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腾讯一员工因晒300万年终奖被公司开除，虽然他5月份就被辞退，但是腾讯刚刚才补发了一个开除的通告。这个叶某是腾讯广州微信团队的一部门中层，获得了2025年最高等级的绩效，现金加股票激励超过300万，获得如此多丰厚的年终奖，作为正常人晒一晒无可厚非。但这哥们得意忘形，直接把公司内部截图发出来了，背景上面还有腾讯的水印，直接把腾讯公司架在火上烤。互联网大厂的中高管一年拿几百万本是稀松平常的事情，但是目前的舆论环境晒车晒房子晒奖金都是不合时宜的，这个哥们算是撞到了枪口，没办法，只能被腾讯拿出来挥泪斩马谡。

怎么好多人才知道的样子，那么惊讶，早就让多搜搜中芯上市的例子，虽然不一样，也可以学习学习吧。

小米汽车SUV，这个价格，你能受得了诱惑？

黔驴技穷美国今天突然宣布：7月23日，美国联邦通信委员会宣布了一项新规：禁止在美国销售任何含有被认定构成"国家安全风险的中国企业关键硬件的设备，华为、中兴等被列入清单企业的带逻辑处理功能的硬件组件，从此一律挡在门外。FCC主席卡尔说得很直白，这回是要彻底堵住零部件漏洞。而事情的起因还得从2022年那道禁令说起。当年FCC禁的是华为、中兴、海能达、海康威视、大华这五家公司的设备新授权。但搭载海思芯片的智能手机、含中兴零部件的其他品牌设备，照样能进美国市场，这就是卡尔嘴里那个漏洞，这四年，美方一直在补这个窟窿，先是6月26日把禁令扩到旧型号，如今干脆从整机一路打到零部件。我个人判断，这背后其实是美方的一种战略性焦虑。特朗普政府这几个月连续出招：禁中国无人机、禁中国路由器、收紧海底光缆、现在又砍到零部件层级。为什么这么急？因为他们发现，光禁整机拦不住中国技术，华为海思的芯片可以装到别家牌子的设备里，中国零部件早已嵌进全球电子产业链的骨子里。所以这一刀，表面是国家安全，实质是想把中国硬件从全球供应链的底层连根拔掉。但要我说，这刀挥下去，美方自己也得溅一身血。现代电子设备零部件成千上万，要让美国厂商逐一追溯料件来源。合规成本得涨到什么程度？难怪连前白宫国安会官员都承认，半导体这种东西可被用来污染整台设备，这话反过来听，就是全球设备都离不开半导体。封堵的代价，最终会摊到美国消费者和厂商头上。更关键的是，中方手里也有牌。6月22日，中国商务部刚把10家美国实体列入出口管制管控名单，半导体自主化这几年也在提速，华为基于韬定律六年内量产381款芯片，秋季还将推出完整采用逻辑折叠技术的新麒麟。美国人想用小院高墙锁死中国，可九年博弈下来，被激发出来的是中国技术的全线突破。早在，2018年美国禁联邦机构买华为，2022年禁私营部门新设备授权，2026年连零部件都不放过。每一次封顶操作，换来的不是中国科技的熄火，而是国产替代的加速。从EDA到光刻机，从成熟制程到先进封装，一条非西方的半导体路径正在成型。FCC这新规看似凶狠，本质是美方在时间窗口关闭前的竭泽而渔。而中方商务部出口管制清单的常态化使用，意味着规则的对等博弈才刚刚开始。对美企制裁美国封杀芯片对华芯片禁令美国商标局制裁

从美韩AI硬件股全身而退之后，花街大佬们的下一个赚钱的逻辑已经很清晰，靠持续做空这类标的获取收益。而要让做空逻辑顺畅跑通，最直接的方式就是用财报考核的压力，倒逼互联网巨头们大幅砍掉非必要的硬件开支。这套操作和当初他们要做多AI硬件时，以布局未来为名义集体施压巨头增加硬件投入的手法如出一辙。算不上什么暗箱操作，完全是所有人都能看见的明牌。

