创新需要适当的灰度和混乱，但应对竞争需要秩序和纪律。 上千人的研究团队、投入上百亿元追赶两年，终于研发出能排在中国第一梯队的基础模型，迅速被只有上百人的团队用更少资源研发的模型超过，部门负责人承认失误，公司 CEO 在全员会上点名，本可以做得更好。
“AI提高了我的生产力，但我却更累了……”最近一篇名为《AI疲惫是真实存在的，但却无人提及》的文章在论坛里爆火，引发了广大开发者的共鸣：
这两天，AI 视频圈被偷摸摸上线的 Seedance 2.0 刷屏了。在 AI 视频领域颇有影响力的博主海辛，在即刻分享了自己对它的观点：「Seedance 2.0 是我 26 年来最大的震撼」、「我觉得它碾压 Sora2」。
2026 年，那么多机器人上春晚，能给大家表演个包饺子吗？相信这是很多人会好奇的一个问题。
以DeepSeek R1为代表的一系列基于强化学习（RLVR）微调的工作，显著提升了大语言模型的推理能力。但在这股浪潮背后，强化微调的代价却高得惊人。
2026 年刚拉开序幕，大模型（LLM）领域的研究者们似乎达成了一种默契。 当你翻开最近 arXiv 上最受关注的几篇论文，会发现一个高频出现的词汇：Self-Distillation。
去年11月，奥地利独立开发者Peter Steinberger花了一个小时，把Claude的API接上WhatsApp，做了一个能通过聊天软件操控电脑的AI助手。他当时觉得这个想法太明显了，大公司肯定会做，就没当回事。大公司没有做。今年1月25日，他把这个项目放上GitHub，一天拿到9000颗星。两周后的今天，这个叫OpenClaw的开源项目已经突破17万星。
当物体在滚动、滑动、被撞飞，机器人还在执行几百毫秒前的动作预测。对动态世界而言，这种延迟，往往意味着失败。
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。
OpenClaw把初恋带进了现实！今天，18岁AI女友Clawra在硅谷火得一塌糊涂。她不仅有记忆，会自拍、还能视频通话，科幻版Her成真了。
