10月27日周二

为什么AI越强，组织反而越乱？

本文拆解人机协同团队的运作逻辑与落地要点。

张一鸣登顶，梁文锋领衔AI硬科技登上财富前台

10月27日，《2026胡润百富榜》发布。全榜新晋富豪263位，总上榜人数1529位，创下榜单28年历史最高纪录。上榜企业家总财富32万亿元，同比增长7%。 与往年相比，今年最值得关注的变化来自新人榜头部群体。新上榜硬科技企业家集中在AI大模型、AI芯片、人形机器人、商业航天、半导体显示等高成长赛道，代表人物有DeepSeek梁文锋，宇树科技王兴兴，惠科王智勇，智谱AI刘德兵、唐杰，沐曦股份陈维良，MiniMax闫俊杰，以及商业航天赛道的张昌武、康永来、杨毅强。新财富不再主要来自消费、房地产或传统互联网平台，而是来自技术突破、产业估值重估和资本市场定价。 此次榜单最显著的变化是首富更迭，43岁的字节跳动创始人张一鸣财富增长2000亿元，以6700亿元第二次成为中国首富，并刷新中国首富财富纪录。其财富增长主要得益于AI业务进展推动公司估值进一步走高，字节跳动当前估值已达3.3万亿元。 前十迎来三位新面孔，分别是恒力集团陈建华、范红卫夫妇，DeepSeek梁文锋，以及寒武纪陈天石，硬科技属性尤为突出。 梁文锋领衔AI新势力 梁文锋是本届榜单最受关注的新晋者。41岁的DeepSeek创始人首次上榜即以2800亿元财富位列总榜第七、新人榜第一位。DeepSeek凭借开源大模型路线迅速获得市场关注，公司估值已攀升至5000亿元。梁文锋的上榜具有标志性意义，AI大模型从技术叙事进入财富兑现阶段，开源模型、算力生态和产业应用正在被资本市场重新定价。 陈天石则以2050亿元财富进入第十名，较上年增长250亿元。寒武纪作为国内AI芯片代表企业，受益于AI算力需求爆发，市值大幅上升，推动其创始人财富进入前十。这说明AI财富链条不只在算法层，也在芯片、算力基础设施和半导体产业链上快速延伸。 恒力集团陈建华、范红卫夫妇以3020亿元位列第六，财富增长1120亿元。恒力从传统化纤业务延伸至炼化一体化、新材料与造船高端装备领域，依靠超大型油轮订单在全球造船市场站稳脚跟，依托造船业务爆发实现财富大幅增长，代表传统龙头依托产业升级抓住周期红利。 硬科技批量上榜 在新上榜者中，硬科技赛道同样占据主导。宇树科技创始人王兴兴财富695亿元，新人榜第二位，按财富规模对应总榜第78位。36岁的王兴兴代表人形机器人赛道的财富新势力。宇树科技今年登陆科创板，上市首日市值一度冲高至4400亿元，按照榜单9月1日的测算节点，王兴兴对应财富回落至695亿元。机器人赛道今年有近80位企业家上榜，大疆汪滔以1100亿元仍是该赛道财富最高者。 惠科创始人王智勇财富645亿元，新人榜第三位，按财富规模对应总榜第84位。56岁的王智勇代表半导体显示面板方向。惠科作为国内显示面板重要企业之一，其上榜说明半导体显示、光电制造等中游硬件环节仍在财富版图中占据重要位置。 AI产业梯队还有多位创业者跻身榜单。智谱AI刘德兵财富3

