拼多多市值直追阿里这件事,震惊了很多人,昨天拼多多总市值甚至一度以1922亿美元超过了阿里。当初那个拼水果起家,主打下沉市场的拼多多,凭借着微信社交流量和低价爆款商品,激活了下沉市场的需求,同时海外的Tume又打开了第二增长曲线。对此马云罕见在内网发帖,表示祝贺拼多多过去几年的决策、执行和努力,也让阿里员工多提意见和创新想法。
“有意见”留言板
@bic:“百元以下拼多多,千元以下淘宝,千元以上京东”。这基本上是我们消费者遵循的规律。个人使用体验来说,淘宝有的拼多多基本都有,淘宝的缺点拼多多一样也不落。这究竟是为什么呢?建议去问问那些曾将大肆购买奢侈品的群体,为什么最近开始买“口红”了?
@睁开眼睛看世界:市值上看,PDD已经超过了阿里,之所以快速超越,是Temu海外业务的快速增长,也就是说不要搞内卷了,要向外看,不要光盯着国内的菜篮子,而是要盯紧全球的篮子。
@隔壁二大爷:马云在引领阿里人直面问题、承认现状、面向未来。我猜马云可能会采取更加坚决的改革措施来应对拼多多市值逼近阿里巴巴的情况。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。