这里聚集着这样一群人：既懂模型的深层逻辑，更清楚商业落地的每一道关卡。我们相信，科学、长效和 真实反映AI客观能力的评测体系，是指引AI技术突破与产品迭代的重要需求。 xbench由红杉中国推出，是一款致力于量化AI系统在真实场景的效用价值，以及采用长青评估机制的AI基 准测试。 推荐阅读 壹 xbench评测集正式开源 我们期待这样的你： 贰 今天，我们推出xbench AI算法方向 AI Researcher方向 前/后端工程 AI产品经理 开源社区贡献者 叁 传感器、生物降解、医美...这些新材料或成创新催化剂 | 红杉爱科学 肆 5步拆解复杂难题，让你效率翻倍 | 红杉Library 伍 AI大家说 | 从被动执行到主动思考，快来升级你的提示词技巧 开放的实习生岗位（北京/上海/远程）： 技术信仰：对AGI有近乎偏执的热情，坚信评测在AI浪潮中的巨大价值。 工程实战：具备扎实的动手能力，能够将理论应用于实践，方向包括但不限于NLP、多模 态、搜索算法等。 创新思维：善于从不同角度思考问题，提出创新的解决方案，推动AI技术的持续发展。 团队协作：具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同背景的同事高效 ...

人类文明的每一次跃进，几乎都有着新材料的身影。 材料不仅是科技的载体，更是创新的催化剂。每一次新 材料的诞生，都可能颠覆旧有的技术范式。 在这篇合集中，我们将聚焦五个前沿案例，看看新材料的发现 与创新应用如何解决各领域的难题。 用更少的光，拍出更好的图像 图源：Empa/ETH Zürich 这项创新的基础是 卤化铅钙钛矿 。这种晶体材料与硅相比，它们不仅更易于加工，而且其物理性质也可以 通过调控确切的化学成分而变化。具体而言，如果钙钛矿中 含有更多的碘 离子，它就会吸收红光 ；如果在 钙钛矿中添加 更多的溴，它就可以吸收绿光 ；如果添加 更多的氯，就可以吸收蓝光 。 而且与传统的滤光器不同，钙钛矿像素层对其他波长的光保持透明，允许通过，因此红、绿、蓝三种像素 层可以垂直堆叠在一起，而不像硅图像传感器那样像素是并排排列的。 这种排列意味着，理论上，同样大小的以钙钛矿为基础的图像传感器，能够同时捕获三种颜色的光， 提升 三倍的光利用率和空间分辨率 。 硅图像传感器（左）与钙钛矿图像传感器（右） 图源：Sergii Yakunin/ETH Zurich/Empa 在早期实验中，研究团队使用毫米级单晶体构造出了"超 ...

战略思维与结构化问题解决 - 多变的商业环境中，管理者需应对组织及环境的复杂性，预判不确定性以应对波动性和模糊性挑战[2] - 技术、社会及环境变化加剧管理挑战，战略思维价值提升，沃特金斯提出战略思维六项修炼：模式识别、系统分析、心智敏锐度、结构化问题解决、愿景制定和政治才能[3] - 结构化问题解决是应对高风险新问题的关键方法，需经历定义角色、构建问题、探索方案、决定方案和实施五阶段[6] 结构化问题解决五阶段 阶段1：定义角色与沟通 - 识别利益相关方并明确其参与方式，采用ASCI框架（批准Approve、支持Support、咨询Consult、告知Inform）协调过程[8] - 批准者需对关键决策授权，支持者控制资源，咨询者提供关键意见，告知者需保持信息同步[9] 阶段2：构建问题 - 问题构建是核心阶段，需通过"英雄之旅"叙事框架（英雄、冒险、宝藏、恶龙）明确问题定义、评估标准和潜在阻碍[12][15] - 评估标准需具体化，包括解决方案的正确性标准及吸引力评估维度[16] - 识别阻碍需预测寻宝路径上的潜在障碍，如资源限制或执行阻力[16] 阶段3：探索潜在方案 - 探索与评估需分离以避免扼杀创造力，采用高效搜索或拆解问题（如系统建模、根本原因分析）寻找方案[17][18] - 根本原因分析通过拆解问题元素诊断核心驱动力，例如制造工厂运输延误的细分原因分析[18] 阶段4：决定最佳方案 - 评估方案需权衡多维度标准，可开发评分系统（权重分配、线性评分）但需注意非线性因素和维度间相互作用[24][25] - 方案选择需考虑资源投入与机会成本，实施过程可能引发新问题循环[26] 阶段5：实施与反馈 - 方案实施需分配资源并明确执行方，过程中需动态调整并回顾问题解决循环[26] 能力培养与实践 - 结构化问题解决能力需通过原则学习、经验积累及反馈迭代提升，参与资深者主导的项目可加速成长[28]

