在深圳，一家名为 **IO-AI Tech** 的初创公司正将《头号玩家》式的 VR 操控技术带入现实——工人佩戴 VR 头显、手持控制器和动作追踪设备，远程操控人形机器人在工厂和便利店工作。这不仅是一份奇特的新工作，更是为未来机器人自主运行收集训练数据的关键环节。 ### 从“比中指”到叠衣服：人机交互的直观体验 记者受邀体验了 IO-AI 的多项技术。首先是一副定制动作追踪手套，它能将手指的细微动作实时传输给 **10 台来自不同公司的人形机械手**，共 50 根手指。记者承认自己做的第一件事是让所有机械手竖中指——这多少有些尴尬，但随即被技术的流畅度所震撼：动作传输几乎没有延迟，而且触觉反馈同样出色，当球被放入一只机械手时，记者能清晰地感受到压力。 更贴近实际场景的体验是模拟便利店货架整理。通过 VR 头显和一对夹爪，记者尝试从货架上拿起药盒。起初会有些晕眩，因为自己的动作与 VR 画面中机器人的动作存在细微偏差，但经过几分钟适应后，就能像“机器人老板”一样熟练地堆叠货架了。 在另一个房间，记者看到工人使用全身动作追踪系统操控 **Unitree 的小型人形机器人**。一名工人戴着 VR 头显，通过机器人的“眼睛”观察环境，同时自己的行走、弯腰、伸手等动作被实时映射到旁边的机器人身上，完成从衣架上取下衬衫并折叠的整套动作。 ### 为什么需要人类“驾驶”机器人？ IO-AI 的核心技术在于将人的动作转换到不同形态的机器人上。当前中国市场上已有数十种人形机器人和机械手，IO-AI 的算法需要兼容这些异构硬件，同时将人类控制与一定程度的自主性结合——因为人与机器人的身体结构并不完全一致，算法需要实时补偿差异，例如调整关节角度以保持平衡或避免碰撞。 这种“遥操作”模式在短期内具有明确价值： - **完成复杂任务**：在完全自主的机器人成熟前，人类可以直接“驾驶”机器人完成高难度操作，如精密装配、危险环境作业。 - **收集训练数据**：每一次人工操作都在为机器人提供高质量的示范数据，用于训练模仿学习模型，最终实现自主运行。 ### 蓝领工作的新形态？ IO-AI 的客户包括一家中国便利店连锁品牌，正在测试用遥操作机器人完成货架补货。这表明，在仓库、工厂、零售等场景中，“机器人操作员”可能成为一种新型蓝领岗位。工人无需在恶劣环境中体力劳动，而是坐在舒适的办公室里，像玩游戏一样远程控制机器人。 当然，这一模式仍面临挑战：时延、传感器精度、操作者疲劳等问题需要解决。但 IO-AI 的尝试揭示了一个趋势：人形机器人的商业化落地，可能不是一步到位的全自主，而是“人在回路中”的渐进式路线。 ### 小结 从深圳的实验室到便利店货架，IO-AI 展示了一条务实的机器人应用路径——先用人类智能“驾驶”机器人干活，同时积累数据迈向自主。这种“半人马”式的人机协作，或许比纯粹的 AI 更早走进现实。
长期以来，社交媒体巨头掌控着用户看到的内容。虽然用户可以关注账号、点赞或隐藏不喜欢的内容，但推荐算法决定了展示什么。如今，平台开始将部分权力交还给用户，借助AI实现算法个性化。除了传统的“不感兴趣”按钮，Threads、Instagram和TikTok等应用推出了让用户训练自己算法的工具，影响信息流内容。这一转变反映了推荐系统从“一刀切”的电视模式向流媒体服务模式的演进，用户可调谐推荐至自身兴趣，平台则借此提升参与度。 **Threads** 于2026年6月16日推出“Your Algo”功能，基于2月发布的“Dear Algo”工具。后者允许用户发布公开帖子（如“Dear Algo，给我更多播客内容”）来影响推荐，而新功能则让用户私下设置偏好，无需公开发帖。用户可指定对某些话题看到更多或更少，并选择请求持续1、3或7天，例如“想看更多棒球内容，减少压力新闻”。 **Instagram** 在6月初推出“Your Algorithm”工具，用户可在设置中查看影响推荐的话题，并调整兴趣偏好，告知应用想看更多或更少什么。该工具去年12月已用于Reels，现扩展至信息流、探索和Reels。Instagram负责人Adam Mosseri表示，此举旨在让用户更透明地了解算法如何工作，并主动塑造自己的体验。 **TikTok** 也在探索类似功能，尽管具体细节尚未公布。行业趋势表明，个性化算法控制正成为社交平台的标配。对用户而言，这是获得定制化信息流的好机会；对平台来说，这是提高用户留存和参与度的关键策略。未来，随着AI技术的进步，用户与算法之间的互动将更加直接和灵活。
