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三个00后，干出700亿独角兽下载方式:

①通过浏览器下载

打开“三个00后，干出700亿独角兽”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.share.3g.blog.blog.blog.m.m.ahznty.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“三个00后，干出700亿独角兽”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

三个00后，干出700亿独角兽安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问三个00后，干出700亿独角兽官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.share.3g.blog.blog.blog.m.m.ahznty.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择三个00后，干出700亿独角兽。

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⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保三个00后，干出700亿独角兽软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用三个00后，干出700亿独角兽软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动三个00后，干出700亿独角兽软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：三个00后，干出700亿独角兽软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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2.打开修改器

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5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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　　秦歌持枪横在武嫄身前

> 厂商新闻《三个00后，干出700亿独角兽》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-24 19:50

• 编辑:CN

Mercor的故事将再次昭示创业者：选择远比努力更重要。

成立不到3年的Mercor被曝正交割3.5亿美元的新一轮融资，估值跃升至100亿美元，成为AI基础设施赛道最年轻的百亿美金独角兽。

这家公司，最初的切入点是招聘，通过分析面试记录、简历和个人作品集网站来评估候选人，为Scale AI这样的数据标注公司提供人才。这使得它在无意中积累了一批专业专家，此后顺势抢起Scale AI的饭碗，转型聘请高技能的专业人士来训练人工智能模型，迎来估值的暴涨。

100亿美元，这是Mercor转型之前估值的五倍。

资本市场愿意买单，年轻独角兽的收入情况也分外亮眼。据了解，Mercor年化收入已接近4.5亿美元，上半年实现了600万美元的利润。它有望比开发人工智能编码助手 Cursor的初创公司Anysphere更快实现5亿美元的年度经常性收入（ARR）里程碑。与此同时，今年2月，CEO Brendan Foody曾透露，团队共75人，平均年龄仅22岁，收入增长速度快于团队扩张速度。

你瞧，资本押注的不仅是00后，而且是一架年轻且高效的赚钱机器。

19岁创业，从AI招聘到数据标注

三位创始人，CEO Brendan Foody、CTO Adarsh Hiremath与COO Surya Midha，均出生于2004年，而且同为彼得·蒂尔奖学金得主。2023年，他们从哈佛大学和乔治敦大学辍学，靠一份高中辩论队结下的革命友谊，携手All in创业。

那场辩论的议题与就业市场相关，三人组队赢得了那场美国政策辩论赛的冠军。因此，两年之后，当他们在宿舍里决心创立Mercor，这家公司最早切入的也是AI招聘业务——用自研大模型20分钟完成简历筛选、AI面试与岗位匹配，帮印度工程师对接美国远程岗位。凭借高出传统猎头的效率，在没拿融资的情况下，Mercor营收已经达到100万美元。初步验证了创业能力，三个人索性辍学，全职创业。

随着ChatGPT风靡全球，高质量人才的匮乏已成为人工智能行业的关键瓶颈，这些人才对于训练和改进像ChatGPT 这样的高级模型至关重要。头部AI实验室为获取高质量人类反馈数据争相扩容外包团队，Mercor顺势将平台承包商从程序员扩展到博士、医生、律师、咨询顾问等3万人，客户包括OpenAI、Anthropic、Meta等头部AI大厂。

Mercor 的解决方案是一个人工智能驱动的平台，它在全球范围内招募和管理数万名行业专家，通过精心挑选的领域特定知识加速人工智能训练。 客户只需上传任务描述，系统即可在数小时内组建跨学科标注、评测与RLHF训练团队。硅谷减员潮汹涌，这个数据标注的故事看上去要比招聘更具想象力。

市场竞争层面，与 ZipRecruiter、Otta和RippleMatch 等主要专注于一般招聘自动化的竞争对手，或 Surge AI和Scale AI等强调广泛数据标注的 AI 服务提供商不同，Mercor 的竞争优势在于专注于经过深度审查的高价值专家任务，灵活、小批量、高难度的长尾需求刚好卡位Scale等的市场空档。

