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Anthropic 面向全球开放 Claude 社区大使招募，提供 API 积分与活动赞助
Anthropic 正式开放 Claude Community Ambassadors 项目申请，面向全球招募愿意在本地组织 Claude 相关活动的社区建设者。入选者可获得活动经费、每月 API 积分、周边物料及 Anthropic 渠道推广支持，并有机会参与产品预发布功能测试和 Builders Council 会议，向产品团队提供社区反馈。
项目不设开发者职称门槛，申请者需具备 Claude Code 或 Claude Cowork 的实际使用经验及社区参与记录。Anthropic 表示将优先保障地域多样性，同一城市可有多名大使。申请提交后两周内回复，通过初审者将受邀参加简短筛选通话。项目不提供直接薪酬，大使资格持续有效，前提是保持活动组织与社区参与。
Claude
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Anthropic 正式开放 Claude Community Ambassadors 项目申请，面向全球招募愿意在本地组织 Claude 相关活动的社区建设者。入选者可获得活动经费、每月 API 积分、周边物料及 Anthropic 渠道推广支持，并有机会参与产品预发布功能测试和 Builders Council 会议，向产品团队提供社区反馈。
项目不设开发者职称门槛，申请者需具备 Claude Code 或 Claude Cowork 的实际使用经验及社区参与记录。Anthropic 表示将优先保障地域多样性，同一城市可有多名大使。申请提交后两周内回复，通过初审者将受邀参加简短筛选通话。项目不提供直接薪酬，大使资格持续有效，前提是保持活动组织与社区参与。
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近日，一款图标酷似红色龙虾的开源智能体项目 OpenClaw 在AI圈走红，催生了“养龙虾”的热潮。紧扣这一技术趋势，深圳市龙岗区于3月7日正式发布《深圳市龙岗区支持OpenClaw&OPC发展的若干措施（征求意见稿）》(简称“龙虾十条”)，旨在通过“零成本启动”政策，吸引全球开发者与 OPC（One Person Company，一人公司）创业者入驻。
核心亮点:全生命周期的“包圆式”服务
针对智能体从“能看会说”向“实干型”进化的需求，龙岗区推出了一系列精准扶持举措:
● 基础设施与硬件支持:平台将设立“龙虾服务区”，为开发者免费提供 OpenClaw 部署服务。针对硬件需求，购买即插即用的“龙虾盒子”（AI NAS）可获 30% 的市场价补贴。
● 数据要素开放:开放低空经济、智慧交通、医疗健康等高质量脱敏公共数据。企业购买数据治理或标注服务用于项目开发，可享受 50% 的费用补贴。
● 资金激励与技术攻关:向国际社区贡献关键代码或开发优势产业技能包的企业，最高可获 200万元 补贴。此外，实施“数字员工应用券”，按投入 40% 给予最高 200万元 资助。
量身定制:助“超级个体”轻装上阵
为适配 AI 时代涌现的“一人公司”模式，政策大幅降低了运营门槛:
● 算力与模型红利:新入驻的 OPC 社区企业可获 3个月免费算力;调用国内头部大模型进行生产，可获实际费用 30% 的补贴（年度最高 100万元）。
● 初创环境保障:提供“从一张办公桌起步”的成长环境，包括最长 2个月免费住宿 及 18个月办公空间优惠，人才落户补贴最高达 10万元。
● 应用场景落地:每年遴选具有行业引领力的示范场景，单项支持最高达 400万元。
打造“热带雨林”式生态
龙岗区拟通过年度人物评选（奖励及医疗、子女入学服务）和最高 400万元 的社区运营支持，营造开放活跃的创业生态。据悉，该措施拟于2026年起正式施行，有效期3年。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
并非“AI 取代人”，而是“钱被 AI 抢了”：甲骨文史上最大裁员背后的资金位移
席卷全球科技行业的白领裁员潮正揭开其残酷的真相：在许多公司，裁员的真正动因并非 AI 技术已经成熟到可以完全替代人力，而是企业正在进行激进的“资金挪移”——将原本用于支付员工薪酬的预算，大规模转向购买昂贵的 AI 芯片和建设数据中心。
据媒体报道，甲骨文（Oracle）近期计划启动其历史上规模最大的重组，预计裁员人数高达 3 万人。这一决策的核心逻辑并非其业务流程已实现自动化，而是为了在算力竞赛中追赶亚马逊和微软，甲骨文不得不腾挪出巨额资金投入 AI 基础设施建设。
这种“资金位移”现象呈现出以下特征：
现金流的“吸血效应”：为了在 AI 时代不掉队，企业必须采购英伟达芯片并兴建数据中心，这些动辄百亿美元的支出导致现金流极度紧张，裁减人力成了最直接的“提款”手段。
