合作内容 - xAI与Telegram达成一年期合作协议，将聊天机器人Grok集成至Telegram平台并通过该平台分发 [1][3] - xAI向Telegram支付总额达3亿美元的现金及股权作为合作关键内容 [3] - Telegram将从用户通过其应用购买的xAI订阅服务收入中分成50% [3] 功能与集成细节 - Grok已向Telegram高级用户开放功能，未来预计面向所有用户开放 [3] - 集成后的Grok可固定在聊天界面顶部，用户可通过搜索栏直接提问 [3] - 功能包括撰写建议、总结聊天内容、解析链接和文档信息、创建贴纸等 [3] - Grok可协助企业处理客户咨询及内容审核 [3] 商业与战略 - 合作模式与Meta将Meta AI嵌入Instagram和WhatsApp搜索栏的做法相似 [3] - 此前报道存在表述偏差，已更正为xAI向Telegram支付3亿美元用于分发合作 [3]

核心观点 - 大推理模型（LRMs）在简单数学问题上仍需消耗1400+ tokens进行思考，存在效率瓶颈 [1] - Laser系列方法通过创新奖励设计实现模型准确率与token使用效率的双提升，例如在AIME24基准上减少63% tokens同时提升6.1%性能 [3][34] - 动态难度感知机制（Laser-D/D-E）进一步优化不同难度题目下的token分配，实现更优平衡 [28][29] 方法创新 统一框架 - 将截断训练与长度奖励设计统一为"正确性奖励+长度奖励+控制开关"的组合框架 [14][18][19] - 传统截断方法存在长回答中正确/错误奖励混淆的问题，影响模型学习效果 [22] Laser奖励设计 - 采用阶跃函数奖励机制，对目标长度内的正确回答给予正向激励，避免无差别惩罚长回答 [24][25][26] - 动态调整目标长度（Laser-D）和错误探索机制（Laser-DE）分别提升难度适配性与纠错能力 [28] 实验效果 性能数据 - 在7B模型上，Laser-D对AIME24任务实现5.1%准确率提升+60% tokens节省 [36] - 32B模型应用Laser-DE后，token使用量减少41%（10335→6785）同时保持70.8%准确率 [35] - 领域外测试（GPQA/LSAT/MMLU）显示方法具备泛化性 [37] 行为优化 - 训练后模型冗余的"自我反思"行为减少86%，关键推理行为（验证/子目标拆解）保留率超90% [39][40] - 模型思考路径更简洁直接，如"1+1"问题响应速度提升300% [41][43] 技术实现 基准对比 - 原始模型平均消耗10177 tokens，Laser-D将其降至3315 tokens（降幅67%） [14][35] - 帕累托前沿显示Laser系列始终位于baseline准确率曲线上方 [30][32] 参数细节 - 采用DeepSeek-R1-Distill-Qwen的1.5B/7B/32B模型验证 [30] - 监控集动态调整易/中/难题目标长度，训练开销增加<1% [28]

欧盟对苹果App Store的监管行动 - 欧盟委员会明确指出苹果App Store的新条款不符合《数字市场法案》要求[1] - 欧盟要求苹果在60个自然日内全面调整应用商店规则以符合DMA规定[5] - 若逾期未达标，欧盟将启动"定期罚款"机制直至整改完成[5] 罚款与整改细节 - 欧盟此前已对苹果开出5亿欧元(约40.89亿元人民币)罚单[5] - 定期罚款金额将考虑苹果的雄厚财务实力[6] - 罚款金额不得超过第2022/1925号条例规定的限额[6] 核心争议点 - 争议集中于苹果的"反引导限制"政策[6] - DMA要求苹果允许开发者告知用户替代支付选项并推广替代支付方式[6] - 苹果现行规则仍存在系统性缺陷，被欧盟认为削弱了法律效力[6][7] 苹果现行规则的具体问题 - 允许每个应用包含一个跳转至开发者网站的外部链接[6] - 但要求必须使用苹果指定格式并显示警示页面[6] - 通过外部链接完成的交易仍需向苹果支付27%抽成(低于应用内购30%标准)[6] 苹果与欧盟的分歧 - 苹果辩称DMA仅要求"允许"而非"技术支持"外部引流行为[7] - 欧盟驳斥这种解释，认为现行措施已实质性削弱法律效力[7]

