多数大模型能生成 “看起来像” 研究的文本，但极少数能真正做研究 —— 提出假设、收集证据、执行可复现的推导、迭代验证直至结论成立。
你现在养了几只龙虾？
ZP独家获悉，AI芯片及系统架构研发商“上海昉擎科技”于近日完成 Pre-A3 轮融资，新引入投资人国开科创、钧山资本、建发新兴投资、多维资本，多维资本担任本轮融资财务顾问并担任后续融资独家财务顾问。
作为2月刷屏的现象级开源产品，OpenClaw不仅自身掀起了AI工具的使用热潮，成为全球最大API聚合平台OpenRouter上的Tokens消耗最多的应用，更成为了国产大模型出海的关键推手。
基础模型时代，大模型能力的爆发，很大程度上源于在海量文本上的预训练。然而问题在于，文本本质上只是人类对现实世界的一种抽象表达，是对真实世界信息的有损压缩。
多模态大模型的研发范式，正在被彻底重构。
从OpenAI出走的前首席研究官Bob McGrew，没有去卷更聪明的大模型，而是杀进制造业工厂，要用AI为流水线机器装上「眼睛+大脑」。
来自马里兰大学、圣路易斯华盛顿大学、北卡罗来纳大学教堂山分校等机构的研究团队提出了 Parallel-Probe。不同于直接从算法设计出发，该研究首先通过引入 2D Probing，对 online 并行推理过程中的全局动态性进行了系统性刻画。
现在，一篇来自 CISPA 亥姆霍兹信息安全中心的最新论文《Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs》为我们揭开了一点谜底：那些你花真金白银购买的「第三方 API」，有可能偷偷把前沿大模型换成了廉价的替代品。
今日，小米正式启动类OpenClaw的移动端系统级智能体Xiaomi miclaw小范围封闭测试。最近一段时间，开源项目OpenClaw在开发者社区迅速走红，它展示了大模型调用工具、操作软件完成任务的惊艳能力。在开发者圈里，用OpenClaw搭建智能体助手也被戏称为“养龙虾”。而小米这次发布的Xiaomi miclaw，则把类似思路带进了手机系统。