在京东上点了个外卖，俩汉堡加一个什么卷，一共14.9元。商家挣什么钱？奇怪。

这不就是小米汽车创新能力的直接体现吗？百年汽车工业，也就小米想到这点了。。。

万万没想到！台积电董事长魏哲家在东京会见日本首相高市早苗时，当场抛出一个重磅消息：台积电位于日本的熊本二厂，不再沿用此前规划的成熟制程，而是准备直接上马3纳米！这一步调整，远不只是把生产设备换得更先进，而是把熊本二厂的定位彻底改变了。按照原来的安排，这座工厂主要生产6至12纳米芯片，重点服务汽车、工业设备和消费电子。2026年3月底，台积电修改后的投资方案获得批准，熊本二厂计划在2028年导入设备并启动3纳米量产，规划月产能为1.5万片12英寸晶圆。为什么突然改计划？最直接的原因就是人工智能芯片需求太强，原先规划的产线已经无法完全适应未来市场。台积电2026年第2季度营收达到402亿美元，毛利率达到67.7%，两项数据都处于高位。公司还把2026年全年营收增长预期上调至超过40%。这说明先进制程不是没有订单，而是客户正在抢产能。在我看来，台积电把3纳米放到日本，首先考虑的不是帮助日本实现所谓“芯片复兴”，而是自己的客户需求。日本拥有索尼、丰田、电装等大型企业，人工智能、自动驾驶、机器人和高端图像传感器，都需要更强的芯片。熊本一厂能够满足传统汽车芯片需求，但想承接下一代智能汽车和人工智能设备订单，6至12纳米显然不够。这也是熊本二厂必须升级的现实原因。其次，日本政府愿意出钱。日本此前已经决定，向熊本二厂提供最高7320亿日元补贴。如今制程从原计划升级到3纳米，设备数量、厂房标准和配套设施都要改变，日本政府也在与台积电讨论是否增加支持。过去几十年，日本半导体产业从全球领先一路下滑，如今在先进逻辑芯片制造方面，已经明显落后于台积电、三星等企业。熊本二厂一旦顺利量产，日本就将首次拥有3纳米大规模制造能力，这对供应链安全和产业升级都有实际价值。但我认为，日本也没有必要过早庆祝。因为熊本二厂计划到2028年才量产3纳米，而台积电的2纳米已经在2025年第4季度进入量产，N2P和A16计划在2026年下半年量产，下一代A14也瞄准2028年投产。也就是说，等日本真正生产3纳米时，台积电最领先的工艺可能已经向更先进的节点推进。日本得到的是先进工厂，却不是台积电全部技术家底；获得的是进入先进制程产业链的机会，却不等于马上拥有独立研发能力。还有一个数据值得注意，熊本二厂规划的3纳米月产能只有1.5万片。对日本来说，这已经非常重要，但放在全球先进芯片市场中，规模并不算特别大。它更像是面向特定客户的区域产能，主要承担供应链分散、就近供货和满足日本客户需求的任务，而不是取代台积电其他生产基地。所以我认为，这次调整真正值得关注的，不是谁“拿走”了台积电的技术，而是全球半导体产业正在发生明显变化。过去，企业更关注在哪里生产成本最低；现在，企业还要考虑客户在哪里、补贴有多少、供应链是否稳定，以及产品能不能及时交付。台积电同时在中国台湾、美国和日本扩充产能，就是在这种环境下做出的商业安排。它既要分散生产风险，也不会轻易放弃最核心的研发和量产优势。对日本而言，3纳米落地确实是一大进展，但建成工厂只是第1步。能不能找到足够客户，能不能控制生产成本，能不能培养工程师，能不能形成设备、材料和封装配套，才决定这座工厂最终能发挥多大作用。说到底，台积电没有白送技术，日本也没有一步重回半导体巅峰。双方只是各取所需：台积电需要市场、补贴和海外产能，日本需要先进制造能力和产业信心。表面看是一座工厂升级，背后却是人工智能时代，各国争夺芯片产能的一次重要调整。