并非技术性失业：当前的裁员更多是财务压力下的成本削减。AI 尚未大规模取代白领的知识型工作，但 AI 建设所需的高昂成本已经提前“挤走”了员工。
大厂同步转向：微软和亚马逊在去年也呈现出类似的趋势——一边在财报中宣布大幅增加数据中心资本支出，一边持续优化人员结构，将资源向算力倾斜。
行业观点认为，这种由“资金位移”引发的连锁反应，在就业市场上制造了比“技术替代”更迫近的威胁。对科技巨头而言，当前白领岗位的减少更像是一种战略性的牺牲，旨在确保公司在算力驱动的未来拥有立足之地。
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via AI新闻资讯 (author: AI Base)
席卷全球科技行业的白领裁员潮正揭开其残酷的真相：在许多公司，裁员的真正动因并非 AI 技术已经成熟到可以完全替代人力，而是企业正在进行激进的“资金挪移”——将原本用于支付员工薪酬的预算，大规模转向购买昂贵的 AI 芯片和建设数据中心。
据媒体报道，甲骨文（Oracle）近期计划启动其历史上规模最大的重组，预计裁员人数高达 3 万人。这一决策的核心逻辑并非其业务流程已实现自动化，而是为了在算力竞赛中追赶亚马逊和微软，甲骨文不得不腾挪出巨额资金投入 AI 基础设施建设。
这种“资金位移”现象呈现出以下特征：
现金流的“吸血效应”：为了在 AI 时代不掉队，企业必须采购英伟达芯片并兴建数据中心，这些动辄百亿美元的支出导致现金流极度紧张，裁减人力成了最直接的“提款”手段。
并非技术性失业：当前的裁员更多是财务压力下的成本削减。AI 尚未大规模取代白领的知识型工作，但 AI 建设所需的高昂成本已经提前“挤走”了员工。
大厂同步转向：微软和亚马逊在去年也呈现出类似的趋势——一边在财报中宣布大幅增加数据中心资本支出，一边持续优化人员结构，将资源向算力倾斜。
行业观点认为，这种由“资金位移”引发的连锁反应，在就业市场上制造了比“技术替代”更迫近的威胁。对科技巨头而言，当前白领岗位的减少更像是一种战略性的牺牲，旨在确保公司在算力驱动的未来拥有立足之地。
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via AI新闻资讯 (author: AI Base)
联想百应联手美团推出OpenClaw远程部署服务，同步发布AI终端NUC
2026年3月9日，联想百应宣布与美团达成深度合作，正式推出OpenClaw远程部署服务。该服务通过“专业工程师代操作+全流程透明化”模式，旨在解决AI应用落地过程中复杂的技术部署难题。用户目前可通过美团App搜索“龙虾安装”直达服务页面，由联想百应认证的工程师提供远程一键配置。此举标志着OpenClaw从极客圈层向大众市场的跨越，实现了AI部署的“零门槛”接入。
作为全链路解决方案的核心，联想百应同步推出了原生适配OpenClaw的AI终端——联想百应NUC。该终端实现了Windows环境下的3分钟极速部署，通过OpenClaw的长期记忆能力深度沉淀用户工作流，并内置百应AI服务及办公Skills，支持将复杂分析结论转化为Word、Excel等结构化输出。在数据安全维度，该终端通过物理隔离环境保障数字资产安全，并适配7×24小时守护进程以支撑OpenClaw的持续运行。
此次合作充分释放了联想百应的IT服务沉淀与美团全国性服务网络的协同优势。在“算电协同”被列入新基建工程的行业背景下，双方通过“软件+硬件+服务”的三位一体模式，不仅打破了传统硬件仅作为算力容器的局限，更预示着AI智能体正加速从实验性工具向开箱即用的生产力工具进化。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
2026年3月9日，联想百应宣布与美团达成深度合作，正式推出OpenClaw远程部署服务。该服务通过“专业工程师代操作+全流程透明化”模式，旨在解决AI应用落地过程中复杂的技术部署难题。用户目前可通过美团App搜索“龙虾安装”直达服务页面，由联想百应认证的工程师提供远程一键配置。此举标志着OpenClaw从极客圈层向大众市场的跨越，实现了AI部署的“零门槛”接入。
作为全链路解决方案的核心，联想百应同步推出了原生适配OpenClaw的AI终端——联想百应NUC。该终端实现了Windows环境下的3分钟极速部署，通过OpenClaw的长期记忆能力深度沉淀用户工作流，并内置百应AI服务及办公Skills，支持将复杂分析结论转化为Word、Excel等结构化输出。在数据安全维度，该终端通过物理隔离环境保障数字资产安全，并适配7×24小时守护进程以支撑OpenClaw的持续运行。
