如图，网页端的模型思考等级描述变成Instant，Medium和High了，是会有什么大动作么 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
交接 Markdown + 关键产物 交接codex不同账号之间的会话 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
Codex跑了3小时吧大概，突然这样了，关键我的主要内容还没总结出来，现在发消息一直这样，新开窗口正常工作，第一次遇到这种情况，该怎么解决 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
试了下，使用 AI 建了个 CMS ，跟风云服务器推广 SEO 关键字 才做 6 个月，目前每月收到有 500 、1200 、2500 ，3500 不等看运气 月月都有收入 vps 成本，每月 3 刀 :)
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电脑C盘满了，wps能清理48G临时文件，但是电脑关键扫不出来，求一个佬友wps临时会员 7 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
让他 check下 AI4S 基本代码，看到关键词直接秒了，又没让它手搓病毒 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
搜索了一下群里有佬推荐这本书，把书名写成了微微一笑，关键离谱的是我之前也一直以为是微微一笑。结果我找到书封面才发现原来是偷偷一笑。 偷偷一笑真的非常点题了。读完了这本书你会感觉余华是真的厉害，就这么一个人，从成年开始，到发家致富，再到和贵人一起出去PC，后面再学人包YANG。 等到房地产泡沫崩塌，又能全身而退，还拉着公司的十几个高管去集体PC，设局陷害，就为了不赔钱可以直接辞退他们。 关键是他老婆账户里还趴着3个亿的流动资金，这些人真的是个人资金决不用来还公司的债，都是利己到极致。 书里还写了卢克明的一个谎言，他说自己管理公司压力太大了，这么多年都压抑地硬不起来，其实是在外面玩的飞起，他回归家庭后主动找他老婆，他老婆怀疑说他外面这么多年肯定有人。他的这个谎言太离谱，我猜他老婆应该是不信的吧。 他老婆说5个亿理财亏了2个亿，会不会是个谎言？ 你就偷偷的笑吧！混蛋列传，期待后面的系列。 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
随便聊聊就cyber risk了，关键我整个上下文就没有和网络方面相关的啊 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
美国核能行业再迎关键进展：首座由私营企业开发、且采用非轻水堆技术的新一代反应堆，于40多年来首次在美国实现临界运行，并在爱达荷国家实验室（Idaho National Laboratory）完成“点火”这一重要里程碑。 这座名为 Antares Nuclear Mark-0 的测试微堆标志着西方核能发展迈出新一步，也是在美国能源部“反应堆试点项目”（Reactor Pilot Program）框架下率先达成临界目标的先进堆之一。 根据介绍，Mark-0 微堆于 2026 年 6 月 4 日实现所谓的“初始临界”（initial criticality）或“零功率燃料临界”（zero-power fueled criticality）。 这意味着反应堆被控制在刚刚足以维持核链式反应的最低功率水平，不以发电或输出热功率为目的，而是用于验证反应堆的计算物理模型、堆芯几何结构、控制棒性能以及初始中子学行为等关键参数，无需显著热功率输出和主动冷却流动。 业内人士将这一环节比作“首次让汽车发动机顺利点火”，虽功率不高，但对后续全面运行具有基础性意义。 这一进展直接呼应了美国能源部在“反应堆试点项目”中提出的目标——在 2026 年 7 月 4 日前，使至少三种先进反应堆设计完成临界运行验证。 该项目于 2025 年启动，旨在为长期停滞的美国核电产业“解套”。自 20 世纪 70 年代以来，由于公众舆论变化、政治压力以及对安全性的极致追求，美国核电审批监管程序日益复杂、成本高企，商业项目难以承受，由此导致新项目近乎停摆。 