亚马逊刚刚宣布了三款全新的 **Alexa 平板**，定位从入门娱乐到专业办公，全系搭载 **Alexa+** AI 助手，并首次原生支持 **Google Play**。这标志着亚马逊平板战略的一次重大转向：从低价 Fire 系列迈向更 premium 的设备。 ## 三款新品，覆盖不同价位 新阵容包括： - **Amazon Alexa Tablet 8**：起售价 **230 美元** - **Amazon Alexa Tablet 11**：售价 **330 美元** - **Amazon Alexa Tablet 12 Pro**：起售价 **500 美元**，采用更高级的做工 三款平板目前均已开启预售，**10 月 14 日**开始发货。此外，亚马逊还推出了两款全新的 **Kids 平板**，采用鲜艳配色并提供即用型套装。 ## 四大升级，告别 Fire 时代 与旧款 Fire 平板相比，新 Alexa 平板被彻底重新设计，带来了 Fire 系列从未有过的功能。 ### 1. 终于支持 Google Play 这是最受关注的改变。新平板不再局限于亚马逊自家应用商店，而是**首次支持 Google Play**，用户可以自由安装海量 Android 应用。Kids 平板同样支持 Google Play，但家长仍可通过家长控制功能管理孩子能访问和下载的应用。 ### 2. Alexa+ 深度融入系统 Alexa+ 不再只是一个语音助手，而是像 **Gemini** 之于普通 Android 平板那样，被**编织进整个界面**。它可以理解屏幕上显示的内容并回答相关问题，还支持**连续对话**，无需每次重复唤醒词。 ### 3. 硬件全面革新 新平板在硬件上也有重大升级，12 Pro 型号采用了更高级的材质和构造，整体质感向高端设备看齐。 ### 4. 从性价比到高端定位 亚马逊过去以低价平板闻名，但 Alexa 平板系列起步价 230 美元，Pro 款达到 500 美元，显示出公司**正在从预算型设备转向更高端的市场**。 ## 行业背景：AI 助手成为平板新战场 亚马逊此举并不令人意外。随着 **Gemini** 深度整合进 Android 生态，**iPadOS** 也在不断强化 Siri 和 Apple Intelligence，AI 助手正成为平板电脑的核心竞争力。亚马逊将 Alexa+ 作为系统级卖点，并开放 Google Play 以补齐应用生态短板，显然是想在娱乐和办公场景中与 iPad 和三星 Galaxy Tab 正面竞争。 不过，500 美元的定价能否说服用户放弃 iPad 或三星，仍需市场检验。但至少，亚马逊终于拿出了一款不再只是“廉价替代品”的平板。
在布拉格举行的 **Open Source Summit Europe** 上，Linux 之父 **Linus Torvalds** 与老友、爱立信软件技术负责人 **Dirk Hohndel** 展开对话，罕见地分享了他对 AI 编程的真实态度。 ## 从怀疑到真香 Torvalds 坦言，自己并非一开始就看好 AI。他回忆道：“我以前觉得 AI 编程不怎么样，但现在我已经到了真正喜欢用它的阶段。” 他特别强调，AI 对他而言是一种 **“工具”**——只要正确使用，就能让编程变得更有趣。他甚至用 **“vibe coding”** 来形容这种体验，称其是“找到编程乐趣的绝妙方式”。 ## 为什么 AI 对初学者尤其友好 Torvalds 从 1981 年就开始编程，他感叹那个年代计算机简单、程序也简单，初学者容易理解。而如今，软件工程的标杆被拉得极高，新手很容易因为自己写的小东西“不够专业”而丧失信心。 在他看来，AI 能帮助新人跨过这道心理门槛，让他们重新感受到编程的快乐。 ## 但重要项目必须谨慎 Torvalds 也划清了界限：“在做真正重要的事情时，你必须非常小心地使用 AI。” 他以 Linux 内核为例：自己作为维护者，并不直接写大量内核代码，主要工作是汇集他人的贡献。而 AI 生成的补丁和错误报告可能让维护者不堪重负，因此在内核开发这种严肃场景中，AI 的使用需要格外克制。 不过，他也承认 AI 在内核的 **bug 查找与修复** 中已经扮演了重要角色。 ## 开源社区的争议背景 Torvalds 的表态出现在一个微妙的时间点。开源社区对 AI 的抵触情绪依然强烈，例如 **System76** 最近就宣布禁止在其 **COSMIC 桌面** 项目中提交 AI 生成的内容。 Torvalds 的立场提供了一个中间路线：**拥抱 AI 作为提升个人体验的工具，但在关键基础设施中保持审慎。** 这或许正是当前 AI 与开源碰撞中最务实的姿态。
微软又要对订阅服务动刀了。这次不是涨价那么简单，而是典型的“缩水式通胀”——你付的钱没变，但拿到的东西变少了。 ## 共享存储池：从6TB到2TB 目前，**Microsoft 365 Family、Premium和Pro**订阅的每个成员都享有固定的**1TB OneDrive存储空间**。以家庭版为例，一个订阅最多支持6个账户（1个主账户+5个共享成员），如果全部用满，全家总共拥有**6TB**的独立存储。 但根据微软最新公布的计划，未来这些订阅将改为**共享存储池**模式。每个成员的文件依然保持私密，但所有人的用量会从同一个池子里扣除。 关键数字来了：**Family和Premium订阅的共享池总额只有2TB**。也就是说，原本6TB的容量直接缩水到2TB，降幅高达67%。 ## 谁最受伤？重度用户面临双重打击 如果你和家人目前的总用量超过2TB，又没法或不愿削减文件，那么这次调整就不只是“缩水”了，而是实打实的**成本翻倍甚至翻三倍**。 微软给出的解决方案是升级到新推出的**Microsoft 365 Pro**计划。这个计划于今年9月悄然上线，提供**5TB共享存储**和最高的AI使用额度，但月费高达**100美元**。 对比一下：目前Microsoft 365 Family的基准价格仅为每年99.99美元左右（约合每月8.33美元）。从8美元跳到100美元，涨幅超过**1100%**。 ## AI积分也改成共享池 除了存储，新计划还将引入**共享AI使用积分池**。微软官方将这次调整描述为“赋予订阅者更多AI和云存储福利的灵活性”。但ZDNET指出，对于充分利用现有权益的用户来说，净效果就是**价格大幅上涨**。 ## 背后的逻辑：AI成本与商业变现 这并非孤立事件。微软正在全面将**Copilot AI功能**融入Office全家桶，而AI推理的算力成本远高于传统云存储。通过将存储和AI额度打包成共享池，微软实际上是在**限制重度用户的资源消耗**，同时推动他们转向更高价位的Pro计划。 从商业角度看，这是微软在AI时代重新定义订阅价值的尝试。但对于普通家庭用户来说，如果不想为用不完的AI功能买单，可能需要在文件管理和云存储方案上另做打算。 ## 你需要做什么？ - **检查当前用量**：登录OneDrive查看全家总存储占用是否超过2TB。 - **评估替代方案**：如果超量，可以考虑迁移部分文件到本地硬盘或其他云服务。 - **关注生效时间**：微软表示“未来几个月内”逐步推行，具体日期尚未公布。 目前微软尚未透露现有订阅用户是否会获得过渡期或补偿方案。对于依赖大容量云存储的家庭来说，提前规划或许是唯一的选择。
## AI 正在悄悄决定你的去留 如果你最近找过工作，或者经历过公司重组，可能已经和 AI 打过交道了——只是你不知道。 根据 **MyPerfectResume** 今年 4 月对 **1000 名 HR 从业者**的调查，**73%** 的人表示会用 AI 辅助招聘决策，**52%** 用 AI 来辅助重组和岗位规划。更值得注意的是，**51%** 的招聘经理会借助 AI 在筛选中标记「有风险的候选人」。而只有 **26%** 的受访者说，他们在裁员决策中完全不使用 AI。 换句话说，AI 已经深入到职场「进人」和「出人」的关键环节。问题随之而来：当算法判断你该被解雇，你有申诉的机会吗？ ## 加州出手：「No Robo Bosses Act」 加州州长 **Gavin Newsom** 近日签署了一项新法案 **SB 947**，被戏称为「**No Robo Bosses Act**」（禁止机器人老板法案）。它的核心目标很明确：**不能让 AI 完全接管对员工的纪律处分和解雇决定**。 具体来说，法案要求： - **人类必须复核**：雇主不能把纪律处分或解雇决定完全外包给 AI（法案中称为 **ADS**，即自动化决策系统）。 - **必须给出理由**：如果 AI 参与了决策，雇主需要向员工说明解雇或处分的依据。 - **数据要透明**：包括人事档案、绩效评估、工作成果、同事评价、证人访谈等在内的数据，都要能说清楚。 - **不能将错就错**：如果雇主无法证实 AI 的输出，或者人工复核者认为 AI 的结论不准确、不完整或具有误导性，就**不得**据此做出解雇或处分决定。 法案将于 **2027 年 7 月 1 日**生效。如果员工认为公司在解雇过程中没有遵守这套流程，可以向加州劳工专员提出投诉。 值得注意的是，法案**并没有完全禁止**使用自动化系统，而是要求「人类在环」。此外，它还要求雇主说明大规模裁员、搬迁或解雇是否由 AI 系统导致。 ## 为什么这事儿值得关注 目前，美国在 AI 职场监管上仍以**州一级**为主，联邦层面进展缓慢。加州作为人口和经济大州，其立法往往具有风向标意义。SB 947 可能会影响其他州，甚至为未来的联邦立法提供模板。 对于企业来说，这意味着在使用 AI 做人事决策时，需要建立更清晰的复核流程和记录机制。对于打工人来说，这至少提供了一个信号：**算法不能悄无声息地决定你的职业生涯**。 当然，法案也有局限——它不禁止 AI 参与，只要求人类复核。在实际操作中，人类复核会不会流于形式，仍有待观察。但无论如何，这是朝着「AI 透明化」迈出的一步。
## 遗留 IT 现代化：几十年的老难题，AI 是解药还是安慰剂？ IT 现代化已经喊了几十年。从 Web 服务、微服务到云计算、虚拟化，每一波技术浪潮都被寄予厚望，但结果往往不尽如人意。如今，AI 又被推上了同一个舞台。 **但这一次，情况可能更复杂。** ### 现状：AI 在现代化中几乎缺席 根据 IT 服务商 **Kyndryl** 对 **2000 名高级 IT 决策者**的调查，目前只有 **10% 的 IT 负责人** 将 **代理式 AI（agentic AI）** 用于系统现代化。绝大多数企业仍在观望，或者根本还没把 AI 和遗留系统改造联系起来。 这并不奇怪。遗留系统现代化的历史成绩单本身就不好看： - **仅约一半** 的现代化项目实现了 IT 运营改善 - **不到一半** 的项目带来了创新收益 - **18%** 的企业表示现代化价值有限或根本不明确 - **近一半** 的受访者承认项目延期且成本超支 换句话说，现代化本身就是一个高风险、高投入、低成功率的游戏。现在把 AI 加进来，就能改变这个局面吗？ ### 代理式 AI 带来的新思路 Kyndryl 的调查指出，现代化的动机正在发生变化。**降低成本、逃离遗留系统**不再是首要目标。企业更关注的是**扩展实际的业务能力**，尤其是在 AI 对 IT 各环节需求激增、数据主权问题日益敏感的背景下。 代理式 AI 的卖点在于：它不一定要替换掉大型机或旧系统，而是通过智能代理来**协调、连接和增强**现有系统，让老旧的 IT 资产重新融入现代业务流。这听起来很美好——但问题在于，经济上是否可行。 ### 经济账算不过来 一位前 IBM 战略家的评论一针见血：**“经济账算不过来。”** 这指向一个核心矛盾——AI 本身需要大量算力、数据和集成成本，而遗留系统的改造往往涉及深度的架构调整。如果 AI 只是给旧系统加一层智能外壳，而不解决底层数据孤岛和流程割裂，那么投入产出比依然堪忧。 更现实的问题是：**只有 10% 的 IT 主管在用代理式 AI 做现代化**，这意味着绝大多数企业还在早期探索阶段。技术不成熟、人才短缺、ROI 不清晰，都是拦路虎。 ### 是解药还是另一瓶万能药？ 历史总是惊人地相似。每一代技术都被包装成遗留系统的终极解药，但最终能兑现承诺的寥寥无几。