那英空降这一秒过火腾讯弹幕这一秒过火腾讯弹幕偶遇那英🔥腾讯排面直接拉满！居然邀请那英空降弹幕互动，从来没见过那英参与这类线上追剧活动，18点准时蹲！

美国影视业的三国演义。奈飞、苹果、亚马逊三家硅谷企业，构成当下重塑美国影视业格局最重要的外部力量。奈飞最早入局影视业务，起点只是一家DVD租赁服务商。最初它向传统制片厂采购影片版权，充当内容流转的渠道。察觉到线上观看的趋势之后，它转向大规模自制内容，直接扎根洛杉矶组建制片团队。很长一段时间里，它和院线体系存在分歧，坚持缩短影院窗口期，不认同旧时代层层分销的规则。它没有收购老牌制片厂，而是从零搭建完整的内容生产链条，依靠海量持续产出的剧集与电影吸引全球订阅用户。它所有决策围绕平台订阅收入展开，内容本身既是产品，也是维持用户留存的工具。它吸纳好莱坞成熟的摄制人才，遵守行业工会定下的规则，却并不依附旧制片厂体系，更像一名外来者，依靠渠道优势慢慢融入行业中心。苹果的姿态相对克制。旗下AppleTV+没有大规模囤积海量片库，也不曾出手收购老牌影视公司。它设立AppleStudios开展原创制作，长期坚持精品路线，控制每年推出作品的数量，倾向押注具备话题度、容易冲击奖项的项目。影视业务并不追求单独实现盈利，更多作为硬件生态的配套，用来维系苹果设备用户的长期粘性。需要影片登陆院线时，它选择和索尼这类传统发行方合作，借用现成的线下渠道。它取用好莱坞积累百年的工业能力，却无意建立规模庞大的片场体系，始终把内容视作服务自身硬件生态的一环。亚马逊做出三者里最具标志性的选择，收购米高梅。这笔交易不只是买进数千部影片版权与经典IP，等于直接收下一套古典好莱坞遗留下来的制片厂框架。如今AmazonMGMStudios并行两套运转逻辑，一方面延续米高梅长期熟悉的院线发行模式，尊重影院窗口期，持续推进传统大片项目；另一方面，所有内容最终服务Prime会员生态，影视作品用来提高电商会员留存。它同时站在新旧两套规则中间，保留雄狮片头代表的传统制片经验，内核却换上互联网平台的商业目标。米高梅归于亚马逊，恰好是古典制片厂时代落幕一个清晰的标记。三家企业路径差异明显，却拥有一处共同点。它们都不是诞生于好莱坞本土，资本源头来自硅谷，评价一部作品价值的标尺，和路易斯·梅耶经营米高梅的年代已经截然不同。梅耶依靠片场、长期艺人合约、院线闭环，从影片销售之中赚取利润；如今科技巨头看待影视内容，更多看作维系用户、巩固自身数字生态的资产。好莱坞依旧是美国影视工业的地理核心，摄制团队、后期配套、行业劳工规则依旧聚集于此，任何想要规模化制作影视内容的主体，很难彻底脱离这片产业集群。但整个美国影视业早已突破好莱坞旧有的边界。资金不再只来源于传统传媒公司，分发主战场逐步从影院、有线电视转向线上订阅平台。曾经由少数制片厂牢牢掌控权力的时代早已远去。传统大厂纷纷自建流媒体平台主动转型，科技资本持续向内容领域加码。界限不断变得模糊，很难再清晰区分外来互联网平台与本土影业。奈飞试图依靠规模与算法重构内容生产逻辑，苹果以精品内容稳固硬件用户，亚马逊尝试融合老牌制片厂资产与线上会员体系。三者并存竞争的局面，勾勒出行业转型阶段的样貌。古典制片厂体系瓦解之后，新一轮由数字渠道主导的整合缓慢成型，成为美国影视业的现在和未来。

