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Hunt for News｜先进头条
🎓 斯坦福计算机学位含金量暴跌，初级工程师就业市场萎缩 20%
曾经被视为硅谷就业「金饭碗（golden ticket）」的斯坦福大学软件工程学位，如今被应届毕业生形容为已贬值至「青铜」水平。
斯坦福生物工程副教授 Jan Liphardt 指出，就连斯坦福的计算机科学毕业生现在也难以在知名科技公司找到入门级工作，这种情况简直疯狂。
学生们描述校园内的就业氛围非常沉闷，就业市场呈现出极端的两极分化：只有极少数拥有丰富产品构建经验的顶级工程师，能获得优质 offer，而其他人只能争夺剩余的残羹冷炙。
造成这一局面的核心原因在于 AI 编程能力的飞速进化。Palo Alto 的 AI 初创公司 Vectara CEO Amr Awadallah直言，「我们不再需要初级开发人员了，现在的 AI 编程能力比名校毕业的平均水平还要好。」
数据佐证了这一残酷趋势。据斯坦福大学的一项研究显示，自 2022 年底达到顶峰以来，22 至 25 岁的早期职业软件开发人员的就业率，已下降了近 20%。
展开全文面对就业寒冬，大量受挫的毕业生选择「暂避风头」，导致申请第五年硕士学位的人数激增；学生们试图通过延长学制来增强简历，学习如何管理和检查 AI 代码，而非仅仅是编写代码，以适应这个「因为 AI 而不再需要那么多新人」的时代。
🔗 https://www.latimes.com/business/story/2025-12-19/they-graduated-from-stanford-due-to-ai-they-cant-find-job
✌️ Manus 九个月 ARR 破亿，成为增长最快的初创公司
据 The Information 报道，AI Agent 初创公司 Manus 本周三宣布，其年收入运转率（Annual Run Rate）已突破 1.25 亿美元，较 8 月份的 9000 万美元有显著增长。
公司发言人进一步透露，其年度经常性收入（ARR，仅包含订阅收入）在推出付费服务仅 8 个月后便达到了 1 亿美元的里程碑。
标准化的 ARR 计算方法，并且 ARR 很容易让这些科技初创公司，滥用该数字来炒作其产品。
Manus 目前由总部位于新加坡的初创公司 Butterfly Effect 运营，该公司由一群来自中国的科技企业家创立。
作为今年通用 AI Agent 领域的先驱之一，Manus 于 3 月推出，并于 4 月迅速上线了付费订阅模式。目前其订阅服务起售价为每月 17 美元，最高层级费用为每月 167 美元。
尽管使用了来自 Anthropic 等公司的基础模型来驱动其代理，Manus 正试图通过这种订阅模式探索出一条可持续的商业化路径。
资本市场对这家公司寄予厚望。据报道，Butterfly Effect 在今年 4 月完成了由顶级风投 Benchmark 领投的 7500 万美元融资，估值达到 5 亿美元。
目前，该公司在新加坡、东京和旧金山共有 105 名 、员工，并计划近期在巴黎开设新办事处，以进一步拓展全球版图。
🔗 https://www.theinformation.com/briefings/manus-ai-agent-reaches-125-million-annual-run-rate
🐯 Google 联手 Meta 推进 TorchTPU，挑战英伟达在 AI 计算领域的统治地位
据路透社报道，Google 正与 Meta 展开合作，通过一项名为 TorchTPU 的新计划，提升其 Tensor Processing Units (TPUs) 对 PyTorch 的兼容性，以削弱英伟达在 AI 计算市场的长期主导地位。
这一努力旨在为 AI 开发者提供一个，减少对英伟达 CUDA 软件生态系统依赖的选择，同时吸引更多客户使用 Google 的 AI 芯片。
