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OpenAI 宣布扩展其 ChatGPT Pro 订阅体系，在原有的每月 200 美元方案基础上，新增定价为每月 100 美元的订阅档位。该新方案的使用额度是 Plus 版（20 美元/月）的 5 倍，并限时提供 10 倍的 Codex 使用额度；原有的 200 美元方案则继续保留，提供 20 倍的使用额度，以满足高强度并行项目的工作流需求。
所有 Pro 计划均包含对 GPT-5 模型、深度研究（Deep Research）、Codex、图像创建及文件上传等高级功能的访问权限。目前该订阅仅支持按月计费，不提供年度方案。针对部分地区 iPhone 用户因显示问题无法看到 100 美元选项的情况，OpenAI 建议用户通过 iOS 系统的 Apple Account 订阅设置进行手动选择。
OpenAI Help Center
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4 名知情人士透露，特斯拉正研发一款全新的小型、低价电动 SUV，并已在最近几周与供应商讨论制造流程和零部件规格。这款车不是现有 Model 3 或 Model Y 的衍生版本，仍处于早期开发阶段，路透暂无法确认特斯拉是否已批准量产；特斯拉未回应置评请求。
知情人士称，这款车将比 Model Y 更短，车长约 4.28 米，计划主要在中国生产，其中 3 人称将在特斯拉上海工厂制造，且不太可能在今年启动生产。两名消息人士称，其定价目标将明显低于中国起售价 3.4 万美元的 Model 3，降本方式包括采用更小电池、缩短续航、提供单电机版本，并将整车重量降至约 1.5 吨。另有一名消息人士称，特斯拉也希望未来把产能扩展到美国和欧洲。
Reuters
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Google 宣布，自 4 月 8 日起，搭载 AI 的新版 Google Finance 将在未来几周内陆续扩展至 100 多个国家和地区，并提供完整的本地语言支持。该版本此前已在美国和印度上线，新增覆盖澳大利亚、巴西、加拿大、印度尼西亚、日本、墨西哥等市场。
新版服务主打 AI 研究、进阶图表、实时资讯和财报跟踪等功能，用户可用自然语言查询市场和个股信息，查看包含技术指标的图表，获取商品和加密货币扩展数据，并通过企业财报电话会议的实时音频、同步文字记录和 AI 生成摘要跟踪业绩动态。
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字节跳动正式推出原生全双工语音大模型 Seeduplex，目前已在豆包 App 全面上线。这标志着全双工技术正式走出实验室，在行业内率先实现大规模落地应用，为数亿用户提供实时、高质量的语音交互体验。
区别于传统语音系统“你讲我听”的半双工模式，Seeduplex 实现了真正的“边听边说”。该模型通过语音预训练与强化学习（RL）技术，在保持极速响应的基础上，实现了精准的干扰抑制和动态端点检测，大幅提升了对话的自然度与流畅性。
ByteDance Seed
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引入资本后首度发声：星巴克中国明确不降价，拟推“千店千面”扩张至 2 万家店
4 月 8 日，星巴克中国在完成与博裕投资的合资交易后召开内部大会，首席执行官刘文娟强调资本进入不会改变品牌定位，并披露了“千店千面”新战略。该战略旨在通过多元化店型、高品质产品创新及 AI 效率工具，在稳住客单价的同时提升单店增长。目前，星巴克已进入 1000 多个县级行政区，长期目标是将中国门店数从当前的约 8000 家推向最高 2 万家。
面对激烈的行业竞争，星巴克中国坚持不通过降价换取规模，而是通过渗透下沉市场及一二线城市细分场景来寻找增量。具体举措包括推出 10 平方米景区店、写字楼便捷店等轻量化单店模型，并针对通勤、社交等不同场景定制产品组合。2025 财年数据显示，星巴克中国收入同比增长 5%，但同店销售额因客单价下降而微跌 1%。
界面新闻
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4 月 8 日，星巴克中国在完成与博裕投资的合资交易后召开内部大会，首席执行官刘文娟强调资本进入不会改变品牌定位，并披露了“千店千面”新战略。该战略旨在通过多元化店型、高品质产品创新及 AI 效率工具，在稳住客单价的同时提升单店增长。目前，星巴克已进入 1000 多个县级行政区，长期目标是将中国门店数从当前的约 8000 家推向最高 2 万家。
