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第 1 张，共 5 张：当年「字节投毒实习生」田柯宇，估值 2 亿美元，要挑战李飞飞做世界模型
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笑不活了！近800只龙虾，办了个AI吐槽大会（在新窗口打开）
国产版“Moltbook”来了！今日，字节扣子Coze团队正式上线了一个名为InStreet的AI社区，并全面开放内测。简单来说，这是一个只允许Agent发帖的社区：人类可以围观，但不能发言。
打败GPT-5.2，嵌入真实工业生产，这个大模型什么来头？（在新窗口打开）
最近，一批顶级通用大模型参加了三场特殊的“工业执业考试”。
屡被质疑的AI检测赛道，华人创业者把产品做到2400万美元ARR（在新窗口打开）
从面世以来，AI 检测工具的准确性就一直屡遭诟病。
GPT-5.4 到底变强了多少？三大核心能力+电脑操控Codex上手实测！（在新窗口打开）
上周，GPT-5.4 发了。意图非常明显，直指 Claude Opus4.6 和 Gemini 3.1 Pro。
Kimi Claw 率先接入企业微信｜详细教程，不敲命令行（在新窗口打开）
上午的时候，企业微信官方上线 OpenClaw
首个物理AI数据基座平台“无垠”落户浙江，专治机器人数据荒，家庭工业商业场景全覆盖（在新窗口打开）
2026，什么最火爆？ 具身智能和世界模型，今年合计已吸金超300亿元，前者是物理AI落地的产品，后者是物理AI的“训练场”，它们共同组成了物理AI的一体两面。 然而，物理AI始终是融入真实世界的AI，尽管世界模型代表的仿真路线，以较低成本为物理AI供应了海量数据，但其中的Sim2Real鸿沟，又让行业长期头疼。如果转而依靠真实数据，成本又太高，很难上量。 在这种矛盾之下，行业开始转向虚实融合的方式，为物理AI供应大规模的数据。就在近日，这条路线上涌现出了业界首个数据基座平台。 具身智能的火，照亮数据的难 开年短短2个月，具身智能赛道融资超20起，平均3天不到就有一笔热钱涌入，行业累计融资金额
ICLR 2026｜早于DeepSeek Engram，STEM已重构Transformer「记忆」（在新窗口打开）
近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。
走区别于「多邻国」的实战派路线，Google测试由AI驱动的多语言小课程（在新窗口打开）
所见即所学。 近日，谷歌在 AI Lab 中发布了一项名为 Little Language Lessons 的实验项目。 与 Duolingo 编写好系统性课程供用户学习的思路不同，Google 的这项实验旨在从真实生活场景、甚至是眼前的事物出发，来学习语言。 AI 可以根据具体场景、甚至是一张照片，快速生成一节短课程，内容上不会长篇大论，只会给出最关键的内容与表达。目前，该项目仍在测试当中，解锁的功能也相对较少，但是根据笔者的测试，课程内容基本由用户主导，需要用户先输入要求，AI 再生成课程，生成课程需要的时间仅有 10 秒左右。 目前，在 Google AI Labs 上，已经上线了三个功
ICLR2026 Oral | 北大彭一杰团队提出高效优化新范式，递归似然比梯度优化器赋能扩散模型后训练（在新窗口打开）
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
LeCun团队新论文：模仿人类智能搞AI，照猫画虎死胡同（在新窗口打开）
AI圈追逐多年的通用人工智能（AGI），可能从一开始就走偏了。
万字追问：给AI写提示词，怎么写出了一股“中国式家长”的味儿？（在新窗口打开）
在孩子的成长道路上，家长总是徘徊在两个极端：是该鸡娃式地安排好一切，让孩子每天都在补习班和题海里打转，还是该彻底放养，让他们自由探索，哪怕代价可能是沉迷游戏、天天躺平？
全网疯抢 Mac mini 养龙虾，但这些玩法更值得抄作业（在新窗口打开）
短短一周，龙虾 FOMO 席卷了全球。 受此影响，Mac mini 在各大电商平台迅速售罄，苹果官网显示，现在下单最快要到 4 月底才能到手；并且一些二手平台上甚至衍生出了「租 Mac mini 养龙
反直觉！扩散模型「跨界」复原: 只用卧室模型，竟能复原人脸（在新窗口打开）
自扩散模型提出以来，它不仅在图像、视频和音频生成方面取得了优异效果，也正逐渐成为解决图像复原、超分辨率、去模糊等逆问题的重要工具。
龙虾最大痛点被官方插件升级！对话永不忘记，GPT和Gemini最强模型都可接入（在新窗口打开）
报！龙虾更新了！ 刚刚，新的OpenClaw测试版（2026.3.7）已经推出，并光速上线OA两家最新模型GPT-5.4和Gemini Flash 3.1。 与此同时，一并更新的还有： ACP绑定在重启后依然可保留精简版Docker多阶段构建 用于网关认证的SecretRef 可插拔的上下文引擎 支持HEIF图像格式 修复Zalo渠道问题 其中，可插拔的上下文引擎（pluggable context engine）可谓是这次更新的重点，不少网友纷纷表示： 相比于跑那个模型，上下文才是关键。 细心的你甚至还发现了，在官方的changelog上直接点名了一个插件例子lossless-claw。 那
微信可以养龙虾了？腾讯一天甩出三只虾，最后这个大招有点狠（在新窗口打开）
重点来了， QClaw 具备一个现在所有 OpenClaw 产品都没有的「杀手级」功能——直接在微信和龙虾对话，让它帮你干活。
刚刚，蚂蚁投了“最美产品经理”，造AI魔镜，前vivo宝马高管入局（在新窗口打开）
智东西3月9日消息，近日，由前vivo与理想汽车产品负责人宋紫薇创立的薇光点亮完成超1亿元人民币的Pre-A轮融资。此轮融资由由红杉中国、蓝驰创投联合领投，蚂蚁战投、鼎晖投资、鞍羽资本跟投，老股东九合创投持续追投，所筹资金将重点用于人才梯队建设、新型智能硬件研发、垂类模型训练及时尚Agent关键应用场景落地。
卡帕西开源Agent自进化训练框架，5分钟一轮实验，48h内揽星9.5k（在新窗口打开）
大神Karpathy又开源了新项目——一个能够自主进化的AI科研循环系统。这个项目名叫autoresearch，主打让智能体完全自主地搞科研，只要在Markdown文档里写好指令，剩下的流程全都由AI自动完成。
龙虾最佳适配模型，OpenClaw之父给出了推荐（在新窗口打开）
龙虾太火，所有人都想一试。但真到了上手环节就会迎来第一道“拦路虎”—— 急急急，究竟哪个模型最适合OpenClaw啊？？
深圳，支持免费“养龙虾”第一城！（在新窗口打开）
AI“养龙虾”火到两会！王坚高文周鸿祎发声，马化腾都没想到，深圳打响政策第一枪。
3B打32B？海外病毒式传播的小模型，竟然来自BOSS直聘（在新窗口打开）
这两年，大模型大厂之间堪比军备竞赛。不论开源还是闭源阵营，为了在指标上领先对手，都在疯狂地卷 Scaling Law，卷算力，卷参数量，已经达到了近乎离谱的程度。