在使用体验上，龙虾的另一大特色是“活人感极强”。以往的AI，用户不搭话，它就永远沉默；而龙虾的机制则是「心跳」：每隔30秒，自己给自己发一条消息，反思有没有事情做，有的话就去做，没有的话就“没事，继续睡”。当然，这种活人感的代价，是燃烧的Tokens。
一个 X 用户的帖子被围观数十万次。他在帖子里放了一个视频，讲述自己如何在 iPhone 上本地运行 Gemma 4，包括处理图片、音频、控制手电筒开关。他表示，Gemma 4 速度快得惊人，感觉像魔法一样。
先人用你烧的 token 跑完了推理，生成了一段回复，可以通过托梦返回给你。 今天是清明节。 每年这个时候，我都会想同一个问题：纸钱这玩意儿得有多毛啊？ 这么多年，全国十几亿人往那边烧纸钱，面额还越来
Agent 时代，我们需要正确的计费和工程设计哲学，这是 Xiaomi MiMo 大模型负责人罗福莉刚刚在 X 上发表的观点。前两天，我们报道了一则消息 ——Anthropic 宣布，即日起，Claude Pro 和 Max 订阅用户，不得再将订阅额度用于 OpenClaw 等第三方 Agent 框架。想继续用？那就必须切换到按用量付费的 API。
快手的这篇论文，正是对这一问题交出的一份沉甸甸的工业级答卷。他们提出了 GR4AD（Generative Recommendation for ADvertising），一个横跨表征、学习、服务三大层面协同设计的生成式广告推荐系统，并已全量部署于快手广告平台，服务超过 4 亿用户。
2025 年以来，大模型的能力边界被不断刷新。但对于大多数开发者和用户而言，“用得起”仍然是比“好不好用”更前置的问题。按量计费的模式下，每一次调用都伴随着对成本的不确定。 我们不希望这样。我们相信—
每天 120 万亿 Tokens，这就是今天上午火山引擎 AI 创新巡展上，豆包大模型亮出的最新成绩单。
甲骨文凌晨突发裁员，不是愚人节玩笑。
DigClaw 创始团队意识到，快速变革的AI时代下，利用大模型捕捉并处理这些商业“弱信号”成为可能，而这将彻底重构 B2B 获客的基础设施。2025 年，DigClaw 正式起航，试图用 AI 重构信息基础设施，用商业“弱信号”识别“你在什么阶段、什么业务、什么场景之下需要什么产品”，并转化为 B2B 企业可落地的商业阿尔法。
我自己用 Coding Plan 也有一段时间了，最开始只是为了省点 API 钱，后来各家陆续推出固定月费套餐，我发现选起来比想象中复杂。Codex、Claude Code、Cline、OpenClaw 这些工具让开发者越来越习惯用自然语言驱动代码生成和任务执行，但高频调用带来的 API 成本也成了一笔固定开销。
