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8大平台被集體約談,釋放重磅訊號
網際網路招聘圈迎來一記重磅消息!近日,人社部聯合中央網信辦、工信部、公安部、金融監管總局五大部門罕見聯手,對智聯招聘、BOSS直聘、58同城、脈脈、抖音、快手、微博、百度貼吧這8家主流平台,開展集中行政指導。這次約談,不是走過場。五部門直接給出了“五個到位”的剛性要求,條條戳中痛點,壓實平台主體責任,沒有任何模糊空間——資質稽核到位嚴查企業營業執照、人力資源服務許可證,杜絕皮包公司、黑中介混進平台,從源頭堵住虛假招聘的入口;資訊明示到位崗位薪資、工作地點、合同形式必須清晰透明,嚴禁“高薪畫餅”“薪資面議”模糊化誤導,再也不用猜來猜去;內容稽核到位全面攔截虛假崗位、性別/戶籍歧視、“央國企內推”“保錄”等違規噱頭,淨化招聘內容;風險防範到位重點監控“培訓貸”、入職收費、押金等詐騙套路,建立主動識別模型,提前規避求職陷阱;處置管控到位對違規資訊、違規帳號快速封禁,平台要承擔連帶責任,不再甩鍋給企業。打工人苦招聘亂象久矣,尤其是基層求職者、應屆生、靈活就業者,一不小心就踩到招聘平台的坑——面試時說好的8-15K薪資,入職後發現底薪只有3K,其餘全是浮動績效,純屬畫餅;明明是招聘文員,到了現場卻被誘導貸款培訓,BOSS秒變債主;抖音、快手上刷到的“無需經驗、日入上千”,實際是引流騙局,連辦公地點都沒有;更有甚者,簡歷提交後,每天接到無數騷擾電話,資訊洩露成常態。此前,x聯招聘等平台也曾因簡歷洩露被315晚會曝光,但整改多流於表面,虛假招聘、違規套路換個形式又捲土重來。這次五大部門跨領域聯合執法,形成監管合力,就是要打破一陣風式整治,讓平台真正扛起責任,不再重流量、輕稽核。不用多說,這次約談對求職者來說,絕對是實打實的利多。未來找工作,虛假崗位會大幅減少,薪資、崗位資訊更透明,“培訓貸”“入職收費”等騙局會被重點打擊,求職再也不用步步驚心,權益保障也會更到位。而對平台而言,強監管意味著合規成本、稽核成本會顯著增加。那些依賴低質流量、縱容違規資訊變現的平台,會被逐步淘汰;而注重資訊稽核、重視使用者體驗的平台,會在行業洗牌中脫穎而出。短期來看,部分平台可能會因為嚴格稽核,出現崗位資訊縮水的情況,但長期來看,這會倒逼行業從流量競爭轉向信任競爭,讓網路招聘回歸幫人找工作、幫企業找人才的本質。不管是電商、社交,還是招聘平台,流量為王的時代已經過去,責任為王才是未來的核心。平台越大,責任越重,尤其是涉及使用者切身利益的領域,更是不能有絲毫鬆懈。對於咱們求職者來說,未來可以更安心地找工作;對於行業來說,只有守住合規底線,才能走得更遠。 (BAT)
上帝的靈魂:Google,27年理想、演算法與網際網路的終極信仰
它從誕生第一天起,就懷揣著一個終極夢想:整合全世界的資訊,讓每個人都能自由接近真理。微軟信秩序,Google信真理。微軟給世界砌牆,Google給世界開一扇門。25年過去,Google從史丹佛宿舍裡兩個年輕人的奇思妙想,變成了佔據全球搜尋市場90%份額的資訊帝國。它那句"不作惡"的口號,曾經讓整個矽谷為之側目的理想主義,現在看來,到底是天真還是傲慢?這是一個關於理想主義如何被現實改變,又如何改變世界的故事。創世紀:佩奇布林、PageRank與火人節精神1995年,史丹佛大學。兩個博士生,拉里·佩奇23歲,謝爾蓋·布林22歲。佩奇那時候滿腦子都是奇怪的想法——太空電梯、自動駕駛,他想下載整個網際網路,看看連結之間到底藏著什麼秘密。布林喜歡資料探勘,兩個人湊在一起,搗鼓出了PageRank。這個演算法邏輯很簡單:如果很多高品質頁面都連結到你,說明你更重要。佩奇想到了隨機衝浪——假設一個人在網上隨便點連結,他停在那裡的機率,就是這個頁面的權重。布林把它變成了一個巨大的矩陣方程,解出來就是每個網頁的排名。那時候所有搜尋引擎都在比誰收錄頁面多,誰讓使用者在網站停留更久。沒人關心使用者能不能真正找到想要的東西。Excite的CEO當年看過佩奇布林的演示,直接說:"如果搜尋引擎讓使用者很快離開,我們怎麼賺錢?"佩奇和布林不能理解。搜尋引擎的本職不就是幫人快點找到答案嗎?為什麼要把人拴在你的網站上?這個簡單的想法,改變了一切。1998年,Google公司成立。安迪·貝赫托爾舍芬給他們開了一張十萬美元的支票,那時候公司還沒註冊,支票放在車後座呆了好幾個星期。第一個辦公室在蘇珊·沃西基家的車庫,後來這位蘇珊成了YouTube的CEO。早期Google是什麼樣子?滿屋子都是熔岩燈和彈跳球,員工可以帶貓上班,每周五免費聚餐,創始人穿著沙灘褲去面試。保羅·布赫海特在一次價值觀討論會上,寫下了那句改變Google的話:不作惡。佩奇和布林一眼就看中了這句話。不是說Google人從不犯錯,而是我們不做那種為了錢欺騙使用者的事。其他搜尋引擎把付費結果混進自然結果,那就是惡。我們不這麼幹。那時候的Google,骨子裡就是火人節的精神——徹底的自我表達,好奇,反叛,相信資訊自由。凱文·凱利當年採訪佩奇,問你們做搜尋到底想幹嘛?佩奇說:"我們對搜尋不感興趣,我們在做人工智慧。"從第一天起,Google就不是一家單純的搜尋引擎公司。它是一場運動,一種信仰,一次人類試圖用理性與演算法,接近上帝視角的偉大冒險。它的敵人從不是對手,是無知、混亂與謊言。啟示錄:擴張、Android、演算法霸權,不作惡慢慢褪色Google長成巨人的速度,比任何人想像得都快。2000年,Google簽下第一筆大廣告生意,它學會了靠搜尋關鍵詞賣廣告,而且做得比任何人都好——廣告和搜尋結果分開,不欺騙使用者,不搶內容的風頭。這一套模式跑通,Google就成了印鈔機。2004年上市,市值一路漲上去。它開始擴張,做信箱,做地圖,做瀏覽器,做手機作業系統。2005年買下Android,這是Google歷史上最關鍵的一步收購。那時候諾基亞統治手機,蘋果還沒出iPhone。Google把Android免費開放,給所有手機廠商用,靠著這一招,幾年之內就佔領了全球手機市場。現在你拿起任何一部Android手機,都意味著Google又多了一個資料入口,又多了一個廣告管道。這個階段的Google,什麼都想做。它想掃描全世界所有的書,想給整個地球拍照做地圖,想做無人駕駛,想研究延長人類壽命。它有錢,有人才,有理想,覺得什麼都可能。但問題也跟著來了。當你佔據了搜尋市場九成份額,當你控制了Android,當你把廣告生意做到網際網路每個角落,你就不再是那個反叛的壞小子了。你變成了你當年反對的那種人。歐盟開了罰單,美國司法部把Google告上法庭,說它壟斷搜尋,壟斷廣告技術,排擠對手。2025年,美國法官判決,Google確實存在非法壟斷,但拒絕強制拆分。歐盟罰了它29.5億歐元,說它在廣告技術領域濫用壟斷地位。"不作惡"這句話,慢慢變得有點尷尬。