全行业的「龙虾热」中,什么是AI Infra下半场的「神之一手」?
全行业的「龙虾热」中,什么是AI Infra下半场的「神之一手」?我确实对运行 OpenClaw 持相当怀疑的态度。…… 整个生态给人的感觉就像是一个彻底的狂野西部,在安全性上简直是一场噩梦。 —— Andrej Karpathy
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我确实对运行 OpenClaw 持相当怀疑的态度。…… 整个生态给人的感觉就像是一个彻底的狂野西部,在安全性上简直是一场噩梦。 —— Andrej Karpathy
对本地部署玩家,尤其是Mac用户来说,长上下文推理最大的痛点往往不是“模型不够聪明”,而是稍微多用点上下文,统一内存就被撑爆了”,这一点在最近的Gemma-4 31B的部署中尤为明显,在同等上下文的情况,显存占用比Qwen3.5-27B高约一倍不止,直接劝退了不少人。但好消息是,谷歌近期提出的TurboQuant KV缓存量化算法,正是为了解决这个痛点而生。
刚刚,世界模型初创公司 Feeling AI 正式发布并开源 MemBrain1.5 和 CodeBrain-1。这两项在全球 Agentic 领域的顶尖工作同时开源,将正式终结 AI “无状态” 的工具时代,为世界模型植入具备自主逻辑与层级化记忆的 “原生大脑”,开启人机深度协同的交互新范式。
手机和电脑不会死,但 Agent 正在绕过它们。
我以前一直觉得,所谓的 AI Agent,要么只是一个更聪明一点的对话框,要么就是一堆需要写代码、拼流程才能跑起来的自动化脚本。
谷歌Deep Think横扫亚欧多语种竞赛,AI科研工具的语言壁垒正在被拆掉,数学与科学发现进入AI驱动新时代。
语音合成大家都不陌生,这两年市面上各种AI配音也层出不穷。
AI 的演变,一直在朝着个人效率提高这个方向发展,形态也从一开始的对话框到 Agent,再到现在的 OpenClaw 取代部分人工独立完成任务的形态,其完成单个任务的能力越来越强。
Gemma4 31B的发布,在开源模型社区引发了巨大的关注。面对这款由谷歌DeepMind于2026年4月2日 推出的重磅模型,很多技术团队和本地部署玩家都在问同一个问题:Gemma4的出现,到底是在开辟一条新的本地部署路线,还是只是给高端玩家多了一个可选项?我们到底需不需要把现有的Qwen3.5 27B工作流整体迁移过去?
大模型正在批量生成「看起来很像真的」学术论述,但这些论述背后的引用,真的成立吗?更关键的是:当被引论文被付费墙锁住、原文根本读不到时,自动化核验是否就注定失效?