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我们也在 Claude Code、本地部署的龙虾里，都接入了 MiniMax M2.7 模型，以及 MiniMax 提供的 MaxClaw，然后把真实的开发过程中遇到的 Bug、枯燥的金融数据，还有大量的长流程任务统统交给它。
面壁智能为你单独造了个“养虾池”，把数据、模型、“龙虾”都留在本地。
大家好，我是袋鼠帝。 我最近终于给住进MacOS的龙虾装上了Claude Opus4.6的脑子。
AI下半场拼的是数据。
我们十分认可：将 Token 翻译成「智元」。这个译名比「词元」更能反映如今 Token 的含义。
EmoStyle 由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组独立完成，第一作者为杨景媛助理教授，第二作者为研二硕士生柏梓桓。深圳大学可视计算研究中心（VCC）以计算机图形学、计算机视觉、人机交互、机器学习、具身智能、可视化和可视分析为学科基础，致力前沿探索与跨学科创新。
我们公司很多很多的小伙伴，都在用Claude Code，因为这玩意，在很多时候，确实就是最牛逼的通用Agent。但，公司的小伙伴，大家的用法差异巨大。有的人已经能开Agent Team并行跑任务了，有的人到现在还在每步挨个确认，然后不知道在命令行里怎么换行。
在休斯顿南边那片化工厂和炼油厂密布的工业带，Cory LaChance 每天打交道的东西是管道等轴测图（piping isometric drawing）。这类图纸记录了工业管道系统中每一根管子的走向、每一个焊缝的位置、每一种材料的规格。
当人们谈到“世界模型”（World Models）时，很多人会首先想到近年来迅速发展的生成式视频模型。
在机器人领域，扩散策略（Diffusion Policy）已经成为了标准模仿学习策略和 VLA 动作生成范式，但其「从随机噪声中迭代解噪」的机制带来了不容忽视的推理延迟。如果机器人不再从随机高斯噪声开始「盲猜」，是否可以基于「刚刚做了什么」来预测「下一步做什么」呢？