T800 那個機器人真有意思，和老闆 pk 上了，動作幅度還挺連貫，看來又有新突破了 | 幣安廣場上的御姐婷婷

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T800 那個機器人真有意思，和老闆 pk 上了，動作幅度還挺連貫，看來又有新突破了 

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这可能是最奇怪的一项全球比赛，但它让人重新认识了 Excel。很多人看到新闻说“清华博士后拿了 Excel 世界锦标赛全球第九名”，第一反应大概都是： Excel 还有世界锦标赛？这玩意儿还能比？那我是不是也能报名？等真的点开比赛视频，基本立刻就能把这些想法收回去。比赛现场是标准的电竞棚：解说、灯光、音乐、观众都有，唯一和普通电竞不一样的，是选手们一个个沉着冷静、表情严肃，像是提前把今晚的周报全写完的人。解说的衣服上印满各种公式，气氛怪得像个玩笑，但比赛内容一点不像玩笑，它就是一场压缩到 30 分钟的极限数据处理考试。规则很简单：每轮发一份 Excel 文件，里面几十道题，分成好几个等级。有的算成本，有的算效率，有的算资源分布，有的还隐含着复杂的依赖关系。选手要做的，就是在时间耗尽前，把这些题尽可能做对。而所谓电竞，在观众视角里其实只有一件事能看懂，比分跳来跳去。你根本不知道选手屏幕里发生了什么，因为画面切换得太快，题目又不会展示出来。唯一能完整看到操作过程的，是现场观众，因为每个选手的屏幕都会投影在座位前的显示器上，那甚至可能是这场比赛门票最有价值的地方。今年比赛放出的免费题目来自 EVE Online，那是一款长期被戏称“玩 Excel 的太空 MMO”。题目内容从挖矿开始，一路延伸到造船成本、市场价格波动、矿物消耗结构、行星资源分布……很多人看得都云里雾里，我也是，事后才发现这套题根本不是考 Excel，更像是给你一个小型宇宙经济系统，让你用 Excel 去推运行星和飞船背后的公式。真正难的地方并不是公式本身，而是速度和稳定度，还有编程。题目数量多，但逻辑相似，你必须在很短时间里做出一个可以复用的数据模型，否则靠手工哪怕敲快一点，你都来不及。于是比赛真正比的是，谁能在极短时间里，把结构看清楚，把关系梳理干净，把模型搭对，然后让整张表在不同参数下自动跑通。如果只是 VLOOKUP、SUMIF 那些函数，根本不够用。比赛里大量使用 XLOOKUP、FILTER、LET、LAMBDA、SUMPRODUCT 等新函数。没见过或没用熟，几乎不可能跟得上节奏。还有些题目连数据本身都不是正常的，比如用背景颜色来区分舰船类型，这在实际工作中属于反面教材，但比赛里你得临时想办法把颜色变成文字，再拿去跟别的表匹配。犯不着说难，它就是烦，而且必须解。在这种环境下，清华博士后拿了全球第 9 名，意义其实非常明确。他展现的不是会多少函数，而是那种工程化处理数据的能力，面对杂乱无序的表格能迅速看见结构，面对复杂依赖关系能马上抽象出可复用的模型，面对几十道题能保证稳定、不出错、不慌乱。比的是思维整理能力、复杂逻辑拆解能力、再加一点比赛节奏下的抗压能力。这项成绩说明国内在数据处理、系统建模、工程思维这些方面的基本功强得很稳。 Excel 在这里不再是一个办公软件，而是一个可以在短时间里搭建小型模型的轻量工具，而选手在做的其实是用 Excel 建一个微型系统。网上总有人把 Excel 能力调侃成熟练使用，像是任何简历都能往里塞的一句套话，以后估计也不敢在简历上写自己会用这个了。看过比赛之后就会明白，“熟练”这两个字的含金量其实极高，它不是会几个函数，也不是能做点漂亮的图表，而是：手里接到一堆数据能马上看出应该怎么拆知道公式该怎么串能把几十行逻辑跑成一套稳定的模型并且能在压力下不犯错这种能力在公司里做分析、做供应链、做模型、做运营预测都通用，而在比赛里被压缩到 30 分钟，也许正是它最真实的强度。而这种思维，是最可贵的，它能触类旁通，解决一些人们在现实生活中遇到的问题，也从另一方面说明了懂数学的程序员的可贵和厉害之处。这个世界的一切，都需要逻辑。