面对激烈的行业竞争，星巴克中国坚持不通过降价换取规模，而是通过渗透下沉市场及一二线城市细分场景来寻找增量。具体举措包括推出 10 平方米景区店、写字楼便捷店等轻量化单店模型，并针对通勤、社交等不同场景定制产品组合。2025 财年数据显示，星巴克中国收入同比增长 5%，但同店销售额因客单价下降而微跌 1%。
界面新闻
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2026 年 4 月 7 日，Anthropic 要求一个公开名称为“badclaude”的项目立即停止在名称、标题、营销和描述中使用“Claude”，“Anthropic”或相近品牌表述。
函件称，该项目以 Claude 名义进行宣传，并将功能描述为围绕 Claude Code 交互展开，可能造成来源、赞助或背书混淆。Anthropic 同时要求删除暗示关联的表述，并在 2026 年 4 月 14 日前书面确认整改。
GitFrog1111/badclaude
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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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男性避孕重大突破：靶向减数分裂实现安全可逆的非激素方案
美国康奈尔大学的研究人员在开发安全、可逆、长效且完全非激素的男性避孕药方面取得了关键性进展，被学界视为迈向男性避孕“圣杯”的重要一步。一项历时六年的小鼠概念验证研究显示，通过精准干预精子发生过程中被称为减数分裂前期 I 的天然调控关卡，能够在不损害生殖干细胞的前提下有效阻断精子生成，且停药后生育能力可完全恢复。
研究团队利用小分子抑制剂 JQ1 作为研究工具，该化合物能够特异性干扰减数分裂粗线期的基因表达程序，使精母细胞停滞并阻止其后续分化为成熟精子。连续给药三周后，雄性小鼠的精子产量降为零，且所有分子与染色体行为参数均被扰乱。关键在于停药六周后，减数分裂的正常特征全面回归，精子发生过程完全复原。随后的繁殖实验进一步证实，这些雄鼠不仅恢复了生育力，其所产子代也均健康且具备正常生殖能力，表明干预未造成可遗传的基因组损伤。
当前男性避孕手段仅局限于避孕套与输精管结扎，缺乏可逆的长效非激素选项。该研究首次从原理上证明，选择性抑制减数分裂特定阶段能在保留生殖系统的完整再生潜能的基础上实现高效避孕，同时避免影响睾酮驱动的第二性征与性欲。团队正进一步筛选作用于减数分裂入口的更早期新靶点，以期优化药物递送并确保精子完全清除。未来有望开发为每三个月注射一次或使用贴片的长效制剂，为促进生殖健康领域的性别责任共担提供切实可行的科学基础。
Cornell Chronicle | PNAS
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美国康奈尔大学的研究人员在开发安全、可逆、长效且完全非激素的男性避孕药方面取得了关键性进展，被学界视为迈向男性避孕“圣杯”的重要一步。一项历时六年的小鼠概念验证研究显示，通过精准干预精子发生过程中被称为减数分裂前期 I 的天然调控关卡，能够在不损害生殖干细胞的前提下有效阻断精子生成，且停药后生育能力可完全恢复。
研究团队利用小分子抑制剂 JQ1 作为研究工具，该化合物能够特异性干扰减数分裂粗线期的基因表达程序，使精母细胞停滞并阻止其后续分化为成熟精子。连续给药三周后，雄性小鼠的精子产量降为零，且所有分子与染色体行为参数均被扰乱。关键在于停药六周后，减数分裂的正常特征全面回归，精子发生过程完全复原。随后的繁殖实验进一步证实，这些雄鼠不仅恢复了生育力，其所产子代也均健康且具备正常生殖能力，表明干预未造成可遗传的基因组损伤。
当前男性避孕手段仅局限于避孕套与输精管结扎，缺乏可逆的长效非激素选项。该研究首次从原理上证明，选择性抑制减数分裂特定阶段能在保留生殖系统的完整再生潜能的基础上实现高效避孕，同时避免影响睾酮驱动的第二性征与性欲。团队正进一步筛选作用于减数分裂入口的更早期新靶点，以期优化药物递送并确保精子完全清除。未来有望开发为每三个月注射一次或使用贴片的长效制剂，为促进生殖健康领域的性别责任共担提供切实可行的科学基础。
Cornell Chronicle | PNAS
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比特币创始人中本聪的真实身份之谜——《纽约时报》关于 Adam Back 的调查
本文由《纽约时报》记者 John Carreyrou 历时一年撰写，通过深入挖掘数十年前的互联网档案、邮件列表记录以及系统化的文本分析，试图解开比特币创始人“中本聪”隐藏 17 年之久的身份之谜。
以下是我们整理的调查文章。
The New York Times | 英文全文 | 中文全文
文章发表后，Back 本人作出了正式回应，坚称自己不是中本聪，并将诸多相似之处归因于巧合、统计偏差以及早期密码朋克群体共同的兴趣与语言环境。
