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Outage affecting Workspace Creation
Apr 8, 19:22 UTC
Investigating - We are investigating errors related to creating workspaces via the Claude Console at platform.claude.com and via the admin API
Other functionality including inference and the messages API is not impacted
via Claude Status - Incident History
Apr 8, 19:22 UTC
Investigating - We are investigating errors related to creating workspaces via the Claude Console at platform.claude.com and via the admin API
Other functionality including inference and the messages API is not impacted
via Claude Status - Incident History
#Update #Claude
Claude Web 现已支持 Managed Agents。
官方文档：https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview
via AI Copilot - Telegram Channel
Claude Web 现已支持 Managed Agents。
官方文档：https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview
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Meta 平台公司于周三发布了Muse Spark，这是其去年为在人工智能竞赛中追赶竞争对手而重金组建的团队所研发的首款人工智能模型。美国科技巨头正面临压力，需要证明其巨额人工智能投入能够获得回报。对 Meta 而言，赌注尤其高昂：该公司去年以 143 亿美元的协议聘请了 Scale AI 首席执行官亚历克斯・王，并为新组建的超智能团队部分工程师开出了数亿美元薪酬待遇。
Muse Spark 是该团队全新系列模型中的首款产品，该团队致力于研发智力超越人类的机器。
该模型初期仅在使用率较低的 Meta AI 应用程序及网站上线，并将在未来数周内，取代目前支撑 WhatsApp、Instagram、Facebook 及 Meta 系列智能眼镜聊天功能的现有 Llama 模型。
该公司在一篇博客文章中表示：“这款初始模型在设计上轻量化、运行快速，同时足以对科学、数学和健康领域的复杂问题进行推理。它是一个强大的基础模型，下一代产品已在研发中。”
Meta 并未披露该模型的参数量 —— 这是对比人工智能系统算力水平的关键指标。Muse Spark 隶属于内部代号为 “Avocado” 的模型系列。
该模型可协助用户完成多项任务，例如通过照片估算一餐的卡路里，或将杯子图像叠加到货架上预览摆放效果，而部分竞品已具备类似功能。
Meta 还推出了沉思模式（Contemplating mode），该模式可并行运行多个 AI 智能体以提升推理能力，使 Muse Spark 能够实现类似Google Gemini Deep Think 与 OpenAI GPT Pro 的深度思考模式。
该公司押注，将超智能技术应用于日常个人任务，将有助于触达其社交媒体平台逾 35 亿用户，有望相比用户规模较小的竞争对手获得优势。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
Elevated errors on Claude.ai, API, Claude Code
Apr 8, 17:50 UTC
Resolved - From 17:25–17:44 UTC, we saw elevated errors on attempts to log into Claude.ai (mobile, web, and desktop) and platform.claude.com, as well as /login attempts via Claude Code. This issue is now resolved.
Apr 8, 17:46 UTC
Investigating - We are currently investigating an issue with authentication across multiple product surfaces.
via Claude Status - Incident History
Apr 8, 17:50 UTC
Resolved - From 17:25–17:44 UTC, we saw elevated errors on attempts to log into Claude.ai (mobile, web, and desktop) and platform.claude.com, as well as /login attempts via Claude Code. This issue is now resolved.
Apr 8, 17:46 UTC
Investigating - We are currently investigating an issue with authentication across multiple product surfaces.
via Claude Status - Incident History
Elevated Errors with Login
Status: Monitoring
We have applied the mitigation and are monitoring the recovery.
Affected components
● Login (Degraded performance)
● Login (Degraded performance)
via OpenAI status
Status: Monitoring
We have applied the mitigation and are monitoring the recovery.
