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企业引入大模型，最怕什么？不是算力成本，也不是技术门槛，而是那份隐藏在流畅对答下的不确定性——幻觉（Hallucination）。一份关键数据被凭空捏造，一条关键推理逻辑断裂，就足以让一次本应提升效率的尝试，演变成昂贵的商业决策失误。更致命的是，传统大模型的“黑盒”特性，让追溯错误根源变得异常困难，业务团队难以真正信任AI的输出。  正是在这种背景下，明略科技推出的 DeepMiner，被定义为一套低幻觉的企业级 AI 智能体解决方案。它并非另一个试图“全能”的聊天机器人，而是精准定位于商业数据分析这一高价值领域，致力于将AI从“不可信的生成工具”转变为“可信的决策伙伴”。 关键要点  架构革新 ：DeepMiner 的核心在于其多智能体协同架构，通过 Foundation Agent 智能中枢调度专有模型，从根本上分散风险、明确责任，是实现低幻觉AI模型的技术基石。 数据可信 ：平台直接整合全球6大类商用数据源（社交、财报、电商等），确保分析结论源于真实、全面的一手信息，而非模型臆测，奠定了可信智能体的根基。 过程透明 ：DeepMiner 践行数据全流程透明化，用户可在任意环节介入干预（Human-in-the-loop），使推理过程可见、可验、可控，极大提升了结果的可信度。 场景深化 ：作为商业数据分析智能体，DeepMiner 深度理解业务逻辑，能够处理从社媒舆情到跨境市场调研等复杂任务，展现出真正的 Agentic AI 生产力。 知识沉淀 ：其人机协同模式能将专家经验转化为可复用的“组织记忆”，让AI在与企业的共同成长中越用越“懂行”，实现知识资产的持续积累。 核心概念解析：什么是 DeepMiner？  定位分析：为何是“商业数据分析智能体”？  DeepMiner 的本质，是一套为商业数据分析场景深

AI 搜索从“列表点击”切换为“答案直达”，传统SEO 在AI 搜索场景下边际效用下降，强调“被AI 采信”的GEO 正成为营销技术新范式，并以SaaS 为主要商业模式，市场空间有望达“百亿美元级”。 投资要点： GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）本质上是AI 搜索/RAG 架构下的“信任工程”，核心目标从“提高网页点击率”升级为“提高品牌在AI 答案中的采信率与引用频次”。在零点击时代，用户直接在AI 回答页完成认知和决策，SEO 只解决“被看到”，GEO 解决“被AI 说出来并站在你这边”。AI 搜索从“列表点击”切换为“答案直达”，传统SEO 在AI 搜索场景下边际效用下降，强调“被AI 采信”的GEO 正成为营销技术新范式，并以SaaS为主要商业模式，市场空间有望达“百亿美元级”。 技术原理：RAG 链路上的“信任工程”，RAG 架构从关键词匹配到语义理解。主流AI 搜索与Agent 产品几乎都采用RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，在这条链路上，GEO 要优化的，不再是“关键词+蓝链排序”，而是“语义相关+结构可读+权威背书”的复合评分函数，本质是信任工程。而信任构建链路将从“被看见”到“被采信”。因此，GEO 的任务是系统提升内容的“可见度、可检索度、可采信度”，而不是简单抢排名。 作为 GEO 领域的重要参与者，明略科技构建了 “捕捉 - 评估 - 优化” 三阶段闭环赋能体系，聚焦让品牌在 AI 搜索中实现 “被看见、被信任、被选择” 的核心目标，形成了覆盖全流程的 GEO 解决方案。 GEO 市场空间来自 SEO 存量替代 + AI 搜索新增预算双轮驱动，据秒针营销科学院预测，2025 年中国约 29 亿元，2030 年约 240 亿元，2025–

