IT之家 3 月 25 日消息，今日，国家超算互联网宣布启动新一轮词元（Token）赠送活动。 该活动面向平台全体用户，限时免费发放单人最高 3000 万词元（Tokens）额度，以降低科研专属“龙虾”SClaw 等智能体体验门槛。此外，超算互联网用户享 0.1 元 / 百万 Tokens 的特惠续用价，将延至 4 月 6 日。 IT之家注意到，具体领取方式如下： 活动期间，新晋虾友注册 & 登录超算互联网，即领 1000 万 Tokens 活动期间，在超算互联网一键部署 OpenClaw，即可再领 1000 万“养虾”专属 Tokens；已享第一波福利的老玩家们，体验时长将统一延长至 4 月 6 日 参与超算互联网客户端 SClaw 功能测试体验，即可额外获得 1000 万 Tokens“养虾”专属 Tokens

IT之家 3 月 25 日消息，今天上午，特斯拉 Optimus 机器人官方 X 账号发布了一则“英雄帖”：Optimus 将是有史以来“最宏大”的产品。作为能够大规模干活的通用人形机器人，其也是一种可以颠覆劳动和制造业的经济模式。 Optimus 称，目标是尽快实现 Optimus 的大规模量产。“如果你在 AI、工程或制造领域是顶尖高手，想一起成就大事业，那就快来加入我们吧！” 本月早些时候，据IT之家报道，马斯克表示，Optimus 3 有望在今年夏季启动生产。 据马斯克介绍，特斯拉已进入 Optimus 3 研发的最后阶段，他称这款机器人是全球最先进的人形机器人。“我们已进入 Optimus 3 的最后完成阶段，它无疑将成为全球最先进的机器人，没有任何产品能与之匹敌。事实上，我从未见过任何机器人的演示效果能媲美 Optimus 3。” 他同时对 Optimus 3 的产能爬坡节奏做出预期，称这款人形机器人初期产量会非常低，但也表示 2027 年有望实现大规模量产。

鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 当你以为还是大家伙业余养养的新鲜玩具，已经有公司正经在招「龙虾官」了。（doge） 随便打开一个招聘网站一搜，你别说，你还真别说，「OpenClaw」标签下的在招岗位真是不少： 不仅「龙虾」已成正式职位名称，还有不少猎头直接打出「养虾你就来」「养虾爱好者进」这样目标明确的招聘标语。 并且类似「养虾工程师」这样的最新招聘岗位，不只是在北京上海等一线城市冒出，在厦门、成都等地，也有不少招聘需求。 上次有这么热闹的大模型时代「全新岗位」集中上新，还是在上次。 咱就是说，都怕大模型把自己搞失业，这样看来，倒是新机会先一步发生涌现了。 为什么要招“龙虾官”？ 仔细扒拉扒拉，就会发现正在热招龙虾人才的公司，不止于AI和互联网领域，医疗健康、房地产、旅游、知识产权……还真是干什么的都有。 以北京为例，薪资范畴普遍在30-60K这一档，当然上至百万亦不鲜见，还有公司给实习生也开出了千元以上的日薪。 那么，这些公司招聘龙虾人才，具体是想让他们来做什么呢？ 先来看看名头看上去最大的一类——CCO（Chief Claw Officer，首席龙虾官）。 职位详情中写到，CCO将直接向公司CEO汇报，职责是在公司内部搞起来Agent，「推动公司实现AI Native转型」。 具体来说，包括： Agent系统设计与部署 技术架构建设（研究并应用OpenClaw、LangChain、CrewAI等前沿Agent技术） 文化推动与对外传播（建立AI Native企业文化，推动全员采用AI工具等） 任职要求方面，必备条件有： 3年以上工程、算法或产品相关工作经验 VibeCoding手拿把掐 对AI Agents、自动化工具、AI Workflow有深入研究或实践经验 熟悉主流Agent框架（LangChain、CrewAI、OpenClaw等） 具备系统架构能力，能够从0到1构建复杂系统 优秀的跨团队沟通与协作能力 粗略看来，本质上就是要招一位主攻Agent方向的技术负责人。 有意思的一点是，这家公司明确希望这位「首席龙虾官」，是00后。 如果说CCO这样的岗位其实更偏向于对Agent工程师/Agent技术负责人的「龙虾化」包装，还有另一类工作岗位，更聚焦于OpenClaw本身。 比如「OpenClaw开发工程师」。 职位详情中点名希望应聘者负责「基于OpenClaw的私有化部署」，有那么点进公司「无他，唯养虾尔」的意思（doge）。 在这类职位的岗位要求中，养虾经验心得必不可少，有OpenClaw开源社区的项目贡献记录，更是加分项。主要还是面向爱养虾的程序员群体开放。 不过现在养虾人这么多，大把不是技术出身的朋友也把虾养得风生水起，有没有面向这一类人才的龙虾岗呢？ 还真有。 比如「养虾达人版」内容运营：要的就是不自己干活，而是把活都让龙虾给自动跑通。 诞生于大模型时代的新职业 在ChatGPT掀起风暴之初，就有「Prompt工程师」这样的全新职场物种出现，从行业标杆OpenAI到大大小小的AI初创，无不向玩转Prompt的达人们抛出橄榄枝。 彼时，关于这样的新兴职业到底是一时热潮，还是真正「汽车司机替代了马车夫」，已经引发了不少讨论。 从「Prompt工程师」到「Vibe Coding工程师」，再到现在的「龙虾官」，新的物种随着新的技术风向还在不断出现，是否昙花一现尚无定论，但可以从中肯定得出的答案是： 大模型、智能体技术的发展，已经在撼动人们原有的工作方式。 并且不限于AI、互联网，更多传统行业，在+AI的进程中，亦在不断改变自身的形态。 比起声势宏大浩浩荡荡的「颠覆」、「变革」，或许润物细无声的「融合」，会是我们更快观察的职场新生态。 但无论如何，新的潮流已呈不可逆之势，赶紧在你的工位旁放一个「赛博鱼缸」，确实是正经事（doge）。 — 完 — 量子位 QbitAI 关注我们，第一时间获知前沿科技动态

特朗普 凤凰网科技讯 北京时间3月25日，据《华尔街日报》报道，美国总统特朗普计划安排一些重量级商界人物加入一个科技委员会，为AI政策及其他问题提供建议，其中包括Meta CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)、甲骨文执行董事长拉里·埃里森(Larry Ellison)及英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)。 一位白宫官员表示，总统科学与技术顾问委员会(PCAST)由大卫·萨克斯(David Sacks)和迈克尔·克拉西奥斯(Michael Kratsios)共同担任主席。萨克斯现任白宫AI与加密货币事务负责人，克拉西奥斯则是另外一位科技顾问。 该官员称，特朗普计划在周三公布首批13名来自商界的成员名单，其中包括谷歌联合创始人谢尔盖·布林(Sergey Brin)和戴尔科技创始人迈克尔·戴尔(Michael Dell)。根据一项行政令，该委员会最终可能由24人组成。 扎克伯格在发给《华尔街日报》的一份声明中表示：“美国有机会在AI领域引领世界。我很荣幸加入总统的委员会，并与其他行业领袖合作，为实现这一目标贡献力量。” 戴尔在一份声明中表示，他期待与委员会合作，“推进有助于增强美国竞争力和国家安全的政策”。 在特朗普的第二任期，他一直强调要营造有利的监管环境，以便让美国在AI和加密货币领域成为领导者。该委员会的几名成员所领导的公司，曾为特朗普的一些重点项目提供资金支持。例如，Meta曾向特朗普的宴会厅项目捐赠资金，黄仁勋也以个人身份进行了捐赠。 白宫在一份声明中表示：“在特朗普总统的领导下，总统科学与技术顾问委员会将重点关注新兴技术给美国劳动力带来的机遇与挑战，并确保所有美国人在‘黄金创新时代’中蓬勃发展。”(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3月25日消息，据媒体报道，美国金融巨头贝莱德CEO芬克在独家专访中否认人工智能存在泡沫，并驳斥了有关AI投资激增被夸大的说法。 芬克表示，人工智能领域出现一两个失败案例是可以接受的，这是一场争夺技术主导权的竞赛，如果不加大投资，对手就会获胜。 同时，他认为，当前阻碍人工智能在美国和欧洲扩张的最大问题是能源成本。 芬克称，历史表明，变革性技术会创造巨大价值，而其中大部分价值会流向那些构建和部署这些技术的公司，以及拥有它们的投资者。 目前，贝莱德已开始与领先的科技公司建立伙伴关系，投资于AI、数据中心以及为其提供动力所需的能源。 去年，以GIP为首的投资者同意以400亿美元的价格收购Aligned Data Centers，这是该公司有史以来最大的基础设施投资之一，正值华尔街竞相投资AI热潮之际。