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今天去影院里看了落座率还行，一半吧，观众反应有点统一：前半段还能听到笑声，后半段就彻底安静了。这种观影体验很熟悉，看过《我不是王毛》《杀生》的观众会觉得气味很接近，不是那种嚎叫式的悲情，而是把人一点点往下压，让你情绪低到不太想说话，这让我想起了《我的团长我的团》。这次孔笙加兰晓龙的组合，做的不是宏大叙事，也没有堆满血浆，而是讲一个被战争逼着成长的普通人故事。我看一些观众说，这片子看完，有点憋，不是难看，是沉。电影的情绪走向挺，：前面轻松一点，有生活段子，也有能让观众喘口气的地方；到了后半段，角色开始往绝境里冲，影院情绪随之越来越紧。不是因为画面残酷，而是因为角色都是普通得不能再普通的人，越看越心虚，因为你知道，这种时刻，普通人才最容易被历史一脚踩住。这一点，真的很像《团长》，人物不是一上来就有担当，而是在逼迫里慢慢硬起来，硬得也不是颅内高潮那种，而是“算了，反正都到这一步了”的硬。到最后拼一把，是因为活也没处活、退也没处退，这种动机像是兰晓龙作品里标配的那种被逼着觉醒的逻辑。看惯了类型片的朋友，可能对这种风格不太感冒。我和几个朋友一起去的，我们后来讨论最多的一个镜头，是沉船之后那只不动的山羊。山羊站在漂浮物上，一动不动，眼珠都不转。当时很多人都笑不出来，就是觉得怪、又说不上来哪里怪。这种荒诞但扎实的感觉，在《杀生》《王毛》里都出现过，只是用法不同。《杀生》那种荒诞，是直接写给观众看的，夸张、黑色、把荒唐摆到台面上。《我不是王毛》是用荒诞包着情绪，让你笑的时候已经知道后面要难受。《得闲谨制》更收，不故意卖怪异，但突然给你一个不按常理的物体或行为，让你心里咯噔一下。这类处理方式有一个共同点，都不是靠台词解释，而是靠你自己想。山羊看似无意义，但就是让人停一下，把观众从动作场面里拉出来，提醒你战争里有很多你解释不了的事。不是诗意，不是象征，就是一种不舒服的异样。这四部作品里的人物气质很接近：都不是天生的英雄。《王毛》里的王毛，胆子小、个性怪，最后做事也不是因为理想，而是被一堆现实逼出来的；《杀生》里的牛结实，是典型被群体绑架的那种本地人；《团长》就更不用说，全员都是活得乱七八糟的人，被战争硬拧成了一股气。《得闲谨制》里的几个人也是一样：能不动就不动，能躲就躲，让他们上，是因为再不做就要死，所谓“觉醒”，其实是别无选择。这是几个作品共同的审美点——普通人不是突然高大起来，而是被时代推到悬崖边，一步步后退，最后没路了。这比英雄主义更接近实际，也更容易让观众难受。《团长》是那种看完心口像被人坐了一下的作品，压得非常狠。《得闲谨制》虽然也压，但相对温和：它没有铺天盖地的惨景，没有尸山血海，也没有反复强调命运的残酷。导演甚至刻意把一些画面往柔的方向拉，让影片好入口一点。可即便这样，观众还是普遍反映“后半段死寂”，我觉得可能不是画面造成的，而是逻辑造成的：你看着一群并没准备好的人，硬生生往战争的牙缝里钻，你会替他们紧张。比起《团长》，这部的残酷不是排面大，而是你知道他们不该在这里。他们的状态更像《王毛》，人在荒唐的世界里，被动地往前。肖战的表演尚可，我对他的印象从《藏海传》开始有点喜欢了，他的整个表演方式偏克制，也没有端着，情绪表达靠脸以外的东西，这点加了不少印象分。彭昱畅是回到他最舒服的那种角色类型，让人看得很顺。其他角色都挺自然，没有“扮惨或者故意英雄化的表演痕迹。和《杀生》《我不是王毛》《团长》一样，《得闲谨制》也在讲一件朴素的事：战争不会把人变成英雄，只会把人逼到不得不硬起来。这些作品风格为什么像？我觉得可能是因为真实战争的残酷，往往没有诗意化的表达，直白地展现，有人觉得荒诞，有人觉得潦草，但这种风格的确和拿人。

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AI agent实体硬件这块，走的有点着急了，现在的科技伦理问题还没解决。最主要的还不是APP各家的让利情况，而是金融、银行软件基于系统的顶级安全权限。不过现在有了第一家公司，正在试探变边线，且听风雨。

