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星巴克 CEO 年薪酬缩水 4.5 亿元，中国市场困局加深
星巴克近日提交的备案文件显示，CEO 布莱恩 · 尼科尔（Brian Niccol）在 2025 财年的总薪酬大幅缩水，其薪酬从上一财年的 9600 万美元降至 3100 万美元，减少约 6500 万美元（折合人民币约 4.5 亿元）。
报道认为，薪酬下滑主要与公司股价走低、绩效奖金未达标有关。
与此同时，星巴克在中国市场的处境持续承压。
报道援引数据指出，星巴克在中国的市场份额已从 2017 年的 42% 峰值跌至 2024 年的 14%，核心客户群体正在流失。消费者普遍反映门店推销行为增多，影响消费体验；
部分门店环境与服务水准下降，被批评「第三空间」属性弱化。
多位消费者称在门店遭遇店员推销月饼等商品，甚至出现兼职员工因销售任务被迫垫付货款的情况。星巴克方面则表示推销任务存在，但不会因未完成而扣钱。过去两年，星巴克因诱导收集个人信息等问题多次被监管部门约谈。
名创优品成2026央视总台春晚潮玩合作伙伴
名创优品（MINISO）正式宣布成为中央广播电视总台《2026年春节联欢晚会》潮玩合作伙伴。这是MINISO首度与央视总台春晚进行合作，双方打造的马年联名系列产品将于2月4日正式上线。
此次合作是经典国民文化符号与国民品牌的深度融合，MINISO将以潮流产品为载体，与全球消费者共同见证传统年味新潮魅力，携手创造更加美好的新年记忆。
苹果新春短片《碰见你》定档 1 月 30 日，iPhone 17 Pro 全程拍摄
苹果正式官宣 2026 新春短片《碰见你》将于 1 月 30 日上线。今年的影片由《过春天》导演白雪执导，延续苹果每年春节推出「Shot on iPhone」短片的传统，使用今年的旗舰机型 iPhone 17 Pro 拍摄。
苹果在预告中写道：「有时候，与一位新朋友的相遇，会带来超出想象的改变。」从目前公开的物料来看，短片主角是一只「戏精附体的贪吃鬼」小狗，故事或围绕人与宠物之间的温情互动展开。
历年短片如下：
2018 年《三分钟》：iPhone X2019 年《一个桶》：iPhone Xs2020 年《女儿》：iPhone 11 Pro2021 年《阿年》：iPhone 12 Pro Max2022 年《卷土重来》：iPhone 13 Pro2023 年《过五关》：iPhone 14 Pro2024 年《小蒜头》：iPhone 15 Pro Max2025 年《想和你一起听听歌》：iPhone 16 Pro2026 年《碰见你》：iPhone 17 Pro
字节跳动CEO 梁汝波：公司2026年关键词是“勇攀高峰”，将持续提高人才密度、加大激励
今日字节跳动官方账号“字节范儿”披露了该公司当日召开的2026年首次全员会议部分内容。公司CEO 梁汝波在会上表示，字节跳动将2026年的关键词设定为“勇攀高峰”。
“AI时代存在很多重要的机会，我们要追求其中最重要的，去攀登最高的高峰”，梁汝波说。他也明确，对于字节跳动来说，“高峰”短期内就是豆包/Dola助手应用。
此外，他还表示，勇攀高峰需要提高人才密度，加大对人才的激励。字节跳动会继续加大对人才的投入，让薪酬和激励在全球各个市场都领先于头部水平。
据悉，全员会开场时，梁汝波还回顾了公司2025年的一些业务发展情况。提到AI业务时，他说，字节跳动的基础模型综合实力处于中国第一梯队，图像和视频生成模型综合能力处于国际第一梯队；豆包的用户规模和增长都比较快，产品体验也有提升，但和全球最头部的同行比还有差距。
除了面向C端的助手产品，梁汝波认为在To B领域，MaaS（模型即服务）也有很大机会，过去一年MaaS是火山引擎发展最快的业务。他表示，同时做好To C助手和To B Maas，模型能力才能更全面，才能推动模型追求智能上限。
英伟达突破视频生成速度瓶颈：让5秒视频制作从分钟级降至秒级
这项由英伟达公司和纽约大学联合开展的研究于2026年1月发表在arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2601.09881v1，感兴趣的读者可以通过这个编号查询完整论文。研究团队针对当前视频生成技术的速度瓶颈提出了全新的解决方案，这项被称为"过渡匹配蒸馏"(TMD)的技术突破，有望彻底改变我们制作和观看AI生成视频的体验。
要理解这项研究的重要性，我们可以把现有的AI视频生成过程想象成一个极其复杂的烹饪流程。传统的视频生成模型就像一个要求极高的主厨，需要经过数百个精密步骤才能完成一道菜。每制作一个5秒钟的视频，这位"主厨"需要进行50到100次的"调味"过程，每次都要仔细调整画面的每个细节。这样的工作流程虽然能制作出精美的视频，但速度实在太慢，根本无法满足实时应用的需求。
研究团队发现的问题核心在于，当前最先进的视频生成模型，比如Sora、Veo和Kling等商业系统，以及开源的HunyuanVideo、Wan等模型，都需要进行多达数百步的迭代计算。每一步都像是在画布上添加一笔细节，虽然最终效果很好，但整个过程耗时惊人。对于需要实时视频生成的应用，比如视频编辑、内容创作或者智能代理训练，这样的速度显然是无法接受的。
面对这个挑战，研究团队提出了一个巧妙的解决思路。他们没有试图加速现有的复杂流程，而是创造了一个全新的"快手厨师"训练体系。这个体系的核心思想是让一个学徒厨师通过观察和模仿主厨的工作，学会用极少的步骤达到相似的烹饪效果。具体来说，就是将原本需要50到100步的视频生成过程压缩到仅需要1到4步，同时保持视频质量基本不变。
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