你說你不作惡,但你利用壟斷地位排擠競爭對手,這算不算惡?你收集全世界使用者的資料訓練你的演算法,這算不算惡?你把自己的服務排在搜尋結果前面,打壓對手的連結,這算不算惡?當年佩奇布林說,廣告如果相關就不是惡。現在,廣告佔了Google收入八成,演算法推薦的每一條結果背後,都有廣告的考量。理想主義的底色還在,但它已經長成了一個龐然大物。理想不得不在商業現實面前,一點點讓步。不作惡不是錯,但當你變成了整個網際網路的守門人,你握的權力太大了,你怎麼證明你不會濫用?煉獄:AI時代、DeepMind、內部撕裂,Gemini的追趕OpenAI拿出ChatGPT的時候,Google驚呆了。全世界都知道,Transformer是Google大腦發明的,Attention機制是Google的人提出來的,AlphaGo打敗李世石的時候,OpenAI還不知道在那。怎麼最後被OpenAI搶了先手?這不是技術問題,這是文化問題。Google內部太龐大了,部門牆嚴重。DeepMind在英國,做研究很厲害,但和產品部門脫節。Google搜尋是現金牛,沒人敢動搜尋廣告的奶酪。當外邊AI革命已經開始,Google內部還在爭論,大模型會不會衝擊搜尋廣告生意。猶豫之間,OpenAI起來了,微軟all in了,Google被打了個措手不及。桑達爾·皮查伊作為CEO,不得不發動"紅色警報",把所有資源壓上去,趕做Gemini。這兩年,Google內部撕裂得厲害。老派Google人覺得,公司忘記了初心,只想著跟微軟搶市場,不關心真正的AI進步。新來的人覺得,理想不能當飯吃,OpenAI都快摸到AGI了,你還在那裡講情懷。2025年底,Gemini 3發佈,性能上反超了GPT-5,市場終於承認,Google還是那個技術Google。它重新回到了AI競賽的領先位置。Nano Banana這個AI圖像應用還爆火了一把,使用者量漲得飛快。但問題沒解決。DeepMind和Google搜尋怎麼融合?AGI研究和廣告生意怎麼平衡?當你真的做出了比人類更聰明的AI,你這個"整合全世界資訊"的使命,到底要往那裡去?25年前,兩個博士生想給網際網路排個序。現在,他們需要給整個世界排個序。這是Google的煉獄。它曾經是創新者,現在它成了在位者。它要在保持自己龐大廣告帝國運轉的同時,再領導一次AI革命。這件事,太難了。神性與魔性:知識原教旨主義,工程師神權,無形統治站在2026年看Google,你會發現它骨子裡有一種東西從來沒變——知識原教旨主義。佩奇和布林從史丹佛出來,他們真的相信,資訊自由流動能讓世界變得更好。他們真的相信,演算法比人更公正,更多的資料能訓練出更好的智能,更好的智能能解決人類更多的問題。這種信仰,讓Google做出了很多偉大的事情。Google學術免費給全世界研究者用,Google翻譯免費給十幾億人用,Android免費給廠商用,TensorFlow開源給全世界開發者用。沒有Google這些免費開放的東西,AI革命不會來得這麼快。但這種信仰也有它的魔性。當你相信只有演算法能帶來真理,你就會不自覺地把工程師的利益,變成整個行業的規則。你掌握了排序的權力,你就是資訊世界的神。使用者點什麼,不點什麼,看什麼,不看什麼,都由你說了算。這就是一種無形的統治。使用者自己不知道自己想要什麼,演算法知道。出版商自己不知道內容該怎麼排序,Google知道。這種權力,比看得見的壟斷更可怕。我聽過一句話,說得狠:"Google不存在了,現在它只是一個索引一切、收割一切的函數。"這句話極端,但說出了一部分真相。Google每天處理幾十億次搜尋請求,每一次請求都是一次對世界秩序的確認——誰重要,誰不重要,誰排在前面,誰排在後面。這個排序,就是權力。另一方面,Google的好奇心從來沒死。它投了那麼多錢給DeepMind,研究AlphaFold,破解蛋白質結構,幫助科學家研發新藥。它投那麼多錢做自動駕駛,做量子計算,這些生意十年內都不一定能賺錢,但它還是投了。Google骨子裡還是那個史丹佛的博士,它對這個世界真的好奇。它真的想知道,智能到底是什麼,宇宙到底是什麼,人到底是什麼。這種神性和魔性並存,就是Google最有意思的地方。它一邊做著廣告生意收割全世界,一邊用錢砸著那些可能改變人類命運的基礎研究。它一邊握著資訊權力享受壟斷利潤,一邊又相信AI能讓世界變得更好。靈魂拷問:理想痕跡與現實枷鎖Google走到今天,核心矛盾從來沒變:理想和生意,到底能不能共存?當年兩個人成立公司,使命是"整合全球資訊,供大眾使用,使人人受益"。這個使命太偉大了,偉大到任何商業公司都扛不住。整合全球資訊,這本身就是神才能完成的任務。你一個商業公司,憑什麼?你要賺錢,你就必須靠廣告,靠廣告你就必須拿使用者資料說話,拿資料說話你就必須收集越來越多的資料,收集越多你權力越大,權力越大你越容易壟斷。這是一個繞不出去的循環。"不作惡"這句話,現在看來更像一個自我約束。但當公司大到這個規模,自我約束夠嗎?佩奇早就不管日常業務了,布林也很少出面,他們去研究長壽和飛行汽車了。公司交給皮查伊,皮查伊要對股東負責,要增長,要利潤,理想就得給業績讓路。你能怪皮查伊嗎?不能。上市公司就是要增長,這是現實的枷鎖。但你回頭看,Google身上的理想痕跡還是抹不掉。它至今還是世界上研發投入最多的科技公司之一,2024年研發投了差不多500億美元,大半砸在AI和基礎研究上。很多研究短期看不到回報,但它還是投了。這個世界就是這麼矛盾。你要做改變人類的大事,你就得有錢,你要有錢你就得做生意,做生意你就得遵守商業世界的規則,遵守規則你就不得不改變你當初的樣子。Google沒有逃出這個矛盾,它只是在裡面走著,走著。終局:資訊之神的兩條路現在站在AI時代的門口,Google面前有兩條路。一條路,繼續沿著現在的方向走,靠著搜尋廣告的巨大現金流,拖著AI往前走,慢慢把AI整合進搜尋,整合進所有產品,最終成為AI時代的資訊基礎設施。它依然是資訊之神,掌握著每個人獲取知識的入口,繼續賺它的錢,繼續做它的研究。另一條路,更激進也更危險——徹底擁抱AGI,把整個公司壓上去,真的做出接近人類水平的通用人工智慧,那時候,Google會變成一個完全不一樣的公司,它可能真的改變人類文明,也可能把自己拖進未知的深淵。歷史在這裡有一個很有意思的隱喻。五十年前,IBM是電腦行業的上帝,它相信大型機,看不起個人電腦,然後微軟和蘋果起來了。二十年前,微軟是PC時代的上帝,它看不起網際網路搜尋,然後Google起來了。現在,Google是資訊時代的上帝,它面對AI這波浪潮,能不能跳出這個帝國輪迴?AI比搜尋更大,比移動更大,比PC更大。這一次,輪到Google坐那個當年IBM和微軟坐過的位置了。它能贏嗎?我不知道。但我知道,Google從誕生那天起,它就不是一家普通的公司。它承載了一代人對資訊自由、對理性、對演算法能改進世界的理想。