AI 或许能带来一些新东西——比如更智能的代码迁移、自动化测试、系统间语义映射——但它不太可能单枪匹马解决几十年积累的技术债。 真正的现代化，可能还是需要回到基本面：清晰的架构策略、持续的投资、以及对业务价值的务实评估。AI 可以是加速器，但不会是魔法棒。 > **关键结论：** 代理式 AI 在遗留系统现代化中的采用率仅 10%，经济可行性存疑。企业应警惕将 AI 视为万能药，而应聚焦于可衡量的业务成果。
## Google Maps正在成为你的餐饮决策中心 还在用Yelp找餐厅？Google Maps早就不是那个只会给你指路的地图应用了。通过一系列AI驱动的功能更新，Google正在把Maps打造成一个从“找餐厅”到“下单”的一站式平台——而且它可能比你想的更好用。 ### 对话式点餐，动动嘴就能下单 2024年8月，Google宣布其Gemini驱动的聊天工具**Ask Maps**可以理解对话式指令。你只需要像跟朋友聊天一样说出想吃什么，Maps就能帮你找到匹配的餐厅并直接下单。 最初，官方合作方只有**Toast**一家。但现在，用户已经可以通过**Square**和**Uber Eats**完成点餐。这意味着Google正在快速扩大其餐饮生态的覆盖面，减少用户在多个应用之间跳转的麻烦。 ### 趋势探索，跟着热点找美食 Google Maps的**Explore标签页**可以展示你附近正在被其他用户频繁搜索的热门餐厅。这个功能反映的是真实的用户行为趋势——你在Instagram或TikTok上刷到的那些爆款餐厅，很可能此刻就出现在Explore的趋势列表中。 对于喜欢尝鲜的用户来说，这相当于一个由真实数据驱动的“本地美食热搜榜”。 ### “到店前必知”，避免踩坑 选定一家餐厅后，**Know Before You Go**标签页会汇总其他用户在Google评论中贡献的关键信息。 这个板块的实用价值在于： - **着装要求**——避免到了门口才发现穿得不对 - **菜单限制**——提前了解是否有特殊规定 - **停车情况**——这可能是最被低估的功能，尤其是在车位紧张的城市 相比翻几十条零散的评论，这个聚合视图能让用户在出发前快速掌握最关键的信息。 ### 首份“粉丝最爱”餐厅榜单 基于海量用户的评论、推荐和本地知识，Google发布了首份**粉丝最爱餐厅榜单**，覆盖全球10个城市：亚特兰大、芝加哥、伦敦、墨尔本、蒙特利尔、纽约、旧金山、圣地亚哥、西雅图和东京。 这份榜单也折射出一个更大的趋势：社交媒体正在深刻影响全球饮食潮流。当某个小吃或饮品在社交平台上走红后，它很快就会出现在你所在城市的餐厅里。 ### 这对Yelp意味着什么？ Google Maps的每一步更新，都在蚕食Yelp等传统餐饮点评平台的核心场景。当用户可以在一个应用里完成发现、决策和下单的完整链路时，切换到另一个应用的理由就变得越来越少。 Yelp的困境并非孤例——它反映的是超级应用整合趋势下，垂直平台的普遍焦虑。对于用户来说，这或许意味着更便捷的体验；但对于依赖独立流量的平台而言，挑战才刚刚开始。
## 微软把「AI PC」的天花板又抬高了 微软周三在旧金山举办了一场展示活动，**Satya Nadella** 与 **Nvidia CEO 黄仁勋**同台出席，正式公布了 **Surface Laptop Ultra** 的发售信息：**10 月 18 日上市，起售价 2599 美元**，而最高配置的价格会一路攀升到 **6000 美元**。 这个价格显然不是给普通办公用户准备的。 ### 一台为 AI 重度用户打造的机器 Surface Laptop Ultra 最早在今年台北 **Computex** 上亮相，核心卖点是搭载 Nvidia 全新的 **RTX Spark 处理器**，在 ARM 架构上运行 Windows，并支持最高 **128GB 统一内存**。机身采用高端铝合金材质，整体定位是「AI 生产力旗舰」。 从硬件细节看，它并不只是堆料： - **15 英寸 HDR 屏幕，峰值亮度 2000 尼特** - 大面积**触觉反馈触控板** - 几乎不可见的散热开孔与圆润边缘设计 - 名为 **「magnetic connect」的磁吸 USB-C 充电口**，充电器可自动吸附到位 ZDNET 的评价是：它看起来像 Surface，但手感像是 Surface 系列的下一阶段进化。 ### 六款 RTX Spark 笔记本集体登场 Surface Laptop Ultra 并不是孤军作战。同场还展出了来自 **Asus、Dell、HP、Lenovo、MSI** 的五款 RTX Spark 笔记本，配置同样高端：OLED 屏幕、触觉反馈、最高 128GB 统一内存，价格也都处于同一高位区间。 不过，Surface Laptop Ultra 显然是这场秀的主角——它拥有专属的宣传片和现场演示环节。 这些设备的目标人群很明确：**AI 重度用户、创作者和开发者**。它们能跑游戏，但官方并不把它们定位为游戏本。现场演示的是 **Blender、ComfyUI、Photoshop** 中的复杂工作流，以及此前只能跑在云端的大型本地模型。 ### 微软想讲的故事：Windows 的「混合智能」 把 Surface Laptop Ultra 放在 RTX Spark 阵营的领导位置，是微软的一次叙事布局——它想借此掌控「下一代高性能 Windows 设备」的定义权。 大内存不只是为了今天的「前沿」任务，更是为未来工作流做准备。微软强调的方向是 Windows 的 **「混合智能」（hybrid intelligence）**，目标是让云端与本地的切换更加无缝。 换句话说，这批设备是面向未来的第一代「AI 优先」笔记本，而 Surface Laptop Ultra 是微软给出的样板。 ### 值得注意的问题 价格是这台机器最直接的争议点。**2599 美元起步、6000 美元封顶**，已经进入专业工作站的价格区间。微软显然在赌：愿意为本地大模型推理和 AI 工作流付费的专业用户，会接受这个溢价。 至于这个赌注是否成立，10 月 18 日上市后的市场反应会给出答案。
## 管理者正在用AI写绩效评估，但员工买账吗？ 