他的治下， 文远知行 现在是美股港股双料上市的"Robotaxi第一股"。 但与 量子位总编辑李根 的对话中，韩旭对创业8年的评价却出人意料： 我没空看成绩单。 他在忙什么？在 忙300～500万年薪广招英才 、在 忙Robotaxi海外跑马圈地 、在 忙一段式端到端量产的"搏二兔" ： 编辑部 整理自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 时隔六年再次登上 量子位MEET智能未来大会 ， 韩旭 已不再是那个需要向投资人证明"自动驾驶不是骗局"的创业者。 时过境迁，今天确实可以搏二兔了。 但对同样"搏二兔"大搞Robotaxi的特斯拉，他给出了近乎"打脸"的预言； 最近Robotaxi先行者Waymo的估值，已经达到1000亿美元。这也带动行业内"L4公司"遍地开花，对此，韩旭又毫不迟疑划出了不容模糊的技 术壁垒，并直言： "国内真正能纯无人运营的只有三家"。 从L4到L2++，这位亲历行业从"骗局论"走到规模化落地的自动驾驶一线"老兵"，在独家对话中给出了当下自动驾驶的一线洞察，以及未来竞争 的生死线。 从"骗子公司"到无人化规模落地 李根：太高兴了，韩旭又再一次回到MEET智能未来大会，现在成为全球R ...

编辑部 整理自 MEET2026 量子位 | 公众号 QbitAI 对企业来说，如何判断大模型究竟是真的有用，还是只是噱头？ 对此， 潞晨科技创始人兼董事长，新加坡国立大学校长青年教授尤洋 给出了他的判断框架： 有三类企业需要行业模型或者私有模型：传统大型企业、有海量数据的中小型企业，以及颠覆行业的新兴公司。 具体落地方面，尤洋给出的判断标准也很明确。 首先， 如果只是业务只涉及日常办公，或主要处理文本数据，没必要上私有模型 。 直接调用现成的大模型API，或RAG+API，足以覆盖大多数需求。 但 如果企业本身拥有海量多模态数据，或对数据隐私有要求，构建私有模型是比较好的选择 。 为了完整呈现尤洋的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了整理编辑，希望能提供新的视角与洞察。 MEET2026智能未来大会是由量子位主办的行业峰会，近30位产业代表与会讨论。线下参会观众近1500人，线上直播观众350万+，获得了主 流媒体的广泛关注与报道。 核心观点梳理 大模型的应用肯定不仅限于聊天机器人或者编程助手，未来大模型在千行百业里边落地，才能产生它最大的价值。大模型的价值在很多场 景还没有真正发挥出来。 有 ...

一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT文风奇怪的原因 （俗称AI味儿很浓） 找到了！ 一点进去才知道，原来这位朋友连续精心撰写的好几篇文章都被退稿了，而且理由还都是"太像ChatGPT"。 肯尼亚作家：都是跟我们学的。 就在最近，一位肯尼亚作家的"控诉贴"登上Hacker News热榜—— 我是肯尼亚人。不是我的写作风格和ChatGPT一样，而是ChatGPT写作风格和我一样。 emmm……一想到自己从小接受的教育都是"文章必须像一座完美的大厦"、"你必须展现丰富的词汇量"，而现在却被误认为出自AI，这位朋友 实在忍不住发出怒吼： 对于那些热衷于侦查数字虚假性的侦探们，我想说：朋友，欢迎来到肯尼亚教室、会议室或公司内部Teams聊天室里一个典型的星期 二。 你们所认为的机器指纹，实际上却是我们教育的化石记录 。 而且很早就有消息指出，为了节省人力成本，很多AI模型厂商会把RLHF这类工作交给非洲人，所以模型的很多用语习惯也会偏向非洲那边。 所以我们有理由怀疑，难道ChatGPT真是从肯尼亚"偷师"写作技巧的？ 咱这就火速围观一下—— "ChatGPT无意中在模仿我们" 事情是这样 ...

闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI "不是AGI还没到，而是永远到不了。" CMU（卡内基梅隆大学）教授、艾伦人工智能实验室研究员 Tim Dettmers 从硬件瓶颈、资源成本、现实应用三重维度论证： 第一个是信息移动成本 。 比如有效计算需要平衡 全局信息传到局部 和 局部信息整合 ，可信息移动的成本会随距离呈平方级上升；芯片缓存也能说明问题，L2、L3缓 存比L1 大，但却因物理位置更远而速度更慢。 为什么AGI从一开始，就是个违背物理规律的幻想工程？ 一篇长文，指出 GPU性能峰值停在2018年，机架级优化2027年耗尽潜力，AI每提升1%的能力，资源消耗要翻好几倍 …… 核心观点 AGI的讨论都在回避"计算的物理枷锁" 智能不是飘在天上的想法，而是得靠电脑、芯片这些实实在在的东西算出来，而这些东西都得遵守物理规律。 计算从不是抽象概念，所有智能都要扎根物理现实。 这也是Dettmers反驳AGI的核心，很多人在聊到AGI时总把它当成抽象的哲学概念，但很多人忽略了硬件实现，而硬件必然受到物理规律限 制。 现在芯片里的晶体管越做越小，虽然能降低计算成本，但内存反而越来越贵，现在芯片上几 ...

字节跳动核心财务业绩 - 2025年前三季度利润已突破400亿美元，预计全年利润将达到500亿美元（约合人民币3520.8亿元），平均每天净赚9.64亿元 [5] - 2025年营收预计将达到1860亿美元，相比去年增长20%，净利润率预计为26.9% [7] - 业绩增长带动估值大幅提升，从9月的3300亿美元内部回购估值，升至11月部分股权交易对应的4800亿美元估值 [8] 全员薪酬激励政策调整 - 2025全年绩效评估周期，公司调薪投入将比上个周期上涨1.5倍，用于提高员工薪资总包 [10] - 薪酬发放提高现金占比，总包类期权/RSU发放从1次发4年（20%-25%-25%-30%）调整为1次发3年（30%-30%-40%） [10] - 公司总体奖金投入将比上个周期上涨35%，通过增加绩效M及以上的年终奖月数体现 [10] - 激励月数超过3个月的部分，发放形式从100%发绩效期权调整为25%发现金，75%发绩效期权 [10] - 从2026年1月起，新授予的绩效期权/RSU中，55%可在归属后立即参与回购，其余部分可在3年内逐步参与回购（每年15%） [10][21] 职级体系改革 - 职级体系将从原有的“1-1或2-2”等形式，调整为L1-L10共十级 [12] - 新职级与旧职级并非一一对应，目前使用率低的“1-1”将与“1-2”整合为新职级L1 [12][23] - 新职级体系提高了所有职级薪酬总包区间的上限和下限，旨在为员工提供更大的涨薪空间 [13][19][23] - 新体系将于2026年1月1日启用，2025年绩效评估将根据员工现有职级、薪酬总包、能力和绩效情况匹配新职级 [23] 行业背景与公司战略动机 - 公司所处的行业正面临新的机遇和挑战，此次调整旨在更好地吸引、激励和保留优秀人才 [15][19] - 调整与人工智能大模型浪潮带来的行业竞争相关，公司将人才争夺从顶尖人才扩展至全体员工，以保障技术全面落地所需的团队 [16][17] - 公司希望通过提高薪酬竞争力和激励回报的天花板，确保其在各市场领先于头部水平 [19]

Lean说的都队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 当大语言模型在数学推理中频频出现"幻觉"，如何让AI的数学证明像人类数学家一样严谨可靠？ 这个困扰AI研究界多年的难题，在近日落幕的CCF"面向大模型的形式化数学竞赛"中找到了突破性答案。 一支名为"Lean说的都队"的联合队伍从33支参赛队伍中脱颖而出，以总分第一的成绩斩获冠军。这支北大华为的联合队伍，凭借华为 openPangu-Ultra-MoE-718B和创新的技术架构，在形式化数学推理这一"AI硬骨头"上实现了重要突破。 权威赛事：瞄准大模型的数学"硬伤" 这项由中国计算机学会主办、蚂蚁数字科技等多家知名机构支持的竞赛，旨在解决大模型在数学推理中的核心痛点——"幻觉"和不可靠问题。 作为CCF大数据与计算智能大赛 （CCF BDCI） 的重要组成部分，该赛事吸引了来自全球的33支顶尖团队参与。 与传统数学问答不同，竞赛要求参赛模型将自然语言描述的数学问题，直接转化为能被计算机验证的形式化证明代码 （Lean/Litex） ，整个 过程禁止使用任何自然语言解释。这相当于要求AI既要是数学家，又要是程序员，既要理解数学问题的本质，又要用严格的编程 ...

