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1999年到2002年，互联网泡沫危机的时候，如果成为谷歌微软的天使轮股东到今天
1999年到2002年，互联网泡沫危机的时候，如果成为谷歌微软的天使轮股东到今天，都是10万倍收益！所以恐惧恰恰是卓越公司的试金石，一定要用长期不用的钱做投资。高级汽车奢侈品的总消费，不能超过财富的5%。
【#Gemini掉出全球前十#】当地时间7月21日，谷歌DeepMind发布三款
【#Gemini掉出全球前十#】当地时间7月21日，谷歌DeepMind发布三款轻量的新模型，主打“更快、更智能、更具成本效益”，但因智能程度没有满足外界的期待，评价两极分化。与此同时，旗舰模型Gemini3.5Pro依然没有露面成为此次焦点，从排行榜来看，谷歌的模型已经排在十名开外。根据谷歌官方博客，此次发布的三款模型定位不同。Gemini3.6Flash是主力模型，与上一代相比能使用更少的token，在相同成本下提供更高质量的工作；而Gemini3.5Flash-Lite则是快速、成本效益高的选项，适用于日常任务，如处理文档和搜索；Gemini3.5FlashCyber是一种网络安全模型，专为发现和修补关键软件漏洞而构建。但根据评测来看，此次谷歌的新模型在智能上并不出色。AI模型评测平台Arena.ai的研究显示，Gemini3.6Flash在前端代码竞技场中以1537分排名第12位。
美国人现在开始大反思了，Kimi-K3创始人杨植麟明明是卡内基梅隆大学博士出
美国人现在开始大反思了，Kimi-K3创始人杨植麟明明是卡内基梅隆大学博士出身，在美国读完顶尖名校，当初美国专门吸纳海外人才的H1B工作签证，怎么偏偏没能把这样的顶尖人才留在本土？2026年7月16日，月之暗面发布KimiK3，官方给出的核心配置是2.8万亿参数、原生多模态和百万token上下文，重点瞄准长程编程、知识工作和深度推理。模型一露面，美国科技圈的注意力很快从参数和榜单，转向了杨植麟本人：一个在美国完成顶尖训练的中国研究者，为什么最后把公司建在北京？杨植麟2019年在卡内基梅隆大学计算机学院完成博士论文，导师委员会里包括RuslanSalakhutdinov、WilliamCohen和GrahamNeubig等学者；读博期间，他还在GoogleBrain和Meta实习，进入过全球人工智能研究前沿。但事实必须说清楚：杨植麟并不是抽不中H-1B，被美国移民系统赶回中国的。他的博士导师已经公开澄清，他当时有很多留美机会，没有遭遇签证拒绝，甚至有苹果高管参与招揽；他选择回国，核心原因是想亲手创办公司。在我看来，这个澄清没有替美国挽回面子，反而把问题说得更透。美国真正失手的地方，不是少批了一张工作签证，而是长期把“世界人才来美国读书”误当成了“世界人才天然属于美国”。学校能给学位，大厂能给高薪，却不能保证有野心的创业者永远给美国公司打工。杨植麟回国后参与过盘古、悟道等项目，又做过创业公司，2023年参与创办月之暗面。几年之后，他不再只是某家美国科技巨头研发部门里的一名高级研究员，而是带着团队、产品和技术路线，进入全球大模型竞争。顶尖人才考虑的从来不只是工资，还包括能不能主导方向、组织团队、把研究快速做成产品。留在美国，他大概率能得到很好的岗位；回到中国，他得到的却是定义一家公司的机会。前者更稳，后者风险更大，但对真正想做事业的人来说，后者的吸引力未必更小。H-1B制度本身当然也有问题。美国每年常规名额只有6.5万个，另有2万个面向美国高校高学历申请者的名额；2025年以后，部分新增申请还被要求附加10万美元费用。这些变化不是杨植麟2019年回国的直接原因，却在向后来者释放一个很清楚的信号：美国欢迎你来读书，却未必给你稳定、可预期的留下路径。美国过去确实享受了全球人才红利。基于美国国家科学基金会数据的研究显示，2000年至2015年在美国获得STEM博士学位的国际学生中，约77%在2017年仍留在美国，中国籍毕业生的比例约为90%。