过去几周，国内各大厂纷纷推出了自己的“龙虾”，而阿里云在这条赛道上的动作尤其引人注目。2026 年，阿里云通义实验室旗下 AgentScope 团队开源了 CoPaw，一款本地 / 云端双部署的个人 AI 助理，主打“全域接入、隐私可控、主动干活”。
实现具备人类水平的灵巧操作能力，是机器人学领域长期以来的核心挑战之一。尽管多指灵巧手在硬件上具备了类似人类的潜力，但由于接触丰富的物理特性和非理想的驱动机制，训练能够直接部署在真实硬件上的控制策略仍然非常困难。
一家企业花了七周时间部署 AI：第 1 周精准回答行业分析问题，团队欢呼；第 3 周反复回答相同的错误结论，因为它“忘了”上周的修正；第 5 周在董事会汇报中引用了已被否定的数据，造成决策偏差；第 7 周项目暂停，“AI 不可信”成为共识。问题不在于 AI 不够聪明，而在于它每次醒来都是一张白纸。
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。
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。
昨晚（3月16日），朋友圈里有不少人在转飞书玩虾大会的加更直播链接。说是李诞和呼兰还有小声比比在现场实操演示，怎么玩最近科技圈炙手可热的小龙虾（OpenClaw）。 坦白说，作为一个在AI行业两年多、自己折腾过本地服务器部署、写过无数复杂Prompt的从业者和观察者，我一开始点进直播间的心态，是带着一点傲慢和不屑的。
随着生成式 AI 迈入万亿参数时代，大语言模型（LLM）的推理与部署面临着前所未有的“显存墙”挑战。如何在超节点（SuperNode）复杂的异构存储架构下，实现海量张量的高效管理和调度，已成为大模型落地的胜负手。
《读佳》获悉，阿里巴巴正开发最新AI产品“秒悟Meoo”，官方介绍指出：秒悟 Meoo 是一款革命性的云端 AI 开发工具。它就像一个“会编程、懂设计、自部署的全能 AI 伙伴”。秒悟Meoo生成的项目支持可视化页面编辑和多人在线协作编辑两项高级功能。
随着龙虾OpenClaw热潮持续，复杂的云端部署已经无法满足用户的需求，尤其是最近两周，涌现出了大量在原OpenClaw基础上定制的新产品，其中很多已经实现了应用化，用户只需要点击下载注册应用就能够体验OpenClaw的部分功能。
随着高分辨率图像理解与长视频处理需求的爆发式增长，大型视觉语言模型（LVLMs）所需处理的视觉 Token 数量急剧膨胀，推理效率成为落地部署的核心瓶颈。Token 压缩是缩短序列、提升吞吐的直接手段，但现有方法普遍依赖注意力权重来判断 Token 重要性，这一路线暗藏两个致命缺陷：
