深度参与过字节、美团组织建设的人谈招聘:80% 时间该花在想需求和找供给上
先后在字节、美团担任招聘负责人的魏小康认为,组织建设中 80%-90% 的时间应花在招聘上,而招聘里 70%-80% 的时间又该花在「想清楚需求」和「找供给」两件事上,而非面试环节。他提出创业公司早期不必搞绩效、职级晋升和培训体系,人主要靠打仗筛选出来,美团内部就有 70% 靠打仗、20% 靠向优秀的人学习、10% 靠培训的 721 理念。他目前正在创业,开发一款 AI 招聘产品。
先后在字节、美团担任招聘负责人的魏小康认为,组织建设中 80%-90% 的时间应花在招聘上,而招聘里 70%-80% 的时间又该花在「想清楚需求」和「找供给」两件事上,而非面试环节。他提出创业公司早期不必搞绩效、职级晋升和培训体系,人主要靠打仗筛选出来,美团内部就有 70% 靠打仗、20% 靠向优秀的人学习、10% 靠培训的 721 理念。他目前正在创业,开发一款 AI 招聘产品。
Ethan Mollick 认为,AI 使用方式正从与聊天机器人协作转向将工作分配给智能体。Epoch 发现 Opus 4.7 自主运行 14 小时完成了需人类 2-17 周的软件包,耗资 $251 token;OpenAI 内部四分之一员工每周同时运行至少四个智能体,法律、HR 等非技术职能采用速度与工程团队相当。
Google DeepMind 推出 Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)与 Gemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)两款模型。
Josh Bersin 认为前沿模型正走向商品化,企业 AI 的 ROI 来自应用和数据而非模型本身,类似 1990 年代关系型数据库市场的转变。其研究覆盖 200 多家公司,发现仅约 8% 在构建真正的企业级应用,多数企业把 AI 当作员工福利购买。微软 MAI 模型设计成本为前沿模型的 1/10,Satya Nadella 也认同这一判断。
上海交大上海高级金融学院教授朱宁在播客中指出,泡沫无法被事先判定,只要不破就只是"非理性繁荣",而"这次不一样"是投资中最危险的四个字。他给出的应对是多元配置、不试图赚到全世界的钱,并强调圈层与信息瀑布效应决定散户何时听到 AI 等趋势,晚入场者容易成为接盘者。
Fast Company 向 LinkedIn 上的女性提问如何在职场中兼顾育儿与工作,并整理出 3 个实用方法。文章指出,美国企业界正让资深职场母亲的处境愈发艰难。
100 多位职场妈妈讲述了美国企业如何让她们更难在工作和家庭中取得成功,她们的经历暴露出一个失灵的体系。
Google DeepMind 推出实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在 GPU 上最高实现 4 倍推理提速。该模型为 26B MoE 架构、推理时仅激活 3.8B 参数,量化后可运行于 18GB 显存消费级显卡,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒。
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA 发起最高 1000 万美元的多智能体 AI 安全研究资助,由 Google.org 支持,面向全球研究者征集提案。资助聚焦沙盒与测试床、智能体网络科学、智能体基础设施加固、监督与控制四个方向,申请截止 2026 年 8 月 8 日,获奖者预计 2026 年秋季公布。
Ethan Mollick 提前试用了首个面向公众发布的 Mythos 级模型 Claude 5 Fable,认为它明显超越此前用过的所有公开模型,可连续工作长达十几个小时执行多页规格说明。
达美航空首席可持续发展官 Amelia DeLuca 认为,脆弱并非弱点,而是一种领导力优势。她聚焦环境领导力、技术创新与组织变革,在推动达美运营更可持续的同时,支撑航司的长期增长。
Google 发布音频模型 Gemini 3.5 Live Translate,可自动检测 70+ 语言并生成保留说话人语调、节奏和音高的近实时语音翻译,延迟仅几秒。