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OpenAI 目前放弃了广告业务这块，全力和谷歌Gemini死磕了。三年前，ChatGPT 横空出世把谷歌吓出红色警报，三年后，这个警报却在 OpenAI 自己家里炸开了。ChatGPT 的增长开始松动，而谷歌 Gemini 的反扑第一次真正打痛了它。这次事件的开端，是一封内部流出的备忘录。Sam Altman 在信里用了过去从未使用过的措辞：“我们正处在 ChatGPT 的关键时刻。”对一家估值千亿、曾被无数人认为AI顶级生态位的公司来说，这句话的分量不低于最后一战。从那一刻起，OpenAI 把广告业务暂停了，智能体项目按下暂停键，甚至连计划中的新闻聚合产品 Pulse 也暂时放弃，全公司只围绕一件事：让 ChatGPT 再次变得明显更好，要全面超越对手。要理解 OpenAI 为什么如此紧张，需要先看清谷歌这次到底做对了什么。过去几年，谷歌的模型发布会给人的印象，总像是“今天又来展示一个即将改变世界的新模型”，但第二天新闻热度散去，一切还是老样子。但 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 的组合首次改变了这种局面。用户的真实体验告诉大家，这个谷歌的东西不仅跑分好看，实际使用也流畅、有趣、速度快，甚至在某些任务上比 GPT-4o 更好玩。这意味着第一次出现这样一个局面，如果有人退订 ChatGPT Plus，不再是因为好奇，而是因为真觉得旁边那个更好用了。事实也确实如此，外媒的统计显示，Gemini 的月活从夏天的 4.5 亿飙到了 6.5 亿，而 ChatGPT 的日活在 Gemini 3 发布后下降了 6%。对于一家依赖订阅收入的公司来说，这个数字虽然不致命，却足以让高层夜不能寐。 OpenAI 的焦虑不是突然出现的，而是源于过去一年他们在大模型预训练上遇到的实际困难。所有大模型的核心是预训练，而 GPT-4o 之后，OpenAI 始终在努力突破下一代模型的训练瓶颈。正因为如此，他们在过去数月把精力放在了推理模型上，也就是那些擅长做数学和逻辑的小模型，但这些模型在用户体验层面无法带来震撼式提升。简单说，有用，但不够爽。而谷歌恰恰在这个节点，解决了自己的预训练难题，使得 Gemini 3 在性能、速度和体验上出现了全方位提升，一举打断了 OpenAI 在体验上的垄断优势。这次反击不是纸上谈兵，而是直接体现在用户手上、朋友圈里、产品体验中。OpenAI 必须回应，否则 ChatGPT 的增长曲线会继续往下拐。在这样的背景下，被反复提及的那个新模型“Garlic”才显得格外重要。外媒称，这是 OpenAI 为了修复 GPT-4.5 结构性问题而从头优化的下一代模型，体量更高效，推理更强，训练更顺利。内部测试显示，它在多个任务上已经超过 Gemini 3，而它还有更大的版本正在训练中。如果进度顺利，明年初就能看到 GPT-5.2 或 GPT-5.5。这才是 OpenAI 在红色警报状态下握在手中的真正底牌。虽然外界听起来很刺激，但把视角拉远一些，你会发现这件事意味着整个行业进入了一个全新的阶段。过去三年，国外AI 行业其实是OpenAI 独大，别人追不上，谷歌也好，Anthropic 也好，更像是在后面踩着灰。而如今，OpenAI 和谷歌第一次站在了同一条赛道上，真正开始争夺用户、争夺体验、争夺生态。这也让未来OpenAI可能的IPO扑朔迷离。这场竞争会迫使所有参与者加速往前跑。体验会变得更丝滑，推理能力会变得更强，智能助手更像是会思考的人，不是更大的计算器。此外还有一个意义重大但容易被忽略的变化——AI 公司的重点开始从各种商业化尝试，重新回到模型本身。广告业务、智能体应用、新闻推荐，这些都不再是核心战场，模型能力才是。未来几年，AI 行业的格局可能会越来越像当年的苹果对安卓。不是因为其他公司不行，而是因为这场大模型战争的门槛实在太高，只有极少数公司能承担训练成本、打造端云一体化的能力，并且把模型做成真正的操作系统。现在的趋势很明显：OpenAI 和谷歌正在海外，成为新的双寡头，这不像国内遍地开花战国时代，而是进入了双雄竞争局面。对于普通用户来说，这是一个好消息，因为两大巨头的正面竞争最终只会带来一种结果，更强、更快、更多、也更便宜的 AI。未来几个月将是整个行业最精彩、最密集、最刺激的阶段。无论 OpenAI 还是谷歌，这场战争才刚刚开始。

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