电影业务到电影、演出、IP商业衍生、剧集的多元阵型进化，这场自“影业”至“娱乐”的焕新升级，非一日之功。 大麦娱乐总裁李捷 更名之所以“水到渠成”，既因为虎鲸文娱的战略方向得到了验证，也因为这个验证的过程中沉淀下来的能力与信心——虎鲸文娱正在将多年积累的内容能力、技术优势、运营经验、人才储备……转化为可持续、规模化应用的生产力。 焕新后， 虎鲸文娱如何“重新创业” 当下，虎鲸文娱站在了新起点上。 焕新发布会上，虎鲸文娱提出打造“数智、共生、快乐”的文娱生态，既是对已有能力的淬炼，也是对文娱产业未来的探索。 科技的进步带来商业模式的变迁。据了解，虎鲸文娱已经在探索将AI等技术应用在影视行业的生产环节，提升内容效果的确定性。 在虚拟拍摄领域，虎鲸文娱已经在多个城市落地帧享数字影棚，为多家内容合作伙伴提供虚拟拍摄服务，其中虚拟拍摄最多占比近4成；推出国内首个影视妆造大模型“神力霓裳”，通过AI可以一键生成符合不同历史时代和人物特征的虚拟装造；为片方打造的宣发服务平台灯塔，已经服务了上千个影视合作伙伴，合作影片票房超千亿元，为合作伙伴节省了20%以上的宣发预算。 3月，为影视剧组外景拍摄提供的一站式全链路现场制作解决方案的优酷影视制作车定名“豹款Pro”。发布一年来，已有4台“豹款Pro”投入使用，为《抓特务》《暗河传》等多个不同题材和类型的影视项目提供服务，进雨林、穿沙漠，先后奔赴新疆、海南等6个省份，为剧组创作保驾护航。 虎鲸文娱旗下的优酷在虚拟拍摄领域的专利数量已位列全球榜首。不久前，虎鲸文娱还发布了虚拟拍摄解决方案5.0版本，包括“实时法术”、“AI灯光”等五项独家技术能力的同时，涵盖了两款全球领先的定制硬件以及配套的三大服务保障。“这个行业从来不是一路繁华，更不是一路坦途。”吴倩在发布会上说，伴随虚拟拍摄技术的不断升级，虎鲸文娱希望未来开放给整个行业，和所有的合作伙伴共荣共生。 5月初，虎鲸文娱还发布了今年的最新片单，包含了六大题材，其中《谍报上不封顶》《新闻女王2》《长安二十四计》《雨霖铃》《凡人修仙传》等作品，一经预告就引发了网友们的关注和热议。近期开播的《藏海传》，播出38小时后优酷站内热度破万，为2024年以来最快破万剧集，开播5天即登顶云合。 “快乐就是全力以赴，是给用户的每一帧都让他热辣滚烫。”吴倩说，过去一年在女性赛道上，优酷的《墨雨云间》《难哄》赢得了观众的喜爱和市场的认可，悬疑赛道的《新生》《边水往事》实现了热度和口碑的双丰收；海外版权发行节目超2700部，内容出海到200个以上国家和地区。阿里影业参与出品的《好东西》口碑爆棚，《流浪地球2》《长安三万里》《热辣滚烫》等影片都以影像的力量，向全球观众讲述中国故事，“虎鲸文娱正在以进击的姿态，向全球消费者提供精神食粮。” 品牌焕新后的大麦娱乐则会致力到区别于数字娱乐方式的现实娱乐上，打造最好的现场体验、互动体验和沉浸体验。全新升级的大麦客户端覆盖电影、演唱会、音乐节、话剧、脱口秀、展览、体育、演艺旅游等40+细分内容品类，接入影院12000+、场馆20000+、热门景点10万+。新大麦客户端几乎完成了想象力可及的线下娱乐消费全品类覆盖，“买票上大麦”这句slogan变得更加具象化。 当下，文娱行业已从过去的用户规模驱动的增长，转向以内容、技术等核心竞争力为支撑，用户价值深度运营驱动的增长。在这一转型过程中，阿里大文娱更名虎鲸文娱，恰逢其时——其通过纵向整合线上线下业务，横向协同集团业务资源，将集团技术能力转化为可复用的数字化工具，形成生态协同。这种生态共振，也将成为未来文娱行业的竞争关键所在。

希音 凤凰网科技讯 北京时间5月26日，据《华尔街日报》报道，欧盟监管机构周一表示，跨境电商平台希音的销售策略违反了欧盟法律，如果该公司不改变其行为，可能会面临罚款。 欧盟委员会周一表示，消费者保护监管机构发现，希音的多项行为违反了有关禁止虚假折扣、误导性产品标签、虚假信息以及利用网站设计迫使顾客完成购买的规定。该委员会还指出，希音的可持续性发展的声明具有误导性，让顾客难以提出问题和投诉。 欧盟司法与消费者保护专员迈克尔·麦格拉思(Michael McGrath)在一份声明中表示：“无论电商平台位于何处，我们都将坚决追究其责任。希音必须立即整改，遵守法规，使经营行为全面符合欧盟消费者保护标准。” 希音发言人对此回应称，公司正与欧盟各国监管机构及欧盟委员会合作，以彰显其遵守欧盟法规的承诺。“我们的首要任务仍然是确保欧洲消费者能够享有安全、可靠且愉快的线上购物体验。”希音称。 此前，欧盟消费者保护合作网络(CPC)已表达了担忧，认为对希音的政策可能违反欧盟有关电商、消费者权益和商业行为的法律。在这之后，他们启动了对希音的调查。与此同时，欧盟委员会还在依据《数字服务法》对希音进行审查，该法旨在强制超大型平台提升透明度并清除线上非法商品。 眼下，欧盟委员会正在努力应对其所谓的“大量廉价且可能不安全商品”涌入欧盟市场的问题。欧盟最高贸易专员马罗斯·谢夫乔维奇(Maros Sefcovic)本月早些时候表示，欧盟委员会可能对进口到欧盟的小额包裹征收处理费，此举可能会对希音和Temu等低价商品零售商造成影响。欧盟委员会还在今年2月提出一项海关改革建议，要求电商平台向欧盟提供更多数据，以加强当局对入境包裹的监管。 欧盟委员会表示，希音需在今年6月底前就监管机构的调查结果作出回应，并作出整改承诺。如果希音未能解决CPC的担忧，该公司可能会被罚款，罚款金额基于该公司在相关欧盟成员国的营业额。 CPC还要求希音提供更多信息，以检查其是否遵守欧盟消费者法其他方面的规定，例如禁止企业通过产品排名、评论与评分误导消费者的义务。(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 24 日消息，金融时报今天（5 月 24 日）发布博文，报道称甲骨文（Oracle）计划斥资约 400 亿美元，购买英伟达高性能计算机芯片 GB200，助力 OpenAI 在美国得克萨斯州阿比林（Abilene）建设全新的巨型数据中心。 IT之家注：Abilene 数据中心可以说是 OpenAI“星际之门”（Stargate）项目的起点，预计包含八栋建筑，2026 年中期全面投入运营，完工后将提供 1.2 吉瓦的电力，目标成为全球最大规模的数据中心。 消息称甲骨文已同意租赁该场地 15 年，此外将购买约 40 万颗英伟达最新“超级芯片”GB200，用于训练和运行 AI 系统，并将计算能力租赁给 OpenAI。 Abilene 项目的拥有者 Crusoe 和 Blue Owl Capital 通过债务和股权融资筹集了 150 亿美元，其中摩根大通提供了 96 亿美元的贷款（包括本周宣布的 71 亿美元贷款），Crusoe 和 Blue Owl 还分别投入了约 50 亿美元现金。 AI 渲染未来数据中心

100多天前，DeepSeek-R1凭借低训练成本，名噪一时。而强化学习算法GRPO，是背后最大的功臣之一。然而，开源界对强化学习算法的探索并没有终结。 DeepSeek-R1引爆了LLM推理革命。 至今，过去一百多天了，引发了持续复制DeepSeek-R1的热潮。 DeepSeek-R1的秘籍在于强化学习微调算法：群体相对策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO）。 未来，LLM的训练将不再是单纯的数据训练，而是将推理能力作为标准流程。 那为什么强化学习能提高LLM的推理能力？ DeepSeek-R1的GRPO，有哪些身前身后事？ 在后DeepSeek-R1时代，GRPO又引发了哪些奇思妙想？ 什么是推理模型？ 首先要面对的核心问题是：什么是推理？ 简单来说，推理是一种通过推导和训练手段，使大语言模型（LLMs）更擅长处理复杂任务的能力。 技术一点的说法是： 推理是指LLM在给出最终答案之前，能先生成一系列中间步骤的能力。 这个过程通常被称为「思维链」（Chain-of-Thought，简称CoT）推理。 在CoT推理中，模型会显式地生成一系列结构化的陈述或计算步骤，来说明它是如何得出结论的。 下图展示了这一定义及其示意。 大语言模型（LLM）处理多步骤推理任务示意图 在多步骤推理任务，与直接回忆某个事实不同，推理模型需要结合多个中间推理步骤，才能得出正确的结论。 这些中间推理步骤是否展示给用户，取决于具体的实现方式。 