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元宝豪掷10亿，但我感觉豆包已经赢了
周末回了趟老家，这次回去最大的收获，就是不经意间，发现父母都开始用豆包了。
本来聊着其他话题，遇到了问题，他们下意识的反应，“我问问豆包”。
然后熟练的“按住说话”，发送消息给豆包，人机交互和微信一样，豆包就可以准确无误的回答他们的问题。
在震惊我的同时，我也突然意识到，他们用豆包和我日常用Gemini并没有什么区别。
但我觉得自己受益于AI浪潮的时候，他们也光速进化了，科技真的是越来越平权了。
2025年底，坊间传闻豆包的 DAU 已经突破一亿。
如果倒推半年，我可能还会觉得这数据里多少掺了点水分。但此刻，看着父母的操作，我反倒觉得“一亿”这个数字或许还保守了。
虽然阿里前不久猛推千问，把整个阿里系整合，要给千问做嫁衣。
今天元宝也高调宣布，春节要分10亿现金，试图借着春节的流量红利拉动全民体验元宝。
互联网公司做业务，业务陷入瓶颈，总得试一把春节吧。
但我觉得，在 AI 对话 APP 这条赛道上，如果不出现特别大的机会点，某种意义上，豆包已经终结了比赛。
豆包不仅赢了，而且可能赢得相当彻底。
一方面当然是抖音“猛猛推流”的恐怖分发能力。
另一方面，它做出了类似“多邻国”那种从内到外的亲和力，从俏皮的 logo 设计到语音对话的独特腔调，都让人觉得轻松有趣，频频出圈。
比如前不久罗永浩和豆包的那场辩论，精准地击中了当年 Zealer 评测的陈年老梗。
那一刻，让人唏嘘又莫名感动，仿佛时间真的能熨平一切。
这个罗永浩和豆包共同创造的“名场面”，其精彩程度完全不亚于当年的“这是耻辱柱的耻辱”，字节应该给罗永浩打钱。
根据我朴素的经验：一旦某个互联网产品，连我的父母都变成了重度用户，基本就标志着这款产品已经完成了对大众市场的统御，终结了比赛。
元宝的 10 亿现金确实能砸出惊人的下载量，但然后呢？靠什么留存？
去年春节元宝借助 DeepSeek 吸了一大波流量，打得豆包措手不及，事后看，也并没有扭转什么格局。
感觉从什么时候开始，腾讯似乎陷入了一种令人遗憾的路径依赖：
1、新产品想借力微信，微信克制拒绝。
2、新产品只好单打独斗，结果屡战屡败。
3、最后要么销声匿迹，要么被整合进微信的一个角落，可能焕发第二春。
4、而字节对应的产品，借助抖音已经迭代了N个版本，早已跑得不见踪影。
在 AI 对话机器人这一局，豆包确实领先了元宝整整一个大气层。
只靠元宝的力量，10亿现金应该也改变不了什么。
希望微信后面可以力挽狂澜吧。
周末回了趟老家，这次回去最大的收获，就是不经意间，发现父母都开始用豆包了。
本来聊着其他话题，遇到了问题，他们下意识的反应，“我问问豆包”。
然后熟练的“按住说话”，发送消息给豆包，人机交互和微信一样，豆包就可以准确无误的回答他们的问题。
在震惊我的同时，我也突然意识到，他们用豆包和我日常用Gemini并没有什么区别。
但我觉得自己受益于AI浪潮的时候，他们也光速进化了，科技真的是越来越平权了。
2025年底，坊间传闻豆包的 DAU 已经突破一亿。
如果倒推半年，我可能还会觉得这数据里多少掺了点水分。但此刻，看着父母的操作，我反倒觉得“一亿”这个数字或许还保守了。
虽然阿里前不久猛推千问，把整个阿里系整合，要给千问做嫁衣。
今天元宝也高调宣布，春节要分10亿现金，试图借着春节的流量红利拉动全民体验元宝。
互联网公司做业务，业务陷入瓶颈，总得试一把春节吧。
但我觉得，在 AI 对话 APP 这条赛道上，如果不出现特别大的机会点，某种意义上，豆包已经终结了比赛。
豆包不仅赢了，而且可能赢得相当彻底。
一方面当然是抖音“猛猛推流”的恐怖分发能力。
另一方面，它做出了类似“多邻国”那种从内到外的亲和力，从俏皮的 logo 设计到语音对话的独特腔调，都让人觉得轻松有趣，频频出圈。
比如前不久罗永浩和豆包的那场辩论，精准地击中了当年 Zealer 评测的陈年老梗。
那一刻，让人唏嘘又莫名感动，仿佛时间真的能熨平一切。
这个罗永浩和豆包共同创造的“名场面”，其精彩程度完全不亚于当年的“这是耻辱柱的耻辱”，字节应该给罗永浩打钱。
