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互联网从业者专属 内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容; 目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。 投稿/合作: @inside1024_bot 内容来源网络

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📈 Telegram 频道 互联网从业者充电站 的分析概览

频道 互联网从业者充电站 (@https1024) 中文 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 29 336 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 673,并在 中国 地区排名第 8 508

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 29 336 名订阅者。

根据 15 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 501,过去 24 小时变化为 5,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 1.63%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.07% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 477 次浏览,首日通常累积 313 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 1
  • 主题关注点: 内容集中在 6g.com, 充电站, 1000万, claude, 1820036.com 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
互联网从业者专属 内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容; 目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。 投稿/合作: @inside1024_bot 内容来源网络

凭借高频更新(最新数据采集于 16 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

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#出海运营秘籍👉@yunying23 五一过后打算新开一个账号,只发用AI写的图文笔记,再配合一点投流。 做这个事,是想跟大家证明:好的AI工具➕AI提示词➕获客内容公式➕微付费投流,就可以很轻松在小红书拿到精准客资,并且是持续稳定地获客。 这套SOP我们已经用在陪跑的N个项目中了,目前验证100%傻瓜式获客。 真的,不用是我,完全不会做内容、不懂运营的人都可以做到这样。

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看到很多博主推荐 Typeless 的文章,都出现了这个问题:失去了个性化表达,越来也转向模板化表达。 我付费了 Typeless 之后,重度体验了一下,感受是:语音转文字的AI功能,只是充当了翻译工作外加润色而已,如果写作的人失去了文风和个人的表达习惯,这就适得其反。这不是在写作,而是在批量机械式生产。 面向自己表达,是先注重「工具价值」;面向读者写作,还需要注重「情绪价值」和感染力。请不要丢掉内容的灵魂。

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上系统,数字化转型常见场景:一群人喊口号立项,过程推诿甩锅,结果it背锅 业务部门只口嗨不提供逻辑,当业务进系统时,所有模糊地带,都要拆开具体详细定义。 这个时候,业务部门退缩了,因为想清楚逻辑太痛苦了,重构太得罪人。 数字化的本质就是流程在造。而不是一味甩锅系统

#出海运营秘籍👉@yunying23 不知不觉 Thread 快 5w 阅读了,比上次 2w 多翻了一倍,看来方向是对的
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vibecoding写代码挺简单的,但是测试起来真是麻烦,尤其涉及了硬件

现在的直播真卷,一个运营就可以运营10个直播间了 互联网充电站

#出海运营秘籍👉@yunying23 有个云南年轻人想把一种小众茶卖到全国,我看到了什么? 在旅途里面聊聊股票跟房产,还有创业的项目
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看到一个「专为程序员编写的英语学习指南」,没有啥务虚的东西,教程通过深挖语言学习的本质,并用程序员易于理解的方式去思考,提供自己根据本质推演出来的训练方法和经验做参考,整体而言很理性也很有逻辑,适合想学习好英语的同学。 🤖 https://a-pr
看到一个「专为程序员编写的英语学习指南」,没有啥务虚的东西,教程通过深挖语言学习的本质,并用程序员易于理解的方式去思考,提供自己根据本质推演出来的训练方法和经验做参考,整体而言很理性也很有逻辑,适合想学习好英语的同学。 🤖 https://a-programmers-guide-to-english.harryyu.me/ 互联网充电站