反应堆试点项目通过在联邦实验室园区采用能源部独立的安全授权与监督流程，对早期技术原型进行验证，从而绕开传统 NRC（核管会）商业许可路径的部分前期负担，加速一批新一代堆型走向实用化。 在这一项目候选方案中，由 Antares 公司研发的 R1 反应堆及其零功率前置测试堆 Mark-0，定位为高温固态微堆，设计发电功率区间在 100 千瓦至 1 兆瓦之间。 其模块化设计思路是：反应堆模块在工厂完成标准化制造，再整体运输至用电现场安装投运，并可通过叠加多个模块，按需扩展供电能力。 此类微堆瞄准的是偏远设施、军事基地以及对能源安全性和连续性要求极高的场景。 在燃料技术路径上，Antares 采用高丰度低浓铀（HALEU）与 TRISO（三重同轴各向同性）燃料颗粒组合。 单颗粒大小约似“粟米”，内部为富集至 19.75% 的铀-235，以铀氧碳化物（uranium oxycarbide）形式存在，外部包覆多层碳和陶瓷涂层，然后被压制成圆柱形燃料压块，装填入堆芯块体中。 这种燃料结构天然具备高温下保持包壳完整的能力，提升堆芯自稳特性和抗堆芯熔毁能力。 报道指出，这种配置有助于实现反应堆的“固有自我调节”，在极端高温条件下仍显著降低熔毁风险。 此外，设计允许类似“料斗”的堆芯结构，从顶部持续投放燃料小球或燃料块，并在底部排出已燃尽燃料，从而使换料过程相对简洁、连续化。 Antares 堆型另一大技术亮点在于其冷却系统。该反应堆采用液钠热管冷却：一系列封闭的钢质热管内部充填液态钠，无需泵或任何机械运动部件。 当堆芯发热时，热管内钠被汽化并向上输送至换热器，在那里冷凝放热后，再通过内壁毛细结构“吸回”堆芯区域，形成被动循环。 根据公司披露信息，即便在外部电力完全中断的情况下，这一被动式热管冷却系统仍可持续带走堆芯余热，为失电工况下的安全性提供额外冗余。 与此同时，Antares 的设计从一开始就针对美国陆军与空军的部署需求进行强化，因此在坚固性、机动部署能力与运维要求方面均满足严格的军用标准。 目前，该反应堆已被选定于 2028 年前后部署于德克萨斯州圣安东尼奥联合基地（Joint Base San Antonio），用于为军事设施提供高可靠能源保障。 美国能源部长 Chris Wright 在声明中称：“今天的成就是美国核能发展史上的重要时刻。通过让 40 多年来首座由私营部门开发的、非轻水技术的美国反应堆实现临界，Antares 展现了在释放美国创新潜力后可以做到什么。” 他还强调，特朗普政府将持续支持美国核工业的“重生”，以确保美国民众在未来数代都能获得可负担、可靠且安全的能源供应。 此次 Mark-0 在爱达荷国家实验室的成功临界，被视为美国推进小型模块化核反应堆与新一代先进堆型商业化进程中的关键信号，也为后续 R1 商用机组乃至更多私营先进核能技术的放大验证提供了现实范例。 查看评论
我记得好像是哈雷佬，但是翻完帖子，加上论坛搜索就是找不到，尴尬了 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 8 日消息，据多名网友分享，微信新版朋友圈主页最近右上角出现了“放大镜”图标，支持搜索历史朋友圈内容，点击图标输入关键词即可快速定位。 从目前网友的分享来看，该功能正处于灰度开放的阶段。IT之家也就此向腾讯客服进行求证，对方表示： 微信朋友圈新增了搜索功能！ 您可以点击微信首页右上角的“放大镜”图标，进入【我的朋友圈搜索】界面，输入关键词即可查找历史朋友圈内容。 该功能支持按朋友或发布时间筛选，方便您快速定位需要的信息哦 ~ 大家在 IT之家微信号 回复“ 微信 ”两字，即可获取当前最新官方内部版微信下载。
作为一个持续创业者，一直到了快破产了才把闲置了20年的编程重新捡起来，一直熬到了CHATGPT3.5，突然发现路开始宽了。 首先我给大家说一个例子，为什么人工智能表面上看上去让很多人面临失业危机。 京东招聘实习生审核发票，一天至少300张，给到150左右。 那么这样的岗位在人工智能出来以后，还有价值吗？ 还有！！ 因为虽然他们的效率仅仅只有OCR的千分之一，但是，软件不能背锅，活人（尤其是实习生）可以！！ 所以得出 规则1：人工智能会让背锅人变得更爽 （比如财务，核算发票的实习生，盖章的文员等等，甚至某种意义上的内科大夫等等，原来吭呲吭呲半天，现在10分钟搞定，剩下的时间可以摸鱼了！）！ 接下来讲第二个故事，每天BOSS直聘上打招呼，看简历。 这个可以自动化AI化吗？太可以了！！ 但为什么大公司不这么干？小公司也不这么干呢？ 大公司是属于谁的？大股东？！ ＮｏNO NO ,真正的大公司基本上都股权分散，基本上属于大家的，也就属于公家。 那么你那么卷，对你有啥好处？ 对领导有啥好处？ 领导要的是轻松自在+免责+有好处！ 你带来了200个面试？谁去面？ 让领导去面？你怎么想的？ 所以大公司的HR最喜欢的是让一堆供应商围绕着自己，情绪价值拉满+自己不用那么忙+懂得都懂的东西。。 而对于小公司，你有那么多需要招聘的职位吗？你确定把人招进来给得起五险一金？ 所以这玩意压根就是一个伪命题，你生产力提升了，考虑过环境能否接受的了吗？ 所以得出 规则2： 一个没有危机感的大组织里，AI只会成为所有领导的抵触。一个很有危机感的小组织里，绝大部分AI压根还没有到要发挥就前提都消失了。 接下来讲第三个故事 我们曾经做过一个百万级的项目，全自动化电商， 数字人视频种草–自动化电商交易。。。看上去完美闭环，120多个自动化模块。。。 结果发现， 做出来的视频没有流量！！！！！ 然后，项目就毁了。。。款也只收了不到一半。。。浪费整整一年时间。。。 你看到了没有？ AI给了我们幻觉，感觉可以大干一把，然而AI不能实现你本来就没有实现的东西，里面的关键诀窍你不明白。 规则３： 不要担心别人用AI冲击你，只要你的赢的关键诀窍AI替代不了就可以 接下来的故事很有意思， 我上上周去参加一个AI沙龙，一个佬们在和一堆姑娘们分享AI，他从机器学习说起，一直说到openclaw和Hermis， 姑娘们娇笑惊叹不止，很好的提供了情绪价值，可是我一看不对啊， 这佬们一共充值了100怎么还剩95呢？合着你一共也就花了5元API调用？ 合着姑娘们压根都没有应用。。。。。 但实际上姑娘们每天都在接触，比如刷的小红书抖音或者某些修图软件，背后都是AI，实际上，我给当时做我对面的姑娘一个建议： 你花在自己脸上和身材上的时间应该满足“一万小时定律”了，你需要用AI去强化它！而不需要也不应该把精力花在ＢｉｄｅＣｏｄｉｎｇ， 文档处理， 智能体上面。。。 你只需要找到在 美容，美体、美言、钓凯子方面最好的AI应用，充值去强化你就可以了。 实际上我想讲的是最后一条规则，最后我用一个故事来强化这一条。 规则4：2022年12月前你存在的优势，用AI去强化他，你的路就越来越宽！ 我曾经在编程上吃了巨大的亏，本质是懒惰，懒得背函数用法，懒得去debug。 但是这个导致我创业的几乎所有利润（来自于营销）都贴进了一个由10-15人左右的低水平程序员团队（前端，UI，设计，后端，产品经理，测试），整整10年。 当我雇佣不起一个时，我只好开始自己写代码做迁移。 我惊讶的发现，原来我们的几十个项目居然99+199一共300元就搞定了服务器。而原来需要每年5万。 我惊讶的发现，原来部署是如此简单，用宝塔就好似在傻瓜式操作。 我惊讶的发现，原来SOP以后，迁移网站和安装一个软件差不多。 我惊讶的发现，全局变量局部变量居然之前的程序员连这个都不明白，密码明文写在代码里。 然后。。。。我发现我输的不冤，我居然在我可以很强的领域，为了偷懒，而足足损失了数千万，结果换来了一堆垃圾。。。 然后我写了差不多15万行代码，其中有一个应用经历了大约350个版本后，跑到了全国第一名。 然后就是bide-coding. 我用2周时间重构了之前团队10年的结果，结果光一个项目就发现和修复了差不多500多处改进的地方，重大的漏洞，缺陷。。。。突然之间，我突破了，编程自由了。 然后，我就发现，这个仅仅是基础步骤，后面还有大量的需要迭代（来自物理世界的真实反馈），这个才是最关键的。 这一切，只不过是AI强化了我本来就很强的学习能力，尤其是数理化。 但是AI强化不了我的管理能力（很差），也强化不了我的性格（不怎么给别人情绪价值）。 **如果用AI强化自己本来就很强的部分，你就不仅不会失业，还可以腾飞！不仅不会创业失败，还可以腾飞！**不仅不会不幸福，还可以更加掌控人生。 反之，你很难赢（好比我做出的数字人视频和爆款一样，可就是没有流量） 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