就算Google那天真的輸了,這種理想也會留在網際網路的基因裡,被後來者繼續帶走。結語:人類對真理的永恆渴望微軟是上帝的意志,它給世界秩序。Google是上帝的靈魂,它給世界方向。微軟信的是,人類需要秩序,秩序帶來效率,效率帶來繁榮。Google信的是,人類需要真理,接近真理才能進步。五十年商業史,這兩個巨人,一個代表了對秩序的永恆追求,一個代表了對真理的永恆渴望。Google走了27年,從兩個史丹佛博士生的宿舍,走到今天市值超過三兆美元的資訊帝國。它變了很多,它不得不向現實低頭,它不得不做生意,它不得不壟斷,它不得不應對反壟斷訴訟。但它骨子裡那種東西,那種對未知的好奇,那種相信資訊自由能讓世界更好的信念,還在。它在神性和人性之間徘徊,在理想和現實之間拉扯。這種徘徊,本身就是它最真實的樣子。人類對真理的渴望,從來不會停止。總會有人,像當年佩奇和布林那樣,抱著奇怪的想法,想要整合全世界的資訊,想要用演算法接近上帝。就算Google那天不在了,這種渴望也會一直存在。這就是上帝的靈魂,它永遠不死。感謝你讀到這裡。每一次閱讀,都是一場小小的相遇。如果文章對你有啟發,歡迎點亮在看,也可以星標公眾號,不錯過每一次重逢。你的支援,是我持續更新的最大動力。 (灼灼桃野)
2026 十大台北行銷公司推薦:值得參考的名單與挑選重點整理
十大台北行銷公司推薦排名搶先看艾斯伊歐行銷公司MTMG SEO台灣SEO公司Santa多媒體整合行銷奧斯曼數位行銷台北數位集團尋鹿人整合行銷宏林跨媒體上策行銷吃飽飽創意行銷評選台北行銷公司的五大關鍵指標如果我要評選一家行銷公司,我不會只看它的名氣大不大,或網站做得漂不漂亮。真正值得合作的行銷公司,重點在於能不能理解品牌需求、提出可執行策略,並且持續帶來實際成效。我自己在評估時,通常會先看以下 5 個關鍵指標,這幾項就像篩選合作夥伴的基本門檻,能幫我快速判斷這家公司到底是「很會說」,還是真的「很會做」。選擇哪一種類型的行銷公司合作很重要我自己在找行銷公司時,最深的感受就是:不是每一家行銷公司都適合每一種品牌需求。很多企業在挑選合作對象時,容易先看知名度、價格,或者單純被業務話術吸引,但真正影響合作成效的,往往是「你選的這家公司,是否剛好符合你現在的目標」。這件事很重要,因為不同類型的行銷公司,擅長解決的問題其實完全不一樣。舉例來說,如果我現在最想解決的是自然流量不足、網站沒有排名,那我就不會優先找以廣告投放為主的公司,而是會把重點放在 SEO、GEO、內容策略或網站架構優化能力比較強的團隊。反過來說,如果品牌正處在短期衝業績、快速測試市場的階段,那麼擅長廣告操作、素材測試與轉換優化的公司,可能比單純做內容的團隊更適合。也就是說,行銷公司沒有絕對的好壞,只有適不適合目前的商業目標。我認為,企業最常見的問題不是「找不到行銷公司」,而是「選錯行銷公司類型」。明明需要的是整體品牌規劃,卻找了只會代操廣告的團隊;明明需要的是穩定累積搜尋流量,卻找了只擅長短期曝光操作的公司。這種方向一旦一開始就錯了,後面就算花了不少預算,也很容易出現流量有了、但沒有詢問;曝光很多、但沒有成交;每個月都有在做事、卻始終看不到成長的狀況。所以在我看來,選擇哪一種行銷公司,某種程度上比單純比較哪一家行銷公司更重要。因為選對類型,才有機會讓策略、資源與預算真正對準目標;選錯類型,合作再久都可能只是原地打轉。對企業來說,先釐清自己現在最需要的是品牌曝光、名單成長、網站排名、廣告轉換,還是整合行銷規劃,再去找對應專長的團隊,這樣整體合作才會更有效率,也更容易做出真正有價值的成果。台北十大行銷公司推薦排名清單下列就是我依照市場上的口碑與觀察一些論壇的合作評價,所整理出來比較推薦的台北前十大行銷公司艾斯伊歐我會把艾斯伊歐定位成整合型網路行銷公司。從官網公開內容來看,他們主打一站式網路行銷服務,涵蓋 SEO、GEO、廣告投放與網頁設計,也強調能協助品牌布局台灣與海外市場。對我來說,這類公司最大的特色,是能把搜尋排名、網站架構與整體行銷規劃一起整合,對想一次處理多項需求的企業來說會比較有效率。MTMG SEOMTMG SEO 也是網路上相當推薦的一間整合式的網路行銷公司。他們的官方網站提到提供 SEO、GEO、品牌行銷與網站設計等服務,公開商家資料也列出 Google/FB 廣告、電商網站規劃與 GA、Search Console 分析。若品牌希望不只是做單點優化,而是把搜尋、網站、廣告與數據追蹤一起規劃,我認為這類型團隊會很有參考價值。台灣SEO公司台灣SEO公司從名稱到服務定位,都很明確聚焦在 SEO 與搜尋成長。官網公開內容顯示,他們提供 SEO 優化、網頁設計與 SEO 顧問服務,並強調藉由關鍵字排名與流量提升,協助企業帶動品牌與營收成長。以我自己的觀察來看,若企業當前最在意的是自然流量、網站排名與搜尋曝光,這種以 SEO 為核心主軸的公司會更容易對焦需求。Santa多媒體整合行銷Santa 多媒體整合行銷從公開資訊來看,主打中小企業常見的數位行銷需求。官網指出,他們比一般廣告公司或行銷公司更瞭解中小企業在網路行銷上的盲點、困難與需求,服務內容涵蓋品牌企劃溝通、網站製作、網頁設計、廣告與社群等面向。以我來看,若企業規模不大、但需要有人協助把品牌、網站與曝光一起盤整,這類整合型團隊通常會比較好合作。奧斯曼數位行銷奧斯曼數位行銷的公開定位,偏向 SEO、網站製作與廣告並行的操作型團隊。官網提到他們提供專業網路行銷、SEO 新聞稿撰寫、網站製作、SEO 優化與 Google 關鍵字廣告等服務;Yahoo 奇摩的認證經銷商頁面也顯示其聯絡資訊與公司資料。若品牌一方面想經營搜尋曝光,另一方面又希望搭配廣告加速名單或流量累積,我會把這類公司視為兼顧曝光與轉換的廣告行銷公司選項。台北數位集團台北數位集團的規模與媒體整合能力,在公開資料裡算是相當鮮明。官網指出,他們深耕數位行銷超過 25 年,整合 Google、Meta、LINE、Yahoo、Taboola、X 等媒體,提供廣告投放、SEO、行銷策略、網站建置與 MarTech 技術服務;集團介紹頁也提到其服務大量品牌客戶,並投入 AI 行銷科技工具。若企業本身預算較大、投放媒體較多,或需要更完整的跨平台廣告整合,我會優先留意這類公司。尋鹿人整合行銷尋鹿人整合行銷在公開描述裡,很明顯是走策略導向的整合型公司。官網提到他們結合數位廣告、SEO 內容創作、社群經營與廣告投放,提供量身定制的整合行銷方案;關於頁也進一步強調,會從品牌思維出發,找出品牌差異化,並以一致性的策略規劃對應不同客群。但有些資訊顯示,他們在SEO這塊領域是外包給其他SEO廠商合作,所以如果介意多層外包的人就要先思考清楚囉。宏林跨媒體宏林跨媒體的公開定位,偏向跨媒體內容與數位整合並行。官網提到他們提供影片製作、SEO 優化、社群經營等整合行銷服務,並自述具備 15 年數位行銷經驗;104 的公司簡介則指出,宏林成立於 2008 年,強調以全方位數位媒體整合服務協助企業獲利。