马斯克行动力Max：推特一夜变X，连总部标志都开拆了

转载 于 2023-07-25 12:14:43 发布 · 199 阅读 · 0 ·
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鱼羊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

Twitter变X，马斯克当真是说干就干。

这不，推特的各种界面里，小蓝鸟已经说不见就不见，只留下一个“𝕏”。

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总部大楼，不仅连夜打上了新投影。

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连原来的推特标牌也被拆掉了一半——

要不是中途被警察叫停，可能已经拆完了。

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（说是因为没跟业主沟通…）

老马行动力Max，后边网友也吃瓜不歇，立刻给马斯克挖出了新麻烦：

hey bro，你猜是谁拥有了“X”商标？

是扎克伯格！

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△Midjourney生成

好家伙，这回笼斗又得升级了7036e01792f96c17bfd4ae8fbd77a10e.png。

X商标归属谁？

显然，在这个世界上并不是只有马斯克觉得“X”这个字母不错。

网友们扒出，早在2017年，微软就注册了“X”样式的商标。此后，微软把这个商标卖给了Meta。

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尽管这个“X”跟马斯克选中的“𝕏”长得还是挺不一样，但有律师认为，如果Meta想把这个商标用于社交媒体应用，那变X的推特还是会遇到不小的麻烦。

网友同样提到了相似的观点：有很多商标都是“X”形的，但关键是Meta跟推特的业务领域有重合，没准儿扎克伯格就会给马斯克制造点障碍。

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说起来，关于“𝕏”这个新商标，不少网友怀疑马斯克是直接从数学符号里薅的。

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另外，推特官方给出的logo下载目前并没有更新，挂在网站上的还是小蓝鸟，并且还写着“logo是我们最知名的资产”。

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“品牌价值全毁了”

但甭管有多少乐子吧，马斯克心血来潮撤掉小蓝鸟这事儿，还是把不少推特用户惹毛了。

毕竟，小蓝鸟跟推特这个品牌的绑定程度，就像是大眼仔和微博。谁能想到当初马斯克花了440亿美元吞下推特，就是为了把好不容易建立起来的品牌价值丢一边的呢？1425284abbc40e55a022e745c956dd19.png

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各家媒体也没嘴下留情。

Techcruch就直接在标题里写道：推特更名摧毁了自家品牌。

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The Verge则和网友们一起加入了表情包大军。

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辣么，你怎么看马斯克给推特改名这事儿？

参考链接：
[1]https://www.theverge.com/2023/7/24/23140317/twitter-sign-sf-hq-removal-demolition-police
[2]https://www.businessinsider.com/meta-holds-rights-to-x-twitter-rebrand-elon-musk-2023-7?op=1
[3]https://tsdr.uspto.gov/#caseNumber=87980831&caseType=SERIAL_NO&searchType=statusSearch