Meta 作为 PyTorch 的主要支持者，有意通过引入 TPUs 降低 AI 推理成本，分散对英伟达 GPU 的依赖，以增强其 AI 基础设施的灵活性。
今年，Google 已开始直接向客户数据中心销售 TPUs，而不仅限于其云服务。
Google 云计算部门发言人表示，TorchTPU 将为客户提供更大的选择灵活性，并回应了企业对 AI 硬件多样化的需求。
随着 AI 市场竞争日益激烈，这一项目能否成功，将直接关系到 Google 是否能够，在英伟达主导的市场中占据更多份额。
🔗 https://www.reuters.com/business/google-works-erode-nvidias-software-advantage-with-metas-help-2025-12-17/
💰 马斯克身价飙升至 7490 亿美元，富豪榜第一
根据《财富》全球富豪榜最新数据显示，特斯拉 CEO 埃隆·马斯克（Elon Musk）的净资产，在 19 日晚间飙升到 7490 亿美元。
这一上涨主要得益于美国特拉华州最高法院，恢复了去年被下级法院驳回的一项价值 1390 亿美元的特斯拉股票期权薪酬方案。
路透社报道称，这项薪酬方案最初制定于 2018 年，当时估值约为 560 亿美元。然而，由于金额过于庞大，特拉华州下级法院曾在 2024 年以「高到无法理解」为由驳回该方案。
但是，特拉华州最高法院近日裁定，这一驳回决定「不适当」，并认为其对马斯克不公平。
此外，随着航天科技公司 SpaceX 可能上市的消息传出，马斯克本周初已成为史上首位净资产突破 6000 亿美元的富豪。今年 11 月，特斯拉股东还批准了另一项价值高达 1 万亿美元的薪酬方案，创下了企业薪酬规模的历史纪录。
目前，马斯克的身价比全球第二富豪、谷歌联合创始人拉里·佩奇多出约5000亿美元。佩奇的净资产约为2530亿美元，仍远远落后于马斯克的财富版图。
🔗 https://www.forbes.com/sites/mattdurot/2025/12/19/elon-musk-just-became-the-first-person-ever-worth-700-billion-after-delaware-supreme-court-restored-his-voided-tesla-stock-options/
🖼️ 苹果发布图像研究最新成果，一个模型搞定图像理解、生成与编辑
据 9to5Mac 报道，Apple 研究团队近日发布了名为 UniGen 1.5 的最新研究成果，这是一款构建在上一代模型基础上的升级系统。
与其前身相比，UniGen 1.5 最大的突破在于它无需依赖多个独立模型，而是能够在一个统一的架构内，同时处理图像理解、图像生成以及图像编辑三大任务。
在基准测试中，UniGen 1.5 展现了强劲的竞争力：其在 GenEval 和 DPG-Bench 上分别得分 0.89 和 86.83，优于 BAGEL 等近期方法。
在图像编辑方面，其综合得分达到 4.31，超越了开源模型 OminiGen2，并被认为与私有模型 GPT-Image-1 性能相当。
不过，论文也指出了当前版本的局限性，包括因轻量级去词元化器导致的文本渲染能力不足，以及在某些编辑场景下，如改变猫的毛发纹理，难以保持身份一致性的问题。
🔗 https://9to5mac.com/2025/12/18/apple-builds-single-ai-model-that-can-see-create-and-edit-images/
🤖 规模定律没死，Gemini 将从模型进化为系统
Google DeepMind 核心团队近日透露了，一系列关于 AI 大型语言模型的前瞻性研究突破。
DeepMind 的 Gemini 3 项目预训练负责人 Sebastian Borgeaud，在采访中表示，AI 模型的「规模法则」并未终结，而是正在经历范式转移，逐步从单一模型向完整的智能系统演进。
Borgeaud 提到，Gemini 3 在「长上下文处理」与「注意力机制」上实现了显著技术突破，使其不仅提升计算效率，还能更好地应对复杂任务。
