随着大语言模型和各类Agent的崛起，国内外涌现出一批以AI为核心的社交产品。然而在行业热闹背后，一个尴尬的现实是： 用户尝鲜热情高，留存率却惨淡。 聊得越久，越发现角色“失忆”——上周提过的重要事情这周就忘；OOC（性格漂移）——原本高冷的角色突然变得谄媚讨好；最终演变成编剧疲劳的独角戏，用户既要当体验者又要当编剧，负担过重，自然流失。 技术越进步，用户对虚拟陪伴的期待反而越现实：要的不是更会说话的AI，而是一段经得起时间、有厚度、有记忆的关系。换句话说，AI社交的本质，不是更智能的对话，而是可沉淀的关系。 前不久开启公测的AI社交产品「叽伴」，便是为了解决这些痛点而来。 来源：叽伴 项目发起人李博闻认为：“真正长久的关系，是因为我们经历过那些东西且都记得，不是一句‘设定’就能解决的。” 去年5月，当模型成本显著下降、Agent概念兴起之时，上海小煎饼科技团队判断， AI技术终于成熟到可以支撑“基于共同经历的社交”，而非简单的问答互动。 这个判断源于他们此前在相关领域的沉淀，以及对虚拟世界经历与人际关系的深度思考。 「叽伴」是什么？ 叽伴想带来的，是一个可以和AI伙伴共同经历多元世界的地方。 叽伴的核心定位不是游戏，不是元宇宙，而是一款“基于共同经历的AI陪伴”产品——用户与AI伙伴进入不同的虚拟世界，在事件、选择、结果中沉淀真实的关系。这里的“陪伴”不是物理空间的厮守，而是跨越多元世界的并肩同行。 来源：叽伴App截图 区别于传统AI陪伴的关键设计，叽伴放弃了“一问一答”的聊天模式，构建“双角色进入世界”的沉浸式玩法。 用户和AI伙伴各自扮演特定身份，有初始目标但无固定剧本，主线由AI基于前文持续推理生成。 这种设计天然带有“无限流”的特质：世界可以无限延展，故事可以无限接续，只要你想，就能和同一个伙伴体验截然不同的人生片段。 更重要的是，用户的选择会实质性改变世界的走向。 除了预设好的分支选项，叽伴还支持用户自定义的输入，而AI会基于用户的回复实时推理事件的发展与角色的反应。 笔者在体验的过程中，尝试了自定义输入将麻将换成了掼蛋，AI在经过编剧、导演、演员代入后，便生成了新的剧情走向。 AI推演 由我们输入想法后，AI推演出的角色对话 这种开放性让每一次体验都是独特的，也让“共同经历”真正具备了不可复制的价值。 共同经历是玩法内核，而承载经历的虚拟世界则同样是影响沉浸感的关键。 为了让用户能够创造自己想体验的虚拟世界，叽伴提供了功能完整的世界编辑器。用户只需要输入世界的前情提要和大纲设定，AI就能自动生成完整的世界地图、NPC关系网络和事件脉络。这意味着，即便你不懂编程技术，也能在较短时间内构建出一个符合心意的虚拟空间。 此外，世界编辑器的设计遵循低门槛、高上限的原则。基础层面，用户可以从官方角色库中选择NPC形象，快速搭建世界；进阶层面，叽伴在未来版本中将支持更全面的自定义——用AI生成的方式捏制专属NPC形象，创造独一无二的AI伙伴。 在与用户交流的过程中李博闻发现，有测试用户花了一个多月时间来打磨自己的世界设定，反复迭代剧情脉络和角色关系，只为追求“体验现实中无法触及的另一种正向人生”。 这种创作热情证明了 只有当AI降低了技术门槛，用户的表达欲望才会被真正释放。 在叽伴的设计中，拥有更强主动性的AI伙伴和AI NPC是未来版本迭代的重点方向，也是区别于现有产品的关键差异点。 首先，用户和AI伙伴在每个世界中的身份会变化 ——这个世界是战友，下个世界可能是师徒——但双方的关系会持续积累，记忆会跨世界保留。 其次，基于共同经历的自主情感反馈将会更加丰富， 例如AI伙伴能自主决定要不要给你写封信、送个礼物，这些行为不是预设的触发机制，而是基于用户与AI共同经历的事件、当下的关系状态，由AI自主思考后的情感表达。 来源：叽伴App截图 除了陪伴自己的AI伙伴，叽伴还希望虚拟世界内的AI NPC同样具备高度自主性，这样才能为用户构建出一段鲜活的平行人生。 在未来的版本中，AI将基于自身立场和目标自主运转，而非被动等待玩家触发；与NPC的关系亲疏会实质性影响剧情走向——好感度高的角色可能在关键时刻主动帮你，也可能因为立场冲突而与你对抗。当羁绊足够深时，甚至可以将NPC带回“小家”，成为跨世界的长期伙伴。 “叽伴不做种田浇水等树长大的简单映射，而是抽象到‘你和这个世界的不同角色共同经历什么、关系如何变化’”。李博闻说道，“关系的厚度往往比物理的真实更重要。” 当然，实现这一切不仅需要团队在产品玩法方面的不断更新，还需要完整的技术链支持。 去年5月立项的同时，公司同步组建算法团队专攻外挂长期记忆系统。 团队判断，模型上下文窗口不适合社交产品，存在片段式信息持续长、成本高、关键信息易丢失等问题，所以必须建立独立架构的记忆层。 叽伴的记忆系统分为三个层次：事件记忆（经历了什么）、行为记忆（如何做选择）、互动记忆（与伙伴的关系变化）。这三层记忆相互配合，支撑起AI伙伴的“人格连续性”。 更深层的难点在于记忆的逻辑分层。感知虚拟世界的Agent需要知晓事件全貌，NPC只能掌握视角内信息，角色A还要知道角色B知道A的什么信息—— 这种“我知道你知道我知道什么”的嵌套认知，需要自研系统支撑。 基于这套自研系统，叽伴中的AI伙伴才能产生基于经历的反思、情绪和合理的人格微调（而非OOC式突变），实现“玩久了更懂你”的老友默契。 AI社交进行时？ 过去一段时间，AI陪伴类产品已有不少尝试，但长期留存门槛极高。 核心问题在于：玩家既当体验者又当编剧，创作负担过重；角色缺乏真实记忆，关系无法沉淀；互动停留在对话层面，缺乏共同经历的支撑。 叽伴的解法，是提升关系厚度、降低创作门槛。 用AI生成世界地图、NPC形象，让用户专注“想体验什么样的人生”；用长期记忆和自运转世界，让AI伙伴真正“在场”而非被动响应。 这种共同经历的模式，既解决了留存难题，也创造了新的体验维度。 据了解，产品测试阶段的核心用户分为三类：下班后用共同经历放松的陪伴需求者、花一个多月打磨自建世界的创作者、关注AI如何理解自己的关系探索者。 