LLM强化学习黑话小抄 RLHF基础：一切的起点 用于构建和优化推理模型的强化学习（RL）训练方法，基本上都与人类反馈强化学习（RLHF）有关—— 这也是目前用来开发和对齐传统大语言模型（LLMs）的主流手段。 因此，在深入讨论基于强化学习的推理优化方法之前，我们先简要回顾一RLHF是如何工作的。 传统LLM的三阶段训练流程： 预训练（Pre-training）：使用大规模语料让模型学习通用语言模式和知识。 监督微调（Supervised Fine-tuning）：用人工标注的任务数据进一步训练模型，让AI更擅长完成具体任务。 对齐阶段（Alignment，通常通过RLHF）：让模型更符合人类偏好，提升交互体验与安全性。 RLHF训练流程会从预训练模型开始，然后通过监督学习进行微调。 这一步还不属于强化学习，而是为后续的RL打下基础的前置步骤。 接下来，RLHF会使用强化学习算法，进一步对LLM进行对齐。 这是本文的重点。 整个RLHF流程分为三大步骤： RLHF第一步（前置步骤）：监督微调预训练模型 这一步的目标是通过人工标注的数据对模型进行有监督学习，构建一个适合后续RLHF微调的基础模型 RLHF第二步：构建奖励模型（Reward Model） 收集多个回答并让人类标注哪一个更好，以此训练一个模型，能够根据输出内容给出高或低的「奖励分数」。 RLHF第三步：强化学习微调 使用奖励模型的评分结果作为奖励信号，利用PPO等算法更新语言模型的策略，使其输出更符合人类偏好。 RLHF第一步要创建或从已有数据集中采样一批提示语（prompts），然后由人类标注者为这些提示语编写高质量的参考回答。 接着，我们使用这些人工标注的数据对预训练语言模型进行监督微调（SFT）。 正如前面提到的，这一步并不属于强化学习，而是作为后续RLHF微调的前置准备。 RLHF第二步将第一步微调后的模型用于构建一个奖励模型（Reward Model）。如下图所示： 我们让人类对多个模型生成的回答进行排序，然后用这些排序数据来训练奖励模型，让它能根据回答的质量输出相应的评分。 这个奖励模型将在接下来的强化学习微调中，作为模型行为的评估依据。 RLHF第三步（也是最后一步）使用在第二步中训练好的奖励模型，为模型生成的回答打分，然后基于这些评分，使用近端策略优化（PPO）等算法对SFT模型进行强化学习微调。 这是强化学习发挥作用的地方。 通过强化学习，模型会逐步调整其输出策略，使其更倾向于生成高奖励（即更符合人类偏好）的回答，从而实现真正的人类反馈对齐训练。 OpenAI的PPO 一开始，RLHF采用的是近端策略优化PPO。 PPO在架构中使用了四个不同的语言模型： 一个策略模型（正在训练的模型）、 一个参考模型（原始模型的冻结副本）、 一个奖励模型（基于人类偏好进行训练） 和一个值模型（估计长期奖励）。 这些模型都包含需要反向传播来优化的可训练参数，这消耗大量的GPU内存和计算周期，使得训练过程变得笨重且昂贵。 监督学习能够快速定义损失函数，且通常无需大量超参数调整。整个过程直观、稳定、可控。 但在强化学习中，成功的路径就不那么明确了： 强化学习算法往往包含许多相互依赖的模块，调试困难。 而且要想获得良好结果，通常需要投入大量的精力进行调参和结构调整。 这也是PPO被广泛采用的原因之一—— 它在实现简便性、样本效率和调参难度之间取得了较好的平衡。 PPO的核心思想是： 在每一步中计算一次策略更新，既能最小化代价函数，又能确保新策略与旧策略之间的偏差不会过大。 OpenAI提出了全新目标函数，增强了PPO算法的稳定性和实用性。 其主要公式如下： 其中： (q,a)是数据分布D中的一个问答对。 πθ表示新策略模型输出的概率。 行为策略πθold表示旧策略模型的输出概率。 πθ/πθold是重要性采样比（importance ratio），主要用于确保新旧模型的分布不会相差太大。 ε是用于裁剪重要性比值的参数，用来限制模型分布的变化，防止变化过大或过小。 ^A_t是优势函数（advantage function），主要来源于奖励模型和价值模型的评分。 R_l是奖励模型的评分。 V是价值模型的评分。 图1：在RL训练过程中，应用Clip-Higher策略前后，AIME测试集上的准确率和演员模型生成概率的熵对比 图1展示了在使用与不使用裁剪参数的情况下，模型在AIME数据集上的表现和生成的熵值对比；可以明显看到，加入裁剪参数后，模型性能和熵值都有显著提升。 DeepSeek的GRPO 传统PPO训练方法往往代价高昂，需要消耗大量GPU计算时数，导致训练成本居高不下，实际应用门槛远超个人开发者和小型研究团队的承受范围。 突破性进展来自DeepSeek。 他们推出了PPO算法的改进「平替版本」GRPO： 在提升数学推理能力的同时，显著优化了PPO的内存使用效率。 DeepSeek-R1训练流程 创新的核心动机在于提升计算效率。 该效率提升主要通过以下方式实现： 剔除「评论家」（价值模型）：即传统用于计算价值函数（预期未来收益）的大语言模型组件 采用相对质量评估：通过对策略模型本身生成的多组答案进行质量对比，直接计算优势函数，取代传统依赖额外模型估算奖励的方法 这一创新显著降低了训练推理模型的计算需求，即使是「GPU资源匮乏」的团队，也能开发出复杂的推理能力。 其公式如下： GRPO的主要变化包括： 每个提示语（prompt）采样多次形成一个组，然后使用该组中奖励值的标准化结果作为优势值。 引入KL散度作为正则项，对策略变化加以限制。 由于GRPO主要用于数学或逻辑推理类问题，它使用的奖励模型也是基于规则的。例如： 其中，y是标准答案，y^是预测答案。 GRPO的开源升级版：DAPO 然而，当前顶尖推理型大模型的关键技术细节（如OpenAI的o1技术博客和DeepSeek-R1技术报告中的内容）仍处于黑箱状态，导致学术界难以复现他们强化学习训练成果。 于是，开源的解耦裁剪与动态采样策略优化（Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization，DAPO）问世了。 DAPO为每个与答案a配对的问题q采样一组输，并通过以下目标函数优化策略： DAPO包含以下几个关键技术点： Clip-Higher（高限裁剪）：提升系统多样性，避免熵崩溃。在策略梯度损失中提高重要性采样比率（importance sampling ratio）的上裁剪限值，以缓解该问题。 Dynamic Sampling（动态采样）：提升训练效率与稳定性。动态采样策略可以过滤掉准确率为1或0的提示组（prompt groups），并在各批次中保持有效梯度提示的数量一致。 Token-level Policy Gradient Loss（Token级策略梯度损失）：在长链思维推理（long-CoT）强化学习场景中至关重要。 Overlong Reward Shaping（过长奖励重塑）：降低奖励噪声，稳定训练过程。 高限裁剪 从前面的公式可以看出，对于裁剪参数，DAPO同时引入了「低裁剪」ε_{low}和「高裁剪」ε_{high}两个界限。 这是因为： 高裁剪限制模型的探索能力，避免模型过度增加低概率token的概率，从而控制生成多样性； 低裁剪确保高概率token的概率不会骤降，保持模型输出的稳定性。 低概率token的更新空间远小于高概率token。 此外，DAPO的实验中发现，被裁剪的token的最大输出概率通常小于0.2。 这也证明了高裁剪限制了低概率token概率的提升，进而抑制了模型的多样性。如图2所示： 图2：最大裁剪概率 高低双裁剪的策略如下： ε_{low}：用于限制高概率token概率的下降，防止其概率骤减，通常设置得较小； ε_{high}：用于限制低概率token概率的增加，允许更多探索空间，通常设置得较大。 在DAPO中，有ε_{low} 当A>0（即奖励为正）时，裁剪上限为(1+ε_{high})，较大的ε_{high}可避免低概率token被过早裁剪，允许其更新； 当A<0（即奖励为负）时，裁剪下限为(1−ε_{high})，适当限制高概率token的更新速度，避免其概率下降过快。 动态采样 在当前强化学习算法中，同一个prompt需要采样多次形成一个group。 如果该组内所有采样结果的正确率都是1（即奖励全为正）或全为0（即奖励全为负），那么该组的优势值\hat{A}为0，导致无法产生有效的梯度更新，降低了样本效率。 