App Store反欺诈措施 - 公司去年通过App Store预防了超过20亿美元的欺诈交易[1] - 过去五年累计阻止欺诈交易价值超过90亿美元[1] - 公司强调需要持续警惕以维护平台安全[1] - 欺诈手段包括窃取个人信息的欺骗性应用和欺诈支付方案[2] - 公司采用综合方法打击欺诈，包括检测、调查和预防恶意活动[2] 开发者账户管理 - 去年因欺诈问题终止了146,000个开发者账户[2] - 拒绝了139,000个开发者注册申请[2] - App Review项目在2024年移除了37,000个涉及欺诈的应用[3] 用户评价与搜索管理 - 去年移除了1.43亿条欺诈性评分和评论[3] - 从App Store排行榜中移除了7,400个应用[3] - 阻止了9,500个欺骗性应用出现在搜索结果中[3] 虚拟支付卡趋势 - 42%的美国消费者在过去六个月使用过虚拟卡[5] - 65%的消费者表示未来一年可能使用虚拟卡[5] - 36%曾遭遇欺诈的消费者更倾向于使用虚拟支付方式[6] - 消费者行为转变源于对安全性、灵活性和控制的需求[6]

产品发布与更新 - iOS版心响APP正式上线 苹果用户可通过APP Store搜索下载[2] - 安卓与iOS版本均实现完全免费且不限次数使用[3][4] - 新增网页生成功能 可自动将长文本转化为图文并茂的模块化网页[10] 核心功能与用户体验 - 支持多场景智能体协作 包括旅游攻略生成 深度研究 法律咨询 试题讲解等[14] - 旅游攻略功能可自动拆解任务 调用221篇攻略数据 节省用户37小时20分钟规划时间[17] - 深度研究功能可生成专业级分析报告 如小米3nm芯片报告包含技术解析 竞品对比 战略意义等模块[40] - 健康咨询功能集成多位医生AI分身 可逐步询问症状并生成综合诊断建议 覆盖100+检查报告类型[46][48] - 工伤赔偿计算功能依据地区法规自动生成赔偿方案 显示具体计算过程与法律依据[58][61] 技术架构与创新 - 采用1个主智能体+多领域智能体架构 主智能体负责任务拆解与调度[66] - 支持MCP Server接入 开发者可扩展智能体能力[66] - 实现完全自主执行 用户确认需求后可在后台自动运行并交付结果[62][69] - 当前覆盖10大场景200+任务类型 计划扩展至10万+任务类型[65] 市场竞争与行业趋势 - 智能体应用成为行业焦点 谷歌 Claude等厂商均重点布局[72][73] - 产品差异化体现在零门槛交互 无需邀请码/提示词工程 直接解决实际问题[69][79] - 未来将上线图片/文件输入功能 首页改版为个性化模式[70]

通用人工智能大会 - 首届国际通用人工智能大会在北京召开，汇聚国内外一流高校学者及企业技术领袖，推动通用人工智能技术发展 [1] - 公司首席科学家在主论坛作主题报告，杰出科学家详细介绍混元多模态大模型 [1] 混元大模型技术迭代 - 混元模型矩阵全面升级，推出视觉深度推理模型T1-Vision和端到端语音通话模型混元Voice [1] - 混元TurboS在全球大语言模型评测平台排名全球前八，国内仅次于DeepSeek [3] - 混元TurboS在代码、数学等理科能力进入全球前十，代码能力提升24%，竞赛数学成绩提升39% [3] - 混元T1在竞赛数学效果提升8%，常识问答提升8%，复杂任务Agent能力提升13% [3] 多模态模型进展 - 混元T1-Vision支持多图输入，理解速度提升50%，效果提升5.3% [4] - 混元Voice响应速度提升30%，延迟降至1.6秒，拟人性和情绪应用能力提升 [5] - 混元图像2.0实现毫秒级生图，GenEval基准测试准确率超95% [5] - 混元3D v2.5几何模型精度提升10倍，纹理贴图达4K，文生3D在17个类目中占15个第一 [5] - 混元游戏视觉生成模型提升游戏美术设计效率数十倍 [5] 开源与产业应用 - 混元3D模型Hugging Face下载量超160万，计划推出多尺寸混合推理模型 [7] - 混元训练营已有超200家合作伙伴报名，提供免费模型资源及技术支持 [7] - 混元深度融入公司核心产品，并通过腾讯云对外输出模型能力 [7]