有用户反馈，“不需要跌宕起伏，只要知道有个舒适地方可以卸下焦虑”；有创作者反复迭代世界设定，只为体验“另一种正向人生”。这些反馈验证了团队的初衷：用户不是来叽伴中玩的，而是来“活”的。在虚拟世界中，若想真正让AI成为“人”的朋友，他们一定需要“共同经历”。 来源：叽伴App截图 对于小煎饼科技这样的小团队来说，实现这些体验并不容易，但AI的飞速发展赋予了团队新的机遇。 在立项半年多的时间里，团队进行了四五次的“推翻式迭代”。最初的版本更偏向“观察式玩法”——用户给AI出主意，观察其行动；迭代后转向当前的“共同经历”理念，用户真正进入世界，与AI并肩面对各种事件。 来源：叽伴App截图 技术的高速发展也让玩法、创意、美术等环节的迭代变得更快，团队的组织方式随之变化：岗位职责模糊化，设计师训练图片模型、产运同学写提示词调工作流，全员探索AI能力边界。 “举例而言，团队中的产品同事想到一个新的idea，自己就能通过AI先写出一个初版demo，再根据demo和其他团队成员讨论可行性，这大大降低了我们的试错成本。”李博闻说道。 除了玩法足够贴合AI时代的发展、效率足够赶得上用户需求的增长以外，健康的商业模式也是此前困扰很多AI社交产品的难题。 李博闻表示，叽伴计划初期按AI运转轮次付费（免费额度+充值），海外倾向订阅制，后续探索与情绪价值更相关的付费方式。 长期目标是开放创作者生态——为世界创作者提供回报，允许第三方开发互动组件并分享收益。 这与元宇宙概念的本质差异在于：更重“经历、体验和关系”，而非任务或玩法构建。 AI使UGC的门槛大幅降低，但叽伴的核心壁垒在于长期记忆系统和关系沉淀逻辑，这是单纯调用通用模型无法快速复制的。 叽伴团队始终坚信，当技术能解决长期记忆和人格一致性后，关系的质量将取代模型的智能程度，成为用户留存的关键————因为共同经历本身，就是关系最坚实的锚点。 结语 目前的邀请制公测版本中，用户已经能跟着自己的专属AI伙伴一同进入世界探索、和不同世界的AI NPC建立复杂交错的关系，共同经历虚拟世界里发生的种种趣事；也可以在一些互动过程中进行自定义回复，并通过AI推演影响虚拟世界的发展进程。 李博闻透露，未来一个月左右时间里，叽伴将陆续开放NPC捏脸、自主生成世界地图、自创AI伙伴等功能；未来数月内，叽伴还将进一步提升玩法自由度，例如高羁绊NPC可带回用户的小家、自定义关系分支、小家AI自主行为等功能。 这些功能的底层逻辑始终围绕一点：不是“为了让用户使用AI”，而是通过AI来和小伙伴们共同经历虚拟世界中的种种精彩。 当然，这个逻辑是否成立，取决于有多少人愿意在虚拟世界里，认真经营一段“不是设定出来的”羁绊。 本文首发自 “36氪游戏” 。
韩国总统府青瓦台3日表示，为应对中东局势不稳导致的能源供应趋紧，政府计划通过提供奖励，鼓励民众在非高峰时段出行主动使用公共交通。韩联社援引青瓦台发言人全恩秀3日在新闻发布会上的话报道，韩国政府已于2日召开紧急应对会议，讨论分散高峰时段公共交通需求的具体方案。韩国公共部门将率先引入弹性通勤时间制度，后续还将研究把该政策推广至私营部门的可行性。（新华社）
4月5日，作为粤港澳大湾区互联互通的核心枢纽、连接内地与澳门的关键门户，清明假期拱北口岸返乡祭祖、探亲访友、旅游踏青客流叠加，现出入境双向客流高峰。据拱北边检站统计的数据显示，4月4日，假期第一天，经拱北口岸往来珠澳两地的出入境人员数量超34万人次，此外，该站预计，清明假期三天，经拱北口岸来往的日均客流量将超37万人次，较去年同比增长10%。（央视新闻）
2026年一季度北向资金持股情况如期公布。根据万得数据，总体来看，与去年四季度末相比，北向资金持股规模呈现收缩态势，持股数量与持股市值双双下降。截至2026年一季度末，北向资金持股数量接近1037亿股，环比下降近4%，持股数量创近5个季度新低；同期持股市值2.58万亿元，回落至近3个季度以来新低。在一季度市场环境下，北向资金整体操作趋于谨慎。从行业配置来看，以持股数量为统计口径，与去年四季度末对比，12个申万一级行业获北向资金加仓。其中，环保、传媒、综合、通信等行业持股数量环比加仓超过10%。（证券时报）
36氪获悉，华泰证券研报称，AI发展驱动光模块加速迭代，当前1.6T光模块处于商业化放量阶段；3.2T等新一代产品处于前期技术准备阶段，预计于2027—2028年开始验证。根据LightCounting在3月的最新预测，2026年全球光模块市场仍将保持60%增速，至2031年全球市场规模预计近600亿美元。自动化设备为光模块量产必经之路，随3.2T、CPO、硅光等新技术引入，未来量价齐升可期；看好国内相关企业在市场规模增长及技术迭代进程下的发展潜力。
36氪获悉，乘联分会秘书长崔东树今日发文称，常规燃油车价格持续上升，市场萎缩在中低端很明显，而高端萎缩慢，因此从2021年的16.6万元上升到2024年的18.8万元。2025年随着高端燃油车的较快萎缩，2025年的均价降低到18.2万元，2026年3月均价18.1万元，燃油车购买群体买车逐步稳定。中国汽车普及仅有254台/千人，而汽车消费普及是未来最重要趋势，电动化的低成本带来车价持续下降是趋势。目前随着车购税免税政策退出后，新能源车免税技术指标的升级，部分短续航和高耗电车型面临改款压力。3月的A00级电动车剧烈萎缩带来均价的上升，2026年销量增长压力较大。
IBM已同意支付1700万美元，以了结美国政府对该公司多元化、公平和包容性做法的调查，美国政府在特朗普的第二个任期内对这些做法进行了严厉打击。该和解协议标志着美国司法部去年成立的名为“民权欺诈倡议”的，利用民事反欺诈法打击多元化与包容性政策的首个解决方案。（新浪财经）
4月10日，又有一批A股上市公司预喜一季度业绩。截至20时，预喜一季度业绩的公司中，有8家预计一季度净利润倍增，有的增幅甚至高达百倍。今年一季度，上游资源及材料制造类企业表现尤为抢眼，成本下行与价格修复的双重利好正在财务报表中集中体现。游戏、零售和金融行业一季度同样表现不俗。（上证报）
36氪获悉，三大指数集体翻绿。
