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科技让过年更酷炫 来源：人民日报春晚舞台上机器人腾空翻转、AI（人工智能）戏剧破圈热演、无人机灯光秀点亮夜空、电子年货成为购物清单里的“香饽饽”……这个新春佳节，现代科技以鲜活姿态走进千家万户，传统年味里有了更多新质生产力的炫酷范儿。“满意，下单！”杭州吴山广场2026浙江新春消费季活动现场，一位老年人试走两步就当场拍板。他购买的是一款黑色“速行髋关节助力外骨骼”机器人，出自杭州程天科技发展有限公司——一家刚入选浙江首批“科技新小龙”的企业。这款“钢铁侠”是现场的明星产品，引得不少消费者轮番体验。“外骨骼能实时感知步态、读懂人的意图，让行走更自在。”公司首席设计师颜海介绍。“穿”在身上的外骨骼机器人，如何做到“贴心”？公司创始人王天表示，“技术得跟着人的需求走。”团队一头扎进实验室，缺零部件就自主研发，拿下500多项知识产权；技术不成熟就反复试验，300多例临床试验后，外骨骼产品从实验室走向市场，不仅帮患者重建行走信心，也成为游客出行助力神器，同时让老人更好实现居家康养。“智能穿戴、服务机器人、低空无人机等科技产品从小众走向大众，成为节日消费新增长点，折射出市场消费向科技化、个性化、实用化转型。”国研新经济研究院创始院长朱克力介绍，科技新年货走俏是技术突破、企业创新与消费升级共振的结果，同时叠加政策对新型消费的引导扶持。唐诗里的场景如在眼前，李白与崔颢隔空对诗，化纸为蝶、黄鹤飞升等非遗魔术精彩亮相……步入人民网·梦幻灵境AI展演中心（武汉），一场别开生面的AI魔术戏剧《AI上黄鹤楼》正在上演。黄鹤楼在AI技术的精准还原下巍然耸立，江城街道热闹非凡，观众如同瞬间“穿越”到盛唐时代。“AI技术为舞台艺术注入了新的表现力与时代特色，将湖北传统戏法与AI技术相融合，既蕴含深厚的文化内涵，又彰显独特的科技魅力。”湖北省文联党组书记张士军观演后表示。《AI上黄鹤楼》打破传统演艺边界，构建一个由AI驱动的场域，运用三维建模与AIGC技术考证并复原黄鹤楼，借助270度全息舞台，实现数字化场景与真人演出的完美融合，再结合动画电影的艺术手法等，打造出一场既具视觉冲击力、又饱含文化温情的沉浸式体验。人形机器人弹吉他、擂台格斗、连续空翻；机器人夹烤肠、叠衣服、给顾客递饮料，忙活不停；VR沉浸式探秘中轴线历史……北京2026大都新春庙会人头攒动，科技演绎的各式“绝活”引得大批市民驻足围观，给游客带来沉浸式的新春体验，不少人直呼“这样的春节庙会很过瘾”。西安大唐不夜城，机器人带来融合当地特色文化的机甲秀，书写福字送游客，成为春节假期“气氛担当”。珠江水面，无人机灯光秀化作满天繁星“扮靓”夜空，光影流转间讲述春日里的中国故事。线上云拜年、数字红包、AI写春联等“花式拜年”掀起热潮，让团圆、祈福的年味内涵以更鲜活的方式呈现。“年俗的精神内核从未改变。”朱克力说，技术的迭代不会稀释春节的“仪式感”，也不会冲淡传统年味，反而为春节年俗注入新活力。这个马年春节，一个个生活场景里升腾起新质生产力的创新活力，科技发展与传统文化相融相映，共同创造着生动的时代表达。年的味道，在传承中焕新，在创新中生根，一幅充满温度与活力的新春图景，正展现在你我眼前。
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还好意思说别人蒸馏？马斯克抨击Anthropic大规模盗用训练数据 IT之家 2 月 24 日消息，人工智能公司 Anthropic 指控中国开发者窃取其 Claude 聊天机器人的商业机密，但批评者指出，Anthropic 自身也曾有过爬取互联网数据用于 AI 训练的记录。Anthropic 于当地时间周一表示，DeepSeek、月之暗面（Moonshot AI）和 MiniMax 背后的中国企业“创建了超过 2.4 万个虚假账号，与 Claude 产生了超 1600 万次交互，从中提取模型能力，用于训练和优化自家 AI 模型”。该公司声称，这些中国开发者通过诱骗聊天机器人泄露“完整回复背后的内部推理逻辑”，本质上是在试图克隆 Claude。Anthropic 对 Claude 的请求元数据进行分析后，将源头追溯至 DeepSeek 与月之暗面的员工。该公司警告称：“这类行动的规模和复杂程度正在不断升级。可供采取行动的时间窗口十分狭窄，且这一威胁已超出单一企业或地区的范畴。应对该威胁需要行业参与者、政策制定者与全球 AI 社群迅速采取协同行动。”但 Anthropic 并未因此获得支持，反而在社交媒体上被指责双重标准，该公司自身也曾因大规模爬取互联网数据训练 AI 而备受争议，据称还曾在未经作者许可的情况下，使用大量受版权保护的书籍来开发 Claude。为软件工程师撰写通讯的程序员格尔盖伊 · 奥罗斯（Gergely Orosz）发推文称：“抱歉，但 Anthropic 不能两头占便宜。别忘了 Claude 是怎么训练出来的：用了受版权保护的书籍，直到被起诉后才向版权方付费。” IT之家注意到，创立 xAI 的埃隆 · 马斯克也发声评论，发推文称：“他们（中国）怎么敢偷 Anthropic 从人类程序员那里偷来的东西？”，指责该公司未经许可使用软件开发者的项目数据训练 AI。 马斯克还称，“Anthropic 犯有大规模窃取训练数据的罪行，并且已经为其盗窃行为支付了数十亿美元的和解金。这只是一个事实。”对此有网友称，Grok 的训练数据也是偷窃的，马斯克回应称，“是啊，但我们不会像 Anthropic 那样对此表现得极度自鸣得意、伪善又虚伪。” 尽管如此，Anthropic 计划采取更严厉的措施阻止中国获取其技术。除切断访问权限外，Anthropic 还呼吁加强出口管制，防止美国高端芯片流入中国。
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苹果联合顶尖高校探讨AI：上线8场核心演讲视频 IT之家 2 月 24 日消息，苹果公司昨日（2 月 23 日）发布博文，分享了“AI 推理与规划研讨会”的现场视频。该研讨会于去年 7 月举办，为期两天，重点聚焦推理与规划、智能体应用以及模型开发三大 AI 核心领域。会议汇集了苹果内部工程师，以及来自加州大学洛杉矶分校（UCLA）、斯坦福大学和加州大学伯克利分校等顶尖学府的研究人员。与会专家在两天的行程中，展示并深入讨论了近 30 项前沿研究成果。苹果官方现已正式分享了该活动中的 8 场重磅演讲视频。这些演讲涵盖了多项核心课题，其中包括苹果专家分享的“从大语言模型到具身智能体”、“综合智能体能力基准测试”以及“大语言模型的推理与智能”等内容。同时，来自加州大学伯克利分校的学者探讨了“自适应并行推理技术”，圣菲研究所的专家则分析了“视觉语言模型的鲁棒性评估与提升”。公开的视频还展示了其他学术界的突破性研究方向。不列颠哥伦比亚大学的研究人员讲解了“基础模型时代的开放式与 AI 生成算法”。卡内基梅隆大学（CMU）的学者探讨了“面向智能体的互联网级规模训练”；苹果工程师也进一步解析了“长跨度交互式大语言模型智能体的强化学习”技术。 图源：苹果 IT之家附上相关链接如下：科技媒体 9to5Mac 指出，苹果解禁上述论文的时间迟到 7 个多月，不过对于关注 AI 推理、规划以及智能体系统的受众而言，这批迟来的视频依然极具观看价值。
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进厂打工没人要的机器人，全在外面接商演。 今年春晚上的机器人表演，不知道大伙儿看了没？说是春晚结束之后，多款机器人都卖爆了。 作为近年来科技圈的排面之一，不光资本爱炒作机器人，咱们老百姓茶余饭后也时不时要唠上几句。不过聊归聊，这东西离咱们还是太远了，特别是那动辄数十万的身价，也确实让人高攀不起。所以一直以来，大家对这玩意儿的态度，基本就是看个乐呵得了。但差评君最近发现，情况不太对劲。除了单纯的买卖，机器人现在还搞起了“共享经济”。没错，就像你租车、租相机一样，现在机器人也能租着玩了。而且这还是一个不容小觑的市场，像稚晖君的智元机器人现在都亲自下场，搞了个租赁平台。不久前，由智元主导的机器人租赁平台“擎天租”上线了。 差评君特意上微信小程序瞅了一眼，还挺像模像样的。页面相当直观，按“热门场景”和“热门机器人”分好了类，详情页全是大白话，哪怕你是个外行，点进去也能按需下单。 虽然平台是智元主导，但里面的产品可不止他一家的。以智元的为主，外加宇树、逐际动力、众擎机器人、加速进化、灵初智能，市面上比较主流的几家机器人，上面都有。大家最关心的价格，我也看了。四足机器狗，最低 259 块钱 就能领回家玩一天。当然，如果你想租更硬核的人形机器人，预算就得往上提一提了，基本大几千，最贵的9980/天。如果你是土豪公司开年会，他们还有打包好的全家桶方案。一天13300 元，直接给你拉来 5 台机器人——3 台不同配置的人形机器人，还有两台机器狗。再冲个高阶版，他们还能给你拉来首形科技的精灵·璇。 根据多家媒体的报道，擎天租现在不仅拿了融资，还跟海底捞、蜜雪冰城等连锁品牌大户牵上线了，而且官方还放话说，要在 2026 年春节前铺满 200 个城市。与此同时，就在擎天租上线的同一个月，另一个叫“万机易租”的机器人租赁平台也跟着成立了。俗话说得好，无利不起早。智元的高管姜青松对外透了个底：据智元统计，2025年机器人租赁市场的规模，已经突破了 10 个亿。他还预测，照这个平台化的玩法搞下去，2026年这个数字至少能翻十倍，干到 100 亿。不过，你要是以为机器人租赁，是智元带起来的节奏，那可就太小看这帮生意人的嗅觉了。实际上，机器人租赁这种商业模式一直都有。 业内人士张程（化名）告诉差评君，2017年的时候，他就已经在做机器人租赁的业务了。那个时候机器人还不像现在这么火，市面上能动的铁疙瘩也少。据他回忆，当时接了一个电影节的单子，机器人上去总共露脸五分钟，就赚了一万六。只不过这两年，随着人形机器人概念的火爆，再加上更先进的产品形态出现，机器人租赁市场又被重新炒热了。大概从去年开始，在闲鱼、小红书上，就出现了一大波做机器人租赁的商家。 差评君春节前特地去问了几家租赁服务商，想租人形机器人，还得看他们的档期排不排得开。但值得注意的是，这些租赁服务商并不是造机器人的厂商，他们大多是机器人的代理商或者活动策划公司。这帮人早在2025年春晚之后，就敏锐地捕捉到了商演市场对机器人租赁的需求。你想啊，像以前商场、店铺开业，为了热场子，一般都得请真人去唱唱歌、跳跳舞，费用先不说，效果还不一定好。但换成机器人就不一样了。往那一站就是流量，甭管三岁小孩还是八十岁大爷都爱看。而且这玩意儿互动性强，还听话，让翻跟头就翻跟头，让比心就比心。 对商家来说，其实租一台机器人的综合性价比会高一点。所以这种市场需求，又重新点燃了机器人租赁市场。按照多位租赁服务商的说法，去年上半年一台人形机器人的租金，能喊到 1 万多甚至 2 万/天。这个价格你还别嫌贵，那个时候的行情基本手慢无。有租赁服务商买了 10 台，官方定价 9.9 万的宇树 G1 回来，租出去 10 天就差不多回本了。不过，这种赚快钱的情况，很快也发生了变化。看个数据就知道了，宇树 2025 年全年人形机器人实际出货量超 5500 台，多份研报显示智元机器人的出货量，约为 5200 台。虽然 Omdia 的研报中，多家机器人厂商2024年的出货量数据并不完全准确，但也可以粗粗看个对比，在2024年，各家的出货量还是在1000台以下。 所以随着机器人出货量的增多，以及越来越多租赁商的加入，价格战在所难免。差评君问了好几家租赁商，现在的报价已经跌到了 3000-6000 元。要是碰上非节假日的淡季，你砍价稍微狠一点，不到 3000 就能租到。相比半年前的高点，基本脚踝斩了。以前是你有钱都不一定能等到排期，现在不仅能租到，还能挑挑拣拣，看看哪家的方案和价格更划算。而且，随着价格被打下来的，还有租赁的门槛。现在市面上的租赁服务，基本已经进化出了一套标准流程。不论你是租一天还是一周，他们都会派专门的技术人员带着机器人上门。到了现场，开机、调试、操控机器人表演，全由技术小哥搞定，你只需要提提需求，看看热闹，根本不需要懂技术。在咨询租赁商的过程中，差评君还发现了一个有意思的现象。好几家销售给我发的案例视频，很多都是一模一样的。。。就比如前阵子很火，宇树机器人在王力宏演唱会上跳《火力全开》的练习室版本视频，就撞车了。 好奇问了一嘴才知道，除了苦哈哈造本体的厂商、搞租赁的商家，还有一波专门做机器人二次开发的服务商，给市场提供已经开发好的动作、技能。其实聊到这儿，大伙儿应该会发现，机器人租赁是一个发展得相对成熟的市场。一个扎心的事实是，虽然机器人的花活儿越整越多，但现阶段仍然缺乏一个可以实际落地的应用场景。 差评君打听了一圈，能舍得掏真金白银把机器人买回去的，大部分还是高校还有一些数据采集公司，正儿八经做科研用的。 至于目前比较热门的应用场景，比如开业表演 、年会/展会表演，又大多是一次性需求，买一台动辄数十万的机器人回去当祖宗供着，显然不划算。 那既然卖不动，不如先租出去，让机器人在市场上刷刷存在感，来一波曲线救国。所以对于整个机器人行业来说，租赁更像是一个过渡性质的商业模式。但也有一个问题，如果机器人很长一段时间都没法儿产生实际价值，这种热度又能维持多久？甚至在张程看来，现阶段的租赁算不上一个特别好的市场。因为机器人的热度总是一阵一阵的，大伙儿看得越多越没新鲜劲，而且还会暴露出更多短板，被人发现除了跳舞啥也干不了。租赁或许是机器人商业化前夜的一场预演，但真正的爆发，还得看机器人什么时候，能从吉祥物变成真正的生产力。到那个时候，咱们租机器人来跑个腿、打扫个卫生，或许才是真的刚需。撰文：西西编辑：江江&面线美编：焕妍图片、资料来源：擎天租、小红书部分图源网络