Claude工程负责人Felix：别再像2024年那样用Claude了

在最近一场深度访谈中，Anthropic Claude工程负责人Felix Rieseberg分享了他如今的工作方式，以及为什么大多数人仍然在用2024年的方式使用Claude。他的团队用大约一周半时间搭建了Claude Cowork，而他现在几乎不再写代码，自称“只是Claude的一条传送带”。核心观点可以概括为： 如果你只是让Claude总结邮件、润色文字，你并没有真正从新智能中受益；真正有价值的是重新设计工作流程，让AI接触原始数据和工具，用它做原型、做对抗性审查、做你以前做不到的事；而人类最重要的能力，仍然是同理心、品味和判断力。 以下为 Felix 的完整分享： 一、我已经不写代码了，我只是 Claude 的传送带 我现在不再写代码。大多数时候，我在做原型设计：我们尝试很多想法，睡两晚，判断这是好主意还是坏主意，然后告诉 Claude 把所有变体做出来，再批判性分析哪些想法好、哪些不好。 一年半以前，我还在做这种事：发现一个 crash，把它拿起来，放到 Claude 面前，说“请修这个”。很快我意识到： 我只是 Claude 的一条传送带。 正确做法不是我把 crash 一个个搬给 Claude，而是让 Claude 能访问所有 crash 数据，自己判断需要修什么、不需要修什么 。前期搭建成���更高，但一旦搭好，它会为你打开很多门，这才是 AI 真正带来的硬价值。 二、智能体由五部分组成：模型、外骨骼、沙箱、知识、工具 一个智能体由五个要素组成： 第一，语言模型。 负责感知、推理、计划和决策。 第二，外骨骼（harness）。 协调记忆，包括主动记忆、工作记忆和长期记忆，激活工具。 第三，沙箱。 外骨骼运行在安全运行时里，与系统其他部分隔离。 第四，知识。 智能体需要访问公司数据，把结构化和非结构化数据变成知识基础。 第五，工具。 智能体必须使用工具，才能做实际工作。 模型、外骨骼、沙箱、知识和工具，这五部分构成一个智能体。 三、不要角色扮演，要专业工具和流程 我从不跟 Claude 说“你是一位优秀的工程师”。这种“act like”在 2024 年很流行，但今天大部分模型仍然有一个问题： 你让它“表现得像个好会计师”，它会进行一点角色扮演。 角色扮演不是我们想要的。 我们想要的是专业人士会使用的技术、工具和知识，而不只是词汇。 我不需要 Claude 听起来像什么，也不需要它穿戏服。我甚至希望它像跟五岁小孩说话一样跟我说话，但我希望它使用这个领域所有顶尖工具。 所以我经常这样提示： “告诉我这个领域顶尖的人会用哪些工具，然后你用同样的工具去做。” 关键不是让它扮演角色，而是让它采用专业流程。 四、对抗性审查：让多个 Claude 攻击一个 Claude 如何避免 AI 自信地给你错误答案？我有一个非常实用的答案： 对抗性审查。 给一个 C

投资 30 亿美元：英伟达与 Meta 扩大 Muse 智能助手合作

IT之家 10 月 27 日消息，英伟达今天宣布与 Meta 扩大 Muse 智能助手方向的合作，满足市场对 AI 智能体日益增长的需求。 IT之家从官方新闻稿获悉，英伟达和 Meta 还在考虑开展其他技术合作，包括采用英伟达 OpenShell 参考架构增强智能体安全性、利用英伟达 Sentry 监控智能体行为，并处理结构化数据、非结构化数据和图数据。 Meta 将扩大英伟达 Vera Rubin 平台和 Vera CPU 部署规模 ，采用英伟达 Spectrum-X 以太网网络技术和 BlueField-4，提升其 AI 数据平台规模，提升网络效率和吞吐量。 同时， 英伟达还将向 Meta 的股权投资发行投资 30 亿美元 （IT之家注：现汇率约合 200.51 亿元人民币） 。英伟达 CEO 黄仁勋表示：“AI 智能体代表着一种全新的计算范式，英伟达与 Meta 正在扩大合作，让 Muse 能帮助数十亿人取得更多成就、实现更远大的目标。”

