Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在备忘录中写道："通过缩减团队规模，决策所需的沟通会更少，每个人都会承担更多责任，拥有更大的发挥空间和影 响力。" Wang 表示，美国员工将在太平洋时间早上 7 点前得知是否受影响。公司鼓励被裁员工申请内部其他职位，并预计其中大部分人能够在 Meta 内部重新 上岗。"这是一群极具天赋的同事，我们在公司其他部门仍然非常需要他们的能力。" 随后，华人 AI 科学家田渊栋在推特上发帖称，"今天，我和我的几位团队成员都受到了此次裁员的影响。欢迎联系我们 :）" 整理 | 褚杏娟 据 Axios 报道，Meta 内部人士透露，Meta 正在从其 AI 部门裁撤数百个岗位。 此次，Meta 将在其"超级智能实验室"内裁减大约 600 个岗位，该实验室目前共有数千名员工。裁员将涉及 FAIR（Fundamental AI Research）研究部 门、与产品相关的 AI 团队，以及 AI 基础设施团队，但不会波及新成立的 TBD Lab，甚至仍在积极招聘。 根据内部备忘录，Meta 认为其长期以来的 AI 团队已经变得过于官僚，希望通过这次组织调整，让团队运转更加高 ...

GTLC 全球科技领导力大会，是由 TGO 鲲鹏会主办的顶级领导者大会，始于 2016 年，已经在北京、上海、深圳、杭州、南京、成都、硅谷、新加坡等 十余个 TGO 鲲鹏会学员城市举办。据不完全统计，超过半数的参会者为科技公司技术一号位。 2025 年 10 月 25 日，GTLC 全球科技领导力大会·成都站即将在成都·菁蓉汇盛大开幕！ 本次大会以"AI 新'蜀'光"为主题，聚焦"AI 应用生态"，邀请 20 余位各领域顶级前沿观察者和实践者，与现场参会者共同开放协作、深度交流，以集体智 慧迎接这一全新的技术周期。 GTLC 全球科技领导力大会·成都站 大会主题：AI 新"蜀"光 大会时间：2025 年 10 月 25 日 参会地点：成都 · 菁蓉汇 GTLC 全球科技领导力大会·成都站，大会当天除了有多场高质量主题演讲之外，还有 7 场午餐闭门会，3 场午餐饭团，2 场主题闭门会，让您可以更好 地与大咖讲师和诸位科技领导者深度、私密交流。 这场筹划已久的科技领导者盛宴，让众多行业大咖即将齐聚成都！在此，TGO 鲲鹏会特别献上一份 GTLC 参会指南，带您快速掌握会议信息，更好地 玩转此次大会！ GTLC 上 ...

直播活动概述 - 直播活动为InfoQ《C位面对面》1024特别策划，主题为“AI如何重塑开发者未来十年” [2][3] - 直播时间为10月24日9:00-10:30，由极客邦科技CEO霍太稳对话阿里云智能集团副总裁、CIO蒋林泉 [2][3] - 直播内容将复盘AI落地的真实路径并探讨技术人如何构建可迁移的核心竞争力 [2] 核心讨论议题 - 议题包括从开发者到阿里云CIO的心路历程，探讨技术人才的职业发展路径 [3] - 议题关注AI时代技术人才与角色的重构，分析行业人才需求的变化 [3] - 议题将分享AI开发范式下的组织落地实践，为行业提供参考案例 [3] 技术人才竞争力构建 - 讨论将聚焦于技术人如何构建“可迁移”的核心竞争力，以应对技术变革 [2][3] - 直播将推荐使用的AI提效工具，分享行业内的有效实践方案 [3]

