ZD至顶网软件频道消息: 9月7日,LinkedIn(领英)与上海市商务委及上海市徐汇区政府正式签署“互联网+商务”国际人才交流合作的战略框架协议。这是领英与上海这座国际化大都市就人才引进方面进行的首次战略合作。双方本着“平等互利、合作双赢”的原则,充分发挥合作优势,拓宽合作领域,共同促进上海“互联网+商务”创新发展,推动上海创新驱动发展、经济转型升级。本次战略合作协议由上海市商务委代表上海市并在徐汇区进行实施。
图:领英与上海市商务委签署国际人才交流合作战略合作框架协议
领英与上海市商务委以及上海市徐汇区政府将在以下几个方面达成合作意向:
开展全球高端人才的引进合作,支持互联网新业态新模式发展。
领英将为上海提供以互联网社交为核心的征才解决方案,支持上海战略性产业发展,打造新兴产业及科创人才引进体系,建立符合上海产业发展需求的战略储备人才数据库,搭建高层次人才的互动交流平台。同时领英还将充分利用国际人才引进交流中心平台优势,推荐重点本地企业成为全球人才引进首批试点单位,充分满足企业用人需求,助推本地企业做大做强。领英将积极服务上海举办的各类高端人才论坛、参与建设人才产业有关的服务联盟。
同时领英将和徐汇区共同举办“LinkedIn-徐汇”高端人才论坛,吸引相关领域高端人才到徐汇考察交流,扩大双方合作的影响力。另外领英还将与徐汇区辖区内的高等院校加强合作,运用领英大数据分析研判上海乃至长三角地区的人力资源供需趋势,为高等院校优化专业设置提供参考。
利用互联网技术开展投资促进与产业合作,推动跨国公司地区总部建设。
领英将借助全球化的高端人才资源库,帮助上海市加快与国际一流地区产业的对标进度,加快重点产业创新基地和跨国研发总部建设,推动上海创新产业高水平集聚。借助领英平台大数据分析,面向国际高端企业和人才,精准推介上海各区重点功能区的特色产业和优势资源,搭建投资促进国际化专业平台,吸引国内外优质总部落户上海。
同时上海市还将依托领英的专业化服务优势和大数据技术优势,参与上海商务人才使用评价和人才征信体系建设,为政府和企业管理总部提供专业、精准、全面的线上线下服务。
促进国际贸易中心建设,树立上海“开放,创新”的城市品牌
上海市将借助领英互联网营销技术优势和经验,制定政府和企业国际化品牌建设方案,提升上海“国际贸易中心”的国际认知度和影响力。借助领英国际影响力,定向宣传上海的产业优势和上海“互联网+智能政务”的集约化平台优势,吸引人才向上海集聚。加强政社、政企合作,共同推进“互联网+商务”协同创新,加强产、学、研、资、科技人才的合作与合理流动,营造城市人才发展的良好氛围,实现人尽其才、才尽其用。
同时领英还将组织专业团队为徐汇区政府及区内企业制定专项品牌建设方案,并提供配套服务,支持徐汇区及本地企业建立国际化品牌,提升徐汇城区形象的全球认知度和影响力。定向宣传徐汇区的产业优势、政策环境和服务平台,充分展示徐汇区“互联网+智能政务”的集约化平台优势以及宜商宜居的良好环境。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。