抽象类 当父类的一些方法无法给出具体实现时，可以用abstract关键字来修饰该方法，不写方法体，把方法变成抽象方法，同时这个类也必须被修改为抽象类 抽象类的语法 abstract class XX {//这是抽象类 private String name; public XX(String name) { this.name = name; } public abstract void YY(); //这是抽象方法 } 抽象类的使用细节 抽象类可以没有抽象方法 抽象类不能被实例化，但可以有构造器 一旦类包含了abstract方法，则这个类必须被声明为abstract abstract只能修饰类和方法 抽象类的本质还是类，可以有类的一切内容 抽象方法不能有主体，即不能实现 如果一个类继承了抽象类，则它也必须实现抽象类的所有抽象方法，除非他自己也是抽象类 抽象方法不能被final、static、private修饰，因为这些都会阻碍类方法的重写 练习题 1)思考：abstract final class A{}能编译通过吗，why? 2)思考：abstract public static void test2()能编译通过吗，why? 3)思考：abstract private void test3();能编译通过吗，why? 答案是：都不能通过编译，final、static、private三者均阻碍类方法的重写 4)编写一个Employee类，声明为抽象类，包含如下三个属性：name，id，salary，提供必要的构造器和抽象方法:work()。对于Manager类来说，他既是员工，还具有奖金(bonus)的属性。请使用继承的思想，设计CommonEmployee类和Manager类，要求类中提供必要的方法进行属性访问，实现work()，提示“经理/普通员工名字工作中… 答案代码略：比较简单也比较长，就不放了 抽象类的最佳实践——模板设计模式 先阅读下面这段代码 public class TestTemplate { public static void main(String[] args) { new AA().job(); new BB().job(); } } class AA { public void job() { long start = System.currentTimeMillis(); int sum = 0; for (int i = 1; i <= 100000000; i++) { sum += i; } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("AA耗时：" + (end - start)); } } class BB { public void job() { long start = System.currentTimeMillis(); int sum = 0; for (int i = 1; i <= 10000000; i++) { sum *= i; } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("BB耗时：" + (end - start)); } } 我们可以发现，两个类中的job方法其实有重复性逻辑，我们考虑让其变简洁 于是我们可以考虑把job方法中的计时逻辑提取出来，只在job方法中保留工作逻辑 public void calTime() { long start = System.currentTimeMillis(); this.job(); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("BB耗时：" + (end - start)); } public void job() { int sum = 0; for (int i = 1; i <= 100000000; i++) { sum += i; } } 这样虽然job里的内容少了，但是整体代码量并没有减轻，并且calTime方法的大部分逻辑在AA类和BB类中是重合的。假如还有CC、DD类，那会更加臃肿。 为了让代码更加简洁，复用性更高，我们对代码进行更进一步的修改，考虑把calTime方法统一提取到一个更高级别的类，在其中需要调用job方法，job方法的具体实现存在于子类中。 