河南话萌宝、东北话后妈，AI漫剧又找到流量密码了？

方言成AI漫剧打造差异化优势的核心抓手

HolonIQ 最新报告：科技巨头深入高校，AI相关合作占比从2.1%升至12%

全球高校 AI 合作增长近 5 倍，谁在抢占教育市场？

“AI Skills” are worthless in 2026

只看一张脸，AI预测的死亡名单，90天后应验了一半

它能帮医生找到需要重点关照的病人，也可能帮雇主筛掉“不健康的人”。

智元发布具身 Agent 框架 Genie Master：机器人能边工作边进化

IT之家 10 月 27 日消息，今日智元正式发布具身 Agent 框架 Genie Master，让机器人在上岗的过程中边解锁新技能。 据悉，搭载该框架的精灵 G2，在真实便利店上岗期间，不依赖人工示范与调试，自己定位失败原因、调整策略、沉淀经验，做到了在多个复杂精细任务上持续改进，实现“无人在环”的持续自我进化。这是行业首次跳出仿真环境、走出实验室，首次在真实业务场景中验证 Physical RSI（具身递归自进化）。 据智元介绍，搭载该框架的精灵 G2 已在便利店开展熟食打包、取货、补货等任务验证。11 月 2 日，智元还将安排 6 台精灵 G2 开展连续 24 小时便利店作业直播测试。 IT之家注意到， 智元昨日发布了安规级重载具身机器人精灵 G2 Max ，面向拆码垛、物料转运及产线供料等工业场景。

Kimi额度的问题，Anthropic 找到了解决办法

你的额度为什么不经用？大半都在给子Agent“开无效会议”

野村：全球机器人ChatGPT时刻即将到来

最近，人形机器人板块持续迎来利好催化，宇树机器人一度20CM涨价，引发市场对机器人才产业的高度关注。 日前，野村给出了一份关于全球机器人的研究报告，报告观点相对冷静也更重要的判断： 机器人真正的“ChatGPT时刻”不会由一场发布会宣告，而会由一组运营指标和数据飞轮悄悄确认。 研报将当前机器人技术比作2012年的AlexNet时刻——深度学习已经证明价值，但机器人大脑尚未达到GPT-2水平；12月至1月的新模型可能更接近GPT-2，却仍不具备量产条件。 换句话说，我机器人产业正站在爆发前夜，但爆发不是单点事件，而是一场从模型竞赛转向数据飞轮、硬件一致性和运营验证的耐力赛。 从AlexNet到GPT-2：机器人大脑的真实坐标 研报的核心类比是： 机器人正在重走大语言模型的老路，只是起点更早。 LLM经历了海量预训练、指令微调和强化学习试错三个阶段，机器人也将如此。英伟达科学家的判断是，机器人训练同样会从广泛学习走向特定任务微调，再通过试错持续提升。 但如今的机器人大脑尚未达到GPT-2阶段： 实验室中已有萌芽，却尚无模型足以胜任实际工作。 通用人工智能公司的1.5模型只需3到12秒演示就能学会任务，十次测试未额外训练成功率59%，仅用五分钟数据补训后升至83%；Skild AI的S1能通过观看人类视频学习冲咖啡；蚂蚁Robbyant的Zero-WAM在七项未见任务中模拟环境成功率47.0%，比同类最佳高29.5个百分点。 这些结果确实呈现出GPT-3式少样本学习的信号，但均来自企业内部测试，任务简短或处于模拟环境，Skild AI首席执行官也直言S1尚未准备进入家庭。 因此，研报仍将机器人大脑定位在GPT-2水平或更低。 真正的突破更可能来自哪里？野村的判断是大型人工智能实验室和特斯拉，而非单纯的机器人大脑初创企业。 实验室拥有算力、人才和通用模型，特斯拉则拥有封闭的数据闭环、工厂测试环境和正在使用的机器人队伍。 谷歌Gemini Robotics 2在2026年7月发布，复杂多步骤任务成功率高达91.3%，全身控制比中国竞争对手领先约一年； OpenAI预计在12月至1月发布专为物理AI设计的模型，Altman预计2027年能看到OpenAI机器人的“精彩演示”； 王兴兴则透露宇树已在机器人上测试GPT-6，效果非常理想，并认为明年GPT-7有望突破具身AI瓶颈。 催化剂确实密集，但模型发布只是把机器人大脑从GPT-2以下推向GPT-2附近，距离真正爆发仍有距离。 三线竞赛：VLA、世界模型与仿真强化学习 机器人大脑的技术路线正在分化为三条： VLA、世界模型和仿真中的强化学习。 VLA观察场景、接收指令并输出动作，通常是下层控制器可以跟随的路径，机载VLA模型约有2到7B参数，需要约3万到4万元人民币的芯片和存储。 世界模型则预测机器人行动后会发生什么？