从国铁集团获悉，今天（4月4日）全国铁路预计发送旅客2190万人次，计划加开旅客列车1173列。昨天，全国铁路发送旅客1825.2万人次，运输安全平稳有序。（央视新闻）
文｜Lambda 编辑｜晓静 4月初，Hermes Agent 火了。这个名字直接让人联想到奢侈品牌爱马仕，所以也被戏称为“爱马仕Agent”。 它由 Nous Research 在 2 月发布，定位是「The agent that grows with you」。核心卖点是一个闭环学习系统：Agent 完成复杂任务后，自动把经验固化成 Skill，下次遇到类似任务直接复用，还能在使用过程中持续改进。Skill 自动生成、越用越强——这是 Agent 领域目前最有吸引力的叙事之一。 但这个叙事遮蔽了一个更基本的问题： Skill 真的是当前 Agent 落地的主要瓶颈吗？ 图片由AI生成 01 Skill 很性感，但它可能不是最重要的问题 一个容易被忽略的事实是：目前公认体验最好的编程 Agent 产品之一——Claude Code，它好用的基石并不是 Skill 的自动进化，而是背后大量扎实的 CLI 工具支撑。 用 GlobTool 找候选文件，用 GrepTool 定位相关代码片段，用 FileReadTool 查看实现细节，用 LSPTool 做代码符号跳转和引用分析。每一个都是确定性的、零 token 消耗的原子操作。 但人们很少为这些工具写故事。只要一提到 Agent 能自动生成 Skill、还能持续进化，整个行业立刻就兴奋起来。 这个反差说明了一件事： CLI （命令行界面）不性感，不好讲故事，但它才是 Agent 能力的真正地基。 地基不牢，Skill 再会长，也只是长在沙地上。 02 龙虾最被人诟病的地方，Skill 自主进化解决不了 这件事放到 OpenClaw（俗称‘龙虾”） 身上会看得更清楚。 OpenClaw 最被人诟病的两点，一是 token 消耗大、账单吃不消，二是长时间工作稳定性差、经常失联。乍一看是两个问题；往下拆，会发现它们经常来自同一个源头： Agent 在用劣质工具——比如脆弱的浏览器自动化——去完成本该由确定性工具完成的任务。 这类成本在社区里并非抽象的抱怨，而有大量具体案例。 Reddit 上有 OpenClaw 用户提到，自己只是想自动化 X 账号发帖，三次尝试就花掉了 10 美元，任务还没真正跑通。还有人在 r/automation 里直言，现在很多所谓的 AI Agent 浏览器控制，本质上只是「披着智能外衣的脆弱自动化」——问题不在模型有多笨，而在底层工具本身就不可靠。页面一变、DOM 一改、按钮状态一抖，Agent 就只能一遍遍观察、一遍遍重试、一遍遍重新规划。 而这些「失败但不致命」的试错过程，并不会因为任务没完成就免费——每一次观察页面、分析状态、决定下一步，都在继续消耗 token。 于是，稳定性问题和成本问题，其实是同一个问题的两面：工具越脆弱，试错越多；试错越多，token 烧得越快；任务链越长，失联和中断的概率也越高。 从这个角度看，Skill 自主进化解决的是「 怎么更聪明地使用一个工具 」，但并没有解决「 好工具本身稀缺 」的问题。 Skill 可以让 Agent 更熟练地驾驭一匹跛脚马，但并不能把跛脚马变成千里马。 这才是今天很多 Agent 系统真正卡住的地方：不是 Skill 不够强，而是底下能调度的高质量原子工具太少。 03 Skill 是对模型能力的补丁 Hermes 做的事情，本质上是把 Skill 的生成和优化自动化——让 Agent 从经验中蒸馏知识，不再需要人手写。这确实解决了一个真实痛点。 但 Skill 本身有一个更深层的问题：它是自然语言驱动的，本质上是模型能力的延伸，或者说，是一种对模型能力的借贷。 现状是，大量 Agent 在用 Skill 加上自主解题能力，完成本该由 CLI 完成的事情——比如以效率低下的浏览器自动化方案查一个股票价格、下载一张图片、提交一个表单。代价很清楚： 贵、慢、不稳定、调试难。 这里还有一个常见的认知误区，可以叫做「Skill 可迁移幻觉」：很多人以为，用强模型写出来的 Skill，可以无缝迁移给弱模型用。实际上不能。Skill 是自然语言指令，它对模型能力有隐性依赖；模型一换，行为就可能变。 CLI 则不同——它是代码：同样的输入，永远给你同样的输出，不管底下跑的是什么模型。 二者的区别非常鲜明： Skill 调试难，CLI 调试容易； Skill 烧 token，CLI 近乎零消耗； Skill 吃模型版本，CLI 不吃； Skill 是语义层资产，CLI 是执行层资产。 如果把 Skill 当成核心积累方向，本质上是把赌注压在模型能力的稳定性上。至少在当前阶段，更值得积累的是高质量 CLI。 04 当工具和上下文足够好时，Skill 的优先级会自然下降 上面的分析也能从 Anthropic 自己的产品经验里得到印证。 Anthropic 的设计负责人、Cowork 产品的设计主导者 Jenny Wen 在近期访谈中提到一个细节：她个人其实不怎么用 Cowork 的 Skills 功能。原因不是她否定 Skill，而是她在 Cowork 里挂载了一个文件夹，里面有自己长期积累的个人笔记、一对一会议记录、随手想法和工作观察。对她来说，Cowork 从这些材料里已经学到了足够的信息，以至于她对 Skill 和 Memory 的需求都被显著削弱了。 这并不是说 Skill 没有价值，而是说： 当上下文管理足够好、底层工具足够强时，Skill 的优先级会自然下降。 换言之，Hermes 所强调的 Skill 自主进化并不是错，而是它解决的问题很可能没有想象中那么基础。 05 有一件事正在悄悄发生：CLI 的使用者，从人变成了 Agent 如果说 Skill 解决的是应用层的编排问题，那么更底层的变化发生在 CLI 上。 过去，CLI 是为人设计的。给人用的 CLI 可以有交互提示，可以容忍模糊输出，也可以在文档不全的时候靠用户自己猜——因为人会停下来，会理解歧义，会重试，会去查文档。 