社交媒体平台动态 - 微博首席执行官近期参与了一个热门话题的讨论 引发公众对平台内部动态的关注 [1]

事件背景与核心冲突 - 西贝创始人贾国龙在1月15日通过朋友圈证实，网络流传的关于公司计划关闭102家门店的内部文件截图属实[2] - 该消息最初由微博用户“@独立平”发布，随后贾国龙控诉公司遭遇“铺天盖地污蔑”，与一个月前公开认错的态度截然相反[1][2] - 事件涉及罗永浩（老罗）此前对西贝的批评，贾国龙要求罗永浩道歉并赔偿，但罗永浩回应称贾国龙“估计又被忽悠了”[6][12] 关键人物与角色分析 - 关键信息发布者“@独立平”被多位业内人士指认为口碑极差、劣迹斑斑的前微博大V“@理记”[4] - “@理记”曾针对江歌母亲编造不实信息，在车圈吹捧理想Mega遭李想公开抵制，在数码圈辱骂小米被雷军拉黑[5] - 与“@理记”同行的还有其他网络大V，包括李*旸、项某刚等人[3] - 贾国龙的妻子名为“张丽平”，而“@独立平”曾在微博自称“丽萍”，两者关联引发猜测[5] 公关策略与内部反应 - “交个朋友”公司选品CEO在内部吐槽中指出，幕后推手将针对罗永浩的情绪转嫁到贾国龙身上，不惜以断送企业为代价[7] - 有观点认为西贝的回应文案风格疑似由项某刚指导、“@理记”撰写[9] - 有从业十年的公司公关副总因此事无奈离职，内部人士认为但凡有公关常识都会阻止创始人再次发声[10] - 网友批评公司不反思自身后厨开放和网友爆料的问题，却全怪罗永浩，并讽刺“不把剩下那两百多间店都关完，你是不会变聪明的”[9] 事件发展与当前状态 - 微博平台官方最终对罗永浩和贾国龙均采取了禁言措施，被外界视为暂时阻止了事件进一步恶化[11] - 罗永浩在事件平息后表示“可以忙正事去了”，并有评论认为他也不想看到西贝结局太惨，但贾国龙自己停不下来[12] - 舆论认为怂恿贾国龙发声的幕后人士是为了自己获取流量和业务，不顾公司可能面临的严重后果[7][9][10]

文章核心观点 - OpenAI宣布将在未来几周内于美国成年用户的ChatGPT免费版及ChatGPT Go套餐中测试广告功能 此举旨在通过广告收入补贴高昂的算力成本 同时维持对免费和低价用户的普惠访问 公司强调广告将严格管理 以维护回答客观性和用户信任 [3][5] 广告功能实施细节 - 广告展示位置仅限于对话底部 并明确标注“赞助”标识 确保与回答内容严格区分 [5] - 广告内容将与当前对话话题相关 以提升相关性和用户体验 [5] - 设置了多重内容“红线” 包括不向18岁以下用户展示广告 以及在健康、政治等敏感话题对话中不显示广告 [5] - 用户拥有控制权 可以关闭个性化广告并屏蔽特定广告内容 [5] - 公司承诺对话数据绝不会出售给广告主 [5] 不同产品线的差异化策略 - ChatGPT Plus（每月20美元）和ChatGPT Pro（每月200美元）等高价套餐将永久无广告 [5] - 同步推广的ChatGPT Go套餐（每月8美元）已覆盖全球所有ChatGPT可用地区 [5] - 相比免费版 ChatGPT Go套餐在消息额度、图像创建等功能上提升了10倍 并支持文件上传 [5] 商业化动机与公司立场 - 推出广告功能的核心目的是为了补贴“万亿美元级的算力成本” [5] - 此举旨在降低免费及低价用户的使用限制 同时拓展公司的收入来源 [5] - 公司强调“广告不影响回答客观性 用户信任永远比收入重要”这一核心原则 [5] - 公司CEO曾称广告是“最后的手段” 此次决定是为平衡AI普惠与商业化需求而采取的变现路径 [5]

