与「元宝」相关的搜索结果

经好友拔刀刘同意，将他们近期抓取的国内各大AI平台数据集进行开源 清洗后的数据集、论文预印本以及第一份分析报告，已推送到GitHub仓库，地址见评论区 这应该是面向国内各大AI平台的最新、最全的一份公开GEO原始数据集 包括了豆包、DeepSeek、元宝、千问、Kimi、文心、百度AI等8个AI平台的AI搜索结果、信源特征数据 这份数据包括： 1、620 个标准问题，覆盖 6 个研究维度、31 种有效问题类型，包括行业、提问意图、提示风格、时间敏感度、触发强度和极端真实场景； 2、214,119 条 AI 引用观察，精确去重后保留 189,845 条。这里统计的是回答中的引用来源与摘要，现有数据不含完整回答原文； 3、引用记录归并为 9,878 个规范域名信源、107,659 个规范页面；211,248 条记录带有效 HTTP URL，占 98.66%； 4、信源按 9 个一级类型、39 个二级类型完成分类，去重引用的分类覆盖率达到 99.77%； 5、原始数据、清洗表和分析集市都已保留，可用 JSONL、Parquet 和 DuckDB 直接查询，也附了字段字典、清洗规则和质量报告； 6、64 个原始分片全部通过 SHA-256 校验，清洗过程保留原值、异常标记和追溯字段，方便复现和继续加工 这几天对数据进行了二次清洗、标注和加工，并输出第一份可视化分析，一些有意思的发现和洞察 1、各大AI平台的信源头部效应非常明显，Top 10 信源贡献了 41.47% 的去重引用，抖音、腾讯网、今日头条、百度百科排在前四 2、平台与社区类信源只占 4.68% 的域名，却拿到 29.63% 的去重引用，内容分发平台在 AI 引用生态里的权重很高 3、品牌与企业官网只贡献 4.33% 的去重引用；加上政府与公共机构，主体自有来源合计 9.06%。品牌自有内容还有很大的可见度空间 4、跨平台共识并没有想象中高，66 个平台组合中，最高的“问题 × 页面”Jaccard 相似度也只有 34.94%，还有 11 个组合完全没有共享的问题与页面。单个平台的经验不能直接外推到其他平台 5、内容新鲜度很明显，在发布时间可靠的页面中，88.77% 来自 2025 或 2026 年；29.57% 的页面标题带年份，23.06% 带榜单或排行。时效信号和决策型内容值得继续验证 欢迎留言补充关心的问题，我可以抽空基于这些关心的问题，再做一份数据分析报告

蔡赴朝被抓。中共中央宣传部原副部长、原国家广电总局局长蔡赴朝，涉嫌严重违纪违法，正接受中央纪委审查。蔡赴朝是李思思的公公。李思思在北大上学期间，认识蔡赴朝的儿子，两人2014年生下一子，小名“元宝”；又在2017年生下二胎儿子，小名“皮皮”。2020年央视春晚，连续多年主持的李思思消失，而演员出身的佟丽娅，出人意料地跨界加盟，担任了那一届春晚的主持人。可见，佟丽娅是个更狠的角色。

腾讯 Hy3 模型正式开源发布 @TencentHunyuan 295B/A21B MoE 架构、上下文窗口 256K 模型详细评测和介绍可以看下文： 看到官方引用了 WorkBuddy 的评价，可以看看。 Hy3 和 Hy3 preview 相比： · 任务成功率：72% → 90% · 执行效率：平均耗时缩短 34% · 成本效率：文档处理 token 省 47.4%，PPT 制作省 49.0%（相比 GLM-5.2） 还有引用元宝、ima、Marvis、QQ 浏览器、微信读书、微信公众号、腾讯游戏（流放之路：降临）和腾讯文档 中实际应用的提升。 如果能在腾讯体系内的产品用跑起来，确实是个难得的数据循环强化过程。

这位在腾讯元宝工作大半年，迎来 lastday 的匿名朋友，讲了一些元宝的实际情况，和自己的思考。 确实，像腾讯这种营收极为稳定的超大型公司，来做 AI 是需要很大额决心的，自上而下，都需要。 如果只是为了占位，为了某些高管的短期目标，很容易动作变形，变成一个追短期数字和汇报结果的产物，汇报完了，或任期到了，就成了没娘的娃。 国内大厂，除了字节还有不断能把新事物做成的决心和组织力，其他，基本都不太行了。

今天有新闻称，小米Su7加速向左跑偏，减速向右跑偏，车主找了一年，4S店最后竟称跑偏是正常现象。另有四轮定位修理工不点名指出，某国产新势力造的车，元宝梁仅通过4根螺丝软性连接，无论怎么做，都会跑偏，是车辆设计缺陷。有网友问，为什么速成鸡都不敢吃的人，却抢着买速成车？

我觉得真实用户最多的国外AI一定是Grok。 当然主要是用来问问题，而不是用来编程。 主要是推特的用户实在太多了。 所以我就搞不懂，微信、微博上面怎么不去搞个按钮，把这个AI（元宝、千问）融入进去。

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。