凌晨的时候Sora官方发了一条告别声明，“我们要和Sora App说再见了。” 与此同时，OpenAI宣布将关闭Sora的消费端应用、开发者API，连同原本计划整合进ChatGPT的视频功能也一并下线。 就在几个月前，Sora App刚刚上线，OpenAI只用了5天时间，就让这个应用突破百万下载，冲上美国App Store总榜第一，速度甚至超过了ChatGPT。 告诉我，你想不想演电影？ “想”，OK，那就下个Sora App，满足你的一切电影梦。 迪士尼更是砸下10亿美元投资OpenAI，授权米老鼠、漫威英雄、皮克斯角色、星球大战超过200个IP给Sora用户做视频创作，这场合作被视为AI与传统娱乐产业融合的里程碑。 然而仅仅半年时间，一切都变了。 迪士尼也同一时间宣布终止合作并撤回10亿美元投资。 实际上迪士尼团队前一天晚上还在和Sora的工程师一起办公，第二天早上就被通知“战略转向”。 一个曾经承载着“AI视频革命”期待、被称为“消费级AI杀手应用”的产品，一个让好莱坞感到恐慌、让创作者欢呼雀跃的技术突破，它说凉还就凉了。 有一种声音是，作为字节Seedance的头号劲敌，Sora没了，Seedance便可以躺着挣钱了。 非也，我认为恰恰是Sora没了，Seedance才应该重新审视一下自己，到底要投入多少资源在研发、多少资源在运营。 01 Sora App的发布，确实引发了不小的轰动。但热度来得快，消得也很快。 Appfigures的数据显示，去年12月下载量环比下降32%，今年1月又暴跌45%，如今只剩120万。 用户消费也从12月峰值的54万美元跌到一月的36.7万美元。App累计收入只有140万美元。在美国App Store排名掉到一百名开外。 奥特曼一开始还说要把Sora App打造成AI版的抖音，可事实证明，AI生成视频目前还撑不起一个短视频平台。 Sora App的60留存率接近0%。这个数字背后的原因并不复杂。 对于C端用户来说，AI生成视频这个功能本质上是一个很好的demo，却不是一个能反复使用的场景。 大多数人试过一次觉得很神奇，然后就不知道还能用它做什么了。更现实的问题是，如今的Sora App还没办法生成明星以及IP相关的视频。 版权问题在不断消耗产品的生命力。 一开始 Sora 采用“退出制”，也就是版权方要主动申请排除自己的作品才行。结果用户疯狂用海绵宝宝、皮卡丘这些角色做视频，好莱坞炸了锅。 美国电影协会、SAG-AFTRA 工会、Bryan Cranston等一线演员纷纷抗议。 OpenAI被迫妥协，Sora App因此改成了“许可制”，只能生成被平台允许的IP和明星。 限制变多了，用户的兴趣自然也跟着跌了。 不过这只是部分原因，真正让OpenAI选择关停Sora App的，是OpenAI的IPO计划。 你得先理解一个事，Sora是一个极其消耗算力的产品。生成视频比生成文字贵得多，比生成图片也贵得多。每一次用户用Sora生成一个AI视频，背后烧掉的算力，比ChatGPT回答几十个问题还多。 在临近IPO期间，OpenAI花的每1分钱，都要经过投资人和华尔街的审视，所以OpenAI不敢乱花钱了，能省则省。像Sora App这种明显赔本赚吆喝的玩意，还不如停运。 核心收入来源是什么，增长飞轮在哪里。一个下载量持续下滑、版权风险高企、变现乏力的视频App显然不是投资人想听的叙事。 OpenAI应用业务CEO菲吉·西莫（Fidji Simo）在全员大会上明确表示公司需要停止被“支线任务”分散，OpenAI需要向AI编程和企业用户靠拢。 她在内部信里说：“我们把精力分散在太多App和技术栈上了，这种碎片化拖慢了我们的速度，让我们达不到想要的质量标准。” 在停运Sora App后，OpenAI决定把计算资源从Sora抽走，并分配给Codex。 这也是无可厚非的，毕竟Codex今年用户增长了3倍，使用量增长了5倍，周活跃用户已超200万。 OpenAI看着Anthropic的Claude Code如日中天，奥特曼也眼馋这笔agent生意。所以他想要通过Codex，来复刻Claude Code的成功。 企业客户会付钱、会续费、会扩大用量。 而C端用户他们虽然会点赞、会转发，但愿意为Sora App不一定会掏钱。 “AI垃圾”的泛滥成为了压死骆驼的最后一根稻草。 当Sora App能轻易地生成视频，社交媒体上的劣质AI内容就开始成批涌现。这不仅是平台监管难题，也在消磨用户对AI的态度。 反正我现在无论是在抖音还是B站刷到AI视频，我基本都会直接划走。除了个别博主做的AI视频很用心以外，绝大多数都是粗制滥造。 当“AI制造”变成劣质内容的代名词，Sora的品牌价值就会受到严重拖累。 Marketing AI Institute的创始人保罗·勒策（Paul Roetzer）认为，Sora底层的视频生成技术“令人难以置信”，但OpenAI选择把它做成一个供人消遣的娱乐工具，这完全违背了OpenAI实验室研发方向。 外媒还爆料称，OpenAI已经完成了下一代大模型的预训练，代号“Spud”，对应GPT-5.5或6.0级别。 奥特曼在内部称Spud是一个“非常非常强的模型”，团队相信它“能真正加速经济运转”，预计几周内就能推出。 不过Sora团队没有解散，而是进军世界模型领域，尤其是机器人相关的研究工作。砍掉的是面向消费者的产品，留下的是底层研究能力。 02 说到世界模型，其实Sora本身就是世界模型的一种展示方式。 Sora的核心技术定位叫做“物理世界模拟器”，OpenAI最早想用Sora模拟出现实的物理客观规律。 比如说重力、动量、碰撞、流体力学、光线折射反射、材质物理反馈等，而Sora在这方面也是行业公认的标杆水准。 当你需要一个篮球真实地弹跳，水流自然地流动，或者布料在风中飘动，Sora是最令人信服的。 OpenAI在Sora的技术报告里反复把它定位成“世界模拟器”的雏形，强调的是3D一致性、物体持久性、物理模拟这些科研属性。 但Seedance 2.0走的是另一条路。 它追求多模态可控性。支持文本、图像、视频、音频四种模态同时输入，你可以同时提供一张人脸照片、一段舞蹈视频和一段音乐节奏，模型会将这些元素融合成一个连贯视频。 这种“导演级控制”是目前其他模型无法匹敌的。Seedance 2.0技术路径上优先保障可控性，而不是那种极致的物理真实性。 或者我换一句话说，Seedance 2.0它的艺术感、镜头感要更强，所以生成的视频要比Sora App更符合人类的审美。 Seedance 2.0在简单物理效果的生成上，其表现已接近行业主流水准，但在复杂流体、多物体碰撞等高精度物理场景，生成效果仍不及Sora 2.0。 在输出规格上，Seedance 2.0支持原生2K分辨率，提供16:9、9:16、4:3、3:4、21:9、1:1等多种宽高比，更适合大屏展示、高清广告和印刷物料。 Sora最高只支持1080p分辨率，哪怕是Pro版本，到头也就是1792×1024。对于需要大屏幕展示或高清广告制作的场景，Seedance 2.0的2K分辨率提供了明显优势。 视频时长方面，Sora单次可生成5到25秒视频，为完整叙事提供更多空间，适合广告片和短片创作。 Seedance 2.0目前支持单次4到15秒，更适合社交媒体短视频和产品展示。 但是速度方面，你用Seedance 2.0生成一个5秒视频甚至用不了1分钟，有些短片段甚至只需要2到5秒左右就能完成。 字节跳动官方数据显示，Seedance 2.0相比1.5版本，生成速度提升了 30%。 但问题就是经常排队。2月26日，Seedance 2.0因排队时间太长登上微博热搜。不少用户在微博、小红书等社媒平台表示，“用Seedance 2.0生成10秒视频，普通会员要等6到8小时，排队人数上万”,“高级会员都要在99%等几个小时”,“高级会员也要2小时起步”。 虽然Sora的生成速度相对较慢，但是排队时间较短。 两者都支持原生音频生成，但侧重点不同。 Seedance 2.0的独特优势在于支持音频参考输入，你可以上传真实语音片段或音乐节奏，模型会基于该参考生成视频音频。 这对商业配音和品牌音频一致性极具价值，还支持多主体语音参考。 诚然，Sora在整体音频质量上更好，特别是能够生成背景音乐。它可以在一次推理中同时产出对话、音效和配乐，大幅减少后期制作工作量。 但它不支持Seedance 2.0这样，直接把配好的音乐上传进去。 最关键的差异在于成本。Sora使用通用云服务加低效架构，生成10秒视频成本约1.3到33美元，官方API定价约每秒0.3到0.5美元，一个10秒1080p视频需要3到5美元。 Seedance 2.0官方实测数据显示，生成15秒标准视频约消耗30.888万tokens，纯生成模式下单条大约需要花费约15元，平均每秒恰好为1元。换算成美元，一个15秒视频约需2到2.1 美元，低于Sora App。 03 Seedance 不能躺平 AI视频生成从来都是“算力黑洞”。 外媒曾在2025年年底报道，称OpenAI每天光是在Sora上，就要烧掉1500万美元。 咱们以生成15秒1080P视频为例，它需要处理超过240万像素点的动态关联，还要求GPU集群进行数万亿次浮点运算。 Sora单次15秒1080P的视频生成，它光是电力成本就达3到5元左右，再加上服务器折旧、带宽费用和技术摊销，平台利润空间其实很薄。 抖音每天8000万条新增视频，哪怕其中万分之一是使用Seedance 2.0的AI视频，那也就是8000条，那么按照Sora的成本来计算，光是每天电力成本就是将近3万块钱，年电力成本直接突破千万。 收入呢？8000条视频，每条收费15元，一天的营收是12万块，一年下来大约3285万元。如果我们把服务器、人员等等一系列费用都算上，我认为字节在Seedance上，也在持续亏钱。 有人可能会说，字节跳动自己就是卖算力的，它的token费用、电费等等都要比市场价便宜。 确实，作为母公司，字节跳动旗下的火山引擎和Seedance之间大概率存在内部转移定价。可是如果算上周畅、郁博文这些多模态大牛的薪资，Seedance极大概率和Sora一样，也是一场赔本买卖。 不过别替字节担心，他们深知AI视频要实现可持续发展，必须找到真正愿意持续付费的场景。 目前看来，最有希望的是B端专业场景而非C端娱乐。 漫剧、短剧、广告营销、跨境电商视频等高价值场景正在实现规模化变现。 掌阅科技通过接入Seedance 2.0，单集漫剧制作成本从2000元降至200元，降幅达90%，制作周期缩短50%。 阅文集团的漫剧业务收入占比已超50%，AI技术大幅降低制作成本并缩短周期，显著提升利润。 这些案例证明，在特定垂直领域，Seedance已经从“玩具”变成“生产力”。 而字节接下来要面对的，是如何在持续技术投入和商业化变现之间找到平衡点。 一方面，AI视频技术仍在快速迭代，需要大量研发投入来保持领先。Seedance 2.0解决了角色漂移、物理失真、音画不同步等行业痛点，支持多模态参考输入，视频可用率大幅提升。 但另一方面，产品必须快速找到盈利模式，否则再好的技术也撑不下去。 Sora的故事所释放出来的是一个信号，AI视频在技术上已经能做到很炫的效果了，但“技术上能做”和“商业上该做”之间还有很大一段距离。 版权、审核、算力成本、用户留存，每一个环节都可以让一个好产品变成一个坏生意。 Seedance要做的就是在这条荆棘中找到一条赚钱的路。 所以现在轮到字节跳动来给OpenAI指路了。

