AI TrendTrackers

Airbnb于2025年5月13日宣布将平台扩展至“服务与体验”领域，标志着这家原本以短租起家的科技公司，正在大步迈向更广泛的生活方式平台定位。根据公司发布的最新应用程序更新，用户现在不仅可以预订住宿，还可单独或配套预订一系列服务，例如按摩、理发、私人厨师烹饪，甚至是参与本地文化活动。此举旨在将Airbnb从单一的住宿平台转变为全面的旅游与生活服务平台。 这一战略并非首次尝试。早在2023年，Airbnb曾推出“体验”功能，后因专注于优化住宿业务而暂停。如今，平台再次发力，希望用户不仅仅是计划旅行，而是围绕目的地探索更丰富的活动内容。Airbnb首席执行官Brian Chesky在公司2025年第一季度财报会议中指出，过去一年内该服务在全球被超过15亿台设备访问，但大量用户访问后并未完成住宿预订，说明平台具备未被完全释放的潜力。 此次新增的服务类别共计10种，包括私人厨师、餐饮、预制餐点、摄影、按摩、水疗、私人训练、美甲美发与化妆等，将首先在全球八个国家的100座城市上线。此外，Airbnb还将推出涵盖19个类别、分布在1000座城市的“体验”项目，例如文化和博物馆参观、户外活动、水上与野生动植物探险、美食导览、烹饪课程、艺术工作坊、购物活动、健身、健康与美容等。这些体验大多数需用户亲赴场地参与，而非仅限于入住地点周边。 值得注意的是，Airbnb还推出名为“Airbnb Originals”的独家体验项目，联合名人和专业人士打造如：与法国知名面包师Raphaelle Elbaz在French Bastards烘焙坊一起制作甜点，或在里约热内卢Leblon海滩与奥运选手Carolina Solberg一起打沙滩排球。这些内容将成为用户感受当地文化和生活方式的独特途径。 Airbnb产品营销副总裁Judson Coplan表示：“这些服务与体验项目是让人们以本地人的方式探索城市的方式，是对住宿产品的自然延伸。”他指出，Airbnb长期以来提供独特的住宿选择，现在新服务也将秉持相同理念，让用户在原有基础上获得更多旅行灵感，甚至激发他们探索自己的居住城市。 在收益模式方面，Airbnb将对服务项目收取15%的平台费用，对体验类项目则收取20%。平台表示，供应方需通过严格的认证与质量审核，包括经验、在线口碑、教育背景及必要的执业许可证，而用户在预订时将看到统一显示的总价。 此次更新还包括Airbnb应用程序的全面改版，针对游客与房东均有优化。游客端新增“住宿”、“服务”与“体验”三个浏览与预订类目，若用户已有预订行程，系统会自动推荐相关的体验与服务。房东端则新增日历与管理工具，以便同步处理住宿与新增项目。 未来，Airbnb还将进一步引入社交功能。目前App已支持多人协作的行程讨论，后续计划开放参与同一体验活动用户之间的群组聊天，方便分享照片、视频与建议。平台希望此举能加深用户之间的连接，从而进一步激发旅行欲望与平台粘性。为保障用户安全，Airbnb也正在开发一系列隐私保护措施。 这一社交方向延续了去年推出的更新档案功能，用户现在可展示居住地、所说语言等个人信息。Coplan指出，完整用户档案数量因此增长了15倍，“这反映出旅行其实关乎人与人的连接，无论是房东、同行者，还是路途中邂逅的人。” 在AI方面，Airbnb正通过人工智能推动客户服务能力升级。Chesky此前表示，公司现已上线AI客服助手，能直接在聊天界面内提供解答，避免过去那种跳转至帮助文档的体验。该助手目前对美国境内的英语用户开放，预计月底前全面铺开，并于年底扩展至更多国家与语言。未来，该助手将支持更高层次的个性化回应与快捷操作按钮，例如一键取消预订。 此次更新涵盖Airbnb网站及iOS与Android应用程序，已于全球范围内陆续推送上线。此举标志着Airbnb从住宿平台向全面AI赋能的旅行生活服务平台迈出重要一步

