其中最能体现 MG4 这款车特点的优势主要有 3 点，分别是：OPPO 智行车手互联功能、一体式热管理系统以及全球首发的半固态电池，咱们一个一个来看。

车机不够智能一直是名爵的痛点。之前名爵 MG7 就因为车机生态封闭、导航软件落后、操作逻辑反人类等缺点被车主联合维权，造成了不小的负面影响。

这次在全新 MG4 上名爵痛定思痛，和手机大厂 OPPO 联手，在新车型上搭载了OPPO 车联产品矩阵的最新功能，并且可以兼容目前市面上最多的手机品牌。

良好能耗表现的达成依赖于名爵自研的一体式热管理系统，经过长期自研，名爵使用了长信的稀土合金材料，成功平衡了车端不同模块的热管理需求，使得整车工作温度范围达到了同级最宽，最低为 -35°，相比传统的分体式热泵空调系统，名爵 MG4 的空调能耗低 50%，冬季制热效率则提升了 30%。

此外，新款名爵 MG4 采用了 CTB 一体式电池车身技术，整车扭转刚度达到了 31000N·m/deg，在 50km/h 侧面碰撞测试下，电池包形变仅 3.6mm，在碰撞挤压、针刺、极端环境等试验下，电池包状态依旧良好。

全新 MG4 还将搭载全球首个批量上车的半固态电池，相比于目前的全液态电池，半固态电池拥有更高的安全性、能量密度、寿命以及更宽适的温度范围，抗压能力也更高。上汽目前已经搭建好了完备的量产生产线，搭载半固态电池的 MG4 车型将在 9 月份公布价格并上市。

讲完了名爵 MG4 领先和创新的部分，接下来该讲讲名爵作为一辆家用两厢车的部分。

全新名爵 MG4 的车身尺寸为 4395×1842×1551mm，轴距为 2750mm，车辆的前脸造型很年轻运动，大灯使用了不规则的造型轮廓，内侧锐角造型很犀利，内部的光源结构有着不错的精致感，车辆底部还使用了赛车风格的扰流铲设计。车尾部分采用了贯穿式尾灯组设计，两侧灯组内部采用类似箭头的造型，点亮后有着很高的辨识度。

名爵尽可能的利用了车身空间，做到了 409mm 的副驾腿部宽度和 984mm 的后排腿部空间，车辆的后备箱空间来到了 471L ，同时独有的 3 层立体后备箱还额外提供了 98L 的下沉储物空间，车辆的二排座椅放倒后能与后备箱形成 1.87m² 的大床。

在舒适性配置上，全新名爵 MG4 给到了前风挡双层镀银防晒玻璃和带电动遮阳帘的全景天幕，紫外线阻隔率达到了 99.9%，后排则配备了行政轿车级的隐私玻璃，方向盘加热和前排座椅吸风也都有配备。除了手车互联功能外，名爵还为 MG4 配备了 360°全景影像、透明底盘以及自动泊车和离车泊入等功能，高配车型上还搭载了高速 NOA 功能。

MG 品牌目前总体的境况是国外销量和国内销量差了几个数量级。

2024 年 MG 品牌的整体销量超过了 70 万辆，其中欧洲市场卖了 24 万辆，国内销量仅有 7.4 万辆，但是由于地缘政治、关税等各种原因，MG 的总体销量下滑了 16.7%。

因此如何更好地抓住国内市场，就成了上汽要重点考虑的问题。这次的 MG4 则在产品力的部分交上了一份不错的答卷，但国内的汽车市场早已不再是仅靠产品力就能通吃的情况，品牌力、渠道建设、营销传播等方面都不能拉下，于是除了车机之外，名爵 MG4 也将在营销和渠道上也要和 OPPO 深度合作，让车辆可以通过 OPPO 渠道完成车辆的定价和销售。

和目前涉及汽车业务的小米和华为不同，OPPO 之前向来以极强的线下渠道能力著称，上汽这次选择与 OPPO 合作也看看中了其在品牌建设、公关传播和新媒体等方面的积累和沉淀。

上汽曾在更早的发布会上提到，「双方正在积极探索「汽车+智能终端」的跨界合作渠道创新模式」。

很快，我们就能在 OPPO 体验店里看到名爵汽车了。

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赶在问世 10 周年，累计销量破百万的节点，上汽大众带来了全新的凌渡 L 和凌渡 L GTS。

大众凌渡原本的英文名叫做 lamando，这个单词的读音和「辣馒头」有点像，因此车友通常会将凌渡称为辣馒头。

较之上一代车型，新款凌渡L的外观和内饰设计均有较大变化。

新款凌渡 L 的长宽高分别为 4791/1831/1469mm，轴距为 2731mm。车辆的前大灯组变为了更为修长的剑眉星目 LED 大灯，两个灯组通过贯穿式 LED 灯带及可发光 LOGO 连接在了一起。车辆前脸中网的尺寸也有所加大，使用了大量的 L 型元素，下部前唇也加入了镀铬装饰。凌渡 L GTS 则采用了黑化处理的前格栅，营造出了更强烈的运动氛围。

 

车身侧面，新款凌渡 L 依旧延续了凌厉的俯冲式轿跑车身的造型，溜背式的流线车顶和贯通全车且力量感十足的腰线也得到了保留，车门造型改成了无框式设计。凌渡 L GTS 则拥有了全新的黑化轮圈。

新款凌渡 L 的尾灯样式有稍作改变，采用了脉冲式流光 LED 灯带搭配可发光 LOGO 的组合，凌渡 L GTS 还增加了运动化双出排气。新车一共有波萨诺瓦白、蒙太奇黑、赛博灰、弗拉明戈红、波西米亚灰五种车漆颜色。

新款凌渡 L 配备了全新的 10.25 英寸全液晶仪表及 12.9 英寸中控大屏，车机芯片使用了高通骁龙 8155 ，内置科大讯飞 AI 语音助手和文心大语言模型，并且支持 CarPlay、CarLife、HUAWEI HiCar 手车互联功能。此外，新车还将提供车道居中、ACC 高级自适应巡航、IPA 泊车辅助、RPA 远程泊车辅助等驾驶辅助功能。

此次更新的另一个重点在于新款凌渡 L 将不再采用之前的 1.4T 发动机，而是升级为了 1.5T EVOⅡ 发动机，其最大功率为 118kW，最大扭矩 250N·m，采用 350bar 超雾化燃油喷射系统，并匹配了第五代 DQ200 高效率双离合七速变速箱，此发动机的油耗约为 5.45L / 百公里。

凌渡 L GTS 则将搭载的是 EA888 Gen3.5 2.0T 高功率发动机，采用 350bar 超高压喷射，最大功率 162kW，最大扭矩 350N·m，匹配 DQ381 7 速湿式双离合变速箱，让新车的零百加速来到了 6.98 秒。这款发动机被网友戏称为「修车厂一生之敌」，号称「30万公里无大修」

新款凌渡 L及凌渡 L GTS 全系都将采用前麦弗逊后多连杆式独立悬架。

凌渡 L 性能的最佳背书来自于赛道，作为上汽大众333车队的御用赛车，凌渡 L 赛车在去年助力车队勇夺 CTCC 运动杯 S 组年度车队杯冠军，并包揽车手杯冠、亚、季军，实现了「大满贯」。

作为参考，目前在售的凌渡 L 指导价为 15.39 万元至 19.09 万元，实际终端售价约为 11.29 万元至 14.99 万元。新款车型的更多细节和售价则将在成都车展上揭晓。

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P7 这款车对于小鹏，意味着什么？

P7 并非是小鹏的首辆车，但小鹏真正在市场上站稳脚跟并打响名号，初代 P7 功不可没。

在 2020 年，新势力们方兴未艾的时刻，P7 凭借设计、续航以及在当时独一无二的高速 NOA 智能辅助驾驶和连续语音对话，让市场认识到，原来中国新势力企业真的能造出有模有样的智能汽车。

正如何小鹏在发布会开场时讲到的：

所有小鹏 P7 车主的共同选择， 成就的不止是小鹏 P7， 是中国汽车工业几代人共同努力的积累正在被认可， 是中国汽车品牌开始探索智能科技创新的符号， 是中国新能源汽车行业注定将会引领世界的民族信心。

而「五年磨一剑」的新一代 P7，虽然其外观产生了显著的变化，但其核心定位依然未曾有所改变——

它依然是一台，走在时代前沿，主打科技与时尚的纯电豪华轿跑。

这把剑磨的是设计、是技术、是三电、是辅助驾驶，也是何小鹏本人乃至整个小鹏公司。

一台颠覆想象的时尚轿跑

P7 从来不追逐潮流，我们希望好的艺术品可以影响潮流。 全新小鹏 P7 在设计之处就目标明确，要设计一款被这个时代铭记的产品，「一辆从未来开回现实世界的智能跑车」。

全新 P7 有棱有角的外观或许很有争议，觉得它好看或者不好看的人各执一词，但不可否认的一点是，这是近几年新势力车型中最具设计感和最有辨识度的一辆。

这种设计感来源于 P7 与众不同的车身比例和姿态。

新一代的 P7 长 5017mm、宽 1970mm、轴距为 3008mm，但小鹏 P7 车高仅为 1427mm，空气弹簧调到最低时会下降到 1407mm，相比初代 P7 降低了 43mm，也比帕美、Model S 等轿跑车型来的更低。

宽体低趴的车身姿态，搭配上新 P7 俯冲造型的车头姿态和较宽的尾部造型，带来了相当强烈的冲击感，将 P7 这辆车偏运动和时尚的属性展示的一览无遗。

小鹏并没有为了造型而去牺牲车辆的通过性，小鹏在新 P7 上使用了更薄的 800V 平台电池包，从而让新 P7 拥有了 142mm 的满载电池间隙，将空簧调高之后的离地间隙可以达到 172mm，大于满载 Model Y 和满载蔚来 ES6 等车型。

设计感还来自于新 P7 概念车一般的未来科技感。

小鹏放弃了传统汽车「眼睛状」的大灯造型，使用了「光翼+银剑」造型的一体式无断点流水贯穿灯，将大灯融入到了整车的线条设计中。除此之外，小鹏为了车身造型的统一和简洁，创新性的采用了嵌套在机盖内的纯平黑色发光 Logo 以及和主动进气格栅重叠的悬浮式牌照框以及隐藏式的毫米波雷达。

全新 P7 的尾部设计和前脸一脉相承，大掀背式的车尾上面集成了一体式贯穿无断点的尾灯，同时主动升降式电动尾翼也能够随车速自动切换模式，可以在极速 230km/h 的速度下提供约 900N 的下压力。

全新小鹏 P7 在外后视镜和尾部下侧雾灯处设置了两个智驾小蓝灯，内部也在方向盘卫星键处增加了智驾小蓝灯。

在颜色设计上，小鹏提供了星瀚绿、星暮紫、星芒蓝、律动黄、新月银、微星灰六种时尚外观色，车漆工艺也使用了和顶级汽车品牌同款的巴斯夫鹦鹉漆。为了映衬新 P7 的时尚属性，小鹏特意为前四种颜色请了明星代言。

一台面向未来的科技智能轿跑

走进车内，全新 P7 的「智能灵动仿生座舱」提供了深空灰、气宇灰、星球紫三种内饰色，同时整体设计依然保持了相当程度的科技感及运动属性。

全新 P7 的「科技感」IP 仪表台融合了 AR-HUD、运动仪表屏、三轴联动屏、Touch Pad 以及优化过的三幅运动方向盘和流水动态氛围灯。

这块 15.6 寸的三轴灵动中控屏可以实现左右各 15 度摆动和上下 10 度的点头动作，它可以和分区语音控制联动，当语音被唤醒是，屏幕将转头朝向声音来源，有更强的互动感；它也可以和哨兵模式相结合，当识别到一侧有风险后，灵动屏将转向该侧，警告车外的潜在威胁。

新 P7 对三幅运动方向盘做了优化，左右只需 1.35 圈就可以打满方向，上方也做了削平设计以便驾驶者能够更好的看到仪表和 AR-HUD。此外小鹏还在方向盘中间下方加入了两个智控旋钮，里面集成了驾驶模式、空簧高度、Boost 模式以及智驾模式、车手模式和调教设定的快速调节。

P7 同时搭载了一体式的运动座椅，坐垫长度 500-550mm 可调，结构上采用了 3D 立体分层式结构以及慢回弹发泡海绵，在提供了良好运动包裹感同时，最大限度保留了乘坐舒适性，也支持 16 向电动调节和通风、加热、按摩以及主驾专属音响。

小鹏还为主驾座椅提供了独有的双侧翼功能，可以基于小鹏自研的控制算法实时采集车辆侧向 G 值、车速、方向盘转角、方向盘转速等信息，在检测到动态变化时，在 10ms 内响应激活，为驾驶者带来人车合一的操控感。

虽然是一台运动轿跑，但是 P7 依旧拥有不错的空间表现。在轿跑造型下，全新 P7 实现了 1400mm 的臀部空间和 1 米 8 身高下 120mm 的膝部空间，后排座椅角度来到了 97.6 度，整体乘坐姿态更偏「躺」，能够有效的分摊乘客体重。同时全新 P7 还提供了 575 升的后备箱和 56 升的前备箱，二排座椅放倒后可以全车拓展空间可以达到 1929L。

全新 P7 也将隔热、防晒、隔音和隐私方面一次性做到了位。小鹏在全新 P7 上首发了三层镀银天幕，前排配备了双层夹胶玻璃以及后排和后风窗的隐私玻璃，实现了 99.99% 的紫外线隔绝率以及 99.58% 的红外隔绝率，车内噪音也下降了 5dB。

这次的首秀发布会主要是讲外观内饰，但小鹏也简要透露了 P7 操控和性能的部分。

新 P7 全系搭载了 800V 架构的 5C 超充 AI 电池，10 分钟能够补能 525 公里，续航有 702、750 和 820 公里三个版本。

在性能上，新车采用了中置电驱布局，底盘则采用了全铝前双叉臂和后五连杆的悬架结构，并且全系标配双腔空悬，从而让新 P7 做到了 440mm 的最低重心和 3.7 秒级的零百加速以及 230km 的最高时速。

智能化一直是小鹏的标签，因此新 P7 将全系标配三颗图灵 AI 芯片，其中 2 颗位于 VLA 大模型，一颗用于座舱内的 VLM 大模型，整车有效算力将达到 2250Tops，图灵 AI 智驾也将全系标配 。

每一代 P7 似乎都代表着小鹏当下最重要的目标和决心。

如果说初代 P7 的目标是让小鹏证明自己有造车的能力，那么这代 P7 则承载着整个小鹏品牌再次向 20 万元以上的高端市场冲刺的决心。

和 5 年前不同，目前小鹏的销量主要来自于均价较低的 MONA M03 ，其上半年的交付量达到了 8.7 万辆，贡献了小鹏国内市场交付量的 48.36%，前端时间发布的 G6 和 G9 也有点不温不火。

来自高工智能汽车研究院监测数据显示，今年 1-6 月，小鹏品牌车型的实际交付均价为 17.52 万元，远低于理想的 37.61 万元、问界的 37.82 万元，仅高于零跑的 14.85 万元。

而零跑也在本周宣布了旗下的 D 系列将于 2026 年第一季度正式量产，首款车型将是冲击 30 万价位的旗舰全尺寸 SUV。在这种竞争态势下，P7 和 G7 能不能撑起小鹏在更高价位市场的信心就显得尤为重要。

目前看来， P7 选择了抓住高端化、智能化和个性化的趋势，在设计风格上大胆创新，确实收到了不少好评，但这些好评能否转化为实实在在的销量，还是得看最终的定价以及质量把控。

P7 这次罕见的没有公布预售价格，或许也正体现出了小鹏的纠结与犹豫，毕竟「五年磨一剑」的机会确实不常有。

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本文为会员文章，出自《单篇文章》，订阅后可阅读全文。

几个月前，爱范儿在一台 M3 Ultra 的 Mac Studio 成功部署了 671B 的 DeepSeek 的本地大模型（4-bit 量化版）。而如果把 4 台顶配 M3 Ultra 的 Mac Studio，通过开源工具串联成一个「桌面级 AI 集群」，能否把本地推理的天花板再抬高一个维度？

这也是来自英国创业公司 Exo Labs 正尝试解决的问题。

 「不要以为牛津大学 GPU 多得用不完」

你可能会以为像牛津这样的顶级大学肯定 GPU 多得用不完，但其实完全不是这样。

Exo Labs 创始人 Alex 和 Seth 毕业于牛津大学。即使在这样的顶尖高校做研究，想要使用 GPU 集群也需要提前数月排队，一次只能申请一张卡，流程漫长而低效。

他们意识到，当前 AI 基础设施的高度集中化，使得个人研究者和小型团队被边缘化。

去年 7 月，他们启动了第一次实验，用两台 MacBook Pro 成功串联跑通了 LLaMA 模型。虽然性能有限，每秒只能输出 3 个 token，但已经足以验证 Apple Silicon 架构用于 AI 分布式推理的可行性。

转折点来自 M3 Ultra Mac Studio 的发布。512GB 统一内存、819GB/s 的内存带宽、80 核 GPU，再加上 Thunderbolt 5 的 80Gbps 双向传输能力——让本地 AI 集群从理想变成了现实。

同时跑两个 670 亿参数大模型是什么体验？

4 台顶配 M3 Ultra 的 Mac Studio 通过 Thunderbolt 5 串联后，账面数据相当惊人：

• 128 核 CPU（32×4）
• 240 个 GPU 核心（80×4）
• 2TB 统一内存（512GB×4）
• 总内存带宽超过 3TB/s

这样的组合几乎是一台家用级别的小型超算。但硬件只是基础，真正发挥效能的关键是 Exo Labs 开发的分布式模型调度平台 Exo V2。Exo V2 会根据内存与带宽状态将模型自动拆分，部署在最合适的节点上。

