在 AI 写代码这件事上，争议从来没有真正停过。但这一次，战火烧到了最核心的基础设施之一——Node.js。
前段时间 APPSO 在中关村的一场线下聚会看到了一个还在测试中的 AI 办公产品——它很大程度上摒弃了对「前摇」的依赖。产品名字叫 Floatboat。
过去数月，AI 领域很难绕开一个名字 ——OpenClaw。这个项目在极短时间内获得了爆发式关注：数十万星标、惊人的 Token 消耗，以及几乎所有大厂的快速跟进。从表面上看，它像是又一个现象级 AI 产品；但如果进一步审视，一个更值得思考的问题随之浮现 ——OpenClaw 的出现，究竟意味着什么？它真的是一次技术突破，还是某种更深层变化的信号？
AI 论文之争，本质是话语权之争。
Anthropic 研究科学家 Nicholas Carlini 在 [un]prompted 2026 安全会议上用不到 25 分钟演示了一件事：语言模型现在可以自主找到并利用零日漏洞，目标包括 Linux 内核这种被人类安全专家审计了几十年的软件。
过去几周，国内各大厂纷纷推出了自己的“龙虾”，而阿里云在这条赛道上的动作尤其引人注目。2026 年，阿里云通义实验室旗下 AgentScope 团队开源了 CoPaw，一款本地 / 云端双部署的个人 AI 助理，主打“全域接入、隐私可控、主动干活”。
国行用户等待两年之后，终于正式亮相。
本文作者 José Maria Macedo 是加密行业老牌研究机构 Delphi Digital 的联合创始人，也是 Delphi Ventures 的创始合伙人。Delphi 的客户包括 Polychain、Pantera、Ark Invest 等顶级基金，最近还专门开设了 AI 研究线 Delphi Intelligence。
当所有人盯着大模型时，美团看到了什么？
在生成式 AI 领域，视觉分词器（Visual Tokenizer）通常采用固定压缩率 —— 无论是单调的监控画面，还是复杂的动作大片，都被切分为等量的 Token。这种 "一刀切" 的做法不仅会造成巨大的计算冗余，也产生了 “信息量” 不同的 Token，不利于下游理解生成任务处理。