亚马逊创始人贝索斯带妻子玩极限项目，精力充沛像20多岁

一年开了4万公里，在互联网是什么水平？

令人醍醐灌顶的一段话：“拼多多告诉你，人是爱占便宜的，美团告诉你，人是好吃懒做的，而朋友圈告诉你，人是喜欢炫耀的，彩票又告诉你，人是相信运气的，而茅台则告诉你，人是死要面子的。很多消费陷阱，都是善于掌握人性的缺点。比如隔夜茶不能喝，那为什么冰红茶12个月都能喝呢，隔夜菜不能吃，吃了得病，为什么预制菜365天都能吃呢。”拼多多、美团、朋友圈、彩票、茅台，它们不是产品，是人性的镜子。拼多多告诉你，人是爱占便宜的。美团告诉你，人是好吃懒做的。朋友圈告诉你，人是喜欢炫耀的。茅台告诉你，人是死要面子的。它们不是凭空制造了这些欲望，是发现了它们，然后给了一个出口。你点进去、下单、发出去、喝下去——你消费的不只是商品，是自己那个被精准识别出来的缺口。“隔夜茶不能喝，为什么冰红茶12个月都能喝？隔夜菜不能吃，为什么预制菜365天都能吃？”同一样东西，换了一个名字、换了一个包装、换了一套说辞，就从“有害”变成了“安全”。标准不是标准，标准是谁在说。这就是消费社会的运作方式：先制造一个恐惧，再卖给你一个解决方案。隔夜茶有害，但包装好的冰红茶是安全的；隔夜菜致癌，但工厂生产的预制菜是放心的。你不是在买茶买饭，你是在买那个“可以放心吃”的承诺。而那个承诺，恰恰是被同一批人制造出来的焦虑。他们先让你害怕，然后卖给你药。那颗药，就是他们自己做的。可我不觉得这段话是让人绝望的。它更像一面镜子：你在上面看见的不只是商家的手段，还有自己的反应。你知道自己会为了省钱去拼多多，知道会在朋友圈里挑好看的照片发，知道过年饭桌上摆茅台撑场面。那些缺口一直都在，只是商家找到了它们。你不是被骗，你是在那个瞬间，看见了真实的自己。真正的清醒，不是戒掉拼多多、关掉朋友圈、倒掉茅台。是下一次在那些按钮和标签前面，多停留三秒钟，问自己一句：这是我真的需要，还是他们让我以为我需要？隔夜茶和冰红茶的区别，不在于能不能喝，在于你有没有看清楚自己在喝什么。你看清了，选择喝或不喝，都算数。你没看清，喝下去的每一口，都是别人替你选的。这个世界在不停地向人兜售各种可以快速填补的缺口，但真正能填满你的，很少是一件商品。它往往是你停下来看清自己缺口的那一刻。当你知道了自己为什么下单、为什么点赞、为什么举杯，你就不那么容易在那些无底洞里反复折叠自己了。那些你意识到自己正在被引导的时刻，才是你真正开始选择的时刻。

再说个有趣的数字，小米汽车工厂一期，一年电费大概五千万，天然气费用大概四千万。

明明一看图片中的天窗，就能直观分辨出不是小米汽车。为什么还这么多人，一定要把事故栽在小米汽车的头上？关键是还这么多点赞。是真正了解汽车的人太少，还是真的有很多水军？

2026大厂校招来袭，腾讯、华为、阿里等大厂都有自己青睐的目标院校。就拿华为来说，按2026校招宣讲34所+目标56所名单，结合历年录用体量，西安电子科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等8所高校学生进华为比较稳。比如西安电子科技大学是34所里唯一211，西南ICT支柱；北京邮电大学是56所目标里的通信第三极。9月互联网公司集中秋招，虽如今互联网进入存量时代缩招，大模型算法岗待遇仍诱人。8家已宣布校招行程的大厂，有5所高校是它们都去宣讲的。不过，即便头部985高校计算机类学生，多数也进不了互联网，选就业托底性强的学校很重要。2026扩招应届生校招攻略

小仙女嫌西瓜不好吃，向美团申诉退款，商家找上门要西瓜。小仙女却说这是美团退的款，没有和他说要把西瓜退给商家，要商家去和美团沟通。摆明了小仙女就是要白嫖西瓜，可能都已经吃到肚子里了，现在揣着明白装糊涂，把所有的问题都推给美团，说是美团的客服没有告知他，他不懂要退货。这个商家表达能力也欠缺，总是说这个他要来拿货，就没法和这个小仙女陈述完整的事实。小仙女一而再的甩锅给美团，就是不承认自己的问题。作为成年人，在美团上面下单，上面是开店的商家，美团只是个中介。大家基于对中介的信任在上面下单买东西，商家发货，完成交易。现在交易有问题顾客退款了，那么商家要减少损失，拿回货天经地义。作为一个正常的成年人应该非常明白。故意胡搅蛮缠，推诿甩锅，就是想白嫖，占便宜。