以我的角度來看,若品牌除了搜尋或廣告外,也很重視影音內容與多媒體曝光,宏林這類公司會是可以留意的方向。上策行銷上策行銷的定位,我會認為比較偏向策略型的整合行銷公司。官方網站提到,他們以消費者為核心,結合數據輿情分析與策略創新,服務面向包含品牌分析、品牌策略、整合行銷與危機應對,實際項目則涵蓋口碑行銷、媒體採買、SEO/SEM、KOL 合作、社群圖文影音製作與實體活動等。對我來看,若品牌不只是想做單一廣告操作,而是希望同時處理品牌聲量、口碑管理、策略定位與整體行銷布局,上策這類型團隊會更有參考價值。吃飽飽創意行銷吃飽飽創意行銷給我的感覺,是非常聚焦在餐飲業與實體店家曝光操作的行銷團隊。從官方網站公開內容來看,他們主打部落客行銷、短影音行銷、FB 代操/廣告投放與 Google 商家優化,並強調團隊具備多年行銷資歷,服務範圍涵蓋北中南,也累積上千家客戶經驗。對我來說,這類公司特別適合餐廳、小吃店、在地品牌或需要快速提升店家曝光的商家,因為服務設計明顯就是朝在地口碑與實體來客導流去規劃。關於找行銷公司的FAQ整理台灣有哪些行銷公司?以我自己的觀察來看,台灣的行銷公司類型很多,常見可以分成整合行銷公司、SEO/GEO 行銷公司、廣告投放公司、社群內容行銷公司,以及網站設計與轉換優化公司。若以市場上較常被提到的代表性公司來看,像是艾斯伊歐、MTMG SEO、台灣SEO公司、奧斯曼數位行銷等,都是不少企業在評估合作時會納入比較的名單。艾斯伊歐主打一站式整合行銷,服務涵蓋 SEO、GEO、廣告投放與網頁架設;MTMG SEO 則整合 SEO、品牌、口碑與網站設計;台灣SEO公司較聚焦在 SEO/GEO 與網站成長;奧斯曼數位行銷則提供 SEO、網站製作與 Google 關鍵字廣告等服務。對我來說,真正重要的不是公司數量有多少,而是先看這家公司擅長的方向,是否剛好符合品牌目前最需要解決的問題。十大台北行銷公司推薦名單總整理艾斯伊歐行銷公司:主打一站式整合行銷,服務涵蓋 SEO、GEO、廣告投放與網頁架設,適合想一次整合多項需求的品牌。MTMG SEO:以 SEO 為核心,整合品牌、口碑、網站設計與數位行銷規劃的成長型行銷團隊。台灣SEO公司:聚焦 SEO、GEO、網站架設與關鍵字排名成長,適合重視自然流量布局的企業。Santa多媒體整合行銷:擅長品牌企劃、網站製作、網頁設計與廣告整合,特別著重中小企業的數位行銷需求。奧斯曼數位行銷:提供 SEO 新聞稿撰寫、網站製作、SEO 優化與 Google 關鍵字廣告等服務,屬於實戰型數位行銷公司。台北數位集團:整合 Google、Meta、LINE、Yahoo 等媒體資源,主要賣點在線上數位廣告服務。尋鹿人整合行銷:從品牌思維出發,結合數位廣告、SEO 內容、社群經營與策略規劃,協助品牌放大市場影響力。宏林跨媒體:以跨媒體整合為特色,服務包含影片製作、SEO 優化、社群經營與整體數位行銷操作。上策行銷:以消費者為核心,結合數據輿情分析、品牌策略與口碑操作,協助品牌建立長期影響力,偏口碑行銷類型。吃飽飽創意行銷:專精餐飲業與實體店家推廣,主打部落客口碑、SEO 關鍵字、IG 短影音與在地曝光操作。參考資料來源:https://aiseo.com.tw/top-taipei-marketing-company/https://mtmgseo.com/top-taipei-marketing-company/https://www.7bao.com.tw/https://santa.tw/https://twfirst.com.tw/digital-marketing/taipei-marketing-company/https://aosiman-marketing.com/https://www.taipeiads.com/
AI 正在毁掉下一个 Hinton
多年以後,面對諾貝爾獎盃,Geoffrey Hinton 也許會回想起 1986 年那篇沒什麼人看好的論文,以及幾個年輕人願意陪他一起寫程式碼跑實驗的那個下午。今天,這樣的年輕人正在消失。1986 年,Hinton 發表了反向傳播演算法的關鍵論文。當時他是一個年輕的認知科學研究者,做的方向沒什麼人看好,神經網路在學術界是邊緣話題。他有的東西很少:一個職位不高的學術崗位、一群願意跟他一起寫程式碼跑實驗的初級研究者,以及足夠的試錯空間。現在,這三樣東西都在被 AI 吃掉。48 位科學家的答案今年 2 月,Nature 採訪了 48 位不同學科的研究學者,提了一個直接的問題:AI 正在威脅那些科學崗位?答案出人意料地一致。正在被替代的是純認知型任務:寫程式碼、跑模型、做資料分析,這些曾經是研究生、博士後和初級研究人員的日常工作,現在 AI 做得更快更好。MIT 機械工程教授趙宣赫說得直白:「這甚至不是未來的事,是正在發生的事。」Stanford 計算生物學家 Brian Hie 更絕:實驗室專門雇來寫程式碼的研究程式設計師?「這個崗位現在已經過時了。」威斯康星大學計算生物學家 Hannah Wayment-Steele 說,如果她五年前建實驗室,一定會招一個研究程式設計師。但現在?「我真的看不到這個必要了。」原因之一當然是預算越來越吃緊,但另一個原因,也很明確:AI。還替代不了的是動手做實驗的人、提出原創問題的人、組織協調整個研究項目的人。倫敦大學學院量子物理學家 Jonathan Oppenheim 說,AI「沒有能力真正提出新穎的想法」。至於 AI 控制實驗室?「還無法完成很多任務,也難以解讀實驗結果。」這形成了一個奇特的分裂:AI 最能夠替代的,恰恰是科學家職業生涯的起點。這並非科學界獨有的現象。過去一年的多項研究都指向同一個結論:AI 對勞動力市場的衝擊集中在入門級崗位。Revelio Labs 的資料顯示,自 2023 年以來,美國入門級崗位的招聘發佈量下降了 35%。Snowflake 與 Omdia 的聯合報告發現,在所有因 AI 導致的崗位削減中,63%發生在入門等級。Stanford 數字經濟實驗室的研究更具體:在 AI 高暴露職業中,22 至 25 歲年輕人的就業率自 2022 年以來下降了近 20%。在崗者的失業率沒有顯著上升,但新人的入職率在下降。科學界是這個趨勢最清晰,也最危險的案例。在大多數行業,入門級崗位的消失意味著年輕人少了一個掙錢的機會;在科研領域,入門級崗位的消失意味著,一個學科失去了培養下一代科學家的通道。門票消失了資料分析、寫程式碼、跑模型,這些任務聽起來是「基礎工作」,但它們同時是年輕科學家進入學術圈的門票。你不會一上來就成為大牛,你得先當研究生,幫導師跑資料、寫程式碼、調參數。在這個過程中你學會如何提問、如何設計實驗、如何在失敗中發現方向。這些才是 AI 做不了的事。