作为专注健康与可穿戴设备的编辑，我在 Prime Day 到来前筛选出了一些智能手表、智能戒指和健康追踪器的超值优惠。如果你正在考虑升级你的可穿戴设备，现在正是入手的好时机。 ## 智能手表：功能与性价比的平衡 本次优惠中，**Apple Watch Series 9** 和 **Samsung Galaxy Watch 6** 都出现了显著折扣。Apple Watch Series 9 凭借 S9 芯片带来的更流畅交互和精准健康监测（如血氧、心电图），依然是 iPhone 用户的首选。而 Galaxy Watch 6 则以其经典的圆形表盘和强大的 Wear OS 生态吸引安卓用户，尤其是睡眠分析和身体成分测量功能备受好评。此外，**Garmin Venu 3** 也加入促销行列，其超长续航和专业运动模式更适合户外爱好者。 ## 智能戒指：健康追踪的新形态 智能戒指品类在 Prime Day 期间同样值得关注。**Oura Ring Gen 3** 是当前最成熟的智能戒指之一，主打睡眠追踪、活动监测和压力管理，且无需屏幕干扰，适合追求极简佩戴体验的用户。**Samsung Galaxy Ring** 作为新晋选手，与 Galaxy Watch 形成互补，提供更精准的夜间健康数据。值得注意的是，智能戒指通常需要订阅服务才能解锁全部功能，购买前需确认性价比。 ## 健康追踪器：入门级优选 对于预算有限的用户，**Fitbit Charge 6** 和 **Xiaomi Smart Band 8 Pro** 是不错的选择。Charge 6 内置 GPS 和谷歌服务，能提供全天候心率、睡眠和压力监测；小米手环 8 Pro 则以超长续航和丰富表盘著称，价格通常低于 50 美元。 ## 选购建议 - **生态系统匹配**：Apple Watch 只兼容 iPhone，Galaxy Watch 对安卓手机更友好，Garmin 则跨平台通用。 - **功能优先级**：若侧重运动，选 Garmin 或 Galaxy Watch；若关注睡眠，Oura Ring 更专业。 - **订阅成本**：Oura Ring 需每月 5.99 美元会员费，而 Fitbit 高级版也需额外付费。 Prime Day 活动通常在 7 月中旬开启，但部分优惠已提前放出。建议消费者对比历史价格，避免冲动消费。
今年早些时候，硅谷最热门的趋势是“Token最大化”——CEO们鼓励员工尽可能地把AI用起来，能跑多远跑多远。但账单终究会来。据报，**Uber在几个月内就烧光了年度AI预算**，一些公司削减了部分团队的Claude许可证，**Meta甚至直接关掉了内部AI排行榜**。 这种“先疯狂投入、后面对现实”的张力，正是NEA合伙人Tiffany Luck在最近一次访谈中讨论的核心话题。作为一家管理着超过250亿美元资产的顶级风投机构，NEA在AI领域布局颇深，Luck本人也投资了包括**Abridge**（医疗AI记录）、**Sierra**（对话式AI客服）在内的多家公司。 ## AI IPO：市场在等待什么？ 当被问及AI公司何时迎来IPO窗口时，Luck认为**市场正在等待一个明确的信号**。她指出，目前二级市场对AI公司的估值逻辑尚未稳定——一方面，投资者对高增长故事仍有热情；另一方面，对盈利路径的要求比过去更严格。她预测，**2025年下半年可能会看到第一批真正意义上的AI原生公司上市**，但前提是它们必须证明单位经济模型可持续，而不是仅仅靠烧钱换用户。 ## 个人代理：从工具到伙伴的跨越 Luck对“个人AI代理”的前景非常乐观。她认为，**真正的个人代理不是简单的聊天机器人**，而是能够跨平台执行复杂任务、长期记忆用户偏好、并主动提供建议的智能体。她举例说，就像Abridge在医疗场景中帮医生自动生成病历一样，未来的个人代理可能会帮你管理日程、比价购物、甚至协商合同条款。不过她也承认，**隐私、安全与信任是最大的障碍**——用户需要确信代理不会滥用数据，也不会在关键任务上犯错。 ## ROI的清算时刻 谈到投资回报，Luck直言**“很多AI公司还没有找到产品市场契合点”**。她观察到，企业客户正在变得精明：他们不再为“AI功能”付费，而是为“AI带来的效率提升或收入增长”付费。这意味着，如果一家AI公司不能量化其价值，就很容易被砍掉预算。她建议创业公司**聚焦垂直场景**，比如医疗、法律、金融等数据密集且流程固定的领域，而不是试图做一个“通用AI平台”。 ## 小结 Luck的访谈揭示了硅谷AI投资从狂热到理性的转折。**IPO窗口、个人代理、ROI清算**这三个关键词，恰好勾勒出行业当前的核心矛盾：技术潜力巨大，但商业落地仍需耐心。对于创业者和投资者来说，**“活下去比跑得快更重要”**——在烧完下一轮融资之前，你必须证明自己值得被付费。