public class TestTemplate { public static void main(String[] args) { new AA().calTime(); new BB().calTime(); } } abstract class Template { public void calTime() { long start = System.currentTimeMillis(); this.job(); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗时：" + (end - start)); } public abstract void job(); } class AA extends Template { public void job() { int sum = 0; for (int i = 1; i <= 100000000; i++) { sum += i; } } } class BB extends Template { public void job() { int sum = 0; for (int i = 1; i <= 100000000; i++) { sum += i; } } } 简单的说，抽象类的意义就是提升代码可复用性（把公共代码提取到父类抽象类中），同时定义统一规范（用抽象方法强制要求子类实现某些行为），告诉其他人，这个抽象类里哪些方法需要得到重写 2 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
FreeBSD 15.1 原计划在 6 月初发布，但由于连续出现新问题，发布进度再次推迟。 第二个候选版本（15.1-RC2）在上周发布，带来了一些小修复和更新，本被视为短期内通向正式版的过渡版本。 然而，开发团队此后又发布了第三个候选版本（15.1-RC3），使得正式版发布时间再度顺延一周。 与此前候选版本相比，此次 15.1-RC3 的变更集中在面向 x86/amd64 用户的关键性修复上。 根据发布公告，RC3 唯一列出的改动是对 x86 引导加载程序与内核交接过程中的“关键”缺陷进行修复。 这一问题在系统启动阶段可能导致引导挂起，且现象在加载英特尔微码更新时更为常见，但并非仅限于此场景。 开发团队指出，这些修复被视为发布前必须解决的高优先级问题。 FreeBSD 官方在最新公告中确认，15.1-RELEASE 目前计划于 6 月 16 日发布，前提是后续不再出现新的阻断性问题，从而保证发布周期不再被进一步打乱。 此前新增的两个候选版本被视为“意料之外”的步骤，但被认为有助于提高最终版本在不同硬件平台上的稳定性。 作为一次重要的稳定版本更新，FreeBSD 15.1 将在设备驱动、虚拟化、文件系统及平台支持等方面带来多项改进。 在硬件支持方面，该版本包含一系列驱动更新，以更好兼容新一代设备。 虚拟化相关功能也进一步强化，旨在提升在不同虚拟化环境中的运行效率和可靠性。 此外，FreeBSD 15.1 在 PowerPC 架构上新增了对 DTrace 探针的支持，为该架构平台上的调试与性能分析提供更丰富的工具。 调度器方面，开发者将 sched_ule 调度器实现为一个调度器实例，从而在调度框架层面提供更灵活的配置与扩展能力。 在云环境适配上，本次版本移除了 Oracle Cloud Infrastructure 的构建目标，以反映项目在云支持策略上的调整。 文件系统层面，FreeBSD 15.1 更新了对 OpenZFS 的支持，为存储子系统带来新特性与修复，并同步了一批软件包更新，以提升整体系统的功能性与安全性。 查看评论
final关键字 final可以修饰类、属性、方法、局部变量。 final的使用时机 不希望某个类被继承时 不希望某个类中属性的值被修改时 不希望类中的某方法被子类重写时 不希望局部变量的值被修改时 final修饰不同目标的具体含义 修饰目标 含义 类 不可被继承 方法 不可被重写，但可以被子类继承 属性 不可修改值 局部变量 不可修改值 方法参数 不可修改值 final的注意事项 final常量的命名通常为XX_YY final修饰的属性定义时必须被赋初值，初始化的位置如下 直接赋值 构造器内 构造代码块内 final修饰静态属性时，初始化位置如下 定义时 静态代码块内 final类不可被继承，但可以实例化 final修饰的方法虽然不可被重写，但可以继承 如果一个类已经是final了，那它无法被继承，因此其中的方法没必要用final final和static搭配使用效率更高，不会导致“类加载”，因为底层编译器做了优化处理 public class Test { public static void main(String[] args) { System.out.println(AA.num); } } class AA{ public static final int num = 10; static { System.out.println("AA的静态代码块被调用"); }; } 