搜索“搜索”

，你不会在假期为工作写代码。这是极其、极其纯粹的消费型业务，甚至与我们今天在公开市场上对Snowflake或Datadog的看法都不同。 显然，Anthropic并不是唯一一家将要IPO的公司。OpenAI就在它旁边。他们推迟了自己的IPO。你之前提到Anthropic更侧重于企业级。我认为OpenAI很长一段时间都以为谷歌不会对他们做出反应，他们会直接夺走搜索业务，一切都会好起来。谷歌显然做出了反应，不管好坏。搜索现在变成了AI Overviews。 看看Anthropic的S-1，你对OpenAI有什么期待？因为他们是一家更面向消费者的公司。 OpenAI在第一季度末的业务构成是60-40，即60%面向消费者、40%面向企业。直到今年1月或8月，这一比例才首次翻转，转向以企业业务为重点。他们会告诉你的是企业业务——因为过去过于侧重消费者和订阅，这项消费型业务——占Anthropic收入的80%——直到5.6版本发布、随后又推出Astra之后才真正起飞。 那些确实是非常出色的模型。OpenAI在第三季度拿下了实际净新增ARR的大部分，但这还需要一些时间，因为正如《华尔街日报》所报道的

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短信，你觉得哪一个更准确？”另一家为应急管理者提供AI软件的公司Preppr的创始人贾斯汀·斯奈尔说。 他说，答案取决于接收信息的人。 直达你的收件箱：与Kernel Panic一起深入数字安全的世界 我们与Muse AI智能体进行了色情短信互动——而Meta表示这完全没问题 重磅报道：认识DEA首屈一指的加密货币侦探 OpenAI正在惹恼数学家 想要更好的搜索结果？将WIRED设为Google的首选来源。主题：应急、灾害防备、救灾、气候、极端天气、人工智能。AI智能体成为媒体新宠受众。随着智能体走向主流，一些出版商希望人们能为专为AI而非人类定制的内容付费。凯特·泰勒。特朗普的“道德约束性”AI“协议”、AI智能体的崛起，以及选票上的极端分子。本周在Uncanny Valley节目中，我们讨论科技高管签署的自愿性AI安全协议、面向普通人的AI智能体，以及在美国中期选举中竞选公职的极端候选人。布莱恩·巴雷特。AI黑客留下烂摊子，AI公司却不买单。强大的AI模型持续制造混乱，但其目标对象并未广泛寻求正义。相反，他们被鼓励采用同样的工具。帕雷什·戴夫。AI模型可被轻易修改以协助恐怖主义和极

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间沟通的成本可能会成倍增加。 据《Nature Medicine》在2026年2月第32卷发表的文章，牛津大学做过一项千人实验，也阐述了这个问题。在这项实验中，研究人员邀请近1300名英国参与者，模拟应对感冒、贫血、胆结石等十种常见健康场景，并判断该采取何种行动。参与者被随机分配使用GPT-4o、Llama3或Command R+中的一个，对照组则使用互联网搜索引擎。 结果出现了一道“人机鸿沟”。在这项实验中，研究人员把同一套由医生撰写的病例，比如“一名20岁男性夜间突发剧烈头痛”“一名女性产后极度疲惫几乎晕倒”直接输入给AI，模型在94.9%的情况下能正确识别相关疾病。但换一种方式，把完全相同的病例交给普通人，让他们自己跟AI对话、用自己的话描述症状，识别率就骤降至不足34.5%。 那差距从何而来？研究者在分析对话记录后发现，在受控的测试环境下，研究人员输入给AI的症状描述是规范、完整的，相当于AI在"开卷考试"里答题。相比之下，普通人在描述症状时往往不完整、不准确，同时AI也不会像医生一样，有条理地追问和引导，所以AI拿到的"题目"本身就是残缺的，自然答不好。 比沟通折扣更深层的问