但你需要先做那些 AI 能做的事,才能學會那些 AI 做不了的事。這就是問題所在。當研究程式設計師不再必須,當研究生名額被壓縮,當「寫程式碼跑資料」這個入口被 AI 堵死,年輕人進入科學共同體的路徑就斷了。UT Austin 計算生物學家 Claus Wilke 的警告是整篇文章最重的一句話:「可能短期內每一塊錢的預算可以有更多的產出,但代價是人才管道的崩塌和長期衰退。」這句話說得嚴重點:省了一個研究生的工資,但可能毀了一個未來的 Hinton。Nature 這篇報導裡有一個容易被忽略的細節:美國翻譯協會科技翻譯分會的成員人數,在 2.5 年內下降了 26%。曾經翻譯臨床試驗檔案的譯者 Jaime Russell 現在轉行做了醫療口譯,因為口譯需要的即時判斷和人際感知,AI 還做不到。但她認識的同行裡,有人已經在送外賣……「很令人難過」,她說。這展示了 AI 入局後的兩種走向:一種是「遷移」,你還能找到 AI 搆不著的相鄰崗位;另一種是徹底出局。不過,弗吉尼亞大學經濟學家 Jerry Qian 對 AlphaFold2 的研究提供了一個更有希望的案例。AlphaFold2 能以接近實驗精度預測蛋白質結構,成本只是傳統方法的零頭。Jerry Qian 發現,在 AlphaFold 能高置信度預測的蛋白質上,人類的實驗研究產出下降了 35%。但科學家並沒有失業,他們轉向了 AlphaFold 預測不好的蛋白質,專攻 AI 搞不定的難題。「AI 沒有讓科學家變得無關緊要,」人類找到了自己的相對優勢。當 AI 跑馬圈地,在場內的科學家,就會遷徙到 AI 邊界之外。但關鍵詞是「在場內的」,他們有知識、有經驗、有判斷力,知道該往那遷。AI 正在毀掉下一個 Hinton那下一代還沒進場的人呢?1986 年的 Hinton 在做什麼?寫程式碼,跑實驗,調參數。他做的每一件事,都是今天 Nature 調查中被列為「正在被替代」的任務。如果他生在今天,搞不好連進實驗室的機會都沒有。尤其是,他想做的方向既邊緣、又太不確定有沒有未來,會拿寶貴的資源和預算給到他,實屬押寶。這個問題的尖銳之處在於,從純粹經濟的角度看,這完全理性。如果 AI 能在兩小時內完成一個研究生兩周的資料分析工作,為什麼還要招人?經費有限,出來混要的是產出,不是慈善。Nature 調查中的每一個被砍掉的初級崗位,都有充分的局部理由。但當所有局部理性的決策成立時,系統性的後果就浮現了:整個學科的人才入口在縮小。這是一個經典的集體行動困境,每個個體的最優解加在一起,產生了集體的最差解。短期內論文產量上升,長期看科學共同體萎縮。更多的研究,更少的研究者。Nature 的調查顯示這不是假設,它已經在發生。AI 替代的當然不是 Hinton,AI 替代的是 Hinton 成為 Hinton 之前的那個人。Terence Tao 在 Nature 裡說,「如果我們適應——我認為我們必須適應——那我們就能存活」。但 Tao 說的是已經在場內的人,問題是,重點不在於現在的科學家能不能適應,而是未來的科學家還有沒有機會進場去適應。誰負責培養 AI 做不了的事的人?科學究竟靠什麼進步?有時候就是靠那一點靈光一現,靠某個人在某個深夜看著一組異常資料,突然想到:「等一下,如果這不是異常呢?」。這種直覺不是從課本上學的,是在無數次失敗的實驗和資料清洗中磨練出來的。2016 年李世石對弈 AlphaGo,第78手棋超出了 AI 的判斷範圍,被稱為神之一手,記者捕捉到李世石下場後的笑容. 圖片來自:news1Hinton 之所以能在神經網路的寒冬中堅持三十年,不是因為他有超人的智力,而是因為他在早期做過足夠多「基礎工作」,積累了對問題的深層直覺。這些直覺不能被 prompt 出來,也不能被 fine-tune 出來。這些,支撐起了他在關鍵時候的一點靈光,正如李祀石對戰 AlphaGo 時的第 78 手。所以 48 位科學家的答案,真正的含義不是「AI 替代不了什麼」,而是:我們正在切斷培養「AI 替代不了的人」的唯一路徑。 (APPSO)
抖音出事了,內部多人被抓
有些路,走上去就回不了頭。沒有規矩,不成方圓。過去幾年,網際網路行業從野蠻生長走向精細化營運,企業對內部紀律的整肅力度也在同步升級。從流程管控到人員追責,從制度完善到文化重塑,合規已成為懸在網際網路大廠頭頂的一把利劍,這把劍既指向外部監管的紅線,也指向企業內部治理的底線。作為網際網路巨頭之一,字節跳動自然也身處其中。從近年密集的通報與追責動作來看,這把利劍同樣懸在了它的頭頂,而一次次真刀真槍的追責,也在一步步把字節內部治理的深層次問題挖出來、解決掉。日前,字節跳動企業紀律與職業道德委員會發佈了中國大陸地區2026年1號通報,披露2025年四季度內部違規案例的處理情況。圖源:澎湃新聞通報顯示,共有65人被辭退,10人被實名通報,7人因涉嫌刑事犯罪被移交司法機關處理,同時被納入行業聯盟名單、扣罰期權。這並非字節跳動第一次發佈此類通報。近兩年來,字節跳動一直以較高頻率對外公佈內部違規處理情況。官方資料顯示,2024年全年,字節跳動共辭退員工353人,其中39人被移送司法機關。2025年三季度通報顯示,120名員工因觸犯公司紅線被辭退,其中28人被實名通報,這28人中有14人因涉嫌刑事犯罪被移交司法機關處理,公司同步將其資訊通報行業聯盟,並取消其期權;另有4人因違規情節惡劣,也被同步通報行業聯盟或取消期權。圖源:視訊號此外,2025年全年,針對員工向外部人員出借飛書工作帳號、參加外部付費訪談等洩露保密資訊的行為,字節跳動共發起12起民事訴訟。截至目前,其中9起已提交立案並進入審理程序;2起在涉事人員道歉、賠償後,公司予以和解;另有1起已獲一審勝訴判決。而本次通報的一個顯著特點,是將資訊安全類違規放在突出位置。通報中提到,有9人因出借飛書工作帳號、辦公裝置被辭退。此外,違規獲取、儲存、洩露、訪問保密資訊,以及非工作場景獲取內部涉密資訊等行為,均在打擊範圍之內。對於一家以資訊分發為核心業務的公司而言,資訊安全無疑是命門所在。出借帳號看似小事,背後卻可能引發核心營運資料、業務資訊與組織架構的洩露風險。通報中特別指出,對於主觀惡意明顯、嚴重損害公司利益的員工,將依法追究法律責任。這意味著,內部違規處理已從紀律處分延伸至法律追責層面。通報還披露了兩起與社交媒體相關的案例。一名前員工在脈脈上發佈組織調整的不實資訊並洩露內部保密內容,引發外部傳播;另一名前員工多次通過小紅書洩露內部保密資訊,並營運個人帳號開展付費面試輔導,兩人均被辭退。圖源:澎湃新聞這類“離職後利用公司資訊變現”的行為,在網際網路行業時有發生。字節對此一貫態度堅決,發現即公開通報追責,毫不手軟。據瞭解,前不久,字節跳動已發佈“員工社交媒體帳號申報和內容規範指引”,要求員工申報社媒帳號,規範社媒行為。