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这套理论放在程序员身上同样成立。据陶哲观察，国内一些科技公司在大力推动员工使用AI后，确实会调整和缩减岗位，而且缩减的主要是「偏业务开发的程序员」。,🖼️ 图像处理新能力：借助新的 Nano Banana2功能，用户可在 Gemini 侧边栏输入文本提示，直接转换或编辑网页上的图像。,皮克方的母公司贝仕达克是一家深耕人脸识别领域十多年的上市公司。2021年，当人脸识别赛道变得拥挤，而宠物识别市场尚处空白时，贝仕达克决定孵化皮克方，用自己最擅长的视觉技术，切入宠物智能硬件赛道。,Claude Opus 4.7的发布标志着Anthropic在AI模型可靠性上的重大突破，其在多个基准测试中表现出色，同时在任务执行的稳定性和准确性上有了显著提升。

这种思路正在自上而下蔓延至整个就业市场。脉脉发布的《2026年1-2月中高端人才求职招聘洞察》（下称《洞察报告》）显示，企业对于求职者AI能力的要求在快速提升，超过34%的新发岗位描述中明确提及「AI」或「大模型」等关键词。猎头小拆也注意到，「会不会用AI产品」几乎成了招聘中必问的一道题，而「之前几乎没有这个要求」。,作为多年的互联网从业者，刘芸说，以往类似程序员这样的岗位面试前，候选人通常要刷题，甚至要当场手搓一段代码，以检验真实水平。但是如今AI可以轻易解决曾经面试环节中的算法问题，以及被大家称为「八股」的理论知识问题。如何鉴别人才能力，就成为企业当下面临的新问题。

🔄 支持全球主流大模型，用户可自由切换并实时监控AI操作安全。,✨ 支持文字、图片、文档等多种输入方式，实现对话即设计。,6、突发福利！AI Studio 彻底免费开放，Pro/Ultra 会员可畅玩Gemini Pro等顶级模型,因此，百镜大战中，几乎玩家们都在往AI眼镜里拼命塞能力，从提词、翻译、拍照，到支付、问答、导航，看似热闹，实际上都只是智能手机能力的平移。,企业最看重理工科高学历人才，计算机、机械设计、电气工程、软件工程、电子信息工程是需求前五的专业。研发技术类岗位占整体需求超两成，成为用人主力。

阿里这样的大厂，做的是“所有人都能用的眼镜”，追求的是规模化、标准化、低风险;创业玩家，既没有大厂的禀赋，也没有大厂的包袱，只能做减法，往细分领域扎根，做的则是“某一类人离不开的眼镜”，追求的是垂直场景的不可替代性。,还有需要及时反馈的场景，端侧模型的作用远大于通用大模型。拿具身智能领域的场景举例，当人形机器人试图跨过路障时，需要其立即判断该路障的高度、硬度以及应对姿势。此时，模型调用不会发生在公有云上，因为有网络延时，而是通过内置蒸馏的本地小模型，完成及时响应。,📄 纸面信息识别：支持从印刷品中提取电话号码或地址并一键添加至通讯录。,如果说AI已经把科技行业搅得天翻地覆，那么有些传统行业还处于「雷声大，雨点小」的阶段。,面壁智能的端侧模型，在市场上逃不开高通、华为、苹果这些厂商，它们都有自研端侧AI能力，且拥有底层的芯片控制权。关于未来的担忧是，面壁智能是否会重走当年输入法的老路，最终被手机厂商自研方案替代或边缘化。