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时薪 15 美元的新工种：把 iPhone 绑在脑门上，替 AI 蒸馏自己

爱范儿

8点1氪丨豆包提前查到2026山东事业编成绩？最新回应；东方甄选主播集体离职，俞敏洪回应；花呗白条月付等面临重大调整

36氪首发 | 全球唯二、中国唯一造出微米级磁悬浮魔毯，已大规模量产

9点1氪丨马斯克花4000多亿买下00后公司；世界杯决赛门票转手价近230万美元

整理｜孟孟 <h2>今日热点导览</h2> 铁路部门将实行老年旅客购票优惠 哈啰因未按规定备案、投放运营或者回收车辆再被罚款10万元 网友称用豆包提前查到事业编成绩，官方回应 耐克将裁减1400个公司职位，主要集中在技术部门 中国再发现两种月球新矿物，嫦娥五号样品研究获新突破 <h2>TOP3大新闻</h2> 马斯克花4000多亿买下00后公司，SpaceX锁定Cursor补齐AI编程短板 近日，SpaceX与AI编程初创公司Cursor达成一项收购协议：SpaceX获得以600亿美元（约合人民币4000多亿元）收购Cursor的选择权。Cursor由四名麻省理工学院辍学的“00后”学生于四年前创立，估值从2024年初的25亿美元飙升至2025年底的293亿美元，四位创始人每人所持股份价值至少13亿美元。 Cursor付费用户超过100万，超半数《财富》500强企业使用该产品，英伟达CEO黄仁勋曾将其列为“推动人机协同数字劳动力革命的六家核心企业”之一。但Cursor依赖OpenAI的GPT和Anthropic的Claude，自身无底层大模型。马斯克则公开承认xAI在编程方面“落后”，正在重建。SpaceX旗下xAI拥有强大算力却缺应用产品，Cursor有产品却缺自主大模型，双方形成互补：Cursor将接入SpaceX的Colossus超算，SpaceX则补齐AI编程短板。分析认为，此举旨在构建“算力+模型+工具”闭环，AI竞争正从底层算力向应用层延伸。（21世纪经济报道） 世界杯决赛门票，转手价近230万美元 国际足联官方门票转售平台日前出现了4张2026年足球世界杯（美加墨世界杯）决赛的门票，每张票要价接近230万美元。据了解，这4张票是7月19日在新泽西州东拉瑟福德大都会人寿体育场举行的世界杯决赛门票，每张标价2299998.85美元，座位位于124区下层看台球门后方，第45排，座位号33至36。当天，该平台上的决赛门票最低价为10923.85美元。按照美国方面说法，国际足联并不控制门票在转售市场上的售价，但会向每张票的买方和卖方各收取15%手续费。（央视新闻） <h2>大公司/大事件</h2> 铁路部门将实行老年旅客购票优惠 据中国铁路公众号24日消息，铁路方面将实行老年旅客购票优惠。