上周晚些时候，Anthropic 应美国政府出口管制指令，将新发布的 **Claude Fable 5** 和 **Mythos 5** AI 模型下线，禁止“任何外国公民”使用。自 4 月 Mythos 首次亮相以来，Anthropic 便警告该模型具有双重用途：既能帮助防御者发现软件漏洞，也能被恶意行为者利用进行攻击。公司最初通过 **Project Glasswing** 工作组向特定财团私下发布了 Mythos 5，而 Claude Fable 5 作为 Mythos 级别的模型，则面向公众发布并设置了生物与网络安全方面的防护栏。然而，特朗普政府认为 Fable 5 的防护可被绕过，从而完全释放 Mythos 5 的能力，构成国家安全风险。 但专家指出，这场机构间的冲突只是掩盖了一个残酷事实：Anthropic 只是冰山一角，多家公司及开源开发者很快（或已经）拥有类似 Mythos 5 的能力。TPO Group 首席安全官 Tarah Wheeler 表示：“认为其他竞争对手不会开发类似能力，甚至尚未开发，是极度短视的。许多公司紧随其后，可能已拥有类似能力，只是暂未公开。” ## 双重用途困境：AI 安全的“矛与盾” Mythos 5 的核心能力在于自动化漏洞挖掘与利用。这种技术对网络安全行业意义重大——它可以帮助防御者比攻击者更快地识别并修补漏洞。然而，一旦落入恶意之手，同样的能力可能被用于发动大规模网络攻击。Anthropic 在发布博客中明确承认：“AI 模型的高级用途是双刃剑：网络安全专家和生物学研究人员的良性查询，在恶意行为者手中可能变得危险。” 这正是 **AI 安全治理** 面临的核心悖论：如何在不扼杀创新的前提下，防止技术被滥用？Anthropic 的解决方案是分级发布：先向可信的“Project Glasswing”工作组提供完整能力，再向公众发布受限版本。但政府的担忧在于，防护栏可能被绕过——尤其是当模型权重本身被公开或泄露时。 ## 管制的局限性：防不胜防的扩散风险 尽管美国政府的出口管制暂时限制了 Anthropic 的模型，但专家认为这种措施治标不治本。Wheeler 指出：“其他公司很可能已经拥有类似能力，只是选择不公开。从开源社区到国家支持的黑客组织，技术扩散只是时间问题。” 事实上，当前 AI 领域的竞争极为激烈。OpenAI、Google DeepMind 以及众多开源项目都在竞相提升模型能力。一旦某项技术被证明可行，模仿与改进将迅速跟进。历史经验表明，对单一公司的管制往往导致技术转移至境外或地下，反而增加监管难度。 ## 未来趋势：危险能力将成“标配” Mythos 5 的出现标志着一个转折点：**高级 AI 模型的“危险”能力正在从理论走向实践**。未来，类似 Mythos 的模型将不再是特例，而是常态。这意味着网络安全行业、政策制定者和公众都必须做好准备，迎接一个“AI 黑客”泛滥的时代。 对于企业而言，防御策略必须升级。传统的漏洞扫描与修复流程将无法应对 AI 驱动的自动化攻击。对于政府而言，需要建立更灵活、更国际化的监管框架，而非仅靠出口管制。而对于 Anthropic 这样的公司，如何在透明与安全之间取得平衡，将成为长期挑战。 ## 小结 Anthropic 的遭遇只是 AI 安全困境的缩影。危险能力不会因一家公司的退让而消失，反而会加速扩散。业界需要正视这一现实，从技术、政策与教育等多维度共同应对。毕竟，当 AI 的矛与盾都变得更强时，真正的安全只能来自更深刻的认知与更系统的协作。
世界模型（World Models）正被视为继大语言模型（LLM）之后AI领域的下一个重要方向。一家名为 **Odyssey** 的初创公司凭借其独特的技术路线和强大的创始团队，刚刚完成了一轮重磅融资，正式跻身独角兽行列。 据 TechCrunch 报道，Odyssey 在由 Natural Capital 领投的 **3.1 亿美元 B 轮融资**中，估值达到了 **14.5 亿美元**。本轮投资方阵容豪华，包括 **亚马逊**、**AMD Ventures**、**GV**（谷歌风投）等知名机构。此外，其天使投资人名单同样星光熠熠：谷歌 AI 领军人物 Jeff Dean、硅谷知名投资人 Elad Gil、Y Combinator 掌门人 Garry Tan、Vercel CEO Guillermo Rauch，以及 Cruise 创始人 Kyle Vogt 均位列其中。至此，Odyssey 累计融资额已达 3.37 亿美元。 Odyssey 由自动驾驶领域的两位老兵——CEO **Oliver Cameron** 和 CTO **Jeff Hawke** 于 2023 年联合创立。Cameron 曾是自动驾驶公司 Voyage 的联合创始人兼 CEO，该公司后被通用汽车旗下 Cruise 收购，他随后担任 Cruise 的产品副总裁；Hawke 则曾在英国备受瞩目的自动驾驶创企 Wayve 担任工程师。 **世界模型的核心在于理解并模拟物理世界**，而不仅仅是处理文本。Odyssey 的数据采集方式颇为独特：它派出工作人员背着摄像头行走，模仿 Google 地图采集街道图像的方式，但更贴近人行视角。这种“人肉采集”法，结合其创始团队在自动驾驶领域的深厚积累，使其模型能够精确模拟物理世界的交互。 目前，Odyssey 已推出多款世界模型，可应用于从 **视频游戏创作到机器人训练** 等多种场景。其最知名的能力是能够根据文本提示生成丰富、可交互的视频内容。 与亚马逊的合作是此次融资的亮点之一。Odyssey 宣布 **AWS 将成为其首选云服务商**，并计划将其模型优化运行在 AWS 自研的 **Trainium 芯片** 上，这被视为对英伟达 AI 芯片霸主地位的一次挑战。 在 LLM 竞争日趋白热化的当下，世界模型为 AI 开辟了全新的战场。Odyssey 的崛起，标志着资本和产业界正将目光从“语言理解”转向“物理世界模拟”，后者在机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域拥有巨大的应用潜力。
