苹果公司 CEO 蒂姆·库克开通了微博。他的微博名是 TimCook,认证是 Apple CEO,短短一天就有 45 万粉丝。
看来微博活跃度真的太低了啊,我还以为中国会有上千万果粉来朝圣呢。
Hello China!Happy to be back in Beijing,announcing innovative new environmental programs.你好,中国!很高兴再次来到北京,并宣布创新的环境新项目。
与库克一样,特斯拉 CEO Elon Musk(伊隆·马斯克)开通微博也引起了一定程度的轰动。马斯克 2014 年 1 月 24 日加入微博,截至目前已有 100 万粉丝。
The most important thing I want to say is :Thank you for your support!I really appreciate the support and we are going to do the right thing for you in China market.
再来看看国内科技大佬们吧。小米董事长雷军2010 年 5 月 31 日加入微博,7 月 15 日才发了第一条微博。微博尾巴是“手机版登录”,猜测可能是当时雷军使用的是诺基亚非智能机。当年 8 月 16 日 MIUI 才开始内测。
昨天金山声明让不少人误解,我只好再次声明:我在金山的职位没有任何变化,同时我会继续做天使投资。谢谢。
周鸿祎比雷军早两个月加入微博, 2010 年 3 月 12 日发了第一条微博,使用的是网页 weibo.com 登录。
好的互联网产品有两个特性:首先它要能在一个点上打动用户。第二,它一定是一个靠持续该改进、持续运营出来的东西。希望微博的应用越做越好,微博用户在上面越玩儿越开心。
马云加入微博的时间比他俩都晚。2011 年 5 月 25 日才加入微博,微博名是 @大自然保护协会-马云,第一条微博也符合这个名字,他关注的不是阿里巴巴,而是地球。有意思的是,马云的微博尾巴是 iPad 客户端。 iPad 2 于当年 5 月 6 日在中国上市,有可能马云使用的是首批 iPad 2 啊。
我一直认为地球是有灵性的 树木好比毛发 水就是血液 石油就是脂肪 山脉是骨骼。。现在毛发被剔除 血液被污染 脂肪被抽完 骨骼在被寸寸打断。。。我要是地球也要愤怒,也要报复人类。地震海啸干旱。。。!明年谁也没有船票!:(
刘作虎2012年4月19日加入微博,当时他还没创立一加公司。4月24日他才发了第一条微博,有趣的是,第一条微博不是原创,而是转发,而且微博尾巴显示来自“微博搜索”,内容是三星Galaxy。看来,当时他还挺关心三星这家公司的。
被你忽悠了[挖鼻屎]
虽然身为新浪微博的竞争对手搜狐公司 CEO,但其实张朝阳早在 2010 年 2 月 3 日就加入了微博。不过,也正因为这身份,张朝阳曾抛弃过微博很长一段时间,直到今年1月8日才正式回归。回归后的第一条微博就感慨了下搜狐没能做好 SNS。
很遗憾搜狐的sns没做起来,只好借新浪微博发点声音。
当下的科技大佬们看完了,再来看看老一辈企业家的微博。
联想集团创始人柳传志 2010 年 12 月 20 日加入了微博,第一条微博却是 2012 年 7 月 22 日(有可能删除了之前的微博)。微博微博来自“短信”,说明当时用短信发微博是一种流行。
今天中国企业家俱乐部访英代表团估计能准时出行。昨日北京下暴雨,我一度担心航班会延误。因为日程安排很近,落地后即有大型活动,倘若延期,会给英方主任的接待带哎很大不便。所幸今晨风和日丽,北京的天空象水洗过一样,蓝天白云,是好兆头!
近段时间开始接触互联网的 SOHO 中国董事长潘石屹是这些大佬中最早接触微博的,2009 年 8 月 21 日就加入了微博。比起柳传志早已经退出了微博,潘石屹还“锲而不舍”在微博上与华远集团前董事长任志强“表演相声”。但是,潘石屹的第一条微博却非常中规中矩:
大家好,我的微博正式开通了,欢迎大家关注!
最后彩蛋,京东董事局主席刘强东的第一条微博:
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。