此次合作充分释放了联想百应的IT服务沉淀与美团全国性服务网络的协同优势。在“算电协同”被列入新基建工程的行业背景下，双方通过“软件+硬件+服务”的三位一体模式，不仅打破了传统硬件仅作为算力容器的局限，更预示着AI智能体正加速从实验性工具向开箱即用的生产力工具进化。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
MiniMax 语音与音乐模型上架 OpenClaw，定制音色、完整作曲一键解锁
如果你还在把 GitHub 爆火的OpenClaw“小龙虾”当成一个只会回文字的冷冰冰插件，那你就落伍了。3 月 9 日，国产 AI 巨头MiniMax正式宣布，已将其顶尖的 Speech 语音模型和 Music 音乐模型深度封装，并作为新技能（Skill）上架OpenClaw生态。这意味着，你的“小龙虾”从此不仅有了灵魂，还拥有了百变的嗓音和创作音乐的才华。
这次“跨界”联动最直观的改变在于沟通方式。通过在 Clawhub 学习“Voice Maker”技能，用户只需提供MiniMax的 API Key，就能让“小龙虾”在飞书、企业微信、钉钉等办公软件中实现语音回复。它内置了超过 40 种语言和近百种预置音色，甚至支持“音色自定义”——你只需用自然语言描述你想要的感官效果，它就能为你量身打造一个专属的语音形象。
除了会说话，“小龙虾”现在还是个深藏不露的音乐制作人。在加载“Music Maker”技能后，无论是 5 分钟的流行金曲、舒缓的纯音乐，还是随兴的哼唱 Demo，它都能手到擒来。对于专业玩家，官方还准备了“Music Expert”进阶技能，支持对乐曲段落、结构化标签进行精细化调整，活脱脱一个 24 小时待命的“虚拟乐队”。
操作门槛也低得惊人。用户只需下载对应的 zip 文件并上传至MaxClaw对话框，通过简单的自然语言交流即可完成加载。这种“即插即用”的模式，让 AI 智能体彻底告别了单一的文字交互，正向着全能型、拟人化的“AI 搭子”全速进化。
在这个“万物皆可 AI”的 2026 年，MiniMax与OpenClaw的结合，正让我们的办公软件变得越来越有“人情味”。下次在飞书里收到“小龙虾”发来的语音，别惊讶，那可能是它刚为你写好的一首歌。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
如果你还在把 GitHub 爆火的OpenClaw“小龙虾”当成一个只会回文字的冷冰冰插件，那你就落伍了。3 月 9 日，国产 AI 巨头MiniMax正式宣布，已将其顶尖的 Speech 语音模型和 Music 音乐模型深度封装，并作为新技能（Skill）上架OpenClaw生态。这意味着，你的“小龙虾”从此不仅有了灵魂，还拥有了百变的嗓音和创作音乐的才华。
这次“跨界”联动最直观的改变在于沟通方式。通过在 Clawhub 学习“Voice Maker”技能，用户只需提供MiniMax的 API Key，就能让“小龙虾”在飞书、企业微信、钉钉等办公软件中实现语音回复。它内置了超过 40 种语言和近百种预置音色，甚至支持“音色自定义”——你只需用自然语言描述你想要的感官效果，它就能为你量身打造一个专属的语音形象。
除了会说话，“小龙虾”现在还是个深藏不露的音乐制作人。在加载“Music Maker”技能后，无论是 5 分钟的流行金曲、舒缓的纯音乐，还是随兴的哼唱 Demo，它都能手到擒来。对于专业玩家，官方还准备了“Music Expert”进阶技能，支持对乐曲段落、结构化标签进行精细化调整，活脱脱一个 24 小时待命的“虚拟乐队”。
操作门槛也低得惊人。用户只需下载对应的 zip 文件并上传至MaxClaw对话框，通过简单的自然语言交流即可完成加载。这种“即插即用”的模式，让 AI 智能体彻底告别了单一的文字交互，正向着全能型、拟人化的“AI 搭子”全速进化。
在这个“万物皆可 AI”的 2026 年，MiniMax与OpenClaw的结合，正让我们的办公软件变得越来越有“人情味”。下次在飞书里收到“小龙虾”发来的语音，别惊讶，那可能是它刚为你写好的一首歌。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
豆包手机MWC海外首秀：系统级权限成双刃剑，AI手机生态边界在哪？
在 2026 年的巴塞罗那MWC世界移动通信大会上，聚光灯不仅打在了折叠屏和卫星通讯上，一款名为“M153豆包AI手机”的预览版成为了全场争议的焦点。这款由字节跳动与中兴通讯联手打造的硬件，凭借其“深度融入系统底层”的能力，展示了跨应用自动化的惊人效率。然而，这种近乎“上帝视角”的操作模式，也瞬间引发了科技大佬们的隔空交火。
据现场消息，腾讯CEO马化腾在评论这款产品时表现出了极大的审慎，公开对其安全性提出质疑。争议的核心在于，豆包AI手机为了实现像人类一样跨应用处理任务，必须获取安卓系统中的高危权限。这意味着AI不仅能看清你的屏幕，还能代替你点击按键、调取数据。这种“越位”操作，究竟是提升效率的利器，还是潜伏在系统深处的隐私黑洞？