智能手表正从被动通知工具进化为主动自动化中心。谷歌与苹果近期推出的新功能，让用户无需编程知识即可创建个性化任务流程，标志着可穿戴设备进入“DIY自动化”时代。 谷歌在Wear OS 7中引入 **Create My Widget** 功能，用户只需描述需求，AI便会自动生成对应的桌面小组件。例如，说“显示今日天气和日历事件”，手表界面便会实时呈现整合信息。该功能此前已登陆Android手机，此次扩展至智能手表，进一步简化了操作路径。 苹果则在iOS 27中升级了 **Shortcuts** 应用，新增 **Describe a Shortcut** 功能。用户只需用自然语言描述自动化流程，例如“当我到达健身房时，打开会员App”，系统会自动配置触发条件和执行动作。这大幅降低了Shortcuts的使用门槛，此前用户需要手动设置“当”和“做”的对应关系，对新手不够友好。 两家巨头的策略殊途同归：**用AI降低自动化创建的成本**。谷歌侧重于让小组件生成更直觉化，苹果则让复杂的工作流编排变得像对话一样简单。这种转变背后是行业对“主动智能”的追求——设备不应仅响应指令，更应预判需求并自动执行。 **行业影响**：DIY自动化功能的普及将重塑用户与设备的交互模式。未来，智能手表可能成为个人数字助理的核心，通过位置、时间、健康数据等上下文信息，自动触发日常任务。例如，离开家时自动关闭灯光、开启安防；进入会议室时静音通知并开启录音。 **挑战与展望**：尽管功能门槛降低，但隐私和安全仍是关键。自动化流程可能涉及敏感数据（如位置、健康信息），如何确保用户数据不被滥用是厂商必须解决的问题。此外，跨平台兼容性也是痛点——苹果的Shortcuts仅限自家生态，而谷歌的Widget虽更开放，但在第三方App支持上仍需努力。 总体而言，谷歌和苹果的这步棋，让智能手表从“信息显示器”升级为“生活指挥官”。对于普通用户，这意味着更少的重复操作和更流畅的数字体验。而随着AI能力的增强，未来我们或许只需说一句“帮我安排好明天”，设备便能自动完成所有规划。
皮尤研究中心（Pew Research Center）最新发布的民调显示，美国人对人工智能（AI）的态度正呈现复杂态势：一方面，AI聊天机器人的使用率大幅攀升，已有**49%** 的成年人至少偶尔使用；另一方面，**63%** 的受访者认为AI技术发展过快，仅**16%** 的人相信AI将对社会产生积极影响。 ## 使用率飙升，但信任度低下 与2024年相比，AI聊天机器人的使用率从33%跃升至49%，几乎每两个美国人中就有一个曾尝试这类工具。其中，OpenAI的ChatGPT增长尤为显著，自2023年以来使用率翻倍，达到**44%**。然而，高频使用并未带来普遍认可——高达**60%** 的受访者认为AI的负面影响大于正面，仅有少数人持乐观态度。 ## 代际差异：年轻人使用多，也最悲观 数据揭示出鲜明的代际分化：**18至29岁**群体中有**66%** 使用过聊天机器人，是使用率最高的年龄段；但该群体中**48%** 的人认为AI将带来负面冲击，仅**14%** 期待积极影响。相比之下，**65岁以上**人群使用率最低（30%），但对AI的负面看法也最少（21%认为负面影响更大）。这种“用得多、担心多”的矛盾心态，反映出年轻一代在亲身接触AI后，对其潜在风险（如信息准确性、就业替代等）有着更直接的感知。 ## 工作场景成主要驱动力 约**四成**美国人表示使用AI完成工作任务，其中**30%** 认为AI提升了生产力，**28%** 认为它帮助他们更好地获取信息。**30至49岁**人群是日常高频使用者（34%每天至少使用一次），这很可能与职场需求密切相关。然而，AI带来的信息可靠性问题依然突出——早在2024年，就有**66%** 的美国成年人担忧AI会传播不准确信息。 ## 小结：从好奇到审慎 总体来看，美国公众对AI的认知正从“新鲜尝试”转向“审慎评估”。使用率的高速增长表明AI已渗透至日常生活与工作，但多数人仍对其发展方向感到不安。民调结果提示：技术普及需要配套的治理、教育与透明度建设，否则信任鸿沟可能进一步扩大。