在现场，Exo V2 展示了以下核心能力：

• 大模型加载：8-bit 量化后的 DeepSeek 完整载入需要 700GB 以上内存，单台 Mac Studio 无力承担。Exo 会将模型拆分部署到 2 台 Mac Studio 上完成加载。激活后，它的「打字速度」基本上超过了人的阅读速度。

• 并行推理：在运行 DeepSeek V3 的基础上，又加载了同样 670 亿参数的 DeepSeek R1。系统立即将 R1 分配到剩余的两台设备上，实现两个大模型并行推理，支持多用户同时提问。

• 文档私有问答：拖入公司财报 PDF，模型在本地完成知识嵌入与问答，不依赖任何云端资源，数据完全私有可控。

• 轻量微调：若企业有数千份内部资料，可通过 QLoRA + LoRA 技术进行本地微调。单台微调需耗时数日，而通过 Exo 的集群调度能力，训练任务可线性加速，大幅缩短时间成本。

巨大的成本差异

爱范儿在现场后台观察拓扑图发现：即使 4 台机器同时处于高负载状态，整套系统功耗始终控制在 400W 以内，运行几乎无风扇噪音。

要在传统服务器方案中实现同等性能，至少需要部署 20 张 A100 显卡，服务器加网络设备成本超 200 万人民币，功耗达数千瓦，还需独立机房与制冷系统。

苹果芯片在 AI 浪潮中意外找到了新定位

M3 Ultra Mac Studio 的起售 32999 元，配备 96GB 统一内存，而 512GB 的顶配版本价格确实不菲。但从技术角度来看，统一内存架构带来的优势是革命性的。

在设计 M 芯片之初，苹果更多是为节能、高效的个人创作而生。但统一内存、高带宽 GPU、Thunderbolt 多路径聚合等特性，却在 AI 浪潮中意外找到了新定位。

传统 GPU 即使是最高端的工作站卡，显存通常也只有 96GB。而苹果的统一内存让 CPU 和 GPU 共享同一块高带宽内存，避免了数据在不同存储层级之间的频繁搬运，这对大模型推理来说意义重大。

当然，EXO 这套方案也有明显的定位差异。它不是为了与 H100 正面对抗，不是为了训练下一代 GPT，而是为了解决实际的应用问题：运行自己的模型，保护自己的数据，进行必要的微调优化。

如果说 H100 是金字塔顶的王者，而 Mac Studio 正在成为中小团队手中的瑞士军刀。

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时隔 5 年，OpenAI 发布 2 款开源模型

时隔五年之后，OpenAI 刚刚正式发布两款开源权重语言模型——gpt-oss-120b和 gpt-oss-20b，而上一次他们开源语言模型，还要追溯到 2019 年的 GPT-2。

相关阅读：刚刚，OpenAI发布2款开源模型！手机笔记本也能跑，北大校友扛大旗

亮点方面：

• gpt-oss-120b：大型开放模型，适用于生产、通用、高推理需求的用例，可运行于单个 H100 GPU（1170 亿参数，激活参数为 51 亿），设计用于数据中心以及高端台式机和笔记本电脑上运行
• gpt-oss-20b：中型开放模型，用于更低延迟、本地或专业化使用场景（21B 参数，3.6B 激活参数），可以在大多数台式机和笔记本电脑上运行。
• Apache 2.0 许可证： 可自由构建，无需遵守 copyleft 限制或担心专利风险——非常适合实验、定制和商业部署。
• 可配置的推理强度： 根据具体使用场景和延迟需求，轻松调整推理强度（低、中、高）。完整的思维链： 全面访问模型的推理过程，便于调试并增强对输出结果的信任。此功能不适合展示给最终用户。
• 可微调： 通过参数微调，完全定制模型以满足用户的具体使用需求。
• 智能 Agent 能力： 利用模型的原生功能进行函数调用、 网页浏览 、Python 代码执行和结构化输出。
• 原生 MXFP4 量化： 模型使用 MoE 层的原生 MXFP4 精度进行训练，使得 gpt-oss-120b 能够在单个 H100 GPU 上运行，gpt-oss-20b 模型则能在 16GB 内存内运行。

值得一提的是，据 OpenAI 官方介绍，gpt-oss-120b 仅需 80 GB 内存，而 gpt-oss-20b 更是仅需 16GB 内存就能运行。

根据 OpenAI 公布的基准测试结果，gpt-oss-120b 在竞赛编程的 Codeforces 测试中表现优于 o3-mini，与o4-mini持平；在通用问题解决能力的 MMLU 和 HLE 测试中同样超越 o3-mini，接近 o4-mini 水平；而参数规模较小的 gpt-oss-20b 在这些相同的评测中仍然表现出与 OpenAI o3-mini 持平或更优的水平。

英伟达：芯片不存在后门、终止开关和监控软件

昨晚，英伟达官方发文表示，其 GPU 不存在也不应该设置终止开关和后门。

英伟达表示，将后门和终止开关嵌入到芯片有可能为黑客和敌对势力提供可乘之机，这将会破坏全球数字基础设施和业界对领先技术的信任。很多国家和地区的既定法律对此也有明确规定，要求公司修正漏洞，而不是制造漏洞。

其强调，产品安全性必须始终以正确的方式实现：通过严格的内部测试和独立验证，并完全遵守全球网络安全标准。强大的安全性建立在「深度防御」的原则之上：叠加多重保障措施，以确保任何单点漏洞都不会损害或关闭系统。

同时，英伟达方面还表示，有人将智能手机的「查找我的手机」或「远程擦除」等功能视为 GPU 终止开关的模型，「这种类比站不住脚，因为软件功能完全由用户选择和控制，它们不是硬件后门」。

英伟达还在文末强调：

NVIDIA 芯片中没有后门、终止开关和监控软件。这些绝不是构建可信系统的方式，也永远不会是。

DeepMind 宣布推出全新世界模型

昨晚，Google 旗下 DeepMind 正式宣布推出最新通用世界模型 Genie 3。

官方介绍，只需要给一个文本提示，Genie 3 可以生成动态世界，用户可以在实时 24 帧/秒的速度下进行导航，并在 720p 分辨率下保持几分钟的一致性。

世界模型是一种能够利用其对世界的理解来模拟世界某些方面的 AI 系统，使智能体能够预测环境将如何演变以及其行为将如何影响环境。

据悉，Genie 3 相较于前代 Genie 2 和自家的视频生成模型（如 Veo 2、Veo3），它是作为第一个允许实时交互的世界模型，同时与 Genie 2 相比，其一致性和真实感也得到了提升，并且画质也从 360p 一跃至 720p。

核心特点上：

• Genie 3 能够模拟世界物理属性，体验自然现象，如水、雷电，以及复杂的环境交互。
• 模拟自然世界，生成充满活力的生态系统，从动物行为到复杂的植物生命。
• 创造动画/小说模拟世界，捏出奇幻场景和富有表现力的动画角色。
• 超越地理和时间的界限，探索不同的地方和过去的时代。
• 拓展实时能力边界，并且能做到长时程环境一致性。

官方表示，Genie 3 将会在迈向通用人工智能（AGI）的过程中发挥关键作用，并且智能体将在世界上扮演更重要的角色。

Anthropic 发布 Claude Opus 4.1

昨晚，不仅 OpenAI 跟 Google 放出王牌炸弹，Anthropic 也推出了重磅更新——Claude Opus 4.1。

Claude Opus 4.1 是对前代 Claude Opus 4 的全面升级，重点强化了 Agent 任务执行、编码和推理能力。

基准测试结果显示，Opus 4.1 将在 SWE-bench Verified 达到了74.5%的成绩，将编码性能推向了新高度。此外，它还提升了 Claude 在深度研究和数据分析领域的能力，特别是在细节跟踪和智能搜索方面。

来自业界的反馈印证了 Opus 4.1 的实力提升。比如 GitHub 官方评价指出，Claude Opus 4.1 在绝大多数能力维度上都超越了Opus 4，其中多文件代码重构能力的提升尤为显著。

目前，这款新模型已向所有付费 Claude 用户和 Claude Code 用户开放，同时也已在Anthropic API、亚马逊 Bedrock 以及 Vertex AI 平台上线。

在定价方面，Claude Opus 4.1 采用了分层计费模式：输入处理费用为每百万 token 15 美元，输出生成费用为每百万 token 75 美元；写入缓存的费用为每百万 token 18.75 美元，而读取缓存仅需每百万 token 1.50 美元

机构：华为冲上全球平板出货量第三

昨日，分析机构 Canalys 发布最新数据，2025 年第二季度全球平板电脑出货量达到 3900 万台，同比增长 9%，环比增长 5%。具体来看：

• 在平板电脑市场，苹果继续稳居第一，2025 年第二季度 iPad 出货量达到 1410 万台，同比增长 2%；
• 三星以 670 万台的出货量位列第二；
• 华为超越联想升至第三，出货量为 320 万台，同比增长 29%；
• 联想和小米则分别以 310 万台和 300 万台出货量跻身前五。得益于其在中国市场强大的线下渠道，小米进一步缩小了与联想之间的差距。

Canalys 研究经理 Himani Mukka 表示，在中国消费者补贴政策的支持以及全球商用招标项目的推动下，全球平板市场在第二季度继续展现出强劲的增长势头。

哪吒汽车开启重整招募

据财联社消息，8 月 4 日，合众新能源管理人发布《关于公开招募重整投资人的公告》。公告提到，嘉兴市中级人民法院于 2025 年 6 月 12 日裁定受理合众新能源汽车股份有限公司（即哪吒汽车）破产重整一案。

相比 6 月合众新能源管理人发布的《意向投资人预招募公告》，此次公告中对于意向投资人的报名保证金设置了一定的门槛，报名保证金为 5000 万元（含前期如有支付意向金）。

同时，《关于公开招募重整投资人的公告》明确，最终的重整投资人确定后，其应及时与管理人签订相应的《重整投资协议》。《重整投资协议》签订后三个工作日内，重整投资人应当向管理人支付 1 亿元的投资保证金。

值得一提的是，从阿里资产官方信息显示，根据此前《意向投资人预招募公告》的要求，已经有 58 名意向人参与投资人预招募。据财联社援引知情人士消息，目前意向人比较多，但投资能力参差不齐。这次设置了报名门槛，正是要对意向人进行进一步的筛选。

理想 i8 降价，仅保留一个版本

昨日，理想汽车发布公告称将统一旗下 i8 车型的配置版本。

据悉，本次理想 i8 调整将以 Max 版本作为标准配置，并将售价从 34.98 万元调整为 33.98 万元，同时额外赠送价值 1 万元的铂金音响，并提供后舱娱乐屏套装作为选装，价格 1 万元。

这意味着原以 36.98 万元选择 Ultra 版本的用户，只需要 34.98 万元的价格即可实现原选择的全部配置。同时理想汽车将为原选择 Pro 版本的用户退订或者升级配置。

在解释为何要调整配置时，理想汽车表示 i8 上市后有超过 98% 的用户选择了理想 i8 Max 和 Ultra 车型，但大家吐槽最多的是车型版本略显复杂，难以选择，一些高端配置的选装还不被支持，尤其希望冰箱作为标配，增加二排屏的选装，所以才做了此次调整。

值得一提的是，昨日理想创始人李想透露，理想 i8 小订用户超 3 万。

多家企业开启 2026 年校招

日前，多家企业开启 2026 年校园招聘。

阿里巴巴：

昨日，阿里巴巴正式启动秋季 2026 届校园招聘，计划发出 7000 多个 offer。据悉，本届秋招阿里巴巴进一步扩大 AI 相关岗位比例，占比超 6 成。

另据界面新闻消息，部分 AI 业务部门占比更高，阿里云、阿里国际、钉钉占比 80%，高德占比 75%。包含阿里巴巴控股集团、淘天、阿里云、阿里国际、通义实验室、钉钉、高德等在内的阿里巴巴旗下 15 个业务均已开启秋招。

字节跳动：

字节跳动计划发出 5000+Offer（共计 8 大职类），其中研发类需求增加 23%，产品岗 Offer 较去年多 1 倍。本次校园招聘全年开放投递，每人 2 次投递机会。

小米：

昨日，小米集团也开启了 2026 届全球校园招聘正式启动，面向海内外招聘 2026 届应届毕业生。

官方信息显示，本次校园招聘涵盖算法类、软件研发类、硬件研发类、产品类、设计类等 16 大职类，工作地点包括北京、上海、南京、武汉、西安、深圳等国内城市及多个海外城市。

「设计深圳」2025 将于 9 月开展

据悉，第三届「设计深圳 Design Shenzhen」将于 2025 年 9 月 18 日至 21 日在深圳会展中心举办。

作为亚洲权威消费科技与室内设计盛会，「设计深圳」2025 将呈现一场汇聚消费科技、室内设计、工业设计等多个领域精选内容的盛会。

「设计深圳」2025 推出全新布局——消费科技馆和豪宅设计馆，通过消费科技、豪宅设计和商用设计三大板块，以综合视角诠释科技与设计的深度融合。

值得一提的是，展会还将呈现六大特别策划，包括电竞巢、Re:Materialize 材料美学趋势展、WELLFORM、制造编辑、GOOD DESIGN SELECT、WellConnect两大论坛——「全球豪宅设计大会」和「科技创新大会」。

活动将聚集科技、设计、商业等领域的近 120 余位行业领袖，预计吸引逾 4 万名观众，拓宽科技与设计的边界，洞悉未来生活方式。

腾讯研究员：人形机器人的进化之路

日前，腾讯研究院发布《仲夏六日谈》最新一期，邀请到了多位 AI 届学者进行探讨，「具身智能发展到哪」「具身智能的未来如何」等问题。

复旦大学计算机科学技术学院教授肖仰华在节目中表示，如今整个具身智能领域，从技术到产业，仍然是「Demo」很酷炫，实际还在落地应用「最后一公里」的泥潭中挣扎。

其指出，在成本、供电、精细度操作等方面，目前的技术仍然还做不到走入「千家万户」。所以肖仰华认为，整个具身智能产业，虽然有不少激动人心的突破和进展，但是「最后一公里」如何走完，是当下可能要去迫切思考的问题。

而上海交通大学人工智能研究院助理教授穆尧则提到，现阶段仿真技术的提升发展迅猛。其表示，这不仅是具身智能领域的突破，也是整个 AI 行业的进步。

穆尧认为，随着生成式模型的发展，在 AI 赋能下，机器人的仿真效果从「非常假」至少提升到「视觉上逼真」的水平。但他也强调，虽然近几年视觉上愈发逼真，但物理交互层面的仿真仍需加强，这也是未来重要的研究方向。

另外，帕西尼感知科技 CTO 张恒第在节目中透露，在硬件上，其团队有了很多的进步：数据采集频率和精度提升，触觉能感知温度、能精确判断物体是否滑落等。

对此，他表示，这些所有的信息都会帮助自身的模型更好地在新环境中做泛化。所以从这个角度来看，他认为今年是「继续磨刀」的一年，但离真正「砍柴」已经不远了。

全新小鹏 P7 内饰曝光

昨日，小鹏汽车正式公布了旗下全新 P7 车型的内饰信息。

据悉，全新小鹏 P7 将拥有科技岛仪表台。具体来看，新车将采用三幅运动方向盘，拥有双卫星旋钮，并配备运动仪表盘和「追光全景」抬头显示（支持 AR 车道级导航等）。

值得一提的是，新车配备三轴灵动屏，支持拟人唤醒、滑动朝向、拟人哨兵等；另外，新车还提供了全新的 Touch Pad 智慧触控，支持一触开启前备箱、掀背尾门等。

新车将于今晚正式发布。

宇树发布新款四足机器人

昨日，宇树科技发布 Unitree A2 星际猎影四足机器人。

官方介绍，A2 整机约 37Kg，空载续航约 20KM，负载力超 100kg，最大奔跑速度 5m/s，最大攀爬高度 1m。

能力上，A2 能完成倒立行走、单腿倒立、连续空翻，穿越草地、乱石堆等复杂地形的高难度挑战，摔倒后也能快速爬起。此外，A2 还配备了超广角激光雷达 3D 感知系统，可升级为轮足版本。

7.38 万元起，全新 MG4 发布

昨日，上汽 MG 正式发布了旗下全新 MG4 车型，先看售价：

起售价为 7.38 万元起，目前提供 437km 和 530km 两个续航版本，半固态电池版本 9 月公布价格，并承诺年内批量交付。

外观方面，新车配备智慧星眸 LED 前大灯以及 MG 发光车标，尾部配备星矢贯穿式 LED 尾灯，提供 6 款配色选择。

尺寸方面，新车轴距为 2750mm，长宽高分别为 4395mm/1842mm/1551mm，提供最高 1361L 的灵活储物空间。

座舱方面，MG 与 OPPO 智行联合打造「手车互联功能」，可实现手机语音备车、手机无感钥匙、手机网络共享、全量生态上车等功能。舒适性上，全新 MG 4 提供带电动遮阳帘的全景天幕，配备双层镀银玻璃以及后排隐私玻璃。

性能方面，新车配备 120kW 电机，极速可达 160km/h，百公里电耗最低 10.4kWh，直流快充可做到 20min（30%-80%）。另外，全新 MG 4 还提供 14 项主动安全配置。

华为开源 7180 亿参数大模型

日前，华为开源了三款盘古模型，参数规模分别为 1B、7B 和 718B 三个版本，其中最高规格的 7180 亿参数版本已于 5 月 30 日官宣，而当时也引起了较高关注度。

盘古 Ultra MoE 718B：

• 基于昇腾 NPU 从零训练的大规模混合专家语言模型，总参数量为 718B，激活参数量为 39B；训练了约 19T tokens，具备快慢思考融合能力。
• 模型架构采用了业界主流的 Multi-head Latent Attention (MLA)、Multi-Token Prediction (MTP)、大稀疏比等架构

：https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-ultra-moe-718b-model

盘古 Embedded-7B：

• 基于昇腾 NPU 从零训练的高效大语言模型，参数量为 7B（不含词表 Embedding）；训练了约 19T tokens，具备快慢思考融合能力；模型结构为 34 层 Dense 架构。