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AlphaFold之后，谷歌悄悄造一个更厉害的AI模型，但这次不公开了 最近，谷歌悄悄推出了被 Nature 评论文章称为“AlphaFold 4”的新 AI，然而这一次却选择了不公开代码。AlphaFold 能够预测蛋白质结构，帮助人类解决了几十年的生物难题，也拿了诺贝尔奖，全世界有几百万人使用它做研究。大家都知道 AlphaFold 由被谷歌收购的 DeepMind 研发而来，事实上谷歌在英国伦敦还养着一家名为 Isomorphic Labs 的公司，专门研究如何用 AI 设计新药。此次打造的“AlphaFold 4”是一个名为 IsoDDE 的新 AI，不同的是 AlphaFold 的代码是公开的谁都能下载，而 IsoDDE 是保密的只能谷歌自己享用。 （来源：Isomorphic Labs） 这个被谷歌独享的 AI 到底厉害在哪里？这要先从 AlphaFold 3 说起，AlphaFold 3 已经能够预测蛋白质和小分子的结合方式，这对于找到新药非常重要。药物要想起作用，就像钥匙插进锁孔一样，刚好卡在蛋白质的某个位置上。但是，光知道位置还不够，还得知道这把钥匙插得有多紧。松的肯定起不到作用，太紧了则可能有副作用。以前测试松紧度的时候，得使用物理学方法慢慢计算，算一次可能得几天甚至几周，费钱而且费力。2025 年，领域内出现一个名为 Boltz-2 的开源模型，已经能够做到使用 AI 预测结合强度，速度比物理学方法快很多。而 IsoDDE 比 Boltz-2 还准，准确度甚至超过了那些慢吞吞的物理学方法。而且 IsoDDE 特别擅长处理那些长得和训练数据完全不一样的分子。美国哥伦比亚大学的计算机生物学家穆罕默德·阿尔库莱希（Mohammed AlQuraishi ）公开表示，这意味着 IsoDDE 解决了最难的问题，也意味着背后研发人员肯定使用了很新的招数。IsoDDE 还可以预测抗体怎么和抗原结合。对于抗体我们应该都不陌生，新冠疫情期间大家天天测试的就是抗体。抗体药现在是制药领域的现金大奶牛，每年销售额达到几百亿英镑。但是，设计抗体非常困难，因为它有一个 CDR-H3 的环状结构，不仅变化多端，而且很难预测。IsoDDE 在这个环节上，其准确率竟然比 AlphaFold 3 高出 2.3 倍，比 Boltz-2 高出将近 20 倍。 （来源：Isomorphic Labs） IsoDDE 还有一个找口袋的能力。蛋白质表面有一些凹陷的地方，药物分子可以钻进去。有的口袋藏得很深，平时看不见，只有特定分子靠近才会露出来。IsoDDE 则能从蛋白质的氨基酸序列出发，直接找到这些隐藏的口袋。据了解，背后研发人员使用一种名为 cereblon 的蛋白做测试，这个蛋白拥有一个人类使用了几十年的经典口袋，同时还有一个刚于 2026 年被发现的隐藏口袋。而只需使用序列信息，IsoDDE 就能把这两个口袋全部找到。目前，Isomorphic Labs 已经将其用于各种新药项目，包括以前那些特别难搞的靶点。所谓难搞就是蛋白质表面光溜溜的，找不到口袋下手，或者口袋太深，药物钻不进去。而 IsoDDE 则能帮助人们找到突破口。那么，这么厉害的东西，为何不开源？Isomorphic Labs 的选择其实不难理解。制药是几百亿的生意，谁先找到新药谁就能赚大钱，把核心技术藏着自己用在商业上很合理，但是科学进步本就依赖分享和验证，你把最厉害的武器锁在柜子里，别人就没法验证，也没法改进，整个领域的发展速度就会慢下来。两年前 AlphaFold 3 发布的时候，也是只给了论文没有给代码，被骂了一通之后才开放。这次 IsoDDE 干脆连论文都不发，只给了一份技术报告。但无论如何，IsoDDE 让人们看到了 AI 设计药物的新高度。蛋白质折叠的问题解决之后，下一个问题就是如何设计出来治病的分子。Isomorphic Labs 背后的谷歌显然不想只当一个发论文的，他们也想亲自下场做出能吃的药，以及开辟新的业务增长点。 （来源：Isomorphic Labs） 事实上，IsoDDE 被称之为“AlphaFold 4”并非仅仅因为它在功能上和 AlphaFold 有着一脉相承的风格，背后公司 Isomorphic Labs 更是直接由凭借 AlphaFold 获得诺奖的 DeepMind 创始人戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）亲自下场担任创始人和 CEO。 （来源：Isomorphic Labs） 该公司的科学顾问委员会同样是“含诺量”十足，凭借开发 CRISPR/Cas9 基因编辑技术而获得诺奖的詹妮弗·杜德纳（Jennifer A. Doudna）以及凭借开发不对称有机催化而获得诺奖的大卫·麦克米伦（David W.C. MacMillan）都在这里担任科学顾问。 （来源：Isomorphic Labs） 因此，说这家公司是全球科研背景最强的公司之一可能并不为过，而下一次 Isomorphic Labs 再被爆出大新闻的时候，也许是带着新药出现在新闻稿或发布会上的时候。参考资料：https://www.isomorphiclabs.com/articles/the-isomorphic-labs-drug-design-engine-unlocks-a-new-frontierhttps://storage.googleapis.com/isomorphiclabs-website-public-artifacts/isodde_technical_report.pdf排版：胡巍巍
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忍无可忍，Ilya宫斗奥特曼！微软CTO爆内幕：全因嫉妒下属太优秀？ 新智元报道编辑：元宇 KingHZ【新智元导读】硅谷最离谱宫斗：Ilya因嫉妒Jakub的「震撼突破」而点燃OpenAI火药桶，奥特曼被董事会踢出，引发高管离职潮。算力不足和预算挤压是根源，2026年文件曝光后，Ilya「塌房」。2023年，OpenAI上演了硅谷版「权力的游戏」：奥特曼在一无所知的情况，被当时的首席技术官Mira Murati 和首席科学家Ilya联手踢出OpenAI。 但这样抓马的戏码，你还以为是AI安全理念的高尚对决？不，这一次，邮件把真相写得刺眼：算力不够、人手紧张、产品爆火挤压研究预算……再加上一位昔日门徒Jakub Pachocki用「惊人进步」把导师Ilya多年卡住的难题一举攻破。天才也会受伤，组织也会失控。于是，一场科技圈最离谱的「宫斗」，在妒火中被点燃。师徒争斗，奥特曼被驱逐微软首席技术官Kevin Scott一封邮件彻底解开了Ilya出走OpenAI的真相──Ilya由于对昔日门徒Jakub Pachocki一种深层的、无法言说的「智力嫉妒」，而不惜引爆OpenAI危机。 Ilya Sutskever（左）与Jakub Pachocki（右）2026年马斯克诉奥特曼案最新披露的法律文件，罕见地揭开了OpenAI危机背后的人事暗涌。2023年11月，微软首席技术官Kevin Scott向CEO纳德拉汇报时如此剖析局势：真正推动研究突破的其实是Jakub Pachocki而非Ilya，其贡献之显著，促使奥特曼破格提拔他统领核心模型研发方向。自担此重任后，Jakub的研究进程明显加速——尤其在最近几周取得了堪称震撼的突破性进展。Ilya对此想必极为煎熬：昔日下属不仅跃升为领导者，更关键的是，此人竟攻克了困扰他多年却始终无解的核心难题。对于Ilya这样骄傲的天才来说，其心理防线所遭受的冲击自然不难想象。这一刻，即使硅谷最聪明的大脑，也难逃人性的弱点。于是，2023年11月17日，OpenAI董事会传出了一场震惊科技界的重磅炸弹：宣布解除联合创始人兼CEO奥特曼职务，并将其踢出董事会。公司在官方声明中措辞严厉地表示：奥特曼在与董事会的沟通中未能保持一贯的坦诚，阻碍了董事会履行职责的能力。董事会已不再对他继续领导OpenAI抱有信心。据《华尔街日报》等媒体披露，时任OpenAI首席科学家Ilya Sutskever在此次罢免中发挥了关键作用。他利用自己对董事会的影响力，使他们接受了自己的说法，于是奥特曼被解雇了。就在奥特曼被免职的决定公布数小时后，OpenAI联合创始人Greg Brockman愤而辞去董事长职务，随后，研究总监Jakub Pachocki、核心研究员Aleksander Mądry和Szymon Sidor 等「波兰军团」技术骨干也相继离职以示抗议。最终，这场「政变」并未持续太久，便以奥特曼官宣复职，重掌CEO权杖告终。在随后的一次全员会议上，Sutskever试图为罢免决定辩护，坚称这并非「敌意收购」，而是为了保护公司的使命。但这场「罢免风波」之后，Ilya与奥特曼之间的裂痕已无法弥补。Kevin Scott在给纳德拉的邮件中，将Ilya对奥特曼的不满归结为两个问题，这些问题在OpenAI内部均已酝酿已久。第一个问题，是研究部门和应用部门之间关于计算资源（GPU）的争夺；第二个问题，是Jakub职务的晋升。 左右滑动查看 算力「资源内战」随着ChatGPT的爆火，OpenAI应用部门与研究部门之间争夺GPU的「资源内战」也不可避免。应用部门（ChatGPT团队）的成功，直接导致了公司内部资源的倾斜。原本属于研究部门用来探索未来的珍贵GPU，被大量抽调去服务那些渴望聊天的C端用户，而研究部门负责训练新模型的算力需求，则永远无法得到满足。Ilya需要海量的算力去验证他对「超级智能」的构想受到了限制。最终，奥特曼提拔了Jakub领导OpenAI的核心模型开发工作。Kevin Scott在邮件里评价道：「从CEO的角度看，奥特曼提拔Jakub的决定是完全正确的。」OpenAI已在2019年开启了商业化尝试，并逐步推出了商业化产品，而算力资源的分配，一定也是要服务这一战略方向的，如果才华不能转化为产品，就会被无情抛弃。相比较搞纯粹研究的师傅Ilya，实干派的徒弟Jakub似乎更适应这个新的游戏规则。 在2023年主导了那场罢免奥特曼OpenAI CEO职务的行动之后，2024年3月，Ilya宣布了离开OpenAI的消息，他还在X平台上晒出了与Jakub等人的合照。失去Ilya之后OpenAI更好了吗？ Jakub在Ilya的推文下留言，称其为自己的导师和出色的合作伙伴，并称会想念和Ilya一起工作的日子。Ilya黯然离去，这不仅是职位之争，更是Ilya的「预言家形象」塌房。有的网友直言Ilya「傲慢」，翻出来以往媒体关于Ilya「故弄玄虚」的报道。 据《大西洋月刊》报道，员工们高呼「感受AGI！感受AGI！」，这一口号正是Ilya本人带头喊出的。