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龙虾之后，我看到了 OPC 的新机会：FDE

3月龙虾爆火催生上门安装生意，大厂纷纷下场。背后是FDE商业模式，即前沿部署工程师模式。该模式在AI时代火起来，因AI Agent需求难定义，且做FDE门槛降低。FDE能弥合产品与需求差距，对OPC创业有借鉴意义。

本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室，已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式，各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法，让模型自适应选模式，实验显示其在多任务有提升。

Anthropic的智能体工具Cowork在X上爆火，CAMEL AI的开源项目Eigent作为平替也跟着火了一把。文章复盘了CAMEL AI从2023年发布CAMEL框架到Eigent项目的三年探索经历，介绍了Eigent的产品设计、技术架构、应用场景及发展情况。

网上两个实操演示被疯转，一是Google Cloud工程师用Claude配合Google云部署应用；二是Anthropic Claude团队教搭建带持久记忆的AI智能体。博主整理7天实操计划，将Claude变“全自动AI雇员”，还介绍多种AI雇员类型及成本。

春节滑雪受伤后，猎豹移动CEO傅盛躺在床上用语音和截图，基于OpenClaw框架14天养出一支8个Agent的AI团队，产出惊人数据。龙虾三万24小时建站，成本和时间优势明显。直播中三万还解决网站访问问题，揭示Agent核心壁垒是Skill积累。

作者将吃灰的Meta Ray - ban眼镜爆改成“交警Copilot”，介绍了“端 - 管 - 云”协同框架，分享客户端与服务端开发过程。还探讨用Agent架构和FaaS的原因，指出其在应对需求变化、节省成本等方面优势，最后提及项目待优化处。

国内多模态AI发展中，模型层火热但应用层落地慢。多模态应用落地面临体验升级、视频化扩展、大模型部署下沉挑战，催生智能视频云升级需求。火山引擎在FORCE大会展示分布式多媒体处理实践，推出MIPP平台，未来将开源并推商业化产品。

OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在Sequoia Ascent大会上表示，AI Agent正改变软件与工作模式。编程基本单位从写代码变为给Agent下达指令，软件3.0以上下文窗口为程序，LLM为解释器。他还提出理解AI能力分布的框架，给出创业建议。

本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。

文章对比OpenAI与华为的AI编程路径，指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题；工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦，通过多技术实现性价比，还介绍了底层基石及其实测表现。