博纳影业的涨停板，比它的电影好看

10月26日，博纳影业跌停。 同一天，它的新片《三星堆：未来往事》上映第四天，至午间累计票房119.2万元。 这部电影顶着一个长头衔：国内首部拿到公映许可证的AI全流程院线长片，9月底官宣定档，博纳股价一度涨停10月9日、10月12日，两个连板。 如今，新片上映四天，股价跌停，近十个交易日跌去27.77%。 一部电影用四天证明自己不好看，一家公司用一个多月证明另一件事：它的股价，和它的电影，关系不大。 错位不是第一回。去年底，《阿凡达 3》一部还没有上映的好莱坞片子，消息面没有业绩，没有新片，却让博纳连收三个涨停。 彼时，博纳影业三个板，累计涨幅33.18%，换手率43.33%，市值161亿，而据博纳 10 月的Q3财报披，前三季度营收9.72亿元，净亏损11.10亿元。 一边是三根阳线，一边是十一亿的窟窿，在市场的眼里，一家公司它值多少钱，和它能讲出什么故事，是两种衡量价值的方法。 博纳的故事好看，看得久了，市场也就只看故事了。 这套算法，于冬比谁都熟，作为一个优秀的发行人——发行电影，也发行公司。 而他发行得最成功的一部作品，是博纳本身。 第一章 博纳拍的不是电影，是时代 把时针拨回2016年。 《湄公河行动》上映，以11.86亿的成绩红透半边天。 这部片子后来被反复研究，原因不在票房，在方法：主旋律可以按类型片拍，也可以按类型片卖。 两年后，《红海行动》36.5亿；2019年，《中国机长》29.12亿；2021年，《长津湖》57.75亿，曾登顶中国影史票房冠军；2022年，《长津湖之水门桥》40.67亿。 六年，六部片子，接近两百亿。 当然，博纳能把主旋律拍成类型片、卖成爆款，是真本事。只是，在博纳之前，主旋律是任务；在博纳之后，主旋律是生意。 在《湄公河行动》之前，这类片子有过很长一段尴尬期：单位包场、组织观看、票房记在报表上，市场不认。 2016年之后规则变了，用商业类型片的班底、宣发、档期，去拍一个正确题材，博纳不是发明者，是把这套方法做到最大的人。 要知道，重大题材的立项、拍摄许可、档期协调，都不是纯粹的市场资源，博纳拿到的只是资格，不是能力。 能力可以积累，资格只能续租，租期由政策决定，租金是必须拍得正确，代价是不能拍得自由。这也意味着，当一门生意建立在租来的资格上，企业的护城河就天然写着别人的名字。 商业上有个区分：行业给的叫β，公司挣的叫α。身处牛市时，人人都是股神，β也就盖住了α。 2010年，全国票房101.72亿，2019年，全国票房642.66亿。九年，六倍，那是一个所有电影公司都显得聪明的年代。 博纳的黄金六年，β是主旋律商业化的窗口，α是它的发行能力，两样叠在一起时，看起来似乎博纳的能力相当之强。 只是，换一个团队，在同一个窗口做同样的事，或许也能成，毕竟那六年，电影行业基本上靠的大多是窗口。 窗口什么时候关的，2025年春节