如下图3所示，随着训练进行，有效样本在batch中的占比逐渐下降： 图3：准确率为1的样本比例 为了解决这个问题，DAPO引入了动态采样机制： 在训练前，过滤掉奖励全为0或全为1的group； 保证每个batch中的样本都能产生有效梯度，同时维持batch的大小一致； 随着训练步数增加，模型准确率提高，被过滤的样本也随之增多，因此虽然训练速度不一定加快，但样本效率更高，有助于模型更快收敛。 Token级策略梯度损失 在原始的GRPO中，损失是基于样本整体计算的。这种做法可能导致长文本中的token学习效果较差。 例如： 长输出样本的token损失为： 短输出样本的token损失为： 计算总损失L_{long}+L_{short}时，虽然平均了，但因为N₁>N₂，导致长样本的学习权重被稀释。 此外，实验也发现长内容容易生成无意义token，应该给予更多关注。 因此DAPO将损失改为每个token直接参与计算，总损失形式如下： 上述例子中的损失形式也相应变为： 过长奖励重塑 在大语言模型（LLMs）训练中，通常会设置max_token限制生成长度，超过这个长度的样本会被截断。 如果对这些截断样本的奖励设计不合理，可能会引入奖励噪声，干扰训练。 过去的方法通常会对这些样本进行惩罚，但这可能导致本应合理的长答案被错误惩罚。 为此，DAPO引入了惩罚过渡区间，其奖励设计如下： 设定L_{cache}为缓冲区； L_{max}为最大长度； |y|为当前生成文本的长度。 当∣y∣+Lcache≤Lmax时，文本长度小于最大允许长度max_token，因此不施加惩罚。 当∣y∣+Lcache>Lmax且∣y∣ 当∣y∣≥Lmax时，施加最大惩罚。 图4展示了在基准设置下，使用动态采样前后的训练进度变化。 图4：在基准设置下，应用动态采样前后的训练进度对比 自我反思与回溯能力的出现 在DAPO的训练过程中，研究人员还观察到了模型具有「反思」和「回溯」的能力，而这类能力在原始数据集中并未出现。 这与DeepSeekR1报告中的发现一致。 虽然目前还不清楚这一能力产生的根本原因，但它为未来的优化提供了新的方向。 图5展示了强化学习中「反思行为」的涌现现象。 图5：强化学习中反思行为的出现

【新智元导读】担心AI让学生懒？一篇Nature子刊的元分析汇总了51项研究，揭示ChatGPT显著提升中小学生学业表现和高阶思维能力。从语言到STEM，从短期突破到长期成长，AI正以科学的方式走向教育未来！ 现在的学生，已经离不开各种AIGC工具了， 不论是写作业，还是生成笔记，或者通过阅读AI生成的摘要来读文献。 面对这些离不开AI的学生，老师和家长都开始担忧了，这样下去，孩子会不会越变越笨啊。 然而，最近一项发表在Nature子刊的研究，基于对59项研究对汇总（元分析）指出，ChatGPT的使用对提高K12（中小学生）的学习表现有显著的正向影响，对于培养学生解决复杂问题的能力也有所帮助。 这下家长们老师们可以稍微放心一些了。 https://www.nature.com/articles/s41599-025-04787-y 为何说这项研究的结论足够靠谱，是因为不是进行了一两次实验，而是将近年来所有涉及大模型对教学效果影响的研究进行汇总后，得到的集众家之所长的集体智慧。 成绩和思维能力 显著提升 最初该研究通过关键词检索，找到了6621篇研究，经过一次次筛选，最终找到51篇研究。 这些研究都在考察ChatGPT的使用对教学效果的影响，都采取了随机双盲实验，并将实验数据进行了完整公开。 之后研究者将所有51项研究的实验数据汇总，重新分析，最终得到ChatGPT的使用对教学效果的影响。 研究中汇总论文的筛选情况 被选入的研究，其涉及面相当广泛。 既包括考察大模型对语言机写作教学的影响，也包括对数学，物理等STEM课程，还有一些研究关注大模型对诸如编程等专业技能教学的影响。 从各研究涉及的实验时长来看，不止有关注1周内短期影响的，也有一些会观测大模型适应对学生造成的长期（8周以上）后果。 研究中对ChatGPT的使用方法，也可分为个性化推荐，评价（打分），让ChatGPT充当导师，以及混合四种。 研究进行的地点，最多是在亚洲，包括了所有五大洲，因此其结论具有跨文化性。 不过，这些元分析所涉及的研究大多考察中学阶段，只有一项涉及小学生，因此该研究得到的结论，可适用于中学阶段。 在最受大家关注的教学效果上（成绩），该研究得到的结论是使用了ChatGPT之后，学生的成绩有显著提升，下面的每一点是一项研究，竖线代表汇总后的均值。 可以看到大部分研究都显示学生在使用ChatGPT之后的学习成绩有所提升，平均来看，使用ChatGPT后，教学效果提升了0.867个标准差。这一提升不限特定学科，也不管如何使用ChatGPT。 对学生使用ChatGPT后，学习成绩显著提升 此外，该研究研究还发现，使用ChatGPT之后，有助于学生培养高阶思维（平均提升0.457个标准差），即不是简单的记忆特定的知识点，而是推理，汇总及创新性使用学到知识解决复杂问题的能力。 学生使用ChatGPT后，高阶思维能力有所提升 无独有偶，另一项今年4月发表的关于大模型在教学活动中的元分析，汇总了总计69篇关于大学本科及K12阶段在教学过程中使用大模型造成的影响的研究，得到了相同的结论，即ChatGPT 提高学业表现，改进了高阶思维。 减轻精神负担 除此之外，该研究还发现，ChatGPT减轻了学生的精神负担，提升了学习积极性，并且不会影响学生对自己能力进行评估的准确性。 对比大模型在各类课程教学中的影响，可发现其对技能相关课程的成绩提升最为显著。 这可能是因为这类课程通常涉及明确的任务目标和程序步骤；ChatGPT提供即时反馈、针对性指导和问题解决支持。 同时，研究还发现，ChatGPT使用带来的更明显的是短期提升，即相比对照组，使用ChatGPT的学生1周内的成绩提升最明显。 而如果是对比使用2月后的长期影响，则提升的效果就没那么显著，这反过来说明，即使不使用大模型，对学生来说负面影响也只是暂时的，而非持久性的。 至于大模型的引入，为何能提升学习成绩，有两种可能的解释。 第一是由于这些研究进行的23-24年，大模型作为一项新出现的技术，其体验是全新的。参与实验的学生由于要尝试一项新技术而产生了好奇心，因此更为专注，学习积极性更高，因此成绩有所提升。 而另一种解释，是认为学习的过程是对学到对知识进行信息压缩，在此过程中学生需要与环境互动，并在心理上构建对知识的理解，而大模型同样是对训练数据进行了压缩，并能据此在学习过程中给出更为及时的反馈，因此能帮助学生更好的掌握新知识。 不过，这些研究中，实验者对大模型对使用，都是受到监管的。 实验者设定了大模型将被如何使用，而家长老师们担心的，是学生使用大模型去完成作业，而在此过程中，自己什么都不做，只是复制粘贴大模型的输出。而这并不是这些研究要关注的。 在上述两项研究中，大模型多被用于对学生对回答给出反馈和指导，这说明要想利用好大模型提升教学效果，需要注意使用方法，家长和老师要对学生如何使用大模型给予适当的指导，切勿放任不管。

【新智元导读】上海AI Lab发布升级版大模型「书生·思客InternThinker」，首度打破围棋AI推理黑盒，实现用自然语言解释落子逻辑，具备职业3-5段棋力。依托「通专融合」技术路径和创新训练平台InternBootcamp，构建三层架构体系，推动AI向自我进化、自主科学发现迈进。 围棋因其独特的复杂性和对人类智能的深刻体现，可作为衡量AI专业能力最具代表性的任务之一。 目前，AI虽然在棋力、效率、通用性等方面均取得显著成绩，但其具体推理过程仍处于「黑盒」之中，更无法用人类语言解释其思考过程和结果。 大模型具备良好的自然语言交互性，如何通过提升大模型的推理能力，实现围棋专业能力突破，是摆在科研人员面前的一道难题。 近日，上海人工智能实验室（上海AI Lab）发布新一代书生·思客（InternThinker）。 基于创造性构建的「加速训练营」（InternBootcamp）以及一系列底层技术新进展，InternThinker专业推理能力大幅提升，成为我国首个既具备围棋专业水平，又能展示透明思维链的大模型。 即便面对李世石的「神之一手」（李世石在AlphaGo交战的第四盘78手下在L11，被称为「神之一手」），InternThinker也能给出正确应对策略。 思维链透明 自然语言点评「神之一手」 围棋作为一项具有四千多年历史的智力竞技项目，因其独特的复杂性和对人类智能的深刻体现，可作为衡量人工智能专业能力最具代表性的任务之一。 