核心观点 - 现代社会中赚钱的决定性因素并非单纯努力而是深度思考[3][9][36] - 低维勤奋不如高维思考 通过差异化经营、发现隐藏商机、解决根源问题等方式实现财富积累[10][12][15][31] - 思考深度决定商业结果 需通过连续追问和日记复盘等方法提升思考维度[40][45][49][56] 差异化经营案例 - 余姚电热毯商户谷文杰砍掉全品类业务专注单一品类 通过差异化策略集中订单并研发全品类电热毯 一年内成为当地龙头[7][8][10] - 差异化经营使客户选择倾向明确 避免同质化竞争带来的随机性订单分配[6][9] 隐藏商机挖掘 - 房产销售曹志远发现售楼部新业主数据价值 通过免费提供《业主手册》承载广告赚取第一桶金[12][13] - 商业机会存在于被忽略的环节 如装修公司对购房者数据的精准投放需求[12] 问题根源解决 - 机修工徐振通过发现液封槽漏液问题提升生产线良品率 从基层晋升至分公司总经理 年薪百万[15] - 技术问题的深度探究能带来超出岗位层级的价值 从而获得职业突破[15][34] 全球化布局 - 惠州小家电商末总将20年前中国模式复制到越南 首月收益达国内一年水平[20][25][26][29] - 新兴市场存在早期红利 成熟经验跨区域复制可快速打开增量空间[25][27] 深度思考方法论 - **连续追问法**：机械配件厂文刀通过五层追问（资金链断裂→库存积压→客户采购下滑→疫情成本增加）制定优惠方案清库存[40][42][45] - **日记复盘法**：销售专家李霖通过每日记录客户互动话术与反馈 提炼高转化率销售模型[49][51][52] 思考与收益关系 - 思考积累触发收益指数增长 底层逻辑认知决定财富获取效率[37][48] - 牛津"灰人理论"指出重复浅层劳动难以创造显著价值 深度决策才是财富源头[57][60][62]

大模型技术发展 - OpenAI CEO指出行业已进入复杂推理模型的新范式阶段[1] - 推理模型成为继基础模型后厂商竞争的新焦点[1] - 中国信通院评估显示文心X1 Turbo在24项能力中16项获满分5分，综合评级达最高"4+"级，为国内唯一通过该测评的大模型[1] 文心大模型技术突破 - 文心4.5 Turbo和X1 Turbo分别聚焦多模态与深度思考两大方向[6] - 多模态混合训练技术实现文本/图像/视频统一建模，训练效率提升2倍，理解能力提高30%[7][8] - 自反馈增强技术框架构建"训练-生成-反馈-增强"闭环，显著降低模型幻觉并提升复杂任务处理能力[10][12][13] - 融合偏好学习的强化学习技术使模型理解/生成/逻辑/记忆能力全面提升[14][16] - X1 Turbo突破线性思维链，构建复合型思维链实现"边思考边行动"等人类式策略，复杂任务效果提升22%[18][19][21][23] 基础设施与性能优化 - 飞桨框架3.0支持使文心4.5 Turbo训练吞吐达前代5.4倍，推理吞吐提升8倍[31][32] - 算力-框架-模型三位一体协同优化路径成效显著[34] - 文心4.5 Turbo在14个数据集平均成绩80分超越GPT-4.5和DeepSeek-V3[35] - X1 Turbo各项数据集表现均优于DeepSeek-R1[37] 实际应用场景 - 教育领域：X1 Turbo可模拟人类思维解析物理题目[42] - 代码场景：AI生成代码占比超40%，累计服务760万开发者[44] - 数字人技术：支持10万主播，直播转化率31%且成本降低80%[47][48] - 行业规模：2029年全球K-12在线教育预计达8991.59亿元，2024年数字人核心市场480.6亿元将带动6402.7亿元关联产业[49] 长期技术战略 - 6年迭代9大版本形成全栈技术能力[52] - 坚持知识增强技术强化事实性/时效性/知识性[56] - 通过智能体技术结合工具使用解决现实复杂问题[56] - 视大模型为新一轮科技革命周期，注重技术长期价值与层层扩散效应[57][58] - 底层飞桨框架到上层应用的完整技术栈构成核心竞争力[61]

核心观点 - 提出新型深度思考范式PENCIL，通过交替执行「生成-擦除」机制显著提升大模型复杂推理能力 [1][3] - PENCIL在理论上实现图灵完备性，能以最优空间O(S)和时间O(T)复杂度解决所有可计算问题，传统CoT需O(T)空间导致指数爆炸 [23][24] - 实验显示PENCIL在3-SAT、QBF等NP完全问题上准确率保持≥99%，Einstein's Puzzle任务中25M小模型准确率达97%远超CoT的25% [15][21][22] 交替生成-擦除范式 - 动态擦除机制：引入[CALL][SEP][RETURN]特殊标记，按规则丢弃无用中间结果，上下文长度从数万token压缩至千级 [5][8][9] - 支持递归结构：擦除后的上下文可包含其他特殊标记，实现类似函数调用的多层嵌套 [9] - 三大应用模式：任务分解（子问题处理）、搜索回溯（无效路径清理）、摘要总结（冗长思考压缩） [13] 性能优势 - **准确率**：在n=10的SAT任务中PENCIL准确率99% vs CoT 50%，QBF任务100% vs 73% [15][16] - **计算效率**：相同FLOPs下PENCIL训练收敛速度更快，上下文长度控制在问题规模n的线性增长（O(n)）而非CoT的指数级（O(exp(n))） [12][17] - **资源节省**：KV缓存复用机制使自注意力计算量减少，25M参数模型在Einstein's Puzzle上准确率提升3.88倍 [21][22] 理论突破 - 空间最优性：将图灵机模拟的上下文长度从O(T)降至O(S)，尤其适合S<<T的NP完全问题（如旅行商问题） [24][25] - 实现路径：通过FASP编程语言构造「思考-总结」循环，证明固定大小Transformer可达成最优复杂度 [28] - 本质差异：传统CoT需保留完整计算历史，PENCIL通过状态摘要实现内存回收 [27]