他强调，这一进步并非来自单一技术，而是源于大量微小优化的累积。他进一步表示，未来 AI 的研发重心将从一味扩大数据规模，转向资源的高效利用，Google 正通过混合专家模型（MoE）架构，实现「大而高效」的设计。
🔗 https://youtu.be/cNGDAqFXvew?si=RdFmpZVIFitGywSM
🚨 奥特曼：不怕红色代码警报，GPT-5.2 正助力数学家实现突破
Sam Altman 在旧金山总部接受 Alex Kantrowitz 的播客采访，回应了关于 Google Gemini 3 发布引发的竞争压力。
上下更多内容
Altman 表示，虽然公司启动了「红色代码（Code Red）」以应对竞争，但他将其视为「相对低风险、频率较高」的常态化动作，旨在保持警惕并快速修补短板。
他透露，Gemini 3 目前并未产生 OpenAI 担忧的冲击力，而 OpenAI 上周发布的 GPT-5.2 反应热烈，被认为是目前「世界上最强的推理模型」。
关于 AI 的科学应用，Altman 分享了一个令人振奋的进展：数学研究社区近期反馈，GPT-5.2 跨越了某种能力门槛，已成功协助数学家完成小型证明并发现新知识。
他强调，这是 AI 从单纯的工具迈向「发现新科学」的关键一步。
针对 AGI（通用人工智能） 的定义，Altman 提出 AGI 的概念可能已经呼啸而过（whooshing by），但未像预期那样瞬间改变世界；他建议将目光转向超级智能（Superintelligence），并给出了一个候选定义；
当系统在担任美国总统、大公司 CEO 或运营大型科学实验室时，其表现优于任何人类（即便是有人类辅助的情况下）。
在商业化与基础设施方面，Altman 确认 OpenAI 已获得超过 1.4 万亿美元的基础设施建设承诺，并计划在未来极其漫长的时间内逐步通过算力消耗来实现营收转化。
他坦承，如果不持续投入巨资训练模型，公司早就盈利了，但为了追求更强的模型能力，必须保持高强度的基础设施投入。
对于 IPO 计划，Altman 表现得模棱两可，表示虽然不急于上市，但由于资本需求巨大且将突破股东人数限制，IPO 似乎是不可避免的，尽管他本人对成为上市公司 CEO 的兴奋度为 0%。
🔗 https://x.com/Kantrowitz/status/2001790090641645940
🧠 卡神分享 2025 LLM 回顾，Nano Banana 是年度模型
知名 AI 专家 Andrej Karpathy 发布了 2025 年大语言模型（LLM）年度回顾，总结了改变行业格局的数个「范式转变」。
首先，RLVR（基于可验证奖励的强化学习） 在 2025 年成为继预训练、SFT（监督微调）和 RLHF（基于人类反馈的强化学习）之后事实上的新标准阶段。
通过在数学或代码谜题等可验证环境中进行优化，LLM 自发发展出了分解问题，和自我修正等类似人类「推理」的策略，OpenAI 的 o1 和 o3 模型正是这一趋势的标志性产物。
Karpathy 提出，LLM 的本质并非正在进化的动物，而是被召唤的幽灵，其优化压力源自模仿人类文本和获取奖励而非丛林生存。这种机制导致了锯齿状智能（Jagged Intelligence）：模型同时表现为天才博学家和认知受限的小学生。
人类智能：蓝色，人工智能智能：红色。
此外，由于基准测试本质上是可验证环境，极易被 RLVR 针对性攻破，行业对基准测试的信任度在 2025 年大幅下降。
在应用层，Cursor 的爆发揭示了新的 LLM 应用形态，即通过复杂的上下文工程和多模型编排来解决垂直领域问题。Claude Code 则被视为首个令人信服的本地 Agent 演示，它直接在用户的计算机环境（Localhost）中以 CLI 形式运行，像一个「生活在电脑里的幽灵」。
