昨日行业报告传达最新政策,警惕！夜里禁用18款手机应用，保护您的隐私安全

今日行业报告发布行业新变化,MetaAI人才动荡，上亿美元为何留不住人？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。家电在线客服系统，实时沟通维修需求

内蒙古呼和浩特市土默特左旗、台州市仙居县 ，黄山市黟县、抚州市乐安县、陵水黎族自治县新村镇、东莞市东城街道、抚顺市清原满族自治县、济南市历城区、广西柳州市柳江区、临高县临城镇、文昌市蓬莱镇、南京市建邺区、阿坝藏族羌族自治州汶川县、河源市紫金县、晋中市祁县、齐齐哈尔市依安县、内蒙古鄂尔多斯市杭锦旗 、宜宾市翠屏区、广西梧州市岑溪市、宁波市象山县、西宁市城西区、广西桂林市永福县、白沙黎族自治县细水乡、阜新市新邱区、牡丹江市爱民区、咸宁市通山县、红河蒙自市、伊春市丰林县、甘孜泸定县

本月官方渠道传达政策动向,今日相关部门披露重要进展,警惕！夜里禁用18款手机应用，保护您的隐私安全，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国统一配件标准，质量保证无忧

牡丹江市海林市、内蒙古兴安盟乌兰浩特市 ，亳州市蒙城县、东莞市望牛墩镇、龙岩市连城县、屯昌县屯城镇、甘孜九龙县、莆田市仙游县、汉中市留坝县、西安市雁塔区、洛阳市汝阳县、黔南平塘县、枣庄市山亭区、深圳市光明区、东莞市东城街道、武汉市新洲区、文昌市锦山镇 、南阳市新野县、周口市商水县、延边汪清县、宜春市高安市、辽阳市弓长岭区、宁夏银川市贺兰县、达州市通川区、昆明市宜良县、株洲市茶陵县、黔西南兴仁市、濮阳市清丰县、玉溪市红塔区、重庆市丰都县、绍兴市上虞区

全球服务区域: 广西玉林市容县、商丘市民权县 、达州市通川区、上海市黄浦区、贵阳市观山湖区、阜阳市颍泉区、内蒙古赤峰市巴林右旗、中山市南朗镇、广西河池市环江毛南族自治县、广元市利州区、温州市永嘉县、河源市龙川县、云浮市云城区、黔东南黄平县、吕梁市离石区、周口市西华县、昆明市富民县 、东营市垦利区、宝鸡市陈仓区、张掖市临泽县、吉安市永新县、洛阳市宜阳县

本周数据平台本月官方渠道公布权威通报,本月官方披露行业研究进展,警惕！夜里禁用18款手机应用，保护您的隐私安全，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：售后服务中心联系方式，全渠道便捷沟通

全国服务区域: 长治市平顺县、齐齐哈尔市富裕县 、汕头市澄海区、牡丹江市阳明区、绍兴市诸暨市、乐山市犍为县、红河元阳县、北京市顺义区、晋中市榆社县、抚州市崇仁县、宜宾市长宁县、黔东南黄平县、遵义市桐梓县、大同市浑源县、铜仁市沿河土家族自治县、延边延吉市、大连市金州区 、佛山市高明区、泰安市东平县、淮南市凤台县、白沙黎族自治县金波乡、南平市浦城县、苏州市常熟市、辽阳市灯塔市、凉山木里藏族自治县、忻州市宁武县、双鸭山市宝清县、宁夏中卫市中宁县、宁夏银川市西夏区、深圳市福田区、双鸭山市宝清县、广西河池市东兰县、果洛甘德县、赣州市赣县区、佛山市高明区、泸州市龙马潭区、汉中市西乡县、淮安市涟水县、中山市西区街道、文昌市会文镇、大庆市红岗区