技术社区投资行为观察 - 近期某技术论坛的讨论显示，部分程序员在经历股市大幅盈利后，出现了工作动力减退的现象，有程序员发帖感慨体验过炒股一下赚好几个月工资后，完全没动力写代码了 [2] - 论坛评论中充斥着高风险投资带来的负面案例，例如有人曾月入百万，却因一次失误亏损80%，更有人在10月的一天内亏掉整整两年的工资 [2] - 经历市场大起大落后，部分投资者的心态可能发生变化，发帖楼主坦言自己的心态已经彻底变成了“赌徒” [2] 市场情绪与风险警示 - 当前A股市场行情火热，黄金白银等资产价格屡创新高，这种投资热情已经蔓延至技术社区 [3] - 当关于投资的讨论大规模出现在技术社区时，论坛内的资深投资者发出了类似“该跑路了”的警示，其逻辑类似于当年全民讨论股票时的市场过热信号 [2] - 对于程序员群体而言，工资收入是其在股市中生存的重要保障，若因账户浮盈而丧失工作动力，将同时带来财务风险与主业懈怠的风险 [2] 投资盈利的可持续性 - 投资领域存在一个核心观点：盈亏同源，即盈利与亏损源于同一套逻辑 [2] - 如果盈利不是建立在可复制的交易系统之上，那么当前赚取的利润可能只是市场暂时寄存的，缺乏可持续性 [2]

59 岁的西贝创始人贾国龙，这几天很活跃，频繁上热搜。 1 月 16 日下午，老贾提前宣布，将在晚上十点对"罗永浩对西贝的重大污蔑"做一一回应。 前情详见这篇：《 贾国龙火力全开，要求罗永浩道歉 + 赔偿。老罗："他估计又被忽悠了，有点心酸" 》。 老罗说他会尽量忍住，结果老贾让他千万别忍，火药味十足。 全国吃瓜群众都以为十点后会有持续输出的大瓜，谁料在 21:50 左右传出报道，老罗和老贾两人微博都被禁 言。 为什么被禁言？ 新浪微博 CEO 王高飞在 22:19 发了一条微博，告诉我们答案了： 搞网络论战不可取，官方会出手的。 不过老贾似乎不甘心，他通过@西贝人心声 发布了第一篇回应。 不过大概在 22:50 左右，@西贝人心声 账号也被处理，老贾发的第 1 篇回应寄了。 该文在被炸之前，留言已达到 1.2 万条。有很多媒体和网友已截图另存了。 "网络名人账号行为负面清单" 是由网信办在 2025 年 12 月 26 日正式发布。 虽然官方及时出手禁言老贾老罗，但微博等平台上对他们两人的讨论并没有停止。 ...

项目背景与动机 - 一位28岁、完全不懂开发的父亲，为了帮助其5岁、讨厌练习阅读、写字和基础数学的儿子，萌生了将学习内容做成游戏的想法[2][4] - 项目的起点源于普通家长面临的孩子教育难题，而非宏大的技术理想[4] 开发流程与方法论 - 开发流程极具“后现代感”，由5岁的孩子充当“产品经理”，其天马行空的想法（如要求技能卡、怪物光环、《我的世界》风格）直接驱动开发，几乎没有正式的设计文档[7][8] - 父亲KiddFlash42仅负责复制粘贴AI生成的代码、保存文件以及在报错时向AI提问，核心是“会问问题”[6][8] - 开发工具以AI编程助手为主，父亲通过手机语音转文字向AI下达指令，由AI负责编写代码、修改逻辑和调整玩法[11] 技术挑战与工具迭代 - 当项目代码膨胀到约1200行时，免费的Gemini开始频繁报错，称系统为结构混乱、不可维护的“巨石系统”，并出现崩溃导致进度丢失[10] - 在AI建议下，项目迁移至GitHub Copilot，父亲开通了月费39美元（约合人民币272元）的GitHub Pro订阅，此举成为项目转折点，带来生产力瞬间暴涨[10] - 在总计约108美元的AI服务账面消耗中，实际仅支付了39美元的订阅费，他们在一周内用光了1500次高级请求[13] - 开发过程中最棘手的挑战并非写代码，而是文件组织、GitHub仓库操作、PowerShell使用等基础工程问题，甚至需要父亲自己琢磨并向AI提出解决方案[10] AI模型性能评估与排名 - **Claude Opus 4.5**被评选为绝对的MVP，它消耗了1316条指令，占总数的绝大部分，是唯一能准确理解孩子想法且实现功能时不会搞崩整个项目的模型[14] - **Gemini**被评为性格最友好的选手，在与孩子互动时语气亲切，但其技术稳定性不足，频繁崩溃和丢失进度导致最终被弃用，其优势在于与手机集成的语音交互功能方便[15] - **GPT-5.1**被描述为不太懂孩子的“直男”，不擅长童趣互动，对小孩的稚嫩指令理解起来经常卡壳[16] 项目成果与影响 - 项目最终成功开发出一款《我的世界》风格的教育游戏，将阅读、拼写、算数内容包装成技能卡和怪物对战机制[17] - 游戏效果显著，父亲的角色从“逼迫孩子学习”转变为需要将孩子从游戏中“拽走”去吃饭睡觉[17] - 通过此项目，完全不懂编程的父亲从技术的“旁观者”转变为能够利用AI工具实现创意的参与者[18]