Affected components
● Login (Degraded performance)
● Login (Degraded performance)
via OpenAI status
Meta 推出 Muse Spark，超级智能团队首款 AI 模型亮相
Meta 发布了新模型 Muse Spark，称其为超级智能团队推出的首个 AI 模型，已上线 Meta AI 网站和应用，并向部分用户开放私有 API 预览。该模型被描述为原生多模态推理模型，支持工具调用、视觉链式思考和多智能体协同，面向科学、数学、健康等任务；同步推出的 Contemplating mode 通过并行多智能体提升复杂任务推理能力，将在 Meta AI 中逐步上线。
Meta 同时披露，过去 9 个月已重建相关预训练栈，并继续投入研究、模型训练和基础设施，包括 Hyperion 数据中心。Muse Spark 目前先在 Meta AI 应用和网站提供，未来几周还将替换 WhatsApp、Instagram、Facebook 及 Meta 智能眼镜聊天机器人所使用的现有 Llama 模型。
META | Reuters
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Meta 发布了新模型 Muse Spark，称其为超级智能团队推出的首个 AI 模型，已上线 Meta AI 网站和应用，并向部分用户开放私有 API 预览。该模型被描述为原生多模态推理模型，支持工具调用、视觉链式思考和多智能体协同，面向科学、数学、健康等任务；同步推出的 Contemplating mode 通过并行多智能体提升复杂任务推理能力，将在 Meta AI 中逐步上线。
Meta 同时披露，过去 9 个月已重建相关预训练栈，并继续投入研究、模型训练和基础设施，包括 Hyperion 数据中心。Muse Spark 目前先在 Meta AI 应用和网站提供，未来几周还将替换 WhatsApp、Instagram、Facebook 及 Meta 智能眼镜聊天机器人所使用的现有 Llama 模型。
META | Reuters
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OpenAI 提议四天工作制应对 AI 对社会的冲击
2026-04-08 22:45 by 帕迪多街车站
AI 的进步预计会对整个社会造成巨大冲击，为了应对这一社会问题，OpenAI 提出了一系列建议，包括对机器人征税，设立公共财富基金，以及推行四天工作制。OpenAI 表示这份文件是它应对 AI 工具普及可能冲击就业岗位以及整个行业而提出的初步想法。它的核心建议是设立公共财富基金，投资于与 AI 发展相关的长期资产，将收益直接分配给公民。四天工作制则要求雇主在不减少薪酬的情况下减少工作时间。另一项建议是改革税收制度，将税基转向企业所得税和资本利得税，而不是依赖可能受到 AI 引发的大规模失业潮冲击的劳动所得税和工资税。
https://cdn.openai.com/pdf/561e7512-253e-424b-9734-ef4098440601/Industrial%20Policy%20for%20the%20Intelligence%20Age.pdf
https://yro.slashdot.org/story/26/04/06/2154206/openai-calls-for-robot-taxes-public-wealth-fund-and-4-day-workweek-to-tackle-ai-disruption
#人工智能
via Solidot - Telegram Channel
2026-04-08 22:45 by 帕迪多街车站
AI 的进步预计会对整个社会造成巨大冲击，为了应对这一社会问题，OpenAI 提出了一系列建议，包括对机器人征税，设立公共财富基金，以及推行四天工作制。OpenAI 表示这份文件是它应对 AI 工具普及可能冲击就业岗位以及整个行业而提出的初步想法。它的核心建议是设立公共财富基金，投资于与 AI 发展相关的长期资产，将收益直接分配给公民。四天工作制则要求雇主在不减少薪酬的情况下减少工作时间。另一项建议是改革税收制度，将税基转向企业所得税和资本利得税，而不是依赖可能受到 AI 引发的大规模失业潮冲击的劳动所得税和工资税。
https://cdn.openai.com/pdf/561e7512-253e-424b-9734-ef4098440601/Industrial%20Policy%20for%20the%20Intelligence%20Age.pdf
https://yro.slashdot.org/story/26/04/06/2154206/openai-calls-for-robot-taxes-public-wealth-fund-and-4-day-workweek-to-tackle-ai-disruption
#人工智能
