PYMNTS消费者预期指数总体情况 - PYMNTS消费者预期指数衡量美国人对经济的感受 不仅评估其乐观程度 也衡量其基于情感采取行动的经济自由度和安全感 [2] - 截至2月 美国人对经济的平均评分为56.5分 在0至100的量表中 50分为中性 因此该评分仅略偏积极 且自去年10月以来变化未超过几个点 [3] 不同世代消费者的经济感受差异 - 年轻世代对经济前景更为乐观 千禧一代评分最高为60.7 其次是桥梁千禧一代为57 Z世代评分为56.2略低于平均 但仍高于X世代和婴儿潮一代及年长者 [4] - 年轻世代乐观的部分原因在于其剩余工作年限长 未来工资增长有望抵消近期通胀影响 且只要就业机会存在并有合理的向上流动性 他们对未来就最乐观 [5][6] - 年轻消费者对更好经济时期的参照点较少 例如2003年出生的人经历了疫情导致的高中毕业缺失 疫情后的高通胀以及当前不佳的就业前景 与年长者相比 他们缺乏已知且经历过的更好经济替代时期作为对比 [7] - 年长美国人对当前经济评价较低 婴儿潮一代及年长者感受最差 PCEI评分为53.5 X世代评分也仅为55.2 [7] - 年长者将当前经济与其收入巅峰时期所经历的经济状况对比 因此成本上升或不确定性让他们感觉是在倒退 [11] 不同世代在PCEI各分项上的表现 - 婴儿潮一代及年长者对其个人财务韧性的感受基本尚可 评分为59.3 略低于60.1的平均水平 而X世代对自身状况的感受是所有世代中最差的 评分为56.7 [12] - 婴儿潮一代及年长者和X世代对当前宏观经济和购买环境的看法相当悲观 评分分别为45.2和46.1 低于48.9的平均水平 [12] - 年长美国人在劳动力市场安全感方面感受优于年轻世代 婴儿潮一代及年长者评分为69.9 X世代为69.1 均高于67.6的平均水平 [13] - 年长一代的悲观情绪更多源于对经济的宏观展望 而非其银行账户或401(k)养老金账单 许多婴儿潮一代已舒适退休 [13] 年长世代悲观情绪的历史背景 - 年长世代经历过1970年代的通胀 1987年股灾和互联网泡沫破裂 他们目睹即使经济复苏也未能惠及所有人 [14] - 年长世代知道通胀期过后价格水平不会回落 且他们无法像年轻工作世代那样受益于最终会补偿通胀的工资上涨 过去的经历使他们有理由更加怀疑 [14][15] 美国经济实际指标表现 - 根据美国人口普查局经济活动指数 整体经济状况略差于去年 该指数涵盖15个经济指标 截至3月5日为-0.39 差于2025年3月的0.53 但远好于2020年4月-7.51的真正经济放缓时期 [15] - 当前通胀并不特别高 根据美国劳工统计局数据 1月份价格同比上涨2.4% 环比上涨0.2% [16] - 个人收入方面 根据经济分析局数据 2025年11月至12月个人收入增长0.3% 支出增长0.4% 支出增长最多的是住房和公用事业 医疗保健支出也有跃升 意味着额外支出多用于基本必需品 [17] - 就业方面 劳工统计局数据显示每月职位空缺减少 而招聘数量变化不大 1月份失业率为4.3% 略低于前月的4.4% 但较一年前的4.0%显著上升 [18] - 薪酬方面 进入2025年工资增长超过通胀 从2024年的1159美元增至2025年的1204美元 增幅为3.9% 但许多人可能感受不到加薪 因为需用其偿还不断增长的债务 美联储数据显示2025年未偿还消费者信贷增长3.3%至5.1万亿美元 [19]