这套体系过去非常成功，也正因为成功太久，美国才容易产生错觉：只要名校和大厂还在，最优秀的人就不会走。KimiK3引发的争论，真正提醒美国的是全球人才竞争的规则已经变了。中国的创业生态、工程师队伍、用户市场和产业资本，已经能提供另一条完整道路。海外经历不再必然通向硅谷终身任职，也可以转化为回国创业的能力和资源。当一个人在美国接受训练，最后却在中国做出让硅谷认真研究的模型，美国当然可以遗憾，却不能把他的选择简单解释成移民政策的一次技术故障。签证更宽松，确实能多留住一些人；但只给身份，不给足够的创业空间和长期确定性，仍然留不住所有想掌握方向的人。中国也没必要因为一个杨植麟就提前宣布人才竞争已经赢了。一个案例不能代表整体趋势，真正值得重视的是，中国能不能持续提供让顶尖人才敢回来、能创业、做得成的环境。只有这种选择从偶然变成常态，美国今天的“大反思”，才会变成它以后不得不长期面对的现实。
71岁前谷歌CEO婚内出轨小39岁女友！施密特1955年出生，2001年进到
71岁前谷歌CEO婚内出轨小39岁女友！施密特1955年出生，2001年进到谷歌当首席执行官，掌管公司十年，后来还做过谷歌母公司Alphabet的董事长，家底丰厚，福布斯估算他个人净资产接近340亿美元，常年有原配妻子，家庭对外一直维持体面完整的模样。2020年，当时32岁的米歇尔·里特为了给自己的AI创业项目找投资，主动结识施密特，一来二去两人抛开各自身份，发展成婚外情人关系。一开始施密特对米歇尔十分大方，知道她想做人工智能创业，直接拿出1亿美元全额投进她创办的公司，还给她安排公司高管岗位，开出高额年薪。在贝莱尔富人区配了专属豪宅，日常出行、社交场合都带着她露面，完全不遮掩这段私下往来，等于掏真金白银把这个小女友捧起来。两人相处四年多，矛盾慢慢堆到没法调和，米歇尔希望施密特和原配离婚，正式娶自己，这个要求一直被施密特拒绝，再加上她打理的创业公司经营混乱，大额投资持续亏损，两人争吵越来越频繁。2024年5月，施密特和别的年轻女性外出的照片被媒体拍到，米歇尔彻底撕破脸，先跑到法院申请家暴限制令，想通过司法施压索要补偿。同年12月，双方坐下来协商和解，白纸黑字签下具备法律效力的协议，米歇尔在宣誓文件上亲笔写明，两人交往全程出于自愿，不存在任何强迫、侵害行为。施密特一次性支付1500万美元补偿金，拿到这笔钱之后，米歇尔主动撤回之前提交的家暴相关诉求，当时所有人都觉得这件事就此收尾。谁也没想到才过去九个月，2025年9月米歇尔直接推翻之前全部说辞，向洛杉矶高等法院递交诉讼。控诉施密特分别在2021年墨西哥游艇、2023年火人节活动期间两次对她实施强奸，顺带追加跟踪、监控家人等多项指控，张口索要1亿美元赔偿金，还到处联系媒体、在社交平台发布控诉内容，刻意引导舆论，让外界都觉得她是受害弱势群体。施密特这边立刻拿出当年签署的和解协议应诉，当地法官看过材料之后，认定两人早前签订过仲裁约定，案件不能公开庭审，直接移交私密仲裁程序，由退休法官贝丝·安德鲁斯全权核查全部证据。仲裁过程里，法官反复针对两份完全矛盾的书面材料质询米歇尔，要么当年写自愿是真话，如今性侵指控就是刻意捏造。要么现在控诉属实，当初签和解书就是伪造证词骗取千万补偿，米歇尔全程回避正面回答这个核心冲突，也拿不出任何能佐证侵害发生的实物、人证线索。2026年4月底仲裁结果正式落地，法官出具完整裁决文书，认定米歇尔提出的所有侵害指控全部不实，属于恶意捏造事实、诽谤施密特。她利用公众对性侵受害者的同情造势，本质是不甘心分手，借着诉讼敲诈更多钱财，这种虚假控诉还会拖累真正遭遇伤害、想要维权的普通人。最终裁定米歇尔需要赔付施密特1070万美元，相关文书写明后续完整终裁落地，赔付金额也许还会继续上调。裁决曝光之后米歇尔并不服气，已经向加州联邦法院提交上诉材料，试图推翻仲裁结果，可手里没有新增有效证据，想要翻盘的难度极大。施密特这边虽然官司胜诉，可婚内出轨、大手笔供养婚外伴侣的事实没法抹去，自身多年维持的精英体面形象彻底崩塌，硅谷不少合作方、行业大佬都公开和他保持距离。整件事从头到尾，全是利益拉扯出来的闹剧，施密特明明拥有完整家庭，却不顾婚姻底线，花上亿资金扶持婚外女友，从根源上埋下后续矛盾。米歇尔拿到一千五百万和解补偿，签下自愿声明转头就编造严重侵害罪名起诉，靠着博取大众同情想要再捞一笔巨款，最后反而背上千万赔偿。普通人看待这类名人纠纷，很容易先入为主同情年纪更小的一方，可司法判定只认白纸黑字的证据，不会单纯被舆论情绪带着走。有钱不代表可以随意突破婚姻道德底线，靠着捏造罪名索要高额赔偿，最后也一定会为自己的谎言付出实打实的经济代价，不管是身价百亿的企业高管，还是想要借诉讼牟利的创业者，违背规则和诚信行事，最后都很难落得圆满下场。
