搜索
本文是「小龙虾搞钱指南」系列第 4 篇。前两篇拆了 Polymarket 交易 Bot 和 Skill 经济变现 以及用 ai 实现股票快速跟踪，这篇聊一个更底层的生意——帮别人调 AI 的"中间商"，是怎么赚到钱的。
AI 时代最赚钱的公司，可能从来不是做 AI 的那个。
在使用体验上，龙虾的另一大特色是“活人感极强”。以往的AI，用户不搭话，它就永远沉默；而龙虾的机制则是「心跳」：每隔30秒，自己给自己发一条消息，反思有没有事情做，有的话就去做，没有的话就“没事，继续睡”。当然，这种活人感的代价，是燃烧的Tokens。
就在大家都急头白脸地等待DeepSeek-V4的时候，冷不丁一篇新论文引起了网友们的注意—— 提出新稀疏注意力机制HISA（分层索引稀疏注意力），突破64K上下文的索引瓶颈，相比DeepSeek正在用的DSA（DeepSeek Sparse Attention）提速2-4倍。
生成式模型当检索器大材小用效果还不好？
OpenAI Codex 团队的产品规格文档只有 10 个要点。不是说每个功能的文档只有 10 个要点，而是整个产品的 spec 就这么多。设计师写的代码量超过了六个月前工程师写的。50 到 100 人的团队，直到最近才有了第二个产品经理。
《读佳》了解到，支付宝正在内测名为“aclaw”的AI产品，定位为“不懂代码，也能云养虾”。内嵌在支付宝APP中，这款新品的亮相，也让支付宝在 AI 领域的布局再添新动作。
老粉都知道，我们团队一直坚持“小而美”，满打满算也才九个人，所以腾不出多余的人手来负责美工工作。
许多长期与文字和代码打交道的创作者，应该对 Obsidian 这款软件并不陌生。作为目前全球最具影响力的本地化 Markdown 笔记应用之一，它凭借独树一帜的知识图谱和开源生态，在知名度与用户忠诚度上，已然能与 Notion 分庭抗礼。
大模型技术正在经历一场从 “对话助手” 向 “自主智能体（Agent）” 的深刻演进。智能体不再局限于被动地理解与生成，而是具备了多步规划、工具调用、长期记忆与管理物理 / 数字世界的能力，正逐步深度嵌入企业侧的核心业务流程。这意味着，AI 的边界已从虚拟屏幕的对话框，正式延伸到了真实的生产系统中。