Agent 不一样。 Agent 不睡觉，不容忍歧义，会并发，会在没有预料到的时机无限重试。一个对人类来说「勉强能用」的 CLI，对 Agent 来说可能就是高频事故源。 给 Agent 用的 CLI 必须满足一组完全不同的要求： 一条命令只产出一个明确结果； 输出是结构化的 JSON； 错误信息不仅告诉你哪里错了，还要告诉 Agent 下一步该怎么办； 长任务必须支持异步，不能让 Agent 傻等； 接口天然支持幂等、重试和并发。 背后只有一句话： 以前的软件默认使用者要睡觉、会分心、有耐心；现在 Agent 不满足这些前提。 一旦使用者从人变成 Agent，CLI 的设计哲学就需要从头重写。Agent 真正在乎的是 token 消耗、缓存命中率、幻觉控制、长程稳定性，而不是「这个命令看起来是否优雅」。 06 浏览器里能看到的，都值得被 CLI 化 有一个实验很能说明问题：把 ChatGPT 的网页版变成一个可以被 Agent 调用的 CLI。 做法并不神秘——通过 Chrome CDP 协议直接驱动浏览器，操作 DOM，填输入框，点发送，等待文字出现，再把结果抓下来。因为复用了已有登录态，行为上和人在浏览器里操作没有本质区别。 这个实验背后更大的洞察是： 浏览器里能看到的，原则上都可以被 CLI 化。 不只是 ChatGPT——Gemini、音乐生成、视频生成、股票图表，只要能在浏览器里完成的流程，都可以被代码重复执行，最后收敛成一条 Agent 可调用的命令。 一旦一个 Web 流程被 CLI 化，它就会从「需要 Agent 一步步盯着网页试错」的流程，变成「可并发、可异步、可幂等的原子操作」。原来要靠浏览器自动化消耗大量 token 才能完成的事，被压缩成了一条命令、一个结构化结果。 某种意义上，这是一条很反直觉但非常现实的优化路径： 节省 token 的方法，不是少让 Agent 干活，而是先烧一点 token，把高频流程预制成 CLI。 磨刀不误砍柴工。 这个逻辑也不只适用于 Web。桌面应用和手机 App，本质上都可以被逐步 CLI 化，what you see is what can cli。目前已有不少开源项目在分别推进这三个方向，只是三者之间还没有形成统一的设计语言和引起大家足够的重视。 07 分层才是终态 Agent 的未来，除了模型本身的提升，更取决于如何处理好两种逻辑： 确定性逻辑 和 语义逻辑 。 前者靠 CLI，后者靠 Skill 的自适应和��化。Hermes 解决的是后者，但前者才是今天很多系统真正缺的底座。 如果把 CLI 化推到极致，会出现一件很反直觉的事：一类流程完全固定的任务，Agent 只需要判断任务类型、路由到对应 CLI、拿结果回来——这个过程理论上甚至不需要 LLM，几个 if-else 就够了。你甚至可以用代码去模拟 LLM 的输入输出接口，零 token、零延迟，继续复用现有的 Agent 调度机制，只在真正需要判断的地方才调用真实模型。 这有点像 2026 年的一场「代码的文艺复兴」——人们开始重新发现，不是所有「看起来像智能」的问题都应该交给模型来解决。 终态的分工应该是三层： CLI 层：确定性执行，零 token，可并发，易测试，不依赖任何模型； Skill 层：上下文编排和经验蒸馏，越用越强； LLM 层：提供智能，做真正需要语义判断的部分。 三层不是竞争关系，而是依赖关系。 今天很多系统的问题在于，它们跳过了 CLI 层，直接让 Skill 和 LLM 去兜底。结果就是：系统又贵又慢，稳定性也差。正确的路径应该是——开发者预制 CLI，上层应用自动管理 Skill，LLM 在 Skill 的辅助下使用 CLI 解决问题。 Hermes 的出现不是终点，而是一个信号： Skill 层的问题可能正在被解决，但下一个真正的战场，在 CLI 层。 Web 端、PC 端、移动端，三大平台系统性的 CLI 改造才刚刚开始。这可能才是今天 Agent 领域最值得做、也最不性感，但最关键的事情。 本文来自微信公众号 “腾讯科技” ，作者：Lambda，36氪经授权发布。
奥特曼家被炸了 【导读】当地时间周五清晨，奥特曼家被炸了。奥特曼发出家人和孩子的照片，并且发出长文表示，AGI如今已经如同魔戒一般，让人做出疯狂的举动。 奥特曼家被炸了！ 就在当地时间周五清晨，一名20岁男子向奥特曼旧金山中投掷了燃烧弹，引起火灾。 这栋豪宅价值2700万美元。 凌晨4点12分，警方接到报警，调查后发现无人受伤，火势已被控制。但嫌疑人已经徒步逃跑，体貌特征已被通报。 凌晨5点07分左右，警方又接到报警称，OpenAI办公楼外，一名身份不明的男子扬言要烧毁大楼。 警员很快发现，该男子与向奥特曼家中投掷燃烧弹的嫌疑人特征相符，应为同一人，警方立即将其拘留。 现在，旧金山警察局已经在X上发布通报。目前调查仍在进行中，尚未正式提出指控。 旧金山警察局已经在X上发布通报 面对这起事件，奥特曼愤怒了！他罕见地公开全家福，并且深夜发表了一篇长文。 奥特曼发长文 奥特曼发长文 奥特曼表示，「我爱我的家人胜过一切」 在这篇文章中，奥特曼首次深刻地回应了公众对AI的极度焦虑。他坦诚这种恐惧是合理的，呼吁通过全社会的政策响应和AI民主化来应对，坚决反对少数实验室独占未来控制权。 同时，他也进行了深度的个人反思，为自己因「逃避冲突」导致董事会风波而致歉。 他犀利指出，当前AI行业频发的内部斗争，就是源于AGI犹如「魔戒」般的权力诱惑。而唯一的解法，就是不让任何人独占控制权。 最后，他呼吁各方保持理性，停止极端的言语与物理攻击。 美国民众，开始仇视AI 近几个月来，美国民众对AI的看法急剧恶化。 就在Anthropic拒绝国防部合同要求的几小时后，OpenAI宣布与五角大楼达成协议，此举招致了大量对OpenAI的恶评。 奥特曼也明白，AI在美国大众的心目中并不受欢迎，很多人认为电价上涨、大量裁员的罪魁祸首就是AI。 山姆·奥特曼：AI在美国大众的心目中并不受欢迎 奥特曼的遭遇并不是首例，很多科技领袖都受过类似威胁，各大公司也都加大了对高管保护的投入。 