Google DeepMind 推出 Gemma 4 12B,一款面向笔记本本地运行的无编码器多模态模型,视觉与音频输入直接进入 LLM 主干,可在 16GB 显存或统一内存下运行。该模型基准表现接近 26B MoE 版本,内存占用不到其一半,并首次在中等规模 Gemma 中支持原生音频输入,采用 Apache 2.0 许可,配备 Multi-Token Prediction 草稿器降低延迟。
Josh Bersin Institute 在第五届 Irresistible Conference 上发布 Global HR Excellence Certification(GHRE)与 HR 2030 计划,前者与 USC Marshall 商学院合作、为期 12 周共 50 小时,基于 Galileo Learn 平台并含 760 门课程。
《Co-Intelligence》作者 Ethan Mollick 宣布新书《Co-Existence》将于 10 月 20 日出版,主题是如何与"有时但并非总是比你强"的 AI 共事。
微软在 Build 2026 上展示 Frontier Fine Tuning,企业可将自身政策、招聘指南、薪酬实践等数据嵌入 Copilot 并实现微调。该系统采用"强化学习环境",能根据用户真实反馈自主更新智能体,区别于不训练模型的 RAG。微软同时发布 7 个新模型,包括用于黄油配方自动化的 MAI-Thinking-1,Mayo Clinic 正基于此构建医疗前沿模型。
AI 创业者梦琪复盘一年创业历程:从垂直 Sourcing Agent 到 toB 产品,三个决策接连失误,最终转型 toC,做出浏览器插件 tryclico,已迭代到第 49 版。她认为垂直 Agent 存在被迫变 agency、toB 天花板明显两大困局,而 toC 产品 70% 精力应花在交互上,Reddit 是很好的用研渠道。
AI 工具价格正进入持续上涨通道:四大超大规模云厂商 2025 年投入约 3700 亿至 4100 亿美元,2026 年预计升至约 6500 亿美元,Gartner 预计 2030 年达 6.3 万亿美元。
Wharton 教授 Ethan Mollick 撰文指出,AI 生成内容正大量充斥社交媒体、学术论文与媒体评论,其"每字含义极低"却消耗读者注意力。他援引两项研究:土耳其约千名高中生用 ChatGPT 做作业后考试成绩反低于无 AI 组;台北十所高中近千名学生使用 AI 个性化辅导五个月后,期末考试成绩提升 0.15 个标准差,相当于多接受六到九个月教育。
42章经播客中,Albert 观察到 Opus 4.6 发布后两个月内团队用 vibe coding 做了几十个产品,但多是个性化需求、难以成为公司级产品。他认为模型公司掌握绝对价值,软件市场或走向哑铃型结构:顶端是模型公司,底端是充分分散的 OPC,中型公司最尴尬。他正回归社区与连接,做一个面向 maker 的产品,核心是创造「回响」。
Google DeepMind 推出 Gemini Omni 模型家族,首款模型 Gemini Omni Flash 可从图像、音频、视频和文本的任意组合输入生成高质量视频,并支持通过自然语言多轮对话编辑视频。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列,首发 Gemini 3.5 Flash,在 Terminal-Bench 2.1 得分 76.2%。
红杉资本 4 月 20 日在旧金山举办第四届 AI Ascent,150 多位 AI 创始人和研究者到场,包括 Demis Hassabis、Andrej Karpathy、Greg Brockman 等。
Standard Intelligence 获红杉资本领投 A 轮,押注以原始视频预训练通用计算机智能体,而非语言模型路线。其 FDM-1 基础模型直接基于计算机操作视频训练,可完成 Blender 建模、驾驶及软件调试等任务。团队构建了 1100 万小时操作数据集,视频编码器 token 效率提升约 50 倍,支持近两小时 30 FPS 视频装入 100 万 token 上下文窗口。
红杉资本宣布与 David Silver 在伦敦新成立 AI 研究实验室 Ineffable Intelligence 达成合作,目标是打造不依赖预训练、不模仿人类数据的超级学习者,完全通过强化学习从自身经验中获取知识。