OpenAI首席执行官Sam Altman日前在由风投公司红杉资本主办的“AI Ascent 2025”活动中表示，公司目前并无完整的“总体规划”，但确实希望构建一种类似操作系统订阅的AI平台。这一平台将配备SDKs、APIs以及各种“表层界面”（surfaces），最终目标是打造能够吸收个人一生经验的定制化AI模型。 Altman在问答环节回应观众提问时表示，OpenAI希望成为用户核心的AI订阅服务。他指出，部分体验会类似现在在ChatGPT内的使用方式，但更多内容将体现在不断进化的智能模型上。这些模型将运行在“未来的设备”与“类似操作系统的界面”之上，预示着一个全新AI生态的雏形。 尽管构想宏大，Altman承认目前尚未明确实现这一目标的技术形式。他坦言：“我们尚未真正搞清楚……API、SDK或其他什么形式才是我们平台的最终形态。”不过，他也对现场观众表示乐观，“这可能需要我们尝试几次，但最终会实现。” Altman还提到，无论OpenAI最终打造出什么样的产品，他都希望这一平台能带来“令人难以置信的财富创造”。因为“还有大量值得构建的东西”将围绕这一AI核心展开。 在现场讨论中，有观众询问OpenAI是否计划推出定制化AI模型。对此，Altman描绘了一个近乎“理想柏拉图式”的愿景——构建一个拥有万亿级上下文容量的推理模型，能够整合用户一生中所有的对话记录、阅读的书籍、查看的电子邮件、浏览过的内容，以及其他来源的数据。他设想，这类模型能够持续动态地更新用户“人生上下文”，使AI具备前所未有的个性化智能。 对于公众可能对此隐私层面产生的担忧，Altman回应称，目前OpenAI尚不具备开发此类模型的能力，但他补充说：“任何低于这个愿景的实现，都是一种妥协。” 该构想目前依然处于愿景阶段。面对有关OpenAI是否已规划好资金用途的提问时，Altman回答道：“我们只是打算努力构建出优秀的模型并推出优质产品，目前没有更大的计划。”他认为，宏大的蓝图通常行不通，企业家应该从复杂问题“倒推解决方案”，而不是试图一次性规划未来。 现阶段，OpenAI的重点仍然放在“建设大量AI基础设施”与“持续优化模型能力”上。Altman同时表示，公司也希望打造一个完整的、直面终端用户的消费级产品栈，包括所有相关模块。他直言，目前尚未决定下一年将开发哪些产品，因为“我们引以为傲的就是灵活应变，随世界而调整战术。” 他总结道：“我们可能连明年要开发的产品现在都还没开始思考。”在AI领域飞速发展的背景下，这一策略或许正是OpenAI不断占据领先地位的关键之一。 如今，世界领先的AI企业，似乎正一边探索一边前行——也正是这个时代最真实的写照。

在2025年Google I/O开发者大会即将召开之际，这家科技巨头提前预告了“Gemini无处不在”的战略布局。Google年度重磅发布会将于5月20日至21日举行，届时首席执行官Sundar Pichai与DeepMind联合创始人Demis Hassabis将共同主持演讲。根据目前披露的内容，Gemini将全面融入Google核心产品与服务：为搜索引擎提供支持，集成于Chrome浏览器，嵌入Android XR系统，并将在Waymo自动驾驶汽车中进行现场演示。 在I/O大会前夕，Google通过YouTube频道放出一段预热视频，重点介绍了即将推出的面向开发者的AI智能体。该系统具备文档处理、故障检测和任务跟踪等功能，且支持通过XR头显进行语音交互。外界预计，开发者将可实现免手操作的编程体验，而Google将在下周的主舞台上带来更深入的演示展示。 Gemini的应用场景已从智能手表拓展至汽车挡风玻璃。Google宣布，Gemini将全面取代Google Assistant，应用于Wear OS智能手表、Android Auto车载系统、Google TV及XR平台。