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数据：Anthropic 商业采纳率快速攀升，逼近 OpenAI
币圈新闻: 4月8日消息，Ramp最新AI指数显示，2 月有 47.6% 企业为 AI 付费使用，Anthropic 采纳率升至 24.4%，OpenAI 为 34.4%。Anthropic 当月采纳率环比增长 4.9 个百分点，为该指数建立以来最大单月增幅，而 OpenAI 下降 1.5 个百分点，为各大模型公司中最大单月跌幅。Ramp 数据还显示，在首次购买 AI 服务的企业中，约 70% 选择 Anthropic 而非 OpenAI。报告认为，在性能和价格相近的情况下，企业正基于品牌与使用偏好形成对 Anthropic 的明显倾向。
电影频道在线看 │ ChatGPT中文群🅥
币圈新闻: 4月8日消息，Ramp最新AI指数显示，2 月有 47.6% 企业为 AI 付费使用，Anthropic 采纳率升至 24.4%，OpenAI 为 34.4%。Anthropic 当月采纳率环比增长 4.9 个百分点，为该指数建立以来最大单月增幅，而 OpenAI 下降 1.5 个百分点，为各大模型公司中最大单月跌幅。Ramp 数据还显示，在首次购买 AI 服务的企业中，约 70% 选择 Anthropic 而非 OpenAI。报告认为，在性能和价格相近的情况下，企业正基于品牌与使用偏好形成对 Anthropic 的明显倾向。
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X正在推出由Grok驱动的自动翻译和照片编辑
社交媒体平台 X 目前正在推出一项自动翻译帖子的新功能。这家公司还推出了一款新的照片编辑器，能够通过自然语言帖子修改图像。这两项功能均由 xAI 的Grok人工智能模型驱动。该公司正通过这些更新努力提升用户的应用内体验。周二晚些时候，X 平台的产品负责人尼基塔·比耶宣布自动翻译正在全球范围内推出。你可以点击翻译后帖子上的齿轮图标，并关闭针对该特定语言的自动翻译。其他社交网络也尝试过这一策略，以使帖子覆盖更广泛的全球受众。Reddit论坛在过去几年中一直在试验机器翻译。
—— Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
社交媒体平台 X 目前正在推出一项自动翻译帖子的新功能。这家公司还推出了一款新的照片编辑器，能够通过自然语言帖子修改图像。这两项功能均由 xAI 的Grok人工智能模型驱动。该公司正通过这些更新努力提升用户的应用内体验。周二晚些时候，X 平台的产品负责人尼基塔·比耶宣布自动翻译正在全球范围内推出。你可以点击翻译后帖子上的齿轮图标，并关闭针对该特定语言的自动翻译。其他社交网络也尝试过这一策略，以使帖子覆盖更广泛的全球受众。Reddit论坛在过去几年中一直在试验机器翻译。
—— Techcrunch
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从AI之前的五次创新浪潮里能学到什么？这是大摩最新的一份报告，英文原题是《Lessons from the Five Innovation Waves That Preceded AI》，由首席美国经济学家Michael Gapen领衔。这篇报告的核心问题只有一个：AI浪潮到底会怎样改变美国经济？摩根士丹利没有选择预测未来，而是选择了回看过去。他们系统梳理了美国过去250年经历的五次重大技术革命，试图从中提炼出适用于AI时代的共同规律。
1、五次创新浪潮
过去250年，美国经历了五次由突破性技术集群驱动的创新浪潮：
第一次是工业革命（约1790s-1840s），核心是工厂、蒸汽动力、运河和早期铁路，持续约60年；
第二次是蒸汽、铁路与钢铁时代（1830-1910），铁路里程从1860年的3万英里飙升到1900年的19.2万英里，持续约55年；
第三次是电气化与内燃机时代（1890s-1940s），1902年到1929年间美国发电量增长超过十倍，福特Model T在1908年面世，持续约50年；
第四次是电子与航空时代（1940s-1980s），晶体管发明、喷气式客机、州际公路系统，联邦研发开支占GDP的比重翻了四倍，持续约40年；
第五次是互联网与数字网络时代（1990s-2020），到2000年约一半美国家庭接入了互联网，持续约30年。
一个明显的趋势是：
每一波比上一波扩散得更快。 如果这个规律延续，AI的扩散速度可能超过互联网。
正好我在2月中也有聊过：
移动互联网花了10年时间走完了互联网需要20年的道路，而AI可能需要更短的时间就能走完移动互联网10年的发展之路。
2、六条反复出现的规律
跨越250年的五次浪潮，摩根士丹利提炼出六条高度一致的共同模式。
1）资本开支的巨大脉冲。
创新浪潮从来不是温和渐进的。运河建设在高峰期占GDP的1%（相当于今天的约3150亿美元），铁路投资在1872-1881年间平均占GDP的2.5%（约7900亿美元），且经常超过全国总资本形成的10%。报告直言，如果要给当前AI投资热潮找一个历史对标物，就是铁路投资。