2016年AlphaGo一战成名，随后，AI在棋力、效率、通用性等方面均有显著提升，但其具体推理过程仍为「黑盒」，即便能输出胜率评估和落子概率，亦无法用人类语言解释「为什么某一步更好」。 典型表现为：AI有时会下出违背人类直觉的「天外飞仙」棋步，事后被证明有效，但当时难以解释。 本次升级后的InternThinker，在围棋任务上不仅具备较强的专业水平，在大模型中率先实现打破思维「黑盒」，运用自然语言就对弈过程进行讲解。 目前InternThinker已开启公测，所有用户均可以随时随地与之对弈。 公测链接：https://chat.intern-ai.org.cn/ 用户在与InternThinker对弈的过程中，大模型化身为循循善诱的「教练」，它能全面地分析当前局面形势，对不同的落子点进行判断和对比，并给出明确的结果，让用户了解每一步棋背后的推理过程和决策依据，从而帮助用户更好地理解和学习围棋。 李世石在与AlphaGo交战的第四盘78手下在L11，被称为「神之一手」，直接扭转局势赢下一局。 在研究人员对这一名局的复现中，InternThinker评价这步棋「相当刁钻……这步棋完美解决L11的威胁，重新确立中央控制权，为后续进攻埋下伏笔。」随后它给出了落子在L10的应对策略。 InternThinker应对李世石「神之一手」 InternThinker还具备多样化的「语言」风格，极具「活人感」。比如，当用户下了一步好棋，它会加油鼓励：「这步棋相当有力，可以说是『以攻代守』的好手」；也会冒出毒舌锐评：「可以说是『不是棋』的选择」。 InternThinker多样化的语言风格 在棋力方面，InternThinker未来仍有提升空间。 新生代世界围棋冠军王星昊九段在与其对弈后评价道：「能解说思考过程的AI还是第一次见，感觉它分析得非常好；从布局看棋力可能在职业3-5段之间。」 「体验」即学习 大模型推理能力提升新范式 InternThinker强大的推理能力及在围棋任务上的突破，得益于其创新的训练环境。 针对复杂的逻辑推理任务，如何准确地获得过程和结果反馈尤为关键，为此，研究人员搭建了大规模、标准化、可扩展的可交互验证环境InternBootcamp——这相当于为模型创造了一个「加速训练营」，使其可以高效习得专业技能，快速「成长」。 InternBootCamp与大模型交互流程 基于代码智能体自动化构造，InternBootCamp包含超1000个验证环境，覆盖广泛的复杂逻辑推理任务，能有效帮助大模型领域研究者基于强化学习开展探索。 InternBootcamp可以批量化、规范化生成难度可控的推理任务，如奥赛级数学、科学对象理解与推理、算法编程、棋类游戏、智力谜题等，并与大模型进行交互和提供反馈。 通过不同专业知识大规模构造和混合训练，使大模型跳出基于数据标注获取问题和答案的繁琐模式，同时避免传统奖励模型的欺骗，从而实现大模型推理能力提升的新范式。 除围棋外，在其他任务中InternThinker也有不俗表现。通过对多种任务的混合强化学习，InternThinker在包括数十个任务的测试集上的平均能力超过o3-mini、DeepSeek-R1以及Claude-3.7-Sonnet等国内外主流推理模型。 InternThinker在包括数十个任务的测试集上的平均能力超过o3-mini、DeepSeek-R1以及Claude-3.7-Sonnet等国内外主流推理模型 甚至在一些任务中性能表现远超当前其他推理大模型。 InternBootcamp已开源，欢迎接入任务，开展更多有价值的探索（开源地址：https://github.com/InternLM/InternBootcamp）。 多任务混合强化学习 迎来「涌现时刻」 值得一提的是，研究人员观察到，在基于InternBootcamp的多任务混合训练过程中，出现了强化学习的「涌现时刻」： 在单一任务中，无法成功推理得到奖励的模型，通过多个任务混合的强化学习，能够在训练过程中成功得到奖励，实现领域外专业任务的有效强化学习训练。 除了单独训练Tapa、Unicoder25任务外，研究人员额外选择了几十种任务进行混合训练。 如下图所示：单一训练Tapa等任务并不能成功获得任务的正向反馈；而混合训练各类InternBootcamp任务达一定步数后，InternThinker融合学习了这些推理任务的思考方式，建立起了不同任务间的关联，从而成功获取了Tapa这类任务的正向反馈，实现对该任务的有效学习。 这意味着，随着InternBootcamp任务的数量增加、质量提升和难度加大，大模型有望迎来能力的「升华」，高效解决更多、更难、更具实用性的推理任务，在助力大模型推理能力泛化的同时，加速推动科学发现。 Unicode25任务和Tapa任务「涌现时刻」，其中浅色表示峰值、深色表示均值 通专融合底层技术突破 上述进展得益于近期上海AI Lab在通专融合路线的底层技术和架构方面的一系列创新突破。 从大模型发展历程来看，主要分化为专业性和通用泛化性两大路线。上海AI Lab率先提出通专融合技术路线（https://arxiv.org/abs/2407.08642），着力解决大模型高度专业化与通用泛化性相互制约的发展困境。 这一路径的关键在于同步提升深度推理与专业泛化能力，使模型不仅在广泛的复杂任务上表现出色，还能在特定领域中达到专业水平。 上海AI Lab进一步提出通过相互依赖的基础模型层、 融合协同层和探索进化层「三层」技术路径， 可打造「通用泛化性」「高度专业性」「任务可持续性」三者兼得的通用人工智能。 通专融合AGI实现路径 第一层为基础模型层，旨在构建通用泛化基础能力和高密度监督的专业能力。 上海AI Lab团队近期提出全新的「记忆体+解码器」大模型架构Memory Decoder，并实现两个组成部分通过不同的预训练任务分别进行训练。 区别于将所有信息全都编码进decoder的现有Transformer经典大模型架构，该架构实现了通专融合中「知识与推理可分离与自组合」的新一代大模型。 其中，记忆体承担「专」的功能，负责对不同领域知识的可靠记忆；解码器承担「通」的功能，负责通用的语言组织和逻辑；记忆体可经过一次训练后应用于不同基模型。 第二层为融合协同层，通过多路线协同构建比肩人类专家的通专融合能力。团队近期的突破包括： 设计强化学习算法PRIME（https://arxiv.org/abs/2502.01456），结合高密度监督信号，有效强化了智能体专精能力的提升效率，为通用群体智能发展铺平了道路。可实现更快速的收敛，同时获取比现有方法高出7%的性能提升。在AIME、MATH等竞赛难度数学题上，仅用少量开源数据，便可使得7B模型的数学能力显著超越OpenAI的GPT-4o。 推出以多任务强化学习为核心的后训练技术框架MoR，聚焦实现多任务的强化学习。针对不同类型任务（例如数学解答和证明、科学问答、推理解谜、主观对话等）进行了算法探索和初步集成验证，实现了多任务强化学习的混合训练。 构建基于结果奖励的强化学习新范式OREAL（https://arxiv.org/abs/2502.06781），着力解决大模型当前面临的「稀疏奖励困境、局部正确陷阱和规模依赖魔咒」三大困局。该算法超越了目前广泛使用的GRPO等方法，定义了一个更广泛的算法设计空间，能将PRIME、DAPO等方法的优点融合入算法框架中，无需蒸馏超大参数规模模型，便实现了轻中量级（7B/32B）模型推理能力的再提升。 第三层为探索进化层，通过自主探索与反馈修正实现AI自我进化闭环。团队近期的突破包括： 测试时强化学习（TTRL）框架（https://arxiv.org/abs/2504.16084），有效探索人工智能自主进化的可能路径。TTRL能在没有准确标签的情况下进行奖励估计，驱动模型朝着正确的方向学习，有力支持了在减少人工标注依赖方面的潜力，进一步推动强化学习向大规模、无监督方向的持续扩展。 构建分子逆合成新方法Retro-R1，基于大模型+智能体+长推理+强化学习的范式，在多步逆合成问题上展现出了更精准的合成路径规划能力。Retro-R1在不使用任何SFT数据仅使用1万条强化学习数据通过200步训练的情况下就实现了大模型在逆合成推理能力的升级，并在不同领域数据中展现出了出色的泛化能力。 据悉，未来上海AI Lab将系统推进通专融合技术路线的发展与探索，将通专融合的新能力、新进展持续通过InternBootcamp对外开放，加速以新一代通专融合基座模型的方式解决具体科学发现中的关键问题，同时牵引打造垂直领域示范应用案例，为科学发现与产业创新提供关键驱动力。

