2025-05-13 | 一年前声称其 AI 聊天机器人可以替代 700 名客服人员，如今重新招聘人力以协助客服
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大家好 欢迎收听黑客新闻中文日报今天的节目我们会带大家直击 AI 与人类协作的最新风向知名金融科技公司 Karna 在大规模引入 AI 聊天机器人后为什么又开始重新重视真人客服让人类和 AI 联手提升用户体验此外 风投资本寒冬持续除了人工智能领域还能获得资本青睐其他赛道几乎陷入沉寂这背后反映出的经济趋势与创业环境极度分化也值得我们深思

最后,我们关注一项极具前瞻性的 AI 研究,通过模仿人脑神经元的时序同步,让机器神经网络拥有连续思考的能力,为 AI 模型带来全新认知突破。这些故事,不容错过,一起进入今天的科技时刻。

Plain Vanilla Web 网站分享了如何不用任何构建工具或者框架只用编辑器、浏览器和 Web 标准来开发和部署网站和 Web 应用的主要技术包括用 Web Components 取代 React 或 VU 这类框架的组建方式通过现代 CSS 功能代替 CSS Modules 或 Sass 带来的便利以及如何不用构建工具和服务端逻辑部署 Web 项目甚至可以实现单页应用的路由和状态管理

这种原生开发方式主要适合已经掌握 HTML、CSS 和 JavaScript 的开发者,选择它可以让项目结构更简单,后期维护量更低,也得益于现代浏览器对 Web 标准的出色支持。网友评论中讨论最多的是用不用框架的问题,有人认为很多业务其实没必要做成网站,发个表格文件就能搞定,也有人强调框架会带来不必要的依赖和复杂度,还有开发者分享不用框架,页面性能和可用性反而更好。

勾语言核心成员 Ian Lance Taylor 宣布在工作了 19 年后正式离开 Google,他自 2008 年加入勾团队,参与了从早期编译器到类型系统等多个关键模块的开发和推进。对于勾语言如今已经成为主流编程语言,他表示非常惊喜,回顾早期团队的初衷,当时只希望这个项目中的一些好想法能被其他语言采纳。

除核心开发外,EN 还为 Google 内部的构建系统等集成做出了重要贡献,曾一度担任团队管理工作。对于 Go 的未来,他认为编程语言不会停滞不前,Go 也需要不断演进,以适应新的开发需求。EN 透露,近一年 Google 极高项目本身发生了许多变化,让他觉得自己不再适合继续留在团队,因此选择离开,计划短暂休息后将继续保持对 Go 社区的关注和贡献。

在评论区,不少开发者回忆了 EN 对整个勾生态的巨大贡献,有人特别称赞它在日常代码审查和社区交流中的耐心、细致和鼓励也有网友讨论了 Google 当前的文化变迁,希望未来能继续看到类似 EN 这样的技术人才投入社区和开源项目安全研究员发现,ASUS 预装的 DriverHub 驱动管理软件存在一件远程代码执行漏洞,攻击者可以通过特定手段控制用户电脑

漏洞的原理在于 DriverHub 在验证请求来源时存在缺陷,攻击者只需伪造带有 DriverHub Asus.com 字样的子域请求,即可绕过校验。同时,利用驱动安装流程的疏漏,配合精心构造的安装包,就能实现以管理员全线运行任意代码。好消息是开发者在报告后迅速修复了这个问题,暂未发现被大规模利用的迹象。

但在和 ASUS 沟通时,研究员了解到 ASUS 并不提供漏洞赏金,只会把发现者名字列入名人堂,这也引发了不少讨论。有网友吐槽 ASUS 对用户安全不够上心,还有人调侃 ASUS 明明是全球知名大厂,却舍不得给安全研究员付钱。也有人分享自己用这款软件后遇到各种驱动问题,对 DriverHub 的不信任度进一步提升。

现在的汽车行业正在展开一场价值数十亿美元的软件战争汽车制造商正加速把汽车变成有软件定义的设备希望能像科技公司一样不断通过网络升级给用户带来新功能不过实际操作中遇到了很多难题比如传统汽车公司不仅需要招募软件开发人才更关键的是他们在软硬件集成上存在很大短板缺乏从芯片到主板的完整设计能力这让很多功能受制于硬件没法实现结果就是车机系统体验很差