在智能手表中，它可用作提醒设定和快速回复工具；在汽车中，Gemini支持路线规划、内容摘要及行车过程中的追问对话；而在Google TV中，则能够协助用户选择电影、解说历史背景如古罗马文明等。目前，该AI处理仍依赖云端，但Google已与汽车制造商展开合作，计划将其转移至本地硬件运行。 在搜索功能方面，Google开始测试一项名为“AI模式”（AI Mode）的新功能，取代经典的“手气不错”（I’m Feeling Lucky）按钮。该模式旨在推广生成式答案与预测式搜索体验。此外，还将推出一款能在软件构建过程中主动标记Bug与安全问题的AI代理工具，以进一步推动AI辅助开发流程的常态化。 在视觉购物体验方面，Google借助Veo AI技术为在线购物注入3D体验。用户上传三张图片，即可生成可旋转的产品视图，适用于从沙发到运动鞋的多种商品。与此同时，Google还计划推出一款类似Pinterest的灵感保存工具，用于收藏家居与时尚内容，并以此构建一个紧贴广告变现策略的商业搜索平台。 此外，Google也在加码投资AI生态建设。其“AI未来基金”（AI Futures Fund）现已启动，面向初创企业提供DeepMind研究资源、Cloud云服务积分与资金支持，无固定申请截止日期，只看项目成长表现。首批参与企业包括Viggle与Toonsutra。该计划是Google更广泛AI投资组合的一部分，其他相关举措还包括由Google.org主导的2000万美元公益项目和全球AI机会基金（Global AI Opportunity Fund）中的1.2亿美元投入。

2025年5月12日，OpenAI正式发布一项全新的医疗人工智能评估基准：HealthBench (https://github.com/openai/simple-evals)，该项目旨在评估大型语言模型（LLMs）在真实医疗环境中的性能表现。相较于此前以考试题型或结构化问题为主的医学基准，HealthBench的独特之处在于其构建方式更贴近现实使用场景，强调多轮对话、临床语境、多语言支持与医生专家参与的评分标准。这一基准标志着医疗AI评估方法的根本性转变，或将为医疗辅助决策系统和健康信息平台的开发提供更加稳健的测试框架。 医疗AI的评估为何需要更新？ 长期以来，用于评估医疗AI的基准多集中在标准化考试（如USMLE）或单轮问答任务上。然而，这些方法无法真实反映用户与AI系统之间的复杂互动流程，特别是在实际应用中用户常以自然语言提出不清晰、带有情感或背景模糊的问题。OpenAI指出，如果评估模型仅仅依赖单一问答或静态题库，其结果并不足以反映模型在现实健康咨询中的可靠性、准确性和适应能力。 因此，HealthBench在构建过程中广泛采集真实多轮医疗对话，并引入医生主导的评分机制，模拟模型在诊所、远程咨询、医疗助手等情境下的真实任务表现。 HealthBench的五大核心组成 推动开放研究与协作 为了促进医疗人工智能研究的可重复性与开放性，OpenAI已将HealthBench的全部数据、评分系统与测试接口开放至GitHub（开源地址已附在官方公告中）。研究人员和开发者可以使用这一平台： 同时，HealthBench也支持未来新模型的持续评估更新，有望成为医疗AI领域的长期标准之一。 医疗AI的未来：潜力与责任并存 OpenAI在公告中特别指出，尽管当前模型已在多个医疗任务中表现接近专业水准，但真正进入临床应用仍需解决三个关键问题： 总结 HealthBench 的发布，不仅是AI模型评估方法的一次飞跃，更是OpenAI在推动“安全、有益人工智能”愿景中的又一实际步骤。通过将模型放置在真实世界的医疗对话环境中，并由全球医生集体制定标准，OpenAI 希望打造一个更加现实、透明和可持续的医疗AI评估框架。 未来，随着AI系统在医疗领域的进一步拓展，HealthBench将成为衡量“AI是否真正对人类健康有益”的重要参考尺度。