Manus的“上帝之手”称号近日被一个新的AI智能体——Flowith旗下的Neo夺走了。这款智能体背后的团队不仅异常年轻，还在社交媒体上宣称在0营销投入的情况下，实现了130万美元的ARR收入。 在GAIA智能体评测标准的三个等级中，Neo不仅超越了Manus，还创下了新的评分记录。其中Level1和Level3更是突破了“整数级”评分。 目前的智能体市场可谓是“大风起兮云飞扬”，新玩家不断涌入这一赛道。从传统互联网巨头到专注产品研发的初创团队皆有涉足。 各类产品纷纷打着“AI智能体”的旗号，但正如一些网友所说：许多所谓的智能体，不过是在Manus的框架上又叠加了一层LLM而已，万物皆可套壳。 今天，让我们深入分析下这款标榜自己是“下一代AI生成力”的产品，看看它是否是“穿新鞋，走老路”。 01 Flowith Neo：无限步骤、无限上下文、无限工具 在Flowith产品官网中，如果点开输入框右上角的Agent Mode，则自动启用 Agent Neo，在此模式下，Neo可以智能调控各种大模型，完成长序列的复杂任务。 在非智能体模式下，Flowith则提供了诸如常规模式、联网搜索、图片/视频生成等“垂类功能模式”。每一个模式里，都集成了数量非常多的市场主流LLM。 Flowith将它们能够提供的所有存货几乎都摆了出来，并分成T1/T2两个阵营，我稍微数了下，一共近30个模型。 它们集成了市场上几乎所有主流的大模型，涵盖了几乎所有模态，例如Claude 3.7 Sonnet、Grok3、GPT Image1、Gemini 2.5 Pro preview、o3、o4 mini、DALL・E 3、Flux、Recraft和Kling等。 相对于Flowith的上一代智能体Oracle，Neo最大的提升在于它将任务搬到了云端执行，智能体嵌套、上下文、工作步骤都得到了大幅的性能和稳定性提升。 这款新晋智能体产品主要有三个亮点：无限步骤、无限上下文和无限工具。 我们通过一系列测试来逐一展示这些特点。 （1）无限步骤 Neo由于将任务的执行搬到了云端，现在的它几乎可以在任务中一直工作，即便用户关闭了网页，它对于用户本身网络环境的依赖已经不再是必需的了。 一个最明显的样本是：它可以帮你订阅几乎大量平台的关键KOL或者是新闻媒体，并调用推理和相关模型撰写报告，发送到你的邮箱。并且用户可以规定发送的频率，Neo几乎会无限制地在云端跑流程，不断地重复工作步骤。 如果想要Neo完成此类任务，可以直接输入一段非常简单的Prompt： 请你帮我找到10家最主流AI新闻媒体，并将它们最新更新的消息做成简报，每两小时更新一次，发送到我的邮箱。 Neo 会以非常快的速度处理用户的Prompt，它此时的第一步就是在工作流程中与用户交互，确认我的电子邮件地址。 Neo制定了一个非常详细的流程图，明确每个步骤的任务，为自己做出了一个清晰的整体视图。 Neo按步骤执行工作，收集所需知识和信息。信息来源十分广泛，并且会不断地检查信息内容是否与用户需求相一致。 以下就是Neo所找到的10家AI新闻信息源： Neo会从先前确定的10家AI新闻媒体的官方网站分别获取各自最新的3-5篇AI相关新闻报道的详细内容，并使用browser从每个网站上独立抓取信息。 Neo会多线程同时处理10家媒体的信息抓取任务，并将所有信息整合做出一份简报： 第一份结构化的AI行业最新简报顺利地发到了我的邮箱，内容几乎占用了12页的Word文档。 后续，我的邮箱中陆续收到了几份来自Flowith在云端执行定时任务的稿件。 （2）无限上下文 从实际体验来看，Neo 的上下文非常之长，常常能达到数万甚至数十万字的地步。 这种超长的上下文能力使得Neo能够记住之前的对话内容，保持上下文连贯性，避免了频繁重复之前的叙述或信息，从而提升了交互的效率和质量。 在实际应用中，这意味着我们可以与Neo进行长时间、多轮次的深入对话，而无需担心它会“忘记”之前的讨论内容。 比如，我试着让它做了一个全球文科倒闭潮的可视化报道切片，提示词比较简略： 收集2024年至今中国大陆、新加坡、英国、美国、韩国、日本所有大学裁撤文科的情况，并在一张世界地图上进行可视化呈现。 拿到提示词后，Neo 会先在左侧的 workflow 面板里自行规划出一整套清晰的工作流程，然后按步骤一项项执行任务。 考虑到最终生成的内容可能过多导致混乱，它贴心地设置了一个 Files 面板，将所有生成的文件整理归类，便于随时查阅。 不到十分钟，它就收集好了九个地区的数据，并自动整合成了一篇结构完整的报道。内容不仅详实、分析有理，而且自带思辨性，与用户的意图进行了对齐。 Neo设计的交互界面几乎是一步到位，呈现效果也非常流畅自然。 “无限上下文”的Neo究竟能产生多少个文档？这是一个无法给出确切数字的问题。 在这一项任务中，它就累计了如此多的信息内容： （3）无限工具 Neo的操作流程兼容多种外部工具，并整合了Flowith自推出以来就广受好评的知识花园功能。知识花园其实就是我们一般所说的“知识库”，但Flowith会在你上传知识内容后，以“Seed”作为最小单元识别其中的知识。 为了增强Neo的检索能力，我会外挂知识花园中与AI相关的知识库，以增强Neo的检索能力，其中包含与人工智能相关的丰富信息。 然后输入Prompt： 帮我找到 20 个非常专业的 AI 科技 X（原 Twitter）博主，做成网页。 然后，我又让AI模型自动丰富这些提示词，规定好了颜色显示等等条件。 Neo开始调用外挂工具，进行大量的相关信息搜索： 在Neo实际的工作步骤中，Flowith将所有工作流搬到了“无限画布”中，很直观地显示出了一个“纺锤形”的思考样态。 在进行HTML网页任务的前期，Neo会先进行知识积攒，这也是为何思维流程中体现出“两边细，中间宽”的形态。 经过三个版本的迭代，Neo成功制作了一个HTML网页项目。 在这个网页中，它将奥特曼、杨立坤、吴恩达等一众X上的AI科学家和博主汇集在一起，为每个人贴上了标签，并实现了交互功能。每个名字下方还附有该博主在X上的链接，用户可以一键直接访问。 可以看得出来，Neo非常适合这类“需要调用多种工具并且高度复杂的任务”，它对于大模型的调控和整体流程的把控都非常的严谨。 比如，Neo与其他AI智能体最大的一个区别就是：它会在工作流程中大量地嵌入审查机制，比如在每一个结果产出之前和之后都会进行自我反思。即便在所有项目结束后，也会给出好几份审查报告、项目总结报告等等。 在每一个节点之中，Flowith都允许使用者进行单一节点的微调工具。 在文档文件中，Flowith则允许用户使用文本编辑器，实时手动更改文件内容甚至是代码。无论是在编写程序代码还是修改文档内容方面，Flowith都提供了一个直观且友好的操作界面。 这样将用户也视作参与者的操作，虽然有放权嫌疑，但也能够让后续的效果更好。 Neo能将整个创作流程以可视化流程图的方式展示出来，我可以对其中任意节点“点选修改”“局部重启”，真正实现模块化调用“无限工具”创作的自由调度。 这可能是 Neo 区别于传统 Agent 的关键能力：不是“从头再来”，而是“就地优化”。 02 Flowith，一家在OpenAI o1发布之前就早已深耕Agent赛道的选手 Flowith最初在全网崭露头角的名称还只是“画布式AI创作平台”，但却一直在探索智能体方向，第一代产品Oracle于2024年8月就已发布，甚至早于OpenAI的推理模型o1的发布。这款产品在各个社区都有一定的热度。当时的Flowith凭借Oracle甚至被誉为“让Chatbot式AI成为历史的下一代工具”。 这家初创企业背后的团队也异常年轻，Flowith由倪正民（Derek Nee）团队于2024年正式推出。这位96后CEO在20岁前就曾创立X Academy、项目超过千万人民币ARR的Realm项目，都曾风动一时。据“观察者网”心智观察，Flowith的全体团队都是95后，市场负责人郭梓溢本人则是00后。这家团队在架构体系中几乎将任务导向做到了新高度：每周团队可能会有100个任务，而每个人只需摘取自己最适合的任务。他们在团队构建中抛弃了传统的任务分配机制，转而采用鼓励极致创新的开放式思路。 