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。
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。
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。
近年来，Vision-Language Models（视觉 — 语言模型）在多模态理解任务中取得了显著进展，并逐渐成为通用人工智能的重要技术路线。然而，这类模型在实际应用中往往面临推理开销大、效率受限的问题，研究者通常依赖 visual token pruning 等策略降低计算成本，其中 attention 机制被广泛视为衡量视觉信息重要性的关键依据。
深耕 AI+电商的邻商科技，在阿里云 AI 应用及服务市场「选买用」大幅提高让商家上新效率。
OpenAI 发布 Codex macOS 应用，作为 AI 智能体指挥中心，并全面翻倍付费用户速率限制。
不久前在 AGI-Next 前沿峰会上，姚顺雨曾分享过一个核心观点：模型想要迈向高价值应用，核心瓶颈就在于能否「用好上下文（Context）」。
企业 AI 转型，再也不需要自建 agent 了
怎样做一个爆款大模型应用？这恐怕是2026年AI开发者们都在关注的问题。当算力和性能不再是唯一的护城河，“爆款”意味着大模型要能精准地“抓住”每一名具体的用户，而个性化正是其中的关键技术之一。
现如今，任意打开一款AI社交应用，映入眼帘的可能是这样的画面：银发高马尾的少女、带着猫耳的少年、暗黑覆面系的成熟青年……但核心标签始终离不开三个字：二次元。