IT之家 3 月 25 日消息，据智谱官方公众号，梅赛德斯-奔驰中国官宣在华产学研合作最新成果：与清华大学、智谱合作开发的多模态大模型技术将落地新款梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车。 IT之家从官方介绍获悉，该项目由奔驰中国研发团队与清华大学及智谱深度共创，打造梅赛德斯-奔驰独有的端侧多模态大模型。至此，梅赛德斯-奔驰成为首个在后排娱乐系统中应用多模态大模型的汽车品牌。 基于多模态大模型技术，新一代梅赛德斯-奔驰 S 级轿车的高端后排娱乐系统将深度融合自然语言处理与视觉、音频等多模态理解及生成能力，结合车内摄像头等感知硬件，为乘客打造更智能、更人性化、更具情感温度的沉浸式交互体验。 据悉，昨天发布的迈巴赫 S 级基于近期重磅升级的 W223 系列奔驰 S 级轿车打造，在气场、豪华感与科技感上实现全新跃升。

如果你最近在用OpenClaw跑Agent、装Skill，或者即便只是正常装了几个常见依赖，那你可得好好注意了！ 今日，资深开发者Daniel Hnyk在社交平台X上紧急发文警告称：LiteLLM的PyPI官方发布版本1.82.8已被注入恶意代码，并着重强调“DONOTUPDATE”（请勿更新）。 随后OpenAI联合创始人、前特斯拉AI主管Andrej Karpathy也亲自发帖称：“软件恐怖事件：litellm PyPI供应链攻击。” 不要认为LiteLLM被投毒和OpenClaw没有任何关系。 即使你没有主动安装LiteLLM，只要你用于OpenClaw的某个Skill或组件依赖了它，它就已经在你的项目里运行了。 这就是所谓的依赖链：你依赖一个工具，这个工具再依赖另一个库，而那个库再依赖更多东西。只要其中一环被投毒，风险就会顺着整条链条传导下来。 而且一旦某个底层依赖库被投毒，最麻烦的地方在于，你几乎没有任何体感。你不会看到报错，也不会收到提示，一切看起来都在正常运行，但在某一层你看不到的依赖深处，敏感信息可能已经被悄悄带走。 01 投毒破坏力从何而来？ 在了解可能的风险之前，我们先来说说LiteLLM是什么。 LiteLLM是大模型生态中几乎人手必备的关键适配层，其地位如同AI开发界的通用翻译官。 在GitHub上，该项目（BerriAI/litellm）已斩获超4万颗星，月下载量高达9700万次，是连接开发者与上百个LLM（如OpenAI、Anthropic、GoogleVertex等）的底层枢纽。 它的核心价值在于将复杂的各家API统一为OpenAI标准格式，使得开发者只需写一套代码就能无缝切换模型。 另外，在很多企业架构里，LiteLLM不仅仅是一个库，更是作为“AI网关”管理着全公司的模型调用权限与成本追踪。 正因为LiteLLM处于这种咽喉要道的位置，此次供应链投毒事故的破坏力呈指数级放大。 攻击者在官方仓库发布的恶意版本（1.82.7和1.82.8）利用了Python极高权限的初始化机制，这意味着只要执行pip install，恶意代码就会像病毒一样静默潜伏。 由于LiteLLM的主要职能就是处理API密钥，它成了窃取凭证的最佳跳板：从OpenAI密钥到AWS/Azure云端密钥，再到SSH访问权限甚至Kubernetes集群配置，所有核心数字资产都在黑客的洗劫范围内。 Andrej Karpathy的帖文中也提到了这一点：“只需一条简单的pip install litellm命令，就可能导致SSH密钥、AWS/GCP/Azure凭证、Kubernetes配置、Git凭证、环境变量（包含你所有的API密钥）、Shell历史记录、加密钱包、SSL私钥、CI/CD密钥、数据库密码等敏感信息被窃取。” 这不仅意味着数据可能在我们这种普通用户毫无察觉的情况下，被第三方截取甚至被长期监控，它更可能导致成千上万基于LiteLLM构建的企业级AI应用、自动化工作流及其背后的云端基础设施面临集体破防风险。 02 投毒是怎么发生的？ 那么投毒是怎么发生的，又是怎么被发现的？ 攻击的起点并非LiteLLM的代码漏洞，而是人的漏洞。黑客组织通过凭证窃取或社交工程手段，非法获取了LiteLLM维护者的PyPI（Python官方包索引）账号权限。 相当于黑客获得了通行证，可以直接在官方渠道发布任何他们想要的代码。 之后阴险的地方在于，黑客并没有修改LiteLLM原有的复杂逻辑代码，因为大规模的代码变动很容易在自动化扫描或人工审查中露出马脚。 相反，他们利用了Python环境中一个极具隐蔽性的特性，即在软件包中塞入了一个名为litellm_init.pth的文件。 这种以.pth结尾的文件原本是用来在解释器启动时自动配置路径的，因此它在site-packages目录中拥有极高的执行优先级。 这意味着，只要你的开发环境中安装了这个恶意版本，哪怕你的代码里完全没有写过import litellm，只要你启动Python解释器运行任何程序，这段恶意代码就会被立刻唤醒。 为了进一步躲避安全软件的实时监测，黑客将攻击指令隐藏在了看似乱码的Base64编码字符串中。一旦恶意脚本随系统启动，它就会疯狂扫描宿主机中的环境变量和配置文件。 从最核心的OpenAI或Anthropic API密钥，到AWS、Azure等云端服务凭证，甚至是SSH访问密钥和Kubernetes集群配置，所有能证明你数字身份的资产都在其洗劫范围之内。 整件事最有意思的部分在于，这场堪称完美的投毒攻击，社区只花一个小时内就将其揭发，核心原因在于黑客的编程水平过低。 攻击者编写的恶意代码存在严重的内存泄漏问题，典型的“vibe coding”产生的Bug。 当一位名为Callum McMahon的开发者在Cursor编辑器中使用相关插件时，恶意代码直接把系统内存吃满导致宕机。这种动静立刻引起了技术大牛们的警觉，顺藤摸瓜抓住了这个刚上线不到一小时的毒包。 这也是为什么Andrej Karpathy会感到后怕：如果黑客的代码写得更优雅一点、资源占用更低一点，这颗毒药可能会在成千上万台服务器里静默潜伏数月，直到把全球AI公司的API Key和云端资产搬空。 03 要是被投毒，我们的龙虾还有救吗？ 根据最新的进展，此次LiteLLM供应链攻击事件已进入清理与止损阶段。从官方团队发布的更新信息来看，PyPI仓库中被黑客植入恶意代码的污染版本v1.82.7和v1.82.8已被正式删除。 这意味着，开发者现在通过pip install已经无法直接下载到这两个高危版本，从源头上阻断了恶意软件的进一步传播。 然而，官方的删除动作并不意味着受影响的开发者可以高枕无忧。如果你的本地环境或生产服务器在过去24小时内执行过更新，且目前仍停留在上述两个版本，威胁依然存在。 由于恶意脚本利用.pth文件实现了“静默启动”和“自我复制”，单纯的官方删包无法清除已经潜入你电脑里的毒素。 因此，当前最紧要的操作是立即手动检查本地环境版本，确保回滚至安全的v1.82.6。 那么此后这种投毒还可能再度发生吗？要是OpenClaw的skill里也被人用类似的方法投毒呢？或者触发条件更低一点：要是OpenClaw的skill里就调用了某个被投毒的库呢？ 会，而且很可能不止一次。 因为攻击成本太低，而收益太高。一行恶意代码，只要混进一个高频依赖，就可能影响成千上万的项目；而防守方，却要为每一层依赖付出审计成本。这本质上是一场长期的不对称博弈。 如果指望一个“一劳永逸”的根治方案，现实一点说：没有。 这类像LiteLLM 这样的供应链投毒，本质不是某个漏洞，而是一整套软件生产方式带来的系统性风险。只要现代开发还依赖海量第三方库、还在用pip install 这种“默认信任”的分发机制，这个问题就不可能被彻底消灭。 而虽说它无法被根治，但可以被大幅压缩到可控范围内。 从行业趋势来看，已经有几个很明确的方向在形成。就比如在像 OpenClaw 这样的新一代AI Agent框架上，已经开始呈现多层防御的思路。 OpenClaw的3.22最新版本，已经逐步引入沙箱隔离、权限收缩和运行时审计等机制：高风险操作被限制在独立环境中执行，敏感环境变量被主动屏蔽，子代理运行在隔离沙箱内，避免直接接触主系统资源，同时还增加了检测异常行为的审计能力。 同时，围绕 OpenClaw的实践也在快速演进。越来越多开发者开始默认开启沙箱模式、用 Docker做运行隔离、执行最小权限原则，并对API Key做定期轮换，而不是像过去那样，把高权限凭证直接暴露给整个Agent运行环境。 总的来说，对开发者而言，需要把“默认信任”切换为“默认怀疑”；而对普通用户来说，与其追逐功能的丰富和接入的速度，不如把选择权交给那些真正愿意为安全付出成本的平台。 因为在这个阶段，决定体验上限的，也许是功能，但决定风险下限的，只能是安全。

