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Manus,刚刚悄悄发布了自己的2.0宣言

10 月 26 日,Manus 联合创始人、产品合伙人张涛(网名 HideCloud)最近在自己的公众号「潜云思绪」写了一篇长文,标题叫《用 Manus 改造 Manus》。文章开头是一个让他印象很深的画面。他给工程师提了几条需求和 Bug,过一会儿去看进展,发现对方电脑上开着一排 Codex 和 Manus 的 Session。随便点开一个,输入就是他刚在 ...

Manus,刚刚悄悄发布了自己的2.0宣言
事件进展与其他报道

Manus,刚刚悄悄发布了自己的 2.0 宣言

10 月 26 日,Manus 联合创始人、产品合伙人张涛(网名 HideCloud)最近在自己的公众号「潜云思绪」写了一篇长文,标题叫《用 Manus 改造 Manus》。 文章开头是一个让他印象很深的画面。他给工程师提了几条需求和 Bug,过一会儿去看进展,发现对方电脑上开着一排 Codex 和 Manus 的 Session。随便点开一个,输入就是他刚在 Slack 上发的需求原文,一字未改。 更让他意外的是,这位工程师当时同时在处理十几、二十个需求。在今天的 Manus,这已经是常态。 这篇文章信息量很大,有几件事最值得记下来。 Manus 内部做了一个叫 Manus-mono 的统一代码入口,配上一本写给 AI 看的说明书,让 AI 能看到跨仓库的全局。一个需求,一个人就能写完所有端。移动端团队一直只有 7 个人,同时负责 2 个产品、4 个 App,进度和网页版基本同步。 所有产品经理都向 Manus 提交过代码,大约一半能独立把需求做到上线。有的产品经理交出来的需求,已经从文档变成了一段视频。 市场团队有了一位「数字同事」,会自己安排工作、主动提醒项目进度,还会跨团队去把功能细节问清楚。 9 月,公司的 AI 开销人均超过 1 万美元,少数人一个月就用掉七八万美元。张涛专门用一节回应了外界的质疑。 文章发出的时间点也很微妙。9 月底,Manus 发布了 2.0 版本和个人智能体应用 Cue;10 月初,母公司蝴蝶效应宣布完成超过 5 亿美元的新一轮融资,同时在北京开出 17 个岗位。 放在这个节点上看,这篇文章更像是 Manus 团队进入 2.0 时代的一份宣言。它讲的是组织如何利用 AI 进化,透露出来的却是这家公司的产品方向、成本逻辑和用人标准。 01 Manus 本身,就是 2.0 的样板间 如果你把文章里的内部实践和 Manus 2.0 的功能列表放在

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帮用户抢 iPhone 折叠屏的 Agent,正在塑造 AI 时代电商的形状

Shopify AI 交易订单增长了 13 倍。 10 月 16 日清晨,苹果第一款折叠屏手机 iPhone Duo 开启预购。1999 美元起售,首批产能紧张,没过多久交付日期就排到了明年 1 月。 这一次抢首发的,不只是守在屏幕前的人。 今年 Agent 成为 iPhone Duo 黄牛最严厉的父亲|图片来源:Apple 在 MacRumors 论坛上,一位没抢到的用户愤愤不平地吐槽,Reddit 上有人在炫耀自己设置的 Muse 机器人一口气拿下了好几台,真人还没来得及点,库存就被 AI 扫走了。 Muse 是 Meta 在 9 月 8 日推出的个人 Agent,上线后一度登顶美区 App Store 免费榜,下载量很快超过 250 万。Meta 方面表示,购物已经成为 Muse 最主要的使用场景之一。就在 iPhone Duo 开售前后,Muse 还专门发了新版本适配这台新机,更新说明里紧跟着的一句,是让聊天里的购物变得更方便。 AI 替人购物,已经从发布会上的演示,走进了真实的抢货现场。 但并不是每家商店都欢迎这些新顾客。 9 月下旬,亚马逊开始封禁 Muse。 到了 10 月,马斯克旗下 Grok Bot 的用户在亚马逊下单时,也撞上了同一句警告,未经授权的 AI 代理继续访问,违反亚马逊的使用条款。 另一家公司,Shopify,则走了完全相反的路。9 月 21 日,Shopify CEO Tobi Lütke 宣布与 Muse 深度合作,让 Muse 可以用 Shop Pay 在所有 Shopify 店铺完成结账。 而 Shopify 的财报,已经给出了这条路的早期回报。今年一季度,来自 AI 搜索的订单同比增长接近 13 倍,AI 带来的店铺流量增长 8 倍。 一边关门,一边开门。当越来越多的购物决定交给 Agent,「让不让 Agent 进门」,会不会成为

事件进展与其他报道

企业在从人工智能实验迈向自主运营的过程中,应当关注哪些方面

过去三年,企业人工智能领域的讨论主要聚焦于模型能够说出什么;而未来三年,焦点将转向系统被允许做什么。这是一项更为棘手的问题,单靠更强大的模型难以解决。10月28日星期三,我将赴波士顿参加彭博科技峰会:“构建……” 本文《当企业从AI实验迈向自主运营时,值得关注的事项》首发于SiliconANGLE。