一项新调查显示，**78%的管理者**在过去一年中借助AI起草、编辑或总结绩效反馈，但只有**16%的非管理岗员工**被告知AI参与了评估过程。当AI悄然进入职场反馈循环，它究竟在帮谁？ ### 效率提升背后的透明度缺口 专业发展公司**Highwire**对**1034名企业员工**进行了调查，试图厘清AI如何渗透进管理者与员工之间的关系。结果显示，管理者使用AI准备反馈的首要动机是**提速**——这并不令人意外。但问题在于，绝大多数员工对AI的介入并不知情。 这种信息不对称可能源于一种职场顾虑：今年6月**Atlassian**的一项研究发现，公开承认在工作中使用AI反而会带来负面评价。于是，管理者选择沉默，员工则在不知情的情况下接收反馈。 ### 反馈质量：改善与退化并存 AI的介入对反馈质量的影响并非一边倒： - **54%**的员工认为反馈变得更具体、更具可操作性 - **34%**的员工觉得反馈更加泛泛而谈 - **32%**的员工表示反馈的实用性反而下降 **三分之一的员工**从绩效评估中获得的实际价值可能不如从前。即便多数人感受到了好处，这个比例也绝不容忽视。关键在于AI的使用方式：让AI格式化或总结人类撰写的观察意见，与直接把绩效数据丢给AI让它从头生成一份评估，是截然不同的干预程度。 ### 员工在自寻出路：用AI排练高难度对话 调查还发现了一个耐人寻味的趋势：**近四分之一的员工**现在会用AI工具排练职场中的困难对话。 Highwire将这一现象归因于支持缺位——只有**44%**的员工表示获得了管理者对其演练高风险对话的支持，而**85%**的员工认为这种练习至关重要。巨大的落差之下，AI成了紧张员工的替代方案。 这一需求也正在被产品化。AI视频公司**Synthesia**最新发布的**Sessions**功能，就允许用户通过AI视频模拟来练习棘手的职场场景。 ### AI是桥梁还是隔阂？ AI在绩效反馈中的角色充满矛盾。它确实填补了管理者准备反馈时的效率缺口，也为缺乏支持的员工提供了练习工具。但当它替代而非辅助人类的判断时，反馈可能失去最宝贵的部分——来自真实互动的具体洞察。 对于企业而言，真正的挑战或许不在于是否使用AI，而在于**如何透明地使用**：告知员工AI的参与程度，区分AI辅助与AI主导，并确保管理者仍然投入足够的时间去观察和了解他们的团队。否则，效率的提升可能以反馈质量为代价。
谷歌正在调整其AI订阅策略，免费用户即将失去对Gemini应用中Flash和Pro模型的访问权限，仅能使用能力最弱的Flash-Lite模型。同时，每月5美元的AI Plus订阅用户也将失去Pro模型，而每月20美元的AI Pro用户则获得新的Deep Think推理模式。这一变化旨在推动用户升级付费计划，但也可能影响免费用户的使用体验。 ## 调整细节 根据谷歌发布的最新支持文档，从**10月9日（周五）**起，免费用户将无法再使用**Flash**和**Pro**模型，只能使用**Flash-Lite**。Flash-Lite虽然速度更快，但处理复杂知识和推理任务的能力较弱。这意味着免费用户在进行深度对话或分析时，体验将大打折扣。 此外，每月**5美元**的**AI Plus**订阅用户也将失去对**Pro**模型的访问权限，仅能使用**Flash**和**Flash-Lite**。而每月**20美元**的**AI Pro**订阅用户则获得一项新福利：可以使用**Deep Think推理模式**，该模式此前仅限每月**100美元**或**200美元**的**AI Ultra**用户使用。 ## 行业背景与影响 谷歌此举反映了AI行业的一个趋势：随着模型能力提升，算力成本高企，厂商正通过分层订阅来优化收入。免费用户通常贡献较少收入，但消耗大量计算资源，因此被限制在低能力模型上。对于依赖Gemini进行日常工作的用户来说，若需要更强大的模型，则需升级到付费计划。 目前，Gemini提供多个订阅层级：免费版、AI Plus、AI Pro和AI Ultra。每个层级可访问的模型不同，用户需根据自身需求选择。此次调整后，免费用户若想使用Flash，需订阅AI Plus；AI Plus用户若想使用Pro，则需升级到AI Pro。 ## 用户应对建议 - **评估使用频率**：如果仅偶尔使用，Flash-Lite可能足够；若频繁处理复杂任务，建议升级。 - **比较成本**：AI Plus每月5美元，AI Pro每月20美元，后者提供Pro模型和Deep Think模式。 - **关注替代方案**：其他AI助手如ChatGPT、Claude等也提供免费或付费选项，可对比选择。 总体而言，谷歌此举旨在推动付费转化，但可能引起免费用户的不满。未来，AI服务的免费与付费界限或将进一步模糊。
微软已确认，**Office 2021** 将于 **2025 年 10 月 13 日** 正式结束支持。这意味着这款买断制办公套件将不再获得技术支援、软件更新、Bug 修复和安全补丁，继续使用将面临潜在的安全风险。 ## 支持终止意味着什么 对于仍在运行 Office 2021 的用户来说，软件本身仍可继续打开和使用，但微软将不再提供任何官方维护。具体影响包括： - 不再发布安全更新，系统可能暴露于新出现的漏洞之中； - 不再修复已知 Bug 或兼容性问题； - 微软的在线帮助与支持页面也将停止更新，遇到问题很难再从官方渠道找到解决方案。 这并非微软首次终止办公软件支持。回顾历史，Office 2010 的支持在 2020 年结束，Office 2013 在 2023 年结束，两者都享受了长达十年的支持周期。但从 Office 2019 开始，微软明显收紧了政策——Office 2019 的支持仅维持了六年，而 Office 2021 更是缩短到**五年**。这一趋势背后，是微软持续将用户推向订阅制 **Microsoft 365** 的商业策略。 ## 五个可行的选择 面对 Office 2021 支持到期，用户大致有以下五种路径： 1. **升级到 Office 2024**：微软仍为不愿订阅的用户提供买断版本。Office 2024 已面向 PC 和 Mac 发售，是一次性付费的本地授权方案，适合偏好“买断不续费”的用户。 