根据我朴素的经验：一旦某个互联网产品，连我的父母都变成了重度用户，基本就标志着这款产品已经完成了对大众市场的统御，终结了比赛。
元宝的 10 亿现金确实能砸出惊人的下载量，但然后呢？靠什么留存？
去年春节元宝借助 DeepSeek 吸了一大波流量，打得豆包措手不及，事后看，也并没有扭转什么格局。
感觉从什么时候开始，腾讯似乎陷入了一种令人遗憾的路径依赖：
1、新产品想借力微信，微信克制拒绝。
2、新产品只好单打独斗，结果屡战屡败。
3、最后要么销声匿迹，要么被整合进微信的一个角落，可能焕发第二春。
4、而字节对应的产品，借助抖音已经迭代了N个版本，早已跑得不见踪影。
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只靠元宝的力量，10亿现金应该也改变不了什么。
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本地共享文件我也是尝试了各种工具，昨天 HN 上很火的 LocalSend 真的好用。
https://localsend.org/
无需网络，无需启动额外的服务器，免费，开源，加密，各种平台的客户端，比 AirDrop 好用多了，因为家里有 windows 电脑也需要兼容一下。试了一天，感觉是我现在本地共享绝佳的解决方案。
@https1024
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这是少有的介绍Shopify的书，可读性一般，但可以对它的运作有个较为全面的认识。印象最深刻的是创始人从2013年起提出Retail Operating System的产品战略，围绕商家经营所牵涉到的多个环节痛点，逐一进行解决，包括POS和Payments等，同时，又保持开放生态的能力，这样让团队保持在有高杠杆的核心能力上，又让第三方应用解决长尾需求，这要走好，一方面产品本身要足够好，另一方面还要给生态分配足够的利益，在2021年，Shopify生态伙伴挣的钱是它的七倍，真是生态共赢。
一家成功的企业，站在后来的时点来看，都显得理所当然，只要在那个点做了某个产品就行，实际情况往往不是的，会有一批竞品在尝试解决同一个场景问题，但总有一两家通过好的产品在这一过程脱颖而出，形成正向飞轮。
一家成功的企业，站在后来的时点来看，都显得理所当然，只要在那个点做了某个产品就行，实际情况往往不是的，会有一批竞品在尝试解决同一个场景问题，但总有一两家通过好的产品在这一过程脱颖而出，形成正向飞轮。
Cursor作为最近非常火的AI辅助代码工具，你知道该如何使用它吗？
网站 Cursor 101 提供免费的 Cursor 入门教程和实用技巧，帮助用户快速掌握Cursor这款强大的开发工具。
🔗https://cursor101.com/zh
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为什么一个从不写代码的Meta产品经理能够靠AI独立把产品做出来，甚至让工程师团队反过来向他请教？
在最近刷屏科技圈的Lenny's Podcast中，Meta资深产品经理Zevi Arnovitz带来了一场极具颠覆性的演示。
这位完全没有工程背景的产品经理，仅靠AI就独立构建并上线了多个具备商业价值的真实产品。
这期内容不仅具有它的励志色彩，更揭示了一个正在发生的范式转移：
AI正在把构建产品的门槛，从掌握编程语法，转变为掌握系统设计逻辑。
但这并非魔术，Zevi的成功并非源于他什么都不懂，而在于他懂得如何像CTO一样思考。
能够指挥AI去处理那些繁琐的代码细节。
接下来就是对Zevi这套AI驱动型工程工作流的深度拆解。
一. 核心逻辑：从聊天机器人到虚拟工程团队
Zevi工作流的本质，是将AI从单一的问答工具升级为可协作的研发团队。
他并没有指望AI一次性生成完美代码，而是构建了一套严密的分工与制衡机制。
1. 角色分工（Role Assignment）
他利用不同模型的特性，将其定义为不同的团队成员：
- Cursor：不仅是编辑器，更是整个虚拟团队的办公场所，提供全项目的上下文感知。