OpenAI收购Promptfoo的战略布局 - OpenAI近期收购了专注于AI安全与评测的初创公司Promptfoo，旨在加强其在智能体（文中喻为“龙虾”）时代的安全能力[1][4][8] - 此次收购紧随OpenAI挖来“龙虾之父”Peter Steinberger之后，是其布局智能体协作领域的关键一步[1][52] 被收购方Promptfoo公司概况 - Promptfoo成立于2024年，是一个由23人组成的小团队，其核心产品是AI应用评测领域最流行的开源框架之一[10][17][21] - 公司两位联合创始人背景深厚，CEO曾任Discord LLM工程与开发者平台负责人，CTO曾任数字身份认证公司Smile Identity的工程副总裁及AI主管[11] - 公司在开源社区影响力显著，其框架拥有超过30万开发者用户，GitHub上获得11.2K星标，在被收购前，OpenAI、Anthropic、亚马逊等公司已是其用户[5][6] - 公司商业化进展迅速，拥有超过35万名开发者用户，月度活跃用户达13万，财富500强企业中超过25%（约125家）的团队使用其产品[17] - 公司在2025年7月完成了由Insight Partners领投、a16z参投的1840万美元（约合人民币1.27亿元）A轮融资，投后估值达到8600万美元（约合人民币5.92亿元）[18][20] Promptfoo的核心产品与技术能力 - Promptfoo的核心产品是一个开源评测框架，旨在解决大模型难以测试的工程化问题，将AI应用测试转变为标准化的工程流程[21][22][25] - 框架具备三大核心能力：一是自动化评测，允许开发者批量测试不同提示词和模型并自动评估输出效果[25]；二是AI红队演练，模拟真实用户攻击以发现LLM应用潜在漏洞并生成安全报告[29]；三是工程化集成，可嵌入CI/CD流程自动运行测试与安全扫描[31] - 该框架支持网页可视化界面和命令行工具，允许开发者在本地或服务器运行大规模评测任务[33] - 公司的长期愿景是使其框架成为AI领域的“标配工具”，类似于持续集成在DevOps中的地位，确保每次引入新模型或更改提示词时都能自动评估与测试[34][35] 行业背景与收购动因 - 行业正进入“智能体时代”，智能体被赋予访问邮箱、文档、数据库及调用各类API的高权限，其操作失误可能带来真实世界风险，使得安全性成为企业部署的刚性需求[7][45][46][47][49] - 智能体（龙虾）的流行与随之暴露的安全问题（如著名删邮件事件）使得市场对安全工具的需求变得刻不容缓[42][44] - 互联网为智能体重构呈现四大趋势：多智能体协作、MCP成为标准协议、语音交互爆发、测试驱动开发，Promptfoo的使命正从提示词评测工具进化为智能体时代的安全基础设施[37][38][39] 收购后的整合与影响 - Promptfoo被收购后将保持开源和独立运营，其技术将被整合进OpenAI的智能体创建和运行平台“OpenAI Frontier”中[9][56][57] - 此次收购被视为双赢，既补全了OpenAI在智能体安全方面的关键能力，也使Promptfoo的技术能更广泛地应用于前沿平台[8][58] - 在智能体时代，能自动执行任务的智能体本身也可成为评测大模型真实能力的新工具，推动了行业评测标准从“刷榜”向实战能力检验的演进[59]

文章核心观点 - AI智能体技术正从单兵作战的聊天机器人阶段，迈向能够深度融入真实业务场景、具备感知与执行能力的“智能体”阶段，其关键在于为AI大脑配备传感器、手脚和记忆系统[31][32][33] - 智能体要在真实商业环境中有效工作，必须解决三大组织管理命题：理解组织结构与权限、拥有稳定身份、具备分层的记忆系统[36][39][43] - 当前行业最缺乏的是一个能让智能体“安家落户”的合适工作台，该平台需具备通畅的通信能力、结构化的业务数据流和丰富的协作上下文[46][47] - 飞书平台因其API模块化、天然承载企业通信与业务数据、以及低门槛部署等优势，成为众多开发者将智能体接入真实生产环境的首选平台[47][48][49][50] 智能体技术发展现状与案例 - 行业动态：近期多家公司发布新的AI模型，旨在降低本地部署门槛，例如智谱和腾讯的模型最快可在1分钟内完成部署[1] - 