对此，豆包方面迅速回应，强调所有操作均严格遵循用户授权。但在合规性专家看来，事情并没有那么简单。当AI开始跨应用“接管”手机，不仅涉及隐私泄露的风险，还可能动了其他App平台的利益蛋糕，引发数据安全与平台开放性之间的利益冲突。
北京春田知韵科技有限公司（字节旗下大模型主体）所主导的这次尝试，实际上触碰了AI时代手机创新的“无人区”。未来，AI手机的知识产权制度、保护方式以及生态治理，都需要在创新效率与用户安全之间寻找到一个新的平衡点。
豆包手机的案例像是一面镜子，映照出业界在追求“系统级智能”时的集体焦虑：在我们将手机彻底交给AI管家之前，谁来为我们的数字边界站岗？这场关于底层生态的搅动才刚刚开始。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在 2026 年的巴塞罗那MWC世界移动通信大会上，聚光灯不仅打在了折叠屏和卫星通讯上，一款名为“M153豆包AI手机”的预览版成为了全场争议的焦点。这款由字节跳动与中兴通讯联手打造的硬件，凭借其“深度融入系统底层”的能力，展示了跨应用自动化的惊人效率。然而，这种近乎“上帝视角”的操作模式，也瞬间引发了科技大佬们的隔空交火。
据现场消息，腾讯CEO马化腾在评论这款产品时表现出了极大的审慎，公开对其安全性提出质疑。争议的核心在于，豆包AI手机为了实现像人类一样跨应用处理任务，必须获取安卓系统中的高危权限。这意味着AI不仅能看清你的屏幕，还能代替你点击按键、调取数据。这种“越位”操作，究竟是提升效率的利器，还是潜伏在系统深处的隐私黑洞？
对此，豆包方面迅速回应，强调所有操作均严格遵循用户授权。但在合规性专家看来，事情并没有那么简单。当AI开始跨应用“接管”手机，不仅涉及隐私泄露的风险，还可能动了其他App平台的利益蛋糕，引发数据安全与平台开放性之间的利益冲突。
北京春田知韵科技有限公司（字节旗下大模型主体）所主导的这次尝试，实际上触碰了AI时代手机创新的“无人区”。未来，AI手机的知识产权制度、保护方式以及生态治理，都需要在创新效率与用户安全之间寻找到一个新的平衡点。
豆包手机的案例像是一面镜子，映照出业界在追求“系统级智能”时的集体焦虑：在我们将手机彻底交给AI管家之前，谁来为我们的数字边界站岗？这场关于底层生态的搅动才刚刚开始。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，一份名为“OpenClaw AI Agent 小龙虾能力排行榜”的最新评测结果在AI圈刷屏。该榜单专注于真实场景，专门测试各大主流大模型在OpenClaw框架下执行实际编码任务的成功率，为开发者挑选AI Agent提供了硬核参考。
标准化测试方法揭秘
本次评测采用一套统一的OpenClaw Agent任务集，通过自动化代码检查结合LLM智能评审的双重机制进行打分，确保结果客观、可复现、零人工干预。所有模型均在相同框架、相同任务难度下公平竞技，真正衡量“谁能真正把代码写对、跑通”。
前三强震撼出炉
根据最新榜单，前三名依次为:
1. Gemini3Flash Preview
2. MiniMax M2.1
3. Kimi K2.5
这三款模型在复杂编码Agent任务中表现出色，成功率遥遥领先，展现出极强的实用落地能力。
Claude家族集体爆发
紧随其后的是Claude Sonnet4.5、Gemini3Pro Preview、Claude Haiku4.5以及Claude Opus4.6。其中，Claude家族三款模型成功率全部突破90%，成为本次评测的最大赢家，充分证明其在长链路、多步推理编码任务中的稳定统治力。
GPT-5.2与DeepSeek表现意外
与Claude家族的强势形成鲜明对比，GPT-5.2本次仅取得65.6%的成功率，排名大幅落后;而DeepSeek V3.2则稳定在82%左右，处于中游水平。这一结果也再次提醒业界:参数规模与实际Agent能力并非完全正相关，框架适配与任务执行效率才是王道。
AIbase点评
OpenClaw“小龙虾”排行榜用最硬核的编码实战，揭开了当前大模型在Agent时代的真实实力差距。无论你是开发者还是企业AI负责人，这份榜单都值得立刻收藏参考。AIbase将持续追踪OpenClaw框架及各大模型的最新动态，欢迎关注我们获取第一手评测解读!
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
M4 算力机密被破解！Claude 立大功，你的 Mac mini 竟是隐藏的“训练怪兽”？
一直以来，苹果的神经引擎（ANE）都被严密地封锁在“仅限推理”的铁幕之后。但在2026年的今天，这道围墙被推倒了。近日，工程师 Manjeet Singh 联手Claude AI，成功通过逆向工程破解了M4芯片ANE 的算力机密，向世界证明:你的 Mac mini 不止能“养龙虾”，它甚至能直接用来训练 Transformer 模型!