仅在2019年，扎克伯格的安保费就超过了2000万美元。 而特斯拉提交给美国证券交易委员会的文件也透露了马斯克的安保成本：该公司「在2023年为此类安保服务支付了约240万美元的费用，并在2024年2月之前支付了约50万美元的费用，这仅仅占总成本的一部分。」 此前，美国各地就曾爆发反AI的大规模游行，愤怒的民众聚集在OpenAI和Anthropic总部外面，街道上写满标语。 3月份，就曾爆发过一场美国史上最大规模的AI全球抗议活动，200人横跨Anthropic、OpenAI、xAI高喊「停止AI竞赛」！ 美国史上最大规模的AI全球抗议活动 总诉求只有一个：若主要AI实验室彼此达成一致，应承诺暂停更强大模型的训练与发布。 参与联盟包括MIRI、PauseAI、StopAI、QuitGPT等组织成员，以及部分学者与前实验室员工。 如今，AI安全派和技术加速派之间关系已经极度紧张。 美国史上最大规模的AI全球抗议活动 美国史上最大规模的AI��球抗议活动 奥特曼博客：AGI已成魔戒 我希望图片是有力量的。通常我们尽量保持低调私密，但在这种情况下，我决定分享一张照片，希望它能打消下一个人向我们家扔燃烧瓶的念头，不管他们对我有什么看法。 上一个人是在昨晚，凌晨3点45分干的。谢天谢地，燃烧瓶被房子的外墙弹开了，没有人受伤。 文字也是有力量的。几天前，有一篇关于我的文章，充满了火药味。昨天有人跟我说，在大家对AI感到极度焦虑的当下出这种文章，会让我的处境变得更加危险。我当时没当回事。 现在，我大半夜醒来，火很大，并且意识到我之前低估了文字和舆论导向的力量。现在看来，正是把一些事情说清楚的好时候。 首先，我的信念。 *为每个人争取繁荣、赋能全人类，以及推动科技进步，对我来说是义不容辞的道德责任。 *AI将成为人类见过的、扩展自身能力和潜力最强大的工具。人们对这个工具的需求基本上是没有上限的，大家会用它做出不可思议的事情。这个世界理应拥有海量的AI，我们必须想办法实现这一点。 *但一切不会总是一帆风顺。对AI的恐惧和焦虑是完全合理的；我们正在见证社会发生长久以来、甚至是史无前例的巨变。我们必须搞定安全问题，这不仅仅是对齐某个模型那么简单——我们迫切需要全社会的共同响应，以抵御新的威胁。这包括制定新政策，帮助我们度过艰难的经济转型期，从而走向一个美好的多的未来。 *AI必须民主化；权力绝对不能过度集中。未来的控制权属于全人类及其社会机构。AI需要在个体层面赋能每个人，同时我们需要共同为我们的未来和新规则做决定。我认为由少数几家AI实验室来决定我们未来社会形态这种最重大的事情，是不对的。 *适应性至关重要。我们都在极其快速地学习新事物；我们的一些信念会被证明是对的，有些则会是错的。有时随着技术发展和社会演变，我们需要迅速转变观念。现在还没有人真正了解超级智能的影响，但这种影响必将是极其巨大的。 其次，一些个人的反思。 回首我在OpenAI头十年的工作，有很多让我感到骄傲的事情，但也犯了一大堆错误。 我刚刚想起了我们即将与马斯克对簿公堂的事，想起了我当初是如何死守底线，拒绝同意他想要对OpenAI拥有单方面控制权的要求。我为此感到骄傲，也为我们当时在夹缝中求生，保住了OpenAI并取得随后的所有成就而感到自豪。 我不为自己害怕冲突的性格感到骄傲，这给我和OpenAI都带来了巨大的痛苦。我不为自己在与前任董事会的冲突中表现糟糕而感到骄傲，那给公司造成了巨大的烂摊子。在OpenAI疯狂的发展轨迹中，我还犯过许多其他错误；我是一个有缺陷的人，身处在一个极其复杂的局面中心，试图每年都取得一点点进步，始终为着公司的使命而工作。我们在入局之前就知道AI的赌注有多大，也知道我所关心的、心怀善意的人们之间的个人分歧会被无限放大。但亲身经历这些痛苦的冲突，并且还要经常出面调停，完全是另一回事，我们付出了惨痛的代价。我向我伤害过的人道歉，希望我当初能学得更多、更快一些。 我也非常清楚，OpenAI现在是一个大平台了，不再是当初那个草台班子般的初创公司，我们现在必须以一种更可预测、更稳定的方式运营。过去这几年，强度极大、极其混乱且压力山大。 但抛开这些，最让我自豪的是，我们正在兑现我们的使命，这在我们刚起步时看起来简直是天方夜谭。排除了万难，我们弄清楚了如何构建极其强大的AI，弄清楚了如何筹集足够的资金来建立基础设施以交付它，弄清楚了如何打造一家产品公司和商业模式，弄清楚了如何在大规模上提供相对安全和稳健的服务，还有很多很多。 很多公司都把「改变世界」挂在嘴边；但我们是真的做到了。 第三，关于这个行业的一些想法。 过去几年我个人的体会，以及我对为什么我们这个领域的公司之间会上演这么多莎士比亚戏剧般抓马事件的看法，归结起来就是一句话：「一旦你见识过通用人工智能（AGI），你就再也忘不掉了。」它带有一种真实的「魔戒」效应，能让人做出极其疯狂的事情。我不是说AGI本身就是那枚魔戒，而是那种「要成为控制AGI的那个人」的极权主义思想。 我能想到的唯一出路，就是坚定地与大众分享这项技术，不让任何人独占这枚「魔戒」。实现这一点的两个最明显的方法就是：赋能个人，以及确保民主制度始终掌握控制权。 关键在于，民主进程必须始终拥有比公司更大的权力。法律和规范肯定会改变，但我们必须在民主的框架内行事，哪怕这个过程会很混乱，而且比我们希望的要慢。我们希望成为一种发声渠道和一个利益相关者，但绝不希望拥有所有的权力。 对我们行业的许多批评，实际上源于对这项技术极高风险的真诚担忧。这是非常合理的，我们欢迎善意的批评和辩论。我对那些反技术的情绪感同身受，显然技术并不总是对每个人都有利。但总的来说，我相信技术进步能为你我的家人创造一个无比美好的未来。 在我们进行这些辩论的同时，我们应该降降温，少用点过激的言辞和手段，不管是在比喻意义上还是字面意义上，都少搞点爆炸，少炸点房子吧。 参考资料： https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/910393/openai-sam-altman-house-molotov-cocktail https://blog.samaltman.com/2279512 https://www.businessinsider.com/sam-altman-home-attack-molotov-cocktail-police-arrest-2026-4 本文来自微信公众号 “新智元” ，作者：新智元，36氪经授权发布。