行业趋势与人才需求 - 生成式AI和大模型技术爆发式增长，算法工程师岗位薪资远超后端岗位，在程序员中稳居前列[1] - 字节、腾讯、京东等大厂增加AI部门，扩招大量大模型和算法人才，部分岗位薪资比往年提高40%[1] - DeepSeek招聘的大模型全栈工程师等核心岗位开出11W*14薪的天价薪资，年薪高达154万[1] - AI领域为程序员带来更高年龄容忍度和职业转型机会[1] 人才培养计划 - 《AI算法工程师培养计划》由一线大厂算法leader主讲，课程广度与深度符合大厂需求，学习后与岗位需求贴合度达90%以上[2] - 计划承诺就业薪资未达25万可全额退款，已有上千名学员通过该计划拿到offer，平均薪资30W+，最高月薪达65K[3] - 教研团队由12位一线大厂顶级专家组成，历时两年打磨课程，覆盖基础理论与实战项目，培养TOP级算法工程师[5] - 课程围绕主流商业项目实战展开，帮助学员快速掌握深度学习开发框架和工业项目动手能力[5] 实战项目内容 - 项目一：文本分类任务，涉及TFIDF、Bm25、Naive Bayes、随机森林、TextCnn、FastText、Bert等算法，应用于新闻分类、情感分析等[8][9] - 项目二：语言模型任务，涵盖Ngram、RNN、LSTM、GRU、Transformer等技术，应用于拼音输入法、文本纠错等[9][10] - 项目三：序列标注任务，包括CRF、LSTM+CRF、Viterbi解码等方法，应用于词性标注、命名实体识别等[10][11] - 项目四：文本匹配任务，使用编辑距离、Jaccard相似度、Word vector等技术，应用于智能客服、聊天机器人等[11][12] - 项目五：文本生成任务，涉及Seq2seq、Encoder-decoder、Transformer等模型，应用于机器翻译、智能写作等[12][13] - 项目六：知识图谱任务，包含实体抽取、Neo4j图数据库等技术，应用于智能问答、推荐系统等[13][14] - 项目七：大模型PEFT微调，涵盖Lora、P-tuning等方法，应用于命名实体识别、文本分类等[15][16][17] 学员就业成果 - 往期学员90%拿到国内外名企AI/算法岗位offer，最新一期最高月薪75K[21] - 王同学从Java开发转型算法岗，年薪从25W涨至42W，涨幅68%[21][22] - 谢同学从后端开发转型图像算法岗，月薪48K（年薪72W）[24][25] - 张同学作为应届生通过四个月学习获得两个大厂算法岗offer[27][28][29] - 汪同学以大专学历从测试转型CV算法，年薪达33W+[31][32] - 车同学通过内推进入腾讯NLP算法岗，薪资从13.5K跃升至27K*16薪，年薪翻近3倍[34] 课程服务与保障 - 提供3/6/12期分期付款，签订保涨薪40%就业协议，未达标退还全部学费[37] - 内推服务高效，覆盖腾讯等大厂，注重技术学习与就业结果[36]

2025开年，AI技术打得火热，正在改变程序员的职业命运： 阿里云核心业务全部 接入Agent体系 ； 字节跳动30%后端岗位要求 大模型开发能力 ； 腾讯、京东、百度开放招聘技术岗， 80%与AI相关 …… 大模型正在重构技术开发范式 ， 传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！ 最残忍的是，业务面临转型，领导要 求用RAG优 化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型要准备 多少数据，你不懂；想转型大模型应用开发工程师等相关岗，没项目实操经验…… 这不是技术焦虑，而是 职业生存危机！ 曾经热门的开发框架、大数据工具等，已不再是就业的金钥匙。 如果认为 会调用API就是懂大模型、能进 行二次开发，那就大错特错了。 制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地，未来企业更看重能用AI 大模型技术重构业务流的技术人。 如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反 AI相关技术岗疯狂扩招 ，薪资逆势 上涨150% ，大厂老板们甚至开出 70-100W 年薪，挖掘AI大模型人才！ 不出1年 "有AI项目开发经验"或将成为技术人投递简历的门槛。 不限年龄、岗位！所有技术人都能学！ 免费！免费！免费！ 预计 ...

