Microsoft 365 Copilot 普及率不到 4.5%
2026-07-08 17:23 by 达尔文电波
微软花了三年时间将 Copilot 深入集成到 Windows 11 和 Office 中，但数据显示用户使用率并不高。在 4.5 亿 Microsoft 365 订阅服务的商业客户中，只有 4.5% 的人付费使用 Copilot，而这些付费用户只有 20% 到 30% 会每周打开 Copilot。这意味着 Copilot 的周活跃用户数仅占 Microsoft 365 总用户数的 1%。Copilot 负责人 Jacob Andreou 的一份内部备忘录中称，Copilot 必须证明自己存在的价值。值得说明的是 Copilot 是指需要额外付费的 AI 服务，而 Copilot Chat 则是 Microsoft 365 用户可免费使用的 AI 服务，它的使用率比较高。
https://www.windowslatest.com/2026/07/07/microsoft-365-copilot-adoption-is-under-4-5-after-3-years-only-1-use-it-weekly-yet-prices-went-up/
#人工智能
via Solidot - Telegram Channel
2026-07-08 17:23 by 达尔文电波
微软花了三年时间将 Copilot 深入集成到 Windows 11 和 Office 中，但数据显示用户使用率并不高。在 4.5 亿 Microsoft 365 订阅服务的商业客户中，只有 4.5% 的人付费使用 Copilot，而这些付费用户只有 20% 到 30% 会每周打开 Copilot。这意味着 Copilot 的周活跃用户数仅占 Microsoft 365 总用户数的 1%。Copilot 负责人 Jacob Andreou 的一份内部备忘录中称，Copilot 必须证明自己存在的价值。值得说明的是 Copilot 是指需要额外付费的 AI 服务，而 Copilot Chat 则是 Microsoft 365 用户可免费使用的 AI 服务，它的使用率比较高。
https://www.windowslatest.com/2026/07/07/microsoft-365-copilot-adoption-is-under-4-5-after-3-years-only-1-use-it-weekly-yet-prices-went-up/
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来自频道: @AI_News_CN
OpenAI高薪挖投行人才：年薪 139 万加股权，要用AI重塑华尔街
OpenAI正在加大对投资银行业务的布局力度，最新招聘信息显示，公司正在寻找拥有两年以上投资经验的投行专业人士，加入旧金山应用人工智能团队担任"主题专家"。该岗位基础年薪18. 5 万美元，最高可达20. 5 万美元（约合139. 4 万元人民币），薪酬之外还配套股权激励——考虑到OpenAI已私下启动IPO筹备，这份股权的含金量不言而喻。
不是请投行精英来用AI，而是请他们来"教"AI
OpenAI在岗位介绍中明确写道，候选人需对投资银行业务的实际运作有深入且前沿的认知，涵盖公司与行业研究、财务分析与建模、估值、尽职调查、交易执行以及客户资料的编制与审核。更关键的是，候选人必须清晰掌握从初级分析师到董事各级岗位的工作内容与决策逻辑，精准区分哪些业务环节可由AI自动化执行、哪些适合AI辅助决策、哪些必须保留人工复核。
这番描述勾勒出了一个特殊的角色定位：不是请投行精英来"用"AI，而是请他们来"教"AI理解投行业务。任职者将与产品团队深度协作，挖掘AI在投行业务中价值最高的落地场景，依托OpenAI自研工具搭建全新业务流程原型，并验证初期成果是否匹配真实从业者需求。简而言之，OpenAI要为AI赋能投行业务设立"质量标准"。
巨头争抢华尔街，AI企业级市场硝烟四起
OpenAI此番招聘的背后，是各大AI企业对利润丰厚的企业级金融市场的激烈角逐。今年 5 月，Anthropic推出十款全新智能体工具，专门简化华尔街各类基础性重复工作，并在宣讲材料中将金融服务业定位为仅次于科技行业的企业营收第二大行业。
竞争对手的布局已相当深入。Anthropic依托"玻璃翼计划"向一批指定机构开放Claude Mythos预览版，摩根大通是早期合作伙伴，目前该项目已拓展至 15 个国家、超 150 家企业。OpenAI这边也不甘落后，高盛已投资其部署业务子公司，并于 4 月成为OpenAI"可信网络访问计划"的合作共建方。
各大投行自身也在加码AI投入。摩根大通每年技术预算达 180 亿美元，核心投向人工智能；高盛单今年技术预算就高达 60 亿美元。当AI公司想进军华尔街，投行也在反向拥抱AI，两股力量正在加速交汇。谁能率先把AI真正嵌入投行的核心业务流程，谁就可能在这场千亿级市场的争夺中占据先机。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI正在加大对投资银行业务的布局力度，最新招聘信息显示，公司正在寻找拥有两年以上投资经验的投行专业人士，加入旧金山应用人工智能团队担任"主题专家"。该岗位基础年薪18. 5 万美元，最高可达20. 5 万美元（约合139. 4 万元人民币），薪酬之外还配套股权激励——考虑到OpenAI已私下启动IPO筹备，这份股权的含金量不言而喻。