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联网让外部世界能够写入公司的记录，一个在线市场可以在数百万陌生人之间协调买家、卖家、库存和支付。 由于外部和内部交易成本都下降了，数据库时代并没有让企业统一地变大或变小。相反，它让更广泛的企业形态得以存在。大公司变得有能力管理远为复杂的业务，而小公司则可以租用或购买曾经需要整个部门才能具备的能力。 AI 很可能也是如此。在企业内部，智能体可以通过自动化报告、搜索和日常任务来降低协调成本。在企业外部，它们可以帮助寻找和评估供应商、谈判常规条款并监控结果。就像此前的数据库一样，AI 将提高能够存在的企业和市场的复杂度上限。但它更具深远意义的影响，可能在于它如何改变企业的形态。 20 世纪的典型企业呈金字塔形，因为层级制就是它的信息处理系统。事实通过报告和会议向上传递，决策向下传达，信息流动的图谱与组织架构图如出一辙。管理层决定哪些数据值得收集或共享，这意味着公司对自身的认知，只能和其管理者选择收集的内容一样好。 数据库改变了这种结构，但只是部分改变。共享记录让人们能够直接获取信息并更独立地行动，但通常仍是在别人已经设计好的流程之内。在计算机时代的大部分时间里，相对少数的管理者、运营团队和工

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”两家都说不行，但 Muse 还立刻建议：“嘿，你直接登录浏览器就行，我可以监控那个页面，”这确实可行。但另一方面，Muse 总是请求访问 iCloud 的权限，因为这是个敏感网站，这又很棒，因为我信任 Facebook 能把这类事情处理好。这有点烦人，所以我把邮件转发到 Gmail，然后用了连接器。现在，因为我在买东西、也在告诉它各种事情，它会收到一堆可以搜索的邮件，而且它会记住：“好吧，你买了这些东西。你注册了这些服务。你有这些预约的确认信息。”然后它随着时间推移变得越来越有用。 00:42:37 Nathan Lambert：也许我是个老古董，但让 AI 代理给我未来的新牙医打电话，我还是觉得不太好意思。 00:42:47 Florian Brand：它不能给人打电话。而我的做法是，一旦它要跟真人互动，比如客服之类的，我就接手自己来写，因为我认为人与人之间的任何连接都保持真实，是彼此相互尊重的体现。但处理客服表单或其他聊天机器人、所有这些烂系统之类的，我可不想在这些东西上点来点去。我只是觉得，如果让一个代理来做这些，我就能省时间。 00:43:24 Nathan Lambert：

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AI，因为现有软件已经可以在该架构上原生运行。 但在 NVIDIA 赶上之前，AMD 的 CPU 主导地位还能持续多久？ 最近，云服务提供商 Modal 表示，其初步测试显示，Vera 完成的智能体工作量是其基础设施中已部署的 Intel 和第五代 AMD CPU 的两倍。 Modal 测试了 50 项 Terminal-Bench 任务，涵盖代码编译、文件搜索和 Git 命令等操作，并在多个并发运行的容器中进行。 在50个并发容器下，Modal的基准测试记录到NVIDIA Vera在每60秒内完成约4,200项经验证的任务，而Intel Granite Rapids约为2,400项，AMD Zen 5约为1,500项。 Vera的优势在重负载下进一步扩大，其内存带宽让Modal能在单台主机上承载更多工作负载，而不会出现竞品CPU上那种性能下降。 当工作负载扩展到100和150个容器时，Vera的吞吐量继续增长，而Intel则趋于平稳，AMD仍维持在约1,000至1,500项完成量。 基于这些结果，Modal计划将NVIDIA的Vera CPU纳入其基础设施，同时继续运行现有的x86机