2）劳动力被重新配置而非消灭。
每一次浪潮都引发了对大规模失业的恐惧，但历史上从未成真。农业就业占比从1800年的75%降到1910年的30%再到今天的不足2%，但总就业需求从未崩溃。工作的构成改变了——从手工匠人到工厂工人，从蓝领到白领，从制造业到服务业，从中等技能岗位到两极化分布——但工作本身一直延续。
3）生产率提升需要时间和组织变革。
早期扩散慢且不均匀，但一旦配套投资和管理模式到位，产出效率就会加速。工业革命年均约0.8-1%，铁路时代翻倍到约2%，电气化时代实现了"大飞跃"（1900-1929年非农每小时产出翻番），互联网时代在1990年代末从1.5%加速到3%。但每次加速都滞后于技术发明本身10-20年。
4）繁荣-衰退周期是标配。
1837年运河崩盘，1873年和1893年铁路恐慌，1929年股灾和大萧条，2000年互联网泡沫破裂。模式惊人地一致：狂热投资→投机融资→杠杆攀升→预期调整→痛苦出清。金融市场既加速了技术扩散，也放大了周期波动。
5）不平等走向取决于制度而非技术。
镀金时代的极度财富集中，到1940-1970年代的"大压缩"（工会、累进税、教育扩展推动收入差距缩小），再到1980年后的不平等持续扩大——技术本身不决定分配结果，制度和政策才是关键变量。
6）教育体系每次都被迫转型。
工业革命催生公立小学，铁路时代催生赠地大学，电气化时代推动高中运动，战后GI Bill扩展高等教育，互联网时代加强STEM需求。当教育扩展充分时，技术红利被广泛分享；当教育滞后时，不平等就加剧。
3、对AI时代的六大启示
基于历史规律，摩根士丹利对AI浪潮给出了六条判断：
1）生产率提升大概率发生， 但需要配合组织重新设计。
2）劳动力置换是过渡性的， 岗位构成会变化，但就业不会消失。
3）繁荣-衰退周期几乎必然， AI基础设施投资与铁路/电信建设高度相似。
4）不平等风险处于高位， 收入和财富不平等已达125年来最高，AI的可扩展性可能进一步加剧集中。
5）教育和再培训将是决定性因素， AI可能需要终身学习体系而非传统学位路径。
6）政策制度至关重要， 反垄断、社会保障、人力资本投资决定了红利是被广泛分享还是被少数人垄断。
4、如果这次不一样呢？
摩根士丹利也讨论了一个重要的风险场景。AI作为通用技术，跨行业覆盖面可能比以往任何技术都广，扩散速度也在加快。
在极端情况下，AI可能不是辅助劳动力而是替代劳动力。如果走到那一步，经济可能经历一次向高增长的体制转换，同时伴随劳动收入份额的急剧下降和不平等的大幅恶化。
报告并未排除这种可能性，但认为历史仍然是形成基准预期的最佳参照。
1、五次创新浪潮
过去250年，美国经历了五次由突破性技术集群驱动的创新浪潮：
第一次是工业革命（约1790s-1840s），核心是工厂、蒸汽动力、运河和早期铁路，持续约60年；
第二次是蒸汽、铁路与钢铁时代（1830-1910），铁路里程从1860年的3万英里飙升到1900年的19.2万英里，持续约55年；
第三次是电气化与内燃机时代（1890s-1940s），1902年到1929年间美国发电量增长超过十倍，福特Model T在1908年面世，持续约50年；
第四次是电子与航空时代（1940s-1980s），晶体管发明、喷气式客机、州际公路系统，联邦研发开支占GDP的比重翻了四倍，持续约40年；
第五次是互联网与数字网络时代（1990s-2020），到2000年约一半美国家庭接入了互联网，持续约30年。
一个明显的趋势是：
每一波比上一波扩散得更快。 如果这个规律延续，AI的扩散速度可能超过互联网。
正好我在2月中也有聊过：
移动互联网花了10年时间走完了互联网需要20年的道路，而AI可能需要更短的时间就能走完移动互联网10年的发展之路。
2、六条反复出现的规律
跨越250年的五次浪潮，摩根士丹利提炼出六条高度一致的共同模式。
1）资本开支的巨大脉冲。
创新浪潮从来不是温和渐进的。运河建设在高峰期占GDP的1%（相当于今天的约3150亿美元），铁路投资在1872-1881年间平均占GDP的2.5%（约7900亿美元），且经常超过全国总资本形成的10%。报告直言，如果要给当前AI投资热潮找一个历史对标物，就是铁路投资。
2）劳动力被重新配置而非消灭。
每一次浪潮都引发了对大规模失业的恐惧，但历史上从未成真。农业就业占比从1800年的75%降到1910年的30%再到今天的不足2%，但总就业需求从未崩溃。工作的构成改变了——从手工匠人到工厂工人，从蓝领到白领，从制造业到服务业，从中等技能岗位到两极化分布——但工作本身一直延续。
3）生产率提升需要时间和组织变革。
早期扩散慢且不均匀，但一旦配套投资和管理模式到位，产出效率就会加速。工业革命年均约0.8-1%，铁路时代翻倍到约2%，电气化时代实现了"大飞跃"（1900-1929年非农每小时产出翻番），互联网时代在1990年代末从1.5%加速到3%。但每次加速都滞后于技术发明本身10-20年。