2050恳谈会活动 - 全球科技社区活动2050恳谈会于10月举办杭州主会场和北京分会场特别活动，愿景是"年青人因科技而团聚"[2] - 北京分会场由模力工场与极客时间八周年共同发起，主题为"AI Builder"，汇聚开发者、产品人与创作者探讨AI应用时代的创造力与工具变革[2] - 杭州主会场分享者包括杭州久痕科技创始人汪源、SegmentFault创始人左志鹏等行业代表，北京站邀请DeepPath时踪创始人王泰等开发者进行实战分享[2] - 活动延续"没有讲台、只有圆桌"的精神，鼓励自由交流共同描绘AI Builder时代未来蓝图[3] 模力工场秋季赛榜单 - 秋季赛进行中，设有应用榜单、用户榜单和城市榜单三大类[7][8] - 应用榜单包括应用点赞榜、应用传播榜和应用热评榜，用户榜单包含模力开发者榜、傾力推荐人榜和模力体验官榜，城市榜单分为一线&新一线城市榜和二线及以下城市榜[8] - 上榜应用包括爱图表、Lab4AI、AIGTC Al好记、AiBiao.com、DeepPath时踪、Deep Innovation、AIPPT.cn、Unicorn Hunter、remio等[8] - 合伙人招募火热进行中，征集技术资源如算力券、大模型使用账号，品牌资源如定制周边，以及资金或宣传支持[8] 第016周AI应用榜 - 本周共有8款应用上榜，显示AI应用从生成文字图片转向复杂信息结构化呈现，通过图表、音频、旅行轨迹等多维方式重塑表达[11] - 爱图表位列榜首，是AI驱动的数据报告和图表智能生成平台，支持一键生成图表、数据大屏及PPT，拥有海量模版[11] - 其他上榜应用包括LilyFM、豆包、DeepSeek、活力旅行轨迹、测测、可灵AI等，涵盖教育学习、工作效率、生活服务、设计创意等领域[23] 爱图表产品分析 - 爱图表由镝数科技创始人王琼开发，定位为AI驱动的数据报告生成平台，支持智能可视分析、自由创作可编辑功能[13][14] - 核心功能包括智能图表生成和自动化报告生成，AI根据数据3秒生成趋势图、柱状图等图表类型，一键生成PPT、数据大屏等形式的报告[24] - 主要用户场景包括营销宣传和工作汇报，帮助用户制作可视化报告提升沟通效率[19] - 产品优势在于AI驱动的数据报告生成并支持图表灵活编辑，具备丰富图表样式和在线演示分享功能[17][18] AI应用发展趋势 - AI应用正从"内容生成"进入"结构化表达"阶段，帮助用户以更直观、叙事性方式呈现思考和数据[35] - 未来1-2年AI与数据可视化结合将降低专业门槛，使非专业人士也能快速从复杂数据中提取洞察，提升决策效率[26][27] - 数据理解与表达能力将成为人人必备素养，AI赋能将推动社会整体数据素养提升，实现数据价值理性传递[27] - 本周榜单呈现"结构化创造力"趋势，代表性应用如爱图表实现信息表达智能化升级，LilyFM重新定义信息吸收与陪伴方式[35] 模力工场运营机制 - 榜单权重维度包括评论数、收藏与点赞、推荐人贡献等指标，评论数为核心指标代表社区真实反馈[36] - 开发者可通过上传AI应用并描述使用场景加入榜单，推荐人可发布推荐理由，用户可通过评论互动影响榜单权重[36] - 极客邦科技借助旗下InfoQ、AI前线、极客时间等全媒体矩阵进行传播，触达千万级技术决策者与开发者[36]

