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天选Windows打工AI来了!实测完Claude Cowork国产版:超顶
硅谷Claude Cowork出圈后,国产昆仑万维Skywork桌面版登场。它支持模型自由切换、海量Skills集成,实测任务完成率高、速度快、有自纠错机制,依托上下文能力升级,是国产AI创新力量的展示。
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。
天下苦CUDA久矣,又一国产方案上桌了
AI开发中,国产硬件增多,但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生,它能开发高性能算子,在昇腾芯片测试中表现出色,还能助力模型在国产平台高效迁移,限时免费内测。
Github 7万星的Clawdbot实测:用国产模型做心脏,躺在床上指挥电脑干活。
本文实测了Github 7万星的Clawdbot(现叫Moltbot),介绍其能在本地运行,可多平台交互,有持久记忆、能控制浏览器等特点,还说明了安装配置过程,指出它虽有不足但想象空间大。
拒绝计算“一视同仁”!Elastic Attention:让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高,现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention,引入轻量级Attention Router,具备动态路由等亮点,在主流模型测试中效果好。
Claude Cowork唱罢,开源Clawdbot登场!
本文介绍开源专属个人AI助手Clawdbot项目,已33.7k Star。阐述其功能,如整理文件、处理邮件等;对比与Claude Cowork异同;还探讨个人AI助手生态系统架构,认为它代表未来AI应用落地方向。
卢宗青团队新作:人类先验打底,统一动作对齐,通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线,系统性解决多形态平台部署问题。
真·开外挂!MIT新研究:架构0改动,让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM,不改动模型架构,让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”,实验显示其处理规模超前沿模型,复杂任务优势显著,多数场景性价比高。
Nature 正刊收录!清华 FIB 实验室揭示:AI 提升科学家个人影响力,却收缩科学整体探索空间
清华大学 FIB 实验室牵头研究表明,AI 在自然科学应用广泛,提升科学家个人影响力,但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据,还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。
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。