大模型提示词技术演进 - 提示词的重要性被提升到全新高度，用户体验取决于对话方式和引导技巧，一年前的技巧已不适用当前需求 [2] - 提示词框架成为提升人机协作效率的关键工具，结构化设计能显著降低沟通成本并提升输出质量 [5][9] RICE框架解析 - Role（角色定义）：指定模型身份如"资深数据分析师"引导领域知识应用 [6] - Input（输入内容）：提供具体任务素材确保响应准确性 [6] - Context（背景信息）：说明应用场景和限制条件防止输出偏离 [7] - Expectation（输出预期）：规定形式如表格/报告及详细程度要求 [8] CRISPE框架进阶 - Clarify（需求澄清）：明确核心目标如"Python数据可视化优化" [10] - Structure（结构设计）：预设输出框架如"分步骤说明+代码示例" [12] - Evaluate（评估标准）：设定验收条件如"准确率≥95%或代码无报错" [13] 高阶协作技巧 - 心态转变：从指令执行者到思维伙伴，通过开放性问题激发深度对话 [17][20] - 突破友善边界：使用直接指令如"对我狠一点"获取尖锐反馈 [19][21] - 深度推理激发：加入"think hard"等前缀激活更强推理流程 [19][24] - 输入质量优化：提供项目文档/数据报告等丰富背景材料提升输出精准度 [22] AI写作优化方法论 - 画面感构建：用具体意象替代抽象概念，如"毛茸茸小兔子"替代"刺激物" [27] - 文本精炼指令：要求AI缩短30%内容同时保留核心意思增强表达力度 [28] - 角色分工：人类负责情感温度与思想深度，AI负责语言效率与结构优化 [28] 行业动态参考 - Anthropic首席产品官提出7种AI协作新玩法，强调多轮对话共同构建方案 [16][23][30] - 混合架构模型M1开源实现100万token处理能力，反映技术迭代加速 [31]

在线沟通的重要性与挑战 - 即时通讯、视频会议等数字工具已成为职场沟通主力军，在线沟通重要性日益提升 [2] - 视频会议卡顿、周报附件无人查看、跨部门协作群消息轰炸等沟通问题普遍存在，并非偶然事故 [3] - 线上沟通需要付出更多努力，误解和印象偏差问题困扰着不少人 [3] PING框架：个人高效沟通策略 换位思考（Perspective Taking） - 线上虚拟互动中误解更容易发生，物理距离模糊"人"的存在感 [5][6] - 斯坦福实验显示：敲击者预计50%听众能识别歌曲，实际仅3%识别，线上沟通同理存在自我中心偏差 [6] - 建议发送信息前站在接收方角度思考，用不同语气朗读文本以检查原意是否变化 [7] 主动沟通（Initiative） - 印象与现实常脱节：每天发简短更新的员工比每周发长篇邮件的员工更易被感知为努力 [8] - 远程工作需主动频繁沟通以避免"眼不见心不念"陷阱，会议中打开摄像头可提升存在感 [8] 非语言行为（Nonverbal） - 表情符号使用需匹配对方偏好，模仿对方行为风格可使谈判目标达成度提升39% [9] - 沟通风格相似性提升信任度，非语言行为在信息传递感知中占据核心地位 [9][10] 目标导向（Goals） - 沟通渠道选择影响结果：视频最显真诚，电话是隐藏真实情绪的最佳平衡点 [11] - 需根据情境策略性选择沟通模式，明确目标可改善沟通结果并避免不良印象 [11] 企业沟通策略 - 企业需通过团队会议、内部通讯等形式确保员工知情，激发热情并保持凝聚力 [12][13] - 75%雇主认可团队合作重要性，但仅18%员工定期获得沟通能力反馈 [13] - 沟通能力缺失会导致误解、信息壁垒、决策延误等"沟通内耗"问题 [13] - 扎实的企业沟通计划可消除障碍，提升信息同步效率，减少执行错误 [13] - 沟通策略与业务目标统一时，员工能清晰理解个人价值，工作动力显著提升 [14]