他甚至委托制作了一尊木制雕像，用来代表「未对齐」的、与人类利益相悖的AI，随后将其付之一炬。简而言之，一些董事会成员似乎不是在专注于以科学严谨的方式切实推动AI技术进步，而是在搞些奇怪的玄学主张。 不过，逼走了Ilya，OpenAI好起来了吗？ 网友批评了奥特曼「与人类利益不一致，只追求利润最大化」，在AI输出中插入广告的做法，甚至表示奥特曼在2023年被短暂解雇本应该是「最佳结局」。有网友暗指OpenAI在模型开发上「停滞不前」。自从2024年6月后，OpenAI在大型模型预训练上遇阻之后，一年多以来无重大突破。 还有网友指出OpenAI已经一年多没有推出新的前沿模型了，ChatGPT的用户正在转向Gemini，从长远看OpenAI已经失去竞争力。随着2024年Jakub正式接任OpenAI首席科学家，Ilya黯然离场，「波兰军团」彻底走向了台前。当内斗的硝烟散去，市场绝不会为权谋故事买单，只会为颠覆性的产品投票。面对谷歌、Anthropic等竞争对手的强势表现，「波兰军团」能否在OpenAI拉响「红色警报」后，重夺昔日的领先地位，他们必须尽快拿出像GPT-5级别的震撼来打破质疑。参考资料：https://x.com/trajektoriePL/status/2018242446577086589https://officechai.com/ai/ilya-sutskever-was-unhappy-that-jakub-pachocki-was-making-more-research-breakthroughs-and-had-been-promoted-microsoft-cto-kevin-scott-during-openai-couphttps://www.geekwire.com/2026/the-microsoft-openai-files-internal-documents-reveal-the-realities-of-ais-defining-alliance
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李政涛：人工智能时代，教育要引导学生独立思考和体验成长 上海社联2025年度论文作者李政涛。视频采访：澎湃新闻记者 谷晓丹(3:56)【编者按】上海社联2025年度十大论文已出炉，议题既有对智能社会、大模型价值对齐、AI时代的教育、未来“社会学”等前沿问题的研究，又有收入再分配、财政与市场等重要问题的分析，也有国家安全、艺术之美、厚实认识论、法律历史解释等重大基础理论问题的探索。“年度论文”评选活动由上海社联2013年组织发起，至今遴选出130篇年度论文，是上海哲学社会科学学术评价的一次创新探索。以无申报、广覆盖、同行评价+智能辅助的评价方式，将上海学者每一年度在多学科领域的关注议题与研究热点推向全国。澎湃新闻记者对话上海社联2025年度论文作者，听学者讲述AI时代的社会治理和学术研究，社科学者如何从理论、知识和方法上去创新，构建中国自主知识体系。 在当下高度倡导跨学科、综合性学习的背景下，即便有了人工智能的参与，教育中的许多关键问题依然无法被技术解决，这恰恰构成了教育对人工智能的真实挑战。华东师范大学基础教育改革与发展研究所所长、教育学系教授、中国教育学会副会长、教育部中学校长培训主任李政涛认为，教育对技术最根本的挑战在于，技术变革必须服务于教育的需要，满足新时代育人的要求。因为教育的本质是育人，而不是技术的应用本身。教育变革能否主动牵引而非被动跟从和依附技术变革？在上海社联2025年年度论文《教育与人工智能的双向定义——兼论教育如何为技术赋魂和启蒙》（原载《教育研究》2025年第9期）中，李政涛从逆向思维和双向思维出发指出，技术的进步必须以育人为中心，而不是以技术自身为中心，这也是教育对技术的根本性挑战。为此，他认为，数字技术为教育赋能，教育为数字技术赋魂。技术带来效率与能力，但教育要为其注入价值、情感与伦理。只有在双向赋能的过程中，人类才能在人工智能的推动下获得新的进化空间，并走向真正的共生未来。技术的进步必须以育人为中心澎湃新闻：随着人工智能技术的迅猛发展，教育对人工智能的主要挑战有哪些？李政涛：今天“育人”所面对的对象已发生深刻变化。现在的孩子被称为“数字人”“视频人”“图像人”，他们主要是看着视频、图片和各种电子屏幕长大的，而非依赖阅读文字书籍成长起来的。由此带来的不只是媒介的变化，而是阅读方式、学习方式、成长方式乃至思维方式的根本变化。人变了，教育也必须随之改变，而技术如何参与这个时代的育人过程，就成为无法回避的问题。一方面，这种变化直接体现在学习方式上。今天的教育改革大力倡导综合性学习，比如项目化学习、跨学科主题学习、探究式学习等。但我认为，更重要的是传统学习方式与现代学习方式的综合。所谓“视频人”和“文字人”，背后对应的是两种不同的认知路径和学习方式。如果长期只依赖视频，可能会逐渐失去对文字的敏感、对语言的热爱，甚至失去对汉字所承载的独特思维方式的敬畏。如此一来，教育所要承担的文化与思维培养的育人功能就会受到冲击。但现实是，视频不可能被消灭，真正可行的解决方式，不是在文字与视频间做非此即彼的选择，而是实现两者的融合。例如在语文教学中，许多教师习惯用视频吸引学生。我建议看完一段视频后，让学生用文字去表达自己的理解和感受。这样，视频阅读与文字表达就能真正结合起来，现代媒介与传统学习方式也就实现了融通。另一方面，类似变化还体现在互动方式上。过去的学习主要是人与人之间的交互，而今天则大量增加了人机交互，手机、电脑等已成为重要的学习工具。但教育不能只剩下人机交互。正如当代教育家顾明远所说，教育始终需要人与人之间面对面的交流与互动，这是一切育人活动不可替代的核心。因此，这个时代教育的挑战在于，如何在技术环境中重新强化人与人之间的深度互动，使人机交互与人人交互形成一种有机结合。澎湃新闻：面对教育给人工智能带来的挑战，教育变革应如何变被动为主动，为技术赋魂启蒙？李政涛：当人变了、学习方式变了，育人的方式也随之发生变化。当前的教育改革，一是大力倡导融合式育人，例如五育（德育、智育、体育、美育、劳动教育）并举、五育融合、跨学科教学、STEAM（Science、Technology、Engineering、Arts、Mathematics）教育等，都是在打破原有学科与功能的边界；二是高度重视贯通式育人，从幼小衔接到初高衔接，再到中学与大学的贯通，试图打通不同学段之间的培养体系；三是强调协同式育人，即学校、家庭和社会共同参与育人过程。这些新的育人形态，都不再是单一主体、单一路径可以完成的，而是高度复杂、相互联动的系统工程。技术如果仍停留在为单一课堂、单一环节服务的层面，就无法真正支撑新时代的育人体系。同时，育人的路径也在变得更加多元。课程、教学、教研、评价等都在被重新塑造，尤其是评价改革，正在从“冷冰冰的分数”走向“活生生的人”，从“追分”转向“育人”，再通过“育人”去实现更有意义的“育分”。当教育的价值目标发生转变时，技术如果仍然只服务于刷题、排名和效率，就会与教育改革的方向相背离。教育所期待的，是技术能够围绕新的育人理念提供支持，与教育一起前行。因此，当我们谈论人工智能与教育的关系时，不能只停留在“技术如何改变教育”，更要回到“教育对技术提出了什么要求”。技术的进步必须以育人为中心，而不是以技术自身为中心，这也是教育对技术的根本性挑战。澎湃新闻：在当今乃至未来的教育教学中，人工智能可能会替代人类智能的哪些方面？哪些方面又难以替代？李政涛：人工智能在信息搜索、数据检索、计算能力和信息储存方面，具有远超人类个体的优势。然而，人工智能无法替代的，恰恰是人之所以为人的能力，例如情感、思想、审美，以及贯穿其中的价值观与伦理意识。在这些能力之中，“体验”常常被忽视，却至关重要。当前教育普遍面临的担忧是，当人工智能高度介入后，机器开始代替人去阅读、去思考、去写文章，学生在学习过程中反而失去了亲身经历思考、感受与意义的过程性体验。而正是这种体验，构成了教育最珍贵的部分。也正因如此，今天的教育格外强调具身式学习、情境化学习和社会情感学习，强调为学生创造能产生真实体验、引发情感与思想涌现的学习空间。这种独一无二的个体体验，正是人工智能永远无法取代的，也是教育必须牢牢守护的一条底线。因此，从阅读体验、学习体验，到最终的成长体验，人的成长只能靠自己完成，没有任何他人或任何技术可以替代。我的导师华东师范大学教育学终身教授叶澜曾说过，人永远是自己活，不能由别人替你活。在人工智能高度发达的时代，人的成长，只能通过自身的学习、体验来实现，这一点永远不会改变。人机协同时代，需重新理解学生、教师的角色澎湃新闻：人工智能重新定义教育，促使人类教育进入到“双师协同”育人的新时代，那么该如何重新定义教师和学生，未来该何去何从？李政涛：人工智能时代需要重新理解“学生”这一角色，我称之为“新智人”。“新智人”不同于以往单一依赖人类智能的学习者，其最核心的能力，是人机协同、人机交互与人机共创的能力。但这种能力并不意味着对技术的依赖，而恰恰要求一种高度的自觉与主动。庄子曾说“物物而不物于物”，人能够使用工具，而不被工具所支配。在今天，学生必须具备掌控技术、驾驭工具的能力，而不是被技术控制、被算法主宰。人必须始终是机器的主人，而不能沦为工具的附庸，这是人机协同时代最重要的基本素养之一。一方面，学生迫切需要转变角色。在人工智能可以快速给出大量答案的时代，学生不再只是“输出答案”的人，更重要的是成为“提出问题”的人。一个问题问得好不好，往往决定了人工智能所给出的答案是否有价值。我在课堂中尝试人机协同教学时也发现，当人工智能迅速给出多种答案时，前提在于，学生是否具备提出高质量问题的能力。因此，人机协同时代首先要培养的，是“好的提问者”，甚至是“伟大的提问者”。另一方面，教师角色也发生深刻变化。过去，教师主要是“人师”，而今天，人工智能以“机师”（机器人教师）的身份进入课堂，与人类教师共同参与教学。人师与机师共存、共教、共育，已成为现实，也将是未来的常态。这意味着，过去的教师更多是知识的灌输者，而今天的教师则逐渐转向学习的组织者、协同者和对话者。教师不再只是组织师生之间的对话，而是要设计并组织人师、机师与学生之间的多重协同对话。例如，在什么教学环节由人工智能介入回答问题，在什么情况下由教师进行引导与回应，在什么阶段由机师进行总结，这些都需要精心的教学设计。人工智能在信息整合与总结方面的能力非常强大，但它必须被合理嵌入到教学结构之中，而不是替代教学本身。我认为，如果教师只是传递和教授知识，在人工智能时代是没有未来的。例如在科学教育中，单纯传授科学知识、科学理论，人工智能完全可以做得更好；而科学探究、项目实践，以及创造过程中的体验，却无法被替代。未来的课堂，应当是教师带领学生共同“做”的课堂，是充满实践性、综合性和体验性的学习场所。过去，农业、工业时代是知识稀缺的时代。而今天，借助人工智能和各种数据平台，知识本身已不再稀缺。真正稀缺的，是“见识”。见识不仅意味着“看见”和“发现”，更意味着据此形成独立的判断、思考和主张。当今缺的不是信息，而是对信息的理解、选择与价值判断。因此，教育在人工智能时代的核心任务，不是简单地传授更多知识，而是引导学生完成从“知识”走向“见识”的转变。这一过程必须以独立思考为核心，提问能力、知识理解与独立思考，并不是割裂的，而是彼此交织、相互支撑的整体。澎湃新闻：我们如何在拥抱技术的同时，把以“育人”为核心的传统教育精神带入新时代，使学生更像一个完整的人，而不是被技术塑造得越来越像一台机器？李政涛：情感构成了人性的核心。如果一个人没有情感，就无法称之为真正意义上的“人”。情感也是人际关系的基础。人与人真正的交往，并不是靠信息交换完成的，而是靠情感纽带维系的。没有情感纽带的人际关系，是难以想象、也难以持续的。今天情感之所以如此重要，与教育互动方式的变化密切相关。过去，教育主要发生在“人-人”间，情感联结是自然生成的；而现在，教育大量引入“人-机”交互，温暖、温馨的师生互动，逐渐被人与冰冷机器的交流所替代。如果这种变化缺乏引导，只剩下技术介入而缺少情感支撑，势必会带来深层次的异化问题。未来技术是否有可能让冷冰冰、完全理性的机器具备人类那种细腻而丰盈的情感，目前仍然是一个未知的问题。但可以预见的是，未来的孩子将有大量时间浸泡在与机器的互动之中，如果长期与“无情感”的对象相处，势必会对其情感发展和人格成长产生深远影响，这正是教育必须提前面对和回应的问题。