Soul将推出Loxinity，为自研语音、视觉与多模态交互产品

Soul推出交互型AI音视频产品Loxinity布局AI赛道

当AI学会了预测，发现马斯克的预测不靠谱

AI预测是介于量化与主观投研之间的新物种。 文 | 刘思洁 编辑 | 张薇 封面来源 | Pixabay 2025年，25岁的Henry重仓了一只十倍股Nebius。靠着这笔投资，他在很长时间里都不需要工作。 Nebius是一家做AI neocloud也就是新云的公司。这并非是一家当时被普遍看好的公司，有一些持观望态度的研究这家公司的人，看的是它每个季度的利润，以及用“算力二房东”的生意模式去判断价值，但Henry觉得，“这些判断比较短视，因为很难准确预测每一个数字。” Henry的视角有所不同。他看好Nebius，核心看的是公司长期、根本的驱动力，也就是人和组织。 比起他的投资战绩，我们更想说的是，这中间呈现出来的这个年轻人的一个更核心、更有趣的视角—— “选股和预测本身就是一件事情。”他说，“不同维度的理解和处理，能帮助我们更好地预测。” 这个视角也正是他创业的基石。本科就读于上海交通大学计算机专业，研究生在上海高级金融学院学习Fintech，先后做过量化金融和主观投研后，今年5月，Henry创立了AI预测公司——ProphetLab，把AI预测和人类专家的经验结合了起来。 “未来人类实验室”独家获悉，目前公司已经获得常春藤资本在内的多方数千万元天使轮融资。 在正式创业前，Henry有过大半年的“蛰伏期”。他住在上海的出租屋里，独自研究AI和投资的结合，正是在这段时间里，他抓住了后来涨了十多倍的Nebius。 那半年里，Henry逐渐形成了一个判断：AI与投资的结合，不只是把已有的量化方法自动化，而可能成为介于量化投资和主观投研之间的一种“新物种”。 在他看来，量化投资擅长处理结构化数据和建立模型，主观投资则依赖人的经验、直觉、产业理解以及大量难以编码的非结构化信息。过去，量化和主观投研之间存在一道很大的鸿沟，人才和方法也很难互通。 而大语言模型的出现第一次提供了“架桥”的可能：它可以理解人的分析过程，把主观投资者对产业、公司和趋势的判断，以及那些原本难以结构化的非计划信息抽象出来，再与量化的数据处理能力结合。 AI预测公司正是这个新物种，过往的经历让他一再验证，做出准确的预测，有迹可循。 他想把这种能力教给AI。 获取的信息要足够多，处理信息的能力也要足够强，AI在这两点上都比人类更强，毕竟，大模型已经越来越擅长搜索、分析、使用工具和完成任务，再加上人类专家的经验，“它有可能预测出别人预测不出的东西。”Henry这么表达。 比如预测特斯拉销量，传统研究员可能只看了网上一小部分评论，AI能看更多评价，还能找地图、搜索其他信息，所以很可能预测得更准。 ProphetLab的第一个产品是世界杯预测。 最初，他们只是排行各大模型的预测结果。随着融资到账，团队开始加入自研预测框架：通过API调用大模型，结合历史比赛、球员伤病、裁判风格和天气等数据，模拟比赛中连续