别再给AI乱传文件了有道理，但不多真要是按这个逻辑，那其他线上软件也不能传，只要上传就存在信息泄露的可能，说白了，互联网环境下没有绝对隐私。所以在我看来，只要不上传个人信息、公司机密、商业合同这类敏感资料就行；单纯文案撰写、文档整理、普通文本翻译，没有敏感信息，该用就用，完全没必要焦虑。

小米汽车牛逼，整个汽车行业闻所未闻，小米汽车竟然做到了！小米车主又省钱又省心，确实非常良心了。

AI时代文科生更吃香了吗?这是个好问题，AI虽然能写代码、做报表，却无法真正理解人类的悲伤、正义感和文化隐喻。当技术门槛被AI踏平，文科生训练的批判性思维、共情能力和价值判断反而成为核心壁垒。无论是给大模型做价值观对齐，还是挖掘深度文化IP，都需要深厚的人文底蕴。在算法泛滥的年代，能提出“好问题”、判断“对与错”的文科生，正成为定义AI边界的掌舵者。所以单从使用者的身份出发，文科生有一定的优势，但不能就说是理科生就不行了，最好是两者兼备，哈哈～科技先锋官

我有一种预感：第二个震惊硅谷的“梁文峰”，已经出现了！没人能想到，DeepSeek之后，第二个让华尔街整个科技部门、交易部门集体冒冷汗的中国人，是几个月前还被全行业嘲笑“掉队”的90后杨植麟。去年整个国内大模型圈都在追热点冲跑分、赶场开商业化发布会的时候，杨植麟连公开露面的次数都屈指可数，不少投资人私下聚餐吐槽，说他拿了几十亿融资不跟着行业节奏走，放着快钱不赚，摆明了要被第一梯队甩在后面，甚至有行业媒体把他列进了“初代大模型创业者掉队名单”里。7月16号，杨植麟创办的月之暗面没有任何提前预热，没有租几千人的场馆搞造势活动，没有联系几十家媒体提前发通稿，就靠官方账号发了一条一百多字的公告，直接把KimiK3的全部信息摆到台面上。2.8万亿参数，原生多模态，100万token上下文，直接开放全部模型权重。很多人对这些数字没概念，这里给大家算个实账，100万token等于70多万汉字，普通人正常速度看完70万字要花3天，KimiK3全部扫完只需要1秒，你把整套20本的《资治通鉴》全塞进去，问它任何一个边角的人物官职、事件时间，它能精准报出来，连注释的出处都不会错。做工程的人把整个项目的几百页图纸、几千份施工日志全部传进去，当天就能出完整的风险排查和优化方案，不用再组织十几个人的团队翻半个月资料。整个行业里摸爬滚打超过5年的人都清楚，之前硅谷那边定了明规矩，核心参数超过1万亿的大模型，绝对不会对外放全量权重，最多给你个功能阉割的接口，收你十倍百倍的使用费，国内不少做应用开发的小团队，之前每年要花几十万甚至上百万买海外模型的授权，稍微碰点核心功能就被人家卡接口，动不动就停服涨价。之前国内有团队想自己做同量级的大模型，要么付不起海外机构的专利费，要么刚摸到门槛就被断了高端算力供应，卡了快两年没突破。杨植麟团队这一次直接把2.8万亿参数的全量权重放开，等于把之前硅谷攥在手里卖天价的核心技术，直接递到所有国内从业者手里。过去18个月，杨植麟团队的核心技术岗，平均每人每周在公司睡4晚，楼下24小时便利店的泡面他们包了三分之一的月销量。去年年底最紧张的时候，为了抢最后5%的模型精度，整个团队连续72小时没出机房，有人发烧到38度多，就在工位旁边支个行军床，挂着水还盯着参数仪表盘。这些事他们从来没对外说过半个字，去年拿的几个行业技术奖，领奖人都派的是普通一线工程师，杨植麟自己躲在机房调代码，连领奖台都没上。现在很多人默认，年轻人创业就得搞流量，开直播赚快钱，拿几个亿融资就该天天上热搜，买豪宅买跑车才算成功，杨植麟他们这帮人走的是完全相反的路，不蹭热点，不炒概念，甚至连对外的曝光都尽量压到最低，闷头把卡脖子的事干成了。华尔街那边现在慌的根本不是又多了个大模型竞品，是他们之前靠技术垄断收全世界“数字税”的日子，从这一刻开始就到头了。现在国内任何一个普通的小开发工作室，哪怕只有两三个人，想做个本地的政务便民系统，做个乡村的农技推广小程序，做个小工厂的生产流程优化工具，都不用再每年花几十万买海外的模型授权，直接拿KimiK3的权重适配一下就能用，成本直接降到之前的二十分之一。这些实打实的好处，没有任何造势宣传，没有任何道德绑架，就这么悄无声息落到了普通人手里。他们没拿这个事给自己买热搜，没拿这个事去要特殊的政策倾斜，甚至连发布会都懒得开，直接把东西往所有人面前一放，所有人都能用。这才是现在最缺的那批人，不图虚名，不赚快钱，啃最硬的骨头，把自己熬了几百个日夜攒出来的成果，直接交到全行业手里，没想着靠这个垄断市场，没想着靠这个坐地起价，最后惠及的是国内成千上万根本没能力碰大模型技术的普通从业者。