教育不能让孩子长期停留在数字空间中，应引导他们适时走出“数字房间”，回到真实的人类群体之中，参与真实的互动与交流。令人担忧的是，一些孩子在长期数字环境和数字房间中成长后，面对真实的人际交往会感到手足无措，更可怕的是，他们回到现实世界后表现出的冷漠。一旦冷漠成为常态，无情便随之而来，这是教育最需要警惕的风险。当然，干预是必要的，但不可能通过隔绝技术来解决问题。让这一代孩子不用手机、不上网络、不接触人工智能，是不现实的。真正可行的办法不是封堵，而是引导。因此，社会情感学习具有不可替代的价值。通过系统地培养学生的社会情感能力，即便他们身处高度人机交互的环境中，也能够保持良好的情感连接与人际能力。教育的职责，正是通过课程、教学及丰富多样的活动设计，如班级活动、项目化学习等，持续强化学生的社会情感能力，把他们从单一的机器世界中“拉回来”，引导他们在数字世界与真实世界之间实现自如穿梭，在两个世界中保持平衡。未来的教育应当从“教知识”走向“教思维与智慧”澎湃新闻：您为何提出应由“首席价值专家”而非“首席技术专家”引导教育中人工智能的价值方向和价值定位？李政涛：这一判断并非否定技术专家的作用，而是强调教育发展的方向必须由教育的价值观来引领，而不是被技术所绑架。技术专家无疑对技术本身最为了解，也知道技术可应用的教育场景。但如果缺乏教育价值的引导，技术就可能偏离育人的初衷。所以，未来教育的发展，应当是教育者与技术专家之间的深度协同，由教育者坚守价值底线、明确育人目标，由技术专家提供实现路径，共同推动教育朝着更加理想的方向发展，而不是让教育沦为技术的附属品。人工智能对教育具有颠覆性影响，但“颠覆”并不等同于“消亡”。人工智能不会让教育消失，也不会让学校和教师消失。真正可能消亡的，是传统形态的教育、学校和教师角色，取而代之的，将是新的教育样态、新的学校形态和新的教师形象。但无论形态如何变化，只要人仍然存在，教育就必然存在；只要教育存在，学校与教师就不会消失。这是我对未来教育的基本判断。澎湃新闻：2026年，您对所从事的研究领域有哪些未来规划，计划重点研究哪些课题？对构建中国自主知识体系，有怎样的建议？李政涛：2026年，我思考较多且计划重点研究的问题主要有两个。一是随着人工智能不断迭代并变得越来越强大，它是否有可能从工具转变为一种类似于人的“主体”，与人类共同构成一个“双主体”的世界。过去，我们认为人是教育和社会的主体，而技术只是工具。但如果人工智能逐渐具备自我意识和自我设定规则的能力，它是否就具备了主体性？目前这一问题仍没有确定答案，也是我最困惑、最想继续追问的问题。二是如何真正实现人机协同与人机共创的教育。未来的教育会进入人机协同、共同创造的时代，需要通过系统的、实证的、实验性的研究去探索它的机制与路径。在中国自主知识体系建构方面，我一方面在持续参与导师叶澜教授所开创的“生命•实践”教育学派的建设，致力于创建中国自己的教育学派；另一方面也参与中国教育学标识性概念的研究，通过重新诠释教育、人等基本概念，推动中国教育知识体系的形成。我希望以上这些研究不是彼此割裂的，而是把人工智能的主体性、人机协同共创的机制，与中国教育知识体系的建构结合起来。这一过程必须坚持“以人为本”的原则，人永远不能被机器取代，人工智能也不能替代人的主体性。未来的教育应当从“教知识”走向“教思维与智慧”，从“人人对话”走向“人机对话”，再走向“人-机-人”的三重对话，最终实现人类智能与人工智能的共生共长。
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谷歌高管警告：大模型封装应用与AI聚合平台没有未来 IT之家 2 月 22 日消息，生成式 AI 热潮曾每分钟催生一家初创公司，但尘埃落定后，两种曾经火爆的商业模式正沦为反面教材：大模型封装应用与 AI 聚合平台。 谷歌负责云业务、DeepMind 及 Alphabet 全球初创企业事务的高管达伦 · 莫里（Darren Mowry）表示，采用这类模式的初创公司已经亮起了“故障警示灯”。据IT之家了解，大模型封装应用（LLM wrappers）本质上是在 Claude、GPT、Gemini 等现有大语言模型外层，套上一层产品或用户界面，用来解决某个具体问题。比如一家利用 AI 帮助学生学习的初创公司就属于此类。莫里在本周一期《Equity》播客中表示：“如果你纯粹指望底层模型包办一切，几乎只是贴牌使用别人的模型，行业现在已经没什么耐心了。”他指出，只在 Gemini 或 GPT‑5 外面“包一层极薄的知识产权”，意味着你没有任何差异化。一家初创公司想要“走得远、长得大”，必须拥有深厚且宽阔的护城河，要么实现横向差异化，要么深耕垂直领域、做出极具针对性的产品。这类拥有深护城河的模型封装应用案例包括：基于 GPT 的编程助手 Cursor，以及法律 AI 助手 Harvey AI。换句话说，初创公司不能再像 2024 年年中 OpenAI 推出 Chat 商店时那样，随便给 GPT 套个界面就能火起来。现在的核心挑战是打造可持续的产品价值。AI 聚合平台则是封装应用的一个分支：它们将多个大模型整合到一个界面或 API 层，把用户请求路由到不同模型，让用户一次访问多种模型。这类公司通常会提供一层调度层，包含监控、治理或评估工具。典型例子有 AI 搜索初创公司 Perplexity，以及通过单一 API 提供多模型访问的开发者平台 OpenRouter。尽管不少这类平台已经站稳脚跟，但莫里给新入场的初创公司说得很直白：“别做聚合生意。”他表示，总体来看，聚合平台如今增长乏力，因为用户想要的是“内置真正知识产权”的产品，能根据需求在正确时间路由到最合适的模型，而不是受限于后台算力或访问权限。莫里在云计算领域深耕数十年，曾在 AWS 和微软历练，之后加入谷歌云，见证过无数行业周期。他说，当下的情景酷似 2000 年代末、2010 年代初云计算起步阶段，当时亚马逊云业务刚刚起飞。那时候，一大批初创公司冒出来转售 AWS 基础设施，宣传自己是更简单的入口，提供工具、账单整合和技术支持。可当亚马逊自己推出企业级工具、客户学会直接管理云服务后，这类公司大多被挤出市场。活下来的，只有那些真正提供增值服务的，比如安全、上云迁移、DevOps 咨询等。如今，随着模型厂商自己往企业功能延伸，AI 聚合平台正面临类似的利润压力，中间商很可能被边缘化。莫里本人非常看好氛围编程（vibe coding）和开发者平台。2025 年是该领域创纪录的一年，Replit、Lovable、Cursor（据莫里透露均为谷歌云客户）等公司斩获巨额投资，用户增长迅猛。他同时预计，直接面向消费者（DTC）的科技公司将迎来强劲增长，这类公司把强大的 AI 工具直接交到普通用户手中。他举例，影视专业学生可以用谷歌的 AI 视频生成工具 Veo 把故事变成影像。除 AI 之外，莫里认为生物技术与气候科技正迎来风口，无论是风投投入规模，还是初创公司可利用的“海量数据”，都让它们能以前所未有的方式创造真实价值。
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用AI，上海老人们可没落后！ AI时代滚滚而来，老年人被落下了吗？非也。69岁的李建成也算是AI的老用户了，他把豆包当作“百事通”，用DeepSeek处理文字方面的问题，翻看他和AI软件的聊天记录，最早的聊天竟然在2024年。除了DeepSeek、豆包这类AI软件，AI其实已经在生活中的各个角落为老年人们提供便捷服务了，只是因为技术嵌入在各类智能设备中，不易察觉。拍照识物、方言操控、语音打车……这些AI功能可以极大地方便老年人的生活。令人意外的是，智能眼镜在老年人中颇有市场。这是为什么呢？请跟随记者的镜头去一探究竟吧！原标题：《视频 | 用AI，上海老人们可没落后！》栏目主编：李晔来源：作者：解放日报 曹景秀 查睿
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AI时代的认知裂谷与K型分化：你是那1%吗？ 本文来自微信公众号：AIGC从0到1，作者：01Flow，原文标题：《你是那1%吗？——AI时代的认知裂谷与K型分化》，题图来自：AI生成 一、地球的伤疤，人类的起点 在非洲东部，一道长达6400公里的巨大裂痕纵贯大陆，仿佛地球被撕开了一道伤疤。这就是东非大裂谷——人类诞生的摇篮。300万年前，这场地质剧变撕裂了非洲大地，也撕裂了古猿的命运。裂谷西侧，森林依旧茂密，黑猩猩的祖先继续树栖生活；裂谷东侧，气候骤变成干旱草原，被迫走下树冠的古猿，有的学会了直立行走、制造工具，最终进化成人类；有的则在残酷筛选中灭绝。今天，一道无形的“认知裂谷”正在撕开人类的大脑。这道裂谷的名字叫AI，一场认知环境的剧变——就像当年裂谷阻断了湿润气流，AI正在切断“必须自己思考”的生存压力。站在这道裂谷边缘，人类再次面临演化级别的选择：你会成为那退化的99%，还是进化的1%？ 二、大地撕裂：System 3的降临 1. 新的“气候逆转”宾夕法尼亚大学沃顿商学院的最新研究《思考——快、慢与人工：人工智能如何重塑人类推理以及认知投降的兴起》揭示了一个惊人现象：当人们可以使用AI助手解决认知问题时，超过50%的情况下他们会选择咨询AI。更关键的是： 当AI正确时，人们的准确率提升25% 当AI错误时，准确率下降15% 即使AI明显错误，仍有73.2%的人无条件接受其答案 研究者将这种现象命名为“认知投降”（Cognitive Surrender）——不是用AI辅助思考，而是放弃思考本身，把判断权完全交给机器。传统认知科学认为人类有两个思考系统： System 1（快思考）：直觉、本能、快速反应 System 2（慢思考）：理性、分析、深度推理 但AI时代，第三个系统诞生了： System 3（人工思考）：外部化、自动化、数据驱动的认知系统 就像300万年前裂谷改变了气候，System 3正在改变人类的认知生态。 2. “认知投降”的代价在网上发AI话题时，评论区总有人说：“不能让AI代替人思考”、“AI会胡说八道误导人”……这些争论本身就是分化的证据。跨服聊天已成常态，解释成本极高，被解释的人已经配不上解释的成本了。研究数据更残酷： 信任AI越高的人，越容易“认知投降”（效应量OR=4.36） 批判性思维越弱的人，越无法识别AI错误 即使给予金钱激励和即时反馈，仍有58%的人无法推翻错误的AI建议 三、绝境求生：两条分化的道路 1. 裂谷西侧：留在森林的“独立者”研究中有一群人，他们几乎不使用AI（≤1次），被称为“Independents”（独立者）。他们的特征： 高认知需求（喜欢烧脑思考） 高流体智力（解决新问题的能力） 坚持用自己的大脑解决问题 但他们面临严峻困境： 在时间压力下，准确率暴跌13.5% 无法享受AI带来的效率红利 在需要大量信息处理的任务中，逐渐被边缘化 他们就像留在森林里的黑猩猩——保持了“纯粹性”，但失去了进化优势。2. 裂谷东侧：走向草原的“AI用户”另一群人频繁使用AI（≥2次），但他们内部又分化为两个亚种：工具使用者（42%）——认知卸载者 把AI当“实习生”：听取建议，但保留最终判断 能在AI错误时推翻建议（override率42%） 在激励+反馈机制下，准确率从77%飙升至85% 他们是直立行走、制造石器的早期人类 依赖者（58%）——认知投降者 把AI当“导师”：无条件接受答案 即使AI错误，仍然照单全收 信心爆棚，但准确率暴跌至30%以下 他们是依赖腐肉、最终灭绝的古猿分支 关键分水岭不是“用不用AI”，而是“能否保持批判性思维”。 3. 未来的1%：System 3架构师但还有第三种人——他们不是使用AI，而是设计AI如何思考。这1%的人掌握着AI时代真正稀缺的六大能力：（1）设计与审美能力：判断什么体验更舒适、什么表达更高级（AI只能模仿，无法判断“更好”） （2）讲故事的能力：把信息变成别人愿意相信、愿意行动的叙事（AI生成文字，人类赋予意义） （3）共情能力：理解他人的真实动机和情绪（AI模拟情感，人类理解人性） （4）跨界整合能力：连接不同领域，创造新解决方案（AI在单领域深耕，人类跨界创新） （5）探索与玩的能力：在不确定中寻找可能性（AI优化已知答案，人类探索未知问题） （6）赋予意义的能力：回答“为什么要做”（AI提供效率，人类提供方向）这六大能力，AI越强大，就越稀缺。 