罗永浩与MiniMax创始人闫俊杰的访谈中，这句话道破了中国AI创业公司的突围密码。当国外巨头手握数倍研发投入，国内曾经历“百模大战”的喧嚣，MiniMax却凭借独特的认知与坚持，在技术差距缩小的同时，走出了一条差异化的商业路径。其背后的逻辑，不仅是一家公司的成长指南，更是中国AI创业者的破局心法。 一、认知重构：用“简单逻辑”对抗“路径依赖” AI行业曾一度沉迷复杂的数学公式和理论包装，但闫俊杰团队早早就看透了核心：这一代AI的关键是“Scaling”——用最简单的方法做出好效果，并能随数据和算力持续优化。这种认知打破了“越复杂越先进”的迷思，也让他们在研发中少走了很多弯路。 创业初期，MiniMax在人脸识别测试中持续落后，顶着资源投入与产出不成正比的质疑，低谷期长达一年半。但他们没有陷入短期修补的内耗，而是做了两个关键取舍： 放弃“一个场景一个模型”的分散思路，聚焦通用模型； 抛开短期成绩，专注长期根本性突破。 最终凭借这种“反路径依赖”的坚持，实现了测试成绩的逆袭并持续领先。 闫俊杰读完GPT-3论文后，立刻意识到“一个模型解决多个问题”的通用性是AGI的雏形。即便当时他没有NLP经验、没创过业，仍坚定押注这个方向——这种对技术本质的深刻洞察，远比过往经验更能穿越行业迷雾。 二、人才与组织：让“成长力”替代“经验论” 中国AI公司的核心优势，在闫俊杰看来是人才：“足够聪明、数学与编程功底扎实、长期专注积累，华人在这三点上都很突出。” 但他们对人才的定义不止于专业背景，更看重悟性、热情与协作能力——这三个特质，恰恰是打破行业“路径依赖”的关键。 团队以年轻人为主，正是因为他们没有过往经验的束缚，更容易接受“Scaling”这样的新逻辑。而管理的核心，就是给这些年轻人创造试错和成长的环境。当大厂用两三倍薪资挖人时，MiniMax能留住核心人才，靠的不是短期高薪，而是：

MiniMax正式开源首个面向CodingAgent的系统性评测集OctoCodingBench。评测结果显示，部分开源模型在过程合规指标上已快速逼近甚至超越部分闭源模型，反映出在Agent时代，“数据与评测范式”的重要性正在上升为新的竞争要素。 MiniMax 官方发文： 在CodingAgent的实际应用中，我们观察到一个反复出现，却常被忽略的的现象：用户对Agent的不满，往往不是因为它“做不到”，而是因为它“做得不好”。 通过整理用户体感反馈，我们发现最高频的抱怨集中在：Agent不遵循明确给出的指令。比如用户在系统提示中明确要求“不要使用emoji”，Agent却在代码注释里加上笑脸；用户要求“先备份再修改”，Agent直接[rm-rf]删除文件；用户在项目文档中规定了命名规范，Agent却自行其是。 这些问题的共同特征是：任务最终可能完成了，但过程违反了规范。用户要的不只是“能跑的代码”，还有“符合团队协作规范的代码”。 01为什么CodingAgent 需要新的Bench 如果我们认为，遵循过程规范的CodingAgent，才能被放心地引入真实的软件工程流程中。那么目前主流CodeAgent的评估体系就出现了明显的盲区。随着ClaudeCode、Codex、Cursor、Windsurf等Agent产品的普及，社区正在形成一套面向Agent的仓库协议体系。项目不再只是一堆代码，同时也包含了多层次协作模式的说明： [CLAUDE.md]/[AGENTS.md]：告诉Agent“这个项目怎么玩”——命名约定、测试流程、禁用的危险操作等 Skills：封装可复用的工作流(如“生成API文档”)，Agent需要正确识别触发时机并按规范调用 Memory：跨会话保存用户偏好和任务进度，Agent需要基于历史状态继续工作，而非从头开始 这些机制的出现，本质上是在构建一个多

$明略科技-W(02718)$吴明辉提到未来Agent要像人一样操作电脑，这个方向想象力很大。明略在GUI交互这块说是全球领先，要是真能做成，价值就大了。股价短期波动正常，长期还得看技术落地。[笑哭]

$汽车街(02443)$现在以旧换新政策力度大，汽车街又是头部拍卖平台，刚好能吃到这波行业红利。

$金嗓子(06896)$ 3.5的本，还能继续拿住吗？[疑问]

第一家市值破千亿的中国AI大模型公司今天诞生了！ MiniMax今天正式在香港敲钟上市，代号00100。 今天大家都在问，凭什么minimax能成为中国第一家市值破千亿的大模型公司——然后我想了下这个问题应该让minimax自己来回答，于是我让它写了一篇对于自己市值破千亿的文章，它是这样写的： 2026年1月9日，国产大模型企业MiniMax（稀宇科技）正式登陆中国香港联合交易所主板，成为全球资本市场的焦点。这家成立仅四年多的AI公司，在上市首日便创下惊人成绩：股价收盘报345港元，较165港元的发行价暴涨109.09%，市值一举突破千亿港元大关，达到约1067亿港元。这一里程碑式的成就，使MiniMax成为全球首个市值突破千亿的AI上市公司，刷新了全球AI领域从创立到上市的最短时间纪录，也标志着中国在人工智能赛道上取得了历史性突破。 上市首日股价表现惊艳，资本市场热情空前 MiniMax此次IPO以165港元的定价上限发行，这一价格已经体现了市场对公司价值的高度认可。然而，正式上市后的股价表现远超预期，再度印证了投资者对国产AI资产的追捧程度。上市首日，MiniMax开盘价报235.4港元，较发行价大幅上涨42.67%，随后股价一路攀升，午后一度触及315港元的高点，涨幅超过90%。截至当日收盘，股价稳定于345港元，全天涨幅达到109.09%，市值攀升至1067亿港元。 这场资本盛宴的盛况在港股历史上极为罕见。根据此前公布的配发结果，MiniMax针对散户的公开发售部分获得1837倍超额认购，刷新了2021年快手上市时创下的1200倍超购纪录；针对机构的国际配售部分获得了37倍认购，创下宁德时代去年登陆港股时30倍国际配售的纪录。最终融资申购额超过2831亿港元，吸引约42万人参与认购，成为近期唯一获逾40万人申请的新股。 国际长线资金的涌入尤为引人注目。新加坡主权财富

