大家好，我是袋鼠帝。最近这两周，我的X（推特）和各种群都被刷屏了。作为一名一直在折腾 AI Agent 的博主，我当然坐不住。这几天我抽空疯狂研究OpenClaw，又是买服务器，又是配环境，把OpenClaw的多种玩法撸了一遍。
等效参数量仅0.3B，内存占用仅600MB，更适合端侧部署还带思维链的模型来了。腾讯混元最新推出面向消费级硬件场景的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，体量甚至比常用的一些手机应用还小。
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。
目前，人形机器人已经能在现实中跳舞、奔跑、甚至完成后空翻。但接下来更关键的问题是：这些系统能否在部署之后持续地进行强化学习 —— 在真实世界的反馈中变得更稳定、更可靠，并在分布不断变化的新环境里持续适应与改进？
昨日，由中科曙光提供的3套scaleX万卡超集群系统，在国家超算互联网核心节点同时上线试运行。这是国内第一次在国家级算力枢纽节点上，同步部署并实际投入运营3套万卡级AI超集群，一举成为全国首个实现超3万卡部署、且已进入实际运营阶段的最大国产AI算力池。
过去几十年，游戏创作始终是一项高度专业化的工作。一个创意要变成游戏，往往要经历漫长而脆弱的链条：策划 → 程序 → 美术 → 音效 → 引擎 → 部署 → 上线。
岁末年初，全球AI竞争聚焦到了最新趋势—— 太空算力。
这几天，相信大家肯定都被一个产品名给刷屏了。
相较于筹备实体硬件涉及的购置成本、时间及后续电费，云服务器显然是更快捷、经济的选择。而轻量应用服务器 Lighthouse 具备开箱即用、高性价比及免运维的特性，与 Clawdbot 的部署需求完美契合。
过去一整年，具身智能成了 AI 行业里最被反复提及、却最难真正落地的方向。一边是人形机器人发布会密集登场，另一边却始终缺乏可规模部署的现实成果。算法在进步，算力在堆叠，但问题始终没有改变：机器人到底该如何被教会在真实世界中行动。
