百度智能云这个轻量应用服务器（LS）的方案，才发现原来部署OpenClaw竟然可以这么“无脑”。毫不夸张，这次我特意盯着表，从购买实例到通过飞书跟我的Agent说上第一句话，全程只用了十分钟。
2月7日，字节跳动AI视频生成模型Seedance2.0开启灰度测试，该模型支持文本、图片、视频、音频素材输入，可以完成自分镜和自运镜，镜头移动后人物特征能够保持一致。
如果 2024 年我们还在感叹 Sora 模拟物理世界的真实感，那么在 2026 年的今天，单纯的高清视频生成已不再是终点。
昨天刷到 Claude Code 更新日志的时候，看到一个新功能直接让我愣住了。
GitHub最新热榜榜首，来自字节。
最近 Cowork 爆火，都说 AI 能自己干活了，那取代个搜索引擎和新闻网站应该是手拿把掐吧。（作者正在办公室瑟瑟发抖：别取代我啊！！）
明明可以去抢，他们却给了你更好的模型？
系统性能优化领域顶级专家Brendan Gregg，正式官宣加入OpenAI。
Contrary 是一家成立于 2018 年的美国风险投资公司，由 Eric Tarczynski 创办，自成立以来，其以“人才驱动＋研究驱动”为核心方法论，在全球顶级高校铺设了庞大的人才网络，通过识别最优秀的年轻技术人才来发现投资机会。
春晚还没来，但机器人春晚已经刷屏了（doge）！
近日，硅谷知名创业孵化器 Y Combinator 发布了 2026 年春季创业赛道指南（RFS）。作为全球最具影响力的创业加速器，这一传统旨在让创业者窥见 YC 希望他们解决的下一代问题。
“过去，创始人对自己的公司忠心耿耿。如今，只要价钱合适，任何人都可以被挖走。”
大家发现了吗？这个马年春节，一场甚至比春运还要拥挤的「AI 春节大战」早已硝烟弥漫。
马年未至，春节档新模型已经蓄势待发。
一位在硅谷摸爬滚打30年的老兵，花了4个月时间，跟Anthropic近40人深聊后，他揭示了一个残酷的公式：工作量碾压人数=创新井喷，人数碾压工作量=内卷开始。谷歌就是这么废掉的。
驱动具身智能进入通用领域最大的问题在哪里？
2026 年初的这场“小龙虾狂欢”里，喧嚣不断，尤其在Moltbook各种“翻车”讨论后，它的很多“炒作”气息被大家捕捉。
大家好，我是极客杰尼。 上一篇聊了怎么把公众号排版 Skill 装进 OpenClaw。
随着视觉-语言模型（VLM）推理能力不断增强，一个隐蔽的问题逐渐浮现： 很多错误不是推理没做好，而是“看错了”。
在大模型驱动的 Agentic Search 日益常态化的背景下，真实环境中智能体 “如何发查询、如何改写、是否真正用上检索信息” 一直缺乏系统刻画与分析。
上映于2013年的《Her》，是焦可最喜欢的一部电影。影片中的AI Samantha没有脸、没有形象，人们能感知的，只有她温柔沉静的声音。当Samantha说出，“最近你经历的事情太多了，你失去了一部分的自己”，男主角潸然泪下。
是时候打破运动行业的「苦难叙事」了。 做一款 AI native 的运动手表，会有多少想象空间？
"我最初装上Codex时说，绝不会让它完全控制我的电脑。这句话大概坚持了两小时。"OpenAI CEO Sam Altman在Cisco AI Summit上坦承，自己现在用两台笔记本电脑工作——一台
近年来，视频生成（Video Generation）与世界模型（World Models）已跃升为人工智能领域最炙手可热的焦点。从 Sora 到可灵（Kling），视频生成模型在运动连续性、物体交互与部分物理先验上逐渐表现出更强的「世界一致性」，让人们开始认真讨论：能否把视频生成从「逼真短片」推进到可用于推理、规划与控制的「通用世界模拟器」。
直到OpenAI发布GPT3.5的第3年后，人们才好像恍然意识到：AGI 的 A 其实有可能是Anthropic。
很多人都没注意到，谷歌悄悄放了一个大招，既不是 Gemini 也不是 nano banana pro，而是一份报告。这份报告调研了全球 3446 名企业高管（这些企业年营收都不低于 1000 万美元，不是小卡拉米）。
训练一个生成模型是很复杂的一件事儿。 从底层逻辑上来看，生成模型是一个逐步拟合的过程。与常见的判别类模型不同，判别类模型通常关注的是将单个样本映射到对应标签，而生成模型则关注从一个分布映射到另一个分布。
初创公司 Xmax AI 推出的首个虚实融合的实时交互视频模型 X1，没有复杂的 Prompt，不需要漫长的渲染等待，只需要手势进行交互，就可以让虚拟世界与现实相连，在镜头中令「幻想」成真，让用户体验到实时交互的心流体验。
Claude，堪称AI界「老油条」。这不，沃顿商学院Ethan Mollick教授发现，Claude Opus 4.6会自主决定「思考」时间。只要不涉及编程、数学的任务，哪怕是再难的问题，干活主打一个「偷工减料」。
大规模表格模型（LTM）而非大规模语言模型（LLM）的 Fundamental 公司 Nexus 模型，在多个重要方面突破了当代人工智能实践。该模型具有确定性——即每次被询问相同问题时都会给出相同答案——且不依赖定义当代大多数人工智能实验室模型的 Transformer 架构 。