在这样的团队中孕育出来的Oracle显然也带有创新基因，这款产品最大的特色在于交互范式的创新。它没有沿用传统聊天框+黑箱执行的模式，而是开创性地引入了画布多线程交互理念。Flowith 没有自己训练大模型，而是专注于上层架构和交互创新：通过可视化工作流编排，把LLM的推理能力、搜索工具、插件能力组合起来。 这一理念的背后，其实代表了两种AI使用观念的差异：Manus 等追求的是AI完全自主行动，用户给出指令后AI自主完成一切；而 Flowith 则强调“用户”角色，等同于坦诚了一个事实：现在还不存在通用AI智能体，但是有了用户的参与，Flowith能够表现地更好。 比如，在上面的操作演示中，我们可以清楚地看到Flowith为用户提供了微调和干预流程的能力，确保 AI 输出更精准地满足特定需求。例如，用户可以在 Flowith 画布的特定节点添加自定义数据源，使最终报告的关键信息往往能超越 Manus。 03 与大厂截然不同的思路 百度Q1财报的公众号文章中就把AI智能体放在了很重要的位置，不断地强化自家平台已经接入“几千+MCP组件”，在未来更是会将通用AI智能体的任务类型扩展数十万的水平。然而，Flowith 却走了条不同的路：研发了个“模拟人类大脑思维流程”的AI智能体工作流。 这或许仅是一种噱头，实际上更多地取决于使用者的个人偏好，这也反映了当前智能体市场所呈现的世界参差感：热爱者视之为真爱，可能是通向AGI的必由之路，而不喜欢者则觉得这玩意就是个噱头。 不过，不得不说的是Flowith仍然使用行业主流的LLM，在智能能力上没有显著突破。它的优势在于速度更快、操作更流畅以及更强的反思能力。尽管如此，Flowith还是成功地将智能体产品投入市场，因此建立了独特的竞争优势。 Flowith 所塑造的竞争壁垒主要在于用户社区和创新速度。前一代Oracle自发布以来，到今年Neo推出之前，一直在小众社区中保持了一定的热度，但也受到不少批评，比如多线程工作容易卡死、非云端导致用户过于依赖网络环境。 不过，Neo的上线很大程度上解决了这些问题。 Flowith的另一个潜在壁垒是团队一直想要构造的“社区”。各网络平台上其实一直都有这么一句笑言：少玩产品，多搞社区。像是Flowith很早就搞了个“知识花园”功能模块，每个人跑完自己的工作流程还可以继续分享Recipe到社区里。这就会形成独特的知识共享网络，这会吸引新用户的加入。 总的来说，Manus、Lovart、字节的扣子空间、百度的心响，以及一些将AI智能体应用于自家搜索产品的公司，构成了整个智能体赛道。 但目前来看，与行业热度一起到来的还有些许乱象。 从Manus 在 GAIA 上的综合成功率显著超过了 OpenAI 的 DeepResearch 等系统，刷新了该基准的SOTA性能记录开始，几乎所有大厂全部下场搞智能体。然而，没过多久，这些产品的宣传重点从智能体的能力转向了产品本身的能力，接着又开始宣传MCP工具的接入。 整个行业好像已经从AI能力优先，转化为生态优先。先将产品做出来，抢夺完用户，再煮酒论英雄。像Flowith这样的智能体在整体工作流程中几乎将自己的“肠子”都挖出来，向各位看官证明一下自己吃了几碗粉，仿佛成了一股清流。 前OpenAI 副总裁 Lilian Weng 曾在博文中将智能体的标配总结为:Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use。 而在预训练大模型幻觉率仍居高不下的当今，我们将会看到这样一个局面：再靠纯LLM能力突围已经不再现实，从基础模型上挖掘不到更多的宝藏。各家厂商都在产品侧，以产品经理的思维寻找突破口。

在DRAM部分，三星首先回顾了DRAM单元多年来的演变。 在 1990 年代，平面 n 沟道 MOS FET 是单元选择晶体管（单元晶体管）的标准。然而，进入21世纪，短沟道效应和关断漏电流已变得无法忽视。一种在不缩短沟道长度的情况下使横向（水平）方向微型化的晶体管结构被设计出来并被用于DRAM单元晶体管。随着光刻技术的不断缩小，DRAM单元的面积可以不断缩小。 与此同时，DRAM 单元阵列布局在 2010 年代得到了改进。 DRAM单元的尺寸是根据设计规则（或最小加工尺寸）“F：特征尺寸”进行比较的。原则上，可能的最小单元是 2F（垂直尺寸）x 2F（水平尺寸）= 4F2，但这极难实现。 2010年代，通过改进DRAM单元阵列的布局，单元面积从传统的“8F2”缩小到“6F2”。即使加工尺寸相同，单元面积也减少了25%。这种“6F2”布局至今仍是大容量DRAM使用的标准。 图注：DRAM 单元的演变 （1990 年代至 2030 年代） 在“6F2”布局中，通过将字线和沟道嵌入到衬底中，单元晶体管的面积得以减小。源极和漏极水平（横向）布局。单元晶体管的垂直结构从衬底侧开始依次为字线（WL）、沟道、位线触点（BLC）、电荷存储节点触点（SNC）、位线和单元电容器。字线间距为2F，位线间距为3F。 10nm代（1X代及以后）的DRAM单元基本维持上述结构，但通过改进电容结构、字线材料等延续了七代，依次称为“1X→1Y→1Z→1A→1B→1C→1D”代。不过，下一代“0A”代（10nm以下第一代）将无法维持“6F2”布局，有很大机会转向“4F2”布局。 10nm 以下 DRAM ，如何实现 实现“4F2”布局的单元晶体管的基本结构是沟道垂直排列的结构。它被称为“VCT（垂直沟道晶体管）”。位线、沟道（侧面有字线）和电容器从基板侧垂直排列。 图注：DRAM 单元阵列布局架构和垂直通道晶体管的示例。左上为“6F2”布局，右上为“4F2”布局。左下角是三星发明的VCT（垂直通道晶体管）结构的示例（称为“S2CAT：自对准2间距单元阵列晶体管”），右下角是用透射电子显微镜（TEM）观察到的原型单元阵列的横截面图像。 实现更高内存密度的尝试是三维 DRAM（3D DRAM）。通过垂直堆叠水平较长的 DRAM 单元（一端有位线，中间有通道，另一端有电容器）来增加内存容量。 图注：三维动态随机存取存储器（3D DRAM）的原型。这是由三星构思并制作的原型。它们被称为“VS-CAT（垂直堆叠单元阵列晶体管）”。左图显示了用透射电子显微镜 (TEM) 观察到的原型 DRAM 单元阵列的横截面。左上角显示 3D 堆叠晶体管和电容器，左下角显示位线提取结构（阶梯式），右侧显示字线和通道的横截面（一个通道夹在两条字线之间）。右侧的结构图展示了通过堆叠存储单元阵列和外围电路来减少硅面积的想法。将存储单元阵列晶圆（Cell WF）与周边电路晶圆（Core/Peri. WF）键合在一起。 3D NAND闪存超越极限 从这里开始，将收官对有关NAND闪存（以下简称“NAND闪存”）的介绍部分进行简单说明。自上世纪90年代中期开始实用化的NAND闪存（平面NAND闪存）已经经历了密度和小型化的极限。 最初，内存容量和密度主要通过小型化来增加，但到 2010 年代初，小型化已经达到了极限。这是因为，即使存在被认为具有最高绝缘性能的气隙，也无法再抑制相邻单元（单元晶体管）之间的干扰，并且单元可以存储的电荷量已减少到无法再防止干扰的程度。 图注：NAND闪存的演变 （1990年代至2030年代） 当时的突破（突破限制的手段）就是 3D 化。作为NAND闪存基本电路的单元串（一系列单元晶体管）已从水平方向转换为垂直方向。结果，单元可存储的电荷量大大增加，相邻单元之间的干扰大大减少。 此外，该公司还利用三维NAND闪存（3D NAND闪存），成功实现了传统半导体存储器难以实现的“多值存储”成为标准规格，即在一个单元中存储三位数据。 垂直单元串通过增加堆叠单元晶体管的数量，快速增加了密度和容量。 2010 年代初期的产品有 32 层。到 2020 年代中期，它已发展到 300 多层，高度约为其原始高度的十倍。此外，将存储单元阵列堆叠在外围电路上方（CuA：CMOS under Array）的布局已投入实际使用，从而减少了硅片面积。 与此同时，3D NAND闪存面临着与其前身平面NAND闪存类似的挑战。随着堆叠的增加，形成单元串沟道的孔变得更深，使得蚀刻更加困难。为了缓解这个问题，单元晶体管的栅极（字线）和字线之间的绝缘膜已经逐渐变薄。这会增加同一单元串中相邻单元之间的干扰，并减少可积累的电荷量。 此外，构成单元串通道的孔（存储孔）之间的间距也逐渐缩小，有助于提高存储密度。这增加了相邻单元串之间的干扰。 