- Claude：担任首席架构师。它逻辑严密，负责顶层设计、任务拆解和后端逻辑。
- Gemini：担任UI/UX设计师。它具有更强的多模态理解力和创意，负责视觉、交互和前端细节。
- o1/Grok：担任特种兵。仅在遇到极复杂的算法推理难题时介入。
2. 核心大杀器：斜杠命令（Slash Commands）
为了避免每次重复写Prompt，Zevi将验证过的高效指令封装成了斜杠命令，形成了一套标准SOP（标准作业程序）：
- /create-issue：将模糊的想法转化为结构化的开发任务。
- /create-plan：这是最关键的一步。生成包含技术栈选择、数据结构设计、风险评估的详细执行文档。
- /implement：根据Plan中的文档，自动生成代码。
- /review：启动代码审查流程。
二. 独家绝技：多模型对抗审查（Peer Review）
这是Zevi工作流中含金量最高，也是最能解决AI幻觉痛点的环节。
大多数新手使用AI编程失败，是因为盲目信任单一模型的输出。Zevi引入了对抗机制：
1. 让Claude生成核心逻辑代码。
2. 强制调用Gemini进行审查，重点挑剔UI还原度和交互逻辑。
3. 再将反馈丢回给Claude进行修复。
4. 如此往复3至5轮。
这种左脚踩右脚的迭代方式，极大地降低了代码的错误率。
Zevi坦言：通过这种虚拟同事互怼产生的代码质量，甚至接近专业工程师水平，因为它们互相弥补了逻辑与审美的短板。
三、 祛魅与真相：不可忽视的隐形门槛
虽然视频演示了30分钟上线新功能（StudyMate的实时协作闪卡），但我们需要冷静地看到幸存者偏差背后的真相。
1. 90%的时间在调试，而非生成
Zevi在视频末尾提到的Failure corner才是常态。
初学者在实践中会发现，AI经常生成无效代码（Slop）Zevi之所以能跑通，是因为他具备极强的调试逻辑。
当AI报错时，他知道是数据库连接问题，还是前端状态管理冲突。
AI接管了Coding（编码），但无法接管Engineering（工程化思考）。
你不需要背诵语法，但必须理解什么是API、什么是数据库结构、什么是前端组件。
2. 规划大于执行
Zevi反复强调，/create-plan是最重要的一步。如果你的需求描述模糊，AI生成的代码就是一座危楼。
AI时代的编程，核心能力是清晰的需求定义能力和系统架构能力。
你必须先在脑海中跑通逻辑，AI才能帮你跑通代码。
四、 实操落地：咱们普通人的进阶路径
如果你想复制Zevi的能力，请遵循以下三个阶段，切勿一上来就挑战复杂系统。
阶段一：配置与适应
下载Cursor，配置好Claude和Gemini，导入Zevi公开的指令库，建立标准工作流。
阶段二：最小闭环验证
不要上来就做淘宝微信。
先做一个本地的Todo列表，或者模仿StudyMate做一个简单的PDF转测验工具。
强制自己执行 规划-执行-互审 的完整流程。
阶段三：职业赋能
如果你是产品经理，你的目标不是替代程序员，而是具备快速验证假设的能力。
下次提案时，直接拿出一个可运行的Demo，这比一百页PPT更有杀伤力。
Zevi Arnovitz的演示之所以震撼，不在于工具的先进，而在于他展示了一种全新的人机协作形态。
在这个时代，不懂技术不再是阻碍你创造产品的借口。
但请记住，AI真正降低的是动手的门槛，而非动脑的门槛。
学会这套工作流，你将不再是一个等待排期的资源需求方，而是一个拥有虚拟技术团队的超级个体。
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这位完全没有工程背景的产品经理，仅靠AI就独立构建并上线了多个具备商业价值的真实产品。
这期内容不仅具有它的励志色彩，更揭示了一个正在发生的范式转移：
AI正在把构建产品的门槛，从掌握编程语法，转变为掌握系统设计逻辑。
但这并非魔术，Zevi的成功并非源于他什么都不懂，而在于他懂得如何像CTO一样思考。
能够指挥AI去处理那些繁琐的代码细节。
接下来就是对Zevi这套AI驱动型工程工作流的深度拆解。