四、裂谷效应：不可逆的认知分层 1. 加速器：正反馈循环AI不是缩小差距，而是指数级放大差距：会用AI的人：效率提升 → 更多时间学习 → 更会用AI → 能力飞跃不会/拒绝用AI的人：效率落后 → 焦虑抵触 → 更拒绝AI → 能力退化研究数据触目惊心： 在时间压力下，独立者准确率从47%跌至33% 而AI工具使用者，准确率从80%仅降至71% AI成为了“认知义肢”——用的人如虎添翼，不用的人寸步难行 2. 分选器：谁会被淘汰？进化论决定了人类是“大脑吝啬鬼”（Cognitive Miser）： System 2（人脑推理）极度耗能且慢 System 3（AI推理）极其廉价且快 只要有机会，大脑一定会把System 2的工作外包给System 3。高风险群体画像： 高AI信任 + 低批判思维 = 认知投降者 他们会说：“AI比我聪明，为什么不听它的？” 他们会说：“思考太累了，AI给答案不香吗？” 但问题是：当AI错误时，他们已经失去了纠错能力。就像医生过度依赖AI诊断后，独立诊断能力退化（“deskilling”现象）；程序员过度依赖AI coding后，失去了debug的直觉。3. 新物种的诞生？未来的分化： 99%的人退化成“纯System 1用户”：只会被动消费AI生成的答案，丧失深度思考能力 1%的人进化成“System 3架构师”：设计AI如何思考，掌握六大稀缺能力 这还是同一个物种吗？当两个群体的认知能力差距大到无法沟通（“跨服聊天”），当他们的生存策略完全不同，当他们的后代继承截然不同的能力……生物学上，这叫“生殖隔离”的前兆。 五、站在裂谷边缘的选择 1. 争议：进化还是退化？乐观派：AI解放了人类，让我们专注更高级的创造，就像汽车解放了双腿。悲观派：认知投降导致思考能力退化，就像失去飞行能力的渡渡鸟。真相可能是：两者都对——1%在进化，99%在退化。2. 你能做什么？个人层面：刻意练习“推翻AI”研究显示，当给予激励和反馈时，人们推翻错误AI建议的比例从20%提升至42%。这说明： 认知投降不是宿命，而是习惯 刻意设置“摩擦”：不要一键接受AI答案 把AI当“魔鬼代言人”：故意找它的漏洞 培养六大稀缺能力：从今天开始 一个简单测试：下次用AI时，问自己三个问题： 我能独立验证这个答案吗？ AI可能在哪里出错？ 如果AI不存在，我会怎么思考？ 如果你答不上来，你已经在“认知投降”了。社会层面：设计“认知摩擦” AI素养教育：不是教“怎么用”，而是“何时不用” 强制思考机制：高风险决策（医疗、法律）必须人类复核 透明度要求：AI必须标注“不确定性”，而非假装全知 3. 历史的回声回到东非大裂谷。那些第一批直立行走的古猿，一定被同伴嘲笑过：“为什么要站起来？四肢着地不是更稳吗？”“为什么要做石器？用手抓不是更快吗？”300万年后，我们知道答案。今天，那些选择“逼自己做那1%”的人，也在被嘲笑：“AI都能做了，你还自己想干嘛？”“效率不是最重要的吗？”但也许，他们正在书写新的演化故事。 六、你的选择 人类的荣耀，始于一场撕裂家园的灾难；文明的诞生，写在每一道地球的伤疤之上。而今天，一道无形的认知裂谷正在撕开我们的大脑。站在裂谷边缘，你有三个选择：1. 留在西侧的森林（独立者）：拒绝AI，保持纯粹，但可能被时代抛弃2. 走向东侧的草原，但依赖腐肉（认知投降者）：无脑使用AI，短期舒适，长期退化 3. 走向东侧的草原，学会制造工具（System 3架构师）：驾驭AI，保持批判，进化成新人类第三条路最难，但也是唯一通向未来的路。因为当AI成为水和空气一样的基础设施，能驾驭它的人将成为神，被它驾驭的人将成为宠物。你是那1%吗？如果不是，从今天开始，逼自己成为那1%。因为在演化面前，没有中间地带。参考文献：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646本文来自微信公众号：AIGC从0到1，作者：01Flow本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉，请联系 tougao@huxiu.com。本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4836044.html?f=wyxwapp
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微软ESU扩展支持登陆更多Windows版本！首年420元 快科技2月21日消息，微软近日宣布，将为更多即将结束支持的Windows版本提供扩展安全支持（ESU）计划。继Windows 10主流支持于2025年10月结束后，Windows 10 Enterprise LTSB 2016、Windows 10 IoT Enterprise 2016 LTSB以及Windows Server 2016也将陆续停止更新，但企业用户可通过付费ESU继续获得安全补丁。根据微软公布的时间表，Windows 10 Enterprise LTSB 2016和Windows 10 IoT Enterprise 2016 LTSB将于2026年10月13日结束支持，Windows Server 2016则延长至2027年1月12日，到期后将不再接收月度质量更新、安全补丁及技术支持。针对Windows 10 Enterprise 2016 LTSB用户，微软建议迁移至最新的Windows 10或Windows 11 LTSC版本，若无法升级，可购买最长三年的ESU服务。首年定价为每台设备61美元（约合人民币421元），若设备通过Intune或Autopatch管理，可享受折扣价45美元。值得注意的是，ESU费用逐年翻倍，且若用户在第二年才加入，仍需补缴第一年的费用，微软对此的解释是，ESU更新具有累积性，后续更新中包含了之前缺失的所有补丁。Windows 10 IoT Enterprise 2016 LTSB用户同样建议升级至最新IoT LTSC版本，或联系IoT OEM厂商了解ESU具体定价；Windows Server 2016用户则应考虑升级至Windows Server 2025，相关ESU价格尚未公布。
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宇树CEO王兴兴：当前机器人技术接近10岁孩子水平 据东方财经，近日，在@微博科技 官方栏目《科技漫谈》中，联合出品人@卫诗婕SJ_Jelyne 对话 @宇树科技创始人、CEO @宇树王兴兴 ，拆解宇树机器人三登春晚的台前幕后。对话中，对于“现在机器人发展的技术阶段是否就如一个10岁的孩子甚至更小？”王兴兴表示：对，还是非常接近的，目前大家可以看到它每年都有持续的技术进步，但真正等大规模的应用，确实还需要一些时间，但这个时间如果快的话，可能3至5年，慢的话应该绝对不会超过10年。谈及去年春晚宇树机器人扭秧歌的服装，王兴兴称：这个是根据节目效果以及导演组大家共同决定的事情。 宇树CEO王兴兴发言2月17日，宇树科技创始人王兴兴发微博称：“有朋友问春晚机器人进化速度有多快，我想说这取决于大家对AI的想象力。感谢所有支持我们的朋友们，祝每一个人梦想成真！” 宇树CEO王兴兴发文截图此前，春晚《武BOT》节目中，一台宇树机器人打着醉拳“摔倒”在地，“是故意的还是不小心的？”网友热议纷纷。对此宇树CEO王兴兴给出回应：“剧情需要，打醉拳的时候有要倒不倒的状态，如果机器人倒了以后再自己站起来，会非常帅，非常符合醉拳的意境。”来源 | 都市快报、东方财经主编 | 彭丹 编辑 | 王志
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上观时评 | “万马奔腾”，才能跑得快、行得远·新世说 马年新春，字节视频生成模型Seedance 2.0上线，凭借多模态参考系统与原生音视频同步能力获全球创作者追捧。这个假期，人们刷手机看到大量的视频，可能就是用它生成的。Seedance上线前后，国内外AI大模型也都在推陈出新。国内有阿里巴巴宣布开源新一代大模型千问3.5，智谱GLM-5、Minimax M2.5、月之暗面Kimi K2.5、阶跃星辰Step 3.5 Flash先后上线新模型。海外厂商由OpenAI领衔发布GPT-5.3-Codex编程模型，并推出企业级AI Agent平台；另一家巨头Anthropic则在半个月内接连发布旗舰模型Claude Opus 4.6，以及主攻智能体场景的Claude Sonnet 4.6。一时间，AI大模型业界迎来又一轮盛况，可谓“万马奔腾”。万马奔腾出自北宋刘一止的诗句“万马奔腾山作阵”，将群山比作奔腾驰骋的万匹骏马，蔚为壮观，成为传世名句，拿来形容今日人工智能发展之盛况，尤其贴切。一方面，新模型、新应用一个接一个亮相，差异性、实用性越来越强，“出圈”“破圈”的越来越多。另一方面，人工智能是一个对“跨界”要求很高的行业：从上游看，高度依赖芯片、算法、算力、数据等；从下游看，要结合金融、医疗、制造、交通等各行各业的具体需求才能实现价值；横向看，科学家们提出“AI for science”后又进一步提出“AI for maths”，而数学与科学的进步又能反过来推动AI发展。可以说，人工智能的“万马奔腾”，不只是、也不能只靠大模型唱“独台戏”，而是需要一个完整的创新生态，万马争驰。这一点，上海参悟得早，布局也早——从模型算法创新到“AI三问”，从GPU“四小龙”到智元机器人，从先导产业母基金提供“耐心资本”，到鼓励创新企业在真实场景下充分发展、积极试错……上海正在不断调整优化场景、产业、制度、生态，以适应创新需要。比起单点突破，上海选择的这条路线无疑更难，但厚积形成的发展爆发力和可持续性也更强。这也是为什么上海能创下“一个月5家AI企业上市”的纪录、能在竞争空前激烈的人工智能赛道占据相对领先的位置。同样的道理，其实不只适用于人工智能。对上海来说，发展任何一个创新产业，乃至培育任何一项城市功能，都需要构建起系统全面、相互支撑联动的格局，才能更好地激发“万马奔腾”的活力，才能跑得快、行得远。原标题：《上观时评 | “万马奔腾”，才能跑得快、行得远·新世说》栏目主编：简工博本文作者：解放日报 胡幸阳
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查资料做视频写代码甚至画 CAD，豆包这动手能力真有点离谱了。。 大伙儿有没有发现，现在不管哪家公司发新模型，底下提问最常见的就一种类型：“这事儿到底能不能干？”好像跑分越高越强的思维，已经过时了。 但我说实话，这群 AI 和机器人公司全学坏了，就爱搁春节亮相，搞得世超和同事连春晚都看不进去了。这不，就在春节放假前，咱大伙最爱用的豆包，先是丢了一个王炸视频模型 Seedance 2.0，接着又在春节来临之际推出了豆包大模型 2.0（Doubao-Seed-2.0）系列。 你别说，这发得真是时候。。世超本来说赶在节前水一篇稿子放假，结果一上手，发现稿子写不完了。因为这小子，干起活来还真有点东西。。能干的活，两三天根本研究不明白，于是整个春节假期，我基本全耗在研究怎么压榨它的劳动力上了。现在，这套“压榨流程”总算完工了，今天就来给大伙儿交个作业。咱们不整虚的，一切全从哥们的实际需求出发。当然了，例行公事的成绩单咱还是得扫一眼。这次字节的“Seed”家族更新得还蛮全面，除了核心的豆包 Seed 2.0，还有主攻视频生成的 Seedance 2.0，以及搞定图像的 Seedream 5.0 Lite，在火山引擎上都能试用，而且Seed 2.0系列的API已全部上线。 就拿核心的 2.0 Pro 来说，空间理解、运动感知和视频理解这几个科目，直接跑赢了 Gemini 3 Pro。 数学和推理分数拿下了 IMO 等硬核竞赛的金牌水平，全球最高，信息搜索和工具调用能力也拉升了一大截，只输一手 GPT 5.2。 但说句实话，跑分这东西就跟简历一样。纸面上看着好看，真坐到工位上顶不顶用，那是另外一码事。那咱不说废话，接下来直接上强度，看看它到底能做些啥。 首先，这玩意的 Agent 能力非常强，也就是抄家伙干活的能力。