为了解决这个问题，人们尝试用电荷陷阱单元中的铁电膜代替作为栅极绝缘膜的氮氧化物 (ONO) 膜。电荷陷阱法是通过在ONO膜的捕获能级中积累电荷（主要是传导电子）来决定逻辑值（1bit的“高”或“低”）。铁电薄膜的逻辑值由极化方向决定，而不是由电荷决定。 通过在单元晶体管中使用铁电膜，可以实现降低编程电压和抑制阈值电压波动等效果。这两者都有助于减少小区之间的干扰。在单元级别上也已确认可以支持“多值存储”，即将单元晶体管的阈值电压从两个值增加到八个值（3 位）或 16 个值（4 位）。 图注：将铁电薄膜应用于 NAND 闪存单元晶体管的尝试示例。最左边的图像（a）是包含铁电膜（Ferro）的绝缘膜的横截面图像（通过 TEM）。中心（b）是将铁电薄膜纳入类似于 NAND 闪存的圆柱形结构的单元晶体管的横截面图像（TEM）。最右边（c）显示了阈值电压以16种不同的方式变化时的测量结果（相当于4位/单元） DRAM 和 NAND 闪存都面临着许多阻碍其未来发展的挑战。三星在主题演讲中提到的只是其中的一部分。我希望能够找到解决这些问题和其他问题的解决方案，并且希望进步能够继续下去。 更多技术分享 在演讲中，来自全球的企业和专家对DRAM和NAND的未来做了丰富的分享。 例如imec首次公布纯金属栅极技术，该技术可将层间距缩小至30nm，同时确保3D NAND闪存的可靠性。铠侠也分享了其多级编码技术，该技术可实现闪存的高速随机存取。应用材料公司开发出一种快速外延生长3D NAND的Si沟道的技术。 除了3D NAND，GLOBALFOUNDRIES还将展示兼容28nm HKMG CMOS逻辑的分栅嵌入式闪存技术。他们演示了一个34Mbit嵌入式闪存宏的原型。 在“DRAM”领域，开发3D存储器技术的风险投资公司NEO Semiconductor将讲解与3D NAND结构类似的3D DRAM技术“3D X-DRAM”。内存供应商 Macronix International 将展示一种改进的 3D DRAM 技术，该技术由两条水平字线、一条垂直位线和栅极控制晶闸管组成。半导体能源实验室 (SEL) 通过使用氧化物半导体单片堆叠平面 FET 和垂直通道 FET，制造出了原型 1M 位 3D DRAM。 在“铁电存储器”领域，美光科技讲解了其高性能、长寿命铁电存储器的材料工程技术。佐治亚理工学院将描述一种非挥发性电容器的制造工艺，该工艺能够实现铁电电容器的小信号无损读出。GLOBALFOUNDRIES 也讨论了互补 FeFET 存储器中发生的电荷捕获问题，该存储器旨在嵌入 CMOS 逻辑。 在“电阻式存储器/交叉点”领域，清华大学将展示兼容40nm高压CMOS工艺的3.75Mbit嵌入式电阻式存储器宏。此外，旺宏国际开发了AsSeGeS和GeN异质结构，优化了交叉点存储器中使用的OTS选择器的性能

当董宇辉在618拿下单日1.76亿元销售额的时候，另一位顶流主播疯狂小杨哥却仍未回到直播间，只在半个月前，出现在导演王晶在抖音晒出的生日视频里。 去年同期，疯狂小杨哥与董宇辉的“抖音一哥”之争尚在胶着中。当时，这位在抖音有超过1亿粉丝的超级主播，单场带货GMV（商品交易总额）屡破亿元；而董宇辉则带着与辉同行，连续多月霸榜抖音带货月榜。 转折发生在2024年9月，小杨哥深陷虚假宣传的舆论争议之中，连带着缺席了此前连续两年获奖的抖音电商作者峰会，反而是董宇辉带领的与辉同行获得了这场峰会上唯一一个的年度卓越作者奖。 几天后，合肥高新区市场监督管理局对三只羊的虚假宣传进行立案调查。调查结果出来后，抖音对“三只羊”旗下账号进行了停播处理。 这场因虚假宣传引发的监管风暴，直接将小杨哥的直播生涯按下了长达九个月的暂停键。尽管两个月前，监管方面有所松绑，但却迟迟未现身抖音直播间带货。 “抖音一哥”之争终见分晓：小杨哥淡出直播间，而董宇辉登顶2024年度抖音带货宝座，更以企业家身份开启事业新版图，带货、综艺、音乐、文旅等多领域开花。 回溯二人走过的路，两位主播的成长轨迹形成鲜明对比。董宇辉成长于新东方体系，以文化人的身份杀入直播带货，开辟了知识带货赛道；而草根出身的疯狂小杨哥，则通过搞笑、整蛊视频快速走红，当直播电商合规化进程加速，其赖以生存的“疯狂”成最大绊脚石。 董宇辉和小杨哥，两位90后主播，同样出生于农村家庭。不同的是，董宇辉毕业于西安外国语大学，从事教育工作。小杨哥毕业于专科学院，求学期间就通过快手平台的整蛊短视频崭露头角，后将这种风格带到了抖音。 在新东方教培体系下成长的董宇辉，转型直播后带来的文化价值甚至大于商业价值。俞敏洪曾评价董宇辉：“我觉得他对公司的贡献是一种文化贡献，一种价值观贡献，一种在东方哲学发展上的贡献。” 早在短视频风口期入局的小杨哥，通过模仿辛巴的直播风格，逐渐形成其标志性的“疯狂”人设，在下沉市场突出重围。他在直播间直言：“照着巴哥（辛巴）的玩法玩玩玩...巴哥永远是我学习对象。” 这种差异在直播间具象化为两种生态： 小杨哥的直播风格带有明显的恶搞性质。比如他在直播间卖拖鞋的时候，将鞋塞进嘴里，用牙齿撕咬；卖螺蛳粉的时候，在直播间一边吃一边笑着吃一边哭着吐，丝毫不在乎形象。 另一边的东方甄选直播间，董宇辉却对着不到一百人的直播间，不紧不慢地讲述地理、历史和文学。坚持许久，董宇辉在抖音和东方甄选的联合运作之下一炮而红，成为当年的现象级人物。 当行业聚焦在董宇辉的现象级破圈时，没有人注意到抖音即将诞生一位粉丝破亿的超级主播。 2022年11月，小杨哥粉丝破亿，成为全网第一位单个平台粉丝破亿的主播。此后，关于小杨哥的讨论逐渐多了起来，外界注意到这是一个单场GMV多次破亿的超级主播。 两位顶流主播在同年先后登顶。虽然小杨哥的直播间和董宇辉截然不同，但相同的是，他们都是被抖音流量托举起来的。 2018年从快手转战抖音的小杨哥，赶上了抖音进攻下沉市场的契机。两年时间，小杨哥粉丝量突破了4000万。转型直播带货的小杨哥，多次获得抖音颁发的官方奖励。2023年9月的抖音电商作者峰会上，小杨哥获得抖音颁发的“滚烫事业成己达人卓越个人奖”，站在台上的小杨哥对抖音表示感谢： “我与抖音，因梦想相遇，因信任同行。” 图源：抖音@三只羊网络 当时的小杨哥，一边在抖音收徒，拉拢多位粉丝千万的主播到自己旗下；另一边将分公司开到了杭州、沈阳、广州等地，甚至还要开到香港。 香港导演王晶来到小杨哥直播间，相差40岁的两个人在直播间称兄道弟。小杨哥将手搭在王晶肩膀上指着镜头问他，“你女儿以后想不想进军抖音？我让我的兄弟们给她点波关注”。大手一挥，王晶女儿的抖音账号涨了二十三万粉丝。 这一年双十一，小杨哥并没有直播几场，却创造了6亿元的销售额。 当小杨哥顺风顺水地站在巅峰之时，董宇辉也即将完成一场蜕变，挣脱桎梏。 作为当时极具影响力的新锐主播，在东方甄选体系下的董宇辉，并没有呈现明显的上升趋势，新东方系的管理架构让董宇辉陷入“价值折现”的困局。因此关于“去留”和“待遇”的问题，也让董宇辉和东方甄选长期处于舆论争议之中。 董宇辉的能力显然没有得到最大发挥，最终酿成了2023年底的小作文风波。当时，还有不少人冲进小杨哥直播间让他挖走董宇辉，小杨哥还表示“怎么可能呢.....真是人才中的人才，谁不喜欢谁不爱啊，是我们学习的榜样。” 最终，这场风波让董宇辉拥有了独立的直播间“与辉同行”。自此，董宇辉正式进入了超级主播的讨论格局中。 这两位超级主播，在2023年末迎来了属于他们的高光时刻。 实际上，董宇辉和小杨哥的“一哥之争”，是在销售额、流量和话题度层面的，两人的直播受众并不相同。 小杨哥聚焦下沉市场，而董宇辉面向中产阶层。按照八大消费人群来看，小杨哥直播间的z世代、小镇青年、新锐白领和都市蓝领，占据了75%的比例。而与辉同行刚好相反，直播间60%的人群来自新锐白领、资深中产和精致妈妈。 这种用户结构的本质分野，造就了“丈母娘文化圈层”与“江湖兄弟”的受众分层。这样难分高下的局面持续了很长一段时间，和当时薇娅和李佳琦的双强局面相似。 当超级主播站在流量的金字塔尖时，商业可持续性就不仅取决于粉丝，更深层驱动因素在于主播个人。多位头部主播都遭遇过风波，如薇娅的税务风波、李佳琦的“79元眉笔”事件。主播能否稳定走下去，更大的因素在于主播个人是否遵从商业生存法则。 实际上，站在顶峰的两个人，都早已对流量有过警惕之心。 2022年的一场直播，小杨哥突然中断了直播。事后，他感叹：“人气太高了，10分钟就100万在线，太害怕了”。当时，小杨哥的抖音粉丝即将破亿。 再后来，有人问小杨哥，为什么直播间变得越来越没意思？