幻方量化2025年业绩表现 - 幻方量化2025年实现约50亿人民币收益，该收益规模超过AI独角兽MiniMax的IPO预募资额 [1] - 公司2025年平均收益率达56.6%，在百亿级量化基金中排名全国第二 [1] - 公司管理资产规模超过700亿人民币，按行业通行的1%管理费与20%绩效费规则计算得出上述收益 [1] DeepSeek模型训练成本与资金支持 - DeepSeek R1模型训练成本仅为29.4万美元，V3模型训练成本为557.6万美元 [2] - 幻方量化2025年的50亿人民币收益，按成本计算可支持训练2380个R1模型或125个V3模型 [1][2] - 该资金支持使DeepSeek成为全球少数不依赖外部融资的独立AI实验室，能够专注于研发而无需为商业化妥协 [2] 幻方量化与DeepSeek的协同关系 - 幻方量化是DeepSeek创始人梁文锋的核心产业，两者形成“双向奔赴”的协同模式 [1][2] - 量化交易业务为AI研发提供资金支持，而AI技术则反哺量化交易策略的开发 [2] - 该协同模式使两家公司在各自赛道（量化金融与人工智能）均站稳了脚跟 [2]

但怕你又收不到 这个笑话小程程以前发过，估计还不止 1 次。但是，我最近首次看到有网友把它用在面试中。 好了，下次大家遇到 UDP 面试题时，要不要就用这个笑话开场呗。拿到 offer 后，记得回来留个言咯，立帖等 你们 ...

核心观点 - Cursor公司CEO对GPT-5.2模型进行了为期一周的极限压力测试，成功从零构建了一个功能完整的浏览器，展示了AI在长时、复杂任务执行上的重大突破 [2][3][5] - 该实验证明了AI具备“无中断”持续工作的能力，能够自主完成从规划、编码到调试的全流程，标志着AI正从辅助工具向能够独立承担复杂项目的“数字劳工”转变 [59][63][70] - 这一进展可能彻底颠覆软件开发的经济学，将开发周期从数月缩短至一周，并将主要成本从高昂的人力转变为可规模化的算力（Token）成本 [81][84][89] 实验概述与成果 - Cursor团队让GPT-5.2模型连续不间断运行了168小时（一周）[2][15] - 在此期间，AI生成了超过300万行代码，创建了数千个文件，并执行了数万亿个Token [4][25] - 最终成果是一个从零构建的全新浏览器，具备HTML解析、CSS布局、文本渲染及自研JavaScript虚拟机等核心模块 [5][7] - 该浏览器已能快速且正确地渲染简单网页 [8] AI模型能力对比与演进 - 传统AI编程工具（如GitHub Copilot）多为“一问一答”模式，任务长度和复杂度有限 [9][10] - Agentic编程工具（如Claude Code、Cursor Agent）实现了多步自主任务，但任务时长通常以分钟或小时计 [11][12] - 本次实验首次验证了模型可连续运行一周处理超长任务，理论上在基础设施稳定、任务明确的前提下可无限运行 [16][17][80] - 不同模型在长任务中的“耐力”差异显著：Claude Opus 4.5倾向尽早结束任务；GPT-5.1-Codex规划能力不足易中断；而GPT-5.2则能像老练工程师一样长时间专注执行 [27][28] - 长上下文窗口（如百万Token）是基础，但关键在于模型在长任务中保持一致性、专注度和执行力的能力 [20][23] 多智能体协作架构 - 实现一周内生成300万行代码的关键在于采用了多智能体系统 [34] - 初期采用平等协作模式导致效率低下，类似人类团队沟通成本过高的问题 [36][38] - 最终有效方案是模仿人类软件公司的分层架构：规划者负责探索与决策，执行者专注完成任务，评审者判断迭代是否合格 [39][42] - 该架构支持上百个智能体在同一代码库上协同工作数周，几乎无代码冲突 [40] 项目技术难度与意义 - 构建浏览器内核在计算机科学中难度极高，仅次于手写操作系统 [45] - 作为对比，谷歌Chromium的代码量超过3500万行 [47] - AI面临的挑战包括：CSS布局引擎的极端复杂性、自研JavaScript虚拟机的内存管理与安全性、以及使用Rust语言时严格的编译器检查 [51][53][55][56] - 成功完成该项目意味着AI开始具备顶级的软件架构掌控力，而不仅仅是“写得快” [58] 其他实验项目与数据 - Cursor公司同时进行的其他长时任务实验包括：Java LSP（7.4K次提交，55万行代码）、Windows 7模拟器（14.6K次提交，120万行代码）和Excel克隆（12K次提交，160万行代码）[31][34] 对行业的影响与展望 - AI实现“编写-运行-修复”的自主闭环，填平了人类工程师在复杂问题调试与重构上的传统护城河 [67][68][69] - 软件开发的主要成本将从人力和时间，转变为算力（Token）成本 [81][82] - 例如，构建浏览器项目估计消耗了约30亿个Token，而Token成本正变得越来越廉价 [85][88] - 这将导致软件开发边际成本趋近于零，可能颠覆传统的软件授权付费商业模式 [73][89] - 软件开发模式正经历根本性变革，从人类编写代码转向由AI将人类意图自动实现为复杂软件 [90][92]