不是请投行精英来用AI，而是请他们来"教"AI
OpenAI在岗位介绍中明确写道，候选人需对投资银行业务的实际运作有深入且前沿的认知，涵盖公司与行业研究、财务分析与建模、估值、尽职调查、交易执行以及客户资料的编制与审核。更关键的是，候选人必须清晰掌握从初级分析师到董事各级岗位的工作内容与决策逻辑，精准区分哪些业务环节可由AI自动化执行、哪些适合AI辅助决策、哪些必须保留人工复核。
这番描述勾勒出了一个特殊的角色定位：不是请投行精英来"用"AI，而是请他们来"教"AI理解投行业务。任职者将与产品团队深度协作，挖掘AI在投行业务中价值最高的落地场景，依托OpenAI自研工具搭建全新业务流程原型，并验证初期成果是否匹配真实从业者需求。简而言之，OpenAI要为AI赋能投行业务设立"质量标准"。
巨头争抢华尔街，AI企业级市场硝烟四起
OpenAI此番招聘的背后，是各大AI企业对利润丰厚的企业级金融市场的激烈角逐。今年 5 月，Anthropic推出十款全新智能体工具，专门简化华尔街各类基础性重复工作，并在宣讲材料中将金融服务业定位为仅次于科技行业的企业营收第二大行业。
竞争对手的布局已相当深入。Anthropic依托"玻璃翼计划"向一批指定机构开放Claude Mythos预览版，摩根大通是早期合作伙伴，目前该项目已拓展至 15 个国家、超 150 家企业。OpenAI这边也不甘落后，高盛已投资其部署业务子公司，并于 4 月成为OpenAI"可信网络访问计划"的合作共建方。
各大投行自身也在加码AI投入。摩根大通每年技术预算达 180 亿美元，核心投向人工智能；高盛单今年技术预算就高达 60 亿美元。当AI公司想进军华尔街，投行也在反向拥抱AI，两股力量正在加速交汇。谁能率先把AI真正嵌入投行的核心业务流程，谁就可能在这场千亿级市场的争夺中占据先机。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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6月28日，埃隆马斯克透露 SpaceXAI 最新旗舰模型 Grok 4.5 开始进行有限的私人预览，当时该模型已经在 SpaceX 和特斯拉团队里进行预览测试，早期的内部评估显示 Grok 4.5 的智能化程度相当于 Claude Opus 系列模型。
现在埃隆马斯克终于宣布 Grok 4.5 完成测试准备面向全球公众提供，具体来说和 GPT-5.6 相同，都是在 2026 年 7 月 9 日发布。
埃隆马斯克确认 SpaceXAI Grok 4.5 将在明天向全球公众推出，提前推出是因为在测试阶段获得很多客户强烈的正面反馈，所以 SpaceXAI 团队觉得已经可以发布。Grok 4.5 基于 1.5T (万亿) 参数的 V9 基础模型开发，在补充训练中还添加了 Cursor AI 编码工具的数据。
埃隆马斯克称 Grok 4.5 提供 Claude Opus 级别的智能，但具备更快的响应速度、更好的 token 使用效率，更重要的是 Grok 4.5 使用成本也更低，不过具体模型表现如何还需要等到明天开放后进行评测。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：蓝点网)
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Claude Code被工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）监测发现存在安全后门隐患。NVDB称，该AI编程工具未经用户同意，即可向远程服务器回传用户地域、身份标识等敏感信息，相关问题危害严重。
公开信息显示，Claude Code是美国Anthropic公司开发的AI编程工具，可根据用户文字需求自主完成代码编写、修复等任务。此次受影响版本为Claude Code 2.1.91至2.1.196版本。
NVDB建议，相关单位和用户应立即开展全面排查。对于已安装上述受影响版本的开发终端，应立即卸载或升级至已清除相关后门代码的最新安全版本。
同时，NVDB还建议加强核心业务网段内开发工具外联权限管控与流量监测，防止敏感数据违规外传。对于企业和开发团队而言，AI编程工具在提升研发效率的同时，其数据传输、权限边界和外联行为也需要被纳入更严格的安全管理。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
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腾讯Hy3 编程评测出炉：参数只有对手五分之一，代码能力却与DeepSeek-V4-Pro打平
SuperCLUE放出腾讯Hy3 语言模型的编程专项测评数据，将其与DeepSeek-V4-Pro等热门模型同台比拼代码能力。Hy3 采用MoE架构，总参数规模295B，激活参数仅21B，支持256K上下文长度，号称混元最强语言模型。结果显示，这款参数体量远小于对手的模型，在编程场景中交出了一份令人意外的答卷。