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具受到关注，“输入一句话，生成一张图片”成为许多人认识生成式AI的起点。国内企业迅速跟进，百度的文心一格、阿里的通义万相等产品相继落地，AI正式进入绘画、设计和内容创作等场景。 随后，大语言模型ChatGPT将这股热潮推向更广泛的人群。2023年，百度的文心一言、阿里的通义千问、字节的豆包、月之暗面的Kimi等产品密集亮相。聊天框逐渐成为AI应用的基础形态，搜索、办公、陪伴等不同需求，也围绕它展开。 到了2024年，行业同时向两个方向探索：一边是多模态视频生成，字节的即梦、快手的可灵、智谱的清影、MiniMax的海螺视频等产品接连出现；另一边是AI硬件，阿里、百度、字节等公司试图将智能助手装进耳机、AI眼镜等设备，争取手机App之外的用户入口。 以“龙虾”为例，2026年1月至3月，各种“龙虾”接踵而至。仅3月，便有字节、腾讯、智谱、百度、阿里五家公司，集中公开了自家的“Claw类”产品。对比早期从ChatGPT发布到国内大模型跟进所经历的漫长数月，如今新热点留给公司的观望时间已所剩无几。 这些浪潮并非简单的“依次替代”。新方向不断出现的同时，旧方向的投入仍在继续。公司面临的已不仅是寻

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露，无论是面向B端还是C端的Gemini Agent，底层跑的都是同一个模型、同一套运行框架和同一个运行时，唯一的区别在于注入的是企业上下文还是个人上下文。Google在企业端为每个任务自动分配独立微虚拟机、实现7×24小时安全运行的设计，正在同步下放到消费端。在交互界面上，Gemini现有的“对话”和“任务”将合并为单一输入框。 针对外界关心的Google搜索与Gemini何时合并，皮查伊表示不需要强行合并两款产品，云端24小时在线的Agent层会共享用户的个人上下文，自然接管跨端任务，让用户在搜索、Gemini应用与Gmail之间无缝切换。而在Web交互底层，他认为像人类一样操作界面的Browser Use与MCP、UCP等原生协议将长期共存。 以下是访谈原文： 1.Argon发布反响与算力受限下的访问策略 主持人：Gemini 4 Argon广泛发布已经过去一周左右了。我很想听听你对新模型早期市场反响的看法。 皮查伊：我们对此感到非常兴奋。在此之前我们在内部已经使用了一段时间，它绝对是一个世界级的尖端模型。现在的尖端模型在智能广度和深度上都非常全面。如果把智能水平在代理任务、知识

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骚扰的事，会主动降低频次。 未来，人的时间会越来越多地被解放，这是Personal AI应该带来的价值——帮助你降低打扰、负载、上下文负担。如果带来不了，那这个产品就是有问题的。 不过，Personal AI的运行成本确实比上一代AI产品高了很多，现在成本的确是个问题。有市场调查推测，instinct单天运行成本是1-3美金左右，调用sandbox（沙箱）、搜索、主动性机制、长程任务执行，都是很大的成本。 Personal AI有壁垒吗？ 非常诚实地讲，现在Personal AI处于一个非常同质化竞争的阶段——所有人都看到了记忆和主动性的作用。很难说出一个极端的差异化，即便有，一两个功能点上的差异也很快会被竞争抹平。 我们更看重的不是某个单点功能，而是整体产品方向：像人一样交互、单session、让普通用户真正用得起来、长期目标的推进、主动发现用户可能需要的事情。这些加在一起构成Today的产品理念，而不是某个独家功能。 尤其是很多资深网民，他们的赛博世界数字资产已经非常非常多了。把他们的Context给一个Agent，这个Agent能不能以更高的效率去利用好这个Context？这个其

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作为了带货，豆包先开口了字母榜·2026年10月21日 18:24豆包打通抖音，就差算法推荐了。 今年双11，豆包把抖音的大腿抱得更紧了。 近日，字母榜（ID: wujicaijing）注意到，豆包App在聊天的商品推荐中新增了抖音直播间。用户进入后可以直接下单购买，无需跳转至抖音平台。 此外，豆包开始主动向用户推送电商优惠券。 实测发现，在用户并未聊到购物的情况下，豆包在App主对话里以天气降温为由，主动推送了多张抖音商城的满减券，其中包含“满7000元减900元”这样的大额券。 这样的动作，并不多见——作为Chatbot，豆包的基本使用逻辑是“用户问，AI答”，几乎从不主动和用户搭话。但为了卖货，豆包还