与之相伴的是 Vibe Coding 的兴起，编程门槛降低至仅需自然语言，代码变得免费、短暂且可随意丢弃。最后，Google 的 Gemini Nano banana 被认为是 LLM GUI 的雏形，预示着未来的交互将从纯文本转向更适合人类的视觉化、空间化形式。
🔗 https://karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025/
👶 迪士尼雪宝机器人揭秘，预计明年亮相港迪
迪士尼的研究机构 DisneyResearchHub 近日发布了一篇技术论文，详细介绍了如何将《冰雪奇缘》中深受喜爱的角色「雪宝」（Olaf）从动画世界带入现实，成为一个完全自主行走的机器人角色。
论文还配套发布了一段展示视频，首次公开了雪宝的动态表现及其背后复杂的技术系统。这一角色预计将于 2026 年亮相香港迪士尼乐园的「冰雪奇缘世界」和巴黎迪士尼影城。
研究团队指出，雪宝的设计面临诸多独特挑战，例如大而重的头部需由纤细的脖子支撑，脚部仅由小型「雪球」构成，而其标志性的动画步态远离现实物理规律。
身高： 88.7 厘米，不含头发；重量： 14.9 公斤；总自由度： 25
此外，任何微小的噪音、晃动或不自然的动作都会破坏角色的生命感，使得这一项目成为迪士尼迄今最复杂的角色机器人研发任务之一。
🔗 https://arxiv.org/pdf/2512.16705
Hunt for Tools｜先进工具
🎬 Vidu Agent 全球开放内测，一张图直出 4A 级广告大片
Vidu Agent 自 12 月 16 日起全球开放内测。该工具被定位为「专业视频创作伙伴」，旨在解决当前 AI 视频工具普遍存在的「断裂感」——即虽然能生成高质量素材，但无法直接交付成品视频。
Vidu Agent 打出的核心卖点是「一张图直出 4A 广告大片」，试图将复杂的商业视频制作流程极简化。
在实测中，Vidu Agent 展现了独特的「先脚本，后成片」交互逻辑。用户输入图片和需求后，AI 会先在「画布创作模式」下生成包含分镜、镜头语言甚至旁白文案的详细脚本，用户确认或修改后，AI 再根据脚本一键生成包含配音、剪辑、特效的完整视频。
这种模式不仅赋予了用户对过程的掌控感，还通过一致性能力解决了以往 AI 视频常见的画面崩坏和角色变形问题。评测显示，无论是高端香水广告的质感营造，还是多场景切换的户外冲锋衣展示，Vidu Agent 都能在十分钟内交付高质量成品。
🎁 福利来了：APPSO 给大家准备了一批邀请码「APPSO」，注册即送 500 积分，快来制作你的大片吧。
邀请码使用方式：打开国内版 Vidu AI（https://www.vidu.cn/），用手机号码注册之后，就能获得 500 积分了。
📱 阶跃星辰发布 Step-GUI 全系模型，10 分钟打造 AI 手机
12 月 17 日，国产 AI 初创公司阶跃星辰（StepFun） 正式发布了，其全新升级的 AI Agent 系列模型 Step-GUI。该产品矩阵包括云端模型、首个面向 GUI Agent 的 MCP 协议，以及业内首个支持手机部署的开源端侧模型 Step-GUI Edge。
Step-GUI 在异构GUI基准测试的性能对比
官方称，这是目前 APP 场景覆盖最广、接入门槛最低的 GUI Agent 方案。
此次升级的核心优势在于其强大的泛化能力与部署效率。据介绍，Step-GUI 目前已支持在淘宝、微博、抖音、小红书、闲鱼等超过 200 个主流 APP 场景中执行任务，其场景覆盖率声称达到行业第一，是同类模型的 3 倍。
通过独特的「端云协同」方案，该模型不仅保障了隐私边界的可知可控，还大幅降低了开发门槛，个人开发者和硬件厂商最快仅需 10 分钟即可在终端部署上线，打造类似「豆包手机助手」的 AI 体验。
安卓手机每日静态基准操作分类
在交互逻辑上，Step-GUI 展现了更强的类人智能。除了具备更长的推理步骤和语义理解能力外 ，该 Agent 还引入了 自主提问机制——当用户指令模糊（如「指令不足以支撑任务执行」）时，它不会盲目操作，而是会主动向用户发问以明确需求。