产品发布与市场影响 - OpenAI发布全新AI浏览器ChatGPT Atlas，导致谷歌股价一度下跌超4%，市值蒸发超千亿美元[2] - Atlas目前仅支持macOS系统，未来将适配Windows、iOS和Android系统[6] - 产品基于开源Chromium引擎开发，与谷歌Chrome底层技术相同，但深度整合了ChatGPT功能[6] 核心功能与技术创新 - 引入常驻侧边栏助手，可获取当前网页上下文并直接总结内容或回答问题[6] - URL栏默认集成ChatGPT搜索引擎，结果按文本、图片、视频和新闻分类展示[6] - Agent Mode支持自主执行任务（如预订酒店、编辑文档），仅限付费用户使用，演示中完成食谱食材采购耗时几分钟[7] - 新增"记忆"功能利用浏览历史生成个性化回答，用户可精细控制数据存储[9] - "光标聊天"工具支持行内文本编辑，用户选中文本即可通过ChatGPT优化内容[9] 战略定位与行业竞争 - OpenAI将浏览器视为"操作系统的下一阶段演进"，目标是打造"生活必备的操作系统"[5] - 公司从谷歌挖角Chrome核心开发者Ben Goodger（前谷歌副总裁）负责Atlas技术开发[11] - 谷歌正围绕Gemini 3模型构建AI功能反击，但Atlas的对话式搜索范式难以被传统浏览器复制[12] - 浏览器市场进入2.0阶段，竞争者包括Perplexity的Comet、The Browser Company的Dia等AI浏览器[15] 用户反馈与产品挑战 - 有用户指出Atlas需打开ChatGPT才能对话，在文件搜索和密码管理插件兼容性方面存在不足[16] - 与竞品相比，部分用户认为Atlas界面简洁但AI存在过度干扰，设计质感不及Dia浏览器[16] - 全球浏览器市场中Chrome仍占据约70%份额，用户习惯黏性强，新浏览器需成为默认预装才可能改变格局[16] 商业化路径与数据价值 - Atlas可通过浏览器窗口直接收集用户上下文信息，为未来广告定向投放提供数据支撑[13] - OpenAI近期发布大量广告技术岗位，暗示可能转向广告业务，产品聚焦用户增长与营收提升[13] - 用户行为模式从"输入问题→点击链接"转变为"询问AI→获取答案→采取行动"，颠覆传统网站、广告网络和SEO策略[13]

作者 | 傅宇琪、Tina 在 AI 写码逐渐成为"新常态"的当下，编程语言的选择反而更重要。 Flask 作者、创业者 Armin Ronacher 指出：语言背后是复杂的权衡，在 AI 时代必须 被重新审视；更关键的是，语言会直接影响 Agent 生成代码的质量。 Armin 认为，Go 在 AI 场景下更"对味"，它抽象层薄、结构规整，便于模型读懂与改写。同一类小程序，他让 AI 分别用多种语言各写十次再比通过率， Go 明显优于 Python，也好于 Rust。与此同时，他也强调一个现实：无论你创办什么公司，最终都绕不开 Python。也许不会用它写核心服务，但只要 涉及机器学习或数据处理，Python 一定会出现。同理，JavaScript 也无法回避；既有 JavaScript，通常就会有 TypeScript。 更长远地看，"为人类与 Agent 共编而设计的下一代语言"正成为行业趋势。Armin 认为，现在正是创造"更完美语言"的窗口期：我们短期内不会摆脱 AI 生成代码的范式，而现有语言也未必是人机协作的最优解。那么，如今的创业公司在 Python / Go / Rust / TypeScr ...