编译 | 杨京丽 编辑 | 李水青 智东西3月25日消息，Anthropic于当地时间3月24日发布了《Anthropic经济指数报告：学习曲线》（The Anthropic Economic Index report: Learning curves）。报告基于2026年2月Claude使用情况进行分析，与此前更关注“AI被用来做什么”不同，这份报告把重点转向了另一个问题：同样在使用AI，为什么有的人用得更好？ 报告发现，使用Claude超过6个月的老用户，对话成功率比新用户高出约10%，且这一差距排除了任务类型、所在国家或所选模型等方面的偏差。美国科技媒体Axios将这一现象称作AI熟练度的阶级纷争（class war over AI fluency），AI成果并非平等地被每个人共享，相反越熟练的用户，越能从AI中收益。 一、用途更广了，但任务降级了 报告首先追踪了Claude使用场景的变化。与2025年11月相比，Claude在网页上的使用场景明显变多了，而最常见的10种任务占比减少，从11月的24%降至现在的19%。与此同时，更高价值、更可编排的编程任务则继续向API端迁移。所以，编程需求虽然变多了，却只有API端的使用占比在增长。 最常见的10种任务在Claude网页和API调用占比情况（图源：Anthropic） 在使用场景不断丰富的同时，任务难度却在降低。网页端任务中，个人用途任务（如查体育比分、比较产品、家居维修咨询）占比从35%升至42%，课业用途任务占比从19%降至12%。任务平均经济价值（以美国时薪衡量）从49.3美元（约合人民币340元）降至47.9美元（约合人民币330元）。其实这一情况也很好理解，随着用户规模扩大，普通用户大量涌入，查比分、比商品、问维修这类轻量需求迅速增加，高价值的编程任务转向API端，所以任务平均经济价值变低。 工作用途、个人用途及课业用途使用占比变化（图源：Anthropic） 二、老用户为何更强？学习曲线效应浮现 本期报告最核心的发现就是老用户对话成功率更高。Anthropic将用户分为高资历用户（注册超过6个月）和其他用户两组，两者之间使用差异明显： Anthropic发现，高资历用户不仅更常将其用于工作，也更擅长通过协作和迭代获得更好的结果。报告显示，高资历用户的对话成功率明显更高；即便在控制任务类型、模型选择、使用场景和国家等因素之后，这种优势依然存在。Axios将其视为AI熟练度（AI fluency）分化，认为AI可能正在带来一种新的经济不平等。 成功率方面，高资历用户的对话成功率较其他用户平均值高出约4-5%；使用方式方面，高资历用户更倾向于协作式交互，多任务迭代高出3.6%，学习模式高出3.4%，而指令式使用减少8.7%；任务复杂度方面，高资历用户处理的任务所需教育水平高出6.6%，用于工作的比例高出7.3%，个人休闲用途低4%。数据显示，用户每多使用Claude一年，其提示词所需的教育年限平均提高近1年。 AI使用经验越丰富，任务成功率越高（图源：Anthropic） Anthropic认为，这些数据契合干中学（learning-by-doing）效应，用户通过持续使用AI，逐渐掌握了更有效的提示策略和协作模式。 三、聪明用户会挑模型：越贵的任务越爱用Opus 报告还分析了用户的模型选择行为，在付费Claude.ai用户中，51%的对话使用Opus（强但贵的模型）。对于计算机与数学类任务，55%的情况下，选择使用Opus，高于均值4.4%；对于教育辅导类任务，45%使用Opus，低于均值6.5%。 不同职业选用Opus的情况差异（图源：Anthropic） 值得注意的是，任务对应职业的时薪每增加10美元（约合人民币79元），Claude.ai上Opus的使用率就增加1.5%，而在API的Opus使用率提高2.8%。用户正在根据任务价值精打细算地分配AI算力。 四、AI的地理鸿沟：美国内部趋同，全球差距扩大 报告中还研究了世界范围内的AI使用差距。其中美国各州之间的差距在缩小，原本人均使用率偏低的州，追赶得更快。2025年8月到2026年2月之间，人均使用量排名前五的州，所占份额从30%降到了24%。不过Anthropic也注意到，这种收敛正在放慢：按现在的速度估算，美国各州要达到大致相近的人均使用水平，可能需要5到9年，而不是之前估计的2到5年。 然而，放眼全球，趋势却是反过来的：按人口调整后，Claude使用量最高的前20个国家，份额已经从45%升到了48%，AI的红利并没有自动均匀扩散，反而还在进一步向少数领先国家集中。 结语：AI熟练度，正在成为新的数字鸿沟 Anthropic在报告中坦言，老用户的优势可能部分源于幸存者偏差和早期采用者的自选择效应。但经过严格的统计控制后，学习效应仍然显著存在。所以说，AI可能正在催生一种技能偏向型变革，早期的高技能采用者既最容易受到AI冲击，也最能从AI中获益。正如Axios所警告的，美国下一场阶级对立，可能不在于财富或教育，而取决于AI熟练度。这意味着缩小AI技能差距的窗口期可能比预想的更短。当会用AI本身成为一种可积累的竞争优势时，先发者与后来者之间的鸿沟只会越来越难以弥合。