这次突破的核心在于绕过了臃肿的CoreML框架。Manjeet Singh 在Claude的辅助下，深入 MIL 语言与 E5二进制的迷雾，成功实现了对ANE硬件的直接操控。实验数据令人震惊:在 M4芯片上运行单层 Transformer，其峰值能效比竟然高达6.6TFLOPS/W，这一数据是专业级显卡 A100的80倍，更是 H100的50倍以上。
长期以来，业界普遍认为 NPU 无法胜任训练任务，是因为硬件不给力。但这次“暴力破解”撕开了真相:硬件从来不是瓶颈，苹果的软件限制才是。现在，开发者已经能够在Mac mini上实现 Stories110M 模型的完整训练，且整机功耗竟然低至不到1瓦特。
这意味着，AI 革命的门槛正在发生剧变。过去动辄数万美元的算力账单，在M4芯片的极限能效面前显得像个笑话。对于独立开发者和家庭实验室来说，昂贵的 GPU 集群不再是唯一选择，你桌面上的那台小巧机器，正变身为能低成本迭代大规模模型的超级电脑。
尽管目前利用率仍有提升空间，且存在不小的工程挑战，但大门已经敞开。正如开发者所言，这种人机协作的逆向探索，让我们看到了端侧 AI 训练的曙光。未来，你手中的MacBook或许不再只是消费工具，而是一个随时随地进化的私密大脑。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
一直以来，苹果的神经引擎（ANE）都被严密地封锁在“仅限推理”的铁幕之后。但在2026年的今天，这道围墙被推倒了。近日，工程师 Manjeet Singh 联手Claude AI，成功通过逆向工程破解了M4芯片ANE 的算力机密，向世界证明:你的 Mac mini 不止能“养龙虾”，它甚至能直接用来训练 Transformer 模型!
这次突破的核心在于绕过了臃肿的CoreML框架。Manjeet Singh 在Claude的辅助下，深入 MIL 语言与 E5二进制的迷雾，成功实现了对ANE硬件的直接操控。实验数据令人震惊:在 M4芯片上运行单层 Transformer，其峰值能效比竟然高达6.6TFLOPS/W，这一数据是专业级显卡 A100的80倍，更是 H100的50倍以上。
长期以来，业界普遍认为 NPU 无法胜任训练任务，是因为硬件不给力。但这次“暴力破解”撕开了真相:硬件从来不是瓶颈，苹果的软件限制才是。现在，开发者已经能够在Mac mini上实现 Stories110M 模型的完整训练，且整机功耗竟然低至不到1瓦特。
这意味着，AI 革命的门槛正在发生剧变。过去动辄数万美元的算力账单，在M4芯片的极限能效面前显得像个笑话。对于独立开发者和家庭实验室来说，昂贵的 GPU 集群不再是唯一选择，你桌面上的那台小巧机器，正变身为能低成本迭代大规模模型的超级电脑。
尽管目前利用率仍有提升空间，且存在不小的工程挑战，但大门已经敞开。正如开发者所言，这种人机协作的逆向探索，让我们看到了端侧 AI 训练的曙光。未来，你手中的MacBook或许不再只是消费工具，而是一个随时随地进化的私密大脑。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
火山引擎于2026年3月9日宣布正式上线 ArkClaw，这是一款开箱即用的云端 SaaS 版 OpenClaw 平台，旨在解决 AI Agent 在实际应用中面临的环境配置复杂、Token 消耗过高以及会话状态不稳等核心痛点。作为系统级执行工具，ArkClaw 实现了7×24小时在线的 AI 助手服务，标志着生产级 Agent 任务从复杂的开发者环境向零门槛的商业化应用迈进。
在技术生态方面，ArkClaw 深度整合了“火山方舟”模型平台，原生协同 Doubao-Seed-2.0系列、Kimi2.5、MiniMax2.5及 GLM 等主流大模型，尤其在配合 Doubao-Seed2.0Pro 执行复杂任务时表现出显著的逻辑一致性。
功能维度上，该产品深度适配飞书办公套件，支持日程预定、多维表格管理及复杂文档生成，并兼容 LUI 与 Terminal 双模式。针对数据安全需求，ArkClaw 内置了 Skills 安全扫描机制并直连网盘长效存储，确保了企业级应用的可靠性。
目前，火山引擎已针对“Coding Plan”订阅用户开放抢先体验:Pro 版用户可直接同步使用，Lite 版用户则享有7天免费试用期。此外，官方计划于本周四在京沪广深等七城联动举办线下活动，进一步推广其 Agent 构建生态。ArkClaw 的推出不仅简化了 Agent 的部署链路，更通过云端工程化手段降低了先进模型进入生产流程的摩擦成本，预示着 AI 应用将加速从单一对话向复杂任务自动化的代际跨越。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克：特斯拉有望率先推出“具身”通用人工智能
埃隆·马斯克近日在社交媒体平台 X 上放出豪言，称特斯拉将成为全球研发通用人工智能（AGI）的核心力量之一，并极有可能成为首个将 AGI 注入人形实体的企业。