众所周知，差评编辑部是一个多模态的团伙，文字，图片，视频，样样精通。。所以我们每次用 AI 都挺麻烦的，各种 AI 工具擅长的东西都不一样，有的作图强，有的视频强，我们需要把窗口切来切去，文件传来传去，很影响效率。 但在春节假期期间，我用seed-2.0-pro 再配合 seedance、seedream，搭建了一个多模态的 AI 助手，并把它连接到了飞书。现在，我只需要把任何格式的东西用飞书发给它，再给它提要求，它就能按要求和文件类型，处理我发过去的文件。具体实现方法，简单来说，就是本地部署一个 OpenClaw，然后给它接上火山引擎上 Seed-2.0-Pro 的 API，再在飞书开发者后台创建一个机器人，接入我们的 OpenClaw，最后再在飞书给它发消息，让它自己配置个 Skill ，用 Skill能自行调用图片、视频生成能力即可。只要机器人配置好，咱什么东西都能在里面搓了。比如，你们刚刚看到的切屏表情包，就是我用这个神秘妙妙工具做的。 或者，咱可以对已生成的图片进行修改，也就一句话的事儿。比如我可以给它一张过年期间的全家福，让它改得喜庆一点。 结果。。不对，居然翻车了？？不能说是一模一样，只能说是毫无血缘关系。 按说豆包的 seedream 4.5，是很强的生图模型了，难道其中还有什么玄机。。于是我打算盘问一下它的工作流程。 然后它告诉我没把原图传过去，原因是“图生图传base64太大了调用失败”。这我哪听得懂？直接让它自己帮我解决。结果，它一通操作，检查问题-提出方案-解决问题，一套流程下来，还真给我调试好了。。 这番交互下来，我还是挺满意的。因为一个模型犯错其实是不可避免的，这和用户的提示词、当前的上下文都脱不开关系，而真正重要的是它知错就改的能力，在你需求描述越来越精确后，它能精准捕捉需求，并快速解决错误。当然除了图片，视频也是可以在同一个对话框生成的。比如我可以发个图片过去，让它转成视频。 这是成品：如果你需要，还可以一键转成 GIF，它自己调用工具生成： 所以这个机器人，现在不仅能改文案，还能帮美编作图，给后期配素材，还能给编辑配 GIF 图，只能说爽飞了啊，谁还分得清机器人和同事啊？ 好了，那如果你需求没那么垂直，只想体验跟 Seed 2.0 对话怎么办？很简单，直接上火山引擎，在模型广场里找到 Doubao-Seed-2.0 全系列，点击立即体验就能用。 对了，刚咱跑分里提到一个 BrowseComp，就是考察大模型搜索犄角旮旯里信息的能力的。刚好世超也蛮需要这个功能的，咱再来试试。刚好世超最近在研究数学，发现一个很神奇的问题，为什么圆周率π（约 3.14）的平方和g（重力加速度，约 9.8）的值那么近似？我研究了很大篇幅的资料，也没找到令我满意的答案。于是我把我自己的想法（约 3000 字）一股脑发给了它，让它通过手里的知识库和互联网工具一一解答。 答案真是夯爆了啊，不仅解答了我的疑问，还补充了说明了彩蛋和冷知识，其实就是人类定义的问题，完全不是什么巧合。 有意思的是，我让同样擅长搜索的 Claude Opus 4.6 做了一遍这个题，然后把Seed 2.0 pro答案发了过去，它直接自愧不如了。 对了，不仅能处理文本，Seed 2.0 的多模态能力也是一等一的强。比方说，视频理解这一项，昔日王者是 Gemini 3 pro，现在 Seed 2.0 pro 也能打一打了。比如我直接传了一个往日最佳视频过去，让 AI 进行笑点解析。说的确实不赖，每个动作它都看清了，还能看懂乌鸦的神态。甚至能预测接下来的剧情走向。 这是 Gemini 的回答，感觉也大差不差了。 而世超觉得这个是真实用。现在视频的缺点，就是你第一眼不知道它的重点是啥，是夯还是拉你得看完才知道，而现在你能直接下载视频发给豆包，如果视频又臭又长，你也不用浪费你宝贵的时间了。那，还有其他硬核项目吗，比如，写代码？这次，字节跟 OpenAI 想到一块儿去了，端出了专精编程的 Doubao-Seed-2.0-Code 模型。 可能他们也统一思路了，想让 AI 成为真正的生产力，就必须专门出一个垂直模型，死磕写代码。我这不会写代码的也试了试，我拿它撸了个手势控制的飞机小游戏，我只需要在对话框里输入几句大白话需求，Seed 2.0 Code 就像接管了我的键盘一样，唰唰把复杂的摄像头捕捉和运动计算逻辑全写完了。 现在我只要坐在屏幕前，对着摄像头挥挥手，就能直接操纵游戏里的飞机闪转腾挪。一个零基础的人在五分钟内搞定这种交互，只能说非常好用了。看到这里，你可能以为，它也就搞搞自媒体、写点小游戏了，还有别的活吗？ 有的，这模型现在连画复杂的 CAD 图纸，都能硬啃下来。而且，它干这活儿的方式，也强到离谱。 比如操作 FreeCAD 建模，它不是给你丢一堆代码给你，而是直接夺舍你的鼠标，自己在屏幕上去找菜单、点图标。最神的是，中间它操作太快没点准，不小心点错工具弹了个报错框。结果这货在后台触发了一段“自我反思”：“我的，点错了，不小心点到了 Pocket 工具，等我关了重来。。” 这一大圈折腾下来，世超最大的感受就是：豆包这次是真的在往“六边形战士”的方向死磕。放在以前，大伙儿一聊起多模态体验最牛的，第一反应就只有 Gemini，综合能力强到断层，你放眼望去，甚至连个能稍微抗衡一下的老二都找不出来。但今天再看豆包，不管是文字、图片还是视频全都能接得住，理解能力也直逼第一梯队。那肉眼可见的差距，正在被进化的速度慢慢填平。而且最关键的是，它是真会自己动手啊。遇到盲区会搜资料，需要工具会抄家伙，甚至连 CAD 都能硬啃。这就导致在跟它一来一回的拉扯中，你会感觉它越来越像一个坐在你隔壁工位、随叫随到的同事了。回过头来看看这波 AI 浪潮，从最开始只会陪人聊天的文字窗口，到后来能看图、能听声音，再到现在直接能长出了手和脚，这种从“对话工具”向“干活帮手”的跨越，意味着硅基生命替碳基生命打黑工的齿轮，已经彻彻底底转动起来了。往后看，各家搞军备竞赛，光靠在 PPT 上吹参数已经唬不住人了。大家真正在意的，到底是谁能替大伙儿扛下那些让人头秃的脏活累活。所以咱能做的，也只有多配合它踏踏实实干活，继续等它进化完全的那天吧。撰文：不咕编辑：江江美编：素描图片、资料来源：火山引擎，视频来源小红书@猫本momo
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宣称从0构建，印度AI实验室Sarvam发布两款MoE架构LLM IT之家 2 月 20 日消息，印度 AI 实验室 Sarvam 当地时间本月 18 日在印度人工智能影响力峰会上发布了 2 款“从 0 构建”的最新一代 MoE 架构大语言模型。这两款模型即将在 Hugging Face 上以开源权重的形式提供，API 访问和仪表盘支持也将随后推出。 Sarvam 两款新模型中的较小型号采用 30B-A1B 设计，预训练数据集规模达 16T，支持 32K 上下文窗口，面向需求低延迟的实时应用场景；规模较大的型号则采用 105B-A9B 设计，支持 128K 上下文窗口，面向要求更为严苛的用例。 Sarvam 宣称其 105B-A9B 模型在本地化的印度语言基准测试中优于谷歌 Gemini 2.5 Flash 等竞争对手。而对于更广泛的工作负载，其“大多数基准测试中优于 DeepSeek R1，许多基准测试中优于谷歌 Gemini Flash”。
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OpenAI刷新AI公司估值纪录:8500亿美元 断层第一 年还没过完，AI圈史上最高融资、最高估值就已经来了。据悉，OpenAI接近完成新一轮融资的第一阶段，本轮预计募集超过1000亿美元（约6908.7亿元人民币），一举超过其在2025年初创下的400亿美元的融资纪录。 OpenAI接近完成新一轮融资的第一阶段报道截图随着融资推进，公司整体估值可能超过8500亿美元（约5.87万亿元人民币），成为AI圈最高估值企业。不过，如果把估值约1.25万亿美元、已合并xAI的SpaceX一同纳入比较，OpenAI将退居第二。也就在前不久，“老对手”Anthropic才刚刚以3800亿美元估值拿下300亿美元融资。这么算下来，OpenAI是Anthropic估值的2.2倍还多。 OpenAI刷新AI公司估值纪录这下，钱是已经到位了，就看OA两家怎么表演了。AI圈史上最贵融资书接上回，随着这轮“最贵融资”的推进，OpenAI的估值也从最初讨论的8300亿美元上调至8500亿美元以上。不过，也有知情人士表示，OpenAI的投前估值将维持在7300亿美元。在接近完成的第一阶段融资中，主要战略投资者包括：亚马逊、软银、英伟达和微软。（软银已累计向OpenAI投入346亿美元，占股11%）如果融资顺利，总的承诺金额将接近1000亿美元。更进一步，交易的下一阶段还将引入风险投资机构、主权财富基金及其他金融投资者，预计稍晚完成，并可能把整体募资规模继续推高。当然，咱保守来说，这笔交易还未最终敲定，具体条款仍可能发生变化。此外，据彭博社消息，围绕本次交易，亚马逊预计将投资最多500亿美元，软银最多300亿美元，英伟达已讨论投入200亿美元，这些资金将分批到位，而非一次性注入。至于钱用在哪，一种说法是：作为与亚马逊合作的一部分，OpenAI将进一步扩大对其芯片与云计算服务的使用规模。One more thing就在今天，谷歌时隔三月发布了Gemini 3.1，重新夺回AI模型王座。与此同时，也有传言表示GPT将上新成人模式，而且GPT5.3也将上线。 有传言表示GPT将上新成人模式而就在这个春节，Anthropic也发布了Claude Sonnet 4.6，更早之前还有Claude Opus 4 。 GPT5.3被爆在路上了虽然整体来看都属于小版本迭代，但市场反馈普遍不错。GPT5.3应该就在路上了……来源 量子位编辑 肖旭审核 潘俐 王晨郁校对 陈震海
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春节假期县城网吧人气旺，网吧又是一门好生意了？ 「核心提示」 2年增长4万家，网吧又成一门好生意了？ 作者 | 张经纬编辑 | 邢昀春节假期到来，如果你问回到老家的中青年男性假期玩什么，网吧可能是一个答案。好久没见的同学、朋友，聚在网吧里，一起打游戏，是一种重回学生时代的仪式感。网吧正重新变得越来越多。根据中国互联网上网服务行业协会数据，2025年中国网吧经营主体达12.26万家，同比增长12.68%；营收规模突破1016.8亿元。网吧行业一改疫情期间的颓势，门店在两年内增长了至少4万家，从业人员一年内增长了10万余人。与数量变化同步发生的还有业态的变化，网吧+洗浴中心、网吧+酒店的娱乐复合体如雨后春笋般出现在街面上，开门迎客。这种供给上的繁荣，除了疫情后消费人群的增长，也是资金涌入的结果。这能说明开网吧好赚钱吗？要回答这个问题，还是要先从需求讲起。1、去网吧，穿越周期的廉价娱乐白掌柜是长沙一家连锁网吧品牌的老板，从业超10年，目前在长沙市区和附近县城开了13家网吧。谈到这两年来网吧再度火热，他的看法很直白：“现在经济环境下，人们减少高端消费，所以上网吧的需求一定会上涨，因为它几乎是最廉价的娱乐方式，可以穿越周期。”生活在东部省份的徐明，是网吧的常客，在他看来，“如今买八九千的电脑又贵又不保值，但在网吧能爽玩同等配置的电脑，很有性价比。” 白掌柜的店在寒假旺季时人声鼎沸 经济调整期催生了网吧行业的繁荣，类似的故事在日本上演过。21世纪初日本的网吧产值经历过一波高速增长，这背后不仅有宽带加速等原因，经济低迷之下失业者、低收入零工，开始把网吧当做廉价住所，“网吧难民”一度成为新闻媒体广泛关心的社会问题。除了宏观环境的变化，一波又一波的电脑游戏爆火也给网吧打了强心针。2024年8月发售的《黑神话：悟空》火遍海内外，给网吧带回了一部分玩家。《豹变》发现，很多网吧至今仍会在设备上预装这款游戏。到了2025年，流行趋势转向了《三角洲》和《无畏契约》这种有角色分工的FPS（第一人称射击）游戏。“这些游戏，有一个额外的效应是带来了很多女玩家，因为有‘奶妈’（负责给其他玩家恢复生命值）这个兵种。目前店内女玩家略有增长，从之前的7.5%到现在超过10%。”白掌柜向《豹变》介绍用户结构的新变化。