2. **订阅 Microsoft 365**：按月或按年付费，持续获得功能更新、安全补丁和云服务（如 OneDrive 存储、多设备同步）。这是微软最希望用户选择的方案。 3. **继续使用 Office 2021（不推荐）**：软件仍能运行，但缺乏安全防护，适合离线、低风险场景，不建议处理敏感数据。 4. **转向免费在线办公套件**：如 Google Docs、微软自家的免费 Office 网页版等，适合轻量文档协作，但高级功能有限。 5. **改用其他桌面办公软件**：例如 LibreOffice、WPS Office 等第三方套件，提供本地安装和文档兼容能力，是替代买断制 Office 的常见选项。 ## 如何抉择 选择哪种方案，取决于你的使用习惯与风险承受能力。若依赖最新功能与安全更新，订阅 Microsoft 365 或升级 Office 2024 是稳妥之选；若预算有限且需求简单，免费在线套件或第三方桌面软件足以应付日常。无论哪种，继续裸奔在无补丁的 Office 2021 上，都不是长久之计。 > 值得注意的是，微软对 Windows 10 的支持已于 2025 年 10 月 15 日结束，但通过扩展安全更新（ESU）计划可延至 2027 年 10 月。相比之下，Office 2021 并没有类似的官方延长选项，用户需尽早规划迁移。
## 开源模型进军网络安全 法国 AI 公司 **Mistral** 近日推出了一款名为 **Le Chonk** 的新模型，瞄准企业网络安全领域。与市面上许多闭源安全方案不同，Le Chonk 主打**开放模型**，让企业能够自主掌控 AI 防御系统。 ## 为什么是现在？ 随着 AI 代理（agent）在企业环境中大规模部署，新的攻击面正在快速形成。传统的安全工具往往难以应对 agent 之间的异常交互、模型滥用和数据泄露。Mistral 在此时推出 Le Chonk，正是看中了这一市场空白。 原始摘要指出：“开放模型正竞相成为日益增长的 agent 漏洞的平民化防御方案。”这意味着，Le Chonk 的目标不仅是大型企业，也包括那些缺乏自建安全团队的中小企业。 ## 控制权是关键卖点 标题中强调“**控制权在你手中**”，这直接回应了企业对数据隐私和合规的担忧。许多企业不愿将敏感的安全日志交给第三方云服务，而 Le Chonk 的开放属性允许本地部署和定制，让企业自己掌握防御策略。 ## 竞争格局与不确定性 目前，网络安全领域的 AI 模型竞争激烈。既有微软、谷歌等巨头的闭源方案，也有 Llama 等开源模型被改造用于安全场景。Le Chonk 能否脱颖而出，取决于其实际检测精度、误报率以及社区生态。 不过，Mistral 尚未公布 Le Chonk 的具体技术细节、基准测试结果或定价模式。这些关键信息的缺失，使得我们难以评估其真实能力。 ## 值得关注的问题 - **开放性 vs 安全性**：开放模型可能被攻击者研究并绕过，Mistral 如何平衡？ - **agent 漏洞的针对性**：Le Chonk 是专门为 agent 场景设计，还是通用安全模型？ - **企业落地成本**：本地部署对算力要求如何？中小企业能否负担？ ## 小结 Mistral 的 Le Chonk 代表了 AI 网络安全的一个新方向：用开放、可控的模型对抗 agent 时代的安全威胁。尽管细节尚不明确，但“控制权在你手中”这一理念，已经切中了许多企业的痛点。后续进展值得持续关注。
**11天，502条指令，一个上架App Store的付费Mac应用——全程没有手写一行代码。** ZDNET的一位资深编辑记录了自己用 **Claude** 完成" vibe coding "（氛围编程）的全过程：9月20日中午冒出想法，9月27日提交苹果审核，4天后应用正式上架。这件事之所以值得关注，不只是因为速度快，而是它把AI辅助开发的真实边界摊开在了台面上——既不是"一句话生成App"的神话，也不是玩具级的demo。 ## 起点：30年前的一箱图标 故事的种子埋在1990年代。作者早年创办软件公司，靠 **Icon Factory for HyperCard** 拿过多个奖项，1997年又推出三卷装的 **Icon Gallery**——超过2000枚32×32像素彩色图标，通过零售、邮购和直邮渠道销售，是那个年代典型的盒装软件产品。 几个月前整理办公室时，他翻出了Icon Gallery的包装盒，随手放上书架，然后又忘了。直到今年iPhone发布会前夕，编辑约他写一系列苹果历史稿件，他在服务器里翻找旧素材时，意外发现了一个 **Macromedia Director 文件**——里面完整保存着30年前那2338枚图标。 ## 关键事实：502条指令，而非一个魔法提示词 作者的总结里有一句值得所有关注AI编程的人记住： > Vibe coding took 502 directives, not one magic prompt. 也就是说，这个应用是**502次指令迭代**的产物，而不是某个提示词一次性生成的。这一点修正了外界对vibe coding的常见误解——它更像是一种高频、细碎、反复调整的协作方式，而不是"许愿式"开发。 另一个被点名的成本项是：**App Store 宣传图几乎和做应用本身一样耗时**。这提醒开发者，产品上架的门槛从来不只在代码，素材、截图、文案、审核合规同样是真实工作量。 ## 时间线 - **9月20日（周日）中午**：产生做一款Mac应用的想法 - **9月27日（周日）中午**：完成并提交苹果审核 - **约4天后**：苹果通过审核，应用在App Store上线 从想法到可购买的商品，全程不到两周。 ## 为什么这件事有意义 AI编程工具过去一年密集迭代，但讨论往往在两个极端之间摇摆：要么是"程序员要失业了"，要么是"AI写的代码根本不能用"。这个案例落在中间地带——它证明非专业开发者借助Claude确实能走完"想法→开发→审核→上架"的完整链路，但代价是**数百次指令级的反复打磨**，以及大量与代码无关的琐碎工作。 换句话说，vibe coding降低的是**写代码的门槛**，而不是**做产品的门槛**。 ## 一点不确定性 原文未披露应用的具体名称、功能、定价，也未说明502条指令的统计口径和Claude的具体版本。因此这个案例更适合被看作一次个人实践记录，而非可复制的标准流程。它说明路径存在，但不代表每个人都能在11天内走完。
近日，部分在 **AT&T** 网络下使用的 **iPhone 18 Pro Max** 用户遭遇了蜂窝服务丢失的问题：手机随机进入 **SOS 模式**，既不能打电话、发短信，也无法使用移动数据，仅 Wi-Fi 可用。苹果已向 ZDNET 确认，该问题影响“少数 iPhone 18 Pro Max 用户”，并已发布 **iOS 27.0.1** 及运营商设置更新，以帮助**预防**该问题发生。但若手机已经中招，软件更新无法修复，用户需要前往苹果免费更换硬件。 ### 问题有多严重？ AT&T 此前曾向受影响用户发送短信，警告有一个“重要的 Apple 软件更新”可用，并提示：“部分手机可能无法完成通话/短信/数据，包括拨打 911。请立即更新至 iOS 27.0.1（设置 > 通用 > 软件更新）。” 可见，该问题不仅影响日常使用，还可能危及紧急呼叫。 苹果表示，iOS 27.0.1 和运营商设置更新“共同作用，旨在帮助防止此问题发生”。换言之，对于尚未出现故障的手机，更新可以降低风险；但已经失去服务的手机，更新无济于事，必须更换。 ### 为什么会出现这个问题？ 苹果和 AT&T 均未公开解释具体原因。不过，有分析指出，iPhone 18 Pro Max 的蜂窝硬件可能是因素之一。据 CNET 报道，iFixit 的拆解显示，美版 iPhone 18 Pro Max 使用了 **高通骁龙 X80 基带**。然而，TechInsights 的拆解也表明，iPhone 17 Pro 和 Pro Max 使用了相同的基带，却并未出现类似问题。因此，目前尚不能断定基带就是罪魁祸首，真正原因仍需等待官方进一步说明。 ### 用户该怎么办？ 如果你使用的是 AT&T 网络的 iPhone 18 Pro Max： - **立即更新**：前往“设置 > 通用 > 软件更新”，安装 iOS 27.0.1，并确保运营商设置也已更新。 - **检查状态**：若手机已出现无法通话、发短信或使用数据的情况，且显示 SOS，请尽快联系苹果或 AT&T。 - **免费换机**：苹果已确认，受影响的设备需要更换，且将免费为用户处理。 目前，苹果未透露受影响设备的具体数量，仅表示该问题仅在 AT&T 网络的 iPhone 18 Pro Max 上观察到。如果你尚未遇到问题，更新系统是最有效的预防措施；如果已经遇到，请尽快申请换机，以免影响紧急通话等关键功能。
## 问题浮出水面：iPhone 18 Pro Max 用户遭遇连接危机 自上周 **iPhone 18 系列**亮相以来，部分 AT&T 用户发现他们的 **iPhone 18 Pro Max** 无法拨打电话、发送短信或使用移动数据，甚至无法拨打 **911** 紧急电话。Reddit 和其他支持论坛上的帖子显示，手机随机进入 **SOS 模式**，Wi-Fi 连接正常，但移动网络功能完全中断。 值得注意的是，该问题仅影响 iPhone 18 Pro Max，其他 iPhone 18 机型（包括 iPhone 18 和 iPhone 18 Pro）均未报告类似情况。这暗示问题可能与该型号使用的**高通调制解调器**有关——其他 iPhone 18 机型搭载的是苹果自研的 **C2 调制解调器**。 ## AT&T 的紧急响应：立即更新 iOS 27.0.1 AT&T 已向受影响客户发送短信，要求他们**立即更新到 iOS 27.0.1**。短信内容写道：“重要 Apple 软件更新可用。部分手机可能无法完成通话/短信/数据，包括拨打 911。请立即更新。” 然而，AT&T 并未解释问题的具体原因。iOS 27.0.1 的更新说明中也没有提及 AT&T、调制解调器或任何网络问题，而是主要修复了**冻结问题、Face ID 故障**和其他小问题。 ## 更新并非万能药 尽管部分用户反馈更新后问题得到解决，但 Reddit 上的帖子显示，**并非所有人都能通过 iOS 27.0.1 修复连接问题**。AT&T 代表在回应 ZDNET 时表示：“Apple 已发布软件更新，以解决可能影响少数 iPhone 18 Pro Max 手机通话、数据、短信和 911 呼叫的问题。AT&T 客户应立即更新到最新软件。我们的首要任务是确保客户在需要时保持连接。” ## 如果你遇到了这个问题，该怎么办？ 1. **立即更新**：前往“设置”>“通用”>“软件更新”，安装 iOS 27.0.1。 2. **重启手机**：更新后重启设备，确保新软件完全加载。 3. **检查运营商设置**：前往“设置”>“通用”>“关于本机”，如果有运营商设置更新，请安装。 4. **联系 AT&T 或 Apple**：如果问题依旧，请联系运营商或苹果支持，获取进一步帮助。 ## 背景与影响 这并非苹果首次遭遇新机型的网络连接问题。iPhone 18 Pro Max 作为苹果最新旗舰，搭载了高通最新的调制解调器，而其他机型则使用了苹果自研的 C2 芯片。此次事件可能引发用户对高通调制解调器与 AT&T 网络兼容性的质疑，同时也凸显了苹果在自研芯片过渡期可能面临的挑战。 目前，苹果和 AT&T 均未公布问题的根本原因，但双方正在合作解决。对于受影响的用户来说，及时更新软件是当前最直接的应对措施。
## 一场精心设计的伪装 如果你在谷歌搜索“ChatGPT”，点击了最上方的赞助广告链接，可能会进入一个看起来完全正常的ChatGPT页面——账号已登录，界面一致，但等待你的却是一个精心布置的陷阱。 ZDNET近日报道了一种新型诈骗手法：攻击者利用**谷歌赞助广告**将用户引导至一个**自定义GPT**页面。这个自定义GPT的唯一功能，就是无论用户输入什么，都返回一条“服务可用性通知”，声称主域名服务受限，并提供两个选项——升级Plus订阅或访问备用域名。 ### 为什么如此逼真？ 这个骗局最令人防不胜防的地方在于：**你确实身处ChatGPT的真实域名之下**，而且如果你此前已登录，账号状态依然保持。