感觉雷总话里有话啊，看样子小米汽车内部可能有澎程的纯电版，但是推出是以后的事小米澎程小米汽车小米澎程雷军

当地时间2026年7月21日晚间，泽连斯基通过社交平台、视频讲话正式官宣：免去亚历山大・西尔斯基乌克兰武装部队总司令一职；任命米哈伊洛・德拉帕蒂（德拉帕特）接任乌军总司令，相关人事手续在7月22日正式落地生效。西尔斯基2024年2月接替扎卢日内出任总司令，任职两年五个月下台。————————这是不过了？

雪王这是在嫌弃美团的审美吗？

我有一种预感：第二个震惊硅谷的“梁文峰”，已经出现了！谁能想到，DeepSeek之后，第二个让华尔街集体冒冷汗的中国人，竟然是一个几个月前还被嘲笑“掉队”的90后。他叫杨植麟。7月16日，杨植麟创办的月之暗面突然扔出KimiK3，直接把模型往桌上一拍：2.8万亿参数，原生多模态，100万token上下文，还要开放模型权重。这次不是营销噱头，是真把硅谷攥在手里的蛋糕，又狠狠往下切了一大块。先给非技术圈的朋友掰扯明白，KimiK3这组参数到底是什么水平。之前把硅谷砸得晕头转向的DeepSeekV4，参数规模是1.6万亿，已经是当时全球开源模型的天花板；这次杨植麟直接把纪录拉高了快一倍，干到了2.8万亿，成了实打实的全球最大参数开源模型。更厉害的是它用的MoE混合专家架构，896个专家模块每次只激活16个，看着参数体量吓人，实际推理成本却控制得很克制，不是那种只能看不能用的“纸面怪兽”。再配上100万token的超长上下文，相当于一次性就能装下整部长篇小说、一整套项目代码库，做科研、啃文档、写复杂代码的人，光看这个数字就该懂有多香。但在我看来，最狠的从来不是参数，而是“开放模型权重”这五个字。这也是我一直觉得国产AI最聪明的破局路数——你跟硅谷巨头比闭源生态、比用户体量，短期肯定拼不过人家积累了几十年的家底；但你把顶级技术直接开源普惠，等于直接掀了人家的定价桌子。硅谷玩了这么多年的规矩，就是顶尖技术攥在手里，靠API按字收费，躺着赚全世界的钱。你想用最好的AI？行，价格我说了算，还得看我愿不愿意给你用。可现在呢？中国的创业公司把同级别的大模型完整权重放出来，谁都能下载、微调、二次开发，小团队甚至个人开发者，不用砸几十亿训练模型，也能用上顶级AI底座。这一下就把AI的门槛从“亿级”打到了“万级”，以后硅谷再想靠技术垄断收天价溢价，没那么容易了。也难怪马斯克反应这么快，当天就跑出来留言“Impressive”，转头又放话要对标，变脸速度比翻书还快——说白了就是真的疼了。说起来杨植麟也不是什么凭空冒出来的黑马。92年出生的广东汕头人，中学拿信息学奥赛一等奖保送清华，从热能工程转去计算机系，后来去卡内基梅隆读博，是Transformer-XL、XLNet这两个经典NLP架构的核心发明人，早年在谷歌大脑、MetaAI都做过核心研发，在全球AI圈早就是数得上号的技术大牛。换句话说，人家当年在硅谷的时候，就是做底层架构的好手，现在回国创业，根本不是跟着硅谷的路子亦步亦趋抄作业，而是带着自己的技术积累，在走一条不一样的路。