Google 近期发布了两款全新 Gemini 模型：Gemini 2.5 Pro Preview（5月6日）和 Gemini 2.5 Flash（4月17日）。这两款模型标志着视频理解技术的一次重大飞跃。Gemini 2.5 Pro 在多个关键视频理解基准测试中取得了最先进的性能（SOTA），在相同测试条件下（使用相同的提示词和视频帧）超越了包括 GPT-4.1 在内的近期模型。 此外，该模型在一些高难度任务上（例如 YouCook2 的密集字幕生成、QVHighlights 的关键时刻检索）表现可媲美专业微调模型。而对于对成本敏感的应用，Gemini 2.5 Flash 则提供了极具竞争力的替代方案。 Gemini 2.5 的技术突破 Gemini 2.5 是首个能够原生结合音频、视觉、代码与其他数据格式的多模态模型，开启了全新的视频+代码处理能力。 应用实例一：将视频转化为交互式应用 Gemini 2.5 Pro 解锁了视频到交互式应用的全新可能。在 Google AI Studio 中，Video to Learning App 启动项目展示了如何使视频学习更具效果与互动性。 使用流程如下： 在教育与互动内容生成领域，Gemini 2.5 Flash 也展现出强大能力。 应用实例二：p5.js 动画自动生成 Gemini 2.5 Pro 还能从视频中自动提取信息并生成动画，例如： 应用实例三：视频中“关键时刻”的检索与描述 在处理长视频（如 Google…

据《金融时报》2025年5月11日报道，人工智能公司 OpenAI 正与微软（Microsoft）就双方数十亿美元的战略合作进行重新谈判，旨在为 OpenAI 未来的首次公开募股（IPO）扫清道路，同时保障微软对最先进 AI 模型的持续访问权。 当前谈判的核心在于：微软截至目前已向 OpenAI 投资逾 130 亿美元，该公司在 OpenAI 盈利实体中将获得多少股权仍未明朗。报道称，微软愿意放弃部分股权，以换取在 2030 年之后仍能继续使用 OpenAI 研发的前沿技术。 这次协商还包括对2019年微软首轮投资（10亿美元）时所签协议的全面修订。 根据《信息》网站早前报道，OpenAI 已告知部分投资者，在公司重组进程中，将向最大出资方微软分享更少的收入份额。 2025年1月，微软在与甲骨文（Oracle）及日本软银集团（SoftBank）成立合资企业后，已调整与 OpenAI 的部分合作条款，该合资项目计划在美国建设规模高达 5000 亿美元的新一代人工智能数据中心。 目前，微软方面拒绝就上述报道置评，OpenAI 也尚未回应路透社的置评请求。 此次谈判若达成成果，或将为 OpenAI 推动IPO奠定关键制度基础，并进一步明确这家 AI 先锋企业与全球最大科技巨头之一之间的权益边界。

前苹果首席设计官乔尼·艾夫（Jony Ive）在一次罕见公开采访中，回顾了其在苹果的设计生涯、公司文化、标志性产品的背后故事，并向整个科技行业提出了警示。 这场对话发生在 2025 年 Stripe Sessions 大会期间，由 Stripe 联合创始人帕特里克·科利森（Patrick Collison）主持。历时一小时的采访中，艾夫深情讲述了塑造其职业生涯的个人与专业经历，并分享了他目前在独立设计工作室 LoveFrom 的探索。 从一台 Macintosh 开始 艾夫谈到，他在英国求学期间首次接触到苹果Macintosh电脑，那一刻成为他人生的重要转折点。他将这台设备视为其创造者价值观的体现。“我们所创造的事物，是我们是谁的证明。”他如此总结。