而像 Tesla Rivian 以及中国一些造车新势力为了实现软硬件深度融合选择自研电子系统取得了明显优势评论区网友们观点很分散有人担心现在的软件定义汽车缺乏完善的代码规范和长期安全保障也有不少用户更青睐实体按键和简单可靠的手动操作反感互联网功能和过度的电子化

还有人认为车企应该更加重视用户体验,而不是盲目把各种互联网功能塞进车里。一位开发者在博客中分享了自己假期期间逆向分析 Windows Security Center,简称 WSC 的经历。起初,他的想法很简单,就是开发一个可以通过调用 WSC 的服务 API 来关闭 Windows Defender 的工具。

去年他曾发布过类似的工具,通过特定的 Windows API 伪装成另一个杀毒软件,让系统以为有其他杀毒工具在运行,从而自动关闭 Defender 项目很快在开源社区获得了约 1500 个星,但不久后因为用到了第三方杀毒软件的部分代码,相关厂商对他发起了 DMCA 下架请求,只能无奈删除了全部代码

今年在首尔旅行期间,他尝试在仅有的 AM4 Pro MacBook 上进行更深的逆向分析,但由于缺乏 X86 设备,开发和调试过程非常曲折。他通过远程借用朋友的 PC 搭建了复杂且高延迟的开发环境,不断碰到 WSC 的安全校验和权限限制。几天努力后,他终于绕过了多重校验,实现了授权注册,并为工具增加了自动启动等新功能。

整个经历充满挑战,也让他对 Windows 安全机制有了更深了解。评论区有人讨论了关闭 Defender 的极端方式,也有网友对 Windows 逆向工程分享了自己的乐趣。有人指出文章对底层安全实现的剖析非常详细,非常适合对 Windows 安全机制感兴趣的开发者参考。

2025 年初,风险投资行业整体陷入困境,除了 AI 领域还勉强活跃,其他方向几乎没有起色,而在 AI 赛道里,大家又几乎都把希望压在 OpenAI 身上 OpenAI 的估值和市场热度远远拉高了所有统计数据,但背后其实只有极少数头部企业被持续追捧,大量资金都涌向这些明星公司,而更多初创企业则难以获得投资

受全球经济环境特别是美国高关税影响 风险投资的募资和交易量都大幅下降一季度新基金的募集金额创下十年最低 许多基金甚至不得不把未投入的新资本退还给出资人目前绝大多数新创企业要么迅速被收购 要么因为融资困难早早关闭 企业估值虚高的现象十分普遍 同时很难通过上市或并购变现退出渠道极度受限

面对困境,风险投资行业并没有有效的应对方案,行业报告中唯一的未来计划就是继续观望,希望市场奇迹般复苏。

社区评论里有网友认为 如今所谓的 AI 热有很大成分只是 FOMO 许多创业公司只是为了蹭热点强行贴标签 泡沫难以持续也有网友提到 大量资金压保 AI 反而让其他创新方向失去了支持 早期企业靠自身盈利和社区驱动生存的现象越来越多还有人感叹 风险投资行业过去赖以成功的 免费资本时代已经结束 现在的集体不知所措其实早就在意料之中

Bell Labs 之所以能够成功,关键原因在于它给了优秀科学家极大的自由和自主权,让他们可以不受干扰地专注于自己的兴趣和研究。创建初期,Bell Labs 是由 AT&T 出资设立的实验室,背后有政府的强制资金投入,这让研究人员有足够的时间和资源去尝试各种基础性创新,比如晶体管、声纳、导弹系统等重大技术的突破。

当时的领导者像 Mervyn Kelly 并不参与具体项目管理,她的理念是挑选出真正有动力的天才,把他们聚在一起,让他们互相交流学习,自己只作为后盾,而不是直接监督。类似 Claude Shannon 这样的科学家,完全根据自己的好奇心和想法推进项目,不需要给老板汇报每一步进展,而公司也愿意容忍这种没有明确产出的自由探索。因此,Bell Labs 能够成为美国创新的发动机。