创意应用案例：开发者利用智能体技术创造了嵌入语音识别芯片的“赛博小马”，可通过语音指令操作电脑完成打开网页、生成视频、创建文件夹等任务[2][3][6] - 管理可视化创新：有项目为智能体开发了RPG风格的可视化面板，可实时查看AI状态（休息、工作、同步数据、修复Bug），并能实现“搬家”、探索新地图、自动生成技能树及联机共享技能[7][9][10][11][12] - 实用工作场景案例： - **视频自动剪辑**：智能体可根据指令自动对视频进行静音检测、语音转录和切片剪辑，例如将一段9分钟的视频精剪至39秒，并能处理多段素材的自动选取与拼接[16][17][18][19] - **电子班主任**：在教辅场景中，智能体可读取学生文档并给出评分与修改建议，辅助复试、搜索资料、评价文献综述，在一周内被调用超过**2万次**API，能实现规模化个性培养[22][23] - **MCN海外营销**：采用多智能体协同的“蜂巢虾群”系统，为不同智能体设定MBTI性格以增强拟人化协同，精准解决传统MCN依赖人力堆叠的痛点[28][29][30] 智能体融入生产环境的核心挑战 - **挑战一：理解组织结构与权限**：智能体必须融入企业现有权限体系，明确自身角色、服务对象及数据访问权限，否则无法进行有效的数据查询或自动化审批[36] - **挑战二：需要稳定的身份**：如同员工拥有工牌，智能体需要一个绝对唯一的标识，这是建立长期信任、实现多智能体及人机协作的基础[39][40][41] - **挑战三：需要分层的记忆系统**：智能体需具备短期记忆处理即时指令，以及通过长期记忆（如向量数据库）沉淀项目背景、用户偏好和历史记录的能力，以做出符合上下文的决策[43][44] 平台的关键作用与飞书的优势 - **平台的核心价值**：一个开放、包容、数据结构化且具备协作基因的底层平台，决定了智能体在实际应用中的表现上限[54] - **飞书平台的具体优势**： - **API模块化**：将云文档、日历、多维表格等核心办公组件进行了API封装，简化了开发流程[48] - **天然的业务数据承载**：平台本身已承载企业通信和业务数据，智能体可直接接入，无需额外导入历史数据[49] - **低门槛部署**：已实现一键在飞书上部署智能体，大幅降低了使用门槛[50] - **本土化普及优势**：其普及速度体现了中国式优势，是国外软件难以比拟的[51] - **行业影响**：智能体技术已走出实验室，正在飞书等平台上经历真实生产环境的大考，先行者们正在重塑未来的工作与协作方式[52][55][56]

这两年，AI从"新技术"变成了"新工具"，又从"新工具"慢慢变成企业必须面对的现实。它不只在改变内容生产，也在影响研发效率、营销方 式、团队协作，甚至决策流程。 中国生成式AI正在进入产业深水区。 组委会 发自 凹非寺 量子位｜公众号 QbitAI 时值第四届中国AIGC产业峰会， 量子位将根据过去一年里生成式AI企业、产品的表现与反馈，结合对2026年技术与场景的观察与预判，评 选出： 将评选出拥有最创新、最前瞻或最有规模落地潜力的AI企业。 【参选条件】 2026年度值得关注的AIGC企业 2026年度值得关注的AIGC产品 1. 公司主体在中国或主营业务在中国； 2. 主营业务是生成式AI及相关，或已将AI广泛应用于其主营业务； 3. 近一年在技术/产品、商业化有出色表现的企业。 【评选维度】 量子位将结合对公司的深入调研及数十位行业知名专家的意见，评选结果将于2026年5月中国AIGC产业峰会上公布。 届时，量子位也将邀请数百万行业从业者，共同见证这些优秀企业的荣誉。 2026年度值得关注的AIGC企业 2026年度值得关注的AIGC产品 将评选出拥有最创新、最实用、最热门或最有应用潜力的AI产品。 ...