他还引用乔布斯的著名比喻，把Mac称作“思想的自行车”（bicycle for the mind），这场体验促使他于90年代初迁居加州，并最终加入苹果。 在苹果的文化中成长 1992年，艾夫正式加入苹果。在短暂的顾问工作后，他迅速崭露头角，最终领导工业设计团队，主导了iMac、iPod、iPhone、Apple Watch等标志性产品的设计。 他强调，苹果的设计工作深植于公司文化之中。他分享了多种旨在培育同理心与协作精神的内部做法，例如每周设计团队共进早餐的传统：“每个星期五早上，设计团队的一名成员轮流为所有人准备早餐。”除此之外，团队成员还常在彼此家中共事，营造非正式的亲密氛围。他认为，这些行为直接体现在产品设计的细节之中，“为彼此而创造”，是苹果用户体验理念的根基。 “关怀的细节” 艾夫持续强调细节的重要性。他以苹果包装盒内电缆的小标签设计为例，指出即便是极为微小的设计决策，也可能影响上百万用户的日常体验。“我非常清楚，在设计一个解决方案时——比如一个如何整理电缆的小标签——会有成百上千万的人接触它。” 这类设计绝非随意而为，而是承载着一种“关怀伦理”。他引用乔布斯的一句话说：“你可以通过所创造的事物，向人类表达感激。” LoveFrom 的设计哲学 自2019年离开苹果以来，艾夫与长期合作伙伴马克·纽森（Marc Newson）共同创办了设计工作室 LoveFrom。虽然该机构运作低调，但近年来逐渐提升了公众曝光度。其作品涵盖产品设计、建筑、软件及品牌识别等领域，其中最具代表性的项目之一，是为英国国王查尔斯三世加冕仪式设计的官方形象系统。 艾夫表示，LoveFrom 继续秉持其在苹果形成的设计原则，但已发展出新的使命：将每个项目视为“真诚地提升人类”的机会。LoveFrom 的团队成员不仅包括设计师，还有音乐人和字体排印师。 对科技行业的警示 采访的最后，艾夫对科技产业提出了严肃的思考。他警告，设计师与技术从业者必须对自己产品的后果保持高度警觉。他指出，良好的初衷并不能抵消带来的负面影响，因此创造者必须承担责任。“即使你的动机是无辜的，但如果你参与的事物带来了不良后果，你也必须为此负责。” 他还批评当前科技行业的整体氛围：“我确实感受到，在硅谷和我们整个行业中，‘人类的快乐’正在缺失。我们开发的产品很复杂，对吧？而有时候，人们把‘快乐’误解为‘肤浅’。” 这是艾夫自2019年离开苹果以来，极为少见的公开露面。他在此次采访中未对外界盛传的与OpenAI联合打造 AI 硬件设备的合作计划作出回应。

伊丽莎白·霍姆斯（Elizabeth Holmes）曾因创办Theranos公司成为硅谷明星人物，身穿标志性的黑色高领毛衣，常被拿来与苹果创始人史蒂夫·乔布斯相提并论。她曾登上各大杂志封面，也曾受邀到白宫出席活动。然而，外界鲜知的是，Theranos 所宣称的能够检测数百种疾病的血检技术并不真实。正如《华尔街日报》的调查揭露，以及随后推出的畅销书、播客、电视剧和刑事案件所呈现的那样，Theranos 实际上多使用第三方设备进行基础检测，甚至有时根本未进行任何检测。由此带来了大量错误诊断，最终在霍姆斯因欺诈被起诉前，公司彻底崩溃。 霍姆斯始终坚称自己无罪，但她在 2022 年被判定犯有欺诈罪，并被判处 11 年监禁，目前在德克萨斯州布赖恩联邦监狱服刑。 与此同时，与霍姆斯共同育有两名子女的比利·埃文斯（Billy Evans），早在一年半前就在特拉华州注册成立了一家名为 Haemanthus 的公司，开始筹划下一项创业计划。根据特拉华州和德克萨斯州的公开企业文件，该公司曾在奥斯汀市南拉马尔（South Lamar）街区的多个地址运营，而埃文斯一家也居住于该区域。 Haemanthus 初期通过亲友募集了 350 万美元资金，今年春季开始在奥斯汀和旧金山湾区向更广泛的高净值人士寻求额外 1500 万美元融资。