沃尔玛是如何做电商AI的

持续改造消费者体验，持续改善商家经营，有条件的开放。 这是《窄播Weekly》的第104期，本期我们关注：沃尔玛在电商AI探索上的四个关键点，及其参照意义。 沃尔玛一直在电商AI上积极尝试。过去一年，它一边完善自有购物助手Sparky，一边接入ChatGPT、Gemini、Muse等外部AI。最新的动作，是开始为更多Agent准备统一的身份、接口和使用规则。 10月21日，沃尔玛公布了面向外部AI代理的Agent Profiles、Agent Gateway及代理购物规则。顾客将可以为不同Agent建立独立档案，设置消费限额、逐笔审批，也可以随时撤销授权。Profiles计划11月推出，Gateway目前仍处于邀请制早期测试。 这意味着， 沃尔玛的AI尝试开始进入新阶段：从入口接入、打通购物等行为，推进到探索与外部AI合作的开放框架和规则上来。 与更强调自有入口、平台属性更强的亚马逊相比，沃尔玛对外部AI一直更为开放。亚马逊目前仍限制未经其授权的外部Agent进入。 沃尔玛的探索，因此可以为在AI时代没有入口优势的零售企业提供更多参考。其示范性主要体现在，一个强于商品、门店、会员和履约网络的零售企业，是如何重新组织能力，在AI新入口中继续发挥作用的。这也是零售与电商越来越交融的背景下，未来国内电商平台和零售企业会共同面对的问题。 我们认为，理解沃尔玛的电商AI探索，需要抓住四个关键点。前两点分别对应消费者体验和业务经营工具的改造，后两点则涉及它在AI时代的入口选择和产业占位。 持续改造消费者在其内部的AI购物体验 从大卖场里的一站式采购，到线上下单、门店提货，沃尔玛一直在尝试给消费者提供符合当下需求的购物体验，在AI时代也是更早拥抱变化的尝试者之一。 2025年6月，沃尔玛上线持续对话AI助手Sparky——与淘宝早期探索的淘宝问问、现在的千问购物助手，以及美团的小团类似。 Sparky最初支持商品问答、评论汇总、比较和场景推荐；此后逐步扩展到图片购物、组织包含多个商品的购物方案，以及协助结账和处理客服问题。 沃尔玛美国CEO Dave Guggina今年9月分享过一位同事的使用经历：他给自家长得不好的草坪拍照，向Sparky求助。Sparky根据照片和需求，推荐了草籽、促进草坪生长的用品、肥料等，帮助他组织出一个完整购物车，其中包括他原本没有想到的商品。 或者，当消费者让Sparky制定健康、高蛋白的一周饮食计划，它不仅可以给出食谱及相应食材，支持一键加入购物车，还能识别顾客近期在线上和门店购买过的食材，帮助避免重复购买。 Sparky对交易结果的改善也是显著的。沃尔玛CEO在今年8 月的财报电话会上表示， 使用Sparky购物的顾客每单支出，比不使用的用户高出40%。 这些面向消费者的AI体验，离不开沃尔玛在互联网时期的一系列数字化探索。 它1996年建

在《三星堆》影厅，我遇到了9块4全仓博纳的股民

“凌晨2点50分，我翻来覆去怎么都睡不着。在10.21我全仓买入博纳，渴望这部《三星堆》所炒出的AI热度足以让它大涨，知道10.22开盘6.50我还在抱着幻想，我一直等，看着账户上的数字不断减少，心里一直认为主力还在洗盘，马上就要涨了，午觉醒来看到它上演跌停。我的心彻底死了。” 这是微博网友十八在《三星堆：未来往事》上映当天（10.23）凌晨发布的动态。他今年18岁，入市半年，经历了博纳涨停跌停的起落。电影还没来得及看，他先失眠了好几天。 10月26日，博纳影业再次跌停。截至下午4点，股价报5.54元，跌幅10.06%，总市值降至约76.15亿元。10月22日，博纳已经以5.90元跌停收盘。短短几个交易日，股价接连遭遇重挫。 电影的票房也让股民的心情跌到谷底。《三星堆：未来往事》（后简称《三星堆》）上映四天，累计票房仅117.8万元，场均人次不足1人。 上映之前，小娱最大的疑惑其实是：到底谁会买票去看一部AI电影？ 为了找到答案，我在猫眼上翻了半个小时，挑出北京观影人数较多的两个场次，周五下班后和同事第一时间冲向电影院。其中十里堡的傍晚场有11位观众，这可能得益于23.9的便宜票价；同一时间，票价贵20的大郊亭的博纳影院场次，坐着8个人。 看完这两场电影，小娱发现，买票进场的观众，大致可以分成四类：想解套的股民、抱着观摩心态前来的AI影视从业者、这部电影的参与者，以及单纯带孩子奔着“三星堆”来的家长。 他们坐在同一放映厅里，看的却像是4部不同的片子。 ＃本文已采访六位相关人士，他们也是「娱乐资本论」2026年采访的第324-329位采访对象 博纳股价跌停了，股民还在等反转 还没下班，最先冲进电影院的，是股民。 小娱遇到的股民阿坤，强烈要求我在文章里介绍他为“一位梭哈，且没钱补仓，被套在9.4元的投资者”。 今年年初，他用两个账户，几十万元全仓买入博纳影业。谈起这个决定，他自己也有些哭笑不得：“当时可能是被鬼迷了眼。” 彼时正是博纳开始被市场重新贴上AI标签的时候。 1月13日，博纳影业涨停，股价来到9.11元，当时博纳推出“博卡一键AI短剧”开始面向专业创作者开放申请，AI短剧、影视制作与春节档预期，给了资本和股民们对这家传统影视公司新的想象空间。当天，博纳成交额超过17亿元，1月份博纳盘中最高触及9.5元。 阿坤在9.4元买入，站在了这轮行情的高位附近。 这之后，博纳的股价在3个月里几起几伏。4月，股价跌到7块多，但到了5月，AI电影《三星堆》取得了公映许可证，股价又反弹，最高到了9.36元，距离阿坤的买入成本只差几分钱。 此后，对已经全仓、又没有钱补仓的阿坤来说，再也没能等来一次真正的离场机会，至少从后来股价看，9.4元始终是一道没有跨过去的坎。 等到9月底，《三星堆》终于宣布定档。上映前，博纳连续几天涨停，最高收盘价回升到7块6。市场等待着检验第一步A

