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马斯克诉OpenAI案法官当庭训话:管住你们发社交媒体的冲动

马斯克诉 OpenAI 案主审法官 Gonzalez Rogers 在周二开庭陈述前当庭警告双方,要求「管住你们用社交媒体让庭外局势恶化的冲动」。前一天双方在 X 上密集互喷,马斯克还付费推广 Altman 负面报道。马斯克当庭辩称自己是在 OpenAI 先公开发帖后才回击,法官随即提议「从今天起翻篇重来」,马斯克、Altman 和 Brockman 三人同意。

庭审正式进入开庭陈述阶段。陪审团将审查 OpenAI 创始人之间多年的邮件、短信和公司文件,判断领导层是否在转向营利和接受微软投资时背弃了创立原则。预计出庭作证的证人包括微软 CEO Nadella、OpenAI 前高管 Mira Murati 和 Ilya Sutskever,以及马斯克数名子女的母亲、OpenAI 前董事 Shivon Zilis。陪审团预计 5 月 12 日前开始评议。

信源:https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-28/judge-lectures-musk-altman-on-trading-social-media-barbs
马斯克出庭称OpenAI「偷慈善」,旧邮件曝其团队曾拟给他55%股权

马斯克诉 OpenAI 案周二进入开庭陈述和证人作证阶段。马斯克作为己方首位证人出庭,称 OpenAI 的营利化转型是「偷了一家慈善机构」,「如果得逞,等于给全美慈善机构的被洗劫开了先例」。他索赔 1500 亿美元,并要求撤销 OpenAI 营利化。OpenAI 目前估值约 7300 亿美元。

双方开庭陈述针锋相对。马斯克律师 Molo 将 OpenAI 比作「博物馆商店抢了博物馆,偷走毕加索拿去牟利」。OpenAI 律师 Savitt 回击称这是「吃不到葡萄」:马斯克 2018 年走人后,对微软次年投 10 亿美元毫无异议,直到 ChatGPT 爆红才翻脸。「我的客户有胆量在没有他的情况下做成了,马斯克不高兴了。」Savitt 当庭展示马斯克离职前其幕僚长的邮件,邮件中拟给马斯克营利实体 55% 股权,给 Altman 仅 7.5%。

马斯克在证词中自称 OpenAI 的推动者:「我起了名字、招了关键的人、拉了资金。」他承认参与过设立营利实体的讨论,但称底线是营利部分要小,「尾巴不能摇狗」。他说最终走人是因为其他创始人在营利实体中要的股权太多,过程「非常烦人」。他还讲述了 OpenAI 的起源:谷歌联合创始人 Larry Page 在一次谈话中称他是「物种主义者」(偏袒人类而非未来的数字生命),促使他决定创建 OpenAI 来制衡谷歌。

微软律师 Cohen 称马斯克在 OpenAI 设立营利实体期间持续捐款、从未反对,ChatGPT 成功后才起诉。Cohen 还透露 2023 年 Altman 被董事会解雇时微软事先完全不知情。马斯克周三继续作证。

信源:https://www.nytimes.com/live/2026/04/28/technology/openai-sam-altman-elon-musk-trial?smid=tw-nytimes&smtyp=cur
签机密合同同一天,谷歌悄悄退出了五角大楼无人机蜂群竞赛

谷歌 1 月底参加了五角大楼一项 1 亿美元奖金的自主无人机蜂群技术竞赛并成功入围,但几周后通知政府退出。退出决定源于内部伦理审查,对外说辞则是「资源不足」。多名参与项目的谷歌员工对退出表示失望。

该竞赛由特种作战司令部防务自主作战组和国防创新单元联合主导,目标是让指挥官通过语音指令控制无人机蜂群。竞赛为期六个月,后续阶段涉及「目标相关感知与共享」和「从发射到终结」。OpenAI、Palantir 和 xAI 已入选继续参赛。Anthropic 也提交了方案但未入选,公司评估认为该方案未触及 CEO Dario Amodei 划定的「不参与全自主武器」红线。

谷歌的矛盾姿态在同一天集中暴露:退出无人机蜂群竞赛的同时,公司修订了与五角大楼的现有合同,允许军方将其 AI 用于「一切合法政府用途」,包括机密工作。谷歌发言人称这只是对消费级安全过滤器的常规企业客户调整,「不涉及为五角大楼开发定制模型」,并强调「AI 不应在缺乏适当人类监督的情况下用于自主武器」。