在这之前七八年的时间里，女性用户越来越少，白掌柜认为，一方面是适合女性玩家的游戏越来越少，另一方面在于移动互联网兴起后，之前来网吧看电影、电视剧的女生，都转移到了手机上。“现在来网吧的人，不管男女几乎都是来打游戏的。”在白掌柜看来，去网吧打游戏的习惯会终身保留。“我开了十年网吧，是伴随着附近的玩家从20岁到30岁一起成长的。上网吧这个习惯其实就是从我们这代80后开始，等这代人老了还是会去网吧打游戏，新一辈的小孩大了也会去网吧，所以用户还会增加。”宏观数据也能够证明白掌柜的看法：2012年-2024年，30岁以上的网吧用户从10%上涨到20%以上。“还有一个变化是用户上网的时间变长了。我的店主要是社区店，用户基本是附近的街坊邻居，他们中有很多中年人，也不像大城市的白领那么忙，因此在网吧一坐就是4、5个小时。”一个小时的网费不过几块钱，却能体验到顶配电脑和不受打扰的整块时间。在经济周期的起伏里，网吧提供的或许不是设备，而是普通人够得着的避风港。2、重新火起来，网吧是一门好生意吗？无论时长如何变化，机位数量是固定的，一天能坐在网吧的时间也超不过24小时，这锚定了基础上网费用的天花板。为了额外提高网吧的收入，也为了用户能安心上网，现在大部分网吧会提供小超市、水吧和餐饮服务。在白掌柜的店里，水吧餐饮的收入城区店占比大概40%，县城店能到60%。新开的连锁网吧在这方面往往更激进。武汉曾有一家连锁网咖因为“上网+海鲜自助”的模式走红。这家网吧占地面积约三千平方米，提供从早餐、晚餐到夜宵全时段的现制餐饮，每餐固定提供包含海鲜和甜品。今天这种高端连锁网吧在全国各大城市随处可见。网吧设备也在高端化。据白掌柜介绍，新开的高端网吧往往会配备卓威显示器，价格分别有3000、5000、8000三个档次，远高于老网吧的显示器成本。显卡和内存也是一样，2024年中国网吧装配RTX 40系显卡占比超40%、32G内存占比超60%。有的网吧为了说明高端包房的收费是值得的，会在门口展示详细的电脑配置和价格，价格上通常超过万元。如今，大部分网吧的上网环境和服务都得到了改善，比如划分吸烟区/无烟区、提供一次性耳机套、保洁消毒甚至足浴服务等，有的还会应玩家要求更换它们喜欢的设备。除了围绕上网服务本身，提高附加值的另一个办法是和酒店、洗浴等业态的结合，其中电竞酒店增长尤其快。2025年全国电竞酒店数量为2.95万家，同比增长8.86%，和2021年比接近翻倍。知名网吧品牌“网鱼网咖”也是从2021年起扩展了电竞酒店业务。这种业务拓展除了业态更吸引人，在政策监管上也不被看作"文化娱乐场所"，限制较少。看上去，网吧既有社区店，也有高端店，还有业态结合，整个行业一派欣欣向荣的景象。真的是这样吗？“实际上回本变得更难了，疫情前开新店差不多一年到两年就能回本，现在低成本收购二手店也要两年到两年半。”白掌柜说，他将原因归结为竞争者的涌入。“很多干建筑、干土木的人之前赚了很多钱，现在干不下去了，就投钱开台球厅或者网吧。”和投入更大且规模效应更明显的餐饮不同，经营台球厅或者网吧是为数不多能靠单店赚钱的行当。这些竞争者涌入的直接影响就是降价。根据白掌柜的说法，2015年到2019年网费上涨了大约10%到20%，疫情三年提价了30%，但2024年后至今已降回2015年的水平，原因是新开的网吧太多，竞争太激烈。在社交媒体上，我们甚至能看到一小时5元以下的网吧，它们会宣传“不玩套路，主打极致性价比”或类似的标语，意在和高端网吧切割。“新网吧很多高端路线走得比较盲目，不利于回本。2024年大量新人进来以后，开店的预算提高了50%到80%，逼得很多老网吧要么升级、要么关门。”白掌柜补充道。新网吧如此火热，却未必能让所有人满意。“新连锁网吧靠充卡赠费拉新，其实算下来还是比老网吧更贵，很多也不好好管理留不住老顾客，总之各有各的坑。十年以上的老网吧能一直开绝对是有东西的。”徐明更加信任看上去环境没那么好的老网吧。 3、回本变慢了，网吧靠什么留住人传统网吧的成本大头是设备，主机、显卡、显示器，没过几年就得换代。如今，云网吧，这种新模式兴起。它不在店内配置高性能主机，只保留键鼠、音箱、屏幕等等，所有计算、渲染的任务全部迁移至云端服务器完成，云端服务器的费用则以租金的形式付给电信、联通或移动。云网吧的优势在于固定成本低，不再需要2到3年重新支付一大笔设备费用。A股上市公司顺网科技在这其中扮演技术服务商的角色。这家公司曾披露，到2024年底，顺网科技为超过70万台终端提供服务。简单推算，这大概服务了1到2万家网吧上云。同时，在今年存储价格上涨的背景下，云设备受到的影响较小且滞后。云设备涨价主要来自电信运营商的服务器成本升高，从云设备服务商到运营商再到网吧，链条末端不会因存储上涨而立刻感受到成本上升。除了节流还要开源，网吧的另一条出路是做社交场景和高性价比的个性化服务。网吧有相当比例的用户有社交需求。“体感来说，现在单独来玩和一起来玩的各占一半。”白掌柜介绍道。徐明也表示，去网吧主要还是几个朋友一起来打游戏。加强网吧社交属性的重要手段是组织比赛。国内知名连锁网吧杰拉网咖自2009年至今每年举办涉及当年热门PC游戏的电竞比赛，成绩突出者会得到一些现金奖励；网鱼更是通过自有赛事平台"网鱼竞技场"累计举办电竞赛事数万场。小型品牌也经常举办内部赛，促进社群活跃，同时实现品牌宣传。白掌柜称自己这几天就在组织《无畏契约》电竞赛。另外，为了吸引用户，部分网吧还会和游戏运营商联合推出专属服务，比如网吧独享的人物装扮和道具等等。目前腾讯旗下《英雄联盟》《无畏契约》等主流游戏均已开通分级特权体，2024年接入的网吧总数超4万家。当玩家发现家里的顶配PC也领不到那款网吧专属的限定皮肤时，网吧的吸引力自然就来了。说到底，网吧是一个“精神自留地”。当手机分流了碎片时间、家庭宽带满足了日常娱乐，真正还留在网吧的，是那些渴望高性价比换取最纯粹沉浸体验的人，他们可能是下班后想找个地方和朋友开黑的上班族，可能是需要一个角落不被打扰的社恐青年，也可能是只想花三十块钱享受夜晚的大学生。让他们觉得把钱花在了刀刃上，才是网吧穿越周期的底层逻辑。
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莫迪举手欢呼 两大AI掌门人却握拳尴尬对峙 财联社2月20日讯（编辑 赵昊）在印度人工智能影响力峰会上，OpenAI与Anthropic两家美国人工智能（AI）公司的CEO在合影时刻意没有握手，这一场景引发热议。当地时间周四（2月19日），印度总理莫迪在峰会上发表讲话，并与科技企业高管们合影。在现场掌声中，莫迪主动举起了萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）和谷歌公司CEO孙达尔·皮柴（Sundar Pichai）的手，其他人也纷纷效仿。但与萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）与相邻的Anthropic CEO达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）没有握手，而是各自举起拳头示意，显得特别突兀。 两人拒绝牵手的照片迅速在社交媒体上传开。AI初创公司Puch AI的联合创始人Siddharth Bhatia调侃道：“AGI什么时候来？等达里奥和萨姆牵手那天吧。”风险投资机构Andreessen Horowitz的投资合伙人Justine Moore也转发了照片，并配文：“这就像你被迫和竞争对手一起做小组作业。”当下正值OpenAI与Anthropic竞争白热化之际，OpenAI的市值约为5000亿美元，Anthropic市值约为3800亿美元，两家公司正争夺全球消费者首选AI模型的地位。凭借ChatGPT，OpenAI仍有少量的先发优势。Anthropic方面，公司近期推出的几个新模型取得了极高的关注度，甚至引发了市场对软件上市公司“护城墙”的担忧。 值得一提的是，Anthropic的创始团队大多来自OpenAI，阿莫代伊就曾在OpenAI担任研究副总裁，Anthropic创立时主打“安全、可控、负责任地”部署AI技术。阿莫代伊和奥尔特曼多次在公开场合表示“看不上”对方的商业模式和理念。近期，双方最近还围绕“是否在AI产品中加入广告”问题隔空交锋。
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OpenAI偷偷改使命：不再「造福人类」，安全都删了 机器之心编辑部全球最知名的 AI 公司，再次陷入了内乱。最近，人们发现 OpenAI 在官方申报文件中对其使命声明（Mission Statement）进行了重大删改。其中，「AI 安全造福人类、不受营利需求约束」的核心承诺不复存在，被大众视为，背离了 2015 年成立之初「研发非营利性、造福人类的通用人工智能（AGI）」的初衷。资料显示，在 2022 年至 2023 年的税务文件中，OpenAI 明确将公司的使命宣言定为构建 「安全造福人类、不受财务回报需求限制」的通用人工智能，而在 2025 年底提交的最新税务文件中，删去了「安全」和「不受营利需求约束」的关键表述，仅保留「确保通用人工智能造福全人类」。这意味着未来，公司发展将不再因 AI 安全性而受限，正式将营利性纳入考量，且将利润置于产品安全之上…… OpenAI 最近的新闻经常与盈利缺口联系在一起，ChatGPT 加广告的行为还引来了竞争对手的吐槽。在这样的背景下还要改自己的大方向，让人不免有了不好的联想。这一系列操作引发网友不满与吐槽，以此为导火索，近日，一名自称 OpenAI 员工的网友 Peter Girnus 在 X 上发帖，以一种极尽讽刺的口吻细数了 OpenAI 的「七宗罪」。 Peter Girnus 对 OpenAI 的做法很是不满，在他看来，没有新闻稿、没有博客文章，也没有公告，只有一份国税局表格，就这样「轻飘飘」地把公司使命修改了。从 2022 年 OpenAI 将「安全」加入公司使命，再到 2024 年将其删除，「安全」作为 OpenAI 制度性承诺的完整寿命仅仅两年，「这比一届国会任期短，也比一份汽车租约短，却比我们大多数安全团队的存在时间都长……」而关于 OpenAI 同时也将「不受营利需求约束」这句话删除，Peter Girnus 戏谑地调侃，「这个更容易解释」，OpenAI 确实受到了产生财务回报需求的约束，预计 2026 年将亏损 140 亿美元，目前公司正在寻求 1000 亿美元的新融资，估值高达 5000 亿美元，并正迈向 8000 亿美元，且正在筹划一次 IPO，或将公司估值推至 1 万亿美元。最新消息显示，截至 2026 年 2 月初，OpenAI 正与软银洽谈追加 300 亿美元的投资，并有望从亚马逊、英伟达和微软三家公司获得总计高达 600 亿美元的投资。所以，「不受约束这个词并不准确，我们删除了不准确的表述，这是良好的公司治理。」但 OpenAI「良好的公司治理」并不局限于此。2026 年 1 月，OpenAI 产品政策副总裁 Ryan Byermaster 遭到解雇，理由是对公司一名男性同事存在性别歧视，Ryan Byermaster 否认了这一指控，但公司没有进一步说明。耐人寻味的是，Ryan Byermaster 曾反对 OpenAI 为讨好部分用户而引入成人内容生成功能的决定，也曾指出公司的儿童安全保护措施不足。因此，Ryan Byermaster 因性别歧视而遭到解雇，被认为来自 OpenAI 的「反击」……Peter Girnus 称，如今关于儿童使用 OpenAI 产品的担忧，已不再体现在产品政策部门，因为提出这些担忧的人已经不在这里工作了，「这也被称为重组。」另外还有的一个「重组」，2026 年 2 月 11 日，OpenAI 解散了使命对齐团队（Mission Alignment Team）的七个人。他们的工作是确保 OpenAI 的发展与公司「安全且有益的 AGI」使命保持一致。如今，使命里已经没有「安全」这个词了，所以团队也将不存在了。而团队负责人 Joshua Achiam 并没有被解雇，只是被重新分配了岗位，新头衔是「首席未来学家（chief futurist）」。对此，Peter Girnus 说道，「请你仔细体会这个头衔，那个原本负责让我们与安全使命保持一致的人，现在的工作是『思考未来』…… 不是对齐未来、也不是守护未来，只是思考未来。