一位在硅谷摸爬滚打30年的老兵，花了4个月时间，跟Anthropic近40人深聊后，他揭示了一个残酷的公式：工作量碾压人数=创新井喷，人数碾压工作量=内卷开始。谷歌就是这么废掉的。
驱动具身智能进入通用领域最大的问题在哪里？
2026 年初的这场“小龙虾狂欢”里，喧嚣不断，尤其在Moltbook各种“翻车”讨论后，它的很多“炒作”气息被大家捕捉。
大家好，我是极客杰尼。 上一篇聊了怎么把公众号排版 Skill 装进 OpenClaw。
随着视觉-语言模型（VLM）推理能力不断增强，一个隐蔽的问题逐渐浮现： 很多错误不是推理没做好，而是“看错了”。
在大模型驱动的 Agentic Search 日益常态化的背景下，真实环境中智能体 “如何发查询、如何改写、是否真正用上检索信息” 一直缺乏系统刻画与分析。
上映于2013年的《Her》，是焦可最喜欢的一部电影。影片中的AI Samantha没有脸、没有形象，人们能感知的，只有她温柔沉静的声音。当Samantha说出，“最近你经历的事情太多了，你失去了一部分的自己”，男主角潸然泪下。
是时候打破运动行业的「苦难叙事」了。 做一款 AI native 的运动手表，会有多少想象空间？
"我最初装上Codex时说，绝不会让它完全控制我的电脑。这句话大概坚持了两小时。"OpenAI CEO Sam Altman在Cisco AI Summit上坦承，自己现在用两台笔记本电脑工作——一台
近年来，视频生成（Video Generation）与世界模型（World Models）已跃升为人工智能领域最炙手可热的焦点。从 Sora 到可灵（Kling），视频生成模型在运动连续性、物体交互与部分物理先验上逐渐表现出更强的「世界一致性」，让人们开始认真讨论：能否把视频生成从「逼真短片」推进到可用于推理、规划与控制的「通用世界模拟器」。