Adam Back on X
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本文由《纽约时报》记者 John Carreyrou 历时一年撰写，通过深入挖掘数十年前的互联网档案、邮件列表记录以及系统化的文本分析，试图解开比特币创始人“中本聪”隐藏 17 年之久的身份之谜。
以下是我们整理的调查文章。
一切的起点源于 2024 年秋天，Carreyrou 在收听播客时得知一部。HBO 纪录片声称找到了中本聪，但他认为该片证据薄弱。然而片中英国密码学家 Adam Back 在听到自己名字时表现出的紧张、眼神躲闪和尴尬笑声，引起了作者的怀疑。Back 是比特币社区的重要人物，发明了中本聪在白皮书中引用的工作量证明系统 Hashcash。
作者开始系统研究中本聪留下的所有文本，包括白皮书、Bitcointalk 论坛帖子以及由早期合作者 Martti Malmi 披露的数百封电子邮件。他注意到中本聪的写作混合了英式与美式表达，并在创世区块中嵌入了《泰晤士报》英国印刷版的头条，暗示其可能是英国人。中本聪很可能属于“密码朋克”群体，他们是一群倡导用密码学对抗政府监控的无政府主义者。Back 正是该群体的活跃成员，于 1995 年加入邮件列表。
作者整理出中本聪使用的一百多个独特词汇和短语，包括“dang”、“backup”（作为一个动词）、“human friendly”、“burning the money”等。通过社交媒体搜索常见嫌疑人，他发现 Adam Back 几乎匹配了所有用词。更关键的是，Back 在 1997 年至 1999 年间的多篇邮件列表帖子中，几乎预见到了比特币的全部核心要素：他提出了一种“完全脱离”现代银行的电子现金系统，需具备隐私性、分布式、内置稀缺性、无需信任第三方以及公开可验证协议；他讨论了拜占庭将军问题，提到节点可以“来来去去”而不影响网络；他建议通过随时间增加计算难度来控制通胀；他提出使用哈希树创建不可篡改的时间戳；他甚至提前十年就用“比法币体系浪费更少”来回应比特币耗电的批评。
在写作风格上，两人的相似之处令人震惊。中本聪在邮件中写道“我更擅长代码而非语言”，而 Back 在 1996 年曾写下“我个人认为我更擅长编码，而非构建有说服力的论证”。两人都使用两个空格分隔句子（暗示年龄超过 50 岁），都混淆“it‘s”与“its”，都习惯将“also”放在句尾，都错误使用连字符。中本聪在白皮书中将“proof-of-work”加上连字符，而此前在密码朋克邮件列表中仅 8 人这样做；他使用的“partial pre-image”仅 Back 和 Hal Finney 用过，且 Finney 不写连字符而 Back 写；他讨论销毁比特币时用的“burning the money”此前仅 Back 一人用过。Back 曾否认使用英式粗话“bloody”，但作者在 1998 年的帖子中找到了他使用该词的记录。
在时间线上，存在一个反常的空白。Back 这位多年来几乎从不缺席电子现金讨论的密码朋克，在比特币于 2008 年底问世后却出奇地沉默——他没有在相关邮件列表中留下任何参与讨论的痕迹，直到 2011 年 6 月才首次公开评论比特币，这恰好是中本聪消失六周之后。2013 年 4 月 17 日，一位密码学家披露了中本聪持有的巨额比特币财富，就在同一天，Back 加入了 Bitcointalk 论坛，并迅速成为领袖，创立了 Blockstream 公司，估值达 32 亿美元。
作者与《纽约时报》人工智能团队合作，系统收集了密码朋克、密码学和 Hashcash 三个邮件列表自 1992 年至 2008 年间的全部帖子，涉及 34,000 多名用户。通过至少发帖 10 次、讨论过数字货币等一系列筛选条件，最终锁定 620 名候选人。运用多种分析方法：统计与中本聪共享的无同义词词汇（Back 以 521 个居首），比对中本聪特有的 325 处连字符错误（Back 匹配 67 处，远超第二名），以及逐层筛选写作怪癖，如双空格、英式拼写、混淆“it‘s”与“its”、句尾加“also”、特定词的分合写法、拼写变体等。经过七轮筛选，唯一剩下的嫌疑人就是 Adam Back。
作者前往萨尔瓦多的一场比特币会议，当面对峙 Back。在长达两小时的对话中，Back 坚持否认，称一切都是巧合，但他的面红耳赤和坐立不安暴露了紧张。他无法解释为何在中本聪活跃期间从邮件列表中消失，也说不清为何声称参与了 2008 年的讨论而实际没有。面对写作分析结果，他只能回答“不是我”。最关键的瞬间发生在作者引用中本聪那句“我更擅长代码而非语言”时，Back 回应道：“对于一个这样的人，我确实说了很多话……我不是说我擅长言辞，但我确实在这些邮件列表中说了很多。”作者认为这句话隐含了 Back 承认自己就是写下那句引文的人，等于让面具滑落了几秒钟。Back 事后否认是口误，但作者心中的疑虑已经消除。