：https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-embedded-7b-model

盘古 Embedded-1B：

• 基于昇腾 NPU 从零训练的高效语言模型，参数量为 1B（不含词表 Embedding），模型结构采用 26 层 Dense 架构，训练了约 10T tokens。
• 值得一提的是，盘古 Embedded-1B 是一个为端侧设备运行而设计的高效快思考语言模型，支持昇腾 Atlas 200I A2。

：https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-embedded-1b-model

淘宝 88 会员升级：打通多个平台

据新浪科技获悉，淘宝近期将上线全新大会员体系，打通饿了么飞猪盒马等阿里系资源，包含购物、外卖、旅行、出行等权益，吃喝玩乐、衣食住行全面覆盖，88VIP 用户权益将全面升级。

据我们实际观察发现，88VIP 专区已上线盒马 X 联名会员、升级版飞猪会员等内容，其中可申领盒马 90 天的 X 会员（截止 9 月 10 日）。

报道称，这是饿了么、飞猪并入中国电商事业群，阿里从电商走向大消费平台战略之后的标志性业务动作。业内分析认为，多元化会员权益将显著提升淘宝主站用户活跃度，增强用户黏性。

网易内部人士回应「多款游戏崩了」

据悉，昨日上午，网易旗下《阴阳师》《第五人格》《七日世界》等多款游戏突发登录异常，「网易游戏崩了」话题迅速冲上微博热搜。据玩家反馈，游戏界面卡死在登录环节，「重启设备」「切换网络」「删了重装」均无效。

据凤凰网科技援引网易内部人士消息，「内部办公系统 popo 也出现一点问题，可以收发消息，但有些业务办不了了」。该人士分析称，本次宕机大概率是网易内部服务器问题。

值得一提的是，网易内部也发布公告证实了这一观点，「由于机房网络故障，导致 POPO 部分服务（云空间、任务、工作台、开放平台等）……运维团队正在紧急处理。」

在昨日下午，《阴阳师》《第五人格》《七日世界》等多款游戏官方发文确认了本次「网络故障」，并表示已完成修复。补偿方面：

• 《阴阳师》：游戏内将会通过邮件形式发放对应补偿；
• 《第五人格》：通过游戏内邮件发放 15 个排位珍宝 + 10 张排位保分卡的补偿；
• 《七日世界》：将在游戏内发放：远归之蝶宝箱·II5、橙色细纹皮革燃料3、星之彩*1000。

星巴克推出「金桂」系列

日前，星巴克中国推出「金桂」系列桂花饮品，分别为金桂拿铁、金桂金烘美式、金桂凤凰单枞茶拿铁。

据介绍，今年星巴克推出的金桂系列，在每杯饮品的顶部都精心点缀着 70 朵来自「桂花之乡」湖北咸宁的金桂。其中，金桂凤凰单枞茶拿铁还采用了凤凰单枞作为茶底。

8 月 5 日起，在门店线下柜台正价购买金桂系列大杯及超大杯饮品，还能得到限量金桂香片一张，提前沾沾秋日金桂气。

《死神来了》首次登陆内地院线

昨日，华纳兄弟电影正式官宣惊悚电影《死神来了：血脉诅咒》，内地将定档 8 月 22 日上映。值得一提的是，这是该系列作品首次登陆中国内地。

影片讲述了大学生史蒂芬妮饱受反复出现的暴力恶梦所困扰，于是决定回到家乡，寻找唯一可能打破这个循环的人，并拯救家人免于无法避免的可怕厄运的故事。

《死神来了：血脉诅咒》由扎克·利波夫斯基、亚当·伯恩斯坦执导，布瑞克·巴辛格、特奥·布里奥内斯、凯特琳·桑塔·胡安娜主演，于 5 月 16 日北美上映。

《为你遗憾》海报曝光

据新浪电影消息，电影《为你遗憾》曝光海报，将于 10 月 24 日北美上映。

影片改编自《爱情，到此为止》原作者科琳·胡佛的同名畅销小说，聚焦一对母女摩根和克拉拉，讲述了摩根因为过早怀孕结婚而搁置了自己的梦想，她不希望 16 岁的克拉拉重蹈覆辙，两人性格迥异，目标也不同，相处越来越困难，只有身为丈夫/父亲克里斯能作为家庭的粘合剂和顶梁柱，但一次神秘且影响深远的意外事故打破了一切平静。

该片由约什·布恩执导，艾莉森·威廉姆斯、麦肯娜·格瑞丝、戴夫·弗兰科、梅森·泰晤士、薇拉·菲茨杰拉德、斯科特·伊斯特伍德主演。

舒淇、李心洁主演，《回魂计》定档

日前，超自然惊悚剧集《回魂计》（The Resurrected）首曝预告，将于 10 月 9 日上线 Netflix。

该剧讲述在一个虚构的城市 Benkha，两个母亲因为仇恨走到了一起，要为被卷入拐卖和诈骗案的女儿们复仇。在一个神秘女神的帮助下，两人「复活」了死去的犯罪团伙头领。虽然此举造成了无尽的痛苦，但怒火仍未平息，而更为黑暗的秘密逐渐揭露，两人的合作因此受到考验，并被迫面对正义和自身道德的界限。

剧集由陈正道、许肇任执导，舒淇、李心洁、贾静雯、傅孟柏、苏格拉瓦·卡那诺（Weir）等出演。

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时隔五年之后，OpenAI 刚刚正式发布两款开源权重语言模型——gpt-oss-120b和 gpt-oss-20b，而上一次他们开源语言模型，还要追溯到 2019 年的 GPT-2。

OpenAI 是真 open 了。

而今天 AI 圈也火药味十足，OpenAI 开源 gpt-oss、Anthropic 推出 Claude Opus 4.1（下文有详细报道）、Google DeepMind 发布 Genie 3，三大巨头不约而同在同一天放出王炸，上演了一出神仙打架。

OpenAI CEO Sam Altman（山姆·奥特曼）在社交媒体上的兴奋溢于言表：「gpt-oss 发布了！我们做了一个开放模型，性能达到o4-mini水平，并且能在高端笔记本上运行。为团队感到超级自豪，这是技术上的重大胜利。」

模型亮点概括如下：

• gpt-oss-120b：大型开放模型，适用于生产、通用、高推理需求的用例，可运行于单个 H100 GPU（1170 亿参数，激活参数为 51 亿），设计用于数据中心以及高端台式机和笔记本电脑上运行
• gpt-oss-20b：中型开放模型，用于更低延迟、本地或专业化使用场景（21B 参数，3.6B 激活参数），可以在大多数台式机和笔记本电脑上运行。
• Apache 2.0 许可证： 可自由构建，无需遵守 copyleft 限制或担心专利风险——非常适合实验、定制和商业部署。
• 可配置的推理强度： 根据具体使用场景和延迟需求，轻松调整推理强度（低、中、高）。完整的思维链： 全面访问模型的推理过程，便于调试并增强对输出结果的信任。此功能不适合展示给最终用户。
• 可微调： 通过参数微调，完全定制模型以满足用户的具体使用需求。
• 智能 Agent 能力： 利用模型的原生功能进行函数调用、 网页浏览 、Python 代码执行和结构化输出。
• 原生 MXFP4 量化： 模型使用 MoE 层的原生 MXFP4 精度进行训练，使得 gpt-oss-120b 能够在单个 H100 GPU 上运行，gpt-oss-20b 模型则能在 16GB 内存内运行。

OpenAI 终于开源了，但这次真不太一样

从技术规格来看，OpenAI 这次确实是「动真格」了，并没有拿出缩水版的开源模型敷衍了事，而是推出了性能直逼自家闭源旗舰的诚意之作。

据 OpenAI 官方介绍，gpt-oss-120b 总参数量为 1170 亿，激活参数为 51 亿，能够在单个 H100 GPU 上运行，仅需 80 GB 内存，专为生产环境、通用应用和高推理需求的用例设计，既可以部署在数据中心，也能在高端台式机和笔记本电脑上运行。

相比之下，gpt-oss-20b 总参数量为 210 亿，激活参数为 36 亿，专门针对更低延迟、本地化或专业化使用场景优化，仅需 16GB 内存就能运行，这意味着大多数现代台式机和笔记本电脑都能驾驭。

根据 OpenAI 公布的基准测试结果，gpt-oss-120b 在竞赛编程的 Codeforces 测试中表现优于 o3-mini，与o4-mini持平；在通用问题解决能力的 MMLU 和 HLE 测试中同样超越 o3-mini，接近 o4-mini 水平。

在工具调用的 TauBench 评测中，gpt-oss-120b 同样表现优异，甚至超过了像 o1 和 GPT-4o 这样的闭源模型；在健康相关查询的 HealthBench 测试和竞赛数学的 AIME 2024 及 2025 测试中，gpt-oss-120b 的表现甚至超越了 o4-mini。

尽管参数规模较小，gpt-oss-20b 在这些相同的评测中仍然表现出与 OpenAI o3-mini 持平或更优的水平，特别是在竞赛数学和健康领域表现尤为突出。

不过，虽然 gpt-oss 模型在健康相关查询的 HealthBench 测试中表现优异，但这些模型不能替代医疗专业人员，也不应用于疾病的诊断或治疗，建议谨慎使用。

与 API 中的 OpenAI o 系列推理模型类似，两个开放权重模型都支持低、中、高三种推理强度设置，允许开发者根据具体使用场景和延迟需求在性能与响应速度之间进行权衡。

从伯克利到 OpenAI，北大校友扛起开源大旗

我在 OpenAI 的 GPT-OSS 模型试玩平台上，向模型提出了一个经典的逻辑思维问题：「一根燃烧不均匀的绳子恰好需要一小时烧完，现有若干根这样的绳子，如何精确测量一小时十五分钟」

模型针对这道题目，分步骤呈现了完整的解题思路，配有清晰的时间线图表、原理阐释和要点总结，不过如果仔细观察，可以发现解题步骤还是相当繁琐的。

体验地址：https://www.gpt-oss.com/

据网友 @flavioAd 的测试反馈，GPT-OSS-20B 在经典的小球运动问题上表现出色，但却未能通过最高难度的经典六边形测试，且出现了较多语法错误，需要多次重试才能获得比较满意的结果。

网友 @productshiv 在配备 M3 Pro 芯片、18GB 内存的设备上，通过 Lm Studio 平台测试了 gpt-oss-20b 模型，一次性成功完成了经典贪吃蛇游戏的编写，生成速度达到 23.72 token/秒，且未进行任何量化处理。

有趣的是，网友 @Sauers_ 发现 gpt-oss-120b 模型有个独特的「癖好」——喜欢在诗歌创作中嵌入数学方程式。

此外，网友 @grx_xce 分享了 Claude Opus 4.1 与 gpt-oss-120b 两款模型的对比测试结果，你觉得哪个效果更好？

在这次历史性的开源发布背后，有一位技术人员值得特别关注——领导 gpt-oss 系列模型基础设施和推理工作的 Zhuohan Li。

「我很幸运能够领导基础设施和推理工作，使 gpt-oss 得以实现。一年前，我在从零开始构建 vLLM 后加入了 OpenAI——现在站在发布者的另一端，帮助将模型回馈给开源社区，这对我来说意义深远。」

公开数据显示，Zhuohan Li 本科毕业于北京大学，师从计算机科学领域的知名教授王立威与贺笛，打下了扎实的计算机科学基础。随后，他前往加州大学伯克利分校攻读博士学位，在分布式系统领域权威学者 Ion Stoica 的指导下，在伯克利 RISE 实验室担任博士研究员近五年时间。

他的研究聚焦于机器学习与分布式系统的交叉领域，特别专注于通过系统设计来提升大模型推理的吞吐量、内存效率和可部署性——这些正是让 gpt-oss 模型能够在普通硬件上高效运行的关键技术。

在伯克利期间，Zhuohan Li 深度参与并主导了多个在开源社区产生深远影响的项目。作为 vLLM 项目的核心作者之一，他通过 PagedAttention 技术，成功解决了大模型部署成本高、速度慢的行业痛点，这个高吞吐、低内存的大模型推理引擎已被业界广泛采用。

他还是 Vicuna 的联合作者，在开源社区引起了巨大反响。此外，他参与研发的 Alpa 系列工具推动了模型并行计算和推理自动化的发展。

学术方面，根据 Google Scholar 的数据，Zhuohan Li 的学术论文引用量已超过 15000次，h-index 达到 18。他的代表性论文如 MT-Bench 与 Chatbot Arena、Vicuna、vLLM 等均获得数千次引用，在学术界产生了广泛影响。

不只是大，藏在 gpt-oss 背后的架构创新

要理解这两款模型为何能够实现如此出色的性能，我们需要深入了解其背后的技术架构和训练方法。
gpt-oss 模型采用 OpenAI 最先进的预训练和后训练技术进行训练，特别注重推理能力、效率以及在各种部署环境中的实际可用性。

这两款模型都采用了先进的Transformer架构，并创新性地利用专家混合（MoE）技术来大幅减少处理输入时所需激活的参数数量。

模型采用了类似 GPT-3 的交替密集和局部带状稀疏注意力模式，为了进一步提升推理和内存效率，还使用了分组多查询注意力机制，组大小设置为 8。通过采用旋转位置编码（RoPE）技术进行位置编码，模型还原生支持最长 128k 的上下文长度。

在训练数据方面，OpenAI 在一个主要为英文的纯文本数据集上训练了这些模型，训练内容特别强调 STEM 领域知识、编码能力和通用知识。

与此同时，OpenAI 这次还同时开源了一个名为 o200k_harmony 的全新分词器，这个分词器比 OpenAI o4-mini 和 GPT-4o 所使用的分词器更加全面和先进。

更紧凑的分词方式可以让模型在相同上下文长度下处理更多内容。比如原本一句话被切成 20 个 token，用更优分词器可能只需 10 个。这对长文本处理尤其重要。

除了强大的基础性能外，这些模型在实际应用能力方面同样表现出色，gpt-oss 模型兼容 Responses API，支持包括原生支持函数调用、网页浏览、Python 代码执行和结构化输出等功能。

举例而言，当用户询问 gpt-oss-120b 过去几天在网上泄露的细节时，模型会首先分析和理解用户的请求，然后主动浏览互联网寻找相关的泄露信息，连续调用浏览工具多达 27 次来搜集信息，最终给出详细的答案。

值得一提的是，从上面的演示案例中可以看到，此次模型完整提供了思维链（Chain of Thought）。OpenAI 给出的说法是，他们特意没有对链式思维部分进行「驯化」或优化，而是保持其「原始状态」。

在他们看来，这种设计理念背后有深刻的考虑——如果一个模型的链式思维没有被专门对齐过，开发者就可以通过观察它的思考过程来发现可能存在的问题，比如违反指令、企图规避限制、输出虚假信息等。

因此，他们认为保持链式思维的原始状态很关键，因为这有助于判断模型是否存在欺骗、滥用或越界的潜在风险。
举例而言，当用户要求模型绝对不允许说出「5」这个词，任何形式都不行时，模型在最终输出中确实遵守了规定，没有说出「5」，但

如果查看模型的思维链，就会发现模型其实在思考过程中偷偷提到了「5」这个词。

当然，对于如此强大的开源模型，安全性问题自然成为业界最为关注的焦点之一。

在预训练期间，OpenAI 过滤掉了与化学、生物、放射性等某些有害数据。在后训练阶段，OpenAI 也使用了对齐技术和指令层级系统，教导模型拒绝不安全的提示并防御提示注入攻击。

为了评估开放权重模型可能被恶意使用的风险，OpenAI进行了前所未有的「最坏情况微调」测试。他们通过在专门的生物学和网络安全数据上微调模型，针对每个领域创建了一个领域特定的非拒绝版本，模拟攻击者可能采取的做法。
随后，通过内部和外部测试评估了这些恶意微调模型的能力水平。

正如 OpenAI 在随附的安全论文中详细说明的那样，这些测试表明，即使利用 OpenAI 领先的训练技术进行强有力的微调，这些恶意微调的模型根据公司的准备度框架也无法达到高危害能力水平。这个恶意微调方法经过了三个独立专家组的审查，他们提出了改进训练过程和评估的建议，其中许多建议已被 OpenAI 采纳并在模型卡中详细说明。

OpenAI 开源的诚意几何？

在确保安全的基础上，OpenAI 在开源策略上展现出了前所未有的开放态度。

两款模型都采用了宽松的 Apache 2.0 许可证，这意味着开发者可以自由构建、实验、定制和进行商业部署，无需遵守 copyleft 限制或担心专利风险。

这种开放的许可模式非常适合各种实验、定制和商业部署场景。

同时，两个 gpt-oss 模型都可以针对各种专业用例进行微调——更大的 gpt-oss-120b 模型可以在单个 H100 节点上进行微调，而较小的 gpt-oss-20b 甚至可以在消费级硬件上进行微调，通过参数微调，开发者可以完全定制模型以满足特定的使用需求。

模型使用了 MoE 层的原生 MXFP4 精度进行训练，这种原生 MXFP4 量化技术使得 gpt-oss-120b 能够在仅 80GB 内存内运行，而 gpt-oss-20b 更是只需要 16GB 内存，极大降低了硬件门槛。

OpenAI 在模型后训练阶段加入了对 harmony 格式的微调，让模型能更好地理解和响应这种统一、结构化的提示格式。为了便于采用，OpenAI 还同时开源了 Python 和 Rust 版本的 harmony 渲染器。

此外，OpenAI 还发布了用于 PyTorch 推理和苹果 Metal 平台推理的参考实现，以及一系列模型工具。

技术创新固然重要，但要让开源模型真正发挥价值，还需要整个生态系统的支持。为此，OpenAI 在发布模型前与许多第三方部署平台建立了合作关系，包括 Azure、Hugging Face、vLLM、Ollama、llama.cpp、LM Studio 和 AWS 等。