信源:https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-28/google-drops-out-of-pentagon-drone-swarm-contest-after-advancing
蚂蚁百灵Ling-2.6-flash权重开源:1040亿参数只激活74亿,agent评测多项SOTA

蚂蚁集团旗下蚂蚁百灵(Inclusion AI)正式开源 Ling-2.6-flash 权重,此前该模型仅提供 API。总参数 1040 亿,每次推理只激活 74 亿,上下文窗口 256K,MIT 许可,BF16、FP8、INT4 三个精度版本均已上线 HuggingFace 和魔搭。

Ling-2.6-flash 在 Ling 2.0 基础上引入混合线性注意力,将原来的 GQA 升级为 1:7 MLA + Lightning Linear 混合架构,再加上高稀疏 MoE,推理效率明显高于同级模型:4 卡 H20 环境下生成速度最高 340 tokens/s,prefill 和 decode 吞吐峰值约为同级开源模型的 4 倍。agent 相关评测表现突出:BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-bench Verified(61.2%)、Claw-Eval、PinchBench 多项达到或接近同级 SOTA。在 Artificial Analysis 全套评测中总 token 消耗仅 1500 万。数学方面,AIME 2026 得分 73.85%。

蚂蚁百灵官网同时列出了 Ling-2.6-1T(万亿参数旗舰版)和 Ling-2.6-mini(轻量版)两款模型,但截至发稿,这两款模型的权重在 HuggingFace 上仍为未公开状态,仅 flash 系列可下载。

信源:https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-2.6-flash
Altman预告Codex新界面:编程之外新增办公模式,编程agent集体转向双轨

OpenAI CEO Sam Altman 在 X 上发布 Codex 新版引导界面截图。用户首次进入时需选择两种模式之一:「Excelmogging」面向日常办公,描述为「Same tools, simpler interface」,示例任务为「做一张电子表格」;「Codemaxxing」面向专业编程,描述为「For coding and development」,示例任务为「调试数据库查询」。

Codex 此前以代码生成和工程任务为核心,但周活已超 400 万、用途早已扩展到研究分析、文档摘要和幻灯片制作。新界面将这一趋势正式产品化,把非程序员用户分流到更简洁的交互中。Anthropic 的 Claude 也已将 Claude Code(编程)和 Co Work(日常工作)分为两条产品线,字节跳动的 TRAE Solo 同样划分了编程与日常办公两种模式。编程 agent 向通用办公 agent 延伸正成为行业共识。

信源:https://x.com/sama/status/2049314532892475791
马斯克上证人席从当伐木工讲起,想开玩笑热场效果不佳

马斯克诉 OpenAI 案首日庭审除了法律交锋,现场细节同样耐看。

马斯克作为首位证人上台,花了 30 分钟从当伐木工人讲起,历数 PayPal、SpaceX、Tesla、Neuralink 的功绩。谈到 OpenAI 时他概括自己的贡献:「我提了点子、起了名字、招了关键的人、把我知道的都教给他们、出了全部启动资金。除此之外,没做什么。」他停顿等笑声,法庭基本没人笑。

被问到前 OpenAI 董事 Shivon Zilis 是谁时,马斯克答道:「Shivon 是,呃,我的幕僚长,然后,呃,你懂的。」旁听席有人大笑,陪审团面露困惑。Zilis 是马斯克数名子女的母亲。他还提到自己从谷歌挖走 Sutskever 后,「Larry Page 从此再也不跟我说话了」。

开庭前 Altman 走到一名《纽约时报》记者面前说:「希望你看得开心。」Brockman 则在马斯克作证全程安静地用小本子做笔记,偶尔抬头看看律师展示的旧邮件证据。

信源:https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/920191/elon-musk-sam-altman-trial-day-one
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白宫想「体面地把Anthropic请回来」,起草行政令绕过自家封杀

白宫正在起草行政指令,为联邦机构绕过五角大楼对 Anthropic 的供应链风险认定铺路,让各部门重新采购 Anthropic 模型,包括其最强模型 Mythos。知情人士称白宫此举是想「体面地把 Anthropic 请回来」。