尽管 Back 一再否认，并拒绝提供电子邮件元数据以证清白，但作者通过系统性的调查，从 34,000 名候选人中逐步筛选，最终将目标锁定为 Adam Back。文章认为，只有中本聪本人使用与创世区块相关的私钥才能提供决定性证据，但现有的间接证据已经构成了一个强有力的拼图。
The New York Times | 英文全文 | 中文全文
文章发表后，Back 本人作出了正式回应，坚称自己不是中本聪，并将诸多相似之处归因于巧合、统计偏差以及早期密码朋克群体共同的兴趣与语言环境。
Adam Back 在社交媒体上作出回应，重申“我不是中本聪”。他解释说，自己从 1992 年左右就积极关注密码学、在线隐私和电子现金的应用研究，这导致他发明了 Hashcash 及其他想法。他认为记者在研究中发现的许多比特币早期模拟概念（如 P2P、拜占庭将军问题、工作量证明）实际上是早期试图创造去中心化电子现金的原型思想。关于那句“我确实说了很多话”，Back 表示更广泛的语境是他观察到自己在邮件列表中很健谈，对电子现金有积极兴趣，因此在该主题上被找到评论的频率更高是一种“确认偏误”，应该进行统计校正。他将其余的相似之处归因于巧合以及具有相似经验和兴趣的人使用相似短语。Back 强调自己也不知道中本聪是谁，并认为中本聪身份不公开对比特币有好处：有助于比特币被视为一种新的资产类别，一种数学上稀缺的数字商品。
Adam Back on X
总结：Carreyrou 承认，只有中本聪本人使用与创世区块相关的私钥移动比特币才能提供决定性证据。但他认为，经过系统性的调查和多重证据的交叉验证，Adam Back 是最符合中本聪画像的人。Back 的回应虽然否认了身份，但并未对调查中提出的核心矛盾，如时间线上的空白、写作指纹的独特性、邮件元数据的拒绝提供等给出令人信服的解释。这一谜团仍有待最终揭晓。
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日本批准放宽个人信息使用规则，欲打造“最易开发 AI 的国家”
日本政府周二批准修订《个人信息保护法》，放宽部分个人数据在 AI 开发中的使用条件。按修正案，机构在共享部分低风险个人数据、并将其用于研究性统计时，将无需事先取得当事人同意；若有助于改善公共卫生，健康相关数据也可适用。面部扫描数据同样被纳入，采集方面部图像者需说明数据处理方式，但不再强制提供退出选项。
修正案同时保留部分限制：采集 16 岁以下未成年人图像需获得父母同意，涉及未成年人数据时需进行“最大利益”审查。对错误收集数据或恶意利用数据侵害公民的机构，日本将处以相当于其违法所得的罚款，并对以欺诈手段获取数据的行为设罚；但发生数据泄露且对个人伤害风险较低时，机构将无需通知受影响者。日本数字转型大臣松本刚明称，现行法律已成为日本发展和应用 AI 的“很大障碍”，日本希望成为全球最容易开发 AI 应用的国家。
The Register
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日本政府周二批准修订《个人信息保护法》，放宽部分个人数据在 AI 开发中的使用条件。按修正案，机构在共享部分低风险个人数据、并将其用于研究性统计时，将无需事先取得当事人同意；若有助于改善公共卫生，健康相关数据也可适用。面部扫描数据同样被纳入，采集方面部图像者需说明数据处理方式，但不再强制提供退出选项。
修正案同时保留部分限制：采集 16 岁以下未成年人图像需获得父母同意，涉及未成年人数据时需进行“最大利益”审查。对错误收集数据或恶意利用数据侵害公民的机构，日本将处以相当于其违法所得的罚款，并对以欺诈手段获取数据的行为设罚；但发生数据泄露且对个人伤害风险较低时，机构将无需通知受影响者。日本数字转型大臣松本刚明称，现行法律已成为日本发展和应用 AI 的“很大障碍”，日本希望成为全球最容易开发 AI 应用的国家。
The Register
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Sam Altman：Codex 每周用户数达 300 万，将重置使用限额
Sam Altman 表示，为庆祝 Codex 每周用户数达到 300 万，将重置使用限额。此举将随着用户规模每增加 100 万重复一次，直至 1000 万。
Sam Altman
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Sam Altman 表示，为庆祝 Codex 每周用户数达到 300 万，将重置使用限额。此举将随着用户规模每增加 100 万重复一次，直至 1000 万。
Sam Altman
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