DeepSeek-OCR模型技术突破 - 模型发布6.6GB专门为OCR微调的模型，首次量化视觉-文本token压缩比，验证10倍近无损压缩、20倍仍保有60%精度的可行性[2] - 提出DeepEncoder解决现有编码器高分辨率-低内存-少token不可兼得的问题，在实用场景达到SOTA且token消耗最少[2] - 采用仅12层的精简架构，因OCR本质是模式识别任务，不需要太多推理或长程记忆[5] - 进入新兴小型专家混合范式，总规模较大但每次推理仅激活5亿参数，能单批次处理大量数据[7] - 采用激进编码策略结合语义池化，在输入阶段进行大量信号压缩，显著提升处理速度[7] 输入范式革命性观点 - Karpathy提出根本性问题：对大语言模型而言像素可能比文本是更好的输入形式，文本token可能是浪费而糟糕的输入方式[3] - 认为Tokenizer必须被淘汰，许多文本到文本任务可重构为视觉到文本任务，但反过来行不通[4] - 未来用户输入可能都是图像，模型输出仍是文本，因生成像素级输出不现实且暂时不需要[4] - 图像输入优势：信息压缩更高效，在更短上下文窗口中包含更多信息；信息流更丰富，能自然包含加粗、颜色、格式等视觉要素[6] - 输入可天然使用双向注意力，而非语言模型必须的自回归逐步处理，结构表达更强大[6] 行业影响与竞争格局 - 代表轻量高效OCR模型最佳范例，可能成为未来所有OCR系统的起点[4] - 在多模态视觉语言模型出现前，业界领先的Google Cloud OCR模型规模仅一亿参数左右[4] - 17亿参数的dots.ocr在内部和公开基准测试中准确率普遍超过OpenAI、Anthropic，某些任务优于Gemini，成本仅为后者一小部分[4] - 模型意义在于成为真正基础型OCR模型，找到推理效率与性能最佳平衡点，奠定工程基础[8] - 要在大规模真实业务中应用，仍需针对特定领域进行数据标注和定制化流程设计[8] 开发者实践与部署案例 - 资深开发者Simon Willison花40分钟成功在NVIDIA Spark上运行模型，通过Claude Code用4次提示解决兼容问题[9] - 环境搭建涉及Docker容器、CUDA配置、npm安装Claude Code等步骤[10] - 遇到PyTorch 2.5.1不支持新GPU问题，通过寻找ARM版本CUDA wheel包，升级到PyTorch 2.9.0解决兼容性[14][15] - 模型成功识别文本与定位框，生成检测结果，不同提示词模式表现各异[16][17][19] - 实践总结成功要点：给予充分环境与目标、沙箱模式完全自主执行、关键时刻用经验引导[22]

最近和几位企业管理者交流，发现大家在 AI 投入上普遍陷入两种困境： 有的企业盲目跟风"全员 AI "，斥资数百万购买系统、组织培训，结果员工只学会了用 AI 聊天、做 PPT，业务场景依然原地踏步；有的企业则因" AI 替代焦 虑"仓促调整组织架构，反而导致团队士气低落、业务衔接不畅。 这些现象背后，反映了一个共同问题：大多数企业的 AI 投入，都走错了方向。 真正的 AI 能力建设，从来不是靠堆砌预算或盲目调整团队，而是要找到那个能同时实现"技术普及"与"业务价值"的精准切入点。 一次零成本的 AI 能力提升机会 正是看到企业在 AI 落地中的这些痛点，在极客时间企业版 8 周年之际，我们推出了「 AI 应用全员加速中 」特别活动——旨在让企业完全零成 本验证 AI 人才培养的可行性。 从现在到 10 月 31 日，企业可免费申领 30 天 SVIP 权益，不限账号数量，让全体员工无障碍体验平台上的 AI 课程资源。 这不是又一次"蜻蜓点水"的体验，而是一次完整的 AI 能力建设验证： 过去，企业要启动同等规模的 AI 培训，至少需要数十万的预算投入和数月的筹备期。现在，这个门槛被彻底打破了。 为什么这次 ...

编辑 | 木子、 高允毅 好消息！刚刚，编程门槛又降低了， 用 AI 写代码只需一个浏览器 。 今天，Anthropic 推出了他家大热 AI 编程助手 Claude Code 的网页版 ，用户通过浏览器就能打开， 无需在本地安装命令行工具 ，也 不再需要在"终 端"中输入复杂的命令了 。 此前 ，Claude Code 主要以命令行工具（CLI）的形式存在。 也就是说， 只能通过一种专门的"程序窗口"来使用 ，该窗口不像普通应用软件那样有图形界面，还需要通过输入指令来操作，这种方式更适合有编程 经验的人。 目前，Claude Code 网页版还处于测试阶段，作为研究版只对 Anthropic 的 Pro 和 Max 订阅用户开放，目的是收集使用反馈和改进功能。 据 TechCrunch 消息，Anthropic 产品经理 Cat Wu 分享说，她之前是一名工程师，而她自己现在很少纯手敲代码了，大部分时间只审阅 Claude Code 的输出；未来 Anthropic 将继续在更多地方部署 Claude Code。 另外，值得一提的是，有人在 GitHub 上放了一份 Claude 的开发指南（Claude ...