此外，为了加速生态建设，阶跃星辰同步开启了「星际探索官」活动，悬赏 20000 元旅行奖及海量 Token 券征集「最炸」的二次开发应用。
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🧠 Gemini 3 Flash 正式上线
周四凌晨，Gemini 3 Flash 正式发布，直接对标 OpenAI 和 Anthropic 的旗舰模型，官方号称比 2.5 Pro 速度快 3 倍，价格砍到 3 Pro 的四分之一，性能还不降反升。
用户可以在 Gemini 产品线中体验到 Gemini 3 Flash（Fast/Thinking）和 Gemini 3 Pro。
基准测试结果显示，Gemini 3 Flash 保留了 Pro 级别的推理能力，但延迟、成本直接降到 Flash 级别。
具体来说，在 GPQA Diamond 这种博士级推理测试里，它能拿到 90.4% 的成绩，跟那些体积更大的前沿模型打得有来有回。而 MMMU Pro 测试 Gemini 3 Flash 直接拿下 81.2%，达到业界最先进水平，跟自家的 3 Pro 表现相当。
数据显示，Gemini 3 Flash 的 Token 消耗比 2.5 Pro 少了三成，速度快三倍，价格更是压到了输入 0.5 美元/百万 Token，输出 3 美元/百万 Token 的地板价。
此外，Gemini 3 Flash 的亮点还在于多模态能力，它能更快地处理视觉、音频等输入，把「看见、听见、理解」串成一条相对顺滑的链路，适合需要即时反馈的交互场景。
Hunt for Fun｜先玩
👋 新加坡 Sharpa Robotics 量产「全球最先进」灵巧手
总部位于新加坡的 Sharpa Robotics 宣布其旗舰灵巧手 SharpaWave 正式进入大规模量产阶段，并已获得 CES 2026 创新奖荣誉。
该公司表示，这标志着通用机器人市场的一个重要里程碑，旨在通过解决机器人最困难的「手部」挑战，使机器能够自然地使用人类工具而无需重新设计环境。
SharpaWave 被官方称为「世界上最先进」的机器人手，拥有 22 个 主动自由度，集成了专有的动态触觉阵列技术。
其核心亮点在于独特的视觉-触觉（visuo-tactile）感知能力：每个指尖结合了一个微型摄像头和超过 1000 个 触觉像素，能够检测小至 0.005 牛顿 的力，配合六维力传感技术，可实现自适应抓取控制和防滑处理。
在耐用性方面，该产品已通过 100 万次不间断抓取循环认证，且每个关节均采用完全可反向驱动设计，以提高抗冲击性和人机交互安全性。
🔗 https://interestingengineering.com/ai-robotics/sharpas-advanced-robotic-hand-enters-mass-production
Hunt for Insight｜先知
✉️ 微软 CEO 纳德拉下「最后通牒」：高管需全力投入 AI 苦战，否则请离开
据 Business Insider 获取的内部文件及采访显示，微软 CEO Satya Nadella 正将 AI 视为公司的生存威胁和千载难逢的机遇，并向高管层发出了明确信号：要么全力以赴投入这场 AI 变革的苦战（grind），要么离开。
Nadella 正在与高管进行一对一谈话，要求他们签署这份「转型协议」，已有部分微软资深人士面临去留的艰难抉择。
为了将更多精力集中在数据中心建设、系统架构和 AI 科学等核心技术工作上，Nadella 近期提拔了销售主管 Judson Althoff 出任商业业务 CEO，以分担其管理职责。
Judson Althoff
同时，他在公司内部推行了激进的文化改革，包括召开每周一次的「AI 加速器」会议。值得注意的是，这些会议禁止高管通过 PPT 汇报，而是鼓励底层技术员工直接分享来自「AI 战壕」的一线观察，旨在打破自上而下的僵化管理。
Nadella 在给副总裁级别以上高管的备忘录中强调，微软正处于比云计算转型期更关键的转折点，要求所有领导者必须像个人贡献者（ICs）一样工作，不断学习和重塑业务模式。