圖源:小紅書種種動作表明,字節正從制度層面加強對資訊安全和員工行為的約束,試圖在效率與安全之間尋求新的平衡。誠然,這種制度上的收緊,也在公司內外引發了一些討論。有觀點認為,網際網路公司的核心競爭力在於速度與效率,過於嚴苛的內部管控可能影響員工積極性。但從另一個角度來看,平台規模越大、業務越複雜,內部合規能力的重要性就越突出。一個公司的治理水平,最終會體現在其產品、服務和品牌上。一旦內部管理存在漏洞,資訊隨意洩露、帳號隨意出借,長期而言,對平台信譽也是一種損耗。如果將視線擴展至整個網際網路行業,類似動作並不鮮見。以騰訊為例,2025年全年,騰訊反舞弊調查部共發現並查處觸犯“騰訊高壓線”案件七十余起,九十餘人因觸犯“騰訊高壓線”被解聘,其中二十餘人因涉嫌犯罪被移送公安機關處理,另有三十餘名外部涉案人員被一併抓獲。圖源:陽光騰訊阿里巴巴也不例外,2023至2025財年,阿里累計將111名涉腐員工移送司法機關,其中2023財年45人、2024財年33人、2025財年33人,目前已有9起案件審結。此前,餓了麼原首席執行長因涉嫌職務犯罪被帶走調查,據悉該案也源於阿里內部調查並主動報案。圖源:小央視訊抖音從這些案例來看,近年來網際網路大廠在內部治理上的投入與力度確實在不斷加大,野蠻生長時期遺留的灰色地帶正被逐步清理。尤其字節跳動,在行動節奏與制度化建設上表現得更為突出。用制度管人、用法律追責、用行業聯盟機制形成聯合懲戒,這套組合拳顯著提高了違規成本。在李響看來,字節跳動已形成季度性通報的慣例,這種常態化機制本身比一次性的重拳會更加有用。就拿此次通報來說,7人被移交司法機關,65人被辭退。這些數字背後,是字節跳動在內部治理上一套具體的操作邏輯。就通報內容而言,字節重點打擊的是資訊安全類違規和社交媒體洩密行為,這與其作為網際網路平台的資料敏感性密切相關。同時,將違規人員納入行業聯盟名單,意味著跨企業的聯合懲戒機制正在形成,違規者將面臨更高的職業風險。字節跳動的特別之處在於,它將內部治理的節奏相對高頻,制度上也較為細緻。它並非偶爾發佈一次通報,而是形成了季度性披露的慣例;不只是內部處理,而是敢於公開通報、發起民事訴訟、納入行業聯盟。這種透明度與執行力,折射出字節對內部治理的高度重視,也表明網際網路大廠的反腐正在走向常態化、體系化。整體來看,網際網路大廠們似乎在一夜之間達成了某種共識,即粗放式增長的時代過去後,內部治理水平正在成為衡量企業健康度的重要指標。經過多年發展,網際網路行業的競爭邏輯正在發生變化,過去拼的是擴張速度,如今則越來越看重精細化營運與合規能力。從這個意義上說,大廠加強內部治理,某種程度上是行業走向成熟的必然過程。這不是某一家公司的選擇,而是整個行業進入新階段後的集體轉向。根據公開資訊,阿里、騰訊、美團、京東、字節等大廠均設立了反舞弊部門,發佈年度通報,建立永不合作機制。每一份通報,每一次處理,都是這個轉變過程中的具體表現。京東集團廉潔合作指南  圖源:京麥商家中心抖音此前發佈的永不合作主體清單內部治理沒有終點。只要公司還在運轉,就會不斷出現新的問題。利益驅動下,總有人試圖尋找規則的縫隙。從網際網路大廠的角度看,每一次內部通報,表面上是堵漏洞,其實也是在給自家員工和外面的人傳遞一個明確訊號:大廠的規矩不是擺設,誰碰了紅線,就得付出真代價。現在網際網路行業早就過了搶地盤、拼增長的階段,競爭越來越看內功。大家拼到最後,比的不是誰跑得快,而是誰內部管理更紮實、更能守得住底線。說到底,對一家大廠而言,內部治理水平怎麼樣,越來越直接地決定著它能跑多遠。這不是可以慢慢來的選擇題,而是必須面對的生存題。如今市場競爭這麼激烈,監管、使用者、輿論都在盯著,那家要是敢在這個問題上視若無睹,覺得“差不多就行”,遲早會栽跟頭。所以,大廠們必須也不得不把內部治理真正擺在核心位置。換句話說,在這個拼耐力、拼底線的存量時代,誰能把內部治理做實了,誰就多了一張底牌;誰還在敷衍了事,終就會被甩在身後。 (電商派)
中國國產整大活!集體圍毆蘋果
3月26日,小米線上上平台上架了REDMI Pad 2 Pro 5G版,定價2599元。單從產品名稱來看,這就是一款蜂窩版紅米平板。(圖源:小米)但實際上,它比我們想像中的還要特殊一點——不僅能用5G網路,還能打電話發簡訊。換句話說,它可以看成是一款11英吋超大屏的「手機」。一直以來,智慧型手機和平板電腦之間有一條清晰的界限,後者往往不具備完整的移動通訊功能,即便是蜂窩版,通常也不支援語音和簡訊功能。但現在,情況有了變化,除了小米,華為、榮耀、聯想等手機大廠,都相繼推出了「能打電話」的平板。頭部品牌入局,大廠熱衷做「大號手機」當我們進入REDMI Pad 2 Pro 5G版的詳細參數頁時,還能找到更多資訊。小米這款5G平板,不僅有完整的手機通訊功能,居然還支援雙卡。REDMI Pad 2 Pro 5G版配備了一個雙SIM卡槽,最多能插兩張手機卡。這還不算完,除了實體卡槽,它還支援eSIM。(圖源:小米)不過,eSIM暫時只支援聯通這一家營運商,而且eSIM只有資料上網這一項功能,不支援語音通話。但不管怎麼說,一款平板能擁有雙實體卡槽+eSIM的配置,已經很不同尋常了。更何況,這款平板的定價不過2000元出頭,配合它的完整移動通訊功能,挺有競爭力的。做電話平板這種「大號手機」的,不止小米一家,還有不少中國國產品牌都有類似產品。以華為來說,它的MatePad Mini就配備了實體SIM卡槽,並且也能支援語音和簡訊功能。華為這款平板尺寸為8.8英吋,重量只有255克,妥妥的一款超大屏手機。(圖源:華為)而榮耀2021年發佈的榮耀平板V7 Pro 5G版,就已經支援電話和簡訊功能。聯想早在十幾年前的「樂Phone」階段就嘗試過能插卡打電話的平板產品,不過現在插卡版聯想平板主要針對政企產品線和海外市場,比如聯想Tab M11海外版、異能者云平板M10等。(圖源:榮耀)這些能打電話的平板產品,通常是所屬產品系列中的一個特殊版本,和Wi-Fi版共存。產品定位方面,它們往往以中端產品為主,擁有過得去的配置,主打視訊、網課、輕量遊戲等場景,屬於甜點級的產品,定價往往在目標使用者的舒適區間。至於螢幕尺寸,這類產品大屏小螢幕都有。為什麼能打電話的平板變多了?小雷認為,越來越多品牌推出擁有完整移動通訊功能的平板,背後受到供應鏈、市場等多方面的影響。首先,從硬體成本的角度來看,5G基帶晶片的成本已經大幅下降。對廠商而言,給蜂窩版的平板裝配上完整的移動通訊功能,邊際成本非常低。過去,廠商刻意不給平板配備語音和簡訊功能,是為了和手機之間形成區隔,避免平板影響手機的銷量。但是,如今無論智慧型手機還是平板電腦,整體市場銷量都相對比較疲軟,廠商之間的存量競爭非常激烈。這種時候,給平板上完整的移動通訊功能,多多少少能給自家的產品多增加一點競爭力。其次,中國國產品牌推「大號手機」式的平板,可能也有與iPad錯位競爭的考慮。