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作一天一万元疯抢FDE，藏着AI落地的残酷真相中国企业家杂志·2026年10月21日 19:36销售谈不清需求，研发又够不着客户。 过去半年，一个源自海外的全新工作概念——FDE，引爆了大厂的人才争夺战，百万年薪仅是基准线。 字节、阿里、腾讯、金山等大厂，都在开足马力，紧急招募FDE。《中国企业家》从BOSS直聘、猎聘等平台上看到：豆包开出了105万元年包薪酬；阿里云大模型FDE月薪2万到5.5万，16薪；月之暗面Kimi上线了年包109万元的FDE岗位。硅谷从业者透露，海外FDE薪酬更是上不封顶。 接近字节的人士向《中国企业家》透露：有的字节FDE入驻企业，日薪可达1万元。 FDE，即Forward De

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6氪Auto数字时氪未来消费智能涌现未来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪氪睿研究院媒体品牌 企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务 核心服务城市之窗政府服务 创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务 活动搜索项目推荐我要入驻城市合作Anthropic的“被迫上市” ：营收160亿亏损800亿，现金仅剩200亿Tech商业·2026年10月21日 16:00Anthropic现金流承压，冲刺IPO成必选项AnthropicC+轮海外2019-02人工智能安全和研究公司36氪报道前沿技术我要联系 最近，一组关于Anthropic的财务数据在创投圈引发剧烈震动：2026年上半年营收约163亿美元，净亏损约807亿美元，截至2025年底现金及短期投资约202.8亿美元。外界冷峻的论断随之而来：此时冲刺IPO，不是高光时刻的加冕，而是迫不得已的求生之举；在低迷的资本市场环境中，这种体量的IPO风险极高。更有终局推演认为，Anthropic和O

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这个双11，大模型表现得更为积极，先后直接上场。 赶在双11前夕，千问办公上线了电商版；10月15日，抖音电商宣布，今年双11将在豆包、今日头条等产品端分批次发放消费券，促销活动延伸至抖音App之外。此外，豆包还专设“双十一问豆包”导航栏。 消费者一端，变化也是直观的。 诸如，用户可以选择不打开搜索框，而是打开对话框，问一句“我想买个XX，有什么推荐”。 面对满减、全网最低价、现货，这些平台话术犹豫不决时，用户也会打开大模型问一问，进行甄别。 李然发现，最近，豆包新增了双11“买前问豆包”对话框入口。点进去，显示“豆包惊喜补贴待领取”，功能包括“双11买什么”“商品对比”“按预算挑”等等。 豆包的介绍是，“买前查一查，避坑省钱”、“购物不决问豆包”。 抱着好奇的心，李然打开了App，“我想给爸妈买个按摩仪，预算800元左右，要操作简单的，最好能热敷。”随后，豆包给出了几个品牌的具体型号对比，末尾还附上了抖音商城的商品链接。 李然表示，这种AI体验，其实以前在传统电商平台也试过，“但豆包这么醒目的入口，是最近才发现的事情。以前，我喜欢在社交平台看测评，也会比价、查避坑指南，现在，也会听听

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oogle。它在WWDC26上发布第三代Apple Foundation Models（AFM），一共五款模型，部分在本地端运行，部分基于云端部署。 其中，云端最强的Cloud Pro跑在谷歌服务器上，依托英伟达芯片提供算力。这是苹果历史上第一次，为了AI把计算放到第三方云上。 中国区则敲定了两家合作方：阿里出模型能力，包括阿里旗下通义万相和Qwen；百度出搜索和Siri的相关能力。 以阿里为例，它至少闯过资质、适配、边界这三关，才最终挤进“果链”。其中，苹果给模型厂商设置了严格的规则。比如，模型在iPhone里能调哪些App、读哪些数据、跑在哪颗芯片上。 但苹果供应链管理里有一条铁律，即核心件不能全部寄托于外部采购。苹果AI把自研力度全押在端侧。五款模型里，苹果真正下功夫的是端侧，云端更像是搭着Google的台子唱自己的戏。 比如端侧旗舰模型AFM 3 Core Advanced，200亿参数，用了一套稀疏架构，模型主体放在闪存里，按请求只激活一小部分参数。 这相当于用闪存换内存，Google、OpenAI都没法直接复制，因为这个方案需要与芯片深度绑定，是苹果的主场。 限量是一门生意

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