两位知情人士透露，亿万富翁迈克尔·戴尔（Michael Dell）旗下的投资公司已拒绝参与该轮融资。 公开记录中唯一一位被识别出的投资人是马修·E·帕克赫斯特（Matthew E. Parkhurst），他是奥斯汀市中心一家地中海风味小酒馆的部分股东，也涉足其他投资领域。帕克赫斯特未回应记者的置评请求。 Haemanthus 的高管团队大多来自自动驾驶公司 Luminar。据埃文斯的 LinkedIn 资料显示，他曾在该公司任职两年。Luminar 当前正面临市场困境。 该初创企业的首个市场目标是宠物医疗。Haemanthus 目前已获得一项专利。根据其营销材料和专利描述，公司正研发一种设备，能够通过激光扫描宠物的血液、唾液或尿液，从分子层面进行分析。宣传资料称，该设备可在数秒内识别并量化如葡萄糖和激素等生物标志物，并运用“深度学习模型”来检测癌症和感染。 随着私募股权公司大量收购和整合独立兽医诊所，动物医疗已发展成一个庞大的产业。仅宠物癌症筛查市场就价值数十亿美元。医疗保健投资银行 Edgemont Partners 将其称为“抗衰退产业”。 Haemanthus 告诉投资人，公司拥有约二十名顾问，包括兽医和诊断专家，尽管未公布具体名单。 此外，Haemanthus 的长远目标是研发一款指甲盖大小、可穿戴于人体的版本。营销材料中称，“根据我们的经验和合作方意见”，该目标预计需要三年时间和7000万美元资金。 值得注意的是，投资者推介资料中并未提及埃文斯与伊丽莎白·霍姆斯的关系。

The 2D transistor’s design looks like a series of interwoven bridges. Photo: Peking University/modified by ZME Science. 在北京大学，一组中国科学家可能刚刚颠覆了整个计算产业。 他们采用实验室培育的超薄铋材料，并结合一种迥异于当今硅芯片的结构，构建出目前世界上最快、最节能的晶体管。据研究团队称，这款新型晶体管的性能不仅超越了英特尔和台积电所生产的最先进芯片，同时还降低了能耗。更为关键的是，它完全不含硅。 这款二维、非硅基晶体管体现了芯片制造理念的根本性重塑。 “如果说基于现有材料的芯片创新是一种‘捷径’，那么我们基于二维材料的晶体管就是‘换道超车’。”北京大学化学教授、该研究的负责人彭海林在接受《南华早报》采访时表示。 从“鳍片”到“桥梁”的转变 要理解这款晶体管的突破之处，首先需回顾它所替代的传统设计。 自上世纪90年代以来，晶体管——这些驱动从智能手机到超级计算机一切设备的微型开关——主要依赖硅材料和“鳍式场效应晶体管”（FinFET）结构。这种结构类似微型摩天大楼，以垂直方式构建在芯片上，能够在纳米尺度更好地控制电流。 但FinFET 正面临空间瓶颈。随着芯片尺寸缩小至数纳米，工程师们正触及物理极限。当晶体管尺寸降至3纳米以下时，性能提升变得极为困难，功耗却开始上升。传统路径已经难以为继。 因此，彭海林团队选择彻底放弃旧架构，转而开发全新结构。 采用环栅结构的二维晶体管 他们的新型晶体管基于“全环栅场效应晶体管”（GAAFET）架构。与FinFET 仅在晶体管通道三面包裹栅极不同，GAAFET 在四周完全包覆通道，从而提升对电流的控制能力，并显著减少能量浪费。 不过，这种结构本身并非首次出现。真正的创新在于它所使用的材料。 铋元素带来的优势 该团队使用的是铋氧硒化物（Bi₂O₂Se）作为晶体管通道材料，以及铋硒氧化物（Bi₂SeO₅）作为栅材料。 这些材料属于“二维半导体”范畴，具有原子级厚度和卓越的电学性能。尤其是铋氧硒化物，在极小尺度下仍能实现高速电子传输，这是传统硅材料难以企及的。 电子在该材料中的迁移速度更快，即使在高度压缩的空间内也不例外。其高介电常数意味着能更高效地储存和调控电荷。