输出 10 静态代码块未被执行，说明类甚至没有被加载，编译器生成字节码文件时，编译器把对常量 num 的符号引用替换为常量值 10（即字面量） 包装类（Integer、Double、Float、Boolean都是fianl类型），String也是final类型，无法被继承 final如果修饰引用类型变量，不可修改的是引用地址本身，引用对象的内部状态可变 练习题 写计算圆的面积，分别在三个地方尝试初始化PI的值 package com.hspedu.finall; public class Test { public static void main(String[] args) { Circle circle = new Circle(2.0); System.out.println(circle.calArea()); } } class Circle { private double radius; private final double PI = 3.14; public Circle(double radius) { this.radius = radius; //PI = 3.14; //在构造器里赋值也可以 } { //PI = 3.14; 在普通代码块里赋值也可以 } public double calArea() { return PI * radius * radius; } } PS：注意三个地方初始化都可以，但是只能保留一个，因为如果保留两个就相当于修改PI的值了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 6 日消息，英国卫报昨日（6 月 5 日）发布博文，报道称在 2026 年世界杯足球比赛期间， 国际足联扩大 AI 社交媒体保护服务，用来减少球员和球队看到的辱骂内容。 IT之家援引博文介绍，2026 年世界杯将于下周四（6 月 11 日）开赛，国际足联已向所有参赛足协免费提供社交媒体保护服务中的内容审核功能。 这套系统最早在 2022 年卡塔尔世界杯后引入，核心作用是拦截球员账号和球队账号下的恶意留言。 越来越多英超俱乐部如今也在使用类似工具，重点屏蔽种族主义、恐同和厌女内容。 系统会依据 30000 个关键词过滤辱骂和冒犯性评论，并在 2 秒内完成隐藏。发帖者仍能看到自己的留言，但不会知道评论已被隐藏并上报调查。 若后续核查确认违规，相关人员可能被禁止购买国际足联比赛门票，或被俱乐部限制入场。这项能力已适配 Meta 旗下平台、YouTube、TikTok 与 Threads。
IT之家 6 月 6 日消息，据科技媒体 Tom's Hardware 本周（6 月 3 日）报道，英特尔 Arrow Lake 处理器的表现让不少硬件发烧友感到失望。如今英特尔承认了这一点， 并通过激进低价策略的 Arrow Lake Refresh 重新赢得用户信任 ， 为下一代 Nova Lake 奠定基础 。 作为参考，英特尔酷睿 Ultra 200S（IT之家注：Arrow Lake）采用全新架构设计，但上市后并未获得玩家认可。部分玩家认为，该处理器的游戏性能甚至落后于上一代产品，与 AMD 相比缺乏明显优势。且该处理器虽然在生产力性能上具备竞争力，但整体性能不足以跻身最佳桌面处理器之列。 英特尔客户端计算事业部高级总监 Nish Neelalojanan 在台北电脑展 2026 期间表示，公司对新推出的 Ultra 7 270K Plus、Ultra 5 250K Plus 两款处理器采取激进定价策略，旨在重新赢得玩家信任。 Nish Neelalojanan 对此表示：“从发烧友的角度来看，我们需要重建声誉。我们的目标是为玩家提供真正价值，从 Arrow Lake Refresh 开始，未来还会有非常强大的产品路线图。这其实都是大家已经知道的事情，我也没有透露什么秘密”。 事实上，英特尔已经在近期多次提及 Nova Lake，官方宣称该处理器将于 2026 年底推出。但该公司对市场需求变化非常敏感，甚至每天都要开会讨论市场变化。 据悉，目前有传闻称 Nova Lake 将采用 bLLC（超大容量末级缓存）设计，挑战 AMD 的 X3D 产品线。不过截至目前，英特尔官方尚未确认该消息。
关键是这些都是本科 ， 硕博们有感觉了吗 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
