技多不压身，那龙虾的 Skill 是越多越好吗？
技多不压身，那龙虾的 Skill 是越多越好吗？安装完 OpenClaw 的那个晚上，我做的第一件事是这样的： 打开 ClawHub，看到几万个 Skill 整整齐齐排列在那里，于是我一个接一个地给我的小龙虾装...
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9875 点击 2026-03-24 10:44
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安装完 OpenClaw 的那个晚上，我做的第一件事是这样的： 打开 ClawHub，看到几万个 Skill 整整齐齐排列在那里，于是我一个接一个地给我的小龙虾装...
打开手机的订阅管理页面，我数了一下：过去十二个月里，我为各种 AI 应用付过费的数量是七个。目前还在续费的，两个。
Yotta Data Services Pvt. 作为运营印度最大规模英伟达公司人工智能处理器集群的数据中心运营商，正寻求以约 40 亿美元估值进行新一轮融资，同时准备提交首次公开募股的招股说明书草案。
昨天在群里闲逛，发现观猹上新了一个龙虾测评专区。
您用OpenClaw或CC时有没有这样的感受？Skill越装越多，Agent解决问题的能力却没有越变越强。
AI最强幻觉，原来不是不会，而是太会「装会」。 「你是专家」这句咒语，可能骗了整个AI圈一年。
随着多模态大语言模型（MLLM）支持更长上下文，高分辨率图像和长视频会产生远多于文本的视觉 Token，在自注意力二次复杂度下迅速成为效率瓶颈。
过去的一两年里，AI生成视频的浪潮几乎席卷了每一个内容平台。
对话即执行，这次离现实更近了。
路透社独家：Meta正计划裁员20%，约1.6万人。与此同时，扎克伯格砸6000亿美元建数据中心、20亿买Manus、143亿挖Scale AI创始人。一边疯狂招顶尖AI人才，一边大规模砍人，硅谷「AI换人」潮正式开闸。
UCSD团队推出AIBuildAI智能体，无需编程，仅用自然语言描述任务，即可自动设计、编码、训练、调参并优化AI模型，分工协作，端到端完成AI开发。在OpenAI MLE-Bench测试中，AIBuildAI以63.1%的获奖率位居第一，性能媲美人类专家，推动AI开发迈向全自动化新时代。
断更9天，大的终于来了！就在刚刚，OpenClaw迎来3.22最大版本升级，插件架构大换血，GPT-5.4登场，安全防护再升级。全新公开插件SDK（openclaw/plugin-sdk/*）上线，彻底废弃了旧有的扩展API。
原来字节也有龙虾——Deer-Flow2超级智能体管理框架。开源发布后迅速登上了GitHub Trending榜首，已经收获了35.3k Star。Deer-Flow2采用模块化多智能体架构，这些智能体通过LangGraph实现协同合作。
Agent 浪潮正在把所有人都卷进去——包括扎克伯格。《华尔街日报》披露，小扎正在自己给自己造一个 Agent 来帮他当 CEO，绕过层层汇报链直接问 AI 要数据。与此同时，一个天天和论文死磕的 AI 博士生，因为大脑「内存溢出」，干脆自己写了套 8 个 Agent 协作的开源系统，把日常生活整体外包出去了。
刚刚，五角大楼一份绝密备忘录曝光，Palantir的AI系统正式确立为美军的「记录项目」（Program of Record）。也就是说，Palantir AI，正式成为美军跨军种的核心「操作系统」。人类的未来战争，将很大程度上由AI决定了！
这个 Skill，能让你的 Agent 联网能力提升到最离谱的一集。
版本号没变，API供应商却悄悄偷换模型？现在这种小伎俩可以轻松被戳穿了。
当大众还在热衷于让大模型编代码、写周报或者生成搞笑图片时，硅谷最顶尖的AI技术，已经悄悄渗入了五角大楼的「杀伤链」。
开源多模态生成领域，迎来架构级的底层突破。
Science 最新论文颠覆「技术奇点」叙事：真正的智能爆炸已在发生，但它不是孤独超级大脑的降临，而是人与 AI 深度缠绕的社会性跃迁。推理模型内部自发涌现出「思想社会」，人机混合的「半人马时代」已然开启。问题从不是奇点会不会到来，而是我们能否建起与之匹配的社会基础设施。
大家好，我是袋鼠帝。 我用AI编程工具，花了半天时间开发出了这个，信息聚合与灵感管理平台（打破信息差），非常好用～
随着 OpenAI 准备在下个月向更多营销人员开放广告销售，该公司正试图解决部分广告主反映的初期广告销售方案中存在的不足。除其他措施外，这家 ChatGPT 的创造者计划通过与广告技术公司合作或利用自有的广告管理系统，来简化广告购买流程。
事情果然和大家预想的一样！
养虾🦞（OpenClaw）这阵风刮得太猛了，不止个人在玩，企业也都在装，生怕落后。
“对具身智能来说，力觉比视觉更重要。”
4月21-22日北京站将正式举行~
AI 编程这么火，想训练个 SWE Agent 却没有资源怎么办？
苦于AI单字拼凑没行气，或是排版秒变“鬼画符”？
AI 驱动的自动化科研正从概念走向真实系统。近期受到广泛关注的 FARS，以及 Karpathy 开源的 autoresearch，都在不同程度上展示了 AI Scientist 自动进行 AI 领域研究的可行性。
OpenAI最烧Token的人有多狠？