公司产品发布与定位 - 公司Anthropic发布了一款面向工作场景的通用智能体产品Claude Cowork [1] - 该产品基于公司自研的最强模型打造，定位是让非编程背景的用户也能利用AI智能体的强大能力 [2][8] - 其交互模式更像是“给一位靠谱的同事留言交办任务”，而非传统的对话 [9] 产品开发过程与效率 - Claude Cowork的开发用时极短，仅约1周半（约10天） [3] - 开发过程中，全部代码均由Claude Code编写 [3][6] - 人类开发者的角色转变为规划、设计、协调AI工作以及审核代码，而非亲自编写每一行代码 [5][29] - 开发团队组建了一个小型内部团队，设定紧迫截止日期，开发人员每人管理3-8个Claude实例来实现功能、修复错误或研究解决方案 [25] - 所有代码在合并前都会由一位人类及另一位Claude实例进行审核 [28] - 团队最终提前发布了产品，旨在尽早获得用户反馈以打造优秀产品 [30] 底层工具Claude Code的发展与影响 - Claude Code最初在2024年末作为内部测试版本（曾名Claude CLI）出现，底层模型为Sonnet 3.5，编程能力尚不成熟 [16][17] - 主要开发者最初仅将其视为原型，用作笔记工具 [18] - 该工具在内部迅速出圈，从工程师扩展到数据科学家、设计师、财务人员、销售人员、用户研究员等不同岗位 [20][21][22] - 用户将其用于编写运行SQL查询、绘制ASCII图表、制作原型、构建财务模型、分析数据、处理调查结果等广泛任务 [20][22] - 发布后，全球用户进一步将其用途拓展至控制烤箱、恢复损坏硬盘中的数据、分析DNA和医疗记录、与客服沟通等非编程领域 [22] - 正是观察到用户将Claude智能体用于大量非编程任务，团队才决定开发更易上手的Claude Cowork [23] 行业竞争与产品对比 - 有观点认为，Claude Cowork的出现可能使Meta公司花费20亿美元收购Manus的交易显得价值存疑 [11] - 另一种可能是，此次收购让Anthropic意识到了通用智能体的巨大商业价值，从而加速了类似产品的开发 [13] - 用户反馈显示，Manus目前更适用于多步骤的复杂工作流程，例如研究20家公司并整理文档，或制作幻灯片 [31] - 有观点认为当前Claude Cowork还处于较早期阶段，可被视为“拼多多版”Manus [32] 行业现状与用户提醒 - 尽管AI编码能力强大，但行业共识是代码仍然需要人工进行审查，不能百分百信任AI [33] - 赋予AI操作桌面或文件系统的权限需要高度谨慎，行业内已发生多起被AI“删库”的事件 [34] - 作为安全措施，Claude团队在授予文件系统权限时，使用了“危险地跳过许可”这样的命令参数以警示用户 [36]