然而后来随着 AT&T 的拆分,实验室的资金保障和管理方式发生巨变,越来越多的管理层纸追求短期回报,导致 Bell Labs 最终走向衰落。

评论区有网友指出,其实 Bell Labs 的模式之所以难以复制,很大一部分原因在于现代社会更加关注效率与短期成果,反而忽视了给天才们自由时间的价值。也有人认为,单靠集结聪明人并不能保证创新,一定要在当时的经济环境、人才结构和管理风格下才能激发那种独特的创造力。还有人建议,未来如果有基金能鼓励纯粹的自由探索,或许有机会重现 Bell Labs 那样的创新奇迹。

Clarna 作为先买后付领域的知名公司,在去年的时候曾经强调自己的 AI 聊天机器人能够承担相当于 700 名客服人员的工作,甚至两个月内接管了全公司超过三分之二的客服对话,平均处理时间不足两分钟。但现在 Clarna 的客服策略出现了方向性的变化,公司决定重新招募人工客服,并且明确表示,客户今后在需要时一定可以联系到真人。

克拉尔纳官方表示,AI 的优势是高效,但人类员工的共情能力和专业判断更适合处理复杂及情绪化的场景,因此他们采用了 AI 搭配人类协作的方案,简单问题交给 AI,关键时刻由专家出面。为了吸引更多优秀人才,这家公司还推出了类似 Uber 的灵活远程客服岗位,聘请学生、职场人士甚至创业者参与试点。

本轮调整也与客户普遍对只靠 AI 服务的不满有关,有相关调查显示,大部分用户在遇到问题时实际上更希望获得有温度的人类帮助。评论区有网友认为,Clarna 前期过度宣传 AI 能力,但实际体验并无太大突破,也有人提到行业里各家公司都在夸大 AI 能力,为了资本市场和估值,还有从事相关行业的网友补充,AI 虽能提升效率,但难以完全替代真人,最终服务质量决定了用户的满意度。

生物大脑里的神经元是通过精确的时序和同步来处理信息的,但现有的 AI 神经网络大多舍弃了这些机制,追求模型的高效和简化。新的 Continuous Thought Machine,也叫 CTM,试图弥合现代 AI 与生物智能之间的差距,把神经元的时序变化引入人工神经网络。

CTM 用了一个叫内部维度的新概念,让每个神经元在处理输入时能保留过往的激活历史,然后用神经元之间的同步作为模型的核心表达方式。这种机制在多个任务上取得了不错的效果,比如图像分类、迷宫路径规划、序列推理等,让 CTM 能在时间维度上动态构建更复杂的内部表示,也具备更好的记忆和推理能力。

有意思的是 CTM 不用给输入数据特别加时序信息它自己就能逐步生成内在思考的流程从而像人类一样分不寻找解题思路在评论区有网友认为这种思路虽然不是新鲜事但这次实现方式和实验很有参考意义还有人指出模型用思考来形容神经元单步整合可能会让大众混淆但也体现了团队对生物灵感的坚持不少人也觉得未来神经模型如果要真正理解世界可能还真离不开对时间机制的更深融入

现在有一款名叫 Store 的开源工具,开发者可以用它在 Linux 和 Windows 系统上直接构建和部署 iOS 应用,这意味着不用再依赖 Xcode 和 Mac 电脑,也可以制作 iOS App。Store 的核心功能包括用 Swift PM 构建 iOS 项目,自动签名并安装应用,还能和 Apple Developer 服务进行交互,甚至也支持在 macOS 上用 Store 替代 Xcode 来编译 iOS 软件。

不过目前一些功能还在逐步完善,比如调试功能还没完全集成,分发到 App Store 也还需要后续开发。同时,由于苹果对于 iOS 开发有硬性规定,比如只有在苹果硬件上构建的应用才能进入 App Store,所以在用 Store 时也需要特别注意相关许可条款。

有网友评论说,这让非苹果电脑用户也能充分发挥手机性能,开发体验变得很酷,有人担心苹果可能会用法律手段限制,提醒开发者注意潜在风险,也有网友觉得,如果 Flutter 等跨平台框架后续能集成 Store,生态会更加多样和开放。

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