IT之家 3 月 25 日消息，小米澎湃 OS 公告君今日在小米社区发布了《关于小米「地震预警服务」技术升级的说明》，宣布将对搭载 Xiaomi HyperOS 1 及 MIUI 系统设备中的「地震预警服务」进行技术升级。 官方表示，由于历史版本跨度较大，将按版本逐一进行升级适配，并于 2026 年第二季度内，陆续完成技术升级及上线前的必要测试。 IT之家附说明原文如下： 各位米粉朋友，您好： 为给您提供更好的服务，我们将对搭载 Xiaomi HyperOS 1 及 MIUI 系统设备中的「地震预警服务」进行技术升级，升级期间该服务将暂停。 由于历史版本跨度较大，我们将按版本逐一进行升级适配，并于 2026 年第二季度内，陆续完成技术升级及上线前的必要测试。测试完成后，您可在“应用商店-我的-应用升级”中，收到“手机管家”、“系统服务组件”两个 App 的升级推送，升级后即可恢复该功能的正常使用。 服务暂停期间，您可前往微信小程序搜索“中国地震台网”或您当地的地震局官方小程序进行地震预警订阅，以便及时获取地震预警信息。由此给您带来的不便，敬请谅解，并感谢您的耐心等待。 小米社区 2026 年 3 月 25 日

编译 | 陈佳 编辑 | 程茜 智东西3月25日消息，今日，彭博社援引知情人士报道，苹果公司正在测试一款可记录历史对话、支持上传文件分析的独立Siri应用，并计划推出系统级“Ask Siri”入口，允许用户在任意应用中直接调用AI处理选中内容。上述人士透露，苹果公司还正在通过赋予Siri全新外观和类聊天机器人体验来对其进行升级。 新版Siri计划于6月9日在苹果全球开发者大会（WWDC）上亮相，作为iOS 27和MacOS 27操作系统的一部分发布。苹果公司发言人拒绝就该消息置评。 新版Siri代号Campo，旨在更精准地控制iPhone与Mac设备功能，并调取信息、备忘录、邮件等个人数据完成用户指令。它还能在应用内执行任务、获取新闻内容，并基于苹果自研的界面与模型体系检索公开网络信息。 新版Siri最核心的变化是引入对话式交互，用户可以通过文字和语音与Siri来回沟通，而非像现在这样的一问一答模式，缺乏上下文记忆。 在“苹果智能”（Apple Intelligence）未能取得预期突破后，苹果公司一直致力于围绕新版Siri重建其AI平台。此次调整还涉及操作系统层级的重构。苹果公司正在测试以Siri取代桌面搜索工具Spotlight，实现本地内容检索与互联网查询的统一，并通过AI生成能力提供更完整的答案与摘要。这或许标志着苹果公司对Siri的定位发生了根本性转变，从传统语音指令工具，转向深度整合全系统应用的AI智能体。 苹果公司软件工程高级副总裁克雷格·费德里吉（Craig Federighi），2025年在全球开发者大会主题演讲后接受科技评测媒体《Tom’s Guide》的采访时曾公开说，苹果公司不希望让用户“跑去某个聊天界面才能完成任务”。但ChatGPT的快速普及让这一立场愈发难以维持，新版Siri的方向，事实上正是当初苹果公司刻意避开的那条路。即便如此，苹果公司被爆不会将这项新技术定义为聊天机器人。 苹果2024年WWDC发布会 一、独立Siri应用成型，实现对话记录、文件分析与连续交互整合 苹果公司正在测试一款面向iPhone、iPad和Mac的独立Siri应用，作为其向对话式AI转型的重要载体。据报道，该应用主界面将展示历史对话，用户可以固定常用对话、保存旧对话、搜索过往记录，并通过明显的”+”按钮发起新对话。这一设计使 Siri 首次具备持续会话管理能力，而不再局限于单次指令响应。 具体交互层面，新应用采用类似消息线程的结构，包含气泡式对话界面、文本输入框以及语音模式切换开关，同时支持上传文档、图片等附件进行分析处理。这些能力已经成为主流AI产品的标准配置，也意味着苹果公司正在补齐Siri在多模态和复杂任务处理上的短板。 此外，系统还会基于用户历史使用行为提供提示词建议，提升交互效率。页面设计支持浅色与深色模式切换，更接近统一的系统体验。 整体来看，独立Siri应用不仅是界面更新，更是将Siri从工具型助手转向持续对话平台的关键一步。 二、界面与交互重构，Siri嵌入灵动岛并统一“Search or Ask”入口 用户仍可通过电源键或语音指令唤起Siri，但原有在iOS 18中引入的屏幕边缘发光的视觉效果将被替换为新的交互形态。目前测试中的一种方案是将Siri嵌入灵动岛区域（the Dynamic Island），在激活后提供统一的“Search or Ask”入口，将传统搜索与对话提问整合在同一界面。 灵动岛（the Dynamic Island） 具体交互流程上，系统会在处理请求时显示带有“Siri”图标的“Searching”状态提示，并以胶囊形态呈现。待结果生成后，界面将扩展为更大的半透明面板，采用苹果公司内部的“液态玻璃”（Liquid Glass）设计语言，用户可以继续下拉界面进入多轮对话，实现多轮交互。 据报道，最终界面方案仍未确定，苹果公司人机交互团队正在测试多种设计路径。这一轮调整的重点在于将Siri从独立功能转为统一入口，让搜索、问答与操作请求在同一界面内完成，减少不同交互路径之间的切换成本。 三、Siri取代Spotlight，统一本地搜索与AI生成能力 苹果公司还在着手以Siri取代现有的设备端搜索系统（Spotlight）。全新的统一界面将本地搜索与更广泛的信息查询整合在一起，用户既可以查找应用、文件等设备内内容，也可以直接发起更开放的问题请求，实现“搜索”与“提问”入口合并。系统仍会保留“Siri建议”（Siri Suggestions），即基于AI推荐应用、日程或设置调整。但新版能力将调用更多类型的用户数据，这一能力依赖此前推迟上线的“个人情境”（Personal Context）功能。 结果呈现方面，新版Siri不再只返回简单链接或列表，而是能够基于网页内容生成更完整的答案，包括摘要、要点整理以及配图信息，同时也会整合苹果新闻（Apple News）内容生成更深入的新闻总结。这一方向被视为对标谷歌Gemini和Perplexity等AI搜索产品，推动搜索体验向生成式结果过渡。 四、“Ask Siri”与“Write with Siri”扩展入口，AI嵌入系统操作流程 据报道，苹果公司正在通过新增入口将Siri更深嵌入操作系统，使其直接参与用户日常操作流程。其中，系统级“Ask Siri”开关将出现在各类内置应用菜单中，用户可以将选中的文本、内容片段发送至新的Siri对话中进行处理，例如查询更多背景信息或调取相关邮件。这一设计与当前ChatGPT在iPhone端的调用方式类似，体现出苹果公司在交互路径上的调整。 与此同时，苹果公司还在测试“Write with Siri”功能入口，将其置于键盘顶部，用于直接调出写作工具菜单，实现文本生成与编辑。这一写作能力原本是过去两年“苹果智能”（Apple Intelligence）营销宣传的核心卖点，但在现有系统中入口较为隐蔽。 苹果智能（Apple Intelligence） 这两项入口的设计并非新增单点功能，而是将Siri嵌入到阅读、写作与信息处理的路径中，让AI从辅助工具转向默认交互环节，逐步改变用户在系统中的操作方式。 五、多项功能延后上线，底层模型结合自研与谷歌Gemini能力 苹果公司此次围绕Siri的重构，建立在2024年全球开发者大会（WWDC）已披露但尚未落地的一系列能力之上。苹果公司最初计划在2025年春季推出相关功能，但随后多次推迟，最新时间节点已延后至今年晚些时候。多位参与项目的人士透露，包括调用个人数据、识别屏幕内容并进行问答等关键能力，预计要到秋季版本才具备可用状态，目前仅在内部测试版本中出现。 另一项已公布的App Intents软件扩展仍在开发中，该能力将提升Siri对应用内操作的控制精度，不仅覆盖苹果自有应用，也面向第三方应用开放。长期来看，苹果公司希望通过这一体系，让用户可以通过语音完成更复杂的界面操作，例如在应用中滚动菜单或执行多步骤任务。 App Intents 在技术路径上，这些新能力将由苹果公司自研的基础模型提供支持，同时结合谷歌Gemini的技术。双方已在去年达成约10亿美元规模的合作，并于今年1月确认合作关系，显示出苹果公司在自研之外引入外部模型以补足能力的现实选择。 结语：从语音助手到系统入口，苹果重写交互路径 从目前披露的信息看，苹果公司此次调整的重点不在单一功能升级，而在于重新定义Siri的位置。Siri不再只是一个被动响应的语音工具，而是被推向系统入口，承担连接应用、数据与用户意图的角色。 这一变化意味着移动操作系统的交互方式正在发生迁移，从以应用为中心逐步转向以AI为中心。苹果公司选择在这一阶段推进重构，也反映出AI能力正在成为操作系统竞争的关键变量，而不再只是附加功能。