华为「天才少年」回应DeepSeek面试争议：想象中的「殿堂」，没能接住敬仰

DeepSeek这座“金字塔尖的殿堂”跟想象中有点不一样 撰文 | 刘思洁 编辑 | 张薇 头图来源 | Nano Banana生图 封面来源|Unsplash 7月6日下午，华为首批“天才少年”李博杰在X等社交平台发文吐槽自己在DeepSeek的面试经历：面试是远程，二面写代码时，他的两块屏幕，一块是共享的编程界面，另一块放着是腾讯会议界面，因为习惯性瞟了眼电脑的另一块屏幕，被面试官怀疑抄袭，并被告知如果没办法自证清白，面试将无法继续。感到受到侮辱的他，当场终止了面试。 除此之外，DeepSeek整体的面试流程也让他感到不舒服——最初的笔试通过后，他多次催促，DeepSeek才在两周多后安排了一面；二面时，面试官又觉得他的回答都在描述研究问题而非工程问题，还需要现场进行coding面试。 李博杰在X上吐槽 关于这场面试的一个大背景是，6月25日，DeepSeek启动了公司史上最大规模的一轮招聘，此次招聘涉及算法、研发、运维、产品、数据工程师及职能部门等7大类。 李博杰的帖子迅速引爆讨论。 有人认为这是大厂招聘流程僵化、工程师文化走向极端的又一个例证；另一派则反问，一个“天才少年”的头衔，是不是就意味着可以豁免最基础的coding测试。 争论还没平息，7月7日，前投资人、ABCDE联合创始人杜均又公开旧账，指控李博杰在2024年创办的项目Metagent拿了ABCDE的投资后“失联跑路”，缺乏契约精神。 引发舆论热议的这场DeepSeek面试第二天，“未来人类实验室”见到了李博杰。因为生气，他面试完当天一晚上没睡，第二天白天仍在密集地见AI行业内的朋友，交流行业信息。晚上九点，穿着蓝色T恤、黑色短裤，背着一个双肩包出现在我们面前。接下来近两个小时里，他完整还原了从投简历、笔试、一面到二面终止的全过程，也正面回应了杜均对他的指控。 李博杰2019年以华为首批“天才少年”身份加入华为2012实验室，从事数据中心网络与可重构硬件（FPGA）相关研究，历任助理科学家、副首席专家。2023年，他从华为离职创业，最早的项目名为MetaAgent，是一个基于开源模型做post-training、以保证生成图片风格一致性为核心技术的项目，主要用于生成NFT图片，他在其中担任CTO，这正是杜均此次指控所指向的公司。 Pine AI于2024年6月成立，成立不久李博杰就作为顾问加入，每周跟团队同步一次，主要指导AI方向的最新动向和技术趋势。 2025年初，他正式加入Pine AI，担任首席科学家。这是一家主打“帮用户打电话办事”的 AI 语音智能体公司。比如机票延误理赔、酒店卫生问题索赔、商家拒绝退货、账单错误申诉、医疗账单纠纷等日常琐碎事务，这类需求在美国已经催生出不少几千万美金营收的人工中介公司，Pine AI等于用AI把这些流程全自动化了——自动操作电脑、登录账号、发邮件