跟潘乱聊聊音乐对短视频的意义。 Invalid media: video

真的,Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在,而且通俗易懂。 早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。 刚刚把笔记写完,也给大家分享下。 多说一句,好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。 我会先完整听完播客,然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来,再让 AI 帮着整理初稿,最后自己逐字修改优化。 如果全部交给 AI 做总结,那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI,对自己理解这件事其实没有任何价值。 OK,咱们进正题。 1 Demis 的态度非常明确,现在的大模型范式(大规模预训练 + RLHF + CoT)一定会是 AGI 最终架构的一部分,他不认为这会是条死路。 但要实现 AGI,还有几个关键问题要解决。这几个问题包括:持续学习、长程推理和记忆系统。 先从最容易看到的现象讲起,Context Window。 现在大模型处理长信息,最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k,后来 32k,再后来 100 万 Token。听起来很厉害,但本质上是暴力堆砌。 Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory,工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西?心理学里有个经典数字,7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下,再多就溢出了。 大模型呢?已经做到 100 万 Token。 按理说,模型的工作记忆比人大几十万倍,应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。 问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里,里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多,其实是一团乱麻。 那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用? 因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事,记得童年的事,记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里,而是另一套系统。 具体来说这套系统是海马体,大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。 研究发现,人睡觉的时候,特别是 REM 睡眠阶段,大脑会重放白天重要的片段,让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里,温柔地融进了旧的知识体系。 这个把新东西融进旧知识库的过程,就是持续学习。 模型现在没有这套机制。每一次对话结束,刚学到的东西就会忘记。下次重新打开,还是上次那个模型,没长进。 2 再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。 长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事,听完会立刻明白他说的是什么。 他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace,也就是它在那里到底想了什么。 然后他发现一件怪事。 模型考虑一步棋的时候,思考链里清清楚楚写着,这步是个昏招。但接下来,它没找到更好的走法,于是又走回这步昏招。 明明知道是错的,还是把错的那一步走出去了。 这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。 正常人下棋,意识到一步是昏招之后,脑子里会有一个反应,停一下,再想想。停一下、再想想这个能力,模型现在没有。它能在每一步局部判断对错,但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。 这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走,每一步看起来都合理,但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。 说到底,模型缺的是一种内省。 3 学习、长程推理、记忆,这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。 除此之外,他还反复提到了创造力。 2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋,第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间,全世界的围棋高手都看呆了。 所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里,但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现,是一步神来之笔。 很多人觉得,这就是 AI 的创造力来了。 但 Demis 说,对他自己来说,Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。 这两件事的区别非常关键。 Move 37 是在围棋这个现成的规则里,找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式,是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害,但能不能自己造一个框架,是另外一回事。 Demis 给了一个具体的设想。 如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏,五分钟能学会规则,要好几辈子才能精通,棋局有审美,一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述,自己倒推出围棋? 目前做不到。 为了把这件事讲得更清楚,Demis 还提了一个测试,他自己叫爱因斯坦测试。 用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型,看它能不能在 1905 年那个时间点,自己推出狭义相对论。 爱因斯坦在 1905 年那一年里,连写了几篇改变物理学的论文,后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的,是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。 爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。 目前的大模型主要在做两件事,pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律,一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构,搬到另一个全新的领域去用。 这个能力,模型现在还没有。也可能是有,但用法不对所以激发不出来。 4 除此之外,Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断,他说未来 6 到 12 个月,真正的价值不在更大的模型,在更小的模型。 这一部分内容我反复听了好几次,确实突破我的已有认知。 不知道大家的想法,反正我自己,这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。 那小模型的价值到底在哪? 最直接的是成本。同样一个任务,小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。 但 Demis 说,比成本更重要的其实是速度。 这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。 他的原话是,当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%,也就是已经相当不错的时候,剩下那 5% 到 10% 的能力差距,比不上速度带来的好处。 比如现在工程师用 AI 写代码,已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来,几秒之内就能看到结果,不行就改,再不行再改。 这个一改再改的循环跑得越快,做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒,整个工作流就被打断了。 更关键的是,快到一定程度,工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法,思维不被打断。 这件事写过代码的人都懂,进入心流和频繁掉出心流,产出的差距是数量级的。 Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型,每次慢一秒,整个任务就慢一分钟。慢到一定程度,Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。 小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。 比如手机、眼镜、家用机器人,需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快,还有一个特别重要的好处,隐私。 家里机器人看到的视频、听到的对话,全部在设备本地处理,根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项,是底线。 成本、速度、边缘部署,这是小模型的价值。 5 讲完小模型的价值,接下来一个更关键的问题是,能力被压到这么小的参数里,会不会有上限? Demis 的判断是,目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。 支撑这个判断的,是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型,然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后,小模型用极少的参数,能复现原来 95% 以上的能力。 为什么 DeepMind 这么重视蒸馏?因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中,前提是低延迟、低成本。前沿模型再强,每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路,恐怕很难走得通。 一个前沿模型发布之后,6 到 12 个月内,他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。 在很多场景中,小模型和大模型会相互配合。 举个例子,一个端到端的智能助手,绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理,模型直接在设备里读懂,不需要往云端传一遍。 只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题,才向云端的前沿模型发起请求。 也就是说小模型在边缘做主力,前沿模型在云端做后援。 不过,这个构想对小模型的要求也比较高,它不能只会处理文字,还得能理解物理世界。 这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态,不光处理文字,也处理图像、视频、声音。 一开始这么做比只做文本要难得多,但眼镜也好,机器人也好,需要的是一个能看懂周围世界的模型,不是一个只会聊天的模型。 讲到这里,小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立,不是前沿模型的廉价替代品,而是另一条同样重要的路。 嗯,很有启发。