本月早些时候,白宫幕僚长 Susie Wiles 和财政部长 Scott Bessent 已与 Anthropic CEO Dario Amodei 会面,双方称会谈「富有成效」。白宫本周还召集多个行业的企业,讨论 Mythos 部署的最佳实践,并对可能撤回管理与预算办公室(OMB)禁令的方案进行「桌面推演」。

冲突源于今年 2 月。Anthropic 拒绝签署允许五角大楼将 Claude 用于「一切合法用途」的协议,坚持两条底线:禁止大规模国内监控、禁止全自主武器。国防部长 Hegseth 随即在 3 月 3 日将 Anthropic 列为供应链风险,这是美国历史上首次对本国公司使用该认定。特朗普本人当时在社交媒体上声称「不会再和他们做生意」。但联邦各部门对 Mythos 的需求挡不住:NSA 已在使用 Mythos,多个内阁级部门也在排队等候。

OpenAI 和谷歌都已签署了五角大楼要求的「一切合法用途」协议,但两家均称协议实际遵守了与 Anthropic 相同的两条红线。即便白宫新指令落地,五角大楼内部主战派仍不松口,核心分歧未解,双方可能很快再次回到谈判僵局。

信源:https://www.axios.com/2026/04/29/trump-anthropic-pentagon-ai-executive-order-gov
高盛香港员工被禁用Claude:出差到港也不行,Anthropic称从未正式支持香港

高盛集团香港办公室员工几周前起无法再通过内部 AI 平台使用 Anthropic 的 Claude 模型。限制按地理位置执行:从海外出差到港的员工在港期间同样无法访问。受影响的主要是使用 Claude 写代码和做金融建模的软件工程师。

高盛对与 Anthropic 合同条款做了严格解读,经与 Anthropic 协商后认定香港员工不应使用任何 Anthropic 产品。Anthropic 发言人对《金融时报》表示,Claude 从未在香港被正式「supported」,但拒绝进一步说明。该限制不涉及 OpenAI 等其他 AI 供应商,高盛员工仍可在内部平台使用 ChatGPT 和 Gemini。

美国 AI 公司限制香港使用的核心顾虑是「蒸馏」:本地机构通过密集调用外国模型的输出来训练自己的模型。ChatGPT 和 Claude 在中国大陆已被屏蔽,但香港此前基本不受限,使用边界由美国公司自行划定。香港是多数全球银行在大中华区的投行和跨境交易枢纽,若员工无法使用最强模型,可能落后于其他团队。《金融时报》称尚无法确认其他银行或企业是否也做了类似限制。

信源:https://www.ft.com/content/aa3a7a19-ab94-4069-aea4-e192ab9abc41?syn-25a6b1a6=1
阶跃Step Image Edit 2上线:3.5B参数打赢12B-20B级模型,单张图0.5秒出

阶跃星辰发布新一代轻量级图像生成编辑模型 Step Image Edit 2,参数量仅 3.5B,在实测中超越 12B-20B 级开源图像编辑模型。单次生图 0.5-2 秒,API 定价 0.02 元/张,上线首周限免。

模型同时支持文生图和图像编辑,覆盖中英文渲染、局部编辑、视觉推理、主体一致性、风格迁移等能力。在公开学术评测 KRIS-Bench 上,Step Image Edit 2 在轻量级图像编辑模型中综合排名第一。

技术层面,阶跃提出两项新方法。一是多专家自演化学习:从基座模型分出多个细分任务专家分支做差异化训练,再通过迭代自蒸馏(用大模型的输出训练小模型)把知识压回基座,不加参数就拉高性能上限。二是分布匹配强化学习(DARL):把强化学习的目标从单次输出好坏改为整体输出分布与参考分布的对齐,训练更稳定。数据侧投入超 5000 万条专项训练数据,其中 2000 万条针对文字编辑场景。

信源:https://mp.weixin.qq.com/s/iHlnN2YGafxWweVLCP2--g
GEO论文实测三大AI搜索引擎:ChatGPT引用最少但「吸收」最深

GEO 专家张凯和姚金刚在预印本平台 arXiv 发布 GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化)研究论文,提出「引用选择」与「引用吸收」两阶段测量框架,用 602 条控制 prompt 实测 ChatGPT、Google AI Overview/Gemini 和 Perplexity 三大平台的引用行为,共采集 21,143 条引用和 23,745 条特征记录。

