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这家公司叫蔚蓝科技。前段时间，他们的新产品 ——BabyAlpha A3 机器狗引发了不小的轰动。不过，当时，很多行业讨论集中在参数本身：六颗国产芯片组成异构计算集群、端侧运行 70 亿参数大模型、感知系统全面升级，甚至第一次把高算力机器人压进了普通家庭可以认真考虑的价格区间……
猹友们，不知道你们有没有注意到，最近观猹首页多了入口。
OpenRouter Trending榜单冷不丁窜出一匹国产黑马，热度暴涨稳居全球第二。
“完全抛弃传统的代码编辑器，我直接告诉 AI 去修改代码。”
长上下文模型越来越能“记”，但真正让它们跑到线上时，最先顶不住的往往不是算力，而是KV Cache。
8000元预算推7元玩具？AI购物或许有用，但不多。
我做产业研究这么多年，第一次被一组数字震住，是在今年年初。
训练大模型时，工程师绝对不会指望网络做一次前向传播就能收敛。它需要数据喂养、Batch切分、学习率控制、验证集筛选以及优化器状态的迭代试错。
其实大概半年前，我就有这个需求了。那阵子我也注意到，阿里、字节这些平台都各自出了提示词优化器。但它们都得专门跑到对应的网站上去用，对我来说不够顺手。所以这回干脆借着深度复盘了 Anthropic 的 Prompt 讲座，用 Codex vibe coding 了一个全局提示词优化器。
Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习，用 IM 而不是 session 来组织对话，主动找你，而不是等你 prompt。