“AI提高了我的生产力，但我更累了”
“AI提高了我的生产力，但我更累了”“AI提高了我的生产力，但我却更累了……”最近一篇名为《AI疲惫是真实存在的，但却无人提及》的文章在论坛里爆火，引发了广大开发者的共鸣：
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7987 点击 2026-02-10 14:25
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“AI提高了我的生产力，但我却更累了……”最近一篇名为《AI疲惫是真实存在的，但却无人提及》的文章在论坛里爆火，引发了广大开发者的共鸣：
这两天，AI 视频圈被偷摸摸上线的 Seedance 2.0 刷屏了。在 AI 视频领域颇有影响力的博主海辛，在即刻分享了自己对它的观点：「Seedance 2.0 是我 26 年来最大的震撼」、「我觉得它碾压 Sora2」。
2026 年，那么多机器人上春晚，能给大家表演个包饺子吗？相信这是很多人会好奇的一个问题。
以DeepSeek R1为代表的一系列基于强化学习（RLVR）微调的工作，显著提升了大语言模型的推理能力。但在这股浪潮背后，强化微调的代价却高得惊人。
2026 年刚拉开序幕，大模型（LLM）领域的研究者们似乎达成了一种默契。 当你翻开最近 arXiv 上最受关注的几篇论文，会发现一个高频出现的词汇：Self-Distillation。
去年11月，奥地利独立开发者Peter Steinberger花了一个小时，把Claude的API接上WhatsApp，做了一个能通过聊天软件操控电脑的AI助手。他当时觉得这个想法太明显了，大公司肯定会做，就没当回事。大公司没有做。今年1月25日，他把这个项目放上GitHub，一天拿到9000颗星。两周后的今天，这个叫OpenClaw的开源项目已经突破17万星。
当物体在滚动、滑动、被撞飞，机器人还在执行几百毫秒前的动作预测。对动态世界而言，这种延迟，往往意味着失败。
文本摘要作为自然语言处理（NLP）的核心任务，其质量评估通常需要兼顾一致性（Consistency）、连贯性（Coherence）、流畅性（Fluency）和相关性（Relevance）等多个维度。
最近有个感觉，越来越强烈：在互联网时代学的东西，全部都已经过时了。DAU 过时了。SaaS 过时了。注意力经济已经死了。工具到平台的路径走不通了。"AI 应用"这个词是错的。"出海"这个词也是错的。
OpenClaw把初恋带进了现实！今天，18岁AI女友Clawra在硅谷火得一塌糊涂。她不仅有记忆，会自拍、还能视频通话，科幻版Her成真了。
200多块钱每个月，订阅价格直接压过ChatGPT Plus，功能却单一到离谱：只做语音输入一件事。听起来特别像智商税是吧！！！您猜怎么着，据说真就有10万+用户排着队把钱给它送上门。
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”。