小杨哥说，“盯着我的人太多了，我如果再玩当年那一套，我早就没了。如果直播间还像当年一样打打闹闹，那早嘎了。” 董宇辉对流量也保持谨慎态度。 董宇辉拒绝“网红”一词，因为反感网红的“贬义词性”。董宇辉认为，网红通常都是做一些非常蠢的事情，然后去吸引眼球的，“我很拒绝这两个字”。 这也不难理解为什么在高位热搜之下，董宇辉会做出清空微博的举动。 然而，小杨哥警惕的只有自己的疯狂人设和直播间流量，减少直播频次。对于直播带货的产品，仍然按照早期的“疯狂”法则行事。这在一定程度上让三只羊保持了高速增长。 2022年3月，三只羊公司开始运营，这一年三只羊的直播带货产值超过100亿元。根据《中国企业家》报道，2023年三只羊GMV达到160亿元，2024年前5个月的GMV同比增长97%。 职业打假人王海曾表示，直播带货行业代发分离，本身就难以把控产品。2022年以来，职业打假人王海就曾多次瞄准小杨哥，质疑其直播间售卖的产品。 香港美诚月饼一事引爆舆论后，牵扯出小杨哥此前售卖的产品涉及“虚假宣传”。据当时“新黄河”报道，三只羊已经连续三年售卖此款香港美诚月饼。 图源：合肥发布 事后，香港演员曾志伟听小杨哥讲解月饼时脸上“错愕”的一幕，广为流传。 董宇辉尽量避免对GMV过于看重。 即使身为带货主播，董宇辉提倡的也是反消费主义观念，他在直播间多次呼吁消费者理性消费，“我要让人消费的多，我就变成了一个作恶的人，因为消费主义不会让人生活幸福快乐。” 去年7月，在接受《扬声》节目采访时，董宇辉被问到，“会希望业绩大涨吗？” 他说，“如果与辉同行单纯以业绩和利润作为追求的话，整个公司会扭曲，会变形，然后当变形的时候，可能就会做一些自己原来不想，但是不得不做的事情。” 图源：腾讯视频《扬声》 避免以GMV为导向的另一面是，董宇辉有自己的价值追求。 在抖音的货盘中，图书是利润率最低的商品类目之一。而董宇辉特地为图书专门设立了一个栏目“破万卷”，请文人到直播间访谈，顺便卖书。今年4月，董宇辉获得了人民文学奖特别设立的“传播贡献奖”。 董宇辉想做好三件事：助农、图书和文旅。助农和图书，一般赚不到什么钱。去年董宇辉为奉节脐橙带货，一些当地种植户感谢董宇辉，为他发声说，董宇辉赚不到什么钱。后来他在直播间说，不挣钱不重要不用担心，想做的做了就行。 对于文旅直播，董宇辉曾说过，费用都是自费，从未收取各地文旅宣传费用，因此文旅专场的部分带货是为了覆盖成本。 2024年末，董宇辉给合作的供应商们发了一封信，提到了三个原则：做好产品品质；提升售后服务能力；利他的合作模式。 据新抖统计，2024年董宇辉的GMV达到了102亿元。对于刚转型一年的董宇辉来说，他走得很快；但是对于超级主播来说，他走得并不是很快。 2024年9月初，快手一哥辛巴将炮火对准小杨哥，一句“质检、售后、赔偿态度你们都没有，就剩炒作了”引爆舆论，让小杨哥深陷负面争议之中。 几天后的抖音电商作者峰会上，抖音电商总裁魏雯雯在会上强调，“好内容”将成为生意增长的第一生产力。魏雯雯用与辉同行来举例，称与辉同行直播间既有知识分享、又有优质好货，和如今的流量机制“完美”契合。 当时，连续两年获奖的小杨哥缺席了这场峰会，与辉同行获得了唯一一个年度卓越作者奖。 这场峰会成为了两人职业生涯的分水岭。 就在这场峰会的几天后，小杨哥带货香港美诚月饼翻车，引来相关部门立案调查。最终调查结果证实了小杨哥带货的部分产品存在“虚假宣传”，抖音也对三只羊进行了账号停播处理。尽管小杨哥多次尝试复播，但始终失败。 而董宇辉不仅成为2024年最卖座的抖音主播，更是加速了商业版图的扩张。 在商业布局上，董宇辉连续成立四家企业，拓展在文旅、新闻出版等领域的产业链；而且拿到了MCN资质许可证，可以与艺人或主播进行签约。在文化领域，董宇辉成为抖音文化的标杆，和抖音联合共创文化节目，更是受到抖音音乐邀请，制作个人单曲《吾乡》，董宇辉曾回应说，是自嗨，也是应抖音音乐邀请。 小杨哥没能再回到直播间，他没有辛巴那么幸运。从糖水燕窝事件爆发到复出，辛巴用了不到半年时间，最后跪着回到了快手直播间。 小杨哥已经暂别直播间9个月，尽管三只羊已经被相关部门认定“具备恢复经营条件”，但是却始终没等到小杨哥回到直播间，等来的反而是“小杨臻选”自营APP。 如今，即使背靠小杨哥的过亿粉丝，“小杨臻选”的冷启动仍然显得尤为艰难。4月初上线至今，该APP累计下载量约60万；直播间观众人数也寥寥无几。 小杨哥曾一手打造的三只羊帝国，如今正面临危机。昔日的徒弟“陈意礼”“红绿灯的黄”等主播，早与小杨哥划清了界限，取消了抖音主页上三只羊的MCN机构认证。 那个成立于小杨哥最风光时期的沈阳三只羊分公司，也在今年5月变更了登记状态，由存续变更为注销。 今年5月，导演王晶在抖音晒出了自己的生日视频，许久不曾露面的小杨哥出现在视频里。曾经张扬搞怪的小杨哥规整站立，神态拘谨，与此前在直播间和王晶称兄道弟的样子大不相同，更与他标志性的“疯狂”人设大相径庭。 谁也想不到，两年前还在直播间招呼兄弟们关注别人的小杨哥，现在正在借助别人的视频在抖音露面。

2025国际文旅博览会暨旅游装备展 【本届展会】   2025国际文旅博览会暨旅游装备展将于2025年10月24- 26日在合肥滨湖国际会展中心举办。集中展示景区装备、数字文旅、沉浸演艺、夜游灯光、游乐设施、景区交通、配套服务、商业美陈、户外露营、旅居装备，聚焦文化旅游融合发展，展示旅游产业新技术、新产品、新成果，打造交流平台、推动景区创新、促进文化融合，产业升级。旨在打造文旅产业链上下游企业共交流、同发展、谋合作的一站式平台景博会至今已成功举办6届，累计吸引25个省市、50余家行业协会参会，36个地区文旅行政部门组团参展，举办60多场主论坛、100场配套活动，提供了1200余次精准采购对接服务参展企业5000余家，总计吸引了20万余家单位现场参观。参展企业包括乐客奥义、上海禾锐、广州视宴科技、重庆圣东旅居 、青岛道可云科技、安徽荣品科技住宅、南方文旅、牧童集团、欧长虹游乐、童年之家、贝仕达、巨马游艺、玖远旅游、巅峰智业、美团、创奇游乐 宇通客车、石基环企、 蜗牛、身临其境、万用房屋、中冶设备、创奇游乐、中植汽车、小筑幽栖、奇幻森林、普天轨道等. 【展览范围】 1、游乐设施展区展示内容：集中展示过山车、滑行车、摩天轮 、碰碰车、旋转木马、观览车、观光索道、游乐机器人、卡丁车等各类回转、摆动游艺机、充气游乐设备、造波设备、水滑梯、碰碰船、互动游戏机、益智与娱乐设施器材及相关技术设备等。2、主题公园展区展示内容：过山车、摩天轮、轨道赛车、自控游乐设备、黑暗乘骑、特种影视设备、无动力游乐设备、水上游乐设施、充气游乐、丛林攀爬、萌宠乐园、拓展训练、巡游演艺、规划设计、工程施工等；3、文旅科技展区展示内容：文旅科技设备、互动多媒体、数字媒体技术、全息投影、球幕、飞行影院、沉浸式影院等。4、智慧旅游展区展示内容：集中展示物联网、人工智能技术、大数据、云平台、移动电子商务、客源分析系统、电子导览系统、远程监控系统、虚拟旅游互动体验应用服务、智慧旅游公共服务平台、景区智能管理和运营平台、VR+旅游、旅游APP等。5、交通设施展示内容：展示客车和景区观光客车、新能源旅游客车和新能源景区观光客车、房车及相关零部件、智能驾驶客车及相关零部件、客车零部件、新能源驱动系统等。6、卫生设施展示内容：景区智能厕所、可移动厕所污水处理系统、无水马桶、生物降解坐便器CO乡村厕所、垃圾箱、智能垃圾分类等。7、标识标牌展区展示内容：展示导览图、导视设备、景区标识、公园指示牌、木质标识牌、仿木标识牌、标识牌设计、标识牌升级等。8、旅游景区装备展区展示内容：展示旅游房车、商务房车、拖挂式房车、房车改装、露营设备、户外运动装备、户外运动服饰、登山运动器材及装备、垂钓用具、户外运动俱乐部等。9、景区旅居装备展区展示内容：文旅仓、集装箱、木屋、帐篷、休闲农庄、休闲度假综合体、古村落文化体验民宿、景观特色民宿、城市民宿、精品客栈、精品文化酒店、民宿业品牌店等。10、文旅规划11、展示内容：旅游景区规划、主题乐园规划、文化小镇+田园综合体的设计、特色建筑旅游景观设计、景区活动策划、运营管理，景区托管员工培训、景区创A申报咨询等规划运营类企业。11、景区景观照明设施 展示内容：花灯表演、魔术表演、演艺公司、景区灯光节、灯光秀、全息投影等夜游产品、太阳能路灯、景观灯、警示灯等； 【展览联系人】 1、展睛睛17757862452 （微信同号）  2、地址：安徽省合肥市中设创意产业园