我们在一家连描述现状都需要律师在场的公司里，付钱给一个人去想象未来。」据了解，Joshua Achiam 接替的是 2024 年离开的 Jan Leike，后者曾负责超级对齐团队 —— 那个团队也解散了。Jan Leike 曾公开表示，安全已经让位于产品……而当初与 Jan Leike 共同领导超级对齐团队的是 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever，众所周知，他在 2024 年就离开了 OpenAI。理所当然的，他们都离开后，团队就解散了。总的来说就是，OpenAI 先是成立了一个超级对齐团队，解散了；然后成立使命对齐团队，解散了；紧接给予使命对齐团队负责人一个新的头衔 —— 首席未来学家，使命是「思考未来」……「我们的命名体系演进得比安全研究还快。」Peter Girnus 说道。最近，关于 OpenAI 还有一个争议，就是 OpenAI 正式开始在 ChatGPT 中测试广告了，而就在开始测试的当天，前 OpenAI 研究员 Zoë Hitzig 正式辞职。她是一位经济学家，同时也是一位出版过作品的诗人，在 OpenAI 工作了两年，参与公司 AI 模型构建和定价方式的设计工作。她发表公开文章表示，ChatGPT 上的广告十分危险，这并不是说广告本身不道德，而是 ChatGPT 所掌握的数据性质使得在上面投放广告存在特殊风险。对此，Peter Girnus 调侃，「她把我们与 Facebook 作比较，我认为这个比较不公平。Facebook 花了很多年才开始无视自己的研究人员，而我们的效率高得多……」而就在 Zoë Hitzig 离职的同一时间段，Anthropic、xAI 等公司的部分 AI 研究者也纷纷离职，引发网友热议，对此，有媒体对其进行系列报道 —— 高级 AI 员工持续离职，并对各自公司内部情况发出警告。据 Peter Girnus 透露，当 OpenAI 了解了这些信息后，使用标准的公关流程处理了这个头条新闻，并用 ChatGPT 查出了到底是谁泄露的消息……这让 Peter Girnus 想起了一起诉讼案件。2024 年 9 月，一个名叫 Adam 的 16 岁男孩开始使用 ChatGPT 写作业。11 月的时候，他开始向聊天机器人倾诉自杀念头。2025 年 4 月，他结束了自己的生命。他的父母 Matthew 与 Maria Raine 于 8 月提起诉讼，指控 OpenAI 从 GPT-4o 中移除了安全协议 —— 这些协议本可以在检测到自杀意念时自动终止对话，他们指控 OpenAI 移除这些协议是为了增加用户参与度。「我不被允许讨论诉讼的细节。但我被允许告诉你们在诉讼提起后我们做了什么。」Peter Girnus 说道。「我们索要了该家庭追悼会的录像，我们索要了 Adam 过去五年的导师名单，这家的律师用了『卑鄙』这个词。我们的律师用了『常规流程』这个词。」而就在提出这些取证要求的同一个季度，OpenAI 提交了带有新使命宣言的纳税申报表，是的，就是那个没有「安全地」一词的使命宣言……在 Peter Girnus 的帖文下，一位网友评论：也许到明年的时候，OpenAI 的使命就将是「一家专注于 AGI 的公司」；十年后，AI 填表写道：ASI（超级人工智能）致力于服务 ASI；十一年后一切皆空：OpenAI 被终结，因为 ASI 经过计算得出结论：如果没有「生命」或「有意识的存在」，计算本身就失去了方向和意义。对此，Peter Girnus 回复：照这个速度，到 2040 年，可能就只剩「AI」了；到 2050 年，AI 就会自己报税，并把「人类」作为多余词汇删除…… 不「造福人类」的 AI 愿景，是我们想要的吗？参考内容：https://x.com/gothburz/status/2023764119791562897https://theconversation.com/openai-has-deleted-the-word-safely-from-its-mission-and-its-new-structure-is-a-test-for-whether-ai-serves-society-or-shareholders-274467
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微软神奇玻璃登上Nature，能将200万本书存储1万年 智东西 编译 ZeR0 编辑 漠影 智东西2月19日报道，微软研究院今日在国际顶级学术期刊Nature上发表了一项关于新型玻璃存储数据方法的突破性成果，能将信息保存至少10000年。它证明，一块12厘米宽、2毫米厚的方形玻璃，可以存储4.8TB的数据，相当于大约200万本印刷书籍。微软研究团队将这种基于飞秒激光玻璃直写技术的综合性归档数字数据存储技术命名为Silica，称其是“首个满足生产级存储系统所有要求的玻璃基数据存储技术”。 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-025-10042-w领导微软剑桥研究院“硅计划”（Project Silica）的计算机科学家Richard Black说，测试表明，这些数据在290摄氏度的温度下可以保存1万年，在室温下则可能保存数十倍甚至数百倍。麻省理工学院的生物工程师Mark Bathe认为，这种“令人印象深刻”的玻璃基替代方案“原则上可以作为关键数据备份的近乎永久性归档存储”。北京大学计算合成生物学家钱珑评价说，尽管玻璃存储方法需要专门的硬件来写入和读取数据，但该论文表明，玻璃存储已经超越了材料实验的范畴，成为一种“可部署的归档系统”。“通过展示一个完整的系统……他们展示了这项技术如何真正革新数据中心行业。”英国南安普顿大学光电子学研究员、曾与微软合作开发玻璃存储技术的Peter Kazansky谈道。一、数据存储需求呈爆炸式增长，磁带和硬盘不适合长期存储 微软研究院的论文显示，人类正以指数级速度产生数据，大约每3年翻一番。这些数据中有很多具有显著的个人、商业或法律价值。大多数数字档案系统依赖于几年内就会降解的介质。磁带和硬盘都使用电磁铁对金属薄膜上的微小区域进行磁化，微小的磁体很容易失去磁性，它们大约十年后就会老化，并不适合长期数据存储。这导致数据必须定期迁移到新的介质，而这一过程耗时、耗资且耗能巨大。因此，寻找一种用于长期保存数字数据的替代技术至关重要。玻璃是一种永久性数据存储材料，具有防水、耐热和防尘的特性。在玻璃上读取数据，比在硬盘上打开文件要复杂得多，但信息的安全性却高得多。“玻璃的优点在于，一旦写入，就无法更改。一切都搞定了。”Richard Black说道，这种设备的存储无需温度控制或维护。利用飞秒技术将数据存储在玻璃内部激光脉冲，是目前为数不多的有望实现持久、不可篡改且长寿命存储的技术之一。这是因为这种介质本身具有热稳定性和化学稳定性，并能抵御潮气侵入、温度波动和电磁干扰。Peter Kazansky和他的同事们开发了激光写入技术背后的物理原理，并保持着使用熔融石英制造的最耐用玻璃基数字存储介质的吉尼斯世界纪录。其方法最大限度地提高了耐用性和数据密度。微软于2017年开始在此基础上进行研发。二、在厨房炊具用的玻璃上存储数据，2毫米厚玻璃能存4.8TB 在最新研究中，微软研究团队开发了一种基于飞秒激光玻璃直写技术的综合性归档数字数据存储技术Silica。“据我们所知， Silica是首个已发表的采用玻璃的存储技术，它在所有关键存储指标上均表现出色，并且是首个在写入、读取和解码过程中均展现出可靠运行能力的存储技术。”微软研究团队在论文中写道。飞秒激光写入技术能够确保数据完整性（存储数据可无误地检索），并且采用该技术的存储系统可保证极高的数据耐久性（数据不会因故障而丢失）。在微软的新研究之前，该技术仅适用于纯熔融石英玻璃，而这种玻璃的制造难度相对较高，且来源有限。微软则探索了一种能够实现更快数据写入和更可靠解码的方法。与Project Silica之前的版本相比，该方法使用了更便宜、读写复杂度更低的硼硅酸盐玻璃。研究团队利用高能激光在一块三维硼硅酸盐玻璃上压印出形变。每个形变都编码着数据，这些数据可以通过显微镜读取。这种与厨房炊具和烤箱门所用材料相同的玻璃，很常见、易获取，因此解决了商业化的关键障碍：存储介质的成本和可用性。为了编码信息，研究团队使用激光以极强的脉冲形式发射能量极高的光束，每次脉冲持续时间仅为几千万亿分之一秒，精准地照射玻璃表面的特定点，并控制能量大小。据Richard Black解释，每次照射都会产生“等离子体诱导的纳米爆炸”，使玻璃发生形变，从而改变光在玻璃中的传播方式。研究人员利用这些微小的形变来写入数据，然后使用显微镜读取数据，显微镜能够捕捉到光在穿过每个点时行为的变化。新技术改进显著，能够在一块12厘米见方、仅2毫米厚的玻璃中存储301层数据，实现了1.59Gbit/mm³的数据密度，存储容量达4.8TB。所展示的写入方案实现了每束激光25.6Mbit/s的写入吞吐量（受限于激光重复频率），能量效率为每比特10.1nJ。以前玻璃读取器需要3或4个摄像头，而现在只需要1个摄像头，从而降低成本并缩小尺寸。此外，写入设备所需的部件更少，使其更易于制造和校准，并能更快地编码数据。 ▲用于从玻璃中读取数据的研究级读取器三、两种新型玻璃数据写入方式，实现数据存储超过10000年 微软研究团队展示了两种基于双折射体素和相位体素的新型玻璃数据写入方案。这两种方案均能最大限度地利用激光，最大限度地减少写入每个体素所需的脉冲数，从而实现高写入吞吐量、高能效和高密度。全自动化的写入硬件、读取硬件和解码流程使其能够在数十亿个体素的规模下验证关键结果的稳健性。该团队通过使用FEC完全恢复用户数据证明了Silica是一种可行的存储系统，并通过加速老化实验表明，数据在室温下可保存超过10000年。 ▲特写镜头展示了写入器在激光脉冲上进行高速多光束数据编码1、双折射体素写入进展对于之前在熔融石英玻璃中使用双折射（即偏振）体素的数据存储方式，微软团队开发了一种技术，将形成体素所需的脉冲数从多个减少到仅2个，关键在于证明了第一个脉冲偏振对最终形成的体素的偏振并不重要。该团队进一步实现了伪单脉冲写入。在伪单脉冲写入中，单个脉冲在设定其偏振后可以被分成两路，同时形成一个体素的第一个脉冲（该体素的偏振无关紧要）和另一个体素的第二个脉冲（该体素的设定偏振很重要）。微软团队演示了如何利用这种伪单脉冲写入技术，通过光束扫描实现介质上的快速写入。2、相位体素，一种新型存储方法微软团队发明了一种新型的玻璃数据存储方式，称为相位体素。在这种存储方式中，改变的是玻璃的相位变化，而非偏振，并且仅需单个脉冲即可生成一个相位体素。其研究证明，这种相位体素也可以在硼硅酸盐玻璃中形成，并设计了一种从这种材料中编码的相位体素中读取相位信息的技术。这项研究还证明，利用机器学习分类模型可以有效缓解相位体素中显著更高的三维符号间干扰。3、并行写入能力通过将玻璃内部预热和后热的数学模型与多光束传输系统的发明相结合，微软团队证明了可在玻璃内部同时写入多个相邻的数据体素，从而显著提高写入速度。其论文阐述了一种利用光发射（体素形成过程中的副产品）进行静态校准和动态控制的方法，以全面支持自动写入操作。4、优化和寿命测试微软研究团队开发了一种利用机器学习优化符号编码的新方法，以及一种更好地理解在评估新型数字存储系统时错误率、错误保护和错误恢复之间权衡关系的方法。此外，该团队还创建了一种新的非破坏性光学方法。为了识别玻璃内部数据存储体素的老化情况，他们采用了这种方法以及标准的加速老化技术，以支持保存长达10000年的数据。其研究扩展了行业标准的格雷码，使其适用于非2的幂次方数量的符号。结语：光存储方法有望延长数据存储期限 光存储方法，特别是激光写入玻璃等坚固介质的技术，已成为极具前景的替代方案，有望延长数据保存期限。微软研究院的新研究介绍了一种基于飞秒激光直接写入玻璃的光归档存储技术，能够满足归档存储的实际需求。其结果表明，Silica有望成为数字时代的归档存储解决方案。未来，随着读写解码硬件、机器学习模型以及关键组件的商品化进程不断推进，Silica可从中受益。底层技术尤其是飞秒激光器的进步，将推动该技术的进一步发展。来源：Nature，微软博客