在AI代理日益普及的今天，一个关键瓶颈逐渐浮出水面：代理的智能程度，完全取决于它们所能推理的上下文范围。AWS在纽约峰会上提出了一个核心观点——当前的上下文数据分散在数据湖、数据仓库、湖仓一体、数据库和流数据中，甚至包括从未被记录下来的机构知识。要让AI代理做出可信的决策，就必须为它们提供安全、全面的上下文访问能力。 ## 为什么上下文是AI代理的“命门”？ AI代理本质上是一个推理引擎，它需要理解用户意图、历史交互、业务规则以及实时数据才能做出合理决策。如果代理只能访问孤立的数据片段，其输出结果很可能出现偏差，甚至产生“幻觉”。例如，一个客服代理若无法获取客户的完整订单历史和投诉记录，就难以给出准确的解决方案。 ## AWS的解决方案：从“数据孤岛”到“上下文网络” AWS提出的思路是构建一个统一的上下文层，将分散的数据源连接起来，同时确保安全性和治理。这并非简单的数据集成，而是要让代理能够以标准化的方式查询和推理跨系统的信息。关键点包括： - **安全访问控制**：代理必须遵循细粒度的权限策略，避免敏感数据泄露。 - **实时与历史结合**：既要能访问流数据中的实时事件，也要能回溯数据仓库中的历史记录。 - **非结构化知识融合**：将文档、邮件、会议记录等非结构化内容纳入上下文，补全机构知识。 ## 行业背景与趋势 当前，AI代理正从简单的聊天机器人向自主执行复杂任务的方向演进。从代码生成到供应链管理，代理需要处理的信息维度越来越广。AWS的此次发布，实际上是对业界“上下文不足”痛点的直接回应。类似地，其他云厂商也在探索知识图谱、向量数据库等技术来增强代理的上下文理解能力。 ## 未来展望 如果AWS能够成功实现大规模上下文智能，将可能带来以下变革： 1. **决策可信度提升**：代理的推荐和操作将基于更完整的背景信息，减少错误。 2. **开发效率飞跃**：开发者无需手动拼接多个数据源，代理可自动获取所需上下文。 3. **新应用场景涌现**：例如跨部门协作代理、实时风险分析代理等，都将受益于丰富的上下文。 当然，挑战依然存在：如何平衡性能与数据量？如何确保跨数据源的一致性？AWS尚未公布具体技术细节，但这一方向无疑为AI代理的落地指明了关键路径。
尽管华尔街对AI热情高涨，但美国普通民众对这项技术的态度却远非乐观。皮尤研究中心最新报告显示，**仅16%的美国人认为AI在未来20年会对社会产生积极影响**，约40%的人持悲观态度。更值得关注的是，**67%的受访者不相信美国政府能有效监管AI**，59%的人不信任企业能安全开发AI。 年轻人（30岁以下）的负面情绪最为突出——仅14%认为AI有积极影响。近三分之二的美国人认为AI发展速度过快。然而，**约四分之一美国人每天使用AI聊天机器人**，其中ChatGPT以44%的使用率遥遥领先（较2023年翻倍），Gemini（24%）、Copilot（17%）、Meta AI（14%）紧随其后。 性别差异显著：男性更频繁使用AI（27% vs 20%），且更倾向尝试Copilot、Grok等品牌。报告还指出，**60%的受访者经常阅读AI生成的摘要**，但仅少数人将其用于健身或饮食建议。 皮尤的发现揭示了AI行业面临的“信任悖论”：使用率飙升与公众信心持续走低并存。这既反映了监管缺位的焦虑，也暗示着企业对AI安全与透明度承诺的可信度危机。
特朗普政府与Anthropic就Claude Fable 5模型的分歧正迅速激化。白宫官员向WIRED表示，若Anthropic希望重新发布因越狱风险而被出口管制的Fable 5，必须确保其护栏无法被绕过。然而，独立安全专家指出，这实际上是不可能完成的任务——因为越狱攻击的本质是利用模型固有漏洞，而完全封堵所有可能性在技术上不现实。 ## 事件背景 Anthropic在出口管制压力下主动下线了Claude Fable 5模型，原因是美国政府（尤其是国家安全局）认定存在可禁用该模型安全护栏的方法，涉及网络安全、化学与生物学领域的敏感能力。Anthropic此前辩称越狱影响微乎其微，但官员们表示“争论已无意义”，因为NSA的结论已明确漏洞存在。 ## 白宫的立场 知情人士透露，美国政府认为问题应由Anthropic自行解决。商务部AI标准与创新中心和NSA均缺乏人力与资源去逐一排查每个模型的越狱漏洞。因此，白宫要求Anthropic更主动地持续测试所有前沿模型，自行发现并上报潜在越狱风险。 ## 专家的质疑 独立网络安全专家普遍认为，AI模型的护栏只是权宜之计。熟练用户和未来AI模型总能找到绕过约束的方法——这意味着白宫的要求在根本上是不可行的。专家指出，与其追求绝对安全，不如建立更灵活的风险评估与响应机制。 ## 行业影响 此事件凸显了AI安全治理中的根本矛盾：政府希望零风险，但技术现实是越狱攻击无法根除。Anthropic的处境可能成为其他AI公司的前车之鉴，尤其是在出口管制与国家安全审查日益收紧的背景下。未来，企业或需在模型发布前与监管机构达成更明确的安全标准协议。
你的智能手机可能在你不知情的情况下泄露位置信息。本文将深入解析GPS、Wi-Fi、蓝牙等多种定位技术的工作原理，并提供实用的隐私保护设置建议，帮助你有效降低被追踪的风险。
