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Generalist AI的GEN-1热度,仍在发酵。
马斯克连赔偿款都不要了,现在状告OpenAI只有一个核心诉求: 把奥特曼从OpenAI非营利母公司董事会除名。
一枚戒指里的“Token经济学”。
AI生成图表,难道只能靠碰运气?
我认真看 Hermes Agent,不是因为它2.9万Star,而是因为那条 hermes claw migrate。一个新框架敢把"把旧用户整套资产搬过来"做成默认入口,这事本身就很说明问题。
总部位于首尔的 Wrtn Technologies 表示,该公司通过为韩国和日本的硬核动漫和游戏粉丝运营 AI 故事讲述应用,每月产生超过 800 万美元的收入。Wrtn(发音为"written")即将以一款名为 OOC("out of character"的缩写)的类似应用扩展到美国市场,这是龙与地下城角色扮演游戏中的常用术语。
我确实对运行 OpenClaw 持相当怀疑的态度。…… 整个生态给人的感觉就像是一个彻底的狂野西部,在安全性上简直是一场噩梦。 —— Andrej Karpathy
对本地部署玩家,尤其是Mac用户来说,长上下文推理最大的痛点往往不是“模型不够聪明”,而是稍微多用点上下文,统一内存就被撑爆了”,这一点在最近的Gemma-4 31B的部署中尤为明显,在同等上下文的情况,显存占用比Qwen3.5-27B高约一倍不止,直接劝退了不少人。但好消息是,谷歌近期提出的TurboQuant KV缓存量化算法,正是为了解决这个痛点而生。
在具身智能领域,可供性(affordance)预测 —— 即让机器人从视觉观测中理解 "在哪里操作"(接触点)与 "如何操作"(动作方向)—— 是实现精细化机器人操作的基础之一。精细操作要求机器人不仅能定位到物体的可交互区域,更要掌握接触后的准确运动方向,例如判断抽屉把手的精确拉动方向完成开合。