腾讯云智能体开发平台升级 - 腾讯云大模型知识引擎升级为"腾讯云智能体开发平台"，首次实现零代码支持多智能体转交协同，降低搭建门槛 [2][3] - 平台支持工作流模式，通过拖拉拽原子能力实现确定性流程运行，定位为企业级B端客户构建复杂智能体应用 [3] - 与偏C端的"元器"平台形成差异化，前者面向个人用户和轻量开发者，后者专注企业级需求 [3] 腾讯大模型技术进展 - 混元T1 Vision视觉深度推理模型和混元Voice端到端语音通话模型已推出，即将发布实时视频通话AI体验 [4] - 混元实现全模态开源（图像/视频/3D/文本），未来将推出0.5B-32B的dense模型和13B MoE模型 [4][5] - 多模态基础模型及配套插件模型将持续开源，适配企业与端侧需求 [5] 行业竞争格局 - 阿里云百炼推出全生命周期MCP服务，5分钟快速搭建智能体 [6] - 百度创始人李彦宏预测智能体将成为AI应用主流形态 [6] - 行业集体发力源于智能体自主规划能力增强和业务需求增长，形成百花齐放局面 [6] 腾讯AI战略布局 - 一季度完成AI组织架构调整，QQ浏览器/搜狗输入法/AI智能工作台等团队并入CSIG [6] - 重点开发浏览器交互能力和本地电脑沙箱能力（Computer Use插件），拓展智能体行为边界 [6] - 智能体未来可操作本地软件/编辑文档/调用工具，扮演"虚拟操作员"角色 [6] 智能体应用场景 - 已渗透汽车/金融/文旅/消费电子/医药连锁/零售等行业 [6] - 企业级应用场景包括Excel自动填报/Photoshop批量图片处理等办公流程自动化 [6] - 技术发展由真实业务需求推动，通过大模型重新激活现有能力 [6]

大模型与Agent发展趋势 - 基于不断提升的大模型能力，Agent成为今年大模型领域各家厂商最关注的方向，大厂大模型的B端客户战也随之打响 [1] - 字节推出Agent开发平台Coze，百度和阿里也有千帆平台、百炼平台，专为服务企业用户 [1] - 腾讯推出腾讯云智能体开发平台，整合腾讯云行业领先的RAG技术、全面的Agent能力，帮助企业定制专属智能体 [1] 腾讯大模型战略布局 - 腾讯首次全景亮相大模型战略，从自研混元大模型、AI云基础设施，到智能体开发工具、知识库及场景应用，全面升级大模型矩阵产品 [1] - 腾讯云已推出大模型知识引擎，以RAG技术为核心帮助企业构建大模型应用，积累了一批企业级用户 [1] - 腾讯提出"四个加速"战略：加速大模型创新、加速智能体应用、加速知识库建设、加速基础设施升级 [3] 腾讯组织架构调整 - 通过近期架构调整，腾讯已将旗下与大模型相关的AI产品和应用聚集到同一个事业部（CSIG） [3] - 今年1月AI助手腾讯元宝从TEG转入CSIG，2月QQ浏览器、搜狗输入法等更多AI应用也被转入CSIG [3] - CSIG成为腾讯AI产品落地核心部门，同时面对个人用户与企业客户 [3] 腾讯Agent生态建设 - 腾讯提出基于微信构建Agent生态的想法，QQ浏览器上线名为"Qbot"的Agent，可帮助用户执行文件格式转换等任务 [4] - Qbot会与腾讯内部其他产品合作，成为类Manus的通用Agent [4] - 腾讯云智能体开发平台实现零代码支持多Agent转交协同，降低智能体搭建门槛 [4] 行业应用前景 - 不同场景需要不同Agent，企业业务复杂度高、知识密度强、人力成本高的行业应考虑用Agent重构 [4] - 腾讯将在提高C端用户留存率的同时，争夺B端客户 [4] - 用户可让Agent自主拆解任务和规划路径，主动选择和调用工具 [4]