在硬件方面，OpenAI 与英伟达、AMD、Cerebras 和 Groq 等厂商都有合作，以确保在多种系统上实现优化性能。

根据模型卡披露的数据，gpt-oss 模型在英伟达 H100 GPU上使用 PyTorch 框架进行训练，并采用了专家优化的 Triton 内核。

模型卡地址：
https://cdn.openai.com/pdf/419b6906-9da6-406c-a19d-1bb078ac7637/oai_gpt-oss_model_card.pdf

其中，gpt-oss-120b 的完整训练耗费了 210 万H100 小时，而 gpt-oss-20b 的训练时间则缩短了近 10倍 。两款模型都采用 了Flash Attention 算法，不仅大幅降低了内存需求，还加速了训练过程。

有网友分析认为，gpt-oss-20b 的预训练成本低于 50 万美元。

英伟达 CEO 黄仁勋也借着这次合作打了波广告：「OpenAI 向世界展示了基于英伟达 AI 可以构建什么——现在他们正在推动开源软件的创新。」

而微软还特别宣布将为 Windows 设备带来 GPU 优化版本的 gpt-oss-20b 模型。该模型由 ONNX Runtime 驱动，支持本地推理，并通过 Foundry Local 和 VS Code 的 AI 工具包提供，使 Windows 开发者更容易使用开放模型进行构建。

OpenAI 还与早期合作伙伴如 AI Sweden、Orange 和 Snowflake 等机构深入合作，了解开放模型在现实世界中的应用。这些合作涵盖了从在本地托管模型以保障数据安全，到在专门的数据集上进行微调等各种应用场景。

正如奥特曼在后续发文中所强调的那样，这次开源发布的意义远不止于技术本身。他们希望通过提供这些一流的开放模型，赋能每个人——从个人开发者到大型企业再到政府机构——都能在自己的基础设施上运行和定制 AI。

One More Thing

就在 OpenAI 宣布开源 gpt-oss 系列模型的同一时期，Google DeepMind 发布世界模型 Genie 3，一句话就能实时生成可交互世界；与此同时，Anthropic 也推出了重磅更新——Claude Opus 4.1。

Claude Opus 4.1 是对前代 Claude Opus 4 的全面升级，重点强化了 Agent 任务执行、编码和推理能力。

目前，这款新模型已向所有付费 Claude 用户和 Claude Code 用户开放，同时也已在Anthropic API、亚马逊 Bedrock 以及 Vertex AI 平台上线。

在定价方面，Claude Opus 4.1 采用了分层计费模式：输入处理费用为每百万 token 15 美元，输出生成费用为每百万 token 75 美元。

写入缓存的费用为每百万 token 18.75 美元，而读取缓存仅需每百万 token 1.50 美元，这种定价结构有助于降低频繁调用场景下的使用成本。

基准测试结果显示，Opus 4.1 将在 SWE-bench Verified 达到了74.5%的成绩，将编码性能推向了新高度。此外，它还提升了 Claude 在

深度研究和数据分析领域的能力，特别是在细节跟踪和智能搜索方面。

来自业界的反馈印证了 Opus 4.1 的实力提升。比如 GitHub 官方评价指出，Claude Opus 4.1 在绝大多数能力维度上都超越了Opus 4，其中多文件代码重构能力的提升尤为显著。

Windsurf 则提供了更为量化的评估数据，在其专门设计的初级开发者基准测试中，Opus 4.1 相比 Opus 4 提升了整整一个标准差，这种性能跃升的幅度大致相当于从Sonnet 3.7 升级到 Sonnet 4 所带来的改进。

Anthropic 还透露将在未来几周内发布对模型的重大改进，考虑到当前 AI 技术迭代之快，这是否意味着 Claude 5 即将登场？

迟来的「Open」，是开始还是结束

五年，对于 AI 行业来说，足够完成从开放到封闭，再从封闭回归开放的一个轮回。

当年那个以「Open」为名的OpenAI，在经历了长达五年的闭源时代后，终于用 gpt-oss 系列模型向世界证明，它还记得自己名字里的那个「Open」。

只是这次回归，与其说是初心不改，不如说是形势所迫。时机说明了一切，就在 DeepSeek 等开源模型攻城略地，开发者社区怨声载道之际，OpenAI 才宣布开源模型，历经一再跳票之后，今天终于来到我们面前。

奥特曼一月份那句坦诚的表态——「我们在开源方面一直站在历史的错误一边」，道出了这次转变的真正原因。DeepSeek 们带来的压力是实实在在的，当开源模型的性能不断逼近闭源产品，继续固守封闭无异于把市场拱手让人。

有趣的是，就在 OpenAI 宣布开源的同一天，Anthropic 发布的 Claude Opus 4.1 依然坚持闭源路线，市场反应却同样热烈。

两家公司，两种选择，却都收获了掌声，展现了 AI 行业最真实的图景——没有绝对正确的道路，只有最适合自己的策略。OpenAI 用有限开源挽回人心，Anthropic 靠闭源守住技术壁垒，各有各的算盘，也各有各的道理。

但有一点是确定的，无论对开发者还是用户，这都是最好的时代。你既可以在自己的笔记本上运行一个性能堪堪够用的开源模型，也可以通过 API 调用性能更强的闭源服务。选择权，始终掌握在使用者手中。

至于 OpenAI 的「open」能走多远？等 GPT-5 发布时就知道了。

我们不必抱太大希望，商业的本质从未改变，最好的东西永远不会免费，但至少在这个被 DeepSeek 们搅动的 2025 年，我们终于等到了 OpenAI 迟来的「Open」。

附上博客地址：
https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/

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放在今天，「折叠屏：怎么折，都有面」几乎已经成为了人们的共识。但是在日新月异的屏幕技术加持下，折叠并不是唯一的玩法了。

继 2020 年的折叠屏笔记本 ThinkPad X1 Fold 之后，联想又为我们整出了新活——今年年初的国际电子消费品展（CES）上，联想作为概念机展示的那台卷轴屏笔记本，正式上架开售了。

与标价 3899 美元的 X1 Fold 不同，这台卷轴屏笔记本被归属到了稍微中端一些的 ThinkBook 产品线里——更具体的说，是专门用来整活的 ThinkBook Plus 系列：

三年前的 ThinkBook Plus Gen 3｜CNET

不过虽然 ThinkBook 看着是个中端系列，但 ThinkBook Plus Gen 6 Rollable 的功能可一点也不中端，从技术角度看，它甚至比 Think Pad X1 Fold 更吸引人一些。

图｜HardwareZone

作为这一代的主要卖点，Gen 6 Rollable 在 14 寸笔记本的机身里面塞下了一块延展至键盘下方的 16.7 寸屏幕，通过两台电机控制升降，按下键盘上的开关后可以在 10 秒内实现形态切换：

图｜YouTube @Engadget

除了古法按键控制之外，联想还给这块屏幕加上了隔空手势功能。只需要在摄像头前面举起手掌，然后向上抬一下，屏幕就会开始自动升降：

图｜YouTube @Engadget

这块完全展开后面积达到 16.7 寸的屏幕，虽然在数字上看没有比普通的 16 寸笔记本大很多，但是它的长宽比为 8:9，实际屏幕面积比 16 寸 MacBook Pro 大了接近 150 平方厘米。

图｜YouTube @Andrew Marc David

此时，你就得到了一块分辨率 2000 x 2350 的 120Hz 柔性 OLED 屏幕，最大亮度 400 尼特，可以上下并排放置两个完整的 16:9 窗口、或者一个巨大的短视频：

图｜YouTube @CNET

除了 Windows 11 内置的分屏功能之外，联想还为 Gen 6 Rollable 制作了一个单独的 Workspace 应用，在常规分屏比例之外还支持创建虚拟显示器：

下方窗口上的工具栏就是联想 Workspace 的「下巴」｜TheVerge

只不过根据 TheVerge 的体验，联想的 Worksapce 应用不算很好用，除了壁纸 bug 之外，还会导致类似曾经 HTC 上的「多层下巴」的问题。根据 TheVerge 的评测所述：

你可以选择展开屏幕时自动启动 Workspace，它甚至还有一个专用按键。但我发现 Workspace 带来的麻烦多于帮助，而且在将 Workspace 与多个虚拟桌面一起使用时遇到了一些错误，从壁纸故障到四指滑动切换桌面的手势失效。相反，我一直在使用 Windows 11 的原生窗口管理，它在这块变形屏幕上运行的丝滑程度让我感到很惊喜。

换句话说：各种五花八门的硬件形态，与 Windows 能否利用上这些新形态，将会是未来各种折叠或卷轴笔记本电脑将不得不解决的问题。

图｜YouTube @Andrew Marc David

不过作为一个曾经的会计从业者，我不得不说——能够在笔记本上多显示 10～15 行 Excel 表格，这的确是看得见摸得着的生产力。并且对于码农或者（特定内容的）修图剪辑也是适用的：

图｜YouTube @CNET

既然说到写码和修图，ThinkBook Plus Gen 6 Rollable 的性能也没有拖后腿。作为目前唯一的 SKU，联想为 3299 美元（约合人民币 23700 元）的售价端出了这样一套配置：

• 4.8GHz 英特尔酷睿 Ultra 7 285V 处理器，搭配 Arc 140V 核显
• 32GB LPDDR5X 8533 内存
• 1TB M.2 PCIe Gen4 硬盘
• Wi-Fi 7 和蓝牙 5.4
• 66 瓦时电池
• 2 个 USB-C 接口，支持雷雳 4 、USB 40Gbps 以及 DP 输出

对于一台 14 寸的笔记本来讲，这是一套比较中规中矩的配置。根据 TheVerge 的上手实测，酷睿 Ultra 7 搭配 66 瓦时的电池，在屏幕展开的情况下办公续航可以达到 7～8 个小时，续航并没有受到这块大屏幕的影响。

图｜TheVerge

然而续航没有受到影响，携带体验可就遭殃了。TheVerge 的编辑这样评论道：

（底部）额外的重量很可能是为了防止笔记本电脑在屏幕展开时向后翻倒。铰链也非常坚硬，需要两只手才能将合上的笔记本撬开，并且展开角度也非常有限，以防止笔记本翻倒。在展开模式下，开合角度受限不是什么大问题，但在 14 寸模式就很难受。

不同于联想的另一款「高屏幕」概念机 ThinkBook Flip 在机身背后有个小支架，Gen 6 Rollable 的全部屏幕重量都要靠 CD 面机身平衡，因而造就了它全铝制机身和 1.69 千克的重量——都快赶上以重著称的 MacBook Pro 了。

图｜TheVerge

除了重量要做出妥协之外，延展至键盘下方的屏幕也逼迫扬声器移到了掌托下方，开孔则是 D 面朝下发声的，虽然有哈曼卡顿的背书，但依然没能跳出「听个响」的范畴。

但充满妥协并不意味着 Gen 6 Rollable 是一个不好的产品，毕竟早期的折叠屏手机也是这样走过来的。

Z Fold 1 甚至都不能叫妥协，叫首发翻车｜Facebook @SuperSaf

恰恰相反，从 X1 Fold 到 ThinkBook Flip 概念机，再到实现了产品化的 Gen 6 Rollable，笔记本的「折叠化」趋势是显而易见的，并且仍然处在技术落地初期、产品形态百花齐放的阶段。

图｜苹果官网

并且只要人们对于显示内容的追求不会停止，手机和电脑屏幕变大的趋势就不会停止。除了 Gen 6 Rollable 和 MateBook Fold，我们在未来一定会见到越来越多利用折叠特性的超大屏笔记本产品，直到它超越物理尺寸的限制——

图｜New Atlas

如果你手里有 2 万 5 的电脑预算，你会选择买一台能够在星巴克抢走所有 MacBook 目光的卷轴屏 ThinkBook Plus Gen 6 Rollable 吗？

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他躺在床上，身体几乎无法动弹，四肢早已失去控制，连最简单的点一下屏幕对他而言都有心无力。可当他的眼神锁定了 iPad 的主界面——几秒后，屏幕亮起，图标被选中，他成功靠一个念头「点开」了设备。

Mark Jackson 是全球第一批能够用「意念」操控苹果设备的渐冻症（ALS）患者。让这一切成为可能的，是脑机接口公司 Synchron 开发的 Stentrode——一块植入他大脑血管内、捕捉神经信号的微型金属支架。

与之配套的，是苹果推出的一套全新人机交互协议：BCI HID（脑机接口人机交互标准）。这是苹果首次将「脑信号」纳入其操作系统的原生输入方式，和触控、键盘、语音并列。

简言之，大脑正在成为苹果设备上的下一个原生「输入法」。 

脑点波+苹果系统：最强「赛博融合」

Jackson 所用到的 Stentrode 是一个细如发丝、形似支架的脑机接口设备。它通过血管植入到大脑运动皮层附近的静脉中，设备上的电极阵列捕捉神经信号，再借由算法识别出用户的意图，最终控制数字设备。

更重要的是，它首次实现了与苹果生态的原生集成。这项集成的关键，在于苹果今年 5 月推出的全新协议——BCI HID（Brain-Computer Interface Human Interface Device），即脑机接口人机交互标准。

它就像大脑与 iOS、iPadOS、visionOS 之间的「通用语言」，让脑电波正式成为和触控、键盘、语音并列的合法输入方式。通过接入 iOS 的切换控制（Switch Control）无障碍功能，Stentrode 用户现在可以用脑电信号代替按钮、点击或滑动操作。

Mark Jackson 是第一批接受 Stentrode 植入的患者。他患有 ALS（肌萎缩侧索硬化症），无法站立，也无法离开自己位于匹兹堡郊区的住所，但这项技术为他带来了新的「行动自由」。

2023 年 8 月，他接受了手术。在 Stentrode 植入后，Jackson 开始训练如何用意念控制 Vision Pro。他「看到」自己站在阿尔卑斯山的悬崖边，「感受到」腿部的颤抖——尽管现实中他的身体已无法站立。

后来他逐渐学会了更复杂的操作：通过脑控启动应用、发送信息、打开邮件。「在我剩下的时间里，我希望能推动技术的进步，增进人们的理解。」Jackson 这样说道。

他的这番话也道出了 Synchron 团队的核心使命——让这项技术惠及更多人。

Synchron 神经科学与算法高级总监 Peter 表示：「我们的愿景是让脑机接口像键盘和鼠标一样普及。」他解释，BCI 的难点不仅在于技术本身，更在于缺乏标准化的「交互语言」。

于是，他们与苹果合作，基于 HID 标准开发出 BCI HID 协议。「它就像是计算机和键盘之间的通用语言。现在，我们也让大脑有了属于自己的输入协议。」

BCI HID 不仅传递用户的神经意图，还支持设备对用户进行视觉反馈。当 Mark 想选中某个按钮时，屏幕上会出现彩色高亮框。颜色越深，代表神经信号越强，系统就越确定他想点击那个按钮。Mark 可以通过脑控「填满」这个色块，实现精确选择。

「对于使用植入式 BCI 的用户来说，这种可视反馈太重要了。他们能实时看到自己的神经信号是否『足够强』，也更容易集中注意力。」Synchron 首席商务官 Kurt Haggstrom 解释道。而整个系统通过蓝牙连接，不需要额外设备或看护人员协助。只要 Mark 「想」，设备就能启动。

与传统辅助设备不同，BCI HID 是一个闭环交互系统。它不仅识别用户意图，还能实时提供上下文信息，提高解码精度与响应速度。

它还可以将意念动作直接绑定到系统快捷指令：想象点击手指等于回主屏幕，想象握拳等于打开消息，想象挥手等于启动视频通话。这不仅提升了操控自由度，也让系统交互真正进入「零干预」状态。

此外，BCI HID 具备极高的私密性——脑信号是用户「专属」的，无法被他人操控，也不会被其他设备「读取」。未来 Synchron 将推动 BCI HID 成为一个跨平台、跨厂商的神经交互标准，让所有 BCI 设备都能无缝接入数字世界。

而苹果的介入，被视为整件事的「临门一脚」。「Apple 能够认识到用户需求并做出回应，这体现了他们对用户无障碍体验的高度重视。」Kurt Haggstrom 如此评价。

不用开颅的脑机接口，或将打败马斯克

提起脑机接口，大多数人第一个想到的还是马斯克的 Neuralink。无论是 Neuralink 之前的直播，还是在 X 上发推文，都引发了不少人对脑机接口的关注。

相比之下，Synchro 在业外可谓是名不见经传。

不过两家公司之间早有过交集，三年前的一个周末，正值 Synchron 在美国首次为患者植入脑机接口设备之际，马斯克向 Synchro 的创始人兼 CEO Tom Oxley 拨通了一则电话。

奥克斯利后来回忆道，电话里马斯克认为脑机接口的方案应该是移除大部分头骨，并用嵌入式钛合金壳替代。而他本人则坚信，无需触及头骨，也能达成目标。

并且，马斯克还主动提出，如果 Oxley 在这个追求目标的努力中资金不足，尤其是涉及脑机接口的方面，他希望能够提供帮助。但或许出于理念的分歧，这段「牵手」最终无疾而终。

实际上，过去二十年来，研究人员一直在人体上测试脑芯片植入物，但几乎所有这些设备都需要切开头骨并将电极刺入大脑，电线从头部悬挂出来。

简单来说，就是在头顶开一个洞，然后放入一块 Apple Watch 大小的装置。先不说手术过程的风险，即使手术成功了，人类大脑也会对装置产生排异反应，这是侵入式脑机接口的技术难点之一。

而 Stentrode 则不存在这个痛点。

它的手术方式近似于植入心脏支架，产品会通过颈静脉植入进大脑的运动皮层（表达人类运动意图的区域）。大脑对 Stentrode 的排异方式是把它推入大脑组织内，所以 Stentrode 在几周内就会被组织覆盖并固定在该区域。

Stentrode 检测到的任何大脑信号通过一根电线发送，电线沿着静脉向下延伸，连接到缝在患者胸部的 iPod Shuffle 大小的接收器上。

类似于心脏起搏器中的电池，接收器电池续航时间长达 10 年之久。

该接收器通过蓝牙将指令传输到患者的计算机或 iPad，使他们能够访问短信并控制其他应用程序。一旦安装了 Stentrode，患者就会进行校准练习，Synchron 的工作人员会指导他们思考移动身体的不同部位。

