星阑薪火

11月10日，OpenAI（做ChatGPT的公司）发布了一份研究，落点是AI对自由职业工作的实际影响，重点看接单结构而不是笼统的“效率提升”。它把接活的环节拆开来看：哪些活被AI直接顶掉，哪些活变成了人带着AI一起交。对靠平台接单的人来说，同一份需求挂出来，报价方式和交付要求都可能跟着变。这项研究没点名哪个行当先倒，但把“AI影响工作”从讨论变成了可以对照的样本。

来源：OpenAI

11月10日，量子位报道，机器人触觉也做出了通用模型，第一次有了可以复用的“手感”。触觉一直是最难通用的一环：换台机器、换个物件，往往要重新采数据、重新调参数。做成通用模型之后，抓取经验可以跨设备复用，不用每台都从头教。这意味着AI的竞赛从文字、图像，又往能摸到东西这一层推了一步。

来源：量子位

11月10日，OpenAI（做ChatGPT的公司）发布了一份面向教育场景的AI使用指引，专门补“老师该怎么用”这块缺口。此前关于学生用AI的讨论多，老师这一侧反而没有统一说法：课上能不能用、作业怎么判、发现学生用了怎么处理，各校自己摸索。指引出来之后，相当于给学校一个能照着写的底本。对一线老师来说，变化不在工具本身，而在接下来大概率要说明自己哪一步用了AI。

来源：OpenAI

11月10日，量子位报道，物原科技成立四个月就拿到过亿美金融资，走的是物理真实世界模型这条路线，也就是让AI理解真实世界里的物体怎么动、怎么被抓住。这条路线过去被认为太慢、太贵，今年资本开始往这边挪，原因是纯靠文本和图片喂出来的模型，一落到真机、仿真、工业场景就露怯。钱的流向说明有人愿意为“AI懂物理”这件事提前下注。

来源：量子位

11月10日，量子位报道，超导量子计算的下一步是从单一芯片做到千比特整机，工程化这一关仍是难啃的硬骨头。实验室里做出芯片级成果和把上千个比特装进一台能稳定连转的整机，是两件难度差很多的事，中间卡在良率、纠错和测控系统上。真往整机走，缺的是能把实验室装置变成能长期运行设备的人，而不是再多几个算理论的人。

来源：量子位

11月9日，量子位报道，中山大学一名本科生做的反AI逆向项目走红，效果是把攻击方的Token账单抬高了300倍。逻辑不复杂：AI服务被爬、被薅已是常态，过去主要靠封号拦人，现在换一条路，从计费和调用这一侧下手，让攻击本身变得很贵。这件事被讨论得多，是因为它把“防守”从拦在门外，换成了让对方自己烧钱。

来源：量子位

11月9日，OpenAI（做ChatGPT的公司）宣布ChatGPT企业版已在AWS Marketplace（亚马逊的云软件市场）上架销售。以前企业要用，得单独跟OpenAI签合同、单独申请一笔预算；现在这笔钱能并进公司已有的云账单里，采购环节短了一截。对已经在用云的公司来说，AI的支出从此和服务器、存储记在同一个本子上，谁批的、谁在使，更容易对上号。

来源：OpenAI

11月10日，OpenAI（做ChatGPT的公司）在官网发布一份面向家庭照护者的AI使用指南，教照顾老人、病人的人怎么用AI分担日常事务。现在发布的原因：照护这行长期靠人支撑，记医嘱、查资料、排班都费时间，而AI工具正从写代码的岗位渗透到普通工种，厂商开始争取不懂技术的用户。受影响的人包括护工、居家照护员，以及一边上班一边照顾家里老人的打工人；以后上岗可能要多学一套AI流程。

来源：OpenAI

11月9日，量子位刊文讨论“AI毁了计算机学位”这一话题：CS（计算机科学）专业的学生发现，入门级写代码的工作正被AI接手，投出去的简历回应变少，学历的含金量被打上问号。讨论现在出现的原因：AI写代码的能力这两年提升很快，企业更愿意让老员工带着AI完成工作，而不是招一批新人从零培养。受影响的人：正在读CS、准备靠写代码入行的学生，以及带新人的组长，因为招人标准要跟着调整。

来源：量子位

11月9日，奔驰和宝马明确放弃L3级自动驾驶（能在特定路段让车自己开、司机脱手的那种），理由很直接：实际体验还不如现在的L2好用。现在放弃的原因：L3要求司机随时准备接管，出了事责任怎么划分又扯不清，车企算过账，觉得不划算。受影响的人：做L3算法、激光雷达、冗余系统的工程师，岗位需求会转向L2量产和成本优化；原先积累的L3经验，得重新寻找适用岗位。