摘要： 废旧手机，身价暴涨。 凤凰网科技 出品 作者｜王佩薇 编辑｜董雨晴 抽屉里开不了机的老旧安卓机，角落中屏幕碎裂的报废智能手机，在2026年的春天突然迎来了身价暴涨。 从社交平台的散户交易到专业回收商的批量收购，一场围绕旧手机的财富热潮正在上演。 回收市场迎来涨价潮 在各大社交平台检索“旧手机回收”等相关话题，评论区早已成为了买卖二手手机双方的交易阵地。只要留下一张手机图片外加一句“出售手机”的留言，不出一小时就会有许多回收商主动报价，昔日无人问津的旧物，如今反成了香饽饽。 多位卖家“变废为宝”交易成功后感叹到：“真没想到破旧手机还能卖钱，可比卖废品划算多了。” “不管烂成啥样，只要是手机我就收。”一位手机回收商发出一张老式直板手机的照片对凤凰网科技表示，“这种也要，别小看这种报废手机收价10块、20块，卖能卖一百多元。” 在他的收购清单里，国产安卓机成为了绝对主力。“随便什么手机都要，但最好是国产的。OPPO、VIVO或者华为什么的。苹果价格太低，利润不高。”他坦言，收回来的手机需要验机，只要检测没问题，走闲鱼渠道出货后，会第一时间给卖家打款，交易流程早已十分成熟。 当被问及其报废手机的利润来源究竟在哪时，这位回收商直言不讳：“不挣钱我也不会做。核心就是卖芯片，这些拆机芯片都是香饽饽。” 除此之外，凤凰网科技从另一位资深回收商处的最新回收价目表看到，在3月24日的报价中，OPPO Find X8 Ultra“开机屏好”能卖到3465元，比多个线上二手回收平台标价的2900-3000元要高，就连彻底报废的整机，也能以135元的价格回收。 不仅如此，一位苏州的资深数码产品回收商告诉凤凰网科技，回收后的手机会卖到华强北，他向我们透露了目前的手机回收利润现状：“正常机器利润100到300 元，利润100%；400到900元，利润50%；1000元，利润30%，2000元利润20%，3000元以上利润10%。” 3月25日，旧手机回收价暴涨五六倍也登上热搜，有媒体报道，某款上市已10年的手机产品，去年同期回收价才20-30元，现在已经涨到150-180元了。 AI热潮掀起内存涨价风暴 废旧手机之所以能一夜之间身价倍增，追根溯源，正是AI产业的爆发式发展，掀起了一场席卷全球的存储芯片涨价潮。 2025年以来，随着ChatGPT、DeepSeek等AI大模型的商业化落地加速，AI服务器、云计算中心对高带宽内存（HBM）、大容量存储芯片的需求呈几何级增长。与此同时，全球储存市场被三星、SK海力士、美光三大存储巨头占据，其合计市场份额超90%。面对AI领域的高额利润，三大巨头纷纷将产能向HBM等高端产品倾斜，消费级存储芯片的产能被大幅压缩，供需失衡的直接结果，就是存储芯片价格的一路狂飙。 据集邦咨询2026年2月发布的数据显示，近3个月存储芯片现货价格累计涨幅已超300%，预计2026年第一季度DRAM（内存）价格涨幅将达80%至95%。NAND闪存合约价季涨幅也上调至55%—60%。 国家发展改革委价格监测中心数据更显示，截至2026年1月，DRAM和NAND闪存价格均创下2016年有统计以来的最高值，主流型号DDR4 8Gb颗粒现货价格从2025年低点的3.2美元飙升至15美元，累计涨幅高达369%。 SK海力士更是在2026年2月的投资者会议上透露，目前公司DRAM及NAND整体库存仅剩约4周，处于历史极低水平，"今年没有一家客户的需求能够完全得到满足,存储行业已全面进入绝对卖方市场。" 存储芯片的暴涨，直接传导至下游消费电子产业。手机厂商率先选择涨价应对，Redmi K90全系售价较上一代上调300-600元，OPPO、VIVO等主流品牌也纷纷跟进调整价格。集邦咨询指出，过往存储器在智能手机物料成本中的占比为10%—15%，如今已飙升至30%—40%，上调终端售价成了行业必然选择。 但对于小众数码生产、电子维修、工控设备制造等中小企业而言，直接涨价并非最优解，面对全新芯片价格高、供货周期长的困境，拆机芯片成了他们的"自救之路"。相较于全新芯片，拆机芯片不仅价格更低，更具备现货充足、无须排队等待的优势，在成本和供货稳定性上形成了显著优势。 前述苏州回收商告诉凤凰网科技，“智能数码，监控，电视，冰箱都需要大量内存，手机上的32、64、128 g内存都够用了”。 事实上，经专业检测、除尘、性能修复和兼容性调试后的拆机芯片，应用场景十分广泛：既能用于老旧手机、笔记本的内存扩容与故障维修，替换损坏的原装存储模块；也能供给智能门锁、监控摄像头、车载中控、工控主板等智能硬件厂商，作为低成本核心存储部件；还可适配入门级平板电脑、学习机、游戏机等小众数码产品，满足基础运行需求；部分优质拆机芯片，甚至能用于小型服务器、云终端设备的存量扩容。也正因如此，有行业观点认为，在当前存储芯片供应紧张的背景下，拆机存储芯片已成了下游产业的最优解。 报废手机，变身电子矿山 而在这场废旧手机回收热潮中，苹果手机与安卓手机的回收价格形成了鲜明对比，安卓手机一路走高，苹果手机却始终"遇冷"，上述回收商提到“是因为苹果的内存拆了没用，只有安卓的可以用。”核心原因便在于二者完全不同的硬件架构设计，直接决定了内存颗粒的可回收性。 苹果iPhone采用统一内存架构（UMA），这一架构将DRAM内存与A系列处理器紧密封装在同一基板上，形成高度集成的片上系统（SoC）。从专业拆解角度来看，这种封装方式让内存颗粒与处理器深度融合，不仅拆解过程需要超高精度的专业设备，稍有不慎就会导致芯片损坏，更关键的是，即便成功拆解，分离后的内存颗粒也因与处理器的专属适配性，无法在其他设备上二次利用，几乎不具备拆机复用价值。 而安卓手机则采用分离式硬件架构，其内存颗粒多为DDR4/LPDDR4X等通用标准型号，独立焊接在主板上，与处理器无专属封装绑定。这种设计让安卓手机的内存颗粒拆解难度大幅降低，借助专业拆焊设备即可实现无损分离，且分离后的颗粒能通过JEDEC标准时序重训，适配维修、工控、智能硬件等多场景需求。 对于回收商而言，他们真正需要的是"可复用的内存颗粒"，安卓手机能精准满足这一需求，而苹果手机则无法提供，这也就决定了二者在回收市场的身价差异。 回收商对废旧手机的"偏爱"，远不止内存颗粒这一个原因。一部看似报废的手机，实则是一座小型"电子矿山"：机身内部包含铜、锡、银等数十种金属，部分高端机型的主板上还含有微量黄金。更重要的是，除了核心的存储芯片，主板上的其他芯片、排线等零部件，只要功能完好，拆下来就能直接进入维修市场流通。对于回收商而言，将整机回收后拆分售卖零件，利润能实现数倍增长，收的从来不是"废品"，而是实打实的"电子原材料"。 值得注意的是，废旧手机回收的热度并非一成不变。在社交媒体的回收商交流区，已有不少从业者表示，这场热潮正在慢慢退潮。随着回收价目表、行业利润被不断公开，越来越多的散户涌入市场，不仅推高了收购成本，也让市场竞争愈发激烈，最初的"暴利生意"，如今也开始回归理性。 从无人问津的电子废品，到身价倍增的香饽饽，废旧手机的命运转变，实则是全球AI产业发展与存储芯片供需格局变化的缩影。这场回收热潮的背后，既折射出下游产业面对芯片涨价的无奈自救，也让人们看到了电子废弃物背后的资源价值。 然而，当存储芯片市场逐渐回归理性，当回收行业走向规范化，这场围绕旧手机的生意，或许终将褪去浮躁的泡沫，回归到资源循环利用的本质。 （题图由AI生成）