一. 核心逻辑：从聊天机器人到虚拟工程团队
Zevi工作流的本质，是将AI从单一的问答工具升级为可协作的研发团队。
他并没有指望AI一次性生成完美代码，而是构建了一套严密的分工与制衡机制。
1. 角色分工（Role Assignment）
他利用不同模型的特性，将其定义为不同的团队成员：
- Cursor：不仅是编辑器，更是整个虚拟团队的办公场所，提供全项目的上下文感知。
- Claude：担任首席架构师。它逻辑严密，负责顶层设计、任务拆解和后端逻辑。
- Gemini：担任UI/UX设计师。它具有更强的多模态理解力和创意，负责视觉、交互和前端细节。
- o1/Grok：担任特种兵。仅在遇到极复杂的算法推理难题时介入。
2. 核心大杀器：斜杠命令（Slash Commands）
为了避免每次重复写Prompt，Zevi将验证过的高效指令封装成了斜杠命令，形成了一套标准SOP（标准作业程序）：
- /create-issue：将模糊的想法转化为结构化的开发任务。
- /create-plan：这是最关键的一步。生成包含技术栈选择、数据结构设计、风险评估的详细执行文档。
- /implement：根据Plan中的文档，自动生成代码。
- /review：启动代码审查流程。
二. 独家绝技：多模型对抗审查（Peer Review）
这是Zevi工作流中含金量最高，也是最能解决AI幻觉痛点的环节。
大多数新手使用AI编程失败，是因为盲目信任单一模型的输出。Zevi引入了对抗机制：
1. 让Claude生成核心逻辑代码。
2. 强制调用Gemini进行审查，重点挑剔UI还原度和交互逻辑。
3. 再将反馈丢回给Claude进行修复。
4. 如此往复3至5轮。
这种左脚踩右脚的迭代方式，极大地降低了代码的错误率。
Zevi坦言：通过这种虚拟同事互怼产生的代码质量，甚至接近专业工程师水平，因为它们互相弥补了逻辑与审美的短板。
三、 祛魅与真相：不可忽视的隐形门槛
虽然视频演示了30分钟上线新功能（StudyMate的实时协作闪卡），但我们需要冷静地看到幸存者偏差背后的真相。
1. 90%的时间在调试，而非生成
Zevi在视频末尾提到的Failure corner才是常态。
初学者在实践中会发现，AI经常生成无效代码（Slop）Zevi之所以能跑通，是因为他具备极强的调试逻辑。
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你不需要背诵语法，但必须理解什么是API、什么是数据库结构、什么是前端组件。
2. 规划大于执行
Zevi反复强调，/create-plan是最重要的一步。如果你的需求描述模糊，AI生成的代码就是一座危楼。
AI时代的编程，核心能力是清晰的需求定义能力和系统架构能力。
你必须先在脑海中跑通逻辑，AI才能帮你跑通代码。
四、 实操落地：咱们普通人的进阶路径
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阶段一：配置与适应
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又发现一个宝藏级博客网站：爱鼓捣 -- AI开发者de频道
网站主要面向AI开发者，提供大量的技术分享学习资源。内容主要包括RAG教程、LLM实用技巧，各种模型本地部署教学、如何调教大模型，以及一些语音识别与合成等等主题教程。覆盖面蛮全的，对AI感兴趣的同学可以参考下
🔗：https://techdiylife.github.io/blog/index.html
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真实团队里被检验过，而不是实验室方案。
对正在做创业项目的人来说，这相当于有人把自己的通关存档公开给你看，你不抄一遍真的有点可惜。
3⃣它本身就是一个「选公司」的筛选器。
哪怕你从来不打算加入 PostHog，读完这套 Handbook，你会更清楚：什么样的薪酬制度算透明、什么样的远程政策算靠谱、什么样的裁员方式算体面，从而在面对别的公司时，有了一把更清晰的标尺。