年满60周岁及以上的中国公民购买开车时间在5月30日至6月30日期间的非节假日周中时段（周一12:00至周五12:00）部分动车组列车车票，可享受执行票价9折优惠，实行“折上折”，铁路12306在相关优惠车次后标注“敬”字。年满60周岁及以上的持有残疾军人证、伤残人民警察证、国家综合性消防救援队伍残疾人员证的中国公民，在享受原有优待票价的基础上，可再享受9折优惠。老年旅客可同时享受普通常旅客会员的三倍积分优惠，积分可用于兑换火车票或办理座位升席业务。（中新经纬） 国家医保局全面进驻，湖南、河南被曝光串换药品药店 记者从国家医保局了解到，针对湖南、河南等地药店将化妆品、保健品和生活用品串换成药品使用医保卡结算的情况，国家医保局已于4月22日派出检查组前往两省进行调查核实，陆续进驻湖南省怀化市、衡阳市、株洲市、邵阳市，以及河南省郑州市相关药店进行检查。截至目前，已完成全部涉事机构进驻。（中新经纬） 哈啰因未按规定备案、投放运营或者回收车辆再被罚款10万元 4月24日，澎湃新闻记者注意到，上海市交通委官网显示，上海哈啰普惠科技有限公司（以下简称“哈啰公司”）因“互联网租赁自行车运营企业未按规定备案、投放运营或者回收车辆”被上海市交通委员会罚款10万元，处罚日期显示为4月22日。今年1月，哈啰公司因同样问题被罚款10万元。（澎湃新闻） 网友称用豆包提前查到事业编成绩，官方回应 4月23日晚间，有网友发帖称，“豆包查到2026山东事业编成绩了”，并附上一张成绩单，但成绩部分涂掉了。“不过好像只有津南槐荫区的能查，是不是属实咱也不知道，到底啥情况呀？”4月24日，扬子晚报记者联系上该网友了解到，帖子内容来自其他网友，但目前原帖网友已经删除了帖子。智灵动力（北京）科技有限公司副总裁郝雅婕分析告诉扬子晚报记者，应该是测试端口打开，被AI快速抓取到信息了。有可能是测试链接有一定规律，比如以 /kscj2025 年份结尾。豆包采集到往年的链接，按照往年链接的规律推断出来今年的成绩链接，可能和大模型幻觉和联想能力有关。（扬子晚报） 微软据报向7%的美国员工提供自愿退休方案 4月23日消息，据报道，微软首席人事官艾米·科尔曼在致员工的备忘录中推出了一项自愿退休计划，此举旨在为数千名长期任职的美国员工提供一个离职机会，并附带经济补偿及延长的医疗保健福利。该计划面向所有级别在67级（相当于高级总监级别）及以下的美国员工开放——但参与销售激励计划的员工除外——申请者的工龄与年龄之和必须达到70或以上，预计微软在美国的12.5万名员工中，约有7%（即约8750人）符合该计划的申请资格。（界面新闻） 挪威将禁止16岁以下儿童使用社交媒体 当地时间4月24日获悉，挪威政府将禁止儿童使用社交媒体，并将年龄限制设定