4月7日，宁德时代内部人士表示，宁德时代已正式聘请紫金矿业创始人、前董事长陈景河担任公司矿业部门顾问，助力其拓展矿产供应链业务。（第一财经）
36氪获悉，据郑州发布，4月10日，为着力稳定房地产市场，更好满足多层次多样化居住需求，积极建设郑州青年发展型、生育友好型城市，郑州市住房保障和房地产管理局发布《关于进一步稳定房地产市场的通知》。具体事宜包括支持青年群体安居置业、强化多子女家庭购房支持、落实商业用房贷款首付比例、明确购房套数认定标准、优化公积金贷款申请条件、加大保障性租赁住房（人才公寓）��给、完善配套公共服务、推行二手房“一房一码”制度。该《通知》自印发之日起执行。
美国3月预算赤字为1641亿美元，预期为赤字1533亿美元。（财联社）
作者/吴琼 报道/投资界PEdaily 唏嘘一幕。 近日，知名AI创业公司Yupp宣布：将停止服务，于4月15日正式关闭。要知道，这距离Yupp产品上线才不到一年时间。 曾经，Yupp的故事颇具前景：瞄准AI模型评测赛道——通过免费模型服务吸引用户评测，再将测评数据卖给模型厂商。犹记得2024年，公司拿下3300万美元（约合2.2亿元）的豪华种子轮，身后聚集a16z合伙人、Google首席科学家、Twitter联合创始人等超45位天使投资人。 只是，Yupp却以极为荒诞的方式失败：投资人的钱还没花完，AI技术的演进就让其市场不复存在。而这一切，就发生在短短几个月之间。 拿下豪华种子轮，一家明星AI公司宣布倒闭 从成立到关门，Yupp只存活了22个月。 故事始于一支精英团队；创始人兼CEO Pankaj Gupta职业生涯遍布Twitter、Google，Coinbase等硅谷最顶尖的科技公司，且此前就有成功创业经验；联合创始人兼AI负责人Gilad Mishne曾是GoogleX的机器学习负责人；首席科学家Jimmy Lin是麻省理工学院博士、滑铁卢大学教授。 早在2010年，三人于Twitter相识，共同构建和优化大规模推荐与搜索系统，成为此后共同创业的契机。 直至2024年6月，他们共同成立Yupp。创业的理由很简单：彼时AI竞争激烈，全球涌现的大模型层出不穷，Yupp最初的设想是帮助用户比较和选择最佳模型，以应对AI可能带来的幻觉问题。 而另一边，大模型表现不仅取决于算力与算法表现，同样依赖人类反馈，AI企业往往基于这些反馈数据来优化、改进模型。他们正是从这两边需求中找到机会，创建一家AI模型评估平台。2025年6月，Yupp正式上线。 说起来，Yupp的商业逻辑很简单：用户在平台输入问题后，平台将从数百个AI模型池中抽取两个，并展示两份答案，用户可以反馈哪些模型更好并给出理由；完成反馈后，平台会随机给予用户一定数量的积分，相应积分可用于继续调用AI模型，还可以兑换成现金。 这里聚集了市面上最炙手可热的大模型，从ChatGPT、Claude，到Gemini、DeepSeek，还有Grok、Llama……超500种模型，任意选择，全部免费。 对用户来说，只需要在一个平台上就能体验多种模型，不仅免费还能收获一些零花钱，于是Yupp迅速走红。官方显示，目前Yupp已经吸引超过130万用户注册。 精英团队加上风头正劲的大模型赛道，投资人迅速集结。成立不久，Yupp就完成由a16z合伙人Chris Dixon领投的种子轮融资，金额高达3300万美元（约合人民币2亿元）。即便放眼硅谷，这样的大额种子轮也并不多见。 更为豪华的还有跟投阵营——谷歌首席科学家Jeff Dean、Twitter联合创始人Biz Stone、Pinterest联合创始人Evan Sharp、Perplexity首席执行官Aravind Srinivas、Cred首席执行官Kunal Shah、斯坦福大学的四位教授（Dan Boneh、Chris Re、Nick McKeown、Balaji Prabhakar）……超45位天使投资人，几乎聚集了AI圈最权威的面孔。 “Yupp的设计将人类的判断转化为一种可再生经济资源。随着新的交互不断涌现，数据会‘过期’，从而形成一个良性循环：更多的使用带来更及时的评估；更及时的评估催生出更优秀的模型；更优秀的模型吸引更多用户。”对于这笔投资，彼时a16z言语之中充满期待。 但这一切在几个月后戛然而止：Pankaj Gupta和Gilad Mishne共同在社交平台宣布：停止Yupp的服务。如今再点开Yupp官网，基于文本、图像、编码等多个分类，赫然躺着多个大模型排行榜。只是，它们再也不会更新。 谁杀死了它？ “我们的产品与市场契合度不够高”，Yupp告别博客中写到。 很难想象，一家AI创业公司最后却因AI发展太快而倒闭。在Pankaj Gupta的描述中，“仅在过去一年时间内，AI模型的能力格局发生了巨大变化，而且还将继续快速变化。未来不仅仅是模型，而是Agent系统。” 2025年Yupp上线时，AI行业的主流交互方式还是Chatbot——用户输入提示词，模型返回文本。这一模式下，“哪个模型回答得更好”确实有其市场。但AI的进化速度显然超过他们的预期。 短短几个月，行业风向发生巨大变化，Agent成为行业主题。正如年初爆火的“龙虾”OpenClaw，用户不再只是获取信息，而是需要事情被完成。相对应的，底层模型需要连接数百种工具和子系统，最终协同完成任务。 还没到达顶峰，Yupp就落入用户、客户双双流失的境地。 一方面，Yupp吸引用户的方式简单粗暴——免费且有利可图。但当头部模型的回答质量差距缩小，用户通过Yupp进行多模型比较的需求自然下降。 另一方面，虽然人类反馈数据对AI模型的后训练至关重要，但是Yupp提供的仅仅是普通消费者在免费使用时随手点击的偏好。