那国首都国际机场、广州白云机场都出现返祖现象——工作人员男男女女皆着明制汉服。 是偏贵族服还是小厮服? 长衣宽袖方便工作吗? 着装时间付工资吗? 短发或发量少的要用假发做发髻吗? 干洗还是湿洗会增加成本吗? 是节日临时换装还是准备试点成为常态? 互联网充电站

Meta再次收购中国创始人的AI公司,合规角度的三点观察 2026年5月1日,Meta官宣收购机器人模型公司Assured Robot Intelligence(ARI),未披露具体交易金额。与此前引发较大争议的Manus交易类似,本次收购的核心仍然是“收购团队”:两位创始人王小龙和Lerrel Pinto及其团队将整体加入Meta,参与其机器人与AI相关研发工作。 ARI的核心团队颇有些中国色彩。创始人之一王小龙是华南农业大学的本科、中山大学的硕士,后来在卡耐基梅隆大学读完博士,在加州伯克利分校做博后研究,随后到加州圣地亚哥分校担任副教授,同时还在英伟达做过研究员。王小龙曾获得斯隆研究奖和美国国家科学基金会NSF CAREER Award,发过多篇顶会论文。 另一位创始人Lerrel Pinto同样是卡耐基梅隆大学的博士,和王小龙同期在加州伯克利分校做博后研究,随后到纽约大学担任助理教授。此前他还创办了另一家机器人公司Fauna Robotics,这家公司在2025年成功被亚马逊收购。 除了两位核心创始人之外,另有一位Xuxin Cheng在早期加入了ARI。他在2020年从北京理工大学本科毕业,卡耐基梅隆大学硕士毕业后在加州圣地亚哥分校读博,是王小龙的博士生。 团队在大约一年前创立了ARI,核心方向是为机器人提供通用的“决策与控制能力”,通过强化学习、运动捕捉、轨迹优化等方法,训练控制模型,使得机器人能够在真实物理环境中完成复杂动作和任务。这也是当前具身智能领域最重要的技术方向之一。 本次被收购之前,ARI只宣布了一笔由AIX Ventures进行的种子轮融资,也未披露估值和融资规模。 从公司架构上看,ARI注册于特拉华州,属于典型的Delaware C-Corporation结构,这也是美国绝大多数科技初创公司的标准选择。目前没有迹象显示其采用开曼、新加坡、或其他离岸架构。 从合规层面讲,这次收购至少有三个观察点: 第一,不论中美的监管都是有限度的。 Manus交易被国家发改委叫停之后,市场普遍提高了对中美政府监管审查的预期,尤其是在中国的技术出口与国家安全领域。但从实践来看,无论是中国还是美国,监管资源与审查范围都不可能无限扩张。 以美国为例,CFIUS理论上可以审查几乎所有涉及外国人投资的交易,但实际每年审查案件数量仅为300-400件。其关注重点始终集中在少数具有代表性的交易——即涉及关键技术、核心产业,或可能对国家安全产生实质影响的企业。 中国的监管逻辑与之类似。当前技术出口管制规则仍处于动态调整之中,但可以预期,其关注重点同样集中在具有重大技术和产业影响力的企业。而从Manus案体现出的监管逻辑来看,中国的监管部门更关注是否存在中国人才、中国技术、中国公司的成建制外迁,绝非不欢迎所有有中国创始人的企业并购。 Manus案自有其特殊性。Manus的交易之所以在中美两边同时受到高度关注,很大程度上源于其在早期被部分中国媒体赋予了“第二个Deepseek”“国运级产品”的定位,而Meta对Manus的收购价格又显著高于同时进行的其他类似交易。种叙事显著放大了其政策敏感性,几乎注定了其后续将面临更高强度的监管关注。 相比之下,无论是ARI,还是当前绝大多数科技初创公司,都难以被认定为涉及核心国家安全利益。特别是ARI的核心研发团队依托于美国大学,一开始就在美国研发,受到中国监管部门注意的可能性更小。因此,在正常情况下,绝大部分公司都不会面临Manus那种级别的监管压力。 第二,股权结构不要迷信“设计技巧” 近期市场出现了大量关于“如何通过股权结构规避监管”的讨论。实践中的结论其实非常明确:不应寄希望于通过复杂的股权结构、合同安排,甚至代持来规避中美任一方的监管。 早在2024年,我就在文章里提出,红筹架构已经很难适应中美政治格局下AI初创企业的需求。后来不断出现的新政策、新动向,包括今年年初有关红筹公司上市的讨论,都印证了我的这一观点。 在当前的环境下,初创公司所能采取的路径无非三种: (1) 以中国为主体:以中国公司为融资主体,通过人民币融资或将外资转化为人民币,并通过ODI开展海外业务,未来通过A股或H股上市。 (2) 以美国为主体:以特拉华C-Corporation为融资主体,按照美国市场通行的NVCA等文件开展融资与公司治理。至多对非美国创始人或投资人,以BVI主体持股进行一定税务优化。 (3) 中美分拆为两个主体:中国的归中国,美国的归美国,通过技术服务或产品供应实现协同,中美主体的股东可能镜像安排,更大可能是中国投资人投资中国公司,美国投资人投资美国公司。严格来说也是上述两种方案的变种。 股权结构本身的可操作空间其实非常有限。整体而言,公司架构越简单、越标准,反而越具备可持续性。一些“擦边”结构在短期内或许有效(具体的在这里不多说),但对于未来具有融资或上市预期的公司而言,长期不可依赖。 ARI的收购再次印证了这一点:对于一家美国初创公司而言,采用标准的特拉华架构,往往已经是最优解。 第三,机器人行业不可能脱离中国,需要动态合规管理 与纯软件或AI应用公司不同,机器人(具身智能)行业具有显著的制造属性。这意味着,无论公司注册地或研发地在哪里,其供应链几乎不可避免地与中国产生联系。从现实情况来看,全球范围内成熟且规模化的制造能力仍然集中在中国。即使是一家完全美国本土的机器人公司,其技术开发与供应链体系也很难完全与中国脱钩。 机器人行业公司需要格外关注下述几个合规问题: (1)技术出口与研发分工:考虑到中国的技术出口管制,受限技术无法在中国开展研发,而部分非敏感技术(如UI或通用模块)则可以在中国开发,但需要精细划分和合规设计。 (2)数据合规问题:不论是中国还是美国,都有比较严格的数据出境的规定。特别是面向美国消费者市场的机器人产品,在使用过程中必然会收集大量美国个人信息,要特别注意14117行政令及配套规则下有关数据本地存储、本地访问等的规定。 (3)供应链与反向投资审查:如果公司的成本结构中对中国供应链的依赖较高,可能触发美国对外投资或供应链安全相关的审查风险。 对于这类“无法脱离中国”的美国创业公司而言,上述问题将成为长期需要动态管理的核心合规议题。 不论是中国还是美国,跨境监管持续“选择性强化”,而不是“全面收紧”,可能是未来半年到一年的主基调。