被中国新能源车吊打后，BBA坐不住了

车展周这几天，不少同行发出过上述感慨。而要说大家为什么有这样的感觉，那自然是全球巨头与本土新势力的同台竞技，不同于往届某些时段的流量为王，参展商和新车的规模、密度都拉满，为车展带来了久违的纯粹感受。 在这其中，BBA（奔驰、宝马、奥迪）在车展上呈现的东西，也能说出个一二。 此次车展，BBA可以说是彻底放下身段，在“本土化、智能化、纯电化”等几个关键词下，带来了各自的重磅力作。其中，奔驰携近40款车型亮相，聚焦纯电产品的升级；宝马带来史上最强参展阵容，以“新世代”平台车型为核心，带来电动化与智能化转型成果；奥迪则聚焦本土化战略，推出专门适配中国市场的纯电车型，加速PPE平台的国产化落地。 如果你关心车市，就轻易能发现，此次BBA三大品牌的参展姿态，与以往截然不同。 因为它们本质上是在打一场救赎之战。过去，三大品牌更多是将海外车型原汁原味的引入中国，电动化产品多为燃油车型的“油改电”衍生，对应的产品在智能化、续航、本土化适配等方面严重脱节，导致其电动化车型销量惨淡，始终无法突破瓶颈。 据统计，2025年，BBA在中国市场的纯电车型总销量不足30万辆，而同期蔚来、理想、小米和特斯拉等新品牌的单一品牌销量动辄突破20万辆，差距一目了然。 因此，当中国新能源汽车渗透率突破50%，市场进入存量竞争阶段，消费者对豪华新能源车的需求，不再是单纯的品牌崇拜。加之，中国自主品牌在高端领域持续突破，豪华新能源市场的竞争进入白热化。这意味着，相较于以往燃油时代的绝对主导，如今的BBA，正面临着前所未有的转型压力。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_111b2aeae9be42519886ebc07674d7f0@000000_oswg500136oswg1076oswg1306_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 于是，BBA便借助北京车展的势头，携60多款重磅新车集体亮剑，其中电动化产品占据绝对主力，以全新的电动化产品，扭转市场对其新能源落后的印象，在中国市场实现翻盘。 而如果能凭借此次参展实现破局，便能守住豪华市场的基本盘，甚至翻盘；若还是无法突破瓶颈，或将彻底沦为中国新能源市场的陪跑者。因此，这一战，既是BBA电动化转型的总结，更是其在中国市场的终局博弈的开端。 <h2>01 BBA电动化失利与破局 </h2> 要读懂BBA此次北京车展的电动化布局，我们有必要先复盘其过往的失利教训。因为那些曾经的失误，代价是巨大的。它不仅让BBA错失了中国新能源市场的黄金发展期，更让其在消费者心中的品牌形象受到冲击。 回顾BBA的电动化之路，失利的原因大致集中在一下三点。一是“油改电”思维的固化；二是本土化适配不足；三是智能化滞后，未能跟上中国市场的迭代速度。 以奔驰为例，早期推出的纯电EQC车型，基于燃油GLC平台改造，续航较低，座舱体验一般，最终销量惨淡；宝马的iX3、i3等车型，同样存在本土化不足的问题，智能驾驶辅助系统适配性差；奥迪则步伐迟缓，PPE平台量产电动化车型迟迟未能落地，错失市场机遇。 基于此，我们得以看到奥迪在4S店挂出“奥迪也有新能源”横幅的心酸，这是BBA初期电动化失利的缩影。 <img data-img-size-val="" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260425/v2_1d26a38ecd284dccad92332451dca87d@000000_oswg111432oswg1080oswg608_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 而痛定思痛后，BBA终于调整电动化思路，此次北京车展亮相的电动化产品，便是它们全新思路的最佳体现，每一款车型都针对性解决过往的短板，展现出更强的竞争力。 具体看来，奔驰此次携近40款车型亮相，电动化产品成为绝对主力，其中全新奔驰纯电GLC SUV全球首秀、全新奔驰纯电CLA 260 L中国上市，构成了其电动化布局的核心。 作为奔驰近年来最畅销车型的首款纯电车型，全新纯电GLC SUV摆脱“油改电”，基于全新纯电平台打造。在智能层面，搭载AI赋能的智能座舱，配合强化学习大模型的辅助驾驶系统，试图彻底解决以往智能驾驶适配性差的问题。 另外，全新纯电CLA 260 L的上市，则进一步完善了奔驰的豪华电动产品矩阵，精准切入中型纯电轿车市场，定价亲民，同时延续奔驰的豪华质感，试图抢占年轻消费者市场。 2026年，正值梅赛德斯-奔驰诞生140周年，此次参展阵容也承载着品牌的传承与革新，彰显其发力电动化的决心。值得一提的是，奔驰全新纯电车型已全面推行“一口价”销售模式，取消终端议价环节，重塑价格体系，降低消费者决策成本，应对新势力直营模式的冲击。 对于中国市场的电动化革新与长期布局，奔驰早已定下清晰的战略蓝图。奔驰集团董事会主席康林松（Ola Källenius）表示：“至2027年，梅赛德斯-奔驰将推出超过40款全新车型，覆盖多元动力形式，其中包括7款专为中国市场打造的车型。”足以看出，奔驰不再固守全球统一化产品策略，而是深度贴合中国用户需求定制产品，全力补齐电动化短