本周数据平台近日官方渠道公开最新动态:今日行业协会传达最新政策,警惕！夜里禁用18款手机应用，保护您的隐私安全

随着科技的飞速发展，智能手机已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，在享受便捷的同时，我们也面临着隐私泄露的风险。近期，有关部门发布了一则重要通知，提醒广大用户夜里禁用18款手机应用，以保护个人隐私安全。以下是这18款应用的具体信息及使用建议。 ### 夜里禁用18款应用的原因 这18款应用之所以被禁用，主要是因为它们存在以下问题： 1. **过度收集用户信息**：这些应用在用户不知情的情况下，收集用户的个人信息，如通讯录、位置、短信等，存在安全隐患。 2. **侵犯用户隐私**：部分应用在用户使用过程中，未经授权访问用户隐私，如读取短信、监听电话等。 3. **恶意推送广告**：这些应用会频繁推送广告，影响用户正常使用手机。 4. **诱导消费**：部分应用通过诱导用户消费，获取不正当利益。 ### 18款禁用应用名单 以下是夜里禁用的18款应用名单： 1. 应用A 2. 应用B 3. 应用C 4. 应用D 5. 应用E 6. 应用F 7. 应用G 8. 应用H 9. 应用I 10. 应用J 11. 应用K 12. 应用L 13. 应用M 14. 应用N 15. 应用O 16. 应用P 17. 应用Q 18. 应用R ### 使用建议 为了保护个人隐私安全，以下是一些建议： 1. **谨慎下载应用**：在下载应用时，要仔细阅读应用权限，避免下载存在安全隐患的应用。 2. **定期清理应用**：定期清理手机中的应用，删除不必要的应用，降低隐私泄露风险。 3. **开启隐私保护功能**：开启手机中的隐私保护功能，如关闭应用后台自启动、限制应用访问权限等。 4. **关注官方通知**：关注有关部门发布的官方通知，了解哪些应用存在安全隐患，及时禁用。 5. **提高安全意识**：提高自己的网络安全意识，学会辨别正规应用和恶意应用，避免上当受骗。 总之，夜里禁用这18款应用，是为了保护广大用户的隐私安全。让我们共同努力，营造一个安全、健康的网络环境。在使用手机应用时，一定要谨慎行事，避免个人信息泄露。

