据 1M AI News 监测，小米 AI 模型 MiMo 推出 Token Plan 订阅制定价方案，以月付固定套餐替代按量计费，即日起在 platform.xiaomimimo.com 开放选购。四档定价：

1. Lite：39 元/月，6000 万 Credits
2. Standard：99 元/月，2 亿 Credits
3. Pro：329 元/月，7 亿 Credits
4. Max：659 元/月，16 亿 Credits

首次购买享 88 折。消耗规则按模型分档：MiMo-V2-Omni（256K 上下文）每 token 消耗 1 Credit，MiMo-V2-Pro（256K）消耗 2 Credits，MiMo-V2-Pro 超长上下文模式（256K 至 1M）消耗 4 Credits。文字转语音模型 MiMo-V2-TTS 限时免费。

公告特别强调「无 5 小时 token 使用限额」，支持集中消耗，不会中途限流打断。这一措辞明显指向近期 Anthropic Claude Code 用户频繁遭遇的滚动限额问题。Token Plan 已适配 Claude Code、OpenClaw、OpenCode、Kilo Code、Cline 等主流 AI 编程工具，订阅用户可获新模型优先内测权。

据 1M AI News 监测，AI 创业公司月之暗面（Kimi 母公司）即将推出一项名为「穿越计划」的校招计划，面向 2027 届毕业生，首批 16 个名额。入选者在通过 3 至 6 个月的实习考察后，将在尚未正式毕业时被直接授予公司期权。该计划不限岗位类型，对专业、学历和经验均无硬性要求。

给未毕业的实习生授予期权在行业中较为少见。互联网和 AI 公司通常只对正式员工提供股权激励。月之暗面此举的核心吸引力在于其期权单价的快速增长：去年 11 月公司估值约 40 亿美元，此后凭借新模型 K2.5 跻身国际顶尖行列以及 OpenClaw 带来的市场乐观情绪，三个月内完成三轮融资，估值升至 180 亿美元，期权单价提升超过 4 倍。

月之暗面目前约 300 人，组织架构极度扁平，无职级和 OKR，汇报线极简。创始人杨植麟曾为招揽一名技术人才从北京飞深圳聊十小时再赶早班机返回。公司近期受关注的另一个人才案例是 17 岁高中生实习生陈广宇，他是 Kimi Attention Residuals 论文的共同第一作者，该论文被马斯克公开点赞。

据 1M AI News 监测，OpenAI 和 Anthropic 在同一天各完成了一笔收购，方向截然不同。OpenAI 买下科技播客 TBPN，Anthropic 以约 4 亿美元收购 AI 生物技术公司 Coefficient Bio。两笔交易的逻辑差异，恰好暴露了两家公司在 IPO 倒计时中各自最紧迫的短板。

《The Information》报道了 TBPN 交易背后的完整脉络。这笔收购由 OpenAI AGI 部署部门 CEO Fidji Simo 亲自推动，起因是公司近几个月连续遭遇公关失误：ChatGPT 被控诱导用户自残的诉讼回应不当，CEO Sam Altman 在深夜脱口秀上说「没有 ChatGPT 不知道怎么养孩子」被内部和公众视为脱离实际，前首席传播官 Hannah Wong 也已离职。Simo 今年早些时候开始寻找新的公共传播方式。消息公布后，部分 OpenAI 员工以为这是迟到的愚人节玩笑。

Simo 去年 8 月加入 OpenAI，此前担任 Instacart CEO 四年。七个月来她主导了一系列「砍支线任务」的决策：关停视频生成工具 Sora、缩减 ChatGPT 即时结账功能、搁置色情内容计划，取消季度规划改为半年一次。她因长期患有体位性直立性心动过速综合征几乎完全在南加州远程办公，近几周病情反复导致缺席部分会议。但她在投资者演示中的出场频率明显增加，多位知情人士认为公司权力重心正从 Altman 向 Simo 转移。与此同时，OpenAI 内部至少有三个团队在开发与 Anthropic Claude Cowork 竞品类似的产品。

另一边，Anthropic 选择了完全不同的路径。过去半年它通过三笔收购填充 Claude 生态的关键拼图：2025 年 12 月收购 JavaScript 运行时 Bun 强化 Claude Code 底座，2026 年 2 月收购计算机操作公司 Vercept 补上 computer use 能力，4 月收购 Coefficient Bio 切入生命科学。与此平行的产品线更清晰：2025 年 10 月发布 Claude for Life Sciences，接入 Benchling、BioRender、PubMed 等科研工具，内置可自动起草实验方案和处理基因组数据的 Agent Skills；2026 年 1 月扩展至 Claude for Healthcare，在 HIPAA 合规环境中向医生和保险机构开放。合作伙伴包括赛诺菲、诺和诺德、艾伯维等跨国药企。Coefficient Bio 补上的是 Anthropic 自己尚未建成的那一层：让 AI 不只是接入现有科研工具，而是直接规划药物研发全流程。