— 完 —

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智能体A2A落地华为新旗舰，鸿蒙开发者新机遇来了
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当你沉浸在小红书的旅行攻略时，只需双指长按即可召唤分屏导航，左侧点击攻略里的景点，右侧的百度或高德地图瞬间就能响应定位，甚至能依据文中提到的多个地点自动规划出最佳路线，让导航出行一目了然。总之，A2A协作把人找服务的旧模式，变成了一声令下服务就主动找人的新形态，它让设备具备了组织能力，这不仅是效率的提升，更是消费电子设备进入主动智能协作阶段的里程碑。现在，只需对小艺下令，小艺就会作为主Agent，点个名就能自动调度并指挥第三方应用的子Agent，无需界面跳转，在小艺的对话框内就能完成任务。
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《三体》“宇宙闪烁”成真！免佩戴裸眼3D屏登Nature
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长相上，它的大小和普通的24寸桌面显示器相当，但别小看这个尺寸，它的有效3D成像面积达到了0.1到0.2平方米，跟以前那种只能显示指甲盖大小的全息技术比起来，足足大了1000倍。它的思路不再是试图在整个空荡荡的空间里重建光场，而是利用传感器实时锁定观察者的眼球位置，通过精密计算，将有限的光学信息“聚拢”起来，只精准地投射到你双眼注视的那个小范围内。在实现这么多复杂效果的同时，它的画质一点没缩水，依然保持了1920×1080的高清分辨率，刷新率也超过了50Hz，画面非常流畅，完全能撑得起实时的动态内容。
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知名数学家辞职投身AI创业：老板是00后华人女生
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是一个30年前的加法数论问题，涉及将整数表示为多个进制下的幂之和，在Axiom发布的前两天，Harmonic同样宣称解决了该问题，但只完成了简化版问题的证明，以及Lean形式化验证。在此期间还发表了9篇论文，涉及领域相当广泛，包括模椭圆曲线与K3曲面的L函数、月光猜想、theta与划分函数同余方程、堆栈排序算法，和二部图边染色的马尔可夫链。他主要的工作是推动内部AI模型达到性能极限，通过设计出只有深度理解数学原理才能够解决的数学问题，以及制定衡量系统性能的基准，指导模型优化。几周前，OpenAI曾声称。
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谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈！Hinton灵魂拷问：后悔Open吗？
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现在AI领域已经达成共识的是，Transformer虽好，但自注意力机制的效率问题正在日益凸显：每个token都要“关注”其他所有token，导致计算量和内存消耗与序列长度的平方成正比。它把从长期记忆中提取的信息，当作是历史信息的“摘要”，与当前的短期输入一起进行处理。其中的关窍是“意外”。本质上，可以说这个新架构的重点，是重新定义Transformer的“记忆模式”，将其进化为一种更强大的混合架构。是Titans架构的一种主要变体，设计思路是，将长期记忆作为一种额外的上下文信息，直接“喂”给注意力机制。
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Office危！阿里千问这回把“办公全家桶”打包进了对话框
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更实用的一点是，生成完还能改，我觉得这是这次升级最最最实用的功能点，毕竟我们平时让AI帮我们生成的PPT都不支持修改，最后还是要挪到office里搞，很麻烦。除了生成、编辑、格式调整外，在这次升级中，千问还支持Word/PPT/PDF/Excel等各类格式转换，确保用户相关操作在一个APP里就能完成。从排版格式上来看，文字行间距、字间距、大小标题的位置都没乱，内容也被分成了清晰的序号区块，整体观感还是比较舒服的。此外，PPT美观程度也是我们很care的点，现在我们在千问中可以直接更换PPT。
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优理奇机器人完成两轮合计3亿元天使++++轮及天使+++++轮融资，“算法-硬件-场景”三位一体加速具身智能应用落地
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优理奇构建了涵盖感知、决策、控制的完整技术栈，并通过UniTouch多模态感知模型、UniFlex、UniCortex等行业领先的“大小脑”模型组合，以及行业首款量产的8自由度仿生机械臂和开放工具链，显著提升了机器人在非结构化环境中的适应性与可靠性。深度参与产品定义，以“可教学、可编程、可复现”为特点，配备完整ROS2接口，为科研与教育提供高效基础设施，进一步巩固公司在技术生态中的影响力。顶尖的技术与工程团队、经过严苛验证的产品、清晰的商业化路径、强大的产业资本联盟以及政府层面的全力支持。
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视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
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这种通过视频来“预知未来”的能力，让模型不仅能理解当下的物理规则，更能推演未来的连锁反应，这或许才是通往World Simulator那把关键的钥匙。反观视频模型，它们通过构建时空连贯的Chain-of-Frame进行推理，这种“视觉动力学”机制保证了无论场景多么复杂，每帧的视觉 Token 密度都保持稳定，从而天然地维持了空间连续性。值得注意的是，团队进行了一项严苛的对比实验：在完全相同的训练数据和接近的训练设置下，同时微调了Wan2.2-TI2V-5B 和 Qwen2.5-VL-7B。
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GPT-5从零提出量子物理新想法，物理学家写成论文已登Physics Letters B
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北航领衔发布300页代码智能综述：从基础模型到智能体，一次读懂Code LLM全景图
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From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理：模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。论文将风险拆分为数据安全、模型安全和执行安全三个层面：包括训练数据的许可证风险、模型生成的潜在漏洞、提示攻击、环境操控、以及代码执行带来的系统级风险。论文从需求理解、代码定位、跨文件生成、自动测试、APR（自动修复）、日志分析等任务切入，为每一步构建了对应的Agent框架和案例。
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谷歌最强大模型付费上线，在DeepSeek开源后被吐槽太贵
12-05 83
具体来说，在「深度思考」模式下，Gemini会开启迭代推理，能多轮打磨代码，生成更精细的程序，从而在可视化、原型设计和实验方面给出细节更丰富的交付结果。不给对手任何喘息的机会，Gemini 3 Pro刚给OpenAI按在地上锤完，谷歌转手又扔出一重磅炸弹——Gemini 3 Deep Think。这或许也能解释，为什么本该是谷歌又一大招的Gemini 3 Deep Think，最终却出乎意料的反响平平，评论区几乎清一色都在吐槽定价。该模型的底层技术衍生于Gemini 2.5 Deep Think——没错，
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Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
12-05 798
而过去几年，行业陷入了“唯规模论”的路径依赖，直到今天，以Ilya为代表的一批顶尖研究者才集体发出警示：Transformer架构的固有局限已日益凸显，仅靠堆叠算力和数据，无法通往真正的通用智能。它不仅重新定义了多模态模型的构建方式，更向世界宣告：AI的下一站，是回归到对智能本质的探索，通过根本性的架构创新，去构建能真正理解并融通多维信息的通用大脑。注意力机制是大模型的思考方式，在传统模块化模型里，语言模型的注意力是因果的（只能看到前面的词），而视觉编码器的注意力是双向的（能看到所有像素）。
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2025年的冬天，上海凭什么被称为“世界具身智能第一战场”？
12-05 71
真正的里程碑在于，在中国，以上海为代表的世界具身智能产业排头兵们，已经建立了一个让硅基生命能够“出生、成长、学习、就业”的完整生态系统。坐镇，她考核的不仅是摆放位置，更是机器人能否理解“留白”的意境，能否通过花材的疏密布局，表达出“孤独”或“热烈”的。行业的“定海神针” 发布的“青龙”全尺寸通用人形机器人开源公版机，通过开源图纸和架构，将全行业的起跑线向前推进了。2025年的冬天，黄浦江畔的风带着些许湿冷，但张江科学会堂周边的空气，却因高密度的算力运转而近乎沸腾。具身智能的大脑训练需要极高的算力支持。
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