此外，微软高层人事变动传闻四起，据称负责 Office 和 Windows 的老将 Rajesh Jha，以及网络安全负责人 Charlie Bell 均在考虑退休，而 LinkedIn CEO Ryan Roslansky 被视为潜在的接班人选。
🔗 https://www.businessinsider.com/microsoft-ceo-satya-nadella-ai-revolution-2025-12
🔧 AWS CEO Matt Garman：AI 应该是工具，而非初级开发者的替代品
Amazon Web Services（AWS）首席执行官 Matt Garman 在近期采访中明确表示，尽管 AI 技术的快速发展令人瞩目，但将人工智能用于取代初级软件开发者的想法是「长期建立企业的最糟糕选择之一」。
Garman 强调，AI 的真正价值在于增强企业生产力，而非简单地削减人力成本。
针对 AI 对就业的潜在影响，Garman 表示，AI 技术的迭代将不可避免地改变工作方式，但他对其引发大规模失业的观点持谨慎态度。
他指出，初级开发者不仅是技术团队中最灵活、最熟悉 AI 工具的一群人，同时也是企业创新的重要源泉，因此彻底取代他们的做法既短视又低效。
相反，他认为 AI 的引入将为员工提供更大的影响力和更广的职责范围，推动企业团队转型升级。
此外，Garman 还回应了外界对 AWS 在 AI 竞赛中「落后」的质疑。他表示，AWS 的核心优势在于为客户提供安全、高效且可扩展的 AI 解决方案，而不是制造哗众取宠的头条新闻。
🔗 https://www.wired.com/story/the-big-interview-podcast-matt-garman-ceo-aws
🎮 小岛秀夫：做一个给 AI 玩的游戏
知名游戏制作人小岛秀夫本周（12 月 17 日）在接受《日经 Xtrend》采访时，抛出了一系列极具野心的构想。
除了提及正在开发的恐怖游戏《OD》，和处于构想阶段的 PS 独占谍报游戏《Physint》外，他透露自己最想尝试的是两个「听起来有些离谱」的项目：一款在失重环境下游玩的游戏，以及一款专门「拿来给 AI 玩」的游戏。
对于「给 AI 玩的游戏」，小岛秀夫有着清晰的逻辑。他认为目前 AI 的知识储备仍然不足，因此这款游戏将作为 AI 的「学习素材」，旨在让 AI 感到愉悦并帮助其学习。
他大胆预测，AI 将在 5 到 10 年内彻底改变游戏开发的方式，并最终进入更多不同的领域。
针对外界对 AI 的抵触情绪，小岛秀夫表现出了理性且开放的态度。他将 AI 类比为当年的智能手机——起初饱受批评，如今却不可或缺。
他认为 AI 应被视为一种工具，用于根据玩家习惯微调游戏风格，或处理那些重复枯燥的工作，从而让创作者能将精力集中在更具创造性的部分。
「重要的是，我们要在思考如何走向正确的同时，以能让人们感到幸福的方向来改进技术。」
🔗 https://www.gamespot.com/articles/kojima-on-ai-we-cant-go-back/1100-6537112/
彩蛋时间
作者：@azed_ai
提示词：2D cartoon illustration of a [subject] charging forward in a [dynamic action pose], comic book style with bold black outlines and vivid primary colors. Inspired by classic superhero comics, expressive motion lines and exaggerated
链接：https://x.com/azed_ai/status/2001607658311454811
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