腾讯发布“鹅虾”系列AI产品 - 腾讯在短时间内连续发布两款AI Agent产品：WorkBuddy智能体桌面平台和QClaw应用[1] - WorkBuddy已上线，QClaw预计下周开启公测[1][2] - WorkBuddy发布后因访问量过大导致平台瘫痪，QClaw的内测群也迅速加满，显示出强烈的市场需求[4] WorkBuddy产品定位与核心功能 - WorkBuddy定位为面向多场景的AI Agent，重点承接日常工作流和实际任务，同时兼容OpenClaw技能[6] - 核心功能包括：支持无缝接入QQ、飞书、钉钉等高频聊天与办公工具[6] - 具备处理代码开发、文档总结、数据分析、本地任务执行等多种工作流的能力[6] - 内置混元、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等多种大模型，并提供20个以上的内置Skills技能包[6] WorkBuddy产品设计与用户体验 - 产品界面分为代码开发和日常办公两大主区域，左侧设有新建任务、Claw和插件入口[7] - “插件”功能内嵌数十种擅长不同任务的插件，将许多需要手动配置的skills变为默认选项，简化了操作[10] - 生态接入配置（如绑定QQ）过程简单，平台提供详细指南，用户实测可在几分钟内完成部署，无需代码经验[15][16][18] - 在移动端执行复杂任务（如搭建网站）时可能出现问题，更适合承担文档解析、文案撰写等轻量任务入口[20][22] WorkBuddy场景应用实测：定时推送与网页搭建 - 在“定时推送”任务测试中，WorkBuddy通过创建Python脚本，成功搭建了一个能定时抓取并刷新全球AI资讯的网站[26][30] - 生成的资讯聚合页面设计具有科技感，信息源包括卫报、纽约时报、BBC等权威媒体，并标注发布时间[32] - 在“网页搭建”测试中，WorkBuddy被要求开发一个俄罗斯方块网页游戏，它先对需求进行功能拆解与逻辑设计，随后在3至5分钟内完成创建[38][39][41] - 生成的小游戏页面简洁，包含分数、等级、操作说明等关键模块，运行流畅，适合轻量级网站或小程序的快速开发[44][45] WorkBuddy场景应用实测：数据分析 - 在“数据分析”办公场景测试中，WorkBuddy根据Excel数据表生成了一份全球AI市场数据分析报告[47] - 报告要求包括总结增长趋势、计算区域占比、找出高增长公司、分析相关性及给出数据洞察等六项内容[48] - 报告成功输出了增长趋势、市场规模、数量分布等数据的可视化图表，且经核查数据准确[50] - 但在执行复杂提示词时出现小bug，如数据洞察、可视化建议、行业结论等内容未能在图例中完整显示，任务执行耗时10至15分钟且中途崩溃数次[47][51][52] QClaw产品特点与市场反响 - QClaw是一款能直接接入微信、支持远程对话的Claw类应用[2][54] - 其核心能力包括：微信直连对话、拥有5000个以上的Skills技能生态、支持持续记忆、以及本地操控电脑文件与应用等[64] - 产品尚未上线，但官方消息放出后市场需求旺盛，内测邀请码被争抢，已快速建至第九个内测群[57] 行业趋势与生态布局 - 腾讯此次还上线了“腾讯云轻量应用服务器”，支持用户一键部署OpenClaw，主要面向开发者群体[59] - 行业演进迅速：从年初感觉AI技术（文中喻为“龙虾”）遥不可及，到上个月流行本地部署攻略，再到出现线下排队安装服务，如今已进入“微信养虾”时代[61][62][63] - 腾讯利用自身在社交软件（微信、QQ）的生态优势推出AI产品，被认为更懂自家用户需求，可能为平台带来新的活跃度[58]

文章核心观点 - AI大模型预训练范式可能正在发生第二次转移，从“预测下一个词”转向“预测下一个物理状态”或“世界建模” [5] - 多模态统一模型的构建基础可能从“语言优先”转向“视觉优先”，Muddit模型是这一路径的代表 [7][15] - Muddit通过一套完全离散扩散框架，实现了文生图、图生文和视觉问答任务的生成机制统一，挑战了多模态领域默认的“语言中心论” [19][23][37] 多模态模型发展路径与范式转移 - 过去几年行业最成功的预训练范式是围绕“预测下一个词”展开，多模态模型主流思路是“语言为骨架，其他模态为外挂” [3] - NVIDIA研究员提出AI正经历第二次预训练范式转移，从“next word