这带来了更快的开关速度、更少的能量损耗，以及更低的过热风险。 彭海林指出：“这能显著减少电子散射和电流损耗，让电子几乎无阻地流动，就像水在光滑水管中穿梭。” 此外，材料间界面的平滑性远胜于目前工业中常用的半导体-氧化物组合，意味着缺陷更少、电气噪声更低。 综合上述因素，该晶体管在性能上取得了惊人突破。研究团队称，相较目前最先进的3纳米硅芯片，其运行速度提高了 40%，同时能耗降低约 10%。 被迫而来的技术转向 该技术进展的背后，还潜藏着地缘政治因素。 由于美国主导的出口限制，中国企业被禁止采购最先进的硅芯片制造设备。比如能够生产 3 纳米芯片的极紫外光刻机，仅由西方少数几家公司掌握。 通过开发一款不依赖硅、且可用中国现有工具制造的晶体管，彭海林团队或许找到了绕开制裁的新路径。 “虽然这条路线是因当前制裁被迫走出的，但也正因如此，研究者被迫从全新视角寻找解决方案。”彭海林表示。 尽管实验室中成果斐然，量产仍面临诸多挑战。 这类晶体管能否规模化制造？能否在真实运算环境中承受高温与高压？何时才能应用到消费级设备中？这些问题尚未有定论。 但研究团队表示，他们已在推进量产工作。使用该晶体管构建的逻辑单元原型表现出极低工作电压与高电压增益，显示出良好的电路整合前景。此外，他们基于现有制造平台进行设计，也意味着其生产门槛可能低于其他实验性技术。 研究团队在结论中写道：“这项成果证明二维 GAAFET 晶体管在性能与能效方面已可与现有硅基晶体管相媲美，是下一个技术节点的有力候选者。” 当然，从实验室原型走向商用芯片，往往需要多年甚至数十年。设计单个晶体管相对容易，要将数十亿个集成在一块可靠可量产的芯片上，才是真正的考验。…

知名 AI IDE 产品 Cursor 日前宣布年经常性收入突破 3 亿美元，其代码库快速索引能力成为一大亮点。据介绍，Cursor 使用了默克尔树（Merkle Tree）结构来加快代码的索引速度。以下是其具体实现方式的详解。 默克尔树简述 默克尔树是一种树形数据结构，所有叶子节点都用数据块的加密哈希值进行标记，而非叶子节点则是其子节点哈希值的组合哈希。这种结构可以高效检测任何层级的数据变更，只需比较哈希值即可。 其基本原理如下： 如果数据中任何一部分发生更改，相关哈希值也会随之改变，最终导致根哈希的变动。这种机制为数据完整性验证和高效同步提供了强有力的支持。 Cursor 如何使用默克尔树进行代码索引 根据 Cursor 创始人及其安全文档的内容，代码索引过程如下： 第一步：代码分块与处理 Cursor 首先在本地对代码进行分块，将文件切分为语义上有意义的片段，以便后续处理。 第二步：构建默克尔树并同步 在开启代码库索引功能后，Cursor 会扫描编辑器中打开的文件夹，并计算所有有效文件的哈希，构建默克尔树。随后该树会被同步到 Cursor 的服务器。 第三步：生成嵌入向量 完成分块后，片段被发送到服务器，由 OpenAI 的嵌入 API 或其他定制模型生成向量表示，用以捕捉代码语义。 第四步：存储与索引 嵌入向量与元数据（如起止行号、文件路径）一起被存储于远程向量数据库 Turbopuffer 中。为保护隐私，每个向量仅附带经过混淆处理的相对文件路径。创始人表示，代码内容并不被数据库持久保存，只在请求生命周期内存在。 第五步：定时增量更新 系统每 10 分钟使用默克尔树检查哈希是否有变动，只上传已变更文件。这种机制大大减少了带宽使用，是默克尔树结构在索引系统中的核心价值之一。 代码分块策略 代码分块策略的优劣直接影响嵌入质量。常规的字符、词或行级切分往往无法识别语义边界，导致效果不佳。 更优的方式包括： 嵌入在推理阶段的用途 生成嵌入后，系统如何实际使用这些信息？ 语义搜索与上下文检索 用户在使用 Cursor 的智能功能时（如 @Codebase 或 ⌘ Enter 提问）会触发如下流程：…