四大维度全面对比，Hy3 兼顾性能与花销
本次测评专门针对国内程序员日常写代码的真实场景设计，每道编程任务都需要来回沟通几十轮，逐步完成代码分析、修改和校验，更贴近实际开发调试流程。测评从使用成本、运行速度、沟通轮次和Token消耗四个维度进行对比，帮助开发者根据自身预算和效率需求选择合适的模型。
在代码能力得分上，Hy3 高分版本拿到47. 37 分，与DeepSeek-V4-Pro完全持平。要知道，不少对标模型的参数规模比Hy3 大四五倍，却未能拉开差距，足见其模型架构和训练方式做了大量优化。成本方面Hy3 优势更加明显，完成一道编程题目平均只需0. 43 元，长期高频调用也不会带来太高开销，商用落地的财务压力大幅降低。
单题不到 400 秒， 40 轮对话搞定全套任务
运行速度方面，Hy3 单题平均耗时不到 400 秒，排在评测前列，适合需要快速响应的实时编码和线上调试场景。沟通效率同样亮眼，平均 40 多轮对话就能完成整套任务，不需要反复调整指令修正代码，收敛速度更快。同时，它每次任务消耗的Token仅约 116 万，占用云端算力更少，平台运行压力更低。
对于经常用AI辅助开发的程序员来说，Hy3 在性能和花销之间找到了一个难得的平衡点。当参数规模不再是能力的唯一标尺，"小身材大能量"的模型正在用实际数据证明：优化架构和训练策略，同样可以在编程这条赛道上与旗舰级对手掰手腕。随着Hy3 以Apache 2. 0 协议全面开源，这场性价比之战或许才刚刚开始。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
SuperCLUE放出腾讯Hy3 语言模型的编程专项测评数据，将其与DeepSeek-V4-Pro等热门模型同台比拼代码能力。Hy3 采用MoE架构，总参数规模295B，激活参数仅21B，支持256K上下文长度，号称混元最强语言模型。结果显示，这款参数体量远小于对手的模型，在编程场景中交出了一份令人意外的答卷。
四大维度全面对比，Hy3 兼顾性能与花销
本次测评专门针对国内程序员日常写代码的真实场景设计，每道编程任务都需要来回沟通几十轮，逐步完成代码分析、修改和校验，更贴近实际开发调试流程。测评从使用成本、运行速度、沟通轮次和Token消耗四个维度进行对比，帮助开发者根据自身预算和效率需求选择合适的模型。
在代码能力得分上，Hy3 高分版本拿到47. 37 分，与DeepSeek-V4-Pro完全持平。要知道，不少对标模型的参数规模比Hy3 大四五倍，却未能拉开差距，足见其模型架构和训练方式做了大量优化。成本方面Hy3 优势更加明显，完成一道编程题目平均只需0. 43 元，长期高频调用也不会带来太高开销，商用落地的财务压力大幅降低。
单题不到 400 秒， 40 轮对话搞定全套任务
运行速度方面，Hy3 单题平均耗时不到 400 秒，排在评测前列，适合需要快速响应的实时编码和线上调试场景。沟通效率同样亮眼，平均 40 多轮对话就能完成整套任务，不需要反复调整指令修正代码，收敛速度更快。同时，它每次任务消耗的Token仅约 116 万，占用云端算力更少，平台运行压力更低。
对于经常用AI辅助开发的程序员来说，Hy3 在性能和花销之间找到了一个难得的平衡点。当参数规模不再是能力的唯一标尺，"小身材大能量"的模型正在用实际数据证明：优化架构和训练策略，同样可以在编程这条赛道上与旗舰级对手掰手腕。随着Hy3 以Apache 2. 0 协议全面开源，这场性价比之战或许才刚刚开始。
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腾讯挖角OpenAI前研究员田永龙 参与VLM研发
7月8日，澎湃新闻记者从腾讯相关负责人处获悉，OpenAI前研究员Yonglong Tian（田永龙）已于近期加入腾讯大语言模型部，后续将参与VLM(视觉语言模型)相关研发。据公开资料显示，田永龙此前在 OpenAI 公司的核心研究方向包括计算机视觉、视觉表征学习（Representation Learning）以及生成式模型。在 OpenAI 之前，他曾在 “谷歌系” 深耕多年。2022年底，他加入位于剑桥的谷歌 Research 担任高级研究科学家，随后于 2024 年 5 月转入Google DeepMind。据了解，田永龙与现任腾讯首席科学家姚顺雨有过OpenAI阶段的共事经历。
—— 澎湃新闻
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
7月8日，澎湃新闻记者从腾讯相关负责人处获悉，OpenAI前研究员Yonglong Tian（田永龙）已于近期加入腾讯大语言模型部，后续将参与VLM(视觉语言模型)相关研发。据公开资料显示，田永龙此前在 OpenAI 公司的核心研究方向包括计算机视觉、视觉表征学习（Representation Learning）以及生成式模型。在 OpenAI 之前，他曾在 “谷歌系” 深耕多年。2022年底，他加入位于剑桥的谷歌 Research 担任高级研究科学家，随后于 2024 年 5 月转入Google DeepMind。据了解，田永龙与现任腾讯首席科学家姚顺雨有过OpenAI阶段的共事经历。
—— 澎湃新闻
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