核心发现是引用数量和引用深度明显分化。Perplexity 每条 prompt 平均引用 16.35 个来源,Google 为 12.06 个,ChatGPT 仅 6.88 个;但 ChatGPT 对所引页面的平均影响力得分(衡量引用内容被多深地「吸收」进生成答案)反而最高。简单数引用条数不能反映 AI 搜索引擎真正使用了多少内容。

论文进一步分析了什么样的页面更容易被深度吸收。高影响力页面与低影响力页面对比中,字数差距 11.44 倍,标题数差距 12.5 倍。含代码的页面平均影响力比不含代码的高 76.88%,含数字/统计数据高 61.55%,含定义标记高 57.33%,含对比内容高 55.28%。但 Q&A 格式反而拉低影响力 5.74%,表明证据密度比表面排版更关键。按域名类型看,百科类页面影响力最高,新闻类虽频繁被引但影响力偏低。

论文数据和代码已开源在 GitHub。

信源:https://arxiv.org/abs/2604.25707
1.5万人的加勒比小岛靠卖.ai域名拿下政府近半收入,每43秒注册一个

安圭拉,加勒比海上一座 1.5 万人的英国海外领地,因持有 .ai 国家代码顶级域名,成了 AI 热潮最意外的受益者。2025 年,.ai 域名注册和续费为安圭拉带来约 2.3 亿东加勒比元(约 8500 万美元),占政府总收入约 47%,与旅游业并列为最大财政来源。2018 年这项收入仅 290 万美元,占预算不到 4%。

转折点是 2022 年 11 月 ChatGPT 发布。2023 年 .ai 收入跳至 3200 万美元,2024 年 3900 万美元,2025 年再翻倍。2025 年的暴涨还有叠加因素:.ai 域名最低注册期两年,2023 年涌入的注册集中在 2025 年迎来首次续费,续费率约 90%,等于同一批用户两年内第二次进入财政账本。今年 1 月,全球平均每天新注册 2008 个 .ai 域名,每 43 秒一个,总量已达约 110 万。

2024 年 10 月安圭拉与美国域名注册商 Identity Digital 签了五年收入分成协议,安圭拉拿大头。今年 2 月,bot.ai 在交易平台 Sedo 以 120 万美元成交,是 .ai 后缀首笔公开七位数交易。此前纪录是 wisdom.ai 的 75 万美元。不过对比 AI.com 的 7000 万美元成交价,.ai 后缀的最高价还不到它的 2%。多名域名投资人认为 .ai 更像是拿不到 .com 时的次优选择,溢价能力与 AI 行业资本周期高度绑定。

安圭拉前总理 Ellis Webster 卸任前反复警告:「你没法预测这能持续多久,经济和项目不能完全依赖它。」目前 .ai 收入主要用于偿还国债、扩建机场、可再生能源投资和免费医疗。如果这些钱进了基建和债务偿还,红利退潮后投资本身还在;如果被吸收进经常性支出,退潮那年就会很难看。

信源:https://anguillafocus.com/ai-domain-surge-brings-ec230m-windfall-to-anguilla-in-2025/
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Altman称token计价将过时:GPT-5.5单价更贵但用量骤减,客户只在乎任务完成

科技评论人 Ben Thompson 在 Stratechery 上发布了对 OpenAI CEO Altman 和 AWS CEO Matt Garman 的联合访谈,话题围绕双方刚宣布的 Bedrock Managed Agents 展开。Altman 在访谈中谈到定价,认为按 token 计价长期走不通。他拿 GPT-5.5 举例:单 token 价格比 GPT-5.4 贵很多,但干同一件活儿用的 token 少得多,用户根本不关心 token 数,只在乎活儿干完了、总价多少。他把 OpenAI 定位为「智力工厂」而非 token 工厂,认为客户要的是花最少的钱买最多的智力,底层用什么模型、跑多少 token 都无所谓。

Altman 还说 OpenAI 目前要求加容量的客户远多于砍价的。他把 AI 跟水电做类比:水再便宜你也不会多喝太多,但智力不一样,「只要价格够低,我就一直用更多,没有别的公用事业是这样的」。Garman 接话说过去 30 年算力单价降了不知多少个数量级,但今天卖出去的算力比任何时候都多。