专家：中国百度领先美国谷歌！在人工智能时代，中国百度在多个关键领域展现出
专家：中国百度领先美国谷歌！在人工智能时代，中国百度在多个关键领域展现出对谷歌的领先优势，其本土化创新路径正重新定义科技竞争格局。百度牢牢占据中国搜索引擎市场超过60%的份额，谷歌仅占不足2%。在AI搜索转型上，百度更为激进，64%的移动搜索结果页已由AI生成内容，远超谷歌13.14%的AI触发率。百度评为中国通用型AI搜索第一。
WPP按年度投放金额统计出了全球广告平台的Top10：1、Google-
WPP按年度投放金额统计出了全球广告平台的Top10：1、Google-2710亿美金；2、Meta-1962亿美金；3、字节跳动-975亿美金；4、亚马逊-682亿美金；5、阿里巴巴-326亿美金；6、拼多多-256亿美金；7、微软-224亿美金；8、腾讯-213亿美金；9、派拉蒙&华纳兄弟-163亿美金；10、京东-126亿美金。
谷歌和百度普及了26年之后，我惊讶的发现，搜索资料这件事，对很多人来说，依旧是一
谷歌和百度普及了26年之后，我惊讶的发现，搜索资料这件事，对很多人来说，依旧是一个很高的门槛。不过反过来想想，也觉得合理。经典物理学，已经普及400多年了。现在高中生依旧一大把人不及格。而且不是59分那种不及格，是10几分的那种不及格。人与人的差别，远远大于人与狗的差别。比如我的智商140，普通人100，边牧70。普通人和边牧的区别，只有30。
在自动驾驶路线上，目前全球只有中美两国在竞争，而美国几乎只有特斯拉的纯视觉（谷歌
在自动驾驶路线上，目前全球只有中美两国在竞争，而美国几乎只有特斯拉的纯视觉（谷歌的可以忽略不计），而中国既有整车厂商也有方案厂商，多达十数家在并进，既有纯视觉也有融合感知方案。汽车这个公共交通参与者，不仅仅是能将用户准确送达到目的地，而应该是安全将用户送达到目的地。我相信通过算法和算力的结合，纯视觉能达到前者，而要达到后者，非融合感知方案不可的。自动驾驶的纯视觉方案，一直是厂商的决策，而并不是消费者的决策，在消费者眼里，安全是最大的诉求，为什么最近会有厂商不断说特斯拉非常好，是第一，因为特斯拉是纯视觉，纯视觉方案单车成本低，训练成本高，而融合感知方案不但整体训练成本高，单车成本也更高，对后续L3,L4以及L5来说，厂商的责任更重，不只是在事故成本，还体现在后期的硬件维护成本都会较高。但在安全第一的世界里，融合感知方案给足了安全冗余和备份，安全无小事，汽车在道路上的行驶安全不只是关系自身，还关系其他行人和车辆以及社会公共安全。为什么现在小鹏和理想汽车大力鼓吹纯视觉，实则上他们希望以马斯克的号召力来洗脑一般用户，他们只说特斯拉纯视觉是第一，国内没有第一梯队，就是想用他们这样专业人士都认为纯视觉方案很好，他们强调丝滑，但从来不强调安全，也没有哪个纯视觉方案厂商敢宣传：纯视觉就是最安全的。而他们更多的视激光雷达为自动驾驶算法处理中的拐杖，事实上激光雷达和摄像头一样，只是给算法提供基础数据，从来不是算法本身，而人工智能算法本身是完全能够通过更大的算力更广泛的深度学习解决这个不是问题的问题本身的。至于国家最近公示的对自动驾驶的国标要求，确实根本没有明确技术方案，但是明确了一点，那就是你的技术方案必须要有足够的冗余，现在鼓吹纯视觉的必然会在L4阶段要么回到融合感知，要么淘汰出局，因为只需要两三起安全事故，就可能直接会被拿掉生产资格。我们国家在安全问题只有过犹不及，从来不会减配的。懂政治的会回到融合感知，不懂的继续鼓吹纯视觉。