这一表态紧随特斯拉 Optimus（擎天柱）人形机器人的研发进展。马斯克此前曾描绘过一个宏大愿景：Optimus 最终将进化为“冯·诺依曼探测器”——一种能够利用行星资源自我复制并向外星系扩张的智能机器。而实现这一科幻级目标的核心前提，正是 AGI 技术的突破。
马斯克旗下公司的深度整合趋势：
● 技术互补：目前，特斯拉深耕自动驾驶（FSD）领域，而马斯克另一家初创公司 xAI 则通过 Grok 项目专注 AGI 研发。外界猜测，Optimus 未来极有可能搭载由 xAI 开发的 AGI 模型。
● 架构合并：近期 xAI 已与 SpaceX 合并，马斯克甚至暗示正在考虑一项更为宏大的计划：将包括特斯拉、SpaceX、xAI 在内的所有旗下公司整合为一个统一的科技巨头，以实现算力、数据与硬件制造的闭环。
尽管马斯克的预言常被质疑过于超前，但特斯拉在视觉神经网络和大规模硬件制造上的积累，确实为其在“原子世界”实现人工智能提供了独特的赛道优势。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
埃隆·马斯克近日在社交媒体平台 X 上放出豪言，称特斯拉将成为全球研发通用人工智能（AGI）的核心力量之一，并极有可能成为首个将 AGI 注入人形实体的企业。
这一表态紧随特斯拉 Optimus（擎天柱）人形机器人的研发进展。马斯克此前曾描绘过一个宏大愿景：Optimus 最终将进化为“冯·诺依曼探测器”——一种能够利用行星资源自我复制并向外星系扩张的智能机器。而实现这一科幻级目标的核心前提，正是 AGI 技术的突破。
马斯克旗下公司的深度整合趋势：
● 技术互补：目前，特斯拉深耕自动驾驶（FSD）领域，而马斯克另一家初创公司 xAI 则通过 Grok 项目专注 AGI 研发。外界猜测，Optimus 未来极有可能搭载由 xAI 开发的 AGI 模型。
● 架构合并：近期 xAI 已与 SpaceX 合并，马斯克甚至暗示正在考虑一项更为宏大的计划：将包括特斯拉、SpaceX、xAI 在内的所有旗下公司整合为一个统一的科技巨头，以实现算力、数据与硬件制造的闭环。
尽管马斯克的预言常被质疑过于超前，但特斯拉在视觉神经网络和大规模硬件制造上的积累，确实为其在“原子世界”实现人工智能提供了独特的赛道优势。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
雷军两会建言：L3/L4 级自动驾驶全面提速，具身智能大模型开启元年
站在 2026 年这个科技爆发的十字路口，未来的风向标指向何方？全国人大代表、小米集团创始人雷军在接受专访时，给出了两个掷地有声的定论： 2026 年，不仅是L3/L4 级自动驾驶的爆发元年，更是具身智能大模型的真正起点。
作为科技圈的“劳模”，雷军今年为两会精心准备了 5 份建议，核心聚焦于人形机器人、智能驾驶以及科技公益等前沿阵地。在他看来，中国科技产业正处于高质量发展的关键飞跃期。
在智能汽车领域，高阶辅助驾驶正从“实验室验证”飞速驶向“规模化量产”。雷军指出，随着L3、L4 级自动驾驶技术的成熟，传统的道路交通安全体系也面临着新挑战。他建议加快建设汽车智能化技术标准，甚至优化机动车驾驶考核项目，让驾驶员的考核标准能跟上车辆新技术的发展，筑牢智能时代的出行安全底座。
而在机器人领域，雷军的眼光更为深远。他预判，具身智能大模型将在今年迎来史无前例的投入浪潮。虽然人形机器人目前还处于从“学徒工”转为“正式工”的阵痛期，面临硬件成本高、工艺稳定性差等瓶颈，但其作为颠覆性产品的潜力已初露锋芒。
从“人形机器人+汽车制造”的实战经验来看，这种结合能显著降低成本并提升效率。雷军呼吁，应加快突破工程化落地难题，扩大智能制造的应用场景，让这些“AI劳动力”真正走进工厂、改变生产力。
这不仅是一场技术的竞赛，更是一次产业生态的重塑。当汽车学会了“思考”，机器人拥有了“灵魂”， 2026 年的中国科技版图，正在雷军等领军人物的勾勒下，展现出前所未有的雄心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
站在 2026 年这个科技爆发的十字路口，未来的风向标指向何方？全国人大代表、小米集团创始人雷军在接受专访时，给出了两个掷地有声的定论： 2026 年，不仅是L3/L4 级自动驾驶的爆发元年，更是具身智能大模型的真正起点。
作为科技圈的“劳模”，雷军今年为两会精心准备了 5 份建议，核心聚焦于人形机器人、智能驾驶以及科技公益等前沿阵地。在他看来，中国科技产业正处于高质量发展的关键飞跃期。
在智能汽车领域，高阶辅助驾驶正从“实验室验证”飞速驶向“规模化量产”。雷军指出，随着L3、L4 级自动驾驶技术的成熟，传统的道路交通安全体系也面临着新挑战。他建议加快建设汽车智能化技术标准，甚至优化机动车驾驶考核项目，让驾驶员的考核标准能跟上车辆新技术的发展，筑牢智能时代的出行安全底座。