创业者可持续生活方式 - 创业者具有"高碳足迹人群"和"文化塑造者"双重身份，需兼顾个人身心健康与企业长期发展[2] - 可持续生活方式包含身体、情绪、时间管理及生态友好等多维度平衡[6][12] - 将个人健康视为"Yourself Ltd"公司经营，与"Startup Inc"同等重要[2] 主流可持续实践体系 - **极简主义**：主张舍弃非必需品，实现身心自由[4] - **数字极简主义**：减少电子设备依赖，优化数字互动质量[4] - **慢生活**：涵盖慢食运动与深度旅行体验，对抗快餐文化[5] - **零浪费生活**：通过重复使用/回收减少资源消耗[5] - **自给自足生活**：城市种植/手工制作降低环境依赖[5] - **生态生活**：使用可再生能源与有机产品[6] - **共享经济**：提升资源利用率并促进社会协作[6] - **康养生活**：结合饮食/运动/心灵护理提升整体健康[6] 创业者可持续操作系统 - **身体管理**：保证6小时以上睡眠，每周150分钟运动，稳定血糖的早餐结构[7][8] - **情绪调节**：设置15分钟无目的窗口，定期社交洁净日，3分钟呼吸法降心率[9] - **时间配置**：保留高效2小时处理核心任务，转化碎片时间为微学习/运动[10] - **生态友好**：设定软件能耗上限，清理云端冗余数据[11] 企业可持续文化构建 - 出行采用0碳通勤，减少一次性消费示范效应[14] - 将"团队离职率≤5%"纳入KPI，平衡增长与韧性[15] - 推迟不成熟产品发布，清理技术债务提升势能[16] - 年度预算1%用于生态反哺，如绿植/净滩活动[17] 行为改变驱动策略 - 同侪效应：强调群体行为数据（如95%回收率）促进行动[19] - 经济奖励：适度使用折扣/积分强化可持续行为[20] - 情感共鸣：通过具象化负面叙事（如垃圾入海）激发紧迫感[21] 可持续商业价值 - 投资人青睐具备韧性模型的企业[22] - 人才选择雇主时重视心理与生态契合度[22] - 消费者对"慢而真诚"品牌忠诚度高于促销驱动型[22]

博睿康 NeuroHUB助力国内首个剧场神经美学实验 近日，国内首个真实剧场环境下的神经美学实验在新清华学堂进行，八名佩戴便携式脑电设备的志愿者在 现场观看舞剧《咏春》，设备可同时采用无线方案同步记录数据，实时捕捉观众沉浸于艺术时的神经活 动。 无线自由：解放科研想象力 NeuroHUB采用模块化的便携可穿戴设计，采用无线方案同步传输数据，志愿者可自然落座剧场任意位置。 设备提前40分钟调试完成，演出全程无感佩戴，确保艺术体验的纯粹性。 群体超扫描：多人大脑实时对话 志愿者佩戴的设备是由博睿康自主研发的NeuroHUB多模态研究平台， 这也是首次实现真实场景下多人观演 脑电及生理信号的毫秒级精准同步采集记录 。当青绿山水在舞台流淌，当电波穿越时空帷幕，志愿者们的 大脑正掀起一场无声风暴。数据显示，当观众沉浸于演出时，大脑活跃度显著提升，这种全脑联动与情感 分布密切相关——这正是现场艺术直击人心的神经密码。 在这场颠覆传统的实验中，博睿康自主研发的NeuroHUB多模态平台展现出三大核心优势： NeuroHUB首创的便捷群体同步方案突破实验室单一场景的局限，支持10人以上脑电和生理信号毫秒级精准 对齐。 真实场 ...