有意思的是，杨植麟和梁文峰简直像一个模子刻出来的“硅谷克星”：都低调到近乎神秘，不爱开发布会、不接受采访、不站在聚光灯下讲故事；都死磕底层技术，不玩概念炒作、不搞流量内卷；最后都精准踩中硅谷的命门——用极致的技术+开源的模式，打破对方的垄断。如果说梁文峰是第一个捅破窗户纸的人，那杨植麟就是直接把门踹开的那个。有人可能会说，不就是个参数大点的模型吗，至于吹得这么神？我倒觉得这事的分量，远不止一个模型本身。这几年我们听了太多“中国AI只会堆算力、只会模仿”的风凉话，可从DeepSeek的极致成本控制，到月之暗面的注意力残差架构、超大参数开源，我们早就不是追在硅谷尾灯后面跑的追随者了，开始在技术路线上拿出自己的答案。更难得的是这份定力。现在的创业圈有多浮躁？成立半年就想冲估值，一年就琢磨着IPO，老板天天上综艺讲鸡汤，心思全花在怎么给投资人讲故事上。可杨植麟呢？在全网嘲笑他“掉队”的日子里，直接砍掉了市场投放，把几乎所有资金和人力都砸进了技术研发，甚至公开说“不以IPO为短期目标”。在人人都想赚快钱的时代，愿意沉下心跟技术死磕的人，本来就该赢。当然，客观说KimiK3还不是全球第一，综合能力比起GPT和Claude的顶级闭源模型还有差距，官方自己也坦然承认了这一点。但开源模型的可怕之处就在于，它不是一个团队在战斗。一旦权重全面开放，全世界的开发者都能在上面迭代优化，这种社区式的成长速度，是闭源模型比不了的。长期来看，谁的后劲更足，真的不好说。我越来越觉得，梁文峰不是偶然，杨植麟也不会是最后一个。中国的AI产业早就过了跟风模仿的阶段，一批年轻的技术人正在用自己的方式改写行业规则。硅谷躺着垄断AI时代的好日子，恐怕真的要进入倒计时了。而这个92年的年轻人，和他名为“登月”的野心，才刚刚开始让世界侧目。

看到个有趣的数据，小米汽车工厂，冲压车间钢材年用量，1.88万吨。压铸车间，铝锭年用量，6700吨。

成为X教授不是梦？以后用脑波就能打字？！Meta开源Brain2Qwertyv2，能即时把非侵入式脑波解码成句子，准确度逼近过去须脑部手术才能达到的水准。为数百万因脑伤而无法沟通的人带来福音。过去要靠植入电极、开刀，才能让AI解码器重建语言能力，这类侵入式做法难以普及。Brain2Qwerty走另一条路：受试者只需戴上脑磁图（MEG）装置，无须动刀。团队收集9位志愿者、每人约10小时、合计约22,000句的脑波资料。有别于人工设计的讯号流程，v2用端到端深度学习直接从原始脑讯号解码，再微调大型语言模型，借语意脉络把充满杂讯的脑波转成通顺语言。结果单字准确率达61%，远胜先前最佳非侵入式方法的8%；表现最好的受试者更多78%，逾半句子错误在一个字以内。研究也发现准确度随资料量呈对数线性提升，意味光靠扩充资料，就有望缩小与手术方法的差距。当然，先别急着想戴耳机用念力发文，MEG仍是需要磁屏蔽室的大型仪器，离日常穿戴还有一段路。最棒的是，Meta把训练程式码与v1资料集全部开源，让全球研究者都能一起加速脑科学研究。

我就说这互联网不能乱发吧

那个时候，还不叫，淘宝闪购，那个时候的名字，叫饿了么，

艹，浙赛被小米汽车霸榜了，真霸榜，一眼都是小米汽车…