而在机器人领域，雷军的眼光更为深远。他预判，具身智能大模型将在今年迎来史无前例的投入浪潮。虽然人形机器人目前还处于从“学徒工”转为“正式工”的阵痛期，面临硬件成本高、工艺稳定性差等瓶颈，但其作为颠覆性产品的潜力已初露锋芒。
从“人形机器人+汽车制造”的实战经验来看，这种结合能显著降低成本并提升效率。雷军呼吁，应加快突破工程化落地难题，扩大智能制造的应用场景，让这些“AI劳动力”真正走进工厂、改变生产力。
这不仅是一场技术的竞赛，更是一次产业生态的重塑。当汽车学会了“思考”，机器人拥有了“灵魂”， 2026 年的中国科技版图，正在雷军等领军人物的勾勒下，展现出前所未有的雄心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
本周日，AI 圈最火的开源智能体项目OpenClaw再次投下深水炸弹。在 GitHub Star 量一举突破28万大关之际，官方发布了代号为2026.3.7的重大更新。这不仅仅是一次常规的补丁，更是OpenClaw从实验性框架向“Agent 操作系统”跨越的关键一步。
首发支持 GPT-5.4，性能碾压 Claude Code
此次更新最引人注目的莫过于对GPT-5.4的原生支持。在 OOLONG 基准测试中，新版OpenClaw配合 lossless-claw 插件，跑出了74.8的高分，直接将Claude Code（70.3分）甩在身后。尤其是随着上下文长度的增加，OpenClaw展现出的稳定性和精准度，让现场测试的工程师直呼“运行良好都说保守了”。
“记忆热插拔”:让智能体拥有长久生命力
长期以来，AI 智能体总是面临“上下文窗口”不够用的尴尬。本次更新引入了革命性的“上下文引擎插件接口”，支持“记忆热插拔”。开发者现在可以自由挂载 RAG（检索增强生成）或知识图谱折叠技术，甚至在服务重启后，通过 ACP 持久化频道绑定，让智能体依然能“接上茬”继续工作。这种具备高度持久性的设计，为智能体的长期自主运行扫清了最后的障碍。
细节狂魔:告别“逻辑自嗨”，拥抱生产力
针对本地模型用户，新版本重构了 Web 搜索工具，并完美兼容了Ollama等模型的“思考/推理”流式输出隔离。简单来说，AI 在想什么、在纠结什么，现在都会被精准过滤掉，输出给用户的直接就是“标准答案”，再也不会出现模型一边推理一边刷屏的尴尬场面。
从极客玩具到虚拟员工
目前，OpenClaw的应用场景已呈爆炸式增长。从专业的代码编写、报告撰写，到日常的选股、PPT 制作，这只“红龙虾”正渗透进各行各业。196位贡献者的共同发力，让它拥有了防提示词注入、凭据保护等生产级安全性。
如果你还在手动处理重复性工作，是时候领养一只属于自己的“虚拟员工”了。毕竟，一个能自我进化、永不断片的 AI 助手，才是2026年职场人的标配。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
研究预警：AI 智能体测试过于“偏科”编程，忽视了 92% 的真实劳动力市场
卡内基梅隆大学与斯坦福大学的一项最新联合研究指出，当前人工智能智能体（AI Agent）的发展正陷入严重的“路径依赖”。研究显示，现有的 AI 测评基准高度集中于编程任务，却忽视了占美国劳动力市场 92% 的非编程领域。
研究人员系统分析了 43 个主流 AI 基准中的 7.2 万个任务，并将其与美国政府 O*NET 职业数据库中的 1016 种真实职业进行对比。
调查发现的失衡现状：
● 数字化行业的“基准盲区”：尽管管理类工作的数字化程度高达 88%，但在现有 AI 基准测试中仅占 1.4%；法律工作数字化程度为 70%，其在基准测试中的占比仅为 0.3%。
● 技能覆盖严重脱节：当前的 AI 测评主要考量“获取信息”和“计算机操作”这两类技能，它们仅覆盖了不到 5% 的美国就业岗位。而现实工作中至关重要的“人际互动”分类，在现有的 AI 测试中几乎无人问津。
● 复杂度增加导致“能力跳水”：研究发现，AI 智能体的自主性在面对复杂任务时表现极差。即便是在最擅长的软件开发领域，一旦任务步骤增多、逻辑变复杂，AI 的成功率就会出现断崖式下跌。
研究者呼吁，未来的 AI 基准测试应向管理、法律、建筑及工程等高价值、高数字化领域倾斜。同时，测评不应只关注最终结果，更应关注 AI 在执行过程中的中间步骤，以解决目标模糊和验证周期长等现实痛点。
这一结论也得到了市场数据的印证。Anthropic 近期分析显示，其 API 调用中近 50% 仍集中在软件开发。专家警告称，如果 AI 开发继续盲目追求易于自动评分的编程任务，可能会错失 AI 在更广泛经济领域发挥生产力价值的最佳时机。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
卡内基梅隆大学与斯坦福大学的一项最新联合研究指出，当前人工智能智能体（AI Agent）的发展正陷入严重的“路径依赖”。研究显示，现有的 AI 测评基准高度集中于编程任务，却忽视了占美国劳动力市场 92% 的非编程领域。
