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。
近年来多模态大模型在视觉感知，长视频问答等方面涌现出了强劲的性能，但是这种跨模态融合也带来了巨大的计算成本。高分辨率图像和长视频会产生成千上万个视觉 token ，带来极高的显存占用和延迟，限制了模型的可扩展性和本地部署。
随着AI浪潮的袭来，笔者本人以及团队都及时的调整了业务方向，转型为一名AI开发者和AI产品开发团队，常常需要微调大模型注入业务场景依赖的私域知识，然后再把大模型部署上线进行推理，以支撑业务智能体或智能问答产品的逻辑流程。