4）繁荣-衰退周期是标配。
1837年运河崩盘，1873年和1893年铁路恐慌，1929年股灾和大萧条，2000年互联网泡沫破裂。模式惊人地一致：狂热投资→投机融资→杠杆攀升→预期调整→痛苦出清。金融市场既加速了技术扩散，也放大了周期波动。
5）不平等走向取决于制度而非技术。
镀金时代的极度财富集中，到1940-1970年代的"大压缩"（工会、累进税、教育扩展推动收入差距缩小），再到1980年后的不平等持续扩大——技术本身不决定分配结果，制度和政策才是关键变量。
6）教育体系每次都被迫转型。
工业革命催生公立小学，铁路时代催生赠地大学，电气化时代推动高中运动，战后GI Bill扩展高等教育，互联网时代加强STEM需求。当教育扩展充分时，技术红利被广泛分享；当教育滞后时，不平等就加剧。
3、对AI时代的六大启示
基于历史规律，摩根士丹利对AI浪潮给出了六条判断：
1）生产率提升大概率发生， 但需要配合组织重新设计。
2）劳动力置换是过渡性的， 岗位构成会变化，但就业不会消失。
3）繁荣-衰退周期几乎必然， AI基础设施投资与铁路/电信建设高度相似。
4）不平等风险处于高位， 收入和财富不平等已达125年来最高，AI的可扩展性可能进一步加剧集中。
5）教育和再培训将是决定性因素， AI可能需要终身学习体系而非传统学位路径。
6）政策制度至关重要， 反垄断、社会保障、人力资本投资决定了红利是被广泛分享还是被少数人垄断。
4、如果这次不一样呢？
摩根士丹利也讨论了一个重要的风险场景。AI作为通用技术，跨行业覆盖面可能比以往任何技术都广，扩散速度也在加快。
在极端情况下，AI可能不是辅助劳动力而是替代劳动力。如果走到那一步，经济可能经历一次向高增长的体制转换，同时伴随劳动收入份额的急剧下降和不平等的大幅恶化。
报告并未排除这种可能性，但认为历史仍然是形成基准预期的最佳参照。
京东美团加强内部大模型管控：京东拦截外部 AI 访问，美团限制阿里 Qwen 使用
京东于 3 月底正式限制员工访问外部 AI 网站，包括豆包、千问、DeepSeek 及 ChatGPT 等，并在拦截页面提供公司自研大模型及外部 AI 申请入口。此前，京东已宣布为快递员配备“AI 智慧员工助手”，通过作业数据优化揽收与派送等场景。
美团近期也对内部大模型使用做出调整，不再推荐业务部门使用阿里云提供的 Qwen 模型。若业务确需使用，须提交详细说明并上报至 X3 级别审批。目前，美团推荐业务使用其自研的 LongCat（龙猫）大模型，而豆包等其他外部模型暂无需审批。
消费日报 - 今朝 news
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京东于 3 月底正式限制员工访问外部 AI 网站，包括豆包、千问、DeepSeek 及 ChatGPT 等，并在拦截页面提供公司自研大模型及外部 AI 申请入口。此前，京东已宣布为快递员配备“AI 智慧员工助手”，通过作业数据优化揽收与派送等场景。
美团近期也对内部大模型使用做出调整，不再推荐业务部门使用阿里云提供的 Qwen 模型。若业务确需使用，须提交详细说明并上报至 X3 级别审批。目前，美团推荐业务使用其自研的 LongCat（龙猫）大模型，而豆包等其他外部模型暂无需审批。
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DeepSeek悄悄上线“快速模式”和“专家模式”
4月8日凌晨，DeepSeek悄悄上线了一种新的分层模式界面：在网页版 /应用中出现了“快速模式”和“专家模式”两个入口，同时还有一个带图标的“视觉模式”(Vision)选项正在灰度测试。新的功能分工十分明确：快速模式面向日常对话和低延迟响应；专家模式针对复杂推理和深度任务，可能触发更长推理时间但响应慢；而视觉模式则开启了图像输入等多模态能力，不过被灰度到视觉模式的人非常之少。当前的分级制度或许值得关注，作为一种 “按需调用算力” 的调度机制，就是将简单任务交由低成本路径处理，仅在必要时启用高算力推理，从而减少无效Token消耗，实现整体成本的结构性下降。
—— 凤凰网科技
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4月8日凌晨，DeepSeek悄悄上线了一种新的分层模式界面：在网页版 /应用中出现了“快速模式”和“专家模式”两个入口，同时还有一个带图标的“视觉模式”(Vision)选项正在灰度测试。新的功能分工十分明确：快速模式面向日常对话和低延迟响应；专家模式针对复杂推理和深度任务，可能触发更长推理时间但响应慢；而视觉模式则开启了图像输入等多模态能力，不过被灰度到视觉模式的人非常之少。当前的分级制度或许值得关注，作为一种 “按需调用算力” 的调度机制，就是将简单任务交由低成本路径处理，仅在必要时启用高算力推理，从而减少无效Token消耗，实现整体成本的结构性下降。
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