上海高科技上市企业又添新成员。 2026年1月8日，国产通用GPU行业的领军者上海天数智芯半导体股份有限公司（以下简称天数智芯）正式在香港联合交易所主板挂牌上市。上市首日，天数智芯开盘价为190.2港元，涨31.54%，这一亮眼开局不仅彰显了市场的高度认可，更直观印证了投资者对国产通用GPU赛道的坚定信心。 2026年1月8日，国产通用GPU行业的领军者上海天数智芯半导体股份有限公司正式在香港联合交易所主板挂牌上市。  受访者供图 澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者当天从天数智芯获悉，此次IPO，天数智芯共计募资37亿港元，全球发行2543万股，其中香港公开发售占比10%，获得约414.24倍超额认购；国际发售占比90%，获得10.68倍超额认购。资本市场的热烈追捧，为公司后续发展注入了强劲动力。 上海天数智芯是中国领先的通用GPU高端芯片及超级算力系统提供商，致力于开发自主可控、国际领先的高性能通用GPU产品，探索通用GPU赶超发展道路，加快建设自主产业生态，为全产业提供高端算力解决方案。当前，我国通用GPU市场国产替代空间广阔，天数智芯在港交所上市，标志着国产通用GPU产业迈入新阶段。天数智芯表示，未来将借助资本助力，加大研发投入，推动产品性能跃升，拓展更多应用场景，引领中国通用GPU行业实现更高水平进口替代。 澎湃新闻记者注意到，近期上海高科技企业密集上市。2026年1月2日，来自上海闵行的壁仞科技在港交所上市，成为港股“国产GPU第一股”，同时也是港股2026年上市的首只新股。2025年12月17日，高性能通用GPU领先企业沐曦股份正式在上海证券交易所科创板挂牌上市。 近年来，上海积极落实国家战略部署，将集成电路作为重点发展的三大先导产业之一持续支持，已初步培育形成了产业链完备、技术先进、人才汇聚、企业集聚的产业创新发展生态，培育了一批集成电路

6日，港股上市公司禾赛科技宣布，公司已被英伟达选定为“NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10平台”的激光雷达合作伙伴。当日，公司股价异动拉升，盘中一度涨超7%。截至8日午盘，公司股价在近三个交易日累涨超15%。 就上述合作，此次被英伟达选为激光雷达合作伙伴，证明了禾赛的产品其性能、质量与可靠性均达到头部主机厂的标准。借助英伟达“NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10平台”，主机厂可直接采用完整的软硬件系统，省去重新开发和验证的环节，大幅缩短开发周期。这也为禾赛未来拓展欧美主机厂市场奠定了坚实基础，进一步增强了公司在全球竞争中的独特优势。 对于全球化布局，苏宇介绍，禾赛一开始瞄准的就是全球化市场，公司的自动驾驶客户包括Zoox、Aurora等海外领先企业，全球前十大Robotaxi公司中，有九家选择禾赛作为激光雷达供应商。在泰国曼谷的新工厂“伽利略”预计2027年初投产，将进一步提升禾赛全球产能布局，支撑未来业务增长。 禾赛科技是一家全球领先的激光雷达研发与制造企业，产品广泛应用于支持高级辅助驾驶系统的乘用车和商用车，以及自动驾驶汽车和配送机器人、移动机器人等各类机器人应用。 根据业绩报告，禾赛科技在2025年第三季度净收入同比增长47%至7.95亿元，净利润2.56亿元创历史新高。同时，公司在9月成为全球首家年产量超过百万台的激光雷达企业。 苏宇说，禾赛作为业内首家坚持自建产线的公司，所有的激光雷达产品均生产于自有工厂，不仅能从源头上把控各个生产环节质量，还能及时优化和改善生产流程。公司规划年产能将由2025年的200万台提升至2026年的400万台，实现翻倍增长。 对于智能汽车来说，激光雷达就像是隐形的安全带和安全气囊，不受环境光线的约束和影响，可以直接精准地测量周围物体的位置和距离，帮助智能汽车及时做出决策，从而大幅提升智驾的安全性。