IT之家 3 月 25 日消息，博主 @数码闲聊站 今日发文透露，行业首个阔比例大折叠定档 4 月发布，领先半年。 IT之家注意到，博主此次爆料结尾的表情暗示新机归属华为旗下。而过往爆料显示，华为 Pura X2 代号 Hope，是行业首个横向大尺寸阔折叠，将配备 7.69 英寸 WQHD+ 内屏，同时外屏会升级至 5.5 英寸，便于交互。另外，该机还会升级麒麟 9030 系芯片和长焦镜头。 作为参考，华为 Pura X 手机发布于去年 3 月，搭载 3.5 英寸 1:1 比例外屏、 6.3 英寸 16:10 阔型屏，内屏分辨率为 2120*1320，支持 1~120Hz LTPO 2.0 自适应刷新率、2500 尼特峰值亮度、HDR Vivid，相比 16:9 比例，看视频、文档都有 30% 的观感体验提升，标价 7499 元起。

快科技3月25日消息，真我社区今天发布公告宣布，将于4月1日起逐步停运，后续真我手机相关内容与互动，将在OPPO商城圈子继续运营。 OPPO商城“realme圈子”将于2026年4月1日10:00正式开放，访问路径：OPPO商城App-我的-我的互动-我的圈子-全部圈子-realme圈。 停止运营过渡期中，真我社区将停止内容发布功能。 真我社区网页端保留原有相关数据（包含但不限于用户已发布帖子、评论，获得的勋章、关注/粉丝关系等）及查询与导出入口，支持历史内容查询与下载，入口将保留1年的时间，于2027年4月25日14:00关闭。 2026年4月25日14:00，真我社区App将正式关闭，并下架。 2027年4月25日14:00，真我社区网页端入口将正式关闭。 今年初，OPPO内部信宣布realme回归OPPO成为旗下子品牌，真我、一加和OPPO形成战略协同关系，真我CEO李炳忠将领导整体子品牌业务。 不仅真我社区，包括真我手机中国区的售后也将在4月1日起全面接入OPPO服务网络。

作者 | 王涵 编辑 | 冰倩 智东西3月25日报道，今天，北大系AI编程创企硅心科技（aiXcoder）推出轻量级模型aiX-apply-4B，该模型支持256K上下文，参数量仅4B，一张消费级显卡即可部署。 该模型适用于企业级的代码修改场景，可自动识别修改意图、定位目标区域、保持原有格式与上下文结构，并将修改后代码应用到原始文件中。 基准测试方面，aiX-apply模型在Python、Java、JavaScript、C++等主流编程语言，以及JSON、Markdown等多类型文件格式的测试中，平均准确率达到93.8%，超越Qwen3-4B基座模型62.6%的准确度，甚至高于千亿级大模型DeepSeek-V3.2。 基准测试对比 在企业级生产环境实测中，aiX-apply模型在单卡RTX 4090上即可运行，推理速度每秒可达2000 tokens，对比DeepSeek-V3.2则需要在八卡H200环境下部署。同一任务场景下，aiX-apply模型算力成本仅为DeepSeek-V3.2的5%，推理速度则提升15倍。 在技术上，代码合并任务以“复述原文+局部修改”为主，存在大量可复用文本片段，aiXcoder团队引入自适应投机采样技术，通过更轻量的机制预判重复片段，压缩了端到端延迟时间。 一、准确性和稳定性均比肩DeepSeek V3.2 在超长代码文件的精确编辑和跨语言环境下的代码理解与生成等场景中，aiX-apply模型都有良好的范式泛化能力。 aiXcoder团队结合真实应用场景设计了泛化性的测评维度，包括随机替换代码边界占位符、处理超长序列代码、在不完整的代码文件中进行局部编辑，以及引入训练数据中占比极低甚至未显式覆盖的编程语言。 结果表明，aiX-apply模型通过专门的强化学习训练，在多维度泛化性测评场景中，其准确性和稳定性可以与DeepSeek V3.2比肩。 准确度与稳定性测试对比 二、采用真实企业场景数据训练，设定双重工程约束 aiX-apply模型的训练数据源自真实企业级场景下的代码提交记录。在此基础上，aiXcoder团队引入一致性审计机制，剔除训练数据中包含模糊上下文或无法推导出修改逻辑的冗余信息，确保“代码片段”与“变更结果”之间存在绝对确定的因果关系。 这意味着模型在训练阶段接触到的都是“逻辑闭环”的高质量数据，使其能够精准建立从修改意图到代码应用位置的深度映射。 aiX-apply模型在训练时会基于高性能强化学习框架不断生成代码修改内容，并结合规则化奖励机制进行评测。系统会实时判定修改是否正确、是否越界，再把结果反馈给模型。 通过端到端闭环训练，该模型在“生成-反馈-修正”的在线强化学习中持续对齐工程约束，始终在指定区域精准操作，杜绝因“幻觉”而导致的非必要代码改动，提升代码应用的准确性与可靠性。 模型架构 为适配代码变更应用这一垂直工程场景，aiX-apply模型设定了双重核心工程约束来保证代码合并过程高度可控、结果可预期： 首先是非副作用约束，模型仅修改指定改动区域，区域外内容严禁变动； 然后是安全失败策略，当代码上下文锚点不唯一、无法准确定位时，模型直接输出空结果，不做猜测性修改，避免污染代码库。 结语：aiX-apply轻量化部署，降低企业落地门槛 aiX-apply模型主打低成本、高性能与易部署，在企业私有化部署与工程化落地中较有优势。 成本方面，该模型单张消费级显卡即可高效运行。其轻量化架构降低了企业使用私有化AI的门槛，便于快速将智能化能力融入研发流程。 研发效率上，aiX-apply支持256K上下文，吞吐量达每秒2000 tokens，可在大规模代码库中完成实时、精准的自动化代码修复与集成。 工程可控性层面，该模型有效减少了AI幻觉引发的错误修改，降低人工审核成本与线上故障概率，能够提升企业研发流程的稳定性与规范性。