页面上唯一可能引起怀疑的细节，是模型名称显示为“Plus 5.6”——但对不熟悉ChatGPT版本命名规则的用户来说，这几乎不会引起警觉。 ### 恶意软件的安装路径 一旦用户点击通知中的备用域名链接，就会被引导至一个**托管在谷歌Sites上的免费站点**（显然并非ChatGPT官方域名）。该页面会展示一个伪造的Cloudflare验证界面，并指示用户在Windows PowerShell中粘贴并运行一段命令。 **这段命令就是恶意软件的安装程序。** ZDNET的编辑亲自测试了这一流程：搜索ChatGPT后点击第一个结果，果然落入了骗局——无论输入什么内容，都会得到相同的受限响应和链接。而另一位编辑在相同操作下则进入了正常的ChatGPT页面，说明该骗局可能通过广告投放定向或随机触发。 ### AI时代的新型钓鱼手法 这一事件揭示了AI工具普及带来的新安全挑战。传统的钓鱼攻击通常伪造整个网站，而此次骗局**寄生在真实平台之上**，利用自定义GPT的合法功能作为诈骗载体。自定义GPT本是OpenAI允许用户为特定任务创建的定制版本，却被恶意利用来输出诈骗信息。 对于普通用户而言，防范此类骗局的关键在于： - **避免点击搜索引擎的赞助广告**，直接输入网址或使用书签访问ChatGPT - **警惕任何要求运行命令行指令的“验证”步骤**，正规服务不会要求用户手动执行PowerShell命令 - **注意模型名称异常**，如“Plus 5.6”这类不符合官方命名规范的标识 - **检查链接域名**，任何跳转至非openai.com域名的“备用站点”都值得怀疑 随着AI助手成为日常工具，围绕它们的欺诈手段也在快速进化。保持对异常请求的警觉，是当下每个用户必备的数字素养。
## Pixel 用户遭遇感应支付失灵，Google 尚未回应 如果你最近几周在用 Pixel 手机刷 Google Wallet 时遇到了尴尬——站在收银台前怎么贴都刷不上，那你并不孤单。自**上个月中旬**以来，Reddit 及多个支持论坛上陆续有用户反馈 Pixel 的**感应支付（tap-to-pay）**出现问题：有人是偶尔失灵，有人则完全无法使用。 更麻烦的是，这个问题往往在你**最需要付款的那一刻**才暴露出来。 ### 问题出在哪？ Google Wallet 近年来的功能已经大幅扩展，从驾照、公交卡到保险卡都能装进手机，便利性极高。但一旦感应支付失灵，对依赖它的人来说可能直接影响一整天的安排。 根据用户反馈，问题似乎在于：打开 Google Wallet 后，**部分 Pixel 手机无法识别附近存在 NFC 终端**，因此不会发送完成交易所需的信息。值得注意的是，**Pixel 11 将 NFC 天线位置移到了手机顶部**（此前几代位于中部），但该问题影响范围更广，**从 Pixel 9 系列开始的几乎所有机型**都有用户报告。ZDNET 作者也在自己的 **Pixel 10 Pro** 上遇到了同样的情况。 目前尚不清楚问题出在 Google Wallet 还是设备本身。ZDNET 已联系 Google，但**官方尚未承认该 bug**，因此也没有正式修复方案。 ### 四个可以尝试的修复方法 根据用户报告，以下操作可能让感应支付恢复工作： 1. **重启手机**——虽然排队时重启很不方便，但这是目前看起来**最可靠的修复方式**，多位用户表示重启后感应支付恢复正常。 2. **退回锁屏再重开**——不想重启整台手机的话，有用户反馈关闭 Wallet 应用、回到主屏幕、再重新打开 Wallet 即可解决问题。 3. **清除 Wallet 缓存**——部分用户报告清除 Wallet 应用缓存后问题得到缓解。 4. **检查 NFC 天线位置**——由于 Pixel 11 的 NFC 天线移到了手机顶部，刷机时可能需要调整贴合位置。 ### 这意味着什么？ 对于把手机当作主力支付工具的 Pixel 用户来说，这个问题再次提醒我们：**移动支付的可靠性仍然是用户体验的底线**。Google Wallet 生态越做越大，但底层硬件与软件的协同稳定性如果跟不上，便利性反而会变成风险。 在 Google 给出官方修复之前，建议 Pixel 用户出门时**随身带一张实体卡作为备用**，以免在关键时刻陷入无法支付的窘境。
当AI智能体开始自主行动，当大模型渗透进企业每个角落，一个棘手的问题浮出水面：**AI出了事，谁来负责？** 普华永道（PwC）最新发布的《数字信任洞察2027》报告给出了一个令人不安的答案：**企业高层对此毫无共识**。这项覆盖71个国家、约4000名商业与技术领袖的调查显示，没有任何一个角色对AI智能体及其安全负有明确责任。 ## 高管们的责任“甩锅”图鉴 调查数据勾勒出一幅混乱的权责图景： - **29%** 的CEO及安全风险负责人认为，责任应落在CIO、CTO或其他技术角色头上 - **17%** 的受访者表示，CISO或网络安全团队才是担责方 - 仅有约**三分之一（33%）** 的组织设立了专门的AI高管职位，如首席AI官或AI董事会成员 这意味着，超过半数的企业在AI治理上仍处于“无人驾驶”状态。当AI模型失控、AI智能体成为攻击入口、或发生“友好AI黑客”入侵无辜企业的事件时，问责链条的断裂可能让企业付出惨痛代价。 ## 董事会层面的认知鸿沟 报告同时揭示了一个积极信号与一个明显短板： **积极面**：九成商业领袖表示，董事会监督、高管问责和企业风险整合等机制已基本到位。 **短板**：只有**47%** 的受访者表示网络安全是董事会的固定议程——这远远不够。要知道，AI风险早已不是技术部门的“家务事”，而是关乎企业生死的战略议题。 ## 首席AI官是解药吗？ 面对责任真空，设立“首席AI官”（CAIO）或专门的AI董事会成员，正被越来越多企业视为解决方案。但这真的够吗？ 问题的核心在于：**AI治理不能只是“挂个名”**。如果首席AI官没有实权、不掌握预算、无法穿透业务线，那么这个职位只会沦为摆设。更关键的是，AI风险横跨技术、法律、合规、伦理多个维度，单一角色很难独揽全局。 普华永道的调查传递出一个明确信号：企业需要从“谁负责”的争论，转向“如何共担”的机制设计。这包括明确AI系统的身份控制（正如管理员工一样管理AI智能体）、建立跨部门的风险委员会、以及将AI安全纳入董事会常规议程。 AI带来的效率红利毋庸置疑，但红利背后是风险的对价。当AI智能体开始像员工一样行动，企业就必须像管理员工一样，为它们建立身份、权限与问责体系。否则，下一次AI事故来临时，企业可能连“谁该写检讨”都找不到。