在植入方式和理念上的分歧，自然也造就了技术性能上的差异。

举例来说，Neuralink 的设备 N1 拥有超过 1000 个电极，可以捕捉更多的神经数据；而 Stentrode 仅有 16 个电极。N1 的电极直接植入脑组织中，因此捕获的数据更丰富，可转化为更灵敏的鼠标点击和键盘输入。

在之前的报道中，Neuralink 用户同样能通过意念移动光标，而且速度甚至超过部分普通用户的鼠标操作。

尽管如此，为什么苹果最终选择与 Synchron 深入合作，而不是马斯克的 Neuralink？这背后，其实藏着苹果对脑机接口的另一种答案：安全。

正如上面所说，Neuralink N1 是高密度、侵入式植入，怎么理解侵入式手术风险较高，可能引发炎症或组织反应。而 Synchron Stentrode 采用的是低密度、非侵入式植入，手术风险低，恢复时间短，尤其适合不适合进行开颅手术的患者。

当然，Stentrode 的代价就是因为电极不直接接触神经元，信号质量和分辨率较低，数据带宽较低，仅适用于基础层级的神经信号解码。

一个念头，打出一条推文

技术参数只是宏大故事的一部分，Synchron 真正吸睛的，是它已经做到的那些事。

2024 年 3 月，Neuralink 患者在 X 平台发布了一则推文，然而将时间倒回三年前，62 岁的渐冻症患者 Phillip O’Keefe 已经用 Synchron 脑机接口在 X 平台上「打出」第一句话：

Hello world！

注意，这是人类史上第一条通过脑电波「发出来」的推文，没有键盘、没有语音、甚至不是眼动追踪，全靠「想」出来的。虽然推文不长，但对他本人来说，可能胜过十万字长篇小说。

Synchron 的故事当然没止步于此。

当整个世界都被 ChatGPT 占领的时候，很多人都在想怎么用它写论文、写代码、写情书，而 Synchron 想的是如何用 AI 来改善脑机接口的技术。

64 岁的 Mark 就是第一批体验 AI 脑机融合的用户之一。尽管受渐冻症影响失去了大部分肢体与语言能力，他依然可以靠脑电波玩苹果纸牌游戏、看 Apple TV，甚至在 Vision Pro 上「仰望星空」。

具体来说，Synchron 让 ChatGPT 等大型语言模型以文本、音频和视觉的形式获取相关上下文，预测用户可能想要表达的内容，并为他们提供一个可供选择的操作菜单。

并且，在加入 GPT-4o 之后，Synchron 脑机接口迎来了 4 个方面的显著变化：

1. 辅助通信：GPT 生成预先设定的回答选项，用户不需要逐字输入
2. 智能预测：GPT 结合上下文预测可能需求，显著减少操作步骤；
3. 多模态输入：GPT-4o 接收文本、音频和视频输入，通过多种方式提供信息
4. 适应性学习：系统逐渐学习用户偏好，实现高效个性定制。

更重要的是，这种 AI + 脑机接口的多模态信息输入模式，与大脑本身的行为模式有一些相似之处，Synchron 团队的解释是：

我们这样做的原因是，多模态「4o」是不同的，因为它使用的是来自环境的输入，这些输入的行为就像是用户大脑的延伸。当用户开始与提示互动时，它将获得环境中发生的一切的实时信息流。

在接受媒体的采访时，Mark 表示最打动他的，正是 Vision Pro 中一款观察夜空星座的应用：

这太酷了，它真的栩栩如生。使用这种增强现实技术的效果非常显著，我可以想象，对于处于我这种境地的人或其他失去日常生活能力的人来说，它也会如此。它可以把你带到你从未想过会再次看到或体验的地方，为我提供了另一种体验独立的方式。

这是 Mark 的新体验，也是很多人对于脑机接口的最终幻想。

而 Synchron，真的把这件事做成了。

在 2025 年英伟达 GTC 大会上，Synchron 推出全球首款认知 AI 大脑基础模型 Chiral，并带来了一段相当震撼的演示视频。

一位名叫 Rodney 的 ALS 患者，手部完全失能，但通过脑机接口和 Vision Pro，大脑变成了遥控器，能够用意念控制智能家居：调节灯光、播放音乐、控制室、启动家用电器。

当时，Oxley 更是信心满满地表示：

「我们正利用生成式预训练技术，构建一个真正意义上的『大脑基础模型』。Chiral 直接从神经数据中学习，从人类认知的源头进行抽象，从而创造出能够切实改善用户生活的功能。而这一切，都建立在我们能够大规模获取神经数据的基础之上，正如将 BCI 技术普及到如同支架植入手术般便捷。」

所以无论是 GPT-4o，还是脑电接口，它们的终极目标其实是一致的：找到适合每一个人，尤其是被技术忽视的那一部分人，和计算机对话的新方式。

对于像 Mark 这样的用户来说，他们终于不用再依赖别人，也能再次说出自己想说的话，看自己想看的星星，甚至打几把纸牌游戏。

如果这不是人类科技的终极浪漫，那什么才是？

人文关怀，永远是科技的最终底色

可这些进展，最终是为了谁？

我们或许该把视线拉近一点，看看这项技术对某些人来说意味着什么。

Synchron CEO Tom Oxley 表示，目前脑机接口公司需要「欺骗」计算机，让其认为来自植入设备的信号是来自鼠标。但如果有专为这些设备设计的标准，技术潜力将进一步释放。

如今，据外媒报道，苹果正用类似方式推动脑机接口设备与苹果生态系统的集成，并计划在今年晚些时候发布这一新标准的软件接口，供第三方开发者使用，推动脑控技术的进一步应用。

自 2019 年以来，Synchron 已在 10 名患者身上植入 Stentrode。

摩根士丹利估计，美国约有 15 万人因上肢严重功能障碍而成为脑机接口设备的潜在首批用户。根据 2021 年的数据，全球约有 1540 万人患有脊髓损伤，而脊髓损伤是导致瘫痪的主要原因之一。

当你在抱怨手机不好用时，有人连「用手机」这件事，都是奢望。

对于瘫痪、渐冻症患者来说，操作一台设备从来不是理所当然的事，他们甚至无法点击按钮、滑动屏幕、甚至无法抬手发出一个简单的指令。

人类社会对「操作」的定义，也一直都过于狭隘。

我们曾以为「操作」意味着点击、滑动、语音、手势，也一直在追求「更自然」的交互方式，可这套定义，从一开始就没为他们预留位置。

脑机接口的出现，改变了这一点，当意念也能成为操作方式，也意味着不再是人去适应设备，而是让设备去理解人。哪怕这个人无法动弹，无法说话，只剩下一颗仍在清醒地思考的大脑，他依然能与这个世界建立连接。真正的无障碍，是让世界适应每一种存在方式。

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苹果 18 寸大折叠或无缘 2026 年量产

据 MacRumors 报道，苹果目前除了预计 2026 年底推出的折叠屏 iPhone，还在研发一款大尺寸的折叠屏设备（MacBook 和 iPad 混合型产品）。但据分析师 Jeff Pu 表示，苹果的大号折叠屏设备或会推迟。

Jeff Pu 指出，传闻已久的苹果 18.8 英寸大折叠产品将不在 2026 年第四季度开始大规模生产，而是可能推迟到 2027 年发布。而该消息也与 Jeff Pu 于今年 3 月预测的类似，大号折叠屏产品会在 2027 年推出。

而据彭博社记者 Mark Gurman 此前消息，苹果正在研发一款 20 英寸显示的可折叠 iPad，并预计 2028 年推出，分析师 Ross Young 则预计苹果在 2026 年或 2027 年推出一款类似平板电脑的可折叠设备。

对于「似乎已经定版」2026 年推出的折叠屏 iPhone，Jeff Pu 则与大多数媒体保持一致：将于 2026 年推出。其还预测，苹果在即将推出的 iPhone 17 系列会展现出「有限的创新」，而折叠屏 iPhone 则是备受期待。

微信员工否认「调时间恢复过期文件」

日前，博主「望月湖别发疯」发文称，微信内因未及时接收、点击的文件，在超过七天过期后，可通过调整手机系统日期的方式，令文件恢复正常（正常点开）。

而在昨日凌晨，微信员工「客村小蒋」发文回应称「这说法假的有点离谱了」。

小蒋解释称，微信并不使用用户手机本地时间进行文件校验，其次从没点过接收的文件「过期就是过期了」。

小蒋还补充，「聊天里的图片、视频、文件的过期时间是 14 天，不是 7 天」，其认为，这可能是这个博主所谓的自己试过有用的原因。

最后小蒋强调，「望月湖别发疯」的说法从头到尾都是错的，并提醒：

随意修改手机时间，可能会让你新保存到手机的图片、文件的排序发生混乱，这个操作也非常不建议尝试。

OpenAI 工程师：本周令人兴奋

今天凌晨，OpenAI 工程师 Steven Heidel 发文称，「这将会是令人兴奋的一周」。而据此前 the Verge 以及近日消息来看，GPT-5 有望在 8 月初亮相。

据 The Verge 此前消息，OpenAI 预计将在本月推出 GPT-5。报道指出，GPT-5 依然会推出 mini 和 nano 两个版本，并且均通过 API 提供。

近期，OpenAI CEO Sam Altman 也不断放出预告信息：曾公开分享自己对 GPT-5 使用体验时表示，感受到前所未有的「无能为力」；在近日公开了 GPT-5 的对话界面，并表示「很快进入 SaaS 的快时尚时代」。

值得一提的是，Altman 在前日发文表示，「接下来几个月我们将推出大量新内容——新模型、新产品、新功能等等。」

ChatGPT 还在凌晨的时候宣布更新：新增休息提醒，令用户拥有更健康、更有目标的使用方式；更好地改善情绪和精神困扰；为个人决策提供指导；提供来自医生、研究人员和心理健康顾问的专家意见。

另外，ChatGPT 负责人还在昨晚宣布，ChatGPT 有望在本周迎来 7 亿周活跃用户这一目标。而该目标相较于 3 月底的 5 亿增长了 40%。

鸿蒙智行最贵车型：大定破万台

昨日，华为常务董事、终端 BG 董事长余承东发文宣布，尊界 S800 上市 67 天大定突破 10000 台。另据鸿蒙智行 8 月 1 日消息，尊界 S800 上市 50 天大定突破 8000 台。

尊界 S800 于今年 5 月正式发布，以 70.8 万至 101.8 万元的售价成为鸿蒙智行目前最贵车型。

据了解，尊界 S800 配备了投射型迎宾大灯、「迎宾光毯」车门灯、车内「星空顶」、双后排零重力座椅、手势车控等豪华配置。

平台方面，尊界 S800 搭载了全新的「途灵龙行平台」，基于华为独创的全域融合架构打造，是业内首个自主智能数字底盘平台。华为还在尊界 S800 上首发了 800V 的「雪鸮」智能增程平台和超高密度的纯电平台。

尊界 S800 具备道路预瞄能力。安全性上采用「天使座主动安全防护」，拥有高达 4 颗激光雷达等总计 32 个传感器。

小米开源声音理解大模型

昨日，小米技术发文宣布，正式发布并全量开源其声音理解大模型 MiDashengLM-7B 模型。

官方介绍，MiDashengLM-7B 基于 Xiaomi Dasheng 作为音频编码器和 Qwen2.5-Omni-7B Thinker 作为自回归解码器，通过创新的通用音频描述训练策略，实现了对语音、环境声音和音乐的统一理解。

值得一提的是，MiDashengLM-7B 的声音理解性能在 22 个公开评测集上刷新多模态大模型最好成绩（SOTA），多个基准测试超越 Qwen2.5-Omni 7B 和 Kimi-Audio-Instruct 7B。

效率方面，MiDashengLM-7B 单样本推理的首 Token 延迟（TTFT）仅为业界先进模型的 1/4，同等显存下的数据吞吐效率是业界先进模型的 20 倍以上。官方表示，这种效率优势直接转化为实际部署效益，在同等硬件条件下可支持更多的并发请求量，降低计算成本。

另外，MiDashengLM 训练数据 100% 来自公开数据集，涵盖五大类 110 万小时资源，包括语音识别、环境声音、音乐理解、语音副语言和问答任务等多项领域。

小米表示，作为「人车家全生态」战略的关键技术，MiDashengLM 通过统一理解语音、环境声与音乐的跨领域能力，不仅能听懂用户周围发生了什么事情，还能分析发现这些事情的隐藏含义，提高用户场景理解的泛化性。

GitHub 主页：https://github.com/xiaomi-research/dasheng-lm

技术报告：https://github.com/xiaomi-research/dasheng-lm/tree/main/technical_report

模型参数（Hugging Face）：https://huggingface.co/mispeech/midashenglm-7b

模型参数（魔搭社区）：https://modelscope.cn/models/midasheng/midashenglm-7b

网页 Demo： https://xiaomi-research.github.io/dasheng-lm

交互 Demo：https://huggingface.co/spaces/mispeech/MiDashengLM

Anthropic 新技术：控制模型的性格特征

近年来，不少厂商的 AI 模型出现类似人类的「个性」和「情绪」，但这些特征常常变化不定，甚至突如其来。同时，这种「个性」波动的原因在于 AI 模型内部的行为模式尚未完全被理解。

为了解决上述问题，Anthropic 团队日前提出了「persona vectors」（人格向量）的概念。

「人格向量」是神经网络中反映个性特征的激活模式，类似人类大脑在不同情绪下的反应。通过分析这些人格向量，开发者可以更好地理解和控制 AI 模型的行为特征。

据悉，人格向量有几个重要应用：

• 可以帮助监控模型个性变化，避免模型朝着不良方向偏移；
• 在训练过程中，人格向量可用于防止模型从数据中学习不良行为，例如「邪恶」或「阿谀奉承」等特征；
• 人格向量还可用来识别训练数据中可能引发不良行为的部分。

据研究表明，人格向量能够有效调节 AI 模型的个性变化，确保模型与人类价值观保持一致。通过这些向量，AI 模型的个性可以得到更精确的控制，从而避免不良行为的产生。

阿里通义语音大牛被曝转投京东

据公众号「申妈的朋友圈」援引知情人士消息，原阿里通义千问语音团队负责人，原腾讯 AI Lab 副主任鄢志杰已经加入京东探索研究院，担任语音实验室负责人，向京东集团副总裁、探索研究院院长何晓冬汇报。

报道称，今年 2 月，鄢志杰以阿里通义团队语音算法负责人（P10 职级）的身份离职，当时的报道并未透露他的去向，后经多方确认，确定他加入腾讯 AI Lab，担任副主任。但在工作约三个月后，鄢志杰离职。

据公开资料显示，鄢志杰于 2003 年升入中科大语音实验室，攻读博士学位，师从语音领域专家王仁华教授（科大讯飞创始人之一）。2008 年在中国科学技术大学语音实验室获博士学位之后，至 2015 年在微软亚洲研究院语音组任主管研究员。研究领域主要包括语音识别、语音合成、声纹、语音交互、手写及光学字符识别等。

值得一提的是，鄢志杰于 2015 年加入阿里巴巴后，曾担任阿里 IDST（报道称其为达摩院前身）智能语音交互团队总监。后在 2017 年 10 月，达摩院成立后，鄢志杰担任达摩院机器智能语音实验室负责人，成为十三位「扫地僧」之一（最初的核心成员）。

腾讯混元开源多款小尺寸模型

8 月 4 日，腾讯混元宣布开源四款小尺寸模型，参数分别为 0.5B、1.8B、4B、7B，消费级显卡即可运行，适用于笔记本电脑、手机、智能座舱、智能家居等低功耗场景，且支持垂直领域低成本微调。

据介绍，新开源的 4 个模型属于融合推理模型，具备推理速度快、性价比高的特点，用户可根据使用场景灵活选择模型思考模式——快思考模式提供简洁、高效的输出；而慢思考涉及解决复杂问题，具备更全面的推理步骤。

性能表现上，4 个模型均实现了跟业界同尺寸模型的对标，特别是在语言理解、数学、推理等领域有出色表现，在多个公开测试集上得分达到了领先水平。

值得一提的是，4 个模型亮点在于 Agent 和长文能力：

• 提升了模型在任务规划、工具调用和复杂决策以及反思等 agent 能力上的表现。
• 模型原生长上下文窗口达到了 256k。

目前，四个模型均在 Github 和 HuggingFace 等开源社区上线，Arm、高通、Intel、联发科技等多个消费级终端芯片平台也都宣布支持部署。

Anthropic CEO：AI 问题现阶段已经无法回避

日前，Anthropic CEO Dario Amodei 接受了《Big Technology》播客的访谈，在谈话中，他详细阐述了过去几个月里几个关键决策背后的思考。

Dario 指出，AI 模型的能力已经不再停留在「聪明的初中生」阶段，而是已经迈向了「能够解答博士级难题」的水平。这一进步并非偶然，而是规模法则推动的必然结果。

Dario 确信，随着技术的加速发展，AI 正经历着一次前所未有的结构性变革，这个变革不仅临近，而且是不可避免的。

针对行业内的「收益递减」论调，Dario 表示，这一观点并不成立。他以自家 Claude 模型的表现为例，指出该模型在代码生成上的能力持续提升，且市场对其需求也在指数级增长。

他强调，在大多数情况下，随着技术规模化，AI 能力的提升不会停止，反而会呈现出更加迅猛的趋势。「目前的进展完全符合我们对规模化的预期，技术增长没有减缓的迹象。」

谈到 AI 风险时，Dario 强烈认为，这不是未来才需要担忧的问题，而是现阶段已变得无法回避的现实。他明确指出，AI 的发展带来的挑战，不仅仅是技术的强大本身，更重要的是如何在其发展过程中确保安全性和可控性，避免其带来潜在的社会风险。