MiniMax-M1模型技术突破 - 开源全球首个混合架构模型M1 支持100万token输入和8万token输出 成为全球最长上下文窗口模型 [3] - 采用Lightning Attention混合注意力架构 通过分块技术降低计算复杂度 生成10万token时仅需DeepSeek R1 25%的算力 [5][6] - 在多项基准测试中表现优异 在工具使用和软件工程等复杂任务上超越OpenAI o3和Claude 4 Opus [4] - 训练成本仅380万元 耗时3周完成 性价比显著 [3] 企业级AI应用案例 - 微软发布700+智能体应用案例 覆盖金融/医疗/教育等各行业 埃森哲智能体降低客户销售未清天数20% 毕马威ComplyAI改善合规控制描述70% [10][12] - 智谱AI推出企业级助手CoCo 具备记忆能力 可集成企业知识库 支持全流程任务规划与修改 实现千人千面服务 [14] - XP使用AI节省9000小时 提高审计效率30% Architecht平台将原型制作时间从2天缩短至25分钟 [15] 行业技术进展 - OpenAI推出o3-pro模型 在AIME 2024数学测试超越Gemini 2.5 Pro 在GPQA Diamond科学测试击败Claude 4 Opus [17] - 智源开源Video-XL-2视频理解模型 支持万帧视频处理 编码2048帧仅需12秒 在多项评测中领先开源模型 [21][22][23] - 谷歌发布手机本地AI运行器Google AI Edge Gallery 可离线运行Hugging Face模型 支持图像生成/代码编辑等功能 [27]

[ 编者按 ] 平台推荐机制的不停变化下，内容创作者正经历深刻变革。 今天，"关注的人"的重要性正逐渐被"为你推荐"超过，创作者更像是在"租赁平台用户"，而非真正"拥有"了他 们。 如此转变下，好的内容应该怎么做？在知名创作者赞助平台Patreon CEO Jack Conte的一次访谈中，他提到，创 作者此时更需要平衡"品味"与"策略"：以长期主义构建个人风格，多做"即使无外部奖励，自己仍然热爱"的创 作，让创作本身成为驱动力。 每期监测和精编全球高价值情报，为你提供先人一步洞察机会的新鲜资讯，为你提供升级思维方式的深度内 容，是为 [ 红杉汇内参 ] 。 "追随者模式变化" 在过去三四年里，互联网发生了很大变化。短视频平台推出了"为你推荐"的信息流概念，慢慢替代了传统 的"粉丝"概念（即你关注的人组成的信息流）。这一策略非常奏效，让用户们在短视频平台上的停留时间更 长。 几乎所有社交媒体公司都开始效仿这一理念，不再由用户选择自己信息流中的内容，而是为用户构建一个 专属的信息流。"为你推荐"就这样成为了一种新潮流。 人们已经很少花时间在基于关注的动态上了。由于 人们太过专注于发现新内容 ，创作者们发布一条动 ...

外骨骼机器人技术发展 - 外骨骼机器人通过机械结构与人体关节耦合，增强或替代人体运动能力，应用场景包括户外运动、工业、医疗、应急救援等[2] - 技术起源可追溯至18世纪，但早期装置笨重且功能有限，1967年通用电气研发的"Hardiman"原型机实现技术突破，具备30多个动力关节但自重达680公斤[4][5] - 21世纪后材料科学进步推动轻量化发展，碳纤维复合材料使产品重量降至1.8公斤，同时AI算法可实现30%体能节省[5] 核心技术突破 - 材料创新：碳纤维、钛合金等轻质高强度材料广泛应用，柔性材料如形状记忆合金提升穿戴舒适性，汉威科技柔性传感器可映射肌肉应变并耐受百万次弯曲[5][6] - 电子技术：微处理器实现毫秒级响应，Cyberdyne公司HAL系统通过检测肌肉电信号预判运动意图[8] - 人工智能：机器学习算法使设备可自适应使用者习惯，视鹏科技登山外骨骼能动态调整助力策略，深度学习技术增强复杂地形适应性[10] 应用场景拓展 - 工业领域：福特工厂使用外骨骼后装配效率提升23%，工人肌肉劳损率下降41%，京东/顺丰物流作业时间延长50%[12] - 医疗康复：ReWalk帮助脊髓损伤患者恢复行走能力，博灵脑机研发的上肢康复外骨骼通过脑机接口捕捉微弱肌肉信号[13] - 社会服务：巴黎残奥会火炬传递采用外骨骼，傲鲨智能产品在上海社区试点，辅助护工搬运老人并具备跌倒报警功能[15] 市场前景与挑战 - 政策推动：专项补贴目标2025年普及率达25%，多省市将外骨骼纳入医保，预计2025年中国市场规模突破50亿元，2030年达千亿级[15] - 现存瓶颈：成本高昂（高精度传感器+轻质材料）、结构笨重影响自然步态、续航不足（如BLEEX仅维持120分钟作业）[17] - 未来方向：智能化算法升级、千元级消费产品开发、固态电池提升续航、产业链标准化[18][21]