作 者丨肖潇 实习记者隆欣玲 编 辑丨王俊 美国宣布对所有贸易伙伴加征"对等关税"的消息持续动荡，这几天里，手机里的新闻 弹窗爆炸，不同地区、不同行业的关键词在标题里轮番滚动。 想 要 快 速 看 懂 发 生 了 什 么 ， 却 越 刷 越 眼 花 缭 乱 ， 突 然 想 到 ： 能 不 能 让 A I 帮 忙 总 结 一 下"美国最新关税加征政策对市场的影响"？ A I果然高效。短短几秒里，它就给出了股市情况、行业冲击、中国应对措施。有言之 凿凿的数据，有生动的案例，比如华为启动了"鸿蒙供应链计划"，联合1 5 0 0家供应商 构 建 去 美 化 产 业 链 ；Temu 、 S H EI N 等 平 台 被 迫 提 价 1 5 % ~ 2 5 %；Ti kTo k 商 家 伪 装 东 南亚店铺销售. . . . . . 但这些"故事"这么快就出炉了吗？作为记者，出于职业本能的半信半疑，一条条点进 链接查看，结果发现有的说法出自个人账号，看不出来源；有的是好几年前的行业数 据——今年情况早就不同了；还有的数据根本就是无中生有，前文提到的几则信息均 是如此。 这并非偶然。就像一滴墨染入清水，A I编造的内容正在 ...

核心观点 - 未来是"AI使用工具，人使用AI"的时代，夸克推出的"超级框"旨在重塑人、工具（AI）、任务三者的关系 [5] - "超级框"不是传统搜索或ChatBot，而是能直接交付结果的"超级Agent"，整合了AI搜索、AI写作、AI讲题等多种能力 [4][5] - 夸克月活用户已超过2亿，累计下载量超过3.7亿，成为阿里AI To C战略的核心产品 [7][8] 产品定位与理念 - "超级框"超越传统搜索形态，是超级智能体与用户交互的界面，搜索只是AI使用的工具之一 [13][14] - 产品定位为"生活工作学习的全能助手"，强调"有用"而非仅"实用"，服务普惠人群 [18][21] - 三大标签：Smart（聪明）、专业、万能，目标是实现"All in One" [20][21] 技术实现与创新 - 通过让AI自主规划任务流程，而非模仿人类操作步骤，解决了复杂场景覆盖问题 [30][32] - 具备深度思考能力，未来将结合多模态技术处理更复杂任务 [35] - 整合夸克内部工具能力与阿里集团服务，形成开放生态 [5][39] 市场表现与战略意义 - 2024年完成组织调整，整合天猫精灵和通义C端产品，强化AI To C布局 [8] - 成为阿里在AI时代C端标杆产品，目标重构人与信息和任务的交互方式 [40] - 投资人评价其迭代速度快且务实，是阿里体系内的年轻力量 [7] 未来发展方向 - 短期以提升用户体验为主，创造足够厚的用户价值 [37] - 输入方式将从文字扩展到多模态（拍照、语音等） [22][23] - 不会完全取代传统搜索，但会承接大部分搜索需求 [25][26]

夸克AI搜索"深度思考"的核心创新 - 传统搜索引擎依赖关键词匹配和网页排序算法，而夸克"深度思考"通过模拟人类"系统二思维"实现深度语义理解和多步骤推理，重新定义搜索本质[1][2] - 在Z世代社交产品设计案例中，系统首先分析用户核心特征（如个性表达、碎片化注意力等），再从产品定位、功能设计等维度提供系统性建议，整合最新用户研究数据和成功案例[3][4][5][6] - 医疗健康领域展示专业优势，如"花粉过敏防护"问题提供系统化方案，涵盖过敏原理解释、防护维度建议和就医指导，大幅提升信息整合效率[9][10][11] 技术架构与功能演进 - 基于阿里通义千问基模开发，具备中文专业术语和行业语境的深度理解能力，确保信息安全、响应速度和本地化优势[12] - 实现三大维度突破：问题理解从关键词到真实意图（如团队创新能力问题识别多维度障碍）、思考过程从黑箱到透明展示推理链条、回答结果从分散链接到智能整合[13][14][15][20][22] - 发展为AI全能助手，支持专业写作、研究分析、AI生图等场景，免费提供PPT制作、简历生成等功能，用户量突破2亿后定位升级为"2亿人的AI全能助手"[23][24][25] 行业影响与未来展望 - 推动搜索行业范式转移：从信息检索到知识生成，从工具属性到助手角色，传统搜索模式可能逐渐被更智能的AI搜索取代[26][27] - 未来计划接入更大规模推理模型，能力边界将持续拓展，可能演变为知识助手、思维伙伴甚至创新催化剂[25][27] - 在专业场景价值显著：如学术研究可快速梳理领域现状、战略决策支持SWOT分析等，提升知识工作者效率[23][24]