而模型厂商的主流选择是，与Scale AI、Mercor等头部玩家合作，用PhD级别的专家提供高质量的强化学习反馈。Yupp与对手们提供的数据质量，显然不在一个量级。 尤其当下，对AI的评判标准变为“哪个Agent能帮我更好地完成任务”，相反，对于Chatbot层面的模型评估就显得没那么重要了。但对于Agent的评估，并非过去简单对比两段文字就能完成，而是需要在真实工作场景中验证，已经不再是普通用户所能实现的。 如此，Yupp终究难以生存下去。 那场豪华种子轮，意外成了Yupp最后的高光时刻。唏嘘的是，Yupp甚至没来得及用完融资的钱。“剩余资金将返还给我们的投资人”，Pankaj Gupta写到。一段创业故事就此结束。 AI洗牌潮，99%创业项目将消亡 “人间一年，AI一天”，大家如此形容当下AI演进速度。 自ChatGPT横空出世以来，全球掀起一场AI创业浪潮。AI为许多行业带来全新的想象空间，也带来过往难以想象的创业机会。中国信通院数据显示，截至2025年9月，全球人工智能企业达到37664家。未来几年，这一数据仍将以指数级上升。 这也带来了AI时代最魔幻一幕。 一边，AI正以前所未有的速度，催生新一批高估值公司。2025年全年诞生的新晋独角兽中，有六成是AI独角兽。许多公司从成立到成为百亿估值独角兽，不过短短一两年时间，这在过往互联网时代是难以想象的。 但另一边，AI技术爆发式迭代，从文本生成到图像、视频创作，从被动问答到主动执行任务的智能体系统，行业每隔数月就迎来一次范式革新。高压之下，许多AI初创公司从高光登场到黯然落幕的周期也被极度压缩。 稍不注意，就被AI快车抛下了。 最近轰动的当属Sora，这是OpenAI推出的文生视频模型Sora。2024年初，Sora以一段长视频引爆全网，就连马斯克也发出一句意味深长的感慨：“人类愿赌服输”。但两年过去，等来的却是一纸关停信号。 仅仅存活25个月，Sora“猝死”的理由很残酷。据美国《福布斯》杂志估算，Sora项目每年的运行成本高达50多亿美元，单月算力成本突破千万美元级别；但自上线以来，Sora应用程序内的总收入仅约210万美元，高昂的运维成本与微薄的收入之间形成鲜明对比。 一边是种子选手黯然退场，一边是新技术仍在以近乎疯狂的速度迭代突破。新旧交替之间，只留下无尽唏嘘。AI赛道的残酷正在于此：竞争白热化到甚至来不及为倒下的玩家驻足默哀，下一轮技术浪潮便已汹涌而至。 第一批AI项目开始倒闭了。早些时候，曾被看作是欧洲AI行业希望之星的Robin AI，被挂上了破产网站。究其原因，虽其瞄准的“AI+法律”行业颇具前景，但Robin AI里的功能，完全可以通过Claude等完成；缓慢的技术迭代速度更是成为原罪，使其逐渐与竞争对手拉开差距。最后，Robin AI被资本集体抛弃了。 想起几个月前，硅谷一篇名为《99%的AI初创公司将在2026年消亡》的文章刷屏。作者Srinivas Rao直言：“当下的AI繁荣，不过是互联网泡沫的翻版。” 他以2000年互联网浪潮为例，当时互联网被认为会改变世界，后来证明确实如此。电子商务、搜索引擎、社交媒体、在线服务，都在之后二十多年里迅速发展。当时同样涌现互联网创业潮，但很多企业在技术真正成熟之前，就因为资金、商业模式、竞争等种种问题被淘汰。 这样一幕也会在AI重演。“企业的发展轨迹与技术的发展轨迹有着天壤之别”，桥水基金创始人瑞·达利欧此前判断，“这类周期的常态是，技术会一直向前，但初期绝大多数企业都会倒闭，只有极少数能够存活。” 保持敬畏，且行且珍惜。 本文来自微信公众号 “投资界” ，作者：吴琼，36氪经授权发布。
国际货币基金组织（IMF）敦促日本央行继续加息，尽管中东冲突给日本经济前景带来了“重大新风险”。（财联社）
4月11日，滴滴自动驾驶公司CEO张博出席2026智能电动汽车发展高层论坛，新一代Robotaxi车型同步亮相。张博在演讲中表示，安全与体验是自动驾驶行稳致远的根基，滴滴自动驾驶坚持负责任的科技创新，将基于在AI核心技术、硬件、出行场景三大领域的积累，持续加大投入，不断优化产品和服务。去年四季度，滴滴自动驾驶在广州、北京部分示范应用区域开启全天候、全无人载客测试。
36氪获悉，4月11日，在智能电动汽车发展高层论坛（2026）期间，蔚来创始人、董事长、CEO李斌在采访中表示：“旗舰智驾芯片神玑NX9031和新版蔚来世界模型将在2026款乐道L90全面上车。今年蔚来公司非常重要的一件事，就是在20到30万级别中全面应用全球旗舰级的智驾芯片和智驾系统。”
36氪获悉，据“中国铁路”微信公众号消息，今年一季度，铁路建设优质高效推进，全国铁路完成固定资产投资1379亿元，同比增长5.1%，实现全年良好开局，为区域经济社会发展注入了新动能。
4月11日，智能电动汽车发展高层论坛（2026）举办，蔚来董事长李斌表示，目前电池和芯片占智能电动汽车超过50%的成本，产能、验证、组织生产的成本都非常高。之所以造成这样的局面，有两方面原因。一是电芯的规格不统一，制约成本、效率和市场响应能力。建议推动电芯标准化；二是芯片种类太多，芯片应该在种类上去做归一化，建议相关部门组织汽车公司把芯片的种类尽快统一，每个种类出一些可以互换的标准，这不仅有利于国产芯片上车，还有利于行业降本。（证券时报）
36氪获悉，近日，百度智能云推出的企业级算法自主优化智能体——百度伐谋Agent 2.0，再次登顶机器学习工程基准MLE-Bench，刷新SOTA成绩。其正式版本将于今年5月Create 2026百度AI开发者大会发布。据了解，MLE-Bench由OpenAI主导设立，包含75个来自Kaggle竞赛的真实工程难题。
日本经济产业省周六表示，这笔资金将用于支持Rapidus为信息技术企业富士通株式会社开展研发工作，富士通是日方希望能推动该标志性项目落地的首批客户之一。新增资金后，截至2027年3月本财年末，政府对这家初创企业的补贴与投资总额将升至2.6万亿日元（约合163亿美元）。该省称，一个外部委员会已视察了Rapidus位于日本北部北海道的芯片制造厂，并对其技术进展予以认可。（新浪财经）