简单说，看完别人家真做到了什么，你再看自己所在的公司，就会更容易识别哪些只是包装，哪些是真正在尊重员工。
https://posthog.com/handbook
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对正在做创业项目的人来说，这相当于有人把自己的通关存档公开给你看，你不抄一遍真的有点可惜。
3⃣它本身就是一个「选公司」的筛选器。
哪怕你从来不打算加入 PostHog，读完这套 Handbook，你会更清楚：什么样的薪酬制度算透明、什么样的远程政策算靠谱、什么样的裁员方式算体面，从而在面对别的公司时，有了一把更清晰的标尺。
简单说，看完别人家真做到了什么，你再看自己所在的公司，就会更容易识别哪些只是包装，哪些是真正在尊重员工。
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昨天把我自己写的地图软件细节完善了一下， https://github.com/emacs-eaf/eaf-map/ 方便我自己的旅游规划。
主要的优点是：
1. 开源、免费、安全
2. 支持地址搜索和反向坐标查询
3. 支持任意数量地点的动态路径规划（Google只能支持20个）
4. 默认保存到文本文件， 方便快速编辑和分享
5. 支持Python/JS功能扩展
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主要的优点是：
1. 开源、免费、安全
2. 支持地址搜索和反向坐标查询
3. 支持任意数量地点的动态路径规划（Google只能支持20个）
4. 默认保存到文本文件， 方便快速编辑和分享
5. 支持Python/JS功能扩展
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世界上第一个因为用AI被解雇的足球教练出现了
太抽象了家人们。。。
26年刚开始就已经开始竞争年度最抽象AI新闻了吗？？
据外媒报道，去年九月俄罗斯第一联赛俱乐部索契FC宣布，解雇了西班牙国家队前主教练罗伯特·莫雷诺（下图这个人）
因为在七场比赛中只获得一分，并且在莫雷诺的领导下，索契队最终从俄罗斯超级联赛降级到第一联赛。
但这两天俱乐部的高管出来爆料称，这位前西班牙国家队主帅下课的原因不是因为战术不行。
而是因为他把ChatGPT当成了上帝，把自己日常的工作全都交给了ChatGPT进行决策😧
他根据ChatGPT的指示进行了如下抽象操作⬇️
1️⃣28小时不准球员睡觉的“科学计划”
莫雷诺在安排客场日程时，完全听从了ChatGPT的建议，结果AI居然给出了一个让球员在赛前连续28小时保持清醒的离谱日程。
当体育总监问他“球员什么时候睡觉”，他的回答是：“这就是ChatGPT给出的最优参数。”。直接让球队心态崩了（因为真的执行了这个计划🤣
2️⃣问AI该买哪个球员
球队要引进前锋，莫雷诺拒绝了本土球员的建议，而是把三个候选人的数据全部喂给ChatGPT进行分析。
结果AI选中了舒舍纳切夫，结局大家可能也不意外，这位AI钦定的最佳前锋10场比赛0进球。
结果就是当主帅失去了对球员的感知，沦为ChatGPT的搬运工时。
外籍球员不再信服。本土核心开始倒戈，那下课就是必然的了。
其实莫雷诺的问题不在于用AI，而在于他放弃了作为一个职业教练的独立思考，把决策全都丢给了AI。
更合理的方式是人和AI一起思考。
AI应该是一个把人类从繁琐计算中解放出来的Copilot，而不是直接抢走方向盘。
如果管理者自己不去理解业务底层的逻辑，那么AI吐出的每一个字，都可能成为职业生涯的催命符🤦♂️
PS：如果是你，你敢把公司的决策交给ChatGPT吗？
太抽象了家人们。。。
26年刚开始就已经开始竞争年度最抽象AI新闻了吗？？
据外媒报道，去年九月俄罗斯第一联赛俱乐部索契FC宣布，解雇了西班牙国家队前主教练罗伯特·莫雷诺（下图这个人）
因为在七场比赛中只获得一分，并且在莫雷诺的领导下，索契队最终从俄罗斯超级联赛降级到第一联赛。
但这两天俱乐部的高管出来爆料称，这位前西班牙国家队主帅下课的原因不是因为战术不行。
