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全民拜龙？我看是大厂“套壳大战”搞疯了

OpenClaw是开源AI Agent框架，引发全民热潮，中国大厂纷纷推出套壳产品。国产套壳产品上手难度低，但也存在问题。傅盛基于此养出AI团队，猎豹移动市值涨24%。不过，OpenClaw存在安全问题，背后是Token入口争夺战。

文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。

本文分享腾讯AI原生研发的真实案例，指出AI Coding产能提升后，最大瓶颈已非模型能力，而是现有研发治理体系与人的注意力适配问题，同时预告2026奇点智能技术大会的行业实践分享。

在 QCon 全球软件开发大会上，支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人，生成式数字人成本低、易控制，但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源，经优化推理速度可提升。

阿里发布总参数超万亿的Qwen3 - Max - Thinking，预训练数据规模达36T Tokens。在多项权威测试中表现优异，能与顶级闭源模型竞争。引入两项核心创新，千问App等已上新，网友认可其能力与更新速度。

近期多家A股芯片公司Q3财报亮眼，受益于端侧AI推进。端侧AI优势多，吸引科技巨头布局，但落地有挑战。技术进步使大模型轻量化，手机与AI眼镜较热。其发展面临应用、技术、生态等问题，也有隐私保护方案。

小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。

本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。

文章探讨小红书上AMA形式爆火的原因。它与Reddit不同，得益于小红书平权分发、垂直推荐、轻量化设计等特点。AI圈因开源精神成首批用户，AMA为双边提供价值，还让小红书向专业领域拓展。

海豚君通过产业链核心公司报表研究AI投资是否到泡沫阶段及原罪。指出AI产业初期利润分配不均，上游获利多。还分析各环节风险，如英伟达怕需求下滑，云服务商有成本和产能风险，OpenAI成本高、亏损大。产业链巨头开始博弈定价权。