研究人员系统分析了 43 个主流 AI 基准中的 7.2 万个任务，并将其与美国政府 O*NET 职业数据库中的 1016 种真实职业进行对比。
调查发现的失衡现状：
● 数字化行业的“基准盲区”：尽管管理类工作的数字化程度高达 88%，但在现有 AI 基准测试中仅占 1.4%；法律工作数字化程度为 70%，其在基准测试中的占比仅为 0.3%。
● 技能覆盖严重脱节：当前的 AI 测评主要考量“获取信息”和“计算机操作”这两类技能，它们仅覆盖了不到 5% 的美国就业岗位。而现实工作中至关重要的“人际互动”分类，在现有的 AI 测试中几乎无人问津。
● 复杂度增加导致“能力跳水”：研究发现，AI 智能体的自主性在面对复杂任务时表现极差。即便是在最擅长的软件开发领域，一旦任务步骤增多、逻辑变复杂，AI 的成功率就会出现断崖式下跌。
研究者呼吁，未来的 AI 基准测试应向管理、法律、建筑及工程等高价值、高数字化领域倾斜。同时，测评不应只关注最终结果，更应关注 AI 在执行过程中的中间步骤，以解决目标模糊和验证周期长等现实痛点。
这一结论也得到了市场数据的印证。Anthropic 近期分析显示，其 API 调用中近 50% 仍集中在软件开发。专家警告称，如果 AI 开发继续盲目追求易于自动评分的编程任务，可能会错失 AI 在更广泛经济领域发挥生产力价值的最佳时机。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
薇光点亮完成Pre-A轮融资，首款时尚AI原生终端曝光
当大多数AI创企还在聊天框里打转时，一家名为“薇光点亮”的硬科技公司已经盯上了你的试衣间。近日，该公司宣布完成超过 1 亿元人民币的Pre-A轮融资。本轮融资由红杉中国与蓝驰创投联合领投，蚂蚁战投、鼎晖投资等机构跟投，老股东九合创投也持续追投。在资本寒冬的余威下，这笔亿元融资无疑点燃了“AI+时尚”赛道的新战火。
薇光点亮的核心竞争力在于其打造的“时尚AI Agent（智能体）”产品矩阵。与传统的导购或修图软件不同，他们试图重新定义智能硬件的形态。据知情人士透露，该公司正在秘密研发首款“时尚AI原生终端”，而这个载体极有可能就是我们每天都会面对的——落地镜。
想象一下，当你站在镜子前，这面镜子不再只是反射影像，而是一个懂审美、知温度、甚至能预判流行趋势的“私人穿搭师”。它能根据你的身材数据、当日天气以及社交场合，实时给出穿搭建议。通过AI智能体的融入，原本冰冷的硬件将具备主动交互能力，彻底切入用户照镜、试衣、选品的每一个核心场景。
这种“AI硬科技+时尚消费”的跨界组合，正是吸引顶级投资机构抱团入局的关键。红杉中国与蓝驰创投的领投，不仅是对薇光点亮算法能力的认可，更是对其硬件落地能力的押注。在具身智能大行其道的 2026 年，薇光点亮选择从时尚单品切入，试图在万亿级的服饰消费市场中，用AI重塑人类的审美边界。
目前，这款备受期待的“时尚魔镜”的具体参数尚未公开，但随着上亿元资金的注入，AI原生硬件的爆发点或许就在下一个清晨的更衣室里。当镜子也拥有了“灵魂”，时尚界的数字化变革才算真正拉开了帷幕。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当大多数AI创企还在聊天框里打转时，一家名为“薇光点亮”的硬科技公司已经盯上了你的试衣间。近日，该公司宣布完成超过 1 亿元人民币的Pre-A轮融资。本轮融资由红杉中国与蓝驰创投联合领投，蚂蚁战投、鼎晖投资等机构跟投，老股东九合创投也持续追投。在资本寒冬的余威下，这笔亿元融资无疑点燃了“AI+时尚”赛道的新战火。
薇光点亮的核心竞争力在于其打造的“时尚AI Agent（智能体）”产品矩阵。与传统的导购或修图软件不同，他们试图重新定义智能硬件的形态。据知情人士透露，该公司正在秘密研发首款“时尚AI原生终端”，而这个载体极有可能就是我们每天都会面对的——落地镜。
想象一下，当你站在镜子前，这面镜子不再只是反射影像，而是一个懂审美、知温度、甚至能预判流行趋势的“私人穿搭师”。它能根据你的身材数据、当日天气以及社交场合，实时给出穿搭建议。通过AI智能体的融入，原本冰冷的硬件将具备主动交互能力，彻底切入用户照镜、试衣、选品的每一个核心场景。
这种“AI硬科技+时尚消费”的跨界组合，正是吸引顶级投资机构抱团入局的关键。红杉中国与蓝驰创投的领投，不仅是对薇光点亮算法能力的认可，更是对其硬件落地能力的押注。在具身智能大行其道的 2026 年，薇光点亮选择从时尚单品切入，试图在万亿级的服饰消费市场中，用AI重塑人类的审美边界。
目前，这款备受期待的“时尚魔镜”的具体参数尚未公开，但随着上亿元资金的注入，AI原生硬件的爆发点或许就在下一个清晨的更衣室里。当镜子也拥有了“灵魂”，时尚界的数字化变革才算真正拉开了帷幕。
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