在平板市場,蘋果仍然擁有統治等級的地位,高端iPad在專業創作和生產力領域仍然遙遙領先。因此,Android平板往往不會主動在iPad的優勢價位上競爭,中國國產品牌主推的平板,定位偏中端和入門,不會和蘋果平板直接硬碰硬。而iPad蜂窩版一直以來都不支援語音和簡訊,Android平板把這塊補足,就能形成一點差異化的優勢,至少可以拿來作為宣傳賣點。(圖源:蘋果)另外,擁有完整移動通訊能力的Android平板,可以讓廠商發掘出更多潛在使用者。從各家品牌主推的「大號手機」來說,這類平板往往價格相對便宜,相比普通手機還擁有更大的螢幕幕、更長的續航,可以滿足部分特定人群的細分需求。比如,部分學生需要裝置用來上網課、看課件,顯然螢幕更大的平板更合適。另外還有老人群體,他們需要更大的螢幕來適應衰退的視力,平板的體驗會更好。Wi-Fi版平板的侷限性比較強,而能連5G網、能打電話發簡訊的平板,隨時隨地都能用,優勢會明顯很多。(圖源:聯想)此外,廠商推出這類平板,或許還有打造全場景生態過程中戰略搶位的考慮。如今,幾乎所有頭部品牌,都在建構自家的全場景生態,用一張看不見的網來兜住手機、平板、PC、可穿戴、家電家居、車機等等。在廠商們描繪的藍圖中,不同智能裝置之間是可以無縫流轉的,這就要求單個裝置本身具備連接能力。平板擁有完整的移動通訊能力,就可以擺脫對手機的依賴,變成獨立的通訊節點,直接連接雲端伺服器成為控制中樞。從只能上網到能打電話,平板看起來只是多了一個電話圖示,但也可以看作是Android陣營在產品定義和市場邏輯上的一次「集體陽謀」,嘗試用這種方式來給平板探索新的商業路徑,為自己的未來生態鋪路。我們真的需要一款「大號手機」嗎?推出能打電話的平板電腦,廠商們有自己的考量。不過,作為普通消費者的我們,要考慮的是:真的需要這樣的平板嗎?帶著這樣的疑問,小雷去詢問了一些親友,瞭解下他們的看法。小雷第一個採訪的是同事,數位愛好者小傑,他熱衷於收集各類電子產品,包括二手物品。面對小雷的問題,他給出的答案很明確:不會買。理由並不複雜,他擁有多部手機,包括折疊屏產品。他認為,平板的電話功能不是他的剛需,日常也沒有帶平板出門的習慣,折疊屏手機就能覆蓋很多適合大屏的場景。(圖源:雷科技攝製)小雷接著去問了一個在大公司做文案工作的朋友小菲,她是蘋果黨,擁有一整套的蘋果全家桶。她對能打電話的平板也不是很感冒,她的iPad大部份時候放在家裡和辦公室,不管是娛樂還是臨時拿來幹活,都用不到移動通訊功能,即便要聯網,Wi-Fi或連手機熱點就夠了。不過,雖然她自己不需要這種平板,但認為很適合買一台給自己的媽媽。她媽媽最近幾年視力下降了,看東西要帶老花鏡,平板螢幕大,看著會更舒服。而且,她的母親對數位不怎麼瞭解,甚至分不清Wi-Fi和5G網路的區別,如果一台平板能當手機用,事情就會簡單很多。小菲還表示,她媽媽的手機卡是和寬頻繫結的,套餐內的流量和語音很多,開張副卡插進平板裡就能直接用了,不用擔心資費的問題。小雷還問了一位大學生阿林的看法,他認為這類產品還是挺有趣的,可以考慮。阿林之前有用過iPad,帶出去的使用場景主要是上課用來做筆記和考試周去圖書館看課件複習,這種時候平板比手機體驗好很多。但是,他出門要帶著手機和平板,如果Wi-Fi條件不理想,就得用手機開熱點,又會影響手機續航。阿林不是沒考慮過蜂窩版iPad,但即便用了教育優惠,價格還是很高。(圖源:蘋果)阿林說,如果帶一台能打電話能用5G的平板出門,那麼手機都可以不帶了。而且,手機卡校園套餐包含的流量很多,就算頻繁刷視訊、玩遊戲,也不用擔心流量會用完。當然,如果他買這種平板的話,會優先考慮小尺寸的,畢竟當大號手機用的話,大尺寸平板用著就太吃力了。總的來看,「大號手機」類型的平板,還是能找到需求匹配的使用者的。在小雷看來,對大屏、續航有更強需求的人,更願意入手這類產品。不過,同時也能看到,能打電話的平板,終究只是平板類目中的一個細分出來的子品類,不會成為主流的產品類型。寫在最後在小雷看來,能打電話的平板,不是一個特別新穎的產品類型,也談不上有什麼技術創新。但不管怎麼說,它的出現,給消費者提供了更多選擇,並且的確能滿足部分使用者的實際需求。而且,小雷認為,「大號手機」式平板的湧現,一定程度上反映出硬體產品連接能力在大幅增強的趨勢。正如前面所說到的,平板擁有完整移動通訊能力,就能擺脫對手機依賴,成為全場景生態中的重要一環。我們也能感受到,智能化浪潮下,越來越多的硬體產品擁有了越來越強的連接能力。早期IoT時代,智能家電和智能家居的連接能力還很弱,基本配備一個藍牙晶片或2.4GHz Wi-Fi模組,能連手機App,就能打出智能家居的賣點了。隨著智能家居的進一步發展,不同硬體裝置在逐漸成為全場景生態的共同組成部分,多裝置協同能力在增強,裝置的連接能力也變得更強,比如支援更先進的Wi-Fi協議、PLC電力連接等,有的還能在離線狀態下連接控制中樞。(圖源:華碩)如今,AI技術的快速進化,也推動著全場景生態的升級。如今,智能家居逐漸升級成了全屋智能乃至空間智能,具備連接能力並加入到生態中來的裝置不止家電家居,還包括了車機等戶外產品。同時,硬體裝置的連接能力也不滿足於區域網路,比如越來越多的車機有了5G連接能力,路燈、水表等戶外裝置,有的也擁有了輕量級5G連接能力。小雷認為,未來的AI世界中,雲端和端側兩條路線持續並存,單個裝置要快速獲得AI的能力,要麼從雲端獲取,要麼本地自主產生。因此,硬體具備獨立的隨時隨地的聯網能力很關鍵。與此同時,部分營運商以及AI巨頭,已經在考慮將AI算力部署進太空,並且有部署海量低軌衛星群基站來給普通手機供給移動通訊服務的計畫。種種跡象都表明,未來單硬體裝置本身的移動連接能力會越來越強。而未來空地天連成一張網的6G時代,可能大部份裝置都會和這些平板一樣擁有完整的移動通訊能力。 (雷科技)
Kimi 新架構讓馬斯克歎服!17歲高中生作者一戰成名