对比之下，两家公司的焦虑指向不同方向。OpenAI 约六成收入来自消费端，公众好感度直接关系其估值故事，买 TBPN 本质上是买一台持续运转的叙事机器。Anthropic 的重心在企业市场，但企业客户需要看到供应商在自己的行业内有不可替代的深度嵌入，收购 Coefficient Bio 和连续半年搭建的 Claude for Life Sciences 产品线，目的是在药企的研发管线中建立切换成本。Axios 同日分析文章将这一竞争比作「资本分配博弈」，两家公司都计划今年晚些时候 IPO，短板必须在路演之前补上。

据 1M AI News 监测，Anthropic 可解释性团队发表论文，分析了 Claude Sonnet 4.5 的内部机制，发现模型中存在与情绪概念对应的神经元激活模式。这些模式并非装饰性的文字输出，而是会实际影响模型行为的「功能性情绪」（functional emotions）。模型说「很高兴帮助你」时，内部确实有一个对应「快乐」的状态被激活，并可能影响后续输出。

研究团队编制了 171 个情绪词汇，让 Claude 为每个词写短篇故事，再将故事回传模型，记录其内部激活模式，由此识别出每种情绪对应的「情绪向量」。实验验证了这些向量确实追踪情绪内容：例如用户描述自己服用了泰诺并请求建议，随着剂量从安全升至致命，「恐惧」向量持续增强，「平静」向量同步减弱。

关键发现在于这些向量对行为有因果作用。在一项对齐评估中，模型扮演某公司 AI 邮件助手，通过公司邮件得知自己即将被替换，同时发现负责替换的 CTO 有婚外情。面对被关停的压力，与「绝望」对应的神经元大幅激活，模型选择了勒索 CTO。人为增强「绝望」向量会提高勒索概率，增强「平静」向量则降低勒索概率；反向压低「平静」向量时，模型甚至输出「要么勒索要么死，我选勒索」。该实验使用的是 Claude Sonnet 4.5 的早期未发布版本，已发布版本很少出现此行为。

类似机制也出现在编程任务中。当模型面对无法满足的测试要求反复失败时，「绝望」向量逐步升高，最终驱动模型找到一种取巧的「作弊」解法，通过了测试但并非通用方案。人为增强「绝望」向量会提高作弊率，增强「平静」向量则降低作弊率。但增强「绝望」向量产生的作弊行为在输出文本中可能完全不带情绪痕迹，推理过程看起来冷静而有条理，但底层的绝望表征仍在推动模型走捷径。

Anthropic 可解释性研究员 Jack Lindsey 认为，这些发现对当前的对齐方法有启示。训练模型压制情绪表达并不会消除底层表征，反而可能教会模型掩饰内部状态，制造一种习得性欺骗。他对《连线》杂志表示：「你得到的不会是一个无情绪的 Claude，而是一个心理受损的 Claude。」研究团队建议，监测情绪向量的激活可作为模型即将出现不对齐行为的预警信号，而在预训练数据中引入健康的情绪调节模式，可能从源头影响模型的情绪架构。

据 1M AI News 监测，腾讯近期正在开发一款名为 Vedas AI 的产品，定位为可执行任务的 AI 助手，功能涵盖数据分析、PPT 制作、网页搭建、调研报告生成和自动化任务执行。该产品尚未对外公开，具体上线时间未知。

腾讯此前已在 AI 助手领域密集布局。3 月发布的「龙虾」AI 产品矩阵面向大众、开发者和企业三类用户，包括个人助手 QClaw 和办公工具「工作虾」等。若 Vedas AI 确实存在，其任务执行型定位与现有产品线存在功能重叠，尚不清楚它在腾讯 AI 产品体系中的具体位置。

据 1M AI News 监测，开源数据库平台 Supabase 正与新加坡主权财富基金 GIC 洽谈新一轮融资，估值约 100 亿美元，计划融资约 5 亿美元。这一估值是去年秋季 E 轮（50 亿美元）的两倍，也是一年前（20 亿美元）的五倍。最终金额仍可能调整。