在经历了多年的渐进式更新后，谷歌正押注其Gemini AI能重塑智能音箱。周三，该公司推出了首款专为Gemini打造的音频设备——售价99.99美元的Google Home Speaker。这是自2020年9月Nest Audio以来，谷歌推出的首款独立智能音箱。 ## 从“命令式”到“对话式”的跨越 旧款设备诞生时，智能音箱主要被视为智能家居和音乐播放的便捷控制器。它们缺乏当今AI聊天机器人的智能，命令往往需要精确措辞才能执行。Google Home Speaker彻底改变了这一点：用户可以使用自然语言请求，甚至能一次性提出多步骤指令。例如，你可以说“关掉所有灯，除了我的床头灯”，或者“调暗厨房灯光，播放一些轻松的音乐，并设置20分钟定时器”。 更令人印象深刻的是，你可以在说话中途纠正自己。比如，如果你说“关掉咖啡机……我是说，打开它！”，Gemini会正确响应。这种容错能力让交互更加自然。 ## 更智能的对话与个性化体验 设备内置10种新语音，支持双向对话，话题不再局限于智能家居或简单命令。你可以像在手机上使用Gemini一样，提出更细致的问题并深入探讨。借助“持续对话”功能，麦克风会在短时间内保持开启，让你无需重复说“嘿，谷歌”即可自然追问。 外观上，新音箱延续了3D针织面料包裹的圆润设计（3.4×4.2英寸），在美国提供翡翠绿和浆果红两种配色，全球其他地区则提供榛色和瓷白色。底部新增的环形灯会指示音箱正处于“聆听”、“思考”还是“响应”状态。 ## 订阅制：AI功能的分水岭 并非所有AI功能都免费。谷歌推出了每月10美元（或每年100美元）的Google Home Premium订阅计划，解锁更强大的AI特性。例如，通过“嘿，谷歌，我们聊聊”开启的Gemini Live功能，能实现更流畅的自由对话。Home Premium还能帮助你询问并理解更复杂的问题。 ## 行业影响与展望 谷歌此举标志着智能音箱从“工具”向“伙伴”的转型。在亚马逊Alexa和苹果HomePod面临增长瓶颈的背景下，生成式AI的注入可能重新激活这一品类。然而，订阅制的加入也引发讨论：用户是否愿意为智能音箱的AI功能额外付费？这将是谷歌需要面对的市场考验。
欢迎来到《监管者》（Regulator），这是为《The Verge》订阅者提供的关于科技、政治以及科学如何与私利碰撞的邮件通讯。还没订阅？今天就注册吧！掌握了一桩将从根本上重塑前沿AI发展领域的小规模争斗的内幕？请发送至 tina.nguyen+tips@theverge.com。 回顾我报道唐纳德·特朗普第一任期时，读到同一故事的三个不同版本是极为常见的事。他的政府分裂成多个派系，各有不同利益，且彼此憎恨。有Reince Priebus的传统共和党派系、Jared Kushner的曼哈顿社交圈派系、Steve Bannon的原始民粹派系、John Kelly的深层政府派系、Mike Lindell的阴谋MAGA派系等等。久而久之，你能感觉到哪个阵营在向媒体泄露哪些叙事，要么是为了削弱对手，要么是为了保全自身声誉。事实上，几十年来，媒体操纵一直是特朗普世界的常见生存策略，那里常常充斥着派系斗争和对特朗普认可的激烈竞争。正如美联社在2016年11月26日报道他总统任期前的商业管理风格时所说：“助手们也经常通过媒体向他提出建议，知道特朗普是有线电视的狂热观众，可能会被他所看到和听到的说服。” 这种背后中伤和相互矛盾的趋势再次让我们对白宫有了一些了解，这次解释了围绕特朗普政府周五晚间决定实施许可制度的混乱局面。
Snap 昨日发布了售价 **2195 美元** 的新款 Spectacles 眼镜。CEO Evan Spiegel 在 CNBC 采访中称，这款产品历经 **12 年** 研发，旨在“将计算带入世界”并“使其更人性化”，帮助人们摆脱手机屏幕，更关注周围世界。然而，当 Spiegel 说话时，镜头捕捉到光线在镜片上反射出显示器的轮廓——这与他“屏幕疲劳”的说辞形成了讽刺的对比。 从设计上看，Spectacles 镜框厚重、棱角分明，类似飞行员墨镜，镜腿巨大且显得沉重。即便不含任何技术，它也是一件 **大胆的个性单品**，类似时尚偶像 Iris Apfel 或 Karl Lagerfeld 的风格。Snap 显然将其定位为 **高端时尚科技产品**，并邀请了为 Vogue、Versace 等品牌拍摄的时尚摄影师 Steven Meisel 操刀全球广告，模特均为顶级面孔。 但问题在于：**时尚与科技的结合往往难以两全**。历史上，Google Glass 因外观怪异而失败，而 Ray-Ban Stories 则因过于普通而缺乏吸引力。Snap 选择了前者——用夸张设计彰显科技感，但这可能使其沦为小众玩物。短期内，它更像一个 **时尚宣言** 而非大众消费品，适合那些追求独特、不介意回头率的极客或潮流先锋。 Snap 或许并不指望这款眼镜成为主流。它的真正价值在于 **探索增强现实的可穿戴形态**，为未来更轻量、更时尚的 AR 眼镜积累经验。正如 Spiegel 所言，这是一场长达 12 年的赌注，而 2026 年的 Spectacles 只是第一步。