而是因为他把ChatGPT当成了上帝，把自己日常的工作全都交给了ChatGPT进行决策😧
他根据ChatGPT的指示进行了如下抽象操作⬇️
1️⃣28小时不准球员睡觉的“科学计划”
莫雷诺在安排客场日程时，完全听从了ChatGPT的建议，结果AI居然给出了一个让球员在赛前连续28小时保持清醒的离谱日程。
当体育总监问他“球员什么时候睡觉”，他的回答是：“这就是ChatGPT给出的最优参数。”。直接让球队心态崩了（因为真的执行了这个计划🤣
2️⃣问AI该买哪个球员
球队要引进前锋，莫雷诺拒绝了本土球员的建议，而是把三个候选人的数据全部喂给ChatGPT进行分析。
结果AI选中了舒舍纳切夫，结局大家可能也不意外，这位AI钦定的最佳前锋10场比赛0进球。
结果就是当主帅失去了对球员的感知，沦为ChatGPT的搬运工时。
外籍球员不再信服。本土核心开始倒戈，那下课就是必然的了。
其实莫雷诺的问题不在于用AI，而在于他放弃了作为一个职业教练的独立思考，把决策全都丢给了AI。
更合理的方式是人和AI一起思考。
AI应该是一个把人类从繁琐计算中解放出来的Copilot，而不是直接抢走方向盘。
如果管理者自己不去理解业务底层的逻辑，那么AI吐出的每一个字，都可能成为职业生涯的催命符🤦♂️
PS：如果是你，你敢把公司的决策交给ChatGPT吗？
今天腾讯开年会，马化腾做了全员演讲，感觉字字句句都在回应外界的一些传闻，有点稳军心的味道了，我简答总结一下：
- 腾讯降本增效，是迫于形势，别马后炮
2022年腾讯的股价暴跌75%，进入寒冬，所以才启动了降本增效，对于AI的投入也因此受到影响——ChatGPT刚好卡在同年问世——直到2025年，腾讯能花在AI上的钱才开始回暖；
- 在AI行业，腾讯的动作确实慢了，正在提速
浑元（模型）和元宝（应用）在2024年底才从TEG转到CSIG事业群，这首先是一个组织效率的问题，然后才是技术问题，对比字节的CEO梁汝波是在2024年初就在反思大公司病了，觉得内部在2023年才开始讨论ChatGPT是很严重的迟滞；
- 技术上，腾讯自研大模型的主要问题在于Infra不足
说人话可能就是，缺卡⋯⋯总之就是在恢复投入之后，给钱给人给资源，中途也成功抽到了姚顺雨这样的SSR，并逐渐摸索出了腾讯的方法论，即「产模不能分离」，模型团队和产品团队要联合做事、共享代码；
- 马化腾锐评豆包和千问，褒贬分明
提到豆包主要是豆包手机，结论是「旗帜鲜明的反对用黑产外挂的形式把手机屏幕信息传到云端，极其不安全、极其不负责任」，提到千问倒是有些赞赏，主要觉得阿里能调动整个阿里生态来服务千问，组织效率很不错，就是「阿里生态的业务并不是所有都是行业里最好的」；
- 微信依然是腾讯的一张底牌，等大招
微信会用介于豆包和千问之间的某种「居中」位置来做全面的Agent生态，慢一点没有错，需要考虑的事情很多，不希望服务方被管道化，还是希望腾讯/微信来做底层，入口交给那些愿意在微信生态里提供AI产品的供应商；
- 元宝在测试自己的社交玩法，微信依然不开放主场
这个今天已经都在测试了，元宝App现在可以拉群，可以导入关系链，可以跟AI一起听歌看剧并随时提问，还通过了第一波10亿现金红包的预算，也效仿阿里让腾讯系的应用接入元宝，全家桶还是香的，这个春节，元神启动！
- 腾讯降本增效，是迫于形势，别马后炮
2022年腾讯的股价暴跌75%，进入寒冬，所以才启动了降本增效，对于AI的投入也因此受到影响——ChatGPT刚好卡在同年问世——直到2025年，腾讯能花在AI上的钱才开始回暖；
- 在AI行业，腾讯的动作确实慢了，正在提速
浑元（模型）和元宝（应用）在2024年底才从TEG转到CSIG事业群，这首先是一个组织效率的问题，然后才是技术问题，对比字节的CEO梁汝波是在2024年初就在反思大公司病了，觉得内部在2023年才开始讨论ChatGPT是很严重的迟滞；
- 技术上，腾讯自研大模型的主要问题在于Infra不足
说人话可能就是，缺卡⋯⋯总之就是在恢复投入之后，给钱给人给资源，中途也成功抽到了姚顺雨这样的SSR，并逐渐摸索出了腾讯的方法论，即「产模不能分离」，模型团队和产品团队要联合做事、共享代码；