prediction”转向“world modeling”，即预测世界在给定条件和动作后的演化 [5] - 未来基础模型若要更接近世界本身，其构建基础可能需要重新审视，不一定继续建立在语言优先的体系上 [7][16] 现有“统一”模型的局限 - 当前多数统一生成模型本质仍是“language-first”，视觉能力是围绕语言主干的拼装，并非真正的生成原理统一 [8][11] - 自回归建模将二维图像压扁成一维token序列，导致图像生成慢、推理成本高，且难以兼顾质量、效率和可控性 [10] - 许多模型使用不同机制处理文本和图像（如离散扩散与连续扩散），靠模板或额外token缝合，未形成真正统一的多模态生成范式 [11] Muddit模型的核心创新 - 核心思路翻转：不是让LLM学会画图，而是让一个具备强视觉先验的图像生成模型长出跨模态统一生成能力 [13][15] - 采用完全离散扩散框架：将文本和图像都表示为离散token，用同一套离散扩散框架建模，共享生成器、训练目标和采样逻辑 [19][24] - 实现生成机制统一：文生图、图生文、VQA任务切换仅改变条件信号，扩散过程、损失设计和引导逻辑全部共享 [21][22][23] - 模型骨干共享：核心backbone是共享的MM-DiT，由预训练的Meissonic文生图模型初始化，继承了其视觉先验能力 [20] 技术路径优势与评估结果 - 离散扩散优势：通过随机mask和逐步恢复学习，不强制固定生成顺序，支持并行预测，推理更灵活，适合统一建模 [24] - 文生图性能：1B参数、512×512的Muddit在GenEval上整体准确率达0.61，超过Monetico的0.44和Meissonic的0.54，接近2B参数的Stable Diffusion 3的0.62 [27] - 具体能力：在two objects任务上达0.72，在counting任务上达0.54，显示其在组合性和结构性要求上的竞争力 [27] - 图像理解与图生文性能：512×512模型在MS-COCO captioning上CIDEr达59.9，VQAv2达68.2%；1024×1024版本提升至60.1和70.2% [28] - 统一训练效果：联合训练将GenEval分数从单独任务的59.3和28.3提升至61.6，证明跨模态对齐能力通过统一优化得以增强 [29] 数据与训练效率 - 数据规模相对较小：1B的512×512版本基于10M数据训练，1024×1024版本基于16M数据，对比其他模型数据量更少 [30] - 训练效率高：强视觉先验带来了图文对齐能力，完全统一的建模范式避免了混合目标与复杂架构的优化负担 [30] - 前作对比：Meissonic模型使用210M图像，在8×A100 GPU上训练19天，相比其他模型（如SD-1.5用4800M图像训练781.2天）效率显著 [31] 行业意义与未来方向 - 切中多模态基础模型方向切换：从在语言体系内扩展视觉，转向要求模型更接近世界结构本身（如视频、3D、具身智能） [33] - 视觉更接近世界本质：未来模型处理的核心是状态、空间、变化和反馈，这些天然更靠近视觉而非语言 [34] - 提供新基座可能：下一代统一模型可以从视觉出发，利用图像生成模型已学到的空间、语义和组合知识重新搭建生成框架 [40] - 引发根本性思考：统一生成模型的下一站不应只是“让LLM多会一点”，而应重新思考什么是多模态基础模型真正的基座 [41][42]

日经GO 日本真正该担忧的是"全民变穷" 原创 阅读全文 ...

特朗普提及停止对伊朗攻击，使投资者的避险情绪缓和。日经平均股指大幅反弹…… 3月10日的东京股市中，日经平均股指大幅反弹，较前一交易日上涨1519点（2.88%），收于5万4248 点。盘中涨幅一度超过1900点。 此前对伊朗态度强硬、甚至提出要求伊朗"无条件投降"的美国总统特朗普突然转为提及停止对伊朗的攻 击，使投资者的避险情绪缓和。市场认为，此番表态是考虑到将于11月投计票的美国中期选举，在顾及 原油市场与股市表现的背景下作出的发言。受此影响，以海外短线资金为主的买盘扩大。 由于伊朗局势趋紧，日经平均股指在3月9日曾暴跌2892点，创下历史第3大跌幅。10日则行情逆转，买 盘占据优势，收复了前一日跌幅的一半以上。 版权声明：日本经济新闻社版权所有，未经授权不得转载或部分复制，违者必究。 日经中文网 https://cn.nikkei.com ...