17歲高中生,以一作身份,在Kimi團隊把Ilya提出的設想,變成了現實。Ilya之前有個預言,把按時間先後順序處理資料的LSTM網路“旋轉90度”,也就是把時間軸換成模型深度軸,就變成了現在的殘差網路。Kimi團隊認為,既然時間上的LSTM能對應深度上的殘差,那後來淘汰了LSTM的“注意力機制”自然也可以照做。他們新搞出的Attention Residuals技術,就相當於把注意力機制也“旋轉了90度”。用了這套新方法後,模型在計算當前層時可以聰明地“回頭看”,根據需要自由決定去提取前面那一層的資訊。這篇論文讓馬斯克也來圍觀,表示令人印象深刻。除了馬斯克,這篇論文也引發了大神Karpathy的思考,直言我們對Attention is All You Need這篇Transformer開山之作的理解還是不夠。這種新機制放到Kimi自家的Kimi Linear 48B大模型(3B啟動參數)上驗證,訓練效率提升25%,推理延遲增加不到2%。殘差連接的“記憶負擔”先回顧一下殘差連接的工作原理。傳統做法是:第N層的輸出 = 第N層的計算結果 + 第N-1層的輸出。這樣一路累加下去,每一層都能“記住”前面所有層的資訊。問題來了,在大模型PreNorm主流範式下,殘差連接中所有層的貢獻都是等權累加。就像一個“記憶力太好的人”,把所有經歷都以相同權重存進大腦。貢獻被逐步稀釋,早期資訊難以檢索,且大量層可被剪枝而損失微小,稱之為“PreNorm dilution problem”。更麻煩的是,隱藏狀態的范數會隨著深度不斷增長。研究人員發現,在深層網路中,這種unbounded growth會導致訓練不穩定。月之暗麵糰隊換了個思路:既然問題出在“無差別累加”,那就讓網路自己決定該回憶什麼。用注意力“選擇性回憶”團隊觀察到一個有趣的對偶性:網路的深度維度和序列的時間維度,本質上是同構的。在Transformer處理序列時,用注意力機制讓當前位置“選擇性關注”之前的位置。那麼在深度維度上,為什麼不能讓當前層“選擇性關注”之前的層?Attention Residuals就這麼來的:當前層的可學習偽查詢向量作為query(learnable pseudo-query)所有前層的輸出作為key和value用注意力機制加權聚合這樣一來,網路可以學會那些層的資訊對當前計算最重要,就多關注一點;不相關的層,權重自然降低。但這帶來一個新問題:計算量爆炸。如果一個100層的網路,每一層都要對前面99層做full attention residual,複雜度是O(L²),根本跑不動。Block AttnRes:分塊壓縮論文中的解決方案是Block AttnRes。核心思想是把連續的若干層打包成一個block,對block內部的輸出做壓縮,只保留一個“摘要向量”。具體操作如下:把L層網路分成B個block,每個block包含若干層每個block結束時,把block內的資訊壓縮成單個向量後續層做attention時,只需要關注塊間表徵+塊內即時層輸出,而非全部L個層這樣一來,attention的複雜度從O(L²)降到了O(L·B),在實踐中B可以設得很小(論文用的是8-16)。此外,團隊還做了數個工程最佳化:快取式流水線通訊、序列分片預填充、KV 快取粒度最佳化等等。Kimi Linear驗證:1.25倍效率提升理論說得通,但真正讓人信服的是大規模驗證。團隊在自家的Kimi Linear架構上做了測試。這是一個採用線性注意力的大模型,總參數48B,啟動參數3B(MoE架構)。同等計算預算下,Attention Residuals能獲得更好的下游性能;反過來說,達到相同性能需要的訓練計算量減少了約20%,相當於獲得了1.25倍的效率優勢。在具體任務上,數學推理(MATH、GSM8K)、程式碼生成(HumanEval、MBPP)均持平或略優,多語言理解的一致性也有所改善。更重要的是,Attention Residuals是一個drop-in replacement,不需要修改網路其他部分,直接替換殘差連接即可。論文裡還講到一個有意思的視角。團隊把這項工作稱為“時間-深度對偶性”(time-depth duality)的應用。在他們看來,深度神經網路的“層”和循環神經網路的“時間步”,本質上是都是對資訊的迭代處理。Transformer之所以成功,是因為用attention替代了RNN中固定的recurrence。那麼在深度維度上,是不是也該用attention替代固定的residual?17歲高中生入列共同一作更有意思的是,這篇讓馬斯克、Karpathy等人都為之一震的論文,共同一作之一是一名年僅17歲的高中生——陳廣宇(Nathan)。另外兩名共同一作,分別是Kimi的關鍵人物之一、RoPE(旋轉位置編碼)的提出者蘇神(蘇劍林),以及Kimi Linear的第一作者張宇。誠然Attention Residuals是團隊協作取得的成果,但一名高中生出現在這樣的團隊之中,還與兩位大神共列一作,已經足夠震撼。a16z創始人Marc Andreessen、Thinking Machines的聯創等人都關注了他的X帳號。一年前才剛剛開始瞭解大模型的陳廣宇,是從北京的一場駭客鬆開始,一路走向矽谷的。後來回國時,他選擇加入了Kimi。經手過月之暗面投資的奇績創壇(原YC中國)創始成員董科含,也曾在其個人公眾號上刊載過陳廣宇的一份自傳。去年二月,北京的一場中學生駭客松上,陳廣宇展示了一個關於“人類第三隻機械輔助手”的創新構想——ThirdArm。也正是這個項目,讓他結識了駭客松評委董科含,後者也成為了他的創業導師。當時,董科含追問他,未來是否會深耕這項技術,這促使他開始重新審視自己的職業方向。隨後他入選了董科含發起的只有極少數人入選的青年計畫,開始接觸IOI(國際資訊學奧林匹克)金牌得主及資深科研人員。此前他曾嘗試經營Shopify跨境電商店舖、營運短影片帳號,但經過董科含的建議,他決定轉向理解時代的底層技術。當時還不知道Transformer是什麼的他,在DeepSeek研究員袁境陽的指導下,利用Gemini作為輔助工具,通過研讀經典論文、追蹤GitHub開放原始碼專案等方式逐步建立認知。有一次他在推特上分享了對一篇部落格的反思後,獲得了作者的回覆,這篇帖子也因此引起了一家矽谷AI初創公司CEO的關注。該公司於2024年底成立,2025年初完成了800萬美元種子輪融資,資方背景涉及OpenAI與Anthropic。在通過一項限時通宵完成的實驗測試後,他拿到了對方的錄用通知。暑假期間,他前往舊金山開啟了為期七周的實習。其中前兩周,他負責定義並推進一個涉及144張H100顯示卡的探索性項目。在CEO直接指導下,他的工作延伸至營運層面,參與了招聘系統搭建、技術內容輸出及融資策略討論,並獲得與早期投資者Vinod Khosla交流的機會。在矽谷期間,他維持著高強度工作節奏,通過咖啡社交與輝達工程師及初創創始人建立聯絡。這次經歷讓他將科研視為一種支撐創造的底層能力。實習結束後,陳廣宇回到國內,並於去年11月加入月之暗面。把他吸引進去的,正是Kimi一直做的Flash Linear Attention這一類高效attention工作。實際上,正是GitHub上的FLA項目,吸引了他對機器學習的興趣並被邀請加入Kimi團隊。也正是順著這條線,他開始一路往更底層鑽,從讀論文、看實現,到研究 Triton kernel、理解attention為什麼能被這樣重寫、這樣加速。到了月之暗面,這條路也算是繞了一圈又落回原點——他最初是被底層技術吸引,最後做的也正是最底層、最核心的那部分事。相比於講一個“少年天才一路開掛”的故事,陳廣宇的經歷更像是另一種成長路徑——先被時代最前沿的技術擊中,再一步步把興趣磨成能力,把能力帶到真正的大模型研發現場裡。 (Python開發者)