实测DeepSeekV4：天下武功，唯快不破

“跳票”许久的DeepSeek-V4，终于来了。 几个小时前，DeepSeek-V4预览版上线并开源。巧的是，几乎同一天，OpenAI也推出了GPT-5.5。一个继续讲闭源生产力系统，一个继续讲开源、长上下文和低成本推理。中美AI产业中流量最大的两家基模公司，在同一天相遇。 DeepSeek-V4分为Pro与Flash两个版本，均支持百万（1M）token超长上下文，总参数规模分别达到1.6T（激活49B）与284B（激活13B）。。 <img data-img-size-val="693,135" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_d2cfb43e81ce456c9e84fe6efe4e0544@6119835_oswg41734oswg693oswg135_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 不过，相比起“1.6T参数”或者 “百万token上下文”这两个夸张数字，技术文档里的两个十位数更值得关注：27%和10%。 根据HuggingFace上V4系列的介绍，在100万token上下文场景下，V4-Pro的单token推理FLOPs只有V3.2的27%，KVcache只有V3.2的10%。 翻译成人话就是，在处理超长材料的场景下，V4不只是“能装得下”，而且跑得更快、还更便宜。 这也许是是V4这次更新中最值得关注的地方。 过去半年，长上下文已经成了头部模型的共同卖点。Claude、Qwen、Kimi、GLM都在往长文本、代码仓库和Agent任务上走，DeepSeek这次把主线放在了长文本场景里最贵的部分：计算和缓存。 略显遗憾的是，V4目前并没有原生多模态功能，这会限制它在一些场景的发挥。 所以，V4的关键词，并不是行业内期盼已久的“新物种”，而是“效率工程”的再进一步。 回顾过往也确实如此，DeepSeek这家公司，一直都不是那种“性感”产品的路线，在Token调用暴涨的海洋中，V4要撑起的，是这家超级独角兽200亿美元估值的野望。 <h2>更快，但是没有原生多模态</h2> 身处2026年的今天，大模型支持长上下文已经不稀奇。但是另一个问题也随之而来：模型处理超长文本、超长链路的情况下，还能不能高效地继续工作。 一个模型如果只看几段文字，回答问题并不难；但如果让它看完整代码仓库、几十份合同、几个月会议记录，再持续生成、检索、改代码、调用工具，这个事情的难度会指数级增加。 V4-Pro的单token推理FLOPs只有V3.2的27%，KVcache只有V3.2的10%，正好对照着这个问题的答案。 前者指向每生成一个token所需的计算量，后者指向KVcache占用。KVcache可以理解成模型处理长文本时需要随身携带的“工作记忆”。 <img data-img-size-val="693,261" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_ad657d2a69504d1ebaedb1741b202d20@6119835_oswg92462oswg693oswg261_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 文本越长，这份工作记忆越重；如果每一步都背着完整包袱走，模型就很难轻快起来。 所以，天下武功，唯快不破。 这里的快，不是聊天窗口里早几秒回答，而是长文本任务中的运行效率。吃下1M文本之后之后，模型还能不能跑得动、跑得起，能不能支撑高频调用。 这一点在今天上线的GPT5.5中也有所体现，很多ChatGPT用户惊呼，GPT5.5-Thinking的响应速度，快了一不是一星半点。 结合眼下爆火的Agent工作流，这项指标提升就更为关键。包括OpenClaw在内的系统级Agent工具，在运行任务时，往往需要读文件、查资料、调用工具、修改代码、保存中间状态，再根据反馈继续下一步。 任务越真实，上下文越长，计算和缓存负担越容易滚雪球。很多Agent产品今天看起来像未来，一算成本就像灾难。V4如果真能把长上下文下的运行效率压下来，影响的是整个Agent工具链的成本结构。 字母AI也简单上手体验了一下DeepSeek V4Pro，我们搭建了一个简易的离线环境，跑了两个贴近日常用户场景的测试。 <img data-img-size-val="693,453" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_eeb05c1a87494827a94320f25b8b86bc@6119835_oswg213724oswg693oswg453_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> 首先，我们给了V4 Pro一

