太搞笑了,员工成AI饲料
Meta为了教 AI 怎么用电脑,在美国员工电脑上装了监控软件,强制记录鼠标轨迹、键盘输入,甚至屏幕截图。
员工每天 8 小时的机械操作被实时转化为数据集。Meta 省了标注成本,把员工变成了生物传感器。
Meta说数据不用于考核,但内部心态已经崩了。毕竟没人愿意自己点的每一个按钮,都变成训练 AI 替代自己的燃料。
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我最近在用一个叫RankAI 的产品,做SEO和GEO效果还不错。 它是一个“自己干活”的agent,能自己找网站关键词;自己写内容(SEO + GEO都一起优化),自动发到 WordPress / Shopify / Webflow上。 如果3 周没上搜索排名,直接推倒重写,直到上榜为止。

,把图片拆成可编辑的图层,并保持原生字体。 以前我经常在lovart用edit elements,它也是拆解图层的功能,但会丢字体导致排版错乱,拆完后还需要自己挨个调整排版,很麻烦。 canva的magic layers效果就好多了,AI 自动识别图片中的文字、前景对象和背景,拆成独立图层。文字字体不变,能直接编辑文本框,元素随便移动替换,排版不会乱。 目前还在 Beta,Pro 用户每月 500 次,免费用户额度少点。

1.6T 总参、激活约 48B,原生多模态,主推长程智能体,全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token,Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL,把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理,prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。

它不堆参数,堆"层数"。32 层解码器,中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算,只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72,超 Qwen3.5-27B;Terminal Bench依旧落后。
