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苹果宣布 Apple Intelligence 首批功能面向中国大陆用户推出 苹果计划 11 月 4 日随 iOS 开发者 Beta 开放测试，12 月随 iOS 27.3 正式版上线 首发仅限部分 iPhone 机型，并引入阿里巴巴通义千问扩展 Siri、写作工具与视觉智能 但能理解个人上下文、跨应用操作的新一代 Siri，以及今年 6 月发布的最新功能，都不在首批之列

Anthropic 宣布将其 Claude Max 订阅计划更名为 Claude Ultra，并取消 5 小时会话限制，保留每周 10 倍 Pro 的限制 简单来说就是： Claude Max 20x（旧计划） - 5 小时会话限额 - 20 倍 Pro - 每周限额 - 10 倍 Pro Claude Ultra（新计划） - 5 小时会话限额 - 取消 - 每周限额 - 10 倍 Pro Anthropic 称，此举旨在避免用户在会话中途被限制，同时临时限制用于防止欺诈和滥用

Artificial Analysis 发布了 HLE-Diamond 排行榜，这是对 CAIS 和 Scale AI 精炼的 1000 道人类最后考试问题的独立评估，包含 500 道推理题和 500 道知识题，其中 272 道包含图像 当前仅约 13% 的模型在 HLE-Diamond 上得分超过 50%，Gemini 4 Carbon (high) 以 69% 的得分领先，Claude Opus 5.5 (max) 得分 68% 所有领先模型在推理部分得分均显著高于知识部分 开源模型整体落后30分以上，Kimi K3.1 Pro目前最高37% 高 effort 分数提升得明显，但成本暴增。Opus 5.5 low→max +26分，成本暴涨35倍 完整分数、token用量和单题成本的传送门我已经放评论区了，有需要的朋友可以自取

翻译： 家人们我顶不住了，我想了很多办法，在订阅额度的减半情况下尽可能保证用户们的体验，可是客户就是不买账，执意要回之前的额度 我被 sam 叼了一顿，说现在 Codex用户流失非常严重，在这样下去我就得滚蛋了 我只好撤回之前砍半的额度，哦不，是将现有订阅额度翻倍，用户爸爸们球球了别离开我 被 sam 炒了我只能去投奔土豆妹了，额不对，卧槽对啊，我不想干了 sam 快炒了我 以上纯属娱乐，如有雷同纯属巧合🤓☝

卧槽，OpenAI 额外给订阅用户送 API 额度了！ OpenAI 宣布，符合条件的 ChatGPT Pro 和 Business 订阅用户现在可申领每月最高 500 美元的 API 额度，用于构建应用和智能体 Pro 套餐按档位每月可获得 100、200 或 500 美元额度，Business 套餐则按每个付费 Standard 席位 20 美元或 Premium 席位 100 美元计算，每个工作区最多合并至 500 美元 用户可在 ChatGPT 账单中领取额度，并通过 ChatGPT 或 Codex 中的 OpenAI Developers 插件创建 API 密钥

一觉醒来，谷歌发布 Gemini 4 Carbon 了，多项测评第一，编程能力紧追 Opus 5.5！ 在评估日常 Agent 工作流任务的 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 中，Gemini 4 Carbon 以59分登顶 网络安全三项：SEC-bench Pro 88.2%、ExploitGym 54.8%、CWE-bench 71.0%，谷歌称均为领先水平 在衡量长上下文能力的 GraphWalks 测试中，Gemini 4从 Argon 的 84.2% 提升至 Carbon 的 96.2% 在衡量编程能力的 FrontierSWE 2 上，GPT-6 Astra 为 65.5%，Carbon 为 61.2% 在衡量电脑操作的 OSWorld 测试上，Claude Opus 5.5 为 87.2%，Carbon 为 81.5% 价格方面，Carbon 的定价与 Argon 一致：引入期每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，之后标准价为输入 4 美元、输出 20 美元。但引入期何时结束，官方尚未公布 值得注意的是，Gemini 4 Carbon 现在是宣而如发的状态，首批仅供获得资格的企业使用

继 Opus 5.5 加文字水印后，Anthropic 又把其他模型也加上文字水印了 11月3日起， Mythos 5、Opus 4.7、Opus 4.6、Sonnet 4.6，全部加上Opus 5.5 同款水印 只能说达里奥疯了，总觉得达里奥是不是有某种精神疾病🙂

"Coding 面试已经死了，至少在 Anthropic 团队中是这样"，anAnthropic 工程经理 Felix Rieseberg 表示道 他认为传统代码语言是越来越难以衡量工程师的能力，但是现在也没有更好的新范式 他目前的做法是，在简历和作品集中寻找小型模型，重点考察候选人在这些作品里体现出的产品品味、用户同理心，以及是否拥有清晰、成体系的思考方式 他同时认为，借助 AI，初级工程师有希望快速超越资深工程师，并给了一些建议： 1、优先业务影响力，而非 backlog 用 Patrick McKenzie 的话说，工程师是被雇来创造商业价值的，而不是写程序 工程师要先搞清楚公司/部门真正想达成的目标，找到合适的指标（了解你上级的上级在追求什么，也是很好的指标），把自己依附在赚钱或核心目标相关的部分 2、提出激进的想法 想几个一旦成功就能显著提升组织达成目标概率的点子。要有野心，不要只做小修小补 3、用一个周末把它做出来 Felix Rieseberg 已经看到个人或小团队通过直接做出可运行原型，这些原型的诞生跳过了写 PRD、争取 buy-in、协调设计师/PM 时间等传统流程 4、聚焦一个好想法 新人常犯的错误是把多个想法塞进一个原型，好点子被大量差点子淹没。所以不要试图同时做新语言 + 后端 + 移动端。原型的目的是清晰沟通机会，并让领导立刻明白这个想法值得做，而且你是能推进它的人 5、善用你的新鲜视角 用户产品：你对普通用户的同理心更强，更清楚产品真实使用体验 基础设施/工具：你还没接受那些“这不可能”的内部共识，很多“不可能”的限制只是很久没人重新验证 Felix Rieseberg 提到 Anthropic 内部例子，两位相对新的工程师（Anthony Morris 和 Alice Zhao）用一个周末做出 Claude Code 的图形界面原型，约 8 天后公开版本上线，并迅速成为很受欢迎的产品