你敢信，现在给机器人当老师，一天能赚 200 块？

这不是什么科幻设定，而是正在招聘的兼职岗位。具身智能数据采集员日薪 200 到 250 元，不要求学历和经验，面试先量身高体重，再问你晕不晕 VR。工作内容分两种，一种是穿戴设备控制双臂机器人完成分拣积木、叠纸杯这类动作，另一种更原始，徒手重复叠衣服，让设备记录动作数据。

坦率的讲，这个画面挺矛盾的。一边是 AI 被吹成要替代人类的终极生产力，另一边是它还需要人类一帧一帧教它怎么叠衣服。机器人离真正「懂事」，可能比我们想象的要远得多。

回到今天的科技简报，我把过去 24 小时值得聊的中文科技圈动态挑了 8 条出来。

国务院发文，AI 教育要进全学段

来源，IT之家

国务院日前印发《教育发展「十五五」规划》，明确要求推进人工智能全学段教育，提升学生 AI 素养，以及提出问题和解决问题的能力。

这个信号其实挺重的。不是说以前不提 AI 教育，而是把它写进国家级五年规划，教材、师资、考核体系可能都会跟着动。有意思的是，规划同时强调了科技教育与人文教育协同，加强批判性思维。所以呢，官方也意识到，光教孩子用 AI 不够，还得教他们不被 AI 牵着走。

对家长和老师来说，接下来几年可能要重新理解「基础学科」到底包含什么了。

美团 LongCat Owl Alpha 成 OpenRouter 最流行模型

来源，@EMostaque

美团 LongCat 的 1.6 万亿参数 MoE 模型 Owl Alpha，最近成了 OpenRouter 上最流行的模型，累计消耗 tokens 已经突破 10 万亿。

参数和训练规模都很夸张，35 万亿 tokens 训练量，全部在 5 万块国产 ASIC 上完成。更值得关注的是，性能据说达到了 Gemini / Opus 4.6 级别。如果这个数据靠谱，那国产模型在主流路由平台上第一次真正站到了 C 位。

我跟你说，这件事的意义不只在技术层面。OpenRouter 是很多海外开发者的默认入口，一个国产模型能在那里夺冠，说明中国大模型开始从”能跑”变成”有人愿意用”。

小红书开源 RedKnot 推理引擎

来源，小红书技术公众号

小红书技术团队发布了 RedKnot 推理引擎，核心思路是把 KV Cache 按注意力头维度拆解，而不是像传统做法那样整片处理。

他们用了三个机制，头分类稀疏、稀疏 FFN 和 SegPagedAttention。听起来很工程，效果很实在，在 8 卡 H800 上 TTFT 最高加速 1.9 倍。长文本场景是这两年大模型infra的主战场，谁能把 KV Cache 玩得更细，谁就能把推理成本压得更低。

这件事让我感觉，国内大厂在 infra 层的创新越来越不满足于”跟着海外改”，开始有自己的解题思路了。

新浪开源 VibeThinker-3B

来源，The Decoder

新浪发布了一个只有 3B 参数的小模型 VibeThinker-3B，在 AIME26 等数学编程基准上追平了 DeepSeek V3.2 这类大它两百多倍的模型，LiveCodeBench 还超过了所有 20B 以下模型。

作者团队的观点很直接，推理能力可以压缩，但事实知识不能。所以小模型的价值不在背诵百科全书，而在思考路径足够短、足够快。这个方向其实特别适合端侧和垂直场景。

想想看，如果 3B 模型真的能在代码和数学上媲美大模型，那很多本地开发、私有部署的方案都要重新算一笔账。

SK 集团宣布 15GW AI 数据中心计划

来源，IT之家

SK 集团会长崔泰源宣布，计划到 2035 年建成 15GW 的 AI 数据中心容量，总投资 1000 万亿韩元，大约 4.4 万亿元人民币。未来 10 年要年均投入 100 万亿韩元。

这个数字大到有点抽象。15GW 是什么概念？大概相当于几个大型城市的用电负荷。韩国政府显然把 AI 基础设施当成国家级战略来押注，既是应对中美竞赛，也是给本土芯片和能源产业找出口。

对我们这边的启示是，AI 数据中心正在从”互联网公司的机房”变成”国家基础设施”。土地、电力、芯片、网络，每一个环节都会被重新定价。

三星和 SK 海力士计划投资 5900 亿美元扩产芯片

来源，The Decoder

在韩国政府支持下，三星和 SK 海力士计划投入 5900 亿美元扩大芯片产能，包括新建四座工厂、建封装中心，以及未来 15 年 30 万亿韩元研发下一代芯片。驱动力很明确，AI 数据中心对 HBM 和高性能存储的需求在猛涨。

Jefferies 预测 2026 年 Q3 内存价格还会进一步走高。这对下游的 AI 服务器厂商和云厂商来说不是好消息，但对上游存储产业链是实打实的利好。

你如果把这条和上一条连起来看，韩国基本是在用举国体制把”AI 算力 + 存储”这两张牌绑在一起打。

Cursor 推出 iOS 公测版

来源，Cursor Blog

Cursor 今天发布 iOS 原生公测版，所有付费计划都能用。开发者可以在手机上启动云端智能体，也能远程操控电脑端智能体。支持语音输入、斜杠命令，还能选前沿模型。

锁屏时 Live Activities 和推送通知会实时更新任务状态，完成时提醒你。

这件事挺有意思的。Vibe Coding 刚火起来没多久，工具就已经开始往移动端迁移了。不是说大家都要在手机上写代码，而是”随时随地让智能体跑起来”这个需求，可能比想象中更普遍。

不过我自己也还在摸索，手机端编程的实际体验到底能不能打动专业开发者，还得看几周后的反馈。

具身智能数据采集员日薪 200 元起

来源，数字生命卡兹克公众号

回到开头那条。招聘要求里有个细节很有意思，面试要先量身高体重，原因是采集手套和设备需要适配身体尺寸。还会问你是否晕 VR，因为遥操作采集要长时间穿戴头显。

这份工作听起来门槛低，但其实需要很高的专注度和体力。重复动作一做就是几个小时，比流水线还枯燥。

它暴露了一个挺真实的现状，现在所谓「机器人训练」，底层还是大量人类劳动在支撑。AI 越想要「类人」，就越需要人类的身体数据。这个新职业或许就是未来劳动力市场的一个缩影，人和机器不是简单替代关系，而是先合作，再慢慢把活交给机器。

以上就是今天的科技简报。

最后想多说一句，今天的 8 条新闻里，有政策、有模型、有基础设施、有新职业。它们看起来散，但其实都在回答同一个问题，AI 到底怎么从实验室和 PPT 里走出来，变成真实世界的一部分。

这个过程肯定不完美，会有很多笨拙的尝试，也会有看起来很傻的中间步骤。但坦率的讲，正是这种笨拙，才让它像真的。