合作项目与成功案例 - Neutral Wireless、Haivision与ITN合作，在英国首次利用2320至2340 MHz的短通知、短时长的n40频段频谱，成功完成了伦敦2025/26跨年烟花秀的5G私有网络直播部署[1][2] - 此次部署结合了ITN的直播制作专长、Neutral Wireless的私有5G平台以及Haivision的实时视频传输技术，在复杂高密度的城市环境中展示了新兴频谱选项如何改变拥挤直播活动的连接方式[3] - 项目使用便携式Neutral Wireless Pop-up 5G Pro系统部署单小区，为河岸边的无线摄像机位提供覆盖，并通过Falkon X2和Haivision Pro移动视频发射机将两路全高清摄像机信号传输至制作间的本地Haivision StreamHub[4] 技术方案与行业影响 - 英国通信管理局于2025年12月3日推出的2.3GHz频段短通知、短时长频谱许可新规，预计将简化许可流程，将广播公司等用户部署高性能网络的时间从数周缩短至数天[5] - 采用由私有5G支持的现代IP视频工作流，减少了对大量线缆、大型户外广播车和传统基础设施的依赖，支持了更可持续的制作模式[6] - 私有5G技术正在超越试验阶段，进入直播新闻、体育和娱乐领域的实际运营应用，帮助广播公司应对在更紧张的时间和更复杂的网络环境中，从更多地点提供高质量内容的压力[7][8] 公司能力与市场定位 - Neutral Wireless专注于为直播制作、智能场馆、公共安全和大型活动提供私有5G连接，其nibOS软件平台专为现实部署场景设计，提供直观的配置和监控功能[11] - 该公司将在巴塞罗那世界移动通信大会上展示其更广泛的私有5G能力，包括其nibOS软件平台、直播部署解决方案以及其标志性的5G联网飞机[10] - Haivision是全球关键任务实时视频网络和可视化协作解决方案的领先提供商，其互联云和智能边缘技术提供高质量、低延迟、安全可靠的全球直播视频，并开源了其获奖的SRT低延迟视频流协议[15] - ITN是英国领先的制作公司，拥有三家公共广播服务新闻编辑室，每周提供70小时的直播线性节目，其内容部门ITN Productions每年为英国广播公司和全球流媒体平台制作超过1000小时的节目[12][13]

公司战略与产品发布 - Clarivate宣布将旗下Cortellis Regulatory Intelligence的专有监管数据与Anthropic的Claude人工智能推理能力进行整合[1] - 此次合作通过开放的模型上下文协议实现，旨在将权威的监管内容直接嵌入客户现有的人工智能工作流程中[1] - 此举是公司将其专有情报扩展至企业人工智能生态系统战略的一部分，建立在近期推出的CRI AI Assistant基础之上[1] 目标客户与市场应用 - 该整合服务面向生物制药、生物技术、医疗器械和临床研究组织，为其在现有AI工作流程中提供智能、情境感知的权威监管数据访问[1] - 新推出的CRI MCP将为法规事务、药物警戒和生命科学团队提供直接访问Clarivate监管情报的途径[1] - 客户能够构建将CRI与内部数据及经批准的外部数据源相结合的智能体，以监控变化并支持决策[1] 产品功能与价值主张 - 整合结合了Claude的自然语言理解、推理能力与Clarivate经过行业验证的数据源，旨在提供准确、有引用的答案[1] - 该方案旨在支持更快、更自信的监管决策，并扩展了预见性情报和智能自动化在监管工作流程中的应用[1] - 公司高层表示，这有助于生命科学客户在其AI工作流程中获取权威内容，做出更明智的决策，从而为患者带来更安全、更有效的疗法[1]