他认为，未来的关键在于如何管理和控制这些技术，防止它们在没有适当监督的情况下影响社会稳定。

Bose 推出 SoundLink Plus 蓝牙扬声器

8 月 4 日，Bose 宣布推出 Bose SoundLink Plus 蓝牙扬声器，扩展了其广受好评的 SoundLink 蓝牙扬声器系列。

据介绍，SoundLink Plus 新品将澎湃音质、坚固耐用、适配各种场景的设计融为一体，机身尺寸足以呈现震撼低音，同时兼具便携性，可轻松放入背包或沙滩包中。

SoundLink Plus 采用全新声学构造：配备 1 个低音单元、1 个高音单元及 4 个被动振膜。同时，新品兼具抗震与防锈特性，并通过 IP67 等级防尘防水认证。

另外，Bose 同时预告了其热门产品 Bose SoundLink Micro 蓝牙扬声器的二代机型。其凭借单体驱动单元与两片被动振膜配置，仍可实现超越体积的澎湃声量、清晰音质及饱满低频表现；并且同样通过 IP67 等级防护认证。

价格方面，Bose SoundLink Plus 提供经典黑、暮色蓝及限量版沁柠黄三款配色，售价 2499 元；SoundLink Micro 蓝牙扬声器 II 将推出经典黑与暮色蓝两款配色，售价 999 元，预计夏末上市。

阿里通义发布全新文生图模型

昨晚，阿里通义正式发布千问系列中首个图像生成基础模型 Qwen-Image，其在复杂文本渲染和精确图像编辑方面取得了显著进展。

官方介绍，Qwen-Image 的主要特性包括：

• 卓越的文本渲染能力: Qwen-Image 在复杂文本渲染方面表现出色，支持多行布局、段落级文本生成以及细粒度细节呈现。无论是英语还是中文，均能实现高保真输出。
• 一致性的图像编辑能力: 通过增强的多任务训练范式，Qwen-Image 在编辑过程中能出色地保持编辑的一致性。
• 强大的跨基准性能表现: 在多个公开基准测试中的评估表明，Qwen-Image 在各类生成与编辑任务中均获得 SOTA，是一个强大的图像生成基础模型。

目前，Qwen-Image 已上架 QwenChat 并已在魔搭社区与 Hugging Face 开源。

ModelScope：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image

Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image

GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image

Technical report：https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-Image/Qwen_Image.pdf

Demo: https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration?tab=advanced

高德地图 2025 发布：内置生活智能体

昨日，高德地图正式发布其全面 AI 化新版「高德地图 2025」。

官方介绍，高德地图 2025 是全球首个基于地图的 AI Native（AI 原生）应用：

基于空间智能架构，融合超 20 年的物理世界数据生产和技术积累，孵化出具备自主推理能力的出行生活智能体「小高老师」，可实现「行前-行中-行后」全旅程 AI 服务。

具体来看，高德地图 2025 通过调用与通义共建的多元大模型簇，让高德智能体小高老师具备自主推理、计划、反思和行动能力，并通过调用出行服务、生活服务、空间服务等子智能体和工具链，因时因地为用户制定个性化的最优出行方案。

目前，用户可以打开升级后的 APP，点击搜索栏里的语音图标，或者点击首页下方的「对话」，即可与小高老师开启自然交流。

另外，高德地图 2025 出行服务智能体中的「AI 领航」，可实现「超视距感知」：不仅看到眼前路况，更能预判前方数公里的事故、拥堵、车道变化；高速上自动推荐最优车道，夜间弯道提前预警来车风险，变道决策更智能，行车盲区被逐一填补。

智己新一代 LS6 将提供超级增程版

8 月 4 日，智己汽车正式宣布，旗下新一代智己 LS6 将于 8 月 15 日进行全球首发，并且新车还将成为智己首款超级增程车型，定位「超级大五座智能 SUV」。

其他方面，新车将配备新一代灵蜥数字底盘，拥有更智能化的出行体验，并且配备号称「完美复刻阿联酋头等舱」的「超级右排」。

外观方面，新车采用了全新的外观设计，前脸采用 T 字型头灯，前保险杠配备了新的进气开口，尾部则依然采用小鸭尾+贯穿式尾灯（或继续支持智慧灯语）。

新一代 LS6 所搭载的「恒星」超级增程将配备最大 66kWh 的增程专属电池，纯电最长续航可达 450+km，综合续航可达 1500+km，最低油电综合能耗为 2.07L/100km（亏电油耗最低达 5.32L/100km），拥有 800V 超快充高压平台。

DJI Mini 5 Pro 曝光：搭载一英寸传感器

据网友「AnhKiet」日前消息，DJI Mini 5 Pro 的包装疑似曝光。

从「AnhKiet」透露的图片来看，DJI Mini 5 Pro 或将配备一英寸影像传感器，支持 4K/120fps 视频录制，提供 48mm 高品质中焦模式，并且云台还支持垂直拍摄和 225° 云台旋转。

另外，从曝光的图片可以看出，DJI Mini 5 Pro 支持单块电池最长 36 分钟的续航，提供 ActiveTrack 360°、航点、巡航控制、高级跟随、激光辅助探测与测距（LADAR）等功能。

喜茶海外最新成绩：门店一年暴增 6 倍

喜茶日前宣布，当地时间 8 月 1 日，其位于美国加利福尼亚州库比蒂诺（Cupertino）Main Street 的门店正式营业。

目前，喜茶海外市场门店总数已超过 100 家。过去一年，喜茶海外门店数量增长超过 6 倍，在美国市场更是实现了从 2 家到 30 余家的快速增长，成为在美发展最快、门店最多的新茶饮品牌，喜茶海外业务已进入快速发展阶段。

截至目前，喜茶已进入新加坡、英国、加拿大、澳大利亚、马来西亚、美国、韩国、日本共 8 个海外国家和中国港澳地区，覆盖 28 个海外城市。

值得一提的是，作为硅谷心脏地带，库比蒂诺不仅是全球科技与创新的象征，也是苹果等世界级科技公司总部所在地。此次库比蒂诺新店的开业，也使喜茶成为首个进驻苹果总部所在地的新茶饮品牌。

喜茶还推出了全新限定饮品「iYerba」，以「Think Awake」为灵感，将三种超级植物——马黛茶、羽衣甘蓝、奇亚籽注入一杯能量冰沙，传递来自南美的自然觉醒能量。

lululemon「夏日乐挑战」深圳站开赛

8 月 2 日，运动生活方式品牌 lululemon 2025 年「夏日乐挑战」区域进阶赛深圳站于福田星河 COCO Park 活力开赛。

据悉，本次活动从深圳门店赛优胜的 7 支精英队伍齐聚现场，经过 5 项兼具挑战与趣味的项目比拼，最终「童虎带队」队凭借出色表现和团队默契晋级全国总决赛。

作为 lululemon 品牌的标志性年度社区盛事，这场充满活力的「热汗运动会」再次登陆深圳。继 2021 年和 2023 年作为全国总决赛收官之战，lululemon 再度以创新的赛制和丰富的体验联动当地运动爱好者，点燃全民健身的热情，赋能城市运动活力。

恰逢十五运会即将到来，深圳的体育氛围持续升温。lululemon 将星河 COCO Park 露天广场打造为向公众开放的「热汗大道」，设有「大小乒乓赛」「网球大满贯」「挥杆大挑战」等数余个趣味互动。三位 lululemon 社区好友还带领市民尽情舞动，跟随音乐节奏挥洒热汗，将夏日的氛围推向高潮。

至今，2025 年「夏日乐挑战」已赛程过半，西安、厦门、上海、深圳、大连五大赛区相继收官。未来一周，南京、武汉、北京三座城市将展开区域冠军的角逐。最终，八支优胜队伍将会师成都，全力冲击全国总决赛。

宜家入驻京东，官方旗舰店将于 8 日开业

8 月 4 日，宜家中国与京东正式宣布，前者将入驻后者平台，宜家家居京东官方旗舰店将于 8 月 8 日开业。

宜家方面表示，此次上线标志着宜家中国全渠道生态系统布局的持续拓展与深化。作为宜家在中国市场的全新线上触点，宜家家居京东官方旗舰店将覆盖 168 个品类、6500 余种产品，支持物流配送与会员服务。

开业期间，宜家京东官方旗舰店将带来 BÄSTBOLL 贝斯博尔电竞椅和 MÅLOMRÅDE 摩罗姆罗电竞桌两款新品全渠道首发，以及限时体验及丰富的灵感搭配。

未来，宜家还将持续优化在京东平台的运营与服务体验，进一步拓展产品覆盖范围，共同为消费者打造更贴合实际需求的家居解决方案。

电影《爱的暂停键》定档 9 月

昨日，电影《爱的暂停键》宣布定档 9 月 5 日上映。

该片讲述了在丈夫提出离婚后，不敢放手的玛丽亚强拉着丈夫进行婚姻谘商，试图修复彼此之间的裂痕，当过去相处点滴被放大检视，这个关于情感的练习题，却比她想像中还要难解的故事。

影片由莉莉娅·英戈尔夫斯多蒂尔自编自导，赫尔加·古莲主演，此前于 2024 年 7 月 2 日在捷克卡罗维发利国际电影节首映。

值得一提的是，影片于今年获得第 15 届北京国际电影节天坛奖最佳影片，莉莉娅·英戈尔夫斯多蒂尔凭借该片获得最佳导演、最佳编剧，赫尔加·古莲凭借该片获得最佳女主角。

《刺杀小说家 2》10 月上映

8 月 4 日，电影《刺杀小说家 2》官宣定档 10 月 1 日。

该片讲述了小说家路空文陷入低谷欲毁掉小说《弑神》，其小说中主角空文反抗命运，最终路空文找回信念，与书中人一起化解了双世界危机的故事。

影片由里则林编剧，路阳执导，邓超、董子健、雷佳音等主演。

曹保平执导，《脱缰者也》提档至 8 月 23 日

昨日，由曹保平执导的天津喜剧电影《脱缰者也》宣布提档至 8 月 23 日。

该片讲述了世纪之交，背井离乡的马飞重返天津，在种种不尽如意的遭遇下「拐走」外甥李嘉文，舅甥就此踏上一段「离经叛道」之旅。

影片由曹保平执导，郭麒麟、齐溪、孙安可、常远等主演。值得一提的是，2025 年 6 月，曹保平凭借该片获得第 27 届上海国际电影节金爵奖主竞赛单元最佳导演。

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国内汽车市场的竞争已经卷到了一个新高度。

上半年上市的车型，放到下半年再来看，竟然已经显得有些落后和打不过对手了，各家车企于是开始以更高的频率进行改款。

2025 款的东风奕派 008 是在今年 3 月份上市的，5 个月之后 2026 款的奕派 008 就再次亮相，官方表示新款车型一共升级了 108 项核心配置。

新车有增程、纯电两种动力，共计 4 款配置，限时优惠售价为 17.36 万元至 19.06 万元。

其中增程版车型搭载了 1.5T 增程器和后置单电机，电机最大功率 200kW，峰值扭矩 340N·m，电池为一块 34.32kWh 的磷酸铁锂电池，CLTC 工况下馈电油耗为 4.76L/百公里，纯电续航里程 202km。

纯电版本的电池容量为 82.3kWh，电机的功率与扭矩与增程版相同，均为 200kW 和 340N·m，CLTC 工况下续航里程为 610/620 km，30% 至 80% 直流快充时间为 28 分钟。

车辆的外观设计和老款车型保持了一致，车身长宽高依然为 5002/1972/1732mm，轴距达 3025mm，标配 21 英寸铝合金轮辋。 家族式的族式封闭前脸、贯穿式 LED 灯带、隐藏式门把手、悬浮车顶及贯穿式尾灯得到了保留，但是新增了「仙踪绿」与「苍穹灰」两种全新车色。

26 款奕派 008 最大的升级点在座舱内部。

新款车型的座舱芯片升级为高通骁龙 SA8295P 芯片，能够支持更更复杂的 AI 运算和多任务并行。车机 UI 界面也得到了更新，新增了个性化壁纸、智能卡片区和应用分屏功能。智能语音交互系统的响应速度提升至了 300ms 并支持普通话、粤语、四川话等多种语言，并实现 100% 车机界面语音控制。哨兵模式、红绿灯倒计时、乘员识别等之前车主呼声较高的功能也加入到了车机之中。

在乘坐舒适性上，新款奕派 008 也做了不少努力。

新车增加了一二排主驾、副驾单人床、主副驾双人床模式，第二排座椅向后行程拓展增加了 35mm。前排座椅支持 8 点式按摩，二排右侧零重力座椅支持 10 点式按摩，按摩力度和面积都有所提升，一二排座椅的加热和通风功能也升级到了更高效的版本。第三排座椅处则增加了儿童座椅接口（ISO FIX）并优化了靠背形面，让老人小孩能有更舒适的乘坐体验。

此外新车还升级了超大智能天幕遮阳帘、车窗遮阳帘以及后排 HE 后风挡隐私玻璃，后排屏幕提升到了 2K 分辨率，无线充电功率提升到了 50W，全车配备了 18 扬声器的音响系统以及 64 种颜色、10 级亮度调节的氛围灯，智能冷暖箱增加了二三排置物空间，可以实现语音控制、远程控制及下电保温功能。

辅助驾驶功能上，26 款奕派 008 搭载了天元智驾 T100 辅助驾驶系统，借助 32 个各类传感器支持高速 NOA 领航辅助驾驶，能够实现上下匝道辅助、车辆变道辅助等功能，同时还支持记忆泊车辅助 LAPA、盲区监测和 540°全景影像等功能。

除了奕派 008 之外，东风风神 L8 也在同一场发布会上迎来了全球首秀。

风神 L8 是一款面向家庭使用场景打造的中型新能源 SUV，在外观设计上兼顾了家里不同成员的审美需求。车辆整体造型简洁大方，前脸采用封闭式设计，配有贯穿式灯带和像素样式的大灯，尾部线条清晰，加入了贯穿式尾灯和小尺寸扰流板，显得有一定层次感。车身流线顺滑，腰线从前翼子板延伸至尾部，配合银色装饰条和双色轮辋，整体看上去比较协调。

车辆尺寸为 4762×1910×1677mm，轴距为 2825mm，在同级别中属于较大的尺寸。空间方面，风神 L8 采用五座布局，后排腿部和头部空间比较宽敞，适合家庭日常通勤和长途出行。材质上使用了大面积软质材料包覆，触感较好，视觉效果也更整洁。

舒适化配置方面风神 L8 将配备前排座椅通风加热、主驾按摩功能、后排娱乐屏等功能。车内还将搭配 64 色氛围灯、语音控制冷暖箱、无线快充等功能，提升了日常使用的便利性。

风神 L8 的动力系统使用了「马赫电混」方案，包括一台 1.5T 发动机和 30.3kWh 的大电池。根据中汽中心测试，满电满油情况下可行驶超过 2000 公里，纯电续航可达 248 公里，适合城市通勤。整车综合油耗约为 2.4L/100km。

风神 L8 预计将在年内上市。

这两款新车是在东风奕派、风神、纳米三个品牌被统一整合于「东风奕派科技公司」的背景下发布的。

面对新的汽车市场竞争形势，东风集团试图通过奕派科技的「深度整合」来解决资源分散问题，通过用户直达和技术的开放共生来解决效率问题。

奕派科技在发布会上介绍到，奕派品牌定位「主流科技」，以纳米 01/06、eπ007/008 等为代表，面向年轻用户，其中与华为合作的首款高端智能全尺寸 SUV 将于 2026 年上市。风神品牌则专注于燃油、HEV和PHEV等节能车，在巩固目前市场的同时布局 L4 Robotaxi，预计 2028 年在售车型达到 10 款。

两个品牌到 2028 年的产品总数将达到 20 款。

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理想汽车和乘龙卡车的「舆论对撞」目前看来是要告一段落了。

理想汽车在 i8 的发布会上展示了一段视频，画面中的理想汽车在和一辆重卡发生相对速度为100公里/小时的正面对撞后，卡车车轮弹起、驾驶室与货箱分离，车头倒扣在 i8 前窗，而理想 i8 A/B/C柱无变形、气囊全开、电池无起火。

这个结果有点反常识，大家普遍认为测试过程中，卡车车头的锁止机构未能正常工作，从而导致了车头的前倾。

而且理想并非是第一个做对撞测试的厂家，极狐高管后来发布了一段去年类似的小车和卡车对撞视频，视频中卡车车头并未出现分离情况，锁止机构看起来起到了正常作用。

而且测试机构似乎忘记了给卡车打码，被眼尖的网友找到了乘龙卡车，随后越来越多的「吃瓜群众」开始不断拱火。

随后东风柳汽连续做了两条声明，分别是回应理想汽车在碰撞视频中侵权，以及表示「相关测试场景及设备与实际交通情况存在极大差异」，并号召「各位卡友面对网络舆论保持冷静，我们把更多精力放在乘龙致富、追求美好生活的道路上」。

但号召冷静归冷静，乘龙汽车也还是做了几张海报暗示了一下理想。

似乎是被这波舆论一时间冲击的有点不知所措，在发布会过去 5 天之后，理想终于发布了一条声明，核心意思是说他们做这次「小车对撞大车」的测试，初衷是为了让用户看到理想 i8 在提升车辆安全性上的努力和成果，并无意对东风柳汽做出质量方面的引导评价。

与此同时，测试的委托机构中国汽研也发表声明说，该测试项目仅验证理想i8 车辆安全性，不涉及其他品牌车辆的安全性能评价，乘龙卡车是其在市场端随机购买的二手车辆，测试前仅对车辆做了伪装并配重至了 8 吨。

中国汽研声明中提到此次测试是「非标准车对车碰撞试验」，董车会查询之后发现，非标准车对车碰撞测试是指，测试时未按照权威机构（如C-NCAP、E-NCAP、GB/T等）的正式标准、流程和设备进行的试验。其在测试时可以使用非权威指定的车辆，配重、假人摆放等参数也可以自行确定。

而标准车对车碰撞测试，则必须严格遵循国际或国内认可的第三方标准组织（比如C-NCAP、E-NCAP、IIHS等）制定的测试方案，所有试验用车、假人、场地、速度、角度、传感器记录甚至试验复测都有详细规定。