Thompson 提到 Altman 2023 年曾自信 AI 会威胁谷歌搜索,问他事后怎么看。Altman 说结果比预期好,但好在意想不到的地方:当年以为 AI 会改变人们在网上找信息的方式、直接冲击搜索,实际上 OpenAI 的成功主要来自 ChatGPT 这个独立消费产品和 Codex API,搜索本身并没有被颠覆。他称 ChatGPT 是「Facebook 以来第一个真正大规模的消费级新产品」,同时承认谷歌在很多方面仍被低估。

信源:https://stratechery.com/2026/an-interview-with-openai-ceo-sam-altman-and-aws-ceo-matt-garman-about-bedrock-managed-agents/
Altman:模型和harness已不可分,预训练与后训练也将合流

在同一场 Stratechery 访谈中,Altman 谈到模型与 harness(围绕模型的运行时环境,包括工具调用、状态管理、权限控制等)的关系,称两者在他看来已经分不开了。他拿 Codex 举例:Codex 把一件事干得漂亮的时候,「我自己都说不清功劳该算模型还是 harness」。

他回顾了工具调用的变化:最初 OpenAI 没有把工具调用深度整合进训练,后来越做越深。他预期这种融合还会继续,预训练和后训练最终也会合到一起。他还对比了 GPT-3 时代和现在:当年得费很大劲才能从模型里榨出一点用处,很多以前必须写进系统提示词的东西,现在模型开箱就懂。「这个行业还停留在家酿计算机俱乐部的阶段。」

信源:https://stratechery.com/2026/an-interview-with-openai-ceo-sam-altman-and-aws-ceo-matt-garman-about-bedrock-managed-agents/
OpenAI在Bedrock上将逐步从英伟达GPU转向亚马逊自研芯片Trainium

同一场访谈中,Garman 确认 OpenAI 模型在 Bedrock 上将跑在英伟达 GPU 和亚马逊自研芯片 Trainium 的混合环境里,后续会逐步向 Trainium 迁移。Altman 表示很期待。

Garman 自嘲 Trainium 这名字起砸了:明明训练推理都能做,未来主要场景还是推理,结果叫了个训练芯片的名字。但他认为芯片品牌对绝大多数客户根本不重要,用户跟 AI 对话时面对的是接口,不是芯片。Altman 也认同这一点。Thompson 追问 Bedrock Managed Agents 以后会不会接入 OpenAI 以外的模型,Garman 没有正面回答,只说「目前专注于和 OpenAI 合作,fullness of time is a long time」。

信源:https://stratechery.com/2026/an-interview-with-openai-ceo-sam-altman-and-aws-ceo-matt-garman-about-bedrock-managed-agents/
亚马逊Quick桌面版上线:常驻后台学你怎么干活,主动推送而非等你开口

AWS 发布 Amazon Quick 桌面应用,定位为跨应用 AI 办公助手。应用常驻桌面,连接本地文件、日历、邮件以及 Slack、Teams、Outlook、Gmail、Salesforce、Jira 等第三方工具,不限于亚马逊自家产品。

Quick 与多数 AI 助手的区别在两点。一是长期记忆:它会索引用户文档,为每个人构建个人知识图谱,记住偏好、团队联系人和业务上下文,跨会话保持记忆。二是主动式工作:后台持续运行,监控各应用的动态,在用户开口之前主动推送待办提醒、会议相关文档和日程冲突预警。

新增功能包括:用自然语言创建自定义应用、仪表板和网页,连接实时数据自动更新;在对话中直接生成文档、PPT、信息图和图片;Microsoft 365 扩展(preview),把 Quick 嵌入 Outlook、Word、PowerPoint 和 Excel;还可自动化浏览器工作流并连接 Kiro CLI 和 Claude Code 等开发工具。

Quick 现已开放免费和 Plus 两档定价,用邮箱即可注册,不需要 AWS 账号。

信源:https://www.aboutamazon.com/news/aws/amazon-quick-desktop-ai-assistant
GitHub一周两次大规模事故后Ghostty宣布迁离,CTO道歉将扩容目标改为30倍