强化学习是否能够用于Text-to-3D生成，以加强3D自回归模型的逐步推理与生成过程？ 3DGenR1团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在大语言模型和文生图领域，强化学习 （RL） 已成为提升模型思维链与生成质量的关键方法。 但当我们将目光转向更为复杂的文本到3D生成时，这套方法还会还管用吗？ 近期，一项由 西北工业大学、北京大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、香港科技大学合作 开展 的研究系统性探索了这一重要问 题。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2512.10949 代码链接： https://github.com/Ivan-Tang-3D/3DGen-R1 在LLM推理和2D文生图中，RL已经证明可以显著提升CoT推理能力和生成质量。但 3D物体更长、更稠密、更具几何约束 。 因此相关方向研究常面临这几个问题： Progressive Investigation：四个层次拆解Text-to-3D+RL 1. Reward设计层 1. 奖励如何同时刻画语义对齐、几何一致性和视觉质量？ 2. 现有RL算法是否适合自回归式3D生成？ 3. 缺乏专门考察"3D推理能力 ...

鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2025都有哪些AI趋势，大神 卡帕西 的年终总结，正在火爆硅谷。 6大论断，硬核又颇有启发： 新范式、新应用、新模型……回首望去，过去一年大模型带来的变革让人兴奋。 然而卡帕西大胆预言： 大模型的潜力，才刚刚挖掘10%。 一切不过是刚刚开始…… 2025LLM年度回顾 为什么卡帕西认为大模型潜力只挖掘了10%？ 一方面展现出强大的推理能力，另一方面也暴露出潜在的理解缺陷 ，既让人兴奋又让人谨慎，具体包括： RLVR （可验证奖励强化学习） 成为训练新阶段 大模型不应被类比为动物智能 Cursor展现了大模型应用的Next Level Claude Code加速端侧智能体普及 Vibe Coding将重塑软件行业 Nano Banana重塑人机交互 RLVR成为训练新阶段 在年初之前，全世界的大模型都基本遵循以下训练范式： 而到了2025年，RLVR开始加入其中。 模型通过在可自动验证的奖励环境中进行强化学习训练，会自发地形成推理策略，比如将问题分解为中间计算、循环计算等，具体可参考 DeepSeek R1 。 而这些策略如果用旧范式其实极难实现，因为大模 ...

一凡 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI "第一个没想到" 是，都快2026年了，突然冒出来一款油车，在车圈和AI圈，同时引发了讨论，话题度颇高。 这款油车就是 一汽奥迪A5L乾崑智驾®版 ，带着好奇了解后发现，这款车既有 华为 乾崑智驾，还有 奥迪 机械素质，以及 保时捷 同款发动 机技术……一波buff叠满。 其中最让我意外和迷惑的是， 华为乾崑智驾首搭燃油车 。别说您各位了，就是过去在我的心目中，智能辅助驾驶几乎是新能源的独占功能。 而燃油车则是不智能的代表， 现在奥迪和华为携手，能打破这种刻板印象吗？ 正好最近这款车到店了，感兴趣的用户都能到门店试驾。 我也排到了一辆试驾车，拿来体验了一下，产生了 "第二个没想到" ： 迭代了一百多年的燃油车，现在AI一下还挺惊艳。 AI的威力，真是每次都超出我的想象。坦白地说，连我这个铁杆新能源派，现在都有一点动摇了。 全球首款华为乾崑智驾燃油车，带我勇闯中关村 我们拿到的这款车是丹霞棕配色，近距离看上去偏紫色，非常的年轻动感。 2025年末，我有两个没想到。 不同于很多智能车的设计是，一汽奥迪A5L乾崑智驾®版（以下简称一汽奥迪A5L）没有把激光雷达放 ...

编辑部 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 目前，我们有 三大方向 岗位招聘，希望你是 （或者能成为） 这三个方向的内容专家： 岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向： 加入我们，你可以获得： 以下是岗位详情： 所有岗位不同能力层级职位均在开放，欢迎结合个人履历和经验申请。 AI产业方向 AI热潮还在汹涌，但如果你还不知道如何参与……那为什么不来 量子位 呢？ 我们是一家以 追踪AI新进展 为核心的内容平台，经过8年积累，目前拥有顶流影响力，广泛且备受认可的产业资源，以及时代风口的最佳观 测和学习生态位。 岗位职责： AI产业方向 ：关注基建层创新，包含芯片、AI Infra、云计算； AI财经方向 ：关注AI领域创投和财报，跟踪产业链资本动向； AI产品方向 ：关注AI在应用和硬件终端方向的进展。 社招：覆盖编辑、主笔、主编各个层级，按能力匹配岗位； 校招：应届毕业生，接受实习且可转正。 站在AI浪潮之巅 ：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知体系。 玩转AI新工具 ：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力 ：通过撰写独家原创内 ...