来源：量子位

今天（11月11日），两件事同时发生：阿里打算把平头哥（阿里旗下做芯片的公司）拆出来，独立去香港上市；同一天，Anthropic（做Claude模型的公司）的IPO定价低于预期。为什么值得关注：一个是国产芯片想从大厂体系里独立出来自己融资，一个是AI明星公司上市没卖上价，两边的热度完全不一样。受影响的人：芯片和AI两条线的岗位名额、期权价值，都和这波融资行情绑在一起。

来源：钛媒体

Anthropic（做 Claude 模型的公司）11月10日推出 Claude Meetings，开会时的讨论可以直接转成计划和待办任务。过去这类工具大多停在录音加纪要，会开完还得人自己一条条拆活；这次是把「拆活」这一步也接了过去。办公场景现在是几家模型公司抢得最凶的地方，谁能让AI从「记下来」走到「派下去」，谁才更容易留在你每天的工作流里。

来源：TechCrunch

OpenAI（做 ChatGPT 的公司）11月10日在 ChatGPT 里上线商家功能，店铺和企业可以在对话产品里展示自己，用户聊天时就有可能搜到你。同一天它还上线了经认证的企业Agent。这么做的背景是搜索入口正从网页往对话框搬，AI助手开始接「找东西、找店家」这类活。信号挺明确：它不想只当个聊天框，想当你找服务的第一个入口。

来源：OpenAI 官方博客

阿里千问办公11月10日更新到2.0，主打从「帮你写」转成 Team Agent，也就是能照着流程把一串活自己跑完的团队助手，按给出的案例，编辑部的日常流程可以由它跑通。这个转向不意外：单点功能的助手已经不够卖了，能不能把一段流程从头跑到尾，才是现在办公AI真正的比拼点。谁先把流程接过去，谁就更容易被公司留下。

来源：量子位

字节旗下的云和AI服务火山引擎11月10日发布图像生成模型 Seedream 5.5。眼下各家图像模型拼的不是能不能画，而是画得稳不稳、改起来顺不顺手：电商主图、海报、配图这类活，越来越多是先让模型出草稿，人再动手修。发布节奏这么快，说明生成能力还在往上堆，做视觉物料的成本会继续往下掉。

来源：少数派

做图最怕越改越崩：改到第十遍，脸变形了、背景糊了。Seedream 5.5（一款图像编辑模型）11月10日公布的实测结果里，同一张图连续改100轮还能保持稳定，不会一轮一轮往下掉画质。落到工作上，适合电商详情页、公众号封面、海报这类要反复微调的活：一句一句提要求让它改，改到最后直接交稿，不用每次推倒重来。门槛是它终究是模型，字和细节还得自己盯一眼。

💰 订阅制，以官网为准

来源：量子位

11月10日，Fable 5.2（一款大模型的新版本）的首批实测放出来了，试过的人拿它跟 Opus（另一个常被当默认选项的大模型）比，说 Opus 突然不香了。这话的分量在于，很多人此前顺手就用 Opus。对打工人的意义是多了一个能横向比的选项：写方案、读长文档、改代码这些日常活，换一个试试可能省一截时间。门槛是各家模型对提示词的脾气不同，头两天得重新摸一遍。

💰 订阅制，以官网为准

来源：量子位

openJiuwen（一个开源 Agent 框架）11月10日首发 TTSE 经验学习框架，让 Agent 的自我演进走双轨：简单说，就是让自动干活的助手“干过一次能记住”，下次不用你把同样的踩坑过程再教一遍。对公司的实际用途是搭内部自动流程，比如自动跑报表、自动整理工单。门槛很实在：它是开源框架，得有人写代码、搭环境，纯业务岗自己上手不现实。

💰 开源免费，以官方仓库为准

来源：量子位

蚂蚁灵波（蚂蚁旗下机器人具身智能团队）11月10日开源了 LingBot-Touch 触觉基础模型，卖点是“一脑多手”：同一套模型能带不同的机械手，从“一脑多机”往“一脑多手”走。翻译一下，机器人摸东西的手感不用每种手都从零训练一遍。对绝大多数打工人这条离得远，但如果公司在做硬件、机器人或产线自动化，开源等于省掉一笔自研触觉模型的预算和时间。

💰 开源免费，以官方仓库为准

来源：量子位