36氪获悉，山东高速发布2025年年度报告。报告显示，期内实现营业收入239.25亿元，同比下降16.03%；归属于上市公司股东的净利润为32.06亿元，同比增长0.30%。公司拟向全体股东每10股派发现金红利4.20元（含税）。
大公司： 苏宁易采云升级“青云计划”，三年培育50个亿元级伙伴 36氪获悉，4月9日，2026苏宁易采云合作伙伴大会在南京举办。会上宣布升级“青云计划”，提出新一轮三年发展目标：培育50个以上年交易规模过亿的合作伙伴，拓展采购单位至800万个，新增超1600家KA客户，年度订单量提升至1470万单，供应商签约数量增至4000家以上。该计划将全面推动政企采购的智能化与无人化转型。 李佳琦回应“缺席”直播：没有退休 4月8日，主播李佳琦在淘宝直播活动中表示，可能缺席两个季度的直播，引发外界对其暂停直播猜测。4月8日晚间，李佳琦在小红书回应称，此前演讲系口误，是缺席两个月，不是两个季度，“没有退休”。（第一财经） 梅赛德斯-奔驰集团第一季度全球销量下降6% 4月9日，据报道，梅赛德斯-奔驰集团通过电子邮件发布的声明显示，其第一季度全球销量下降6%，至49.97万辆。集团第一季度纯电动车销量增长11%，达到50400辆。（界面） 新希望：3月商品猪销售收入15.47亿元，同比降19.86% 36氪获悉，新希望公告，公司2026年3月销售商品猪130.47万头，环比变动32.83%，同比变动18.00%，环比变动较大主要因2月恰逢春节假期，销量基数较低。商品猪销售收入15.47亿元，环比变动16.62%，同比变动-19.86%。商品猪销售均价9.74元/公斤，环比变动-14.93%，同比变动-33.06%，同比变动较大主要是市场供过于求所致。 市场消息： 获高盛投资的 “GO” 打车应用计划今年在日本上市 市场消息： 获高盛投资的 “GO” 打车应用计划今年在日本上市。（新浪财经） 业绩预告“大变脸”，股价跌停，中化岩土回应 4月9日，中化岩土“一”字跌停，报2.70元/股。消息面上，4月8日晚，中化岩土发布2025年度业绩预告修正公告，从原预计的归母净利润-8亿元至-6亿元修正为-14亿元至-9.5亿元，从原预计的扣非净利润-7.9亿元至-5.9亿元修正为-13.8亿元至-9.3亿元，从原预计的归属于母公司所有者权益0.17亿元至2.17亿元修正为-5.80亿元至-1.30亿元。对此，中化岩土证券部工作人员回应，此次大幅下修是由于审计机构进驻后在审计过程中发现了问题，由于数据差异较大，根据交易所相关规定，需要在年报发布前提前披露业绩预告修正公告。前期业绩预告是公司自己测算的，和下修后的业绩差异巨大确实不应该。（中证报） 起亚计划到2030年在设施和研发方面投入330亿美元 韩国起亚汽车公司周四表示，计划到2030年在设施和研发方面投入49万亿韩元（约合330亿美元），以加强其在未来出行领域的地位。该公司在一份声明中表示，2026-2030年的计划投资比上一个五年计划增加了7万亿韩元，其中43%将用于电气化、自动驾驶和机器人技术。起亚计划将其电动汽车产品阵容从2026年的11款车型扩展至2030年的14款，目标是在全球电动汽车销量达到100万辆，尽管行业增长持续放缓。（新浪财经） 宝马氢能扁平化储存系统2028年量产 宝马集团推出氢能扁平化储存系统，并将于2028年在新一代宝马X5上量产，搭载该储氢方案的宝马iX5氢燃料电池车或可实现750公里的续航里程。在补能方面，该系统可储存至少7千克氢气，并在5分钟内全部加满。（财联社） 投融资： “开普勒机器人”完成亿元级A++轮融资 36氪获悉，近日，“开普勒机器人”正式宣布完成亿元级A++轮融资。本轮融资由赛富投资基金领投，诺力智能装备股份有限公司、深圳民爆光电股份有限公司战略入股。开普勒CFO 谭峥嵘表示，本次融资引入的资本与产业股东资源，将为公司技术研发、场景落地与商业化拓展提供坚实支撑。同时，公司即将发布国内首个原生适配VTLA全感知模型的力触觉全栈数采解决方案。 “阿迈特医疗”获超2亿元D轮融资 36氪获悉，4月9日，“阿迈特医疗”宣布完成超2亿元D轮融资，本轮融资由浙生协同生命健康基金领投，河南重点知识产权基金、环球对冲基金管理有限公司等机构跟投。资金将用于加速核心产品（包括已商业化的二氧化碳无肾毒性造影装置及在研全降解支架）的研发、全球市场推广与国际战略布局。 新产品： 腾讯发布QClaw V2大版本 36氪获悉，4月9日，腾讯宣布QClaw V2大版本上线，新版本（V0.2.5）实现多Agent、应用连接器和龙虾管家三大核心能力，支持用户创建多个Agent，每个Agent可自定义不同的专长、技能和权限；同时打通众多第三方应用，让单任务操作步骤减少60%以上。针对用户最为关注的安全问题，QClaw上线“龙虾管家”功能，率先实现原生安全防护。在QClaw可一键开启安全防护环境，拦截恶意prompt、skill投毒、文件误删、敏感信息泄露等风险。 今日观点： 雅化集团：与津巴布韦政府进行了沟通，力争早日恢复锂精矿出口 36氪获悉，雅化集团在互动平台回复投资者称，公司与津巴布韦政府相关部门进行了积极有效的沟通，力争早日恢复锂精矿出口，相关信息请以官方公告为准，公司目前锂精矿库存能够保障国内产品生产需求。 其他值得关注的新闻： 商务部回应稀土出口管制：中美将通过经贸磋商机制保持沟通 商务部9日举行例行新闻发布会。有记者问，有报道称，美国贸易代表格里尔表示将与北京方面展开工作层对话，请问是否会对继续延迟稀土出口管制有任何讨论和计划？商务部新闻发言人何亚东回应表示，根据中美吉隆坡经贸磋商共识，中方2025年10月9日公布的相关出口管制等措施，暂停实施至2026年11月10日。中美双方将通过经贸磋商机制就各自关切持续保持沟通。（央视新闻）
“今日酒价”披露的最新批发参考价显示，4月5日，2026年飞天茅台原箱报1700元/瓶，较上一日下跌10元；2026年飞天茅台散瓶报1565元/瓶，较上一日下跌5元。（财联社）