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提到豆包主要是豆包手机，结论是「旗帜鲜明的反对用黑产外挂的形式把手机屏幕信息传到云端，极其不安全、极其不负责任」，提到千问倒是有些赞赏，主要觉得阿里能调动整个阿里生态来服务千问，组织效率很不错，就是「阿里生态的业务并不是所有都是行业里最好的」；
- 微信依然是腾讯的一张底牌，等大招
微信会用介于豆包和千问之间的某种「居中」位置来做全面的Agent生态，慢一点没有错，需要考虑的事情很多，不希望服务方被管道化，还是希望腾讯/微信来做底层，入口交给那些愿意在微信生态里提供AI产品的供应商；
- 元宝在测试自己的社交玩法，微信依然不开放主场
这个今天已经都在测试了，元宝App现在可以拉群，可以导入关系链，可以跟AI一起听歌看剧并随时提问，还通过了第一波10亿现金红包的预算，也效仿阿里让腾讯系的应用接入元宝，全家桶还是香的，这个春节，元神启动！
今天给团队提前发放了 2025 全年年终奖，很开心。
有始有终，做完这件事，去年的事情才算是彻底结束。
为什么要提前发放？
我们就 20 来个人，每个人在去年的贡献都非常清晰，不需要搞 360 环评那一套浪费时间。
我们也不需要像大厂那样，为了防止员工跳槽，把年终奖拖到 3 月 4 月才发。
公司现金流也很健康，不差这一个月提前的。
另外还有一个原因，我的联创 Kris 有个“发薪日理论”：
“每月 10 日发薪的公司，和每月 20 日发薪的公司，是两种公司。”
我想，每年 1 月发年终奖的公司，和 3 月发年终奖的公司，也是两种公司。
我们努力做第一种公司。
自然地，我们也不必等金三银四，提前开启 2026 年的招聘，欢迎投递：
1. Infra Leader / Infra 工程师：资深后端，负责降本增效、运维、技术基建
2. Agent 工程师: 有产品 sense 、有多模态理解、能工程化落地，负责技术驱动 AI 产品创新
3. FullStack 工程师：解决问题能力强，超级个体，负责核心业务流的端到端交付
4. 全栈偏前端 / 前端工程师：有 AI 认知有产品 Sense 有艺术美感，负责定义下一个世代的 AI 多模态产品
5. QA 工程师: 责任心强、有 AI 认知、逻辑敏感，负责产品质量把控
6. Agent 产品经理：负责推动面向未来的创作助理 Agent
7. 产品设计师：负责设计国际化的 UI 和 AI 时代 UX
联系方式：
技术岗位：k@marswave.ai
产品岗位：o@marswave.ai
有始有终，做完这件事，去年的事情才算是彻底结束。
为什么要提前发放？
我们就 20 来个人，每个人在去年的贡献都非常清晰，不需要搞 360 环评那一套浪费时间。
我们也不需要像大厂那样，为了防止员工跳槽，把年终奖拖到 3 月 4 月才发。
公司现金流也很健康，不差这一个月提前的。
另外还有一个原因，我的联创 Kris 有个“发薪日理论”：
“每月 10 日发薪的公司，和每月 20 日发薪的公司，是两种公司。”
我想，每年 1 月发年终奖的公司，和 3 月发年终奖的公司，也是两种公司。
我们努力做第一种公司。
自然地，我们也不必等金三银四，提前开启 2026 年的招聘，欢迎投递：
1. Infra Leader / Infra 工程师：资深后端，负责降本增效、运维、技术基建
2. Agent 工程师: 有产品 sense 、有多模态理解、能工程化落地，负责技术驱动 AI 产品创新
3. FullStack 工程师：解决问题能力强，超级个体，负责核心业务流的端到端交付
4. 全栈偏前端 / 前端工程师：有 AI 认知有产品 Sense 有艺术美感，负责定义下一个世代的 AI 多模态产品
5. QA 工程师: 责任心强、有 AI 认知、逻辑敏感，负责产品质量把控
6. Agent 产品经理：负责推动面向未来的创作助理 Agent
7. 产品设计师：负责设计国际化的 UI 和 AI 时代 UX
联系方式：
技术岗位：k@marswave.ai
产品岗位：o@marswave.ai