GitHub 4 月下旬连发两起事故。4 月 23 日,merge queue 的 squash merge 出错,合并组含多个 PR 时会错误回滚此前已合并的提交,影响 658 个仓库、2092 个 PR,Git 数据未丢失但默认分支状态错误。4 月 27 日,Elasticsearch 子系统过载(可能因僵尸网络攻击),搜索功能停摆,依赖搜索的 PR、issue 和 Projects 界面全部显示空结果。

就在 4 月 27 日宕机之后,Ghostty 创始人 Mitchell Hashimoto 宣布项目将迁离 GitHub。Hashimoto 是 GitHub 第 1299 号用户,使用超过 18 年,也是 Vagrant 和 Terraform 的作者。他在博文脚注中说明,迁移计划已讨论数月、博文一周前就写好,与 4 月 27 日宕机只是时间巧合。但他之所以决定走,是因为过去一个月几乎每天都被 GitHub 故障影响工作,无法正常做 PR 审核,「这里已经不再适合认真做事了」。目前正与多家代码托管服务商洽谈,现有仓库 URL 将保留只读镜像。

同日,GitHub CTO Vlad Fedorov 发文为两起事故道歉,并将根因归结为 agent 开发工作流的爆发式增长。2025 年 12 月下半月起,仓库创建、PR 活跃度、API 调用量全面飙升,月合并 PR 峰值达 9000 万、月提交量 14 亿、月新建仓库 2000 万。一个 PR 可能同时触及 Git 存储、合并检查、分支保护、Actions、搜索、通知、权限、webhooks 等十多个子系统,小效率问题在高并发下连锁放大。GitHub 去年 10 月启动 10 倍扩容计划,今年 2 月已改为按 30 倍规模设计,同时推进关键服务隔离、将性能敏感代码从 Ruby 单体迁移到 Go、并着手多云部署。

信源:https://github.blog/news-insights/company-news/an-update-on-github-availability/
腾讯ima上线Agent模式:四模块记忆系统跨会话保留,可感知当前浏览内容

腾讯 AI 知识管理产品 ima 发布 Agent 模式「copilot」,从对话工具转向可执行任务的 agent 形态,目前采取申请制开放。

Agent 模式的核心是四模块记忆系统:copilot 设定(定义 agent 性格和风格)、用户档案(记录用户背景和偏好)、长期记忆(跨会话保留对话中反复出现的背景和事项)、经验技巧(agent 自行积累的使用经验,越用越准)。记忆内容在设置面板中可查看和编辑。

另一个变化是场景感知:copilot 以浮窗形式悬停在应用内,用户浏览网页、文件、知识库或笔记时,agent 自动读取当前内容,不需要手动上传。同步上线官方 Skills 技能包,首批包括知识库操作、笔记操作、报告生成等,用户也可从 SkillHub 加载第三方技能(目前有 3.5 万个),并支持接入第三方模型 API。

信源:https://mp.weixin.qq.com/s/zQ_jegVtRBxOOWqPq7ROBg
华为7nm芯片「第二条路」被堵:美商务部叫停华虹设备出货

美国商务部上周向多家芯片设备公司发出禁令信函,要求停止向中国第二大代工厂华虹的两座工厂出货特定设备和材料。Lam Research、Applied Materials 和 KLA 均被认为收到了信函,三家周二股价分别跌 3.1%、4.7%、5.8%。

商务部的顾虑是华虹旗下华力微电子正在筹备 7nm 制程。路透社 3 月曾独家报道华力在上海工厂启动 7nm 研发,目标 2026 年底实现每月数千片晶圆的初始产能。目前国内只有中芯国际具备 7nm 量产能力。知情人士透露,华为正计划将部分 AI 芯片生产从中芯国际转移到华虹。

商务部使用的是「is-informed」信函机制,无需走立规流程即可快速施加许可证要求。知情人士称此举可能让美国设备商损失数十亿美元销售额,而华虹也可能用国产或其他外国设备替代。

信源:https://www.reuters.com/world/china/us-orders-chip-equipment-companies-halt-some-shipments-hua-hong-chinas-second-2026-04-28/
查尔斯国王会见黄仁勋、贝佐斯、库克等六大科技CEO,谈英国创业融资