42章经将于北京时间 5 月 10 日(周日)上午 10:30 线上举办「理解 OPC,成为 OPC」交流活动,限 100 人(非投资行业)免费参加。嘉宾包括 Raphael AI 创始人刘小排、Merging.live 创始人 Albert、Velobase.io 创始人聪聪,以及 Slock.ai 创始人、Kimi CLI 作者 RC,他将公司拓展为 7 人加 60 个 agents 的团队。
Ethan Mollick 提前体验 GPT-5.5 后认为其进步显著:GPT-5.5 Pro 完成 3D 港口城镇演化任务用时 20 分钟,快于 GPT-5.4 Pro 的 33 分钟,且是唯一真正模拟城镇演化的模型。
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构,将训练任务拆分为异步通信的"计算孤岛",在硬件故障下仍能持续训练。该架构用 2-5 Gbps 广域网络在四个美国区域训练了 120 亿参数模型,速度比传统同步方法快 20 倍以上,并支持 TPU v6e 与 TPU v5p 混合训练。
Josh Bersin 提出,企业 AI 市场的真正赢家可能是微软,而非 OpenAI 或 Anthropic。他认为企业 AI 分为模型、应用体验(Surface/Harness)与生态三层,模型层难以一家通吃,而微软凭借 M365 的 450 万付费用户、应用整合能力与生态优势占据有利位置。
Google 推出 Gemini 3.1 Flash TTS,一款支持音频标签(audio tags)的文本转语音模型,可通过自然语言指令控制语音风格、语速和表达方式。
42章经分析认为,AI 对就业的冲击取决于「人 + AI」与「只用 AI」的 ROI 对比:ATM 嵌入银行柜员工作流后柜员数量反增,而手机银行重塑范式后柜员岗位减少 50%。Anthropic CEO 称约 50% 初级白领岗位可能在未来 1–5 年内消失,Karpathy 测算美国约 42% 职业处于较高 AI 暴露度区间。
Josh Bersin 发布 HR 2030 愿景,将系统性 HR 与 AI Superagent/Agent 架构结合,主张由 AI 智能体掌握员工技能、薪酬、排班等全面数据并接入外部薪酬与技能基准。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个版本,采用 Apache 2.0 许可。
Anthropic 为 Claude Cowork 推出 Dispatch,用户扫码后可用手机远程指挥桌面上的 AI 智能体,结合 Claude Code 完成读取日历邮件、生成晨间简报、检查并更新幻灯片图表等任务。此前研究显示,GPT-4o 在财务估值任务中虽带来生产力提升,但聊天机器人界面造成的认知负荷抵消了部分收益,经验较少的员工受影响最大。
Block 的 Jack Dorsey 和 Sequoia 的 Roelof Botha 撰文提出,公司可以从层级制转向以 AI 承担协调职能的智能组织。文章称 Block 正把组织收敛为三类角色:负责构建能力、模型、智能层与界面的个人贡献者(IC),对跨部门问题或客户结果负责的 DRI,以及兼顾构建与带人的 player-coach,中层管理不再作为常设层级。
Josh Bersin 认为 AI 并未消灭工作,而是重塑工作内容并推高薪资。Draup 与 Lightcast 数据显示,软件工程岗位数量基本持平,OpenAI 一家就有 650 个相关职位空缺,软件薪资过去一年上涨超 15%;医学影像与诊断岗位招聘同比上升 35%。AI 催生了"全栈 AI 工程师""GenAI 工程师"等 Superjobs,入门级编码与测试技能缓慢下降。
Fast Company 推出视频系列《The Truth About Leadership》,由 CEO 与行业领袖坦率讲述身处高位的真实体验,不用企业套话。首期嘉宾是 Call Her Daddy 主持人、Unwell 创始人兼 CEO Alex Cooper。
42章经将于北京时间 3 月 28 日(周六)上午 10:30 举办线上分享活动,讨论 AI Coding 的能力突破与 OpenClaw 产品形态会解锁哪些新机会。
42章经创始人曲凯与文锋对谈,讨论 OpenClaw 带起的这波 Agent 热与去年 Manus 那波的区别。
42章经将于北京时间 3 月 28 日(周六)上午 10:30 举办线上分享活动,主题为 AI Coding 的能力突破与 OpenClaw 产品形态会解锁哪些新机会。