技术带来的领先和产品的顺风期 Fast Reading ■小鹏前期的研发投入和技术创新，在2025年四季度已经开始在产品端和财务上开花结果：单季度交付量历史新高、单季度收入历史新高、单季度毛利率历史新高。 ■何小鹏强调：小鹏汽车正处在物理AI应用的历史性转折点，今年物理AI相关研发投入预计提升至70亿元，对AI的研发投入在长期将会创造巨大的回报。 ■小鹏汽车最重要的变化在于，在行业都放缓增长、大家开始拼核心竞争力的时候，小鹏反而迎来了技术带来的领先和产品的顺风期。 作者 | 陈序宁 3月20日，小鹏汽车(NYSE:XPEV/HK.9868)披露的最新季度财报（2025年第四季度）创下“三高”：单季度交付量历史新高、单季度收入历史新高、单季度毛利率历史新高。“三高”合力推动之下，小鹏汽车首次在单季度实现了正向的净收益：净利润3.8亿元。 当下半场进入物理AI时代，竞争不再取决于谁讲了更大的故事，而取决于谁把能力变成结果。小鹏正在完成这一步。 过去几年，它为技术投入付出了时间与成本；而现在，这些能力开始在产品、销量与利润上被验证，并逐步形成可复制的体系。 这意味着，小鹏的变化不在于“更快”，而在于技术引领差异化，在下半场等风来，慢慢赢。 前期研发投入效果显现， 小鹏进入利润释放空间 如果只看表层数据，这份财报超出市场对小鹏的预期：收入与交付规模继续保持快速增长，当季实现收入222.5亿元人民币，同比增长38.2%；交付量116,249台，同比增长27%。 过去几年，新能源汽车行业竞争的趋势是：车企获取规模主要依赖价格战。不少车企在销量增长的同时，利润端却出现明显塌陷，甚至出现卖一台亏一台的问题。在这样的背景下，小鹏过去一年的毛利率稳定上升——毛利率已连续4个季度持续增长，证明其增长并非建立在价格战的基础上。 这背后隐含的更深一层逻辑是，小鹏的单车模型已经基本跑通。未来随着销量和规模放大，将同步进入利润释放期。 第四季度，小鹏实现净利润3.8亿元。“通过以技术领先驱动的商业模式，达成了与传统车企迥异的盈利路径。”小鹏汽车董事长、CEO何小鹏表示。数字上，也验证了小鹏在前期的投入已经开始带来结果：2025年第四季度服务及其他毛利率为70.8%，相较而言，2024年同期为59.6%。 费用结构的变化同样值得关注。财报显示，小鹏本季度研发费用为28.7亿元，占收入比例为12.9%；销售、一般及行政开支费用为27.9亿元，占比12.5%。这已经是小鹏多个季度研发费用高于销售费用。 这具有更强的信号意义。过去，小鹏以技术驱动著称，研发投入长期处于高位，因此承受较大的盈利压力。从资产和费用看，小鹏的研发投入更像是稳定沉淀下来的资产，因为车企进入更激烈的肉搏战，小鹏的毛利率反而提升。这说明，公司的研发投入，随着时间的增长，变成了公司的竞争优势和护城河的一部分。 在当前行业分化加剧的阶段，这种研发带来的产品差异化和销量增长，本身就是一种稀缺能力。 技术领先兑现到产品，小鹏迎来拐点 在中国新能源汽车公司中，小鹏一直是一个相对独特的存在。它选择了一条更重技术、智驾更重自研的路径：坚持全栈自研。 但问题在于，过去很长一段时间，这种技术优势并没有完全打造成差异化的产品和体验。因此，小鹏曾面临一个典型困境：技术领先，但用户不买单；投入巨大，但回报周期漫长。 然而，从四季度财报及相关经营数据来看，一个重要变化正在发生——技术能力开始放大产品的差异，比如已经推送的第二代VLA，成为小鹏技术领先的一大亮点。 何小鹏在财报电话会上表示，今年3月初，第二代VLA通过自动驾驶“物理图灵测试”，在部分场景下，乘客已难以分辨是司机还是AI在驾驶。当前，小鹏全国732家门店已全面开放第二代VLA试驾，3月日均试驾量环比提升一倍，Ultra及Ultra SE车型销量占比提升超过一倍。 未来3至6个月，第二代VLA有望显著提升试驾转化率，并大幅增强用户粘性。“小鹏汽车要扩大AI汽车的全球市场份额，完成L2+辅助驾驶向L4自动驾驶的跨越，并让第二代VLA走向海外。” 这意味着，小鹏前期的研发投入和技术创新，在2025年四季度已经开始在产品端和财务上开花结果。 更进一步，这种能力开始出现外溢。 与大众汽车集团的合作，就是一个典型信号。3月13日，大众汽车与小鹏汽车首款联合开发车型与众08在大众安徽按计划正式投产，从双方签署联合开发技术合作协议到量产仅用时24个月。这一合作不仅带来直接的技术授权或联合开发收入，更重要的是，它验证了小鹏汽车技术体系的可复制性：其AI与智驾能力，不只服务于自身产品，也可以成为对外输出的“基础设施”。 当然，这一阶段仍处于早期。无论是技术授权规模，还是对整体收入结构的贡献，目前仍然有限。但方向本身，比当下的收入体量更重要。 在电话会上，何小鹏强调：小鹏汽车正处在物理AI应用的历史性转折点，今年物理AI相关研发投入预计提升至70亿元。“对AI的研发投入在长期将会创造巨大的回报，在物理AI技术和商业化的绝对领先将会打造我们的核心竞争力。” 行业下半场，小鹏等来顺风期 进入2026年，汽车业已逐渐形成共识：在行业红利消退，新能源渗透率接近新高的背景下，车企将迎来拼核心竞争力的下半场。 下一轮竞争的胜负手，取决于两个核心变量： 一是盈利能力，这指的不是短期账面利润，而是要有可控的成本结构、健康的现金流和持续盈利的能力；二是技术转化效率，即能否快速将技术储备转化为产品力与收入。 在盈利层面，随着毛利率修复、费用率优化，小鹏的业务和财务模式已初步回正：现金流充裕，规模增长不再伴随亏损放大，即使行业环境承压也能守住盈利底线。 在技术带来的产品竞争优势和差异化方面， 第二代VLA将逐步应用到公司的全系列产品上（包含机器人、Robotaxi等），在行业竞争白热化的背景下，技术带来的差异化和护城河正在被重新定义。 去年11月，摩根士丹利基于从造车到“物理AI生态”的战略升级，将小鹏汽车的目标价上调12%至34美元/131港元。高盛在最新研报中认为，小鹏汽车在智驾能力、底层技术布局、销量增长及海外扩张方面均展现出显著优势。 过去的小鹏是一个拥有能力、技术前瞻的公司，在行业快速发展的初期， 小鹏也承受过叫好不叫座的质疑，经历过漫长的等待期。 当下，一个相对明确的判断是，小鹏汽车最重要的变化在于，在行业都放缓增长、大家开始拼核心竞争力的时候，小鹏反而迎来了技术带来的领先和产品的顺风期。 封面来源：企业官方

IT之家 3 月 25 日消息，据外媒 Carscoops 今日报道，奔驰在推出 VLE 之后，开始预热定位更高的 VLS，并确认该车型将提供迈巴赫版本，进一步拉高产品定位。 官方表示，这款车将把豪华出行提升到新的层级，主打优雅设计与头等舱级体验，重点放在后排舒适性与数字化体验上。 奔驰强调将打造类似“私人会客厅”的后排环境，采用高档材料与精细工艺。结合 VLE 的配置来看，类似航空座椅、脚托、枕头以及手机无线充电等功能大概率会延续。 配置方面，预计将加入中央扶手台、车载冷暖箱以及高规格娱乐系统。如果参考 Vision V 概念车，新车可能提供 65 英寸大屏和 42 扬声器音响系统，同时搭配木饰板、金属装饰和高档真皮。 IT之家注：图为奔驰 Vision V 概念车 尺寸方面，VLS 预计将大于 VLE，整体定位已明显超出传统 MPV。作为参考，VLE 车长约 5309mm，并提供更长轴距版本，车长可达 5484mm。 新车的动力系统尚未公布，预计沿用高配 VLE 方案，包括约 115kWh 电池、双电机四驱系统以及约 409hp 的综合输出。 在技术层面，新车预计支持 800V 架构和 300kW 以上快充，同时配备 AirMatic 空气悬架和后轮转向系统，以强化舒适性与操控表现。

IT之家 3 月 25 日消息，博主 @Rich叮 今日发布视频透露，称小鹏 GX 车灯支持在地面投射出礼让行人的动态标识。博主表示，按照之前供应商发布的信息来看，小鹏 GX 的车灯应是跟华为合作的新一代 DLP 投影大灯。 目前，该配置也得到了小鹏汽车平台产品营销总监 @XP-WiLiaM郑荣卿 的确认。 据IT之家此前报道，小鹏汽车全新旗舰 SUV 车型 GX 已登上《免征车辆购置税的新能源汽车车型目录》（第二十八批）。公示信息显示，小鹏 GX 将提供增程版与纯电版两种动力形式。其中，纯电版最高续航 750km，增程版纯电续航 320km。 小鹏 GX 增程版与纯电版采用统一的设计语言，延续新势力品牌标志性的极简风格，整体造型硬朗大气。车身比例方面，新车采用长轴距、长后悬布局，并配合悬浮式车顶设计。外观细节上，车头与尾部均配备三段式贯穿式灯组，前脸采用分体式大灯布局，前包围集成主动进气格栅。 车身尺寸方面，小鹏 GX 长宽高分别为 5265/1999/1800mm，轴距达到 3115mm，定位大型 6 座 SUV。功能性设计上，新车配备天地门式尾门结构与全景天幕。另外，该车将全球量产首发博世新一代线控转向系统，该系统原生适配 L4 级自动驾驶、集成超 100 项功能，也是 L4 级线控转向能力首次在 50 万以内车型量产落地。 动力配置方面，小鹏 GX 全系采用前后双电机四驱系统。增程版车型搭载 1.5T 增程专用发动机，最大功率 110 千瓦，前后驱动电机最大功率分别为 160 千瓦和 210 千瓦，最高车速可达 200km/h。纯电版车型同样配备双电机，前后电机最大功率分别为 160 千瓦和 270 千瓦，后电机功率较增程版进一步提升，最高车速同为 200km/h。

快科技3月25日消息，今日，全球出行巨头Lyft首席执行官David Risher到访百度，在北京亦庄实地试驾了乘萝卜快跑无人驾驶车辆，全程体验后当场用“Amazing”、“非常舒适”对萝卜快跑表达了高度认可。 访问期间，David Risher与百度创始人李彦宏深入交流，并实地考察Apollo Park，全面了解萝卜快跑的技术研发、车队运营与全球拓展进展。 亲身体验无人车的智能行驶、平稳操控与安全保障后，他对中国自动驾驶的成熟度与实用性给出极高评价。 双方合作早在2025年8月就已启动，萝卜快跑与Lyft达成战略合作，成为其欧洲市场核心合作伙伴。 按照规划，双方将率先在德国、英国投放数百辆无人车，后续逐步扩大至数千辆规模，推动无人驾驶在欧洲规模化落地。 同年12月，合作进一步升级，明确2026年在英国伦敦启动无人驾驶测试与出行服务。 目前萝卜快跑已在全球26座城市落地运营，覆盖迪拜、阿布扎比等多个海外地区，累计订单量突破2000万次，是全球落地范围最广、运营规模领先的无人驾驶出行平台之一。