所以今天我就去闲鱼上找了找，看看有没有更便宜一点、能继续顶上来的方案，最后顺手买了一个 9.9 元的 bussiness 拼车。买完之后，我就顺手把它折腾了一下，最终成功接到了 Claude Code 里面。
终于，“养虾人”们也有自己的专属模型了。
随着龙虾OpenClaw热潮持续，复杂的云端部署已经无法满足用户的需求，尤其是最近两周，涌现出了大量在原OpenClaw基础上定制的新产品，其中很多已经实现了应用化，用户只需要点击下载注册应用就能够体验OpenClaw的部分功能。
这是自我实现的过程，这是 “无限游戏”。
AI竞赛，已经踩下油门，开始全力冲刺！2026下半年，三巨头OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic将甩开所有人，递归自我改进的引擎已点火。接下来六个月，人类文明或将永久改写。
随着生成式人工智能在医疗领域的加速渗透，越来越多的病历、影像报告及各类临床文本正逐步纳入 AI 参与生成的范畴。这一旨在提升医疗效率的技术革新背后，潜藏着威胁诊断安全性的深层隐患。
当AI的生成能力逐渐成为标配时，设计AI的竞争核心已不再是谁更会出图，而是谁能真正接管设计师从创意沟通到商业落地的完整工作流，将设计、协同与产业生态整合成一个无缝的系统。这预示着一场范式转移，而最近发布的暗壳AI Agent2.0，或将成为万亿人居产业的生态破局者。
最近几年，大模型赛道好不热闹。
七天时间，从神坛到凡间，从泡沫到实用。
朋友们，你们是不是也这样： 遇到问题，打开ChatGPT，噼里啪啦打一堆提示词，它给你生成一段代码、一个方案，然后呢？
随着高分辨率图像理解与长视频处理需求的爆发式增长，大型视觉语言模型（LVLMs）所需处理的视觉 Token 数量急剧膨胀，推理效率成为落地部署的核心瓶颈。Token 压缩是缩短序列、提升吞吐的直接手段，但现有方法普遍依赖注意力权重来判断 Token 重要性，这一路线暗藏两个致命缺陷：
吉林大学&微软亚洲研究院等团队提出MindPower框架，让机器人像人一样理解他人想法并主动帮忙，构建了首个以机器人为中心的心智推理评测体系，通过六层推理链条，让AI不仅看懂场景，更能推断意图、做出决策、执行动作，显著提升助人能力。
当 Transformer 席卷计算机视觉领域，高分辨率图像、超长序列任务带来的算力与显存瓶颈愈发凸显：标准 Softmax 注意力的二次复杂度，让 70K+token 的超分辨率任务直接显存爆炸，高分辨率图像分割、检测的推理延迟居高不下。
老黄：科技公司的算力焦虑，有 1 万亿刀那么大。北京时间今天凌晨两点，英伟达 GTC 大会在加州圣何塞正式召开，这回的 Keynote 注定要被各大公司 CEO 不断引用了。
3月16日阿里内部围绕“Token”链路，重新梳理整合了业务架构，并成立了新事业群：Alibaba Token Hub（ATH）事业群，阿里巴巴CEO吴泳铭将直接负责这个事业群。这也是自阿里内部电商事业群整合以来，最重要的一次架构调整。
投资界获悉，月之暗面Kimi正以投前估值180亿美元（约合人民币1200亿），进行新一轮10亿美元融资。大约一个月前，Kimi刚刚完成逾7亿美元融资，彼时估值100亿美元；而在去年底一轮5亿美元融资中，其估值还只是43亿美元。
今天上午，AI Agent创企MuleRun（骡子快跑）团队发布MuleRun 2.0，该产品是一个可自我进化的个人AI Agent助手。Mulerun创始人兼CEO陈宇森分享称，MuleRun的上手门槛更低，可以在给定目标的前提下主动工作，具有0门槛使用、极高安全性、稳定性、售后完善、自进化能力、24小时在线、主动性等优势。
就在刚刚，Moonshot AI（月之暗面）发布了一项足以撼动 Transformer 底层的研究：《Attention Residuals》。海外科技大 V，谷歌高级AI产品经理 Shubham Saboo 直接开启了“高赞”模式：“他们触碰了那个十年没人敢碰的部分。”
一睁眼！陈天桥带队的大模型黑马MiroMind再度满血归来—— 正式发布新一代重型推理智能体：MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1。
中国教育界的OpenClaw来了！刚刚，清华教育学院、计算机系联合团队正式开源多智能体AI课堂OpenMAIC：AI老师语音授课，AI同学举手讨论，交互式课程一键生成。
最近AI圈又多了一张硬核通行证，Anthropic刚刚在官网发布了Claude首个AI架构师认证。
多模态模型代码写得像老司机，却在数手指、量柱子时频频翻车？UniPat AI用五百行代码打造的SWE-Vision，让模型「掏出Python尺子」自我验证，一举拿下五大视觉相关基准SOTA。
半年前我对MuleRun的结论是，阿里老哥拿出了看家的电商心法，要做AI淘宝，供给侧改革，思路典中典。那篇文章最后一句话是等大来——你去喝两瓶假酒一觉睡到明年什么都没错过。
黑暗启蒙运动在硅谷的标志性人物——彼得·蒂尔，将于这几天在罗马开展一系列绝密讲座，驳斥教皇观点，反对 AI 监管，这或许标志着 AI 竞争的终局较量已经拉开帷幕。各大巨头想要争夺的标的，已经超越了算力规模与爆款应用。他们真正在抢夺的，是对「未来秩序」的最终解释权。
谁能想到啊—— 宝可梦玩家一觉醒来发现自己成了AI训练的免费打工人？！
Google 最近发了 Gemini Embedding 2，他们第一个原生多模态向量模型。文本、图像、视频、音频、文档，全部映射到同一个 3072 维向量空间。这是 Omni Embedding（全模态向量模型）的大趋势：一个架构吃下所有模态，从 jina-embeddings-v4 到 Omni-Embed-Nemotron 再到 Omni-5，大家都在往这个方向收敛。
最近，社交媒体上一个帖子火了： MIT 学生如何用 48 小时学完一学期的课？
Datasette创始人Simon Willison公开了一套指南，专门教专业开发者如何用Claude Code等AI编程工具提效。他总结了8大实战模式，从测试驱动到交互式解释，每一条都在重构程序员的工作方式。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
DeepRead让AI像人一样阅读文档：利用OCR识别章节结构，先精准定位相关段落，再完整读取上下文，避免碎片化检索。实验显示，其长文档问答准确率提升17%，能自动跳过冗余信息，精准提取财报、论文等复杂内容，无需额外知识图谱，轻量高效。