当求职者走进技术面试的房间，往往只看到一排严肃的面孔和一连串技术问题。但面试的另一面——面试官的视角——却鲜少被提及。Brian Jenney，编程训练营 Parsity 的创始人，在 IEEE Spectrum 的客座文章中揭开了技术面试的幕后故事，告诉我们面试官真正在考察什么，以及求职者可以从中学到什么。 ## 面试官的视角：不只是正确解法 Jenney 指出，许多求职者误以为面试的唯一目标是给出“完美”答案。然而，面试官更看重的是候选人的**思考过程**和**问题解决方式**。在有限的时间内，面试官会观察候选人如何分解问题、如何处理未知情况，以及如何沟通思路。一个常见的场景是：候选人陷入僵局，却不敢提问或寻求提示。Jenney 强调，**主动提问**实际上是一个加分项，因为它展示了合作精神和学习能力。 ## 软技能与技术能力同样重要 在技术面试中，硬技能（如算法、系统设计）固然重要，但软技能往往成为决定性因素。Jenney 分享了一个例子：一位候选人虽然技术能力稍弱，但表现出极强的**沟通能力**和**团队协作意识**，最终获得了 offer。面试官会评估候选人是否能融入团队，是否愿意接受反馈，以及是否有成长心态。Jenney 建议求职者在面试中主动展示这些特质，比如在讨论代码时解释自己的决策逻辑，或者承认自己的不足并表达学习意愿。 ## 准备策略：从面试官的角度反向思考 基于多年面试经验，Jenney 给出了具体建议。首先，**不要死记硬背答案**，而是理解核心概念，因为面试官会通过追问来检验深度。其次，**模拟真实面试环境**，练习在白板或共享文档上写代码，并口头解释每一步。最后，**准备一些有深度的问题**来问面试官，这不仅能展示你的兴趣，还能帮助你判断团队是否适合你。 ## 行业背景：技术招聘的演变 这篇文章也反映了当前 AI 和软件工程领域的招聘趋势。随着 AI 工具（如 GitHub Copilot）的普及，面试重点正从纯粹的代码编写转向**更高层次的问题解决**和**系统思考**。面试官越来越关注候选人如何利用工具，而非仅仅是否记得 API。Jenney 的观点与行业趋势一致：未来的技术面试将更加注重实际工作场景中的协作与创新。 ## 小结 技术面试不是一场单向的考试，而是一次双向选择。了解面试官的视角，能帮助求职者更有针对性地准备，同时也能更自信地展示真实能力。Jenney 的幕后视角提醒我们：**面试官也在寻找一个能一起解决问题的人**，而不仅仅是一个会写代码的机器。
Google 终于为其新一代智能音箱确定了发布日期。这款名为 **Google Home Speaker** 的设备将于 **6 月 25 日** 正式开售，预购现已开启，售价 **99.99 美元**。这是 Google 近六年来首次推出家用音频设备，上一款还是 2020 年 9 月发布的 Nest Audio。 ## 设计与硬件：小巧圆润，AI 驱动 新音箱采用扁球体设计，外覆部分再生织物，提供四种配色：榛子色、瓷白色、翡翠色和浆果色（后两者仅限美国地区）。Google 声称其可输出 **360 度环绕音效**，确保房间内任何位置都能获得均匀的听感。底部环绕的灯带会在设备聆听、思考或回应时亮起，这一设计也呼应了 Google 即将推出的 Chromebook 上的发光条。 硬件配置方面，音箱搭载 **四核 A55 处理器**，主频 2GHz，并配备独立 NPU。三个远场麦克风分布在机身周围，支持语音拾取，同时设有物理静音开关。值得注意的是，Google Home Speaker 仅配备了一个 **58mm 全频驱动单元**，相比 Nest Audio（75mm 低音单元 + 19mm 高音单元）在音频硬件上有所降级。Google 向 Ars 确认，其音质介于 Nest Audio 和较小的 Nest Mini 之间。 ## 核心亮点：Gemini 与智能体验 虽然音频硬件并非顶级，但新音箱的真正卖点在于 **Gemini 集成**。本地 AI 模型运行在 NPU 上，可实现更优的声音隔离，有效滤除背景噪声，减少误唤醒和误听问题。此外，Google Home Speaker 可与 **Google TV Streamer** 配对，最多两台音箱组成沉浸式音频系统，提升观影体验。顶部电容触控区域则提供了非语音交互方式。 ## 行业视角：AI 音箱的定位之变 从 Nest Audio 到 Google Home Speaker，Google 似乎在重新定义智能音箱的优先级：**AI 能力正在取代音频质量成为核心卖点**。这反映了行业趋势——当语音助手（如 Gemini）能处理更复杂的任务时，音箱作为交互入口的价值已超越其作为音频设备的属性。然而，音质的妥协可能让部分注重音乐体验的用户犹豫。Google 能否凭 Gemini 的差异化功能说服市场，仍有待观察。