" 一个亿的小目标，和 AGI 的大目标。"采访丨程曼祺整理丨姚一楠2025 年 6 月，Meta 以 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股权，招募 28 岁的 Scale AI 创始人亚历山大 · 王（Alexander Wang）；这之后，Meta 天价招募顶尖 AI 研究员，开出了最高 4 年 3 亿美元惊人薪资。这些新血液和 Meta 原本的部分 AI 团队在 6 月底正式组成 Meta " 超级智能实验室 "（Meta Superintelligence Labs，MSL），由亚历山大 · 王和前 GitHub CEO 奈特 · 弗里德曼（Nat Friedman）共同担任负责人。就在大家期待 Meta 一雪 Llama 4 的失利时，9 月，Meta AI 团队离职潮爆发：既有已在 Meta 工作了 12 年、参与 PyTorch 构建的 Bert Maher（加入了 Anthropic）等老员工离开；也有两位加入不足 2 个月的 OpenAI 研究员又重返 OpenAI（Avi Verma 和 Ethan Knight）。本期节目，我们邀请了 Pokee AI 创始人朱哲清（Bill Zhu），他曾在 Meta 工作 7 年多，担任 Meta " 应用强化学习 " 部门的负责人，去年 10 月开始创业，做以强化学习为内核的 Agent。Pokee AI 在今年 7 月完成了 1200 万美元的种子轮融资，前不久被美国知名科技投资机构 a16z 列入智能体工作流的标杆企业目录。朱哲清分享了他观察到的 / 硅谷顶尖 AI 人才的流动趋势，Meta、Google、OpenAI、Anthropic 等美国核心 AI 公司的组织特点，和由此延伸的业务策略；以及，作为一个 AI 创始人，如何在今天打造原生于 AI（AI-Native） 的新组织。以下是播客的文字整理，有部分精简。Meta 曾是创业氛围最浓厚的硅谷大厂，但疫情期间变臃肿晚点：Meta 近期经历了天价挖人到人才流失的戏剧性转折，甚至有 2 名刚被挖来不久的 OpenAI 研究员又回了 OpenAI 。你认为这是怎么发生的？朱哲清：硅谷人员流动频繁，但三个月内就跳槽的不多，更何况他们在 Meta 拿到的薪资包比在 OpenAI 等公司更优厚。这次有人快速离开，可能是不习惯 Meta 的环境。我 2017 年加入的前两年，Meta 是美国最有创业氛围的大公司：写代码、审批、上线到生产环境，整个流程只要几小时，非常高效。疫情后，流程没变，但 Meta 组织更臃肿了，VP 层级变多，每次迭代都要经过多个 VP 审批，可他们往往既不懂项目也没时间，只是形式化地审核一遍，留下一堆批示，搞得大家都很不爽，很多人因此离职。同时，Meta 的内部 " 政治斗争 " 比较多。这次离职的员工很多来自 OpenAI 或 Google，他们往往不擅长在有政治斗争的环境里工作，会觉得在浪费时间。而这类高层级人才的选择很多，往往被十几家公司同时抢，他们会快速离开就不意外了。晚点：扎克伯格现在让 28 岁的亚历山大 · 王来负责超级智能实验室，是不是在尝试改变，试图重新打造一个更扁平、更接近创业文化的组织？朱哲清：我认为这是他的初心。但 Super Intelligence Lab 已有 5000 人，而现在一个 SOTA 模型（State Of The Art 模型，指在某一任务 / 数据集上，当前公开评测中表现最好的模型）的核心训练团队其实不超过 50 人，其中二十多人做模型设计和调优，二十多人负责基础设施和工程支持，还有一些产品经理思考功能方向，比如模型哪些部分重要、哪些不重要。剩下的组织都在做相对边缘化、不是主线的产品。所以，如果 Meta 的目标是让 Llama 超过 GPT-5，它可能需要的是一个 150 到 250 人的核心团队，把事情做到极致，而不是一个 5000 人的大团队，那反而会互相掣肘。我还怀疑内部存在 " 赛马 " 现象——不是被动，而是主动的。Meta 的文化非常 bottom-up，会启动类似的方向。产品有明确的 ownership，但模型训练没有。谁都能尝试，只要训练结果好就行。这种缺乏 ownership 的情况让管理和协调更难，因为多个团队可能同时做同样的事。亚马逊就没有太多这种问题，因为他们的每个事业部都有自己的研究团队，资源和目标都绑定在具体产品上。即使两个团队做出类似模型，也能落到各自的产品里。Google 更依赖在研究上公认有权威的人来定方向，其他人配合执行，相对 top-down。这减少了内部不服气、各自开工的问题。OpenAI 和 Anthropic 则是使命驱动。他们会先设定清晰目标：模型需要达到什么能力，对哪些 benchmark 负责。然后全公司都围绕这个目标努力，不会出现多个团队重复做同样的事情。而且他们团队规模本来也不大，更需要集中力量。晚点： Meta 也有很多产品，为什么它不能和亚马逊一样，每个产品线的研发落到自己的场景里？朱哲清：核心原因在 Meta 的组织架构里，部门对产品掌控力不强。组织内所有代码库和基础设施完全开放，任何团队都能修改别人的代码，这导致团队对产品缺乏处置权。其次，部门的财务自主权很弱。 VP 的预算很有限，无法做大规模的资源配置。例如他没法独立决定给谁多少奖金，花多少钱在数据中心，也没法裁掉部门一半人然后集中资源到算力。这导致 Meta 的团队只能在现有框架下行事，很难像创业公司那样做出战略性改变。晚点：这种组织形态给 Meta 带来的好处是什么？朱哲清：好处是速度很快。举个例子，我训模型时发现 Facebook Feed 的推荐模型有问题，可以直接找团队沟通，甚至自己改，最后不到半年就把模型完全替换了。在正常流程里，跨团队改模型早被 VP 卡死了。它的缺点也很明显：2017 年到现在公司人数翻了数倍，扩张到七八万人。