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今天， Anthropic 的 Claude Code 团队工程师 Thariq Shihipar 在 X 上发布了一篇Skills的深度经验分享，帖子在AI/科技圈迅速引发热议。
模型可以 6 个月迭代一次。Harness 需要系统性的、长时间的打磨。真正的护城河不在模型层，在 Harness 层。 最近因为具体的业务需求，我需要在扣子Coze上落地几个 Workflow 和
昨晚（3月16日），朋友圈里有不少人在转飞书玩虾大会的加更直播链接。说是李诞和呼兰还有小声比比在现场实操演示，怎么玩最近科技圈炙手可热的小龙虾（OpenClaw）。 坦白说，作为一个在AI行业两年多、自己折腾过本地服务器部署、写过无数复杂Prompt的从业者和观察者，我一开始点进直播间的心态，是带着一点傲慢和不屑的。
LLM推理已经顶尖，精确计算却跟不上。这局怎么破？卡帕西点赞的解决方法来了，在大模型内部构建一台原生计算机。新方法不搞外包那一套（不依赖任何外部工具），直接在Transformer权重里内嵌可执行程序。
最危险的时刻，往往不是你做错了什么，而是你什么都想做。
2026年春节，淘宝天猫AI玩具类目成交同比暴增500倍。AI爆火后，玩具这个赛道，是不是也要变天了？
OpenClaw，是当下最火的开源个人 AI 助手。很多人不知道的是，OpenClaw 背后，核心是一个极简框架 Pi-coding-agent。
过去两天，全球爆火的 Agent 私人助手 OpenClaw，接连更新了两个版本，让人直呼「开发团队是不睡觉了吗？」
3月17日，楽天（乐天）集团正式发布了Rakuten AI 3.0模型，号称是“日本国内最大规模的高性能AI模型”。官方宣传的参数量为约7000亿，并且日语特化，Apache 2.0开源许可，还拿了日本经产省和NEDO的GENIAC项目补助。
当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时，一个更底层的问题浮出水面：谁来为Physical AI提供真正能用的数据？Ropedia给出的答案，不是更多视频，而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。