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别跟风买Mac Mini了！国产算力跑OpenClaw，只需5分钟
最近，Clawdbot爆火，OpenClaw仓库Stars涨至13万，但运行它消耗大，很多人用Ollama拉取本地模型。不过，Ollama只支持部分生态，国产芯片用户面临挑战。2026年2月2日开源的玄武CLI可解此难题。
Clawdbot为何大火？
LLM记忆问题是业界难题，Clawdbot采用极简方式破解，用写Markdown实现记忆。其记忆系统优势明显，如极简易用、透明可控等，但也有劣势，像数据扩容能力有限、功能扩展性不足等。
科学界爆发AI认知污染！1年狂投50篇论文，ICLR投稿20%AI生成
如今AI正污染科学界，出现幽灵引用、虚假数据和图片等问题。论文工厂用模板量产造假论文，审稿人用AI应对，作者还用密令操控AI审稿。预印本平台投稿量暴涨，可能沦为垃圾场，引发认知污染。
1.8K Star！又挖到一款超酷的 Claude Cowork 开源平替，而且比 Cowork 更快更省！
Anthropic 发布 Claude 的 Cowork 能力后成热门，但高额费用和封闭策略让普通人却步。现推荐开源替代方案 OpenWork，它免费开源，速度快、省 Token，还引入安全隔离机制，功能丰富。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。
Nature发表、Science点赞！清华揭秘AI让科学家走捷径却让科学走窄路
清华大学基于超4100万篇论文研究发现，AI虽提升科学家个人产出与职业进程，却使科学探索领域变窄固化。研究发表于Nature，被Science深度报道，揭示了AI在科学发展中的利弊。
刚刚，Cursor分享了他们使用Agent Coding 的最佳实践
Cursor分享了使用Agent Coding的最佳实践。编码Agent正改变软件构建方式，需理解其工作原理并形成新使用范式，文中还介绍了规划、管理上下文、扩展Agent等多方面的操作方法与策略。
Manus走了，原生Agent登场：“AI助手”的第三次重新定义
文章回顾“AI助手”三次预期校准，指出Manus完成Agent启蒙使命，随后分析Agent发展现状，提到其将从炫技到日常，还指出Chat时代落幕，中国模型创业者正加速，探索谁能成“中国的Anthropic”。
端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统
北京大学王勇涛团队提出新型自动驾驶系统 KnowVal，通过感知与知识检索模块协同实现视觉 - 语言推理。它构建驾驶知识图谱，有价值模型用于轨迹规划，实验在多基准测试表现佳，还通过定性分析验证效果。
革了程序员再革打工人：Anthropic发布Cowork，Claude Code走进数字办公自动化
Anthropic发布Cowork，让Claude Code走进数字办公自动化。Cowork是Claude Code理念延伸，能让普通用户驾驭强大代理能力，还能跨应用协作。不过使用时要警惕赋予权限、提示注入等风险。