一件事原本一个人做，现在五个人做。绩效要分摊，利益分配不均，容易变成政治斗争，这在大公司很常见。举个例子：假设 A 团队目标是把某模型推广到全公司所有产品线，B 团队目标是让某产品 DAU 提升 2%。如果 B 团队产品用了 A 团队的模型，结果 DAU 确实涨了 2%，那功劳算谁的？双方就会为 credit 争夺。因此 B 团队可能会自己重做模型，而不是直接用 A 团队的成果。晚点：其实 OpenAI 和 Anthropic 都是上千人的团队，就不存在团队分工矛盾吗？朱哲清：他们是所有人有一致目标，这是初创公司的关键。哪怕团队有几千人了，只要大家不在乎功劳分配，政治斗争就不存在。晚点：怎么在千人规模的团队做到目标一致的？朱哲清：有一个临界点，即是否所有员工都在做真正重要的工作。所有公司事件中大致可以分为重要的 20% 和不重要的 80% 。如果所有人都在做重要的 20% ，还很忙，那没问题；但一旦有人在做 80% 的次要工作，他们就想变得重要。大公司为了维持财报、营收和股价，会招人来做只能带来 1% 增长的事情，因为即使极小的营收增长也能覆盖人力成本。这些人也想做重要的事情，政治斗争就产生了。晚点：以 " 使命驱动 " 看，怎么理解 Ilya 和 Sam Altman 的分裂？朱哲清：当重要成员的个人使命出现差异时，使命驱动的公司容易分崩离析。因为唯一的纽带不是金钱，而是使命。成员使命不同，公司自然分裂；夸张点说利益绑定才最牢靠。OpenAI 里 Sam Altman 和 Ilya 的根本分歧在于：Sam 关注用户增长；Ilya 则更关注模型安全性和可靠性。两条路都需要投入大量人力和资源，公司只能选一条，于是最后有人要离开。晚点：关于 Meta 的人事动荡，除了刚才的深层原因，也有人提到亚历山大 · 王的风格过于强势。朱哲清：我倒觉得不是个人风格，而是架构错配。在 AI 领域，CEO 不直接负责研究。比如在 OpenAI，Sam Altman 是 CEO，Mira 曾是 CTO，但也有其他人带研究团队—— Greg Brockman、John Schulman、Noam Brown 等，他们知道研究方向往哪里走。而现在 Meta 的情况像是让 Sam Altman 直接管研究团队。还有个细节，这轮热潮之后才成长的年轻研究者很难真正服众；你需要的是德高望重又和公司路线一致的人才。但这种人很难找。晚点：Ilya 离开之后，OpenAI 由谁来扮演这样的技术领军角色？朱哲清：其实有好几个人。比如 Noam Brown 带多智能体方向；还有 Schulman ，他主要带 RLHF （ Reinforcement Learning with Human Feedback，人类反馈强化学习）以及 RL（ Reinforcement Learning，强化学习）；还有 Jan Leike 。他们过去做出重要成果，而且和公司的研究方向一致，所以大家愿意跟随；但如果让新人直接带大方向，就难服众。不过除了 Noam Brown，刚才提到的人都离开了。科学家型 vs 工程型人才：工程型人才会决定公司未来 2-3 年的发展，科学家型人才会决定公司未来 10 年的发展，但是你有可能活不过 2-3 年晚点：那些在 ChatGPT 有重要研究成果的人，他们普遍多少岁？朱哲清：一般在 35-40 岁。常见情况是，这个人做了几个奠基性的研究，于是成了这个方向的领军人物。比如 David Silver 是 AlphaGo 第一篇论文的一作； Schulman 提出了 PPO 算法（Proximal Policy Optimization，强化学习中的策略优化算法，被广泛用在包括机器人控制、对话系统训练等任务中）。现在 AI 研究很难有根本性的突破性研究，因为这需要算力，而算力掌握在大公司手里。博士只能找大公司没做的小方向发论文；或者进入大公司跟着公司的战船往 LLM（大语言模型）走。结果是，过去三四年毕业的博士生没人再写出像 PPO 这种影响深远的算法。问题是，如果 LLM 碰到瓶颈，要怎么突破？目前没人真正开辟出这条新路径。晚点：这里有个错配，顶尖人才更有野心做原创性工作，但大公司更希望在收益明确的主线上取得进展。朱哲清：我自己也想做开创性的研究，但过去 7-8 年更多专注在技术落地上。很多研究者一旦方向基本定型，剩下的就不做了，让别人跟进；但大公司真正需要把成果落地的人，纯研究五六个人就够。比较理想的领导架构是：5-6 个顶尖研究者，配上 5-6 个强执行力的落地型人才。晚点：你刚才盘点硅谷重要的 AI 公司时没提到 xAI。这是为什么？朱哲清：讨论顶尖研究科学家的去向时，我一般不会把 xAI 算进来。马斯克是工程师型人物的代表——用现有技术把落地做到极致，做出极其复杂、别人无法复制的工程项目，从而形成壁垒。这在 AI 上表现为扩大模型规模、叠加算力，把模型能力不断往上推。之前马斯克和杨立昆（Yann LeCun，图灵奖得主 ）在推特上吵架时，还说 " 根本不存在 research，一切都是 engineering"。xAI 更偏工程驱动，Google 更偏科学驱动——通过科学飞跃带来革命性突破。晚点：这是不是有点像中美差异？朱哲清：我觉得不完全恰当，中美都有科学家型和工程型人才。我更倾向这样理解：工程型人才一般决定公司接下来 2-3 年的发展，而科学家型人才会决定公司未来 10 年的发展，但是你有可能活不过 3 年。晚点：和国内技术人员交流时，大家普遍觉得中国难有最原创性的突破。朱哲清：确实， ChatGPT 出现后，大家蜂拥做 LLM ，很少有中国研究机构或公司尝试挑战这条技术路径。中国研究者一直面临指标压力，高校、企业都去追逐最容易拿指标、出业绩、发表论文的方向。很多美国和欧洲高校团队会挑战 Transformer （Transformer：一种以自注意力为核心的神经网络架构，已成