英国国王查尔斯三世国事访问美国期间,在华盛顿国宾馆 Blair House 会见六名美国科技业掌门人:英伟达 CEO 黄仁勋、亚马逊创始人 Jeff Bezos、苹果 CEO Tim Cook、AMD CEO 苏姿丰、Salesforce CEO Marc Benioff 和 Alphabet 总裁 Ruth Porat。话题围绕英国大学衍生创业公司的融资难展开。

查尔斯称这类创业者「总是最难起步的,他们掉进了可怕的死亡谷」。黄仁勋回应说 AI 和量子机器人领域机会巨大,英国需要更活跃的风投和创业文化。查尔斯接了一句「你们都是致命的竞争者」,黄仁勋说「不用有人死」,查尔斯追问「真的吗?」全场笑。Bezos 讲了 1995 年创办亚马逊时每次只能筹 5 万美元、被 40 个投资人拒绝的故事,查尔斯说「那 40 个人现在都在后悔」,还把错过亚马逊的投资人比作当年拒绝出版《哈利·波特》的出版社。

去年 9 月特朗普访英期间,微软、英伟达、谷歌、OpenAI 等公司承诺未来数年在英国投资 310 亿英镑(约 420 亿美元),覆盖 AI、量子计算和民用核能。当晚,上述科技领袖均出席了白宫为查尔斯举办的国宴。

信源:https://www.reuters.com/world/uk/king-charles-meets-with-us-tech-leaders-talks-startup-challenges-2026-04-28/
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前米哈游增长负责人创办AI投放agent公司LeapMind Growth,CMC资本领投天使+轮

LeapMind Growth 完成天使+轮融资,CMC 资本领投,金额未披露。公司成立于 2025 年 4 月,创始人马如平曾先后在 TikTok、快手、米哈游负责用户增长,累计管理超 50 亿美元增长预算。核心团队来自字节跳动、米哈游、快手、美团。

公司核心产品 GrowthGPT 是一个 AI 增长 agent,用户设定目标和预算边界后,agent 自行完成投放策略制定、广告创意迭代、跨平台执行和效果优化。系统内置预算安全防护和增长记忆(跨会话积累的业务上下文),用得越久越贴合业务。公司称在部分海外市场的冷启动投放中,GrowthGPT 端到端接管执行后获客成本比目标低 70%。

马如平说自己做了八年甲方的体会是,增长工作 80% 以上规则明确、可以交给 agent 执行,过去没有合适工具只能堆人。GrowthGPT 要系统化这 80%,让人专注剩下 20% 的核心决策。本轮由 CMC 资本联合香港投资管理有限公司设立的 CMC AI 创意基金出资。

信源:https://mp.weixin.qq.com/s/LUn0Tr4U0ejMPIPutjVCnw
Claude的中文税:问同样内容比英文多花65%token,OpenAI只多15%

AI 研究员 Aran Komatsuzaki 把 Rich Sutton 的知名论文「苦涩的教训」(The Bitter Lesson)翻成 9 种语言,喂进 OpenAI、Gemini、Qwen、DeepSeek、Kimi、Claude 6 家模型的分词工具(tokenizer),以英文原文在 OpenAI 分词工具上的 token 数为 1 倍基准,看各语言在各模型上花多少倍。结果:同样的内容用中文问 Claude,token 消耗是基准的 1.65 倍;用 OpenAI 只有 1.15 倍。印地语在 Claude 上更夸张,超过基准 3 倍。6 家横评里 Anthropic 垫底。

翻译会改变文本长度,所以跟英文比的倍数不完全精确。但更有说服力的是同一段中文在不同模型上的表现(仍以同一基准):Kimi 只花 0.81 倍(比英文还少),Qwen 0.85 倍,到 Claude 上变成 1.65 倍。文本完全一样,差距纯粹是分词工具的效率问题。中国模型处理中文比英文还省,说明问题不在中文本身,而在分词工具有没有为该语言做过优化。

对用户来说,token 多了,API 直接变贵,模型回答前等待更久,上下文窗口也更快用完。分词工具的效率取决于训练数据中各语言的占比:英文数据多,英文词被高效压缩;非英文数据少,只能切得很碎。Aran 的结论:谁的市场大,谁就更省 token。

信源:https://x.com/arankomatsuzaki/status/2049177688402022730