AI同传技术升级与新品发布 - 公司对中英同传效果进行优化，翻译主观体验提升至4.6分（满分5分），首字响应时间降低至2秒 [2] - 专业词库扩充至10万以上，覆盖医疗、金融、法律等高壁垒行业，并新增中英到阿拉伯语、西班牙语的端到端同传互译功能 [2] - 中英同传引入“声音复刻”功能，用户仅需一句话语音样本即可用自身音色播报翻译结果 [2] 翻译硬件产品功能升级 - 新一代AI翻译耳机搭载“多感融合AI降噪系统”，采用骨导与气导结合的开放式设计，支持60种语言同传互译，内置10万以上专业词库 [4] - 耳机中英同传首响播报延迟低至2秒，采用蓝牙6.0连接技术，覆盖通话实时翻译、面对面翻译、线上同传和旁听同传四大核心场景 [4] - 双屏翻译机2.0新增讲话人分离功能，可智能区分讲话人并支持自定义名称，结合星火办公大模型新增会议纪要生成与内容分享功能，预计10月底上线 [4] 技术实力与行业地位 - 国际权威咨询机构IDC最新报告显示，公司在AI翻译速度、效果、专业度等8大核心维度中排名第一，其中6项获得满分 [6] - 公司坚持大模型自主研发战略，核心是“自主研发 + 场景落地”，所有研发均基于自主芯片与国产化硬件，确保技术自主可控 [9][10] - 公司在大模型领域致力于打造多语种能力突出的模型，并与教育、医疗、翻译等行业场景深度融合，解决行业实际问题 [10] 核心技术与创新优势 - 公司在语音识别、多语种翻译准确率等核心技术持续投入，星火语音大模型支持101种语言识别、全国202个地市级方言识别，并支持55种语言的语音合成 [11] - 翻译耳机采用全球首创的“多感融合能源降噪”，配备2个数字硅麦克风和1个骨传导麦克风，结合自研降噪算法，在嘈杂场景下能清晰拾音 [12] - 复杂降噪算法全离线运行，通过模型芯片化将复杂模型压缩至几十KB大小，在内存有限的设备上实现高效实时处理 [12] 方言与小语种翻译突破 - 针对方言翻译，公司已覆盖全国202个地市级方言，并与输入法合作推行“方言保护计划”以持续收集数据 [15] - 在多语言方面，公司支持101个语种的识别和55个语种的合成，采用多语种共享建模关键技术提升小语种语音系统性能 [15] - 通过设计多语种通用音素体系和基本语言单元，实现多语种统一音素韵律体系的构建，利用元学习和语族分组进行共享建模 [15] 产品战略与场景应用 - 公司AI翻译战略定位围绕全球化交流深化趋势，形成“语音识别-翻译-语音合成-端侧产品”的完整技术链条 [8] - 构建全产品矩阵，从轻量级软件到标准化硬件，再到软硬件一体解决方案，不同场景适配不同产品形态，技术底座打通 [8][9] - 随着“一带一路”推进和中国企业出海，跨国商务沟通对即时、准确、便携的翻译工具需求激增，公司硬件产品覆盖从个人使用到企业级会议的全场景 [17] 外事场景定制化解决方案 - 双屏翻译机2.0采用双屏设计，在对话过程中为工作人员和外国乘客提供专属屏幕，提升沟通效率并体现尊重 [18] - 设备支持在线翻译为200多个国家和地区的语言，能识别35种语言，可自动识别语言以快速打破沟通壁垒 [18] - 配备5麦克风阵列与AI降噪技术，支持全向、定向两种收音模式，能过滤1米外背景噪音，在嘈杂环境下精准锁定目标音源 [19] - 设备具备离线模式，在无网、弱网情况下依然可使用，适配高保密场景 [19]