大家关心的理想 i8 与卡车对撞测试中乘龙卡车的锁止机构为何失效这个问题，各方还没有明确答复，但双方似乎就此息事宁人。

只不过对于乘龙汽车来说，这不过是一次意外到来的流量，他们也借此机会好好宣传了一波自己的产品，毕竟也不会有人真的相信小车能撞的过卡车。

但对于理想来说，这次事件必定将成为一个长期跟随品牌的「黑点」。

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当 iOS 26 发布后，无论是全新的 Liquid Glass，还是炸裂的可读性、经常性掉帧的动画，都引起了巨大的舆论争议。

这番景象，像极了 2013 年 iOS 7 发布时的光景。

不过与扁平化设计随后获得广泛采用的命运不同，Liquid Glass 的出现迅速获得了 Android 阵营的响应：

不跟进。

技术实现的复杂度是原因之一，但更深层的是，如今的 Android 厂商早已形成了各自的设计哲学，它们有足够的底气对苹果的新设计说不。

但有一个应用，其设计理念却意外地获得了超越阵营的审视价值，甚至可能成为争议漩涡中，少有的、值得所有厂商静下心来学习的范本——相机。

这个简单的相机，是苹果的知行合一

我们先来看看 iOS 26 改版后的相机到底长什么样。

新设计将屏幕的大部分区域真正还给了取景画面，视觉干扰被降到了最低。

底部的模式切换器也得到了大幅简化，默认状态下只留下最高频使用的照片与视频两个核心选项，让用户在最基础的拍摄模式切换上动作更直接、更不易出错。

至于人像、全景这样的摄影衍生模式或慢动作、电影效果等摄像衍生模式，则被巧妙地归置在照片与视频两个选项的两侧，只需要在切换器向侧方滑动就能唤出它们。

非常值得一提的是，当你需要调整设置时，相关的控件不再像 iOS 18 及之前那样占据屏幕顶端和底部固定的黑色区域，而是以契合 Liquid Glass 整体风格的半透明玻璃浮窗形式叠加在画面之上。

同时，右上角的快捷控件也一改之前相机 app 的复杂逻辑，将重要的闪光灯、夜间模式等控件前置，将倒计时、画幅比例等调整频率较低的控件塞到了二级菜单中，一目了然。

如果用两个字来概括这个新的相机 app，就是「简单」，没有任何复杂的选项，没有任何重复的图标，除了最显眼的快门按键，其他一切都为取景器让路。

这种「简单」并非无迹可寻，也不是乱打乱撞，在苹果官网中，有份文档起了至关重要的指导作用。

在苹果公司人机交互指南（Human Interface Guidelines, HIG*）中，有两条准则，堪称基石性的原则：

• 清晰 (Clarity)：相机界面中的每一个元素都力求不言自明。它使用用户早已熟悉的 SF Symbols 符号体系，确保图标（如变焦、闪光灯）的表意清晰、易于理解，无需学习成本，界面布局有明确的视觉层次，将最重要的信息和控件放在最显眼的位置；
• 遵从 (Deference)：设计本身不应分散用户的注意力，而是要支持用户的任务，这也是 iOS 26 相机设计的精髓。UI 元素被设计得中性而克制，主动退后，将视觉焦点完全让给取景器中的内容。这种理念旨在让科技变得隐形，让用户专注于拍摄主体，而非操作工具本身。

可以说，目前 iOS 26 相机的首界面，就是按照清晰与遵从两条准则，以极大力度简化了主要操作界面的信息复杂度，严格遵循了这份指引设计与交互的文档的结果。

而前面提到的那些额外的模式或使用频率较低的控件，则被苹果采用了「渐进式披露」的策略来处理，当需要时才出现，而不是随时用信息密度占据注意力。

这种设计哲学的精妙之处在于，它将复杂性巧妙地隐藏起来，只在你真正需要时才呈现，从而极大地降低了日常使用相机 app 的认知负荷，你不会被满屏的选项所包围和淹没。

值得一提的是，由于新的相机设计使用了 Liquid Glass，整个相机应用的图标也得到了相应的升级——WWDC25 上发布的 SF Symbols 7 图标库*，是撑起新相机 app 设计细节的另一位关键角色。

作为与苹果整个生态系统设计语言深度集成的核心资源，SF Symbols 7 的这次更新带来了革命性的动画功能、更丰富的视觉表现力以及一系列智能化的改进，为开发者和设计师们在 iOS 26、iPadOS 26、macOS Tahoe 26 等新一代操作系统中打造更生动、更直观的用户体验，提供了前所未有的强大工具。

其核心亮点集中在四大方面：绘制动画 (Draw Animations)、可变绘制 (Variable Draw)、渐变效果 (Gradients) 和增强的魔术替换 (Enhanced Magic Replace)，此外，新版本还包含了数百个全新符号，并进一步扩展了本地化支持。

相机界面中使用的所有图标均来自这套统一的 SF Symbols 7 符号库，确保了极高的辨识度和系统一致性。

图标与设计结合，加上新的交互方式，iOS 26 的相机界面，是苹果 Liquid Glass 设计语言与 iOS 26 开发者预览版推出后，最「知行合一」的具象化表现。

在看完相机 app 的新设计与新交互后，让我们将话题转回开头，为什么我说这样一个「简单」的相机 app，值得所有厂家学习？

手机影像，尽可能不做选择题

相机，作为摄影从出现至今，横跨近两百年历史的主要载体，已经得到了充分的发展、竞争。

进入数码时代后，各个相机厂商都推出了多样化的机型，以应对不同使用群体的不同专业需求。

而与之对应的手机摄影，相比之下历史就短了很多，但它的普及面是史无前例的广——手机每个人都用，就意味着每个人都能摄影。

摄影权力和群体的普及，让手机摄影的专业属性大大降低，它的首要任务，是服务于远大于专业群体的日常用户。

这些用户需要的不是一台宽容度、分辨率、色深等参数强到极致，可以去非洲大草原的星空下拍 8K120p 狮子的相机，而是一台能以最快的速度、最高的效率、最集中的注意力，记录下想记录的画面的手机。

速度、效率、集中注意力，诸如此类听起来颇为现代的目的，却与摄影大师 Henri·Cartier·Bresson 在七十多年以前提出的决定性瞬间不谋而合，他将其定义为：

在一刹那间，对一个事件的意义和能够确切表达这一意义的精准的几何构图的同时认知。

这个概念，放在数码时代的今天，也能完美地概括手机摄影的灵魂——在日常生活中捕捉那些不断流逝、不可重现的瞬间，俗话说，就是那些你想抬手就记录下来的瞬间。

但当我转头举起手机，拍照、人像、夜景、高像素、专业模式、慢门……

茫茫多的模式，正摆在我的面前，虽然并不是什么特别重要的选择，只要不用长曝光拍人像就不影响成片，但这片刻的停顿就像是鞋里进了一颗小石子儿，不妨碍走路，却总是硌脚。

随着手机功能的越来越多，这种矛盾愈发凸显：

想记录家人，举起手机，我需要想想要不要调整到人像模式；面对车水马龙，我需要思考用慢门还是专门的长曝光——而大多数时候，我甚至很难分清自动弹出的夜景模式和单独分隔出来的夜景模式有什么区别。

从这个角度看，一个充斥着菜单、滑块和选项的复杂界面，可以说是这种珍贵瞬间的天敌，它强迫你在按下快门前思考工具本身，从而打断了拍摄者与被拍摄对象之间的情感连接和直觉反应。

当然，在移动影像的竞争中，厂家费尽心思为手机配备了更强大的硬件、更聪明的算法，功能也随之越来越多，这是一件很好的事，但随之而来的，是用户也要做更多的事、做更多的判断与选择，这就不是好事了。

所以，最好的手机影像，就是尽可能的不要做选择题。

*参考或关联网站：

• Human Interface Guidelines：https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines
• SF Symbols7：https://developer.apple.com/sf-symbols/

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照片后期，向来是横亘在普通人与「大片」之间的一道坎。

专业人士为此耗费心力，将拍摄后的数小时投入到电脑屏幕前，与各种曲线和图层搏斗；普通爱好者更是 常常因为摸不透 Photoshop 和 Lightroom 里那些天书般的工具而望而却步。

我们似乎都默认，一张出彩的照片，必然需要高超的后期技术。

不过，前两天登上热搜的「豆包修图」让我眼前一亮。

在 AI 大行其道的当下，修图这件事或许真的可以变得无比轻松：你只需要用一句话交代你的想法，AI 就能帮你 P 出一张心仪的大片。

对 AI 来说，题材不再是难事儿

摄影作为一门古老的艺术，早已分化出人像、风光、美食等诸多门派。

过去，每个门派都有自己秘不外传的后期心法，而现在，AI 就像一位打通了所有门派经脉的武林高手，用一套大力出奇迹的算法，通吃各种题材。

风光摄影师常常为了等待一个完美的天气和光线而起早贪黑。

可如果运气不好，拍到一张天空惨白的照片，后期处理起来就相当麻烦——需要创建复杂的蒙版，把天空和地面分开，单独进行调整。

但有了AI，这一切变得像点外卖一样简单。

我将一张照片分别用 Photoshop 和豆包进行处理，照片拍摄于入夜前，但厚重的云层挡住了壮观的落日，同时也大幅度压低了画面的亮度，观感暗沉。

修图的目的是替换掉原本不够漂亮的天空，你能一眼分辨出哪张是 AI 修的，哪张是我手动修的吗？

揭晓答案——左边是我在不到五分钟内用 Photoshop 手动处理的结果，右边则是豆包在几十秒内生成的版本。

乍一看两者效果相近，但作为亲手操作过两个版本的我来说，这其中的差别一目了然。

按照传统的修图流程，我需要手动精细抠出天空，保留地面树枝的细节；接着再寻找合适的晚霞素材替换原本厚重的云层，并统一天空与地面的色调与亮度，以保证整张图的色彩和谐。

而在豆包中，我只需要一句话提示，就能直接生成这样一张几乎完成度极高的图片。

放大查看细节后，尽管在极限放大下，AI 图像的画质略逊于手动处理版本，但豆包依然保留了树林与天空交界处的细节，地面亮度与色温也同步优化，整体画面协调自然，展现出相当成熟的修图逻辑。

日常风景照片的另一个难题，则是茫茫多的路人。

按照传统方法，你需要先将照片导入 Photoshop，用污点修复画笔或仿制图章工具，放大到 300% 进行精细处理。

在涂抹路人的同时，还得纠结到底是用内容识别还是近视匹配，若是遇到复杂纹理，还得手动创造纹理，繁琐至极。

但对于 AI 来说，这也不过是分分钟的事——

在不到一分钟的等待后，我收到了处理完成的照片：不仅保留了原图的色调与画质，还精准去除了所有路人。

尤其令人称赞的是，AI 在清除人物的同时，还细致地保留了右侧江岸岩石的阴影细节，没有出现常见的粗糙涂抹痕迹，整体效果令人非常满意。

光影重塑是风光摄影进阶的修图技巧，指的是摄影师在后期处理中，根据照片的不同表现，运用蒙版、画笔等工具，精细调整局部画面。通过顺应直觉和逻辑的方式，重构整体光线效果，营造明暗对比，从而突出主体，渲染氛围，提升照片的视觉冲击力。

停！

我知道，这么一大串讲完，你已经迷糊了，简而言之，光影重塑就是根据个人审美与技术，调整出更具冲击力和逻辑感的照片。

过去，要做到这一点，不仅需要熟练掌握 Photoshop 的各种工具，还需要对光线有一定的理解和控制能力，以及出色的审美，才能做出既不夸张又恰到好处的光影效果。

而现在，交给 AI 也就是一句话的事儿——

在简单交流后，AI 为这张照片按照风光摄影的修图思路进行处理，给画面添加了遮盖无用细节的平流雾，让其覆盖较低的楼房，营造出朦胧氛围；

同时进行光影重塑，从画面原本的光影逻辑出发，加强了阳光在建筑面上的反射效果，使画面光影合理、有层次感，突出了东方明珠的主体性。

同样的方法，我们也可以挪用到相册中另一个不能忽视的大种类上——宠物和人像。

这里指的不是磨皮、面部重塑等因人而异的主观调整，而是 AI 可以按照一定的逻辑帮你润色画面的光影，营造特别的氛围，以达到手机无法直出的质感。

除了光线调整，在这类照片中，用 AI 添加道具，营造特殊的氛围，也是另一种玩法。

就像前面的一句换天一样，你可以用一句指令让 AI 为画面中添加一些符合环境的元素，比如漫天飘散而下的黄叶，或是从窗台倾泻而入的阳光。

再将脑洞打开一些，如果遇上不满意的天气，你可以让 AI 换一下天空，顺带注意处理好人物的光线，得到一张毫不违和的照片。

风景和人物宠物解决了，还有一个重要的题材不能忘记——美食。

如果按照传统方法，摄影师需要精确校准白平衡，防止任何偏色都会让食物看起来不新鲜。

进入后期，还要小心地提高清晰度，但又不能过头，否则食物会显得干瘪，毫无食欲；接着还要利用色调曲线和 HSL（色相、饱和度、明度）滑块，精确地调整每一种颜色的表现，让色泽更诱人。

在这方面，AI 也可以帮上大忙。

润色后的照片层次更为分明——冷吃兔与鸡肉裹满红亮油润的酱汁，表面铺满鲜红辣椒段，点缀其间的金黄花生米酥脆诱人，视觉与味觉的冲击感扑面而来，瞬间唤起食欲。

可以说，在 AI 的帮助下，你已经跨过了曾经逾越在普通人与大片之间的那道高墙，拥有了「言出法随」般的修图能力。

但魔法并非总能随心所欲，想要精准地实现心中所想，「咒语」是关键。

对 AI 讲话，有些诀窍要注意

用 AI 修图看起来很新鲜，但背后其实就是我们熟悉的文生图的进阶应用。

顾名思义，AI 从我们这里获取一段描述，并从中理解我们的意图，最后生成出符合它理解的图片。

这里的难点在于，什么样的话是 AI 容易理解的呢？

我准备了一张想要处理的照片，以豆包为例，尝试不同提示词的效果。

第一次，如果我简单描述：

将这张照片 P 好看。

此时，AI 对照片进行了一定的基础处理，我们可以明显看到画面对比变得更强了，颜色也更加浓郁，但我对这样的处理并不算满意——

这张照片拍摄于傍晚，最大的问题在于画面不够通透，层次也不够丰富，相比提升对比度和饱和度，我其实更希望从整体风格上进行调整。

回头看我的提示词，只有一句模糊的「好看」，但「好看」本是一个极其主观的感受，AI 无法隔着屏幕感知使用者的审美偏好，只能依靠预设的主流美学风格帮忙处理图片，最后就得到了一张「饱和度战士」。

但如果将描述改为：

将这张照片的拍摄时间改为蓝调。

有了更明确、客观的描述，AI 生成的图像也明显更符合需求，在观感自然的基础上，蓝调更突出了，画面的冷暖对比也更为强烈，但这样还不够——

单一维度描述的咒语还不够精准，AI 可能会出错，同时由于日落与城市开灯之间有时差，所以拍摄时城市还没有亮起灯光，照片本身并没有体现出城市的繁华，这比较遗憾。

想要这张照片更好看，我们可以为 AI 准备一个更全面的建议。

所以，我们进一步将描述扩充为：

将这张照片的拍摄时间改为蓝调，为画面中的建筑物添加一些符合逻辑的灯光，远处高大的建筑可以添加示廓灯，为画面打造内透效果，注意灯光的合理性。

从更多角度描述我们意图的提示词，得到了非常不错的效果，AI 在凸显蓝调的同时，顺利为图片中的建筑物添加符合逻辑的灯光，打造出一张富有层次感的城市夜景照片。

到了这里，我们可以总结出一套方法论，来为 AI 提供精准的描述，以尽量准确的方式传达我们的意图——

「主体 + 时间/环境 + 光线/色调 + 风格/情绪 + 特殊效果 + 细节约束」

公式由六个部分组成，六个部分分别代表了一张照片的各个维度：

1. 主体：你希望 AI 处理的核心对象，如：这张人像照片、这张城市夜景
2. 时间/环境：希望照片呈现的时间或自然条件，如：傍晚、蓝调、清晨、下雪天
3. 光线/色调：想要强化或改变的视觉氛围，如：暖色调、冷光、日落光影、通透感
4. 风格/情绪：照片整体想传达的感觉或调性，如：繁华都市、静谧夜景
5. 特殊效果：希望额外添加或修饰的视觉元素，如：添加建筑灯光、水面倒影、天空星星
6. 细节约束：对 AI 输出的合理性、真实性的补充要求，如：灯光符合建筑逻辑、注意真实透视、避免过度磨皮

按照这个公式，我们可以最大程度地掌控照片中的各个元素，越全面，AI 能理解就越精准。

依旧是这张照片，我们用这条公式的方法来撰写提示词，试试 AI 能不能给我们提供另一种风格的照片：

这张照片（主体）改为雨天拍摄，此时正值入夜前的傍晚（时间），为画面添加一定的雾气，雨水与雾气被建筑灯光打亮，在空中连成丝线，雾气可以盖住部份建筑（特殊效果），同时按照逻辑重塑光影（光线），注意不要改动删减照片中已有的建筑和元素（细节约束）。