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The RealReal 不会让 AI 智能体独占设计师服装

二手奢侈品寄售零售商 The RealReal 表示,它正在升级其机器人防护系统,从而有效增加 AI 智能体在其网站上购物的难度。这一变化是在《The Verge》报道称一名 AI 智能体可能被用于利用 The RealReal 的商品预留系统之后几天推出的。在该零售商的官网上,[…]

The RealReal won’t let AI agents hog designer clothing
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Kimi 发布 K3.1 Pro,加量降价挑战 Opus 5.5

作者|宇航猿 编辑|靖宇 10 月 23 日上午,Kimi 官方在 X 和视频号上发了一段 24 秒的视频。 画面里是一台复古风格的老式电脑,屏幕上开着 Kimi Code,终端里一行行地写着 Three.js 代码,在生成一个复杂的 3D 场景。眼尖的网友很快在左上角的模型栏里找到了答案——「Model: Kimi K3.1」。 Kimi 官方发布的 K3.1 预热视频|图片来源:X @Kimi_Moonshot 用一台老古董般的机器,跑一段今天最前沿的 3D 代码,这个反差本身就是月之暗面想说的话。 十几个小时后,10 月 24 日零点刚过,卡着程序员节,Kimi K3.1 Pro 正式上线,同步推出的还有一个速度快 2 到 3 倍的 Highspeed 版本。官方承诺,完整模型权重将在 11 月 4 日前放出。 距离上一代 K3 发布,过去了三个多月。这三个月里,月之暗面经历的事情,比大多数公司一年还多。 01 「加量不加价」的 0.1 先说清楚 K3.1 Pro 是什么。 它不是一个全新的模型。月之暗面明确表示,K3.1 Pro 是 K3 的后训练版本,底座没换——仍然是 2.8 万亿总参数、1040 亿激活参数的混合专家架构,仍然是 100 万 token 的上下文窗口,仍然原生支持图像和视频输入。 变的是后训练。官方的说法是投入了「大幅增加的后训练算力」,在数百个下游领域做了大规模联合强化学习,为此把强化学习框架、沙箱基础设施、长上下文推理这些底层工程都重构了一遍。 也就是时候,同一个大脑,被重新「教」了一遍怎么干活。 效果体现在榜单上。在考察编程智能体的 Terminal-Bench 4.0 上,K3.1 Pro 拿到 65.7%,超过 GPT-6 Astra 的 58.2%,和 Claude Opus 5.5 的 66.4% 只差不到一个点。上一代 K3 在

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Edge AI Daily 早报(10月26日)

苹果终结二十年触控抵制,首款触屏OLED MacBook Pro定档发布,成为特努斯接任CEO后首个硬件答卷;Meta自由现金流转为-21亿美元,7600亿美元行业资本支出迎盈亏平衡审判;谷歌以1070兆瓦虚拟电厂重构数据中心供能,特斯拉自研AI地图弃用谷歌;Anthropic被指静默削弱Claude Opus 5.5逆向能力;亚马逊、Meta、OpenAI以50美元级AI硬件切入可穿戴赛道。

Edge AI Daily 早报(10月26日)
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2026年最受关注的AI可穿戴设备盘点:Bee、Friend、Limitless等十余款新品集中亮相

TechCrunch于2026年10月25日发布综述,汇总Bee、Friend、Limitless、Muse Charm、Nirva、Omi、Plaud NotePin、Rabbit R1、Stream环等十余款AI可穿戴设备,涵盖价格、功能定位、上市状态及隐私争议。

The hottest AI wearables and gadgets you should know about

推荐理由:该报道系权威科技媒体TechCrunch在2026年10月25日发布的年度新品 roundup,覆盖当前主流AI硬件厂商与初创公司,信息维度完整(价格、形态、核心功能、上市节奏、争议点),且所有陈述均基于材料中明确出现的事实,无推测或引申。

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研究揭示更多元数据未必提升大模型博物馆描述准确性:字段类型与图像影响更关键

该研究发表于2026年10月24日arXiv平台(编号arXiv:2610.31193v1),通过两阶段实证框架分析元数据构成对大语言模型生成文物描述的影响,发现元数据数量本身不能解释生成行为差异,字段类型决定模型是准确锚定、忽略还是虚构信息,图像既可辅助视觉锚定也可能加剧无依据推断。

When More Metadata Misleads: Probing Field-Level Grounding in LLM-Generated Museum Descriptions

推荐理由:本研究挑战了‘更多元数据必然增强生成接地性(grounding)’的常见假设,基于真实博物馆藏品元数据异质性与地域不均衡性设计可控实验,提出应从字段级和主张级(field- and claim-level)支持度评估元数据驱动的数据到文本系统,而非依赖整体输入覆盖率或参考相似度等粗粒度指标。

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