据《华尔街日报》报道，Siri是市面上最“笨”的聊天机器人之一。苹果公司希望通过一次重启，让其AI业务东山再起。下周，苹果将举办年度全球开发者大会(WWDC)，预计将揭晓一款更接近ChatGPT的“现代版Siri”。旧版Siri将被摒弃。长期以来，旧版Siri功能极其有限，以至于许多人即使使用它，也仅限于设置闹钟等基础功能。 Siri 新版Siri基于Google的Gemini技术构建，预计将提供更现代化的搜索体验，能够记住用户之前的查询，并访问其设备上的数据以提供个性化回复。苹果预计也会推出独立Siri应用，并与对手一样引入付费高级功能。 关键问题在于，新版Siri以及其他操作系统更新，是否能够让苹果走上一条将生成式AI能推向大众的道路，利用上其强大资产。尽管苹果在AI领域已落后竞争对手数年，但其强大的生态与用户基础，反而可能使其具备“后来居上”的市场优势。 “我认为苹果将在AI领域获胜，”曾在乔布斯手下担任苹果零售主管的罗恩·约翰逊(Ron Johnson)表示，“手机是人们使用AI的主要设备。而苹果正在与合适的伙伴合作，为手机带来独特的AI体验。” 库克 苹果CEO Tim Cook利用公司在设备领域的统治地位，将公司打造成了一座收费站：一方面从应用中每年收取数百亿美元费用，让应用能够触达消费者；另一方面又从Google获得同等规模的收入，以让其成为Safari的默认搜索引擎。 手机优势 如今，大多数消费者接触到的AI，还只是一种更高级的在线搜索。但是，Anthropic的业务在大量专业人士使用Claude完成各类任务的推动下实现了爆发式增长。这表明，AI的未来也将延伸到普通消费者领域，智能手机将成为能够执行类似工作的高级助手。 未来，智能手机可能会自主预订餐厅，因为它拥有用户的日程表，并了解其饮食限制；它或许能自己打车，因为它知道用户家庭住址并存储了信用卡信息。随着智能手机智能体直接代表用户调用在线服务，应用本身可能会被“抽象化”。 在这一未来场景中，苹果的关键优势在于：iPhone已经对用户无所不知。那些投入数千亿美元训练最先进AI模型、并希望触达消费者的公司，很可能都必须通过苹果这一入口才能接触到用户。 iPhone是AI载体 美国银行分析师瓦姆西·莫汉(Wamsi Mohan)在最近写给投资者的报告中表示，苹果可能会成为应用操作的交易市场。如今，应用争抢的是下载量和用户使用时长。未来，它们争抢的可能是成为智能手机助手调用的服务。例如，如果Uber希望Siri在用户叫车时优先选择它，它很可能需要向Apple Pay高额费用。 OpenAI为了掌控自己的命运，与苹果前设计天才乔尼·艾维(Jony Ive)合作，开发自家AI设备。去年秋天，它还推出了应用商店策略。但到目前为止，其应用策略并未激起多大水花，而且它似乎也不太可能推出一款能说服消费者放弃iPhone的设备。 如何让智能AI落地？ 苹果此前就曾承诺过推出更智能的Siri。两年前，它表示该聊天机器人将能够与消息和应用进行交互，并理解用户的屏幕内容。但是，苹果未能兑现这些功能，并且被迫就一宗集体诉讼达成和解。 “苹果面临的严峻挑战在于，它是否有能力将其Apple Intelligence能力(可能停留在想象)，转化为人们真正会使用的产品或服务。”证券研究公司MoffettNathanson分析师克雷格·莫菲特(Craig Moffett)在一份给投资者的报告中写道。 实际上，如果苹果无法提供强大的AI来引导iPhone用户适应这个新世界，那么它的所有优势都将无足轻重。具有讽刺意味的是，16年前，当Siri作为一个独立应用推出时，其联合创始人最初构想的正是一种能够完成任务的智能助手，例如预订餐厅座位。然而，苹果在收购该应用之后未能实现这一愿景。苹果在Siri现代化改造上一直举步维艰，经过多年的努力，它最终还是不得不求助于Google来提供后端技术。 苹果在AI领域的另一项优势：强调用户隐私保护，同样也是一种限制。一方面，这一立场增强了消费者信任，使用户更愿意向苹果而非其他被认为滥用或出售数据的公司分享个人信息；但另一方面，苹果对公司自身也隐藏用户信息，这增加了苹果工程师训练更好AI模型的难度。 苹果在获取内存供应方面的困难将是另一个挑战。未来，iPhone将需要更多内存来在“设备端”运行复杂的AI模型，从而避免把用户数据上传到云端。然而，像英伟达这样的AI芯片制造商正在大量消耗内存，导致内存价格飙升。 去年，苹果宣布其AI部门负责人退休，原因是他未能改进Siri。如今，苹果已没有任何借口不兑现承诺。 查看评论