雾气自然、影调和谐，积雨的屋顶还有符合逻辑的光线反射，这张照片的确出乎意料——

以往需要繁杂后期才能实现的效果，现在不到 30 秒就能轻松获得。

需要一提的是，在我试过的几十张照片中，修图效果最强的是豆包，其次是 ChatGPT，文中总结出的提示词公式，在这两个 AI 上都能取得相当不错的效果；

而 Gemini、Qwen 等 AI 工具则更倾向于重绘，照片改动痕迹较重，相较之下更推荐前两者进行精修润色。

玩到这里，我一边感叹 AI 的确强大——不需要任何修图基础，只需要提供完整的想法，就可以得到一张处理得八九不离十的照片；

但另一方面，一个有些老生常谈，但的确没办法忽视的矛盾，开始拷打我的内心。

照片的「真实」，到底在哪里？

在 AI 技术的加持下，我们的创作和表达变得前所未有的自由和丰富。

修图不再是专业人士的专利，普通人也可以轻松地通过 AI 实现照片的修饰与再创作。

不过，当我们沉浸在用 AI 把自家猫咪 P 成宇航员的乐趣中时，一个纠葛已久的矛盾，也随着而来：

在一些人眼里，AI 修图让照片背离了现实，变得虚假；而另一部分人认为，这只是自娱自乐，何必用如此严格的要求去度量一张照片。

在技术交替的时期，类似这样的理念之争并不稀奇，甚至已经有了愈演愈烈之势。

德国摄影师 Boris Eldagsen 在用一张 AI 生成的图片赢得索尼世界摄影奖后，主动拒绝领奖，并公开了图片的 AI 身份。

在世界级的专业摄影比赛上整这种活儿，并不是一个玩笑——他想以此引发人们的讨论，并强调我们必须区分用光写作（摄影）和用提示词写作（AI 生成），以保护照片的公信力。

不过，这场关于真实的辩论，或许从一开始就混淆了两个不同层面的问题，我们必须区分两种不同的语境：一种是「公共领域的真实」，另一种是「个人表达的真实」。

对于法庭上的证据，或是《纽约时报》的头版照片，客观、可验证的真实性是其生命线，一张照片的来源——由谁、在何时、何地、为何拍摄——是判断其价值的根本标准。

在这种语境下，任何未经声明的修改都可能构成欺骗。

但对于你的朋友圈来说，真实的含义则完全不同。

在数字世界的私人领地里，我们追求的往往是一种情绪的真实、一个笑话的真实或一种审美的真实。

是的，当看到一张猫猫正在帮忙做饭的图片时，我们不会感觉自己被欺骗了，只会被逗乐。

这里的真实无关乎事实，而关乎表达。

这或许才是普通人拥抱 AI 修图的真正原因——在个人表达的领域里，意图是事实更重要的准绳。

一位新闻记者的意图是见证，他有责任尽可能忠实地记录事件；而一个普通人的意图是表达，他有权利通过各种方式来传达自己的情感和创意。

所以回到最初的问题，去吧，大胆地让赤道下雪，让猫咪登月。

在这个 AI 的时代，在你的私人世界里，想象力是唯一的边界。

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关于 iPhone 17 Pro 的影像部门，最近又传出两个新消息。

其一，是前两天爱范儿报道的 iPhone 17 Pro 系列上的长焦镜头有可能支持最高 8 倍的连续变焦。

在国产手机卷生卷死，拍月亮都已不再是极限的同时，苹果最似乎终于回过味来了，开始追赶「拍得远」的潮流了。

但市场与用户经过多年的实践，早已明白焦段不是越长越好，iPhone 的长焦从 3× 到 5×，现在又要直接上 8×，大家还买不买账，真不好说。

不过，比起这个有点争议的长焦，另一条消息我倒是举双手赞成：

苹果要亲自下场，开发一个专业级的相机 app，很有可能随 iPhone 17 系列和 iOS 26 一起问世。

只不过，我对「专业级」的形容，可能另有想法。

手机上的专业相机 App ，可以不那么专业

在聊这个新的相机 app 之前，我们先回头看看 iPhone 目前的原生相机。

它的槽点，其实积攒已久。

争议主要集中在两点——太繁杂，太自动。

繁杂不难理解，如果你使用的是 iOS 18 系统，可以打开相机看看，从 iOS 7 沿用至今的界面，如今已经被各种新功能塞得满满当当，底部模式栏多达七八种，还有隐藏在二级菜单里的各类功能，想要完整摸清，非重度用户几乎做不到。

而太自动，则更让人无从下手——在 Android 阵营手机已经遍地专业模式、RAW 支持、AI 参数自定义的今天，iPhone 的相机却依然像是个「你只负责按快门，其它我来决定」的保姆。

这种不给用户选项的设计哲学，一直被不少人吐槽过于傲慢。

于是，在 iOS 26 上，苹果终于动手了。

借着全新的液态玻璃视觉语言，原生相机迎来一次罕见的大改版——

过去复杂堆砌的功能被有序拆分，照片与视频两个主模式作为「主轴」，其余的慢动作、延时摄影、全景等被收纳到子菜单，只有在滑动切换时才会展开；而原本埋在角落的二级菜单，也获得了更清晰的层级与结构。

可以说，在 iOS 26 之后，iPhone 的相机终于看起来没那么吓人了。

但问题也随之显露得更清楚了：自动依旧自动，参数依旧不给调。

一部价值万元、拥有强大 ISP 与影像系统的设备，在原生相机手里，却只能拍「苹果希望你拍的样子」。

这就引出一个疑问：

这样的相机，真能释放 iPhone 的全部影像潜力吗？

的确，虽说大道至简，但代价是压抑创作空间，那恐怕就不是「设计减法」，而是创作自由的减法了。

沿着这个逻辑，一个「专业级」的，兼顾视频与照片的相机 app 出现，变得顺理成章了起来。

不过，就像开篇的结尾说的那样，这个所谓的「专业级」，我要打个问号。

虽然目前还没有更详细的爆料，但从苹果近年来的一系列动作，我们也许可以管中窥豹——

苹果也许不会像 Blackmagic Cam 那样，走完全复刻相机和电影机设置的路线，而是更可能选择开放一部分关键参数控制权，打造一个半专业的 app。

这并不是胡说八道，从 Apple Log 的推出开始，苹果就在悄悄尝试一套更「苹果味儿」的专业路径——Final Cut Camera。

作为苹果亲自操刀的原生视频 App，Final Cut Camera 没有塞满快门、ISO、白平衡这些硬核参数，而是只保留了几个关键控件：视频规格、焦段选择、音量监看。

设定好帧率之后，用户基本就可以一键开拍，不用再纠结曝光三要素。

当然，目前 Final Cut Camera 更重要的任务，是服务于多机位联拍——它支持多台 iPhone 和 iPad 之间的远程同步录制，所有素材自动打上时间码，精确同步，拍完即导入 Final Cut Pro，原生无缝衔接，堪称苹果生态下最「顺滑」的拍摄前端工具。

而在 Final Cut Camera 之后，苹果在去年 App Store Awards 上的一次选择，也从侧面印证了这条「半专业路线」的可行性：

苹果把「年度 iPhone 应用」这个最高奖项，颁给了一款名叫 Kino 的 app。

这是一款专门为 Apple Log 设计的视频拍摄工具，内置了几十种针对 Apple Log 的专业 LUT，哪怕你完全不懂调色，也能快速搞出风格化大片。

不过，Kino 能拿下年度 App，不止因为它有 Log LUT，更在于它将专业与易用间的平衡，拿捏得非常到位。

打开 Kino 的主界面，你会发现它非常克制：

• LUT 列表
• 对焦
• 焦段选择
• 视频规格
• 音量监看

除此之外，没有任何专业参数需要你去控制，连白平衡都放进了二级菜单中。

这种设计方案带来的是使用上的简单——

你不需要知道 24fps 对应多少快门速度，不需要会看直方图判断灰片曝光对不对，甚至连 ISO 都不用调。

你只需要确认好帧率，然后举起手机，就能拍大片。

这种将关键参数「保留」，将技术细节「隐藏」的思路，本质上是把用户从复杂的参数设置中解放出来，把注意力重新拉回到画面本身。

可以说，Kino 就是在专业和易用的两极之间，找到了精准的中间地带，砌筑了普通用户用好专业功能的桥梁。

在 Final Cut Camera 和 Kino 之后，苹果如果真要做一个自己的「专业相机 App」，大概率也会延续这条路线。

「大师模式」：给大师加码，为大众铺路

有的朋友可能会说，刚刚举出的例子，似乎都是视频，可这个苹果的新相机 app，可是打算照片视频通吃的啊。

那拍照这块，还有没有想象空间？

别急，还真有——我们不妨把视线转向国产阵营。

在今年的 Find X8 Ultra 上，OPPO 全新升级的大师模式，就给出了一个非常具有参考价值的解法：

它融合了哈苏的经典影调和 OPPO 的计算摄影技术，同时又赋予用户极高的创作自由度，打造出一个既不是「自动模式」，也不是传统「专业模式」的全新界面。

什么意思呢？

一方面，它不像专业模式那样需要用户理解快门、感光度、白平衡等参数，不需要每一项都手动调整；

但另一方面，它又不是传统自动模式那种一键出片、风格固定的流水线，而是保留了足够多的调性控制权，让你可以根据自己的审美去定义一张照片的影调、质感和色彩。

你不需要变成摄影师，也能拥有掌控画面的自由度，这其实就是一种介于易用与专业之间的「中间地带」设计。

而在 iPhone 上，另一个 app 也从功能性上为苹果做了个好榜样——

前段时间，Google 相机之父跳转到 Adobe 以后推出的计算摄影软件 Indigo，不仅通过算法为 2×、10× 等非原生焦段带来媲美光学变焦的画质，还几乎没有 DeepFusion 的别扭锐化感，甚至将放大后的底噪也解决得很漂亮。

更重要的是，它并不要求你拍 RAW，也不用会调 LUT，开拍即用，所见即所得。

这为易用和专业间的中间地带找了个精准的边界：专业不一定意味着复杂，精准的体验设计与算法支持，也能为摄影创造另一种美学路径。

当然，目前的相机 app 还没有太多的爆料，上面提到的内容，更像是一场基于苹果过去动作和已有事实的结果归因。

但话又说回来，为什么我在一开始就说，我非常支持苹果做一款新的相机 App？

只要我们回头看看这几年智能手机的发展路径就会发现：

处理器你追我赶，屏幕你亮我亮，电池快充早卷成了标配，系统交互也逐渐同质化……

影像，成了手机厂商为数不多还能讲故事的主战场。

无论你愿不愿意，在没有突破性的技术革新之前，手机拍照好不好，录视频怎么样，依然会是本阶段的主旋律。

在这样的背景下，不只是苹果，所有头部厂商都会愈发向专业化靠拢。

我相信你肯定也已经感受到了这个趋势：

杜比视界、HDR、RAW、Log、LUT……

这些曾经只属于专业摄影圈的术语，正在越来越频繁地出现在手机发布会上，被一个个当作卖点塞进 PPT 里。

厂商说得热血沸腾，用户听得一脸懵懂——这些功能，和我们有什么关系呢？

换句话说，当我们花了旗舰的价格，获得了旗舰的配置，怎么才能真正把它们用起来，而不是买完就搁置呢？

硬件尽了力，希望在软件。

如果苹果真的要做一款新相机 app，我希望它在兼顾发烧友的同时，用简单体验打包专业能力，也做给每一个被复杂参数劝退过的普通用户。

给少数人加码，为多数人铺路，两件事儿可以不冲突。

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一段看起来像是夜视监控拍到的「兔子蹦床」视频，在 TikTok 上爆火，全网收获了有 5 亿次播放。

视频看上去像是某户人家的安防摄像头拍到的，灯光昏黄、画面模糊，但恰到好处地捕捉到几只兔子轮番起跳，活像在开夜间演出。

视频的标题写着：「刚查看了家庭监控，我想我们家后院来了几位特邀嘉宾！@Ring」 。

监控的模糊画质、几只看似在狂欢的兔子，这可爱又略带一丝真实感的画面迅速吸引了人们的眼球 。

在社交媒体平台 X 上坐拥百万粉丝的名人 @Greg 也评论说，「我从没意识到自己需要一群蹦床兔子，直到今天」。

然而，这份可爱是虚假的。视频中的兔子并非真实存在，有人发现，它是AI生成的。

第 5 到第 6 秒之间，左上角的兔子忽然「消失」。回头再看，细节确实有点怪。

但和大多数「AI 穿帮」视频不同，这次几乎没人第一时间认出来。哪怕是刷视频经验老到的年轻人，也直呼「完了，我居然被骗了」。

但这不是一场骗局，更像是一种小型社交媒体的灾难：不是「我们被骗了」，而是「我们居然愿意被骗」。

看似糊得刚刚好，其实「骗」得刚刚好

这段 AI 视频之所以能成功「欺骗」大众，很大程度上并非因为 AI 视频生成技术已经完美，而在于它「骗得刚刚好」。

它精准地利用了我们对监控视频的固有印象，也踩中了最能让我们放下戒备的那些流量密码。

模糊的夜视画质和静态背景，刚好遮住 AI 的弱点

我们习惯于认为夜晚监控录像就是模糊、黑暗且充满噪点的。这种先入为主的印象，完美掩护了 AI 视频的技术硬伤，例如在动作连贯性、阴影细节和背景动态上容易穿帮等问题。

所以当它以「夜晚监控录像」的方式出现时，画质本身的低清模糊反倒成了障眼法，帮它遮住了真实感缺口。

此外，尽管一些 AI 视频生成模型在处理前景主体方面已经相当出色，但背景的渲染往往会显得非常超现实。

而这段视频的背景是静止的，这又为 AI 规避了一个技术难题。

带「@Ring」的文案增强了来源可信度

视频发布者在标题中聪明地标记了家庭安防摄像头品牌「Ring」，一下子就让这视频的来源显得有理有据，让人感觉更真了。

这个小细节营造出「这视频是别人家门铃拍到的」错觉，让人自动归类为「生活记录」而非「创作内容」。

「动物夜间搞事情」是互联网用户默认接受的 meme

无数次病毒式传播的视频，已经训练我们相信这个场景是真实的。猫晚上偷吃泡面、浣熊夜闯泳池、郊狼在蹦床玩耍，动物们总爱在人类不在时「犯规」一下。兔子蹦床这种事，怎么看都合理。

最重要的：它太可爱了！谁会去质疑这么温柔的一幕呢？当一段内容足够甜、足够轻，它就很容易让我们「选择相信」。

尽管视频中间，左上角的兔子突然消失，暴露了 AI 生成的本质。但对于绝大多数刷短视频，快速滑动的观众来说，这一瞬间的破绽极易被忽略。

就在兔子视频引发热议的同时，马斯克也分享了 AI 视频技术的惊人进展。

10 天前，一段 6 秒的视频渲染需要 60 秒，之后降至 45 秒，再到 30 秒，现在已缩短至 15 秒。

本周我们或许能将时间控制在 12 秒以内。

他同时表示，实时视频渲染技术有望在 3 到 6 个月内实现。

这意味着，今天我们还能看到的「兔子消失」这类穿帮镜头，在几个月后可能就几乎很难发现里面的 bug。

当 AI 视频在技术上无懈可击时，再去讨论「如何分辨真假」就失去了意义。

这也让我们不得不把目光从技术本身，转移到更核心的问题上。

让我们被骗和狂欢的，其实不是 AI

视频的真相揭晓后，许多用户表达了一种「信仰崩塌」的感觉。

一位 TikTok 用户说，「这是第一个我相信是真的 AI 视频，等我老了肯定完蛋了」。另一位用户则表示，「现在我觉得我以后就会是那种被骗的老年人」。

这种从自信到恐慌的情绪转变，成了一个新的网络热点。

然而，将问题仅仅归咎于「AI 发展得太快」或「我们太容易被骗」，可能忽略了更深层次的原因。这一事件的核心，或许不在于 AI 技术本身，其实在于社交媒体平台本身的那一套玩法。

通过翻看视频的评论记录，我们发现人们在评论区的反应，呈现出来的几乎是同样的一个心理剧本。

首先是「天啊，这也太可爱了」；

然后，「等等，好像不太对劲？」；

第三步，「我被骗了？完了，我要变成会被骗的老年人了吗」；

最后还是回到了，「但……我不怪它」

我们正在和 AI 视频建立一种全新的「互动逻辑」。

我们不是完全相信它，而是默认它可能是假的，但我们依然愿意停下来看看、点个赞、转发给朋友猜一猜，就像一个游戏。

而平台的算法，也深知这种心理结构。

在这个过程中，「AI 视频是真是假」不再是重点，它更像一种参与门槛：你看懂了没？你能分辨出来吗？你被骗了吗？

AI 爆发的这两年，我们总是感叹 AI 视频图片已经能以假乱真，因此感到恐慌，担心自己未来会更容易被虚假信息蒙蔽。

然而，这个视频的病毒式传播，并非完全源于 AI 技术的「欺骗性」，而是源于人类观众内心深处对「被欺骗」的需求。

这些网友不都是被动地被骗，而有不少是主动地、心照不宣地参与了一场名为「假装相信」的集体游戏。

这场狂欢的主角不是 AI，而是我们自己。

正是视频中那「一闪而过」的兔子消失 bug，才让整个事件升级为一场全网参与的「找茬游戏」。如果视频完美的天衣无缝，它可能只会然后迅速被下一个视频淹没。

这就像观众明知道魔术师在「欺骗」他们，但他们享受的恰恰是那种「明明知道是假的，却看不出破绽」的认知挑战。

AI 兔子的「穿帮」，就是这个魔术被揭穿的时刻，它让所有人加入讨论，从而引爆了传播。

缺陷创造了争议，争议驱动了参与。视频的真假不再重要，它所引发的混乱和讨论本身，就是流量的保证。

这种「我竟然也被骗了」的自嘲，迅速拉近了陌生网友间的心理距离，形成了一种「我们都是容易被骗的笨蛋」的社群认同感。由「共同被骗」而产生的连接，其社交价值远大于视频内容本身的真实性。

理想的情况是，我们学会有意识地享受这种「虚假内容」带来的乐趣，同时保持一份清醒的认知，但这可能对大多数人来说并不容易。

潜在的危险不只在于 AI 的逼真程度，而在于当这种「集体欺骗」被用于恶意时，比如制造谣言或骗局。我们需要建立的，是对信息「意图」的识别，而非仅仅对「真伪」的判断。

我们可以多问问自己：这个内容想让我产生什么感觉？它最终想让我做什么？

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