每年苹果发布新 iOS 时，Android 用户总会说“我们早就有了”。今年 iOS 27 的诸多亮点，尤其是 Siri AI，在 Android 上早已以 Gemini 等形式存在多年。本文盘点 4 个 Android 已具备的 iOS 27 功能，并指出 Android 仍可借鉴的 2 个创新点。 ## 1. Siri AI vs. Gemini：似曾相识的智能助手 iOS 27 最大的升级是 **Siri AI**，苹果宣称其具备“个人语境理解、广泛世界知识和屏幕感知能力”，能从邮件和消息中提取信息并跨应用操作。然而，Android 用户对此并不陌生：**Google Gemini** 已推出数年，全面集成于 Google 产品（包括 Android Auto），能处理复杂对话、跨应用执行任务、理解屏幕内容，功能覆盖苹果的所有宣传点。 不过，苹果的封闭生态可能使 Siri AI 在系统深度整合上更具优势——毕竟 Google 无法像苹果那样控制 Android 的每个角落。 ## 2. 更多“Android 先行”的功能 - **实时字幕**：iOS 27 新增的实时字幕功能，Android 在 2019 年的 Android 10 中就已引入。 - **隐私仪表盘**：iOS 27 的隐私报告工具，类似于 Android 12 的隐私仪表盘，可显示应用权限使用情况。 - **桌面模式**：iOS 27 支持外接显示器时类似桌面的界面，而 Android 的桌面模式（如三星 DeX）已存在多年。 ## 3. Android 该“偷师”的 2 个功能 尽管 Android 在功能先行上占优，但 iOS 27 仍有值得借鉴之处： - **应用锁**：iOS 27 允许为单个应用上锁，Android 原生缺乏此功能，需依赖第三方应用或厂商定制。 - **更智能的相册搜索**：iOS 27 的相册利用 AI 识别照片中的物体和场景，搜索体验更流畅，Android 相册虽也有类似功能，但整合度稍逊。 ## 小结 Android 在功能创新上长期领先，但苹果的生态整合与一致性体验仍是其护城河。对用户而言，选择哪个系统更多取决于对生态的偏好，而非单一功能的缺失。
亚马逊Prime Day即将到来，ZDNET精选了多款低于25美元的智能设备和配件优惠，帮助预算有限的消费者以超值价格升级科技生活。 ## 智能家居入门首选 - **Kasa智能插头2件套**：仅售15美元（省3美元），支持远程控制、定时开关，兼容Alexa和Google Assistant，是构建智能家居的性价比之选。 - **Govee智能灯泡2件套**：售价20美元（省6美元），支持1600万色调节和语音控制，轻松营造氛围照明。 - **TP-Link室内安全摄像头**：仅18美元（省7美元），提供1080p高清画质、夜视和双向音频，适合家庭安防监控。 ## 移动办公与充电利器 - **Anker 10000mAh 30W便携充电器**：售价22美元（省8美元），30W快充兼容手机、平板甚至部分笔记本，大容量保障全天续航。 - **UGreen 2K网络摄像头**：售价22美元（省14美元），2K分辨率、自动对焦和降噪麦克风，适合视频会议和直播，性价比突出。 这些优惠价格均低于25美元，涵盖智能家居、充电配件和外设，是Prime Day前不可多得的省钱机会。部分产品折扣力度高达40%，但库存有限，建议尽早下单。
Amazon Bedrock AgentCore 近日推出多项新功能，旨在帮助企业构建知识更广、可持续优化的 AI Agent。这些能力覆盖了三个关键缺口：连接组织内部、网络及付费知识源；帮助团队在生产环境中定位和修复问题；以及实施随 Agent 能力增长而扩展的管控措施。 ## 拓宽知识边界 传统 Agent 常受限于静态或有限的知识库。新功能允许 Agent 直接接入 **组织数据库、企业网站以及第三方付费数据源**，使 Agent 能基于最新、最全面的信息做出决策。例如，客服 Agent 可实时查询内部知识库和最新产品文档，而非依赖训练时的快照数据。 ## 生产环境下的可观测性与调试 Agent 在生产环境中“黑盒”运行是常见痛点。新推出的 **调试与监控工具** 让团队能追踪 Agent 的推理步骤、识别错误决策点，并快速回滚或修复。这降低了“AI 幻觉”带来的业务风险，也让持续改进成为可能。 ## 可扩展的治理控制 随着 Agent 能力增强，权限和合规管理必须同步升级。Amazon Bedrock AgentCore 引入了 **细粒度权限控制与审计日志**，确保 Agent 仅访问授权数据，且所有行为可追溯。这对于金融、医疗等受监管行业尤为重要。 ## 行业影响与展望 此次更新标志着云厂商在 Agent 平台上的竞争从“基础功能”转向“企业级成熟度”。通过打通知识孤岛、提供运维透明度和治理保障，Amazon 正在降低 Agent 落地的工程门槛。对于开发者而言，这意味着可以更专注于业务逻辑，而非底层基础设施。 未来，Agent 将不再是简单的问答工具，而是融入企业工作流的智能体。Amazon Bedrock AgentCore 的这次迭代，正是朝着这一方向迈出的重要一步。