DeepSeek-V4发布，黄仁勋的担忧成真了

“如果顶尖的AI模型被优化在华为芯片上运行，对美国而言将是‘可怕的后果’。” 这是英伟达CEO黄仁勋近期在一档播客节目中发出的警告。让他发出警告的对象，是即将发布新模型的中国AI公司DeepSeek。 让黄仁勋警惕的，并不是某个具体的模型能力，而是另一件事——综合多家权威媒体报道： DeepSeek-V4 模型在设计之初便优先围绕华为昇腾AI体系进行适配。 一旦成功绕过英伟达的CUDA体系，DeepSeek将不再只是英伟达生态里的一个“租户”，被迫接受高昂的“算力租金”和随时可能断供的供应链风险，而是成为能自主定义算力效率、掌握技术栈主导权的“规则制定者”。 黄仁勋的这种担忧在今天（4月24日）成为了半个现实。 沉寂近五个月后，DeepSeek带着V4重新回到市场中心，在其定价说明中，有一行几乎被忽略的灰色小字：受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。 这一细节至少说明，国产算力已经在DeepSeek的整体体系中占据了重要位置，甚至在关键路径上开始影响其成本结构与定价逻辑。 这并不意味着既有格局被打破。从技术报告来看，DeepSeek当前最成熟、最稳定的实现仍然建立在CUDA体系之上，核心算子与工程优化依旧集中在英伟达生态内。这也意味着，在短期内，CUDA仍然是行业默认的“最优路径”。 只是，DeepSeek-V4也证明了，CUDA构建的城墙，已经不再坚不可摧。 <h2>DeepSeek-V4都做了什么</h2> DeepSeek-V4实际上就干了一件事：用极致的工程效率，把“顶级大模型”的门槛打了下来。它没有单纯堆砌参数，而是通过一套组合拳，让高性能AI变得既好用又便宜。 具体来看，首先是参数规模：旗舰版本DeepSeek-v4-pro总参数达1.6万亿，但每次推理仅激活490亿参数；轻量版本DeepSeek-v4-flash则控制在2840亿参数、130亿激活规模。 <img data-img-size-val="1080,400" src="https://img.36krcdn.com/hsossms/20260424/v2_d20d8d8f49524e24be3ebe9cf675f4cb@6101715_oswg60280oswg1080oswg400_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1" referrerpolicy="no-referrer"> ● 同一时期国内主流大模型参数对比。制图：镜相工作室 两个版本背后的逻辑一致：通过MoE（混合专家）架构，在不显著增加实际算力负担的前提下扩展模型容量。通过工程优化，让模型在推理时只调用最相关的部分，从而实现低成本下的顶级性能。这种结构换算力的思路在V2时期已初见成效，在V4中被进一步放大。 在上下文能力上，DeepSeek直接将100万tokens作为“所有官方服务的标配”。相当于你用它的App、网站或API，默认就能一次性上传一整本《红楼梦》、整个项目的代码库或一份完整的年度报告，让AI从头到尾读完并处理。 在行业中，长期存在上下文越长，成本越高的矛盾。传统的AI模型为了理解长文本，它需要记住每个字，并且计算每个字和全文中其他所有字的关联。相当于为了一句话，就需要翻阅并重读整本字典，效率极低，成本也高。 而V4没有硬扛这个数学难题，而是用DSA稀疏注意力（DeepSeek Sparse Attention）的新机制，通过“打包摘要”和“只抓重点”，大幅降低了处理和记忆长文的计算量与成本。百万字的长文在AI的“工作内存”（显存）里，就变成了几百个高度浓缩的要点，体积和负担骤减。 如果这一机制能够在真实场景中稳定运行，那么长上下文能力将从高端模型的附加项，逐渐转向应用层的基础配置。 再来看能力层面的变化： Agent能力方面，V4-Pro已进入开源模型的第一梯队。在Agentic Coding评测中，其表现达到当前开源最优水平，并在内部直接作为工程团队的编码工具使用。评测反馈中一个颇具参考价值的细节是，其输出质量已经接近美国AI企业Anthropic高端模型的常规非思考模式，但在更复杂的思考模式上仍有差距。 推理能力方面，在数学、STEM以及竞赛级代码任务中，V4-Pro的表现超过现有公开评测中的开源模型，并逐步逼近顶级闭源产品。 世界知识方面，V4-Pro大幅领先其他开源模型，和谷歌的顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1存在差距。 这些能力并非孤立存在，而是围绕具体应用场景展开。V4针对Claude Code、OpenClaw、CodeBuddy等主流Agent工具进行了适配，在代码生成与文档处理等任务中优化表现。可以看出，它的目标并不是成为最全面的模型，而是更直接地嵌入开发流程，承担实际生产任务。 系统层面则藏着DeepSeek能够便宜下来的“秘密”。 技术报告显示，DeepSeek在系统底层做了一套“细粒度专家并行（EP） ”方案，简单理解，就是优化了AI模型在芯片上的“调度算法”，让计算和通信能像流水线一样重叠进行。 这套方案已在英伟达GPU与华为昇腾NPU两套体系上完成验证，推理速度提升了约1.5到2倍。这意味着同样的芯片，能处理更多的用户请求，

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