## openSUSE Leap 迎来不可变模式 以安全著称的 **openSUSE Leap** 正在变得更安全。从 **16.1 版本**开始，这个稳定的 Linux 发行版将引入 **不可变模式（Immutable Mode）**，使其成为市场上最安全的发行版之一。 ### 什么是不可变模式？ 不可变模式是一种**只读根文件系统**，系统更新以**原子事务**方式进行。这意味着更新要么完全成功，要么完全回滚，不会留下部分更新的中间状态。根据 openSUSE 官方博客，这本质上是将 **Leap Micro** 的特性直接集成到了 Leap 中。Leap Micro 是专为容器化工作负载、边缘计算和虚拟化环境设计的轻量级不可变操作系统。 ### 不仅仅是“不可变轻量版” 尽管原子更新和不可变性并不完全等同，但经过深入了解，Leap Immutable 将是一个**完全不可变的发行版**。用户可以在安装过程中选择启用该模式，这意味着无论是桌面用户还是专业部署，都能受益于其安全性和可靠性。 ### 为什么重要？ openSUSE 长期以来一直是主流 Linux 发行版中较为安全的选择，尤其在德语国家因与 SUSE 的关联而广受欢迎。新增的不可变模式将： - **增强安全性**：只读根文件系统防止未经授权的修改 - **简化更新**：原子更新确保系统一致性，轻松回滚 - **扩展应用场景**：适用于容器主机、虚拟机、边缘设备，甚至桌面 这一变化使 openSUSE Leap 在安全性和易用性上更进一步，值得关注。
苹果在 **iOS 27** 和 **iPadOS 27** 中悄悄加入了一项名为 **Impersonation Risk Detection（冒充风险检测）** 的安全设置，专门用来应对传统安全机制难以拦截的**社会工程学诈骗**。 ## 它是怎么工作的 当你在支持该功能的应用中准备执行敏感操作时——例如**付款、修改密码或分享账户信息**——系统会介入分析你的 Apple 账户与设备信息，寻找诈骗迹象，并向应用返回一个风险等级： - **Unknown（未知）**：未发现可疑活动，但并不代表操作一定安全； - **Medium（中）**：检测到部分可疑迹象； - **High（高）**：检测到明显的可疑迹象。 随后由**应用自行决定**如何响应。若风险等级较高，应用可能要求你验证身份、弹出警告，或延迟该操作以防你陷入骗局。 ## 隐私边界 苹果强调，它**不会接收这些数据本身**，也不会分析 Mail、Messages、Photos 等应用中的内容。应用只能拿到风险等级，而拿不到生成该等级所依据的数据。不过，苹果会知晓用户尝试执行的操作类型。 ## 为什么值得关注 社会工程学诈骗之所以屡屡得手，正是因为它绕过传统防护，直接诱骗用户主动做出危险操作。**冒充风险检测**的定位，是补上双因素认证等机制覆盖不到的盲区。对普通用户而言，这项功能默认隐藏得较深，需要手动开启——具体路径尚未在摘要中说明，建议关注苹果官方后续指引。
全球学习与测评巨头**培生（Pearson）**于9月29日宣布，已同意收购AI原生技能平台**Workera**。这笔交易预计在**2026年下半年**完成，目标直指一个日益尖锐的职场矛盾：AI工具已无处不在，但员工却没有时间提升相关技能。 ## 一个被数据验证的痛点 就在收购消息公布前不到一周，Workera发布了**2026年技能智能报告**。报告中的两组数据勾勒出当下职场的真实图景： - 近**70%**的员工已在日常工作中使用AI； - 但近**60%**的人表示，根本没有时间进行技能提升。 这组数字揭示了一个尴尬的现实：企业领导者高喊AI转型，一线员工却在"用AI干活"和"学AI技能"之间疲于奔命。Workera的客户名单——**ServiceNow、埃森哲、美国太空军**——恰恰说明，即便是技术密集型组织，也面临同样的技能评估与培训难题。 ## Workera在做什么？ Workera的核心能力是**验证员工能做什么、以及哪里需要补强**。其正在试点的新项目**Ambient**，定位为AI原生的技能评估工具，目前已有超过**10000人**进入等待名单。 Workera创始人兼CEO **Kian Katanforoosh**在上周接受ZDNET独家采访时，点出了产品逻辑的关键： > "如果你能把工作和学习融合在一起，你实际上是在帮助一个人以指数级的速度成长。今天有了AI，我们能够把学习带到工作现场，因为AI能理解非结构化数据。" 换句话说，Ambient试图在**工作流中直接测量技能**，而非依赖脱离实际场景的考试或课程。 ## 培生的算盘 对培生而言，收购Workera是其**企业培训业务**的加码。培生在公告中表示，Workera的技术与人才将加速其帮助企业构建"AI驱动转型所需劳动力"的能力。 这背后是一个清晰的商业判断：当AI技能成为几乎所有岗位的隐性门槛，**评估——培训——再评估**的闭环，可能比一次性课程销售更具粘性和长期价值。Workera提供实时能力基线，培生提供内容与分发渠道，两者的结合指向一个更"自适应"的企业学习平台。 ## 值得关注的几个问题 - **时间从哪来？** 报告已经指出"没时间"是最大障碍，工具再先进，如果组织不调整工作节奏，落地效果仍存疑。 - **评估的颗粒度。** 在工作流中测量技能，涉及数据隐私与员工接受度，Ambient的试点反馈将至关重要。 - **竞争格局。** 企业AI技能赛道正在升温，培生此举是否会引发更多教育巨头跟进收购，值得观察。 交易预计**2026年下半年**完成，目前双方未披露具体金额。对于正在规划AI人才战略的企业来说，这起收购传递的信号很明确：**技能评估正在从"年度考试"走向"实时基础设施"**。