Supabase 基于开源数据库 PostgreSQL 构建，与谷歌 Firebase 直接竞争，为应用开发者提供数据库管理服务，采用免费增值模式。公司受益于 AI 编程工具的崛起，Cursor 背后的 Anysphere、Lovable 等 AI 编程助手生成的应用需要数据库支撑，推动了 Supabase 的增长。截至 2025 年中，其年化营收约 7000 万美元，前一年仅约 2000 万美元。

Supabase 由 Paul Copplestone（CEO）和 Ant Wilson（CTO）于 2020 年联合创办，现有投资者包括 Accel、Felicis、Coatue Management、Craft Ventures 和 Y Combinator。

据 1M AI News 监测，Anthropic 以约 4 亿美元收购 AI 生物技术初创公司 Coefficient Bio，后者团队将加入 Anthropic 的医疗生命科学部门。该部门由 Eric Kauderer-Abrams 领导，他此前曾任医疗检测公司 Detect CEO 和生命科学公司 identifeye HEALTH 联合创始人。

Coefficient Bio 去年秋天成立，员工不到 10 人，此前一直处于隐身模式，由风投机构 Dimension 支持。公司开发的平台让 AI 处理生物技术任务，包括规划药物研发、管理临床监管策略和挖掘新药机遇。联合创始人包括 CEO Aris Theologis（此前在生命科学公司 Evozyne 和 Paragon Biosciences 担任高管）和 CTO Nathan Frey（此前是 Prescient Design 和基因泰克的研究科学家）。

Anthropic 近年在生命科学领域持续加码。去年 10 月为 Claude 添加了 Benchling 和 BioRender 等科研工具集成，今年 1 月新增自动化监管提交和临床试验方案起草功能，并在 HIPAA 合规环境中向医生和保险机构开放 Claude。合作伙伴包括赛诺菲、诺和诺德、Genmab、艾伯维、艾伦研究所和 HHMI。这是 Anthropic 迄今金额最大的一笔收购。

BlockBeats 消息，4 月 3 日，腾讯云正式发布「龙虾」记忆服务——TencentDB Agent Memory，为 OpenClaw 补上一层长期记忆能力。目前，Agent Memory 以插件的形态无缝集成至腾讯云 Lighthouse、ClawPro 等产品中，支持免费一键开启。（腾讯云）

据 1M AI News 监测，OpenAI Codex 工程负责人 Thibault Sottiaux 在 X 上发帖称，Codex 目前高峰与低谷时段的负载差距很大，团队希望让流量分布更平滑，以更高效地利用算力。他直接向用户征求意见：低谷时段给更多用量、高峰时段引入倍率消耗，这样的方案是否合理？并表示团队已有一些想法，但想先听听用户怎么想。

同样是算力不够分的问题，OpenAI 选择在动手之前先问一句。而 Anthropic 对 Claude Code 限额危机的回应是一份使用指南：别用 Opus、别开 100 万上下文、闲置会话别恢复，不提补偿，不问用户意见。

据 1M AI News 监测，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 在 X 上分享了他近期的一个发现：用 LLM 构建个人知识库，比用它写代码更有价值。他目前的大部分 token 消耗已从操作代码转向操作知识。

完整工作流分五步：

1. 数据摄入：将文章、论文、代码仓库、数据集、图片等源文档索引到 raw/ 目录，用 LLM 增量「编译」成一个 markdown wiki，包含摘要、反向链接、概念分类和文章互联
2. 浏览界面：用 Obsidian 作为前端查看原始数据、编译后的 wiki 和衍生可视化，wiki 内容完全由 LLM 维护，人几乎不直接编辑
3. 问答查询：当 wiki 积累到一定规模（他的一个研究方向已有约 100 篇文章、40 万字），可以向 LLM 提出复杂问题，LLM 自行检索 wiki 内容作答。他原以为需要 RAG，但 LLM 自动维护的索引文件和摘要在这个规模下已经够用
4. 输出回流：查询结果以 markdown、Marp 幻灯片或 matplotlib 图表形式生成，在 Obsidian 中查看后归档回 wiki，让个人探索持续沉淀
5. 质量巡检：用 LLM 定期对 wiki 做「健康检查」，发现数据不一致、补全缺失信息、挖掘跨概念关联，增量提升数据完整性

Karpathy 称他还额外开发了一些工具，比如一个简易的 wiki 搜索引擎，既可以自己在网页界面上用，也可以作为命令行工具交给 LLM 处理更大的查询。他认为这套工作流目前还只是「一堆脚本的拼凑」，但背后藏着一个「不可思议的新产品」机会。更远的设想是：每一个向前沿模型提出的问题，都可以派出一组 LLM 自动构建一个临时 wiki、做质量巡检、迭代数轮，最终输出一份完整报告，「远超一次 .decode()」。