别看国内VC不愿意为数据库这一商业模式买单，这些数据标注公司在硅谷VC眼里可都是香饽饽。前有Meta豪掷143亿美元收购Scale AI。另据路透社报道，Surge AI计划在新一轮融资中寻求高达10亿美元的资金。

Mercor的融资也是一路顺遂。2023年，Mercor拿到种子轮360万美元，General Catalyst领投；2024年A轮3200万美元，Benchmark领投，估值2.5亿美元；2025年2月拿到B轮1亿美元，Felicis领投，估值飙升至20亿美元；10月再获3.5亿美元，估值冲上百亿。股东名单囊括Peter Thiel、Jack Dorsey、DST Global、Menlo Ventures等顶级基金与天使。

目前Mercor管理着超过30000名承包商，每天的总收入超过150万美元。展望未来，Mercor计划将其平台从科技领域拓展到医疗保健和法律服务等行业，在这些行业中，专业知识至关重要，且风险极高。这家公司还在开发新型AI驱动的招聘市场，旨在扩大全球专家匹配规模，进一步普及高薪且有意义的知识型工作机会。当Scale AI被大厂收购，丧失中立性，无疑也给Mercor这样的企业提供了加速发展的时机。

AI浪潮里的大学生创业

Mercor的狂奔只是硅谷年轻人创业浪潮的缩影。当AI把编程、设计、写作的门槛降到只需要输入一句话的时代，年轻创始人对技术的直觉、冲劲与执行力正成为一种稀缺资源。

以下几家俘获顶级资本的AI明星公司创始人均为90后甚至00后：

Cursor，2022年创办，AI coding初创公司，外媒披露的最新估值已达293亿美元。创始人Michael Truell、Sualeh Asif、Arvid Lunnemark、Aman Sanger皆为00后，从MIT辍学创业。成立第二年，OpenAI的创业基金和创业加速器Neo等机构便主导了其约800万美元的种子轮。Cursor的付费用户转化率极高，到2025 年6月年度经常性收入已（ARR）超过 5 亿美元。

Perplexity，2022年创立，AI搜索公司，最新估值为200亿美元，在一年半时间内估值增长了40倍，成为这个赛道上估值增长最快的独角兽。CEO Aravind Srinivasan 生于1994年，2021年结束在伯克利的博士学业后加入OpenAI任研究科学家，2022 年8 月离职创办 Perplexity。

Pika Labs，2023年成立，AI视频生成平台，传闻中将卖给Meta，估值超过5亿美元。CEO郭文景（Demi Guo）与CTO Chenlin Meng从斯坦福PhD退学，创业时仅24岁。

GPTZero：2023年上线，AI文本检测公司，估值5亿美元。创始人Edward Tian创业时22岁，普林斯顿大学计算机本科尚未毕业，即获350万美元种子轮投资。

国内，也有具身企业灵初智能获高瓴创投和蓝驰创投投资，联合创始人陈源培为00后。大二时，因为参加了一场机器人比赛，陈源培开始对机器人产生兴趣，决定自学，后前往斯坦福访学，师从李飞飞。

浪潮变化快。在上一波以半导体、新能源等为主的硬科技浪潮中，投资人偏好的还是富有经验的产业从业者，太年轻未见得是优点。但AI投资是完全不同的逻辑，对年轻人的追逐，与其说是一种媚俗，不如说是一种务实的商业选择。

不管是硅谷和国内，投资人追逐年轻人的逻辑大都不超出以下几点：AI范式更迭太快，年长团队的经验和路径依赖反而容易成包袱；年轻人是原生数字一代，把AI当成母语，产品嗅觉更贴近下一代用户；辍学创业意味着极高的机会成本，可以筛选出一批使命驱动型创始人。

在硅谷，有彼得·蒂尔奖学金这样专门为辍学的年轻企业家提供资助的项目。国内，不少投资机构也集结社会资源为年轻创业者助力加速。比如，云启资本最近发起Y Transformers计划，用专项基金支持98后“AI 原住民”创业者。可以预见，随着模型能力持续提升，创业门槛进一步降低，国内外AI创业的青少年军团还将不断涌现。

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