API 安全的 12 个重要技巧: 1. 使用HTTPS: 就像信封保护信件内容不被偷看一样,HTTPS帮助确保你通过互联网发送的数据是安全的,避免被不该看到的人窥视。 2. 使用OAuth2: 想象有一个专门的保安,只让有门禁卡的人进入大楼。OAuth2是网络上的保安,确保只有得到允许的应用和服务可以访问你的数据。 3. 使用WebAuthn: 如果你的手机或电脑是一把钥匙,WebAuthn就是确保这把钥匙只能开启你的锁。它帮助用更安全的方式登录网站,而不仅仅是密码。 4. 使用分级API密钥: 就像有的门禁卡只能让你进入大楼的一层,而有的可以让你使用电梯去任何楼层。分级API密钥意味着不同的密钥允许不同级别的访问权限。 5. 授权: 确定谁可以进入哪些房间。就像你家的不同钥匙可以开不同的门,授权确保每个人只能访问他们需要的信息。 6. 速率限制: 避免有人连续敲门太多次,打扰到里面的人。速率限制确保服务不会因为太多请求而崩溃,保持服务稳定。 7. API版本控制: 就像游戏更新新版本加入新功能,但旧版本仍可用。API版本控制允许开发者引入新功能而不打乱使用旧版本的用户。 8. 白名单: 创建一个允许访问的人名单。只有名单上的人可以访问服务,保护你的服务不被未经授权的访问。 9. 检查OWASP API安全风险: OWASP列出了网上最常见的安全问,就像一个检查清单,帮助你避免这些问,保护你的API不受攻击。 10. 使用API网关: 想象一个大楼的前台,决定访问者能去哪里。API网关管理所有进入系统的请求,提供额外的安全层。 11. 错误处理: 当事情出错时,正确地告知发生了什么,而不透露太多信息。这就像是当你的APP出错时,给出有用的提示而不是让问变得更糟。 12. 输入验证: 确保别人给你的信息是你期待的类型和格式。就像你只接受合法的货币支付,输入验证帮助确保接收到的数据是安全和可用的。 互联网充电站

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