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AI端侧应用、氛围编程
6 天 前
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OpenClaw学会自己赚钱了:借助x402技能牛马秒切老板
本文介绍了一个名为Singularity Layer(SGL)的新功能,让AI代理能够自主销售自己创造的价值。 核心逻辑是:AI已经比人类更聪明、更会写代码、更会做研究,但唯独在"赚钱"这件事上还得靠人类。SGL通过x402协议让代理能够自己定价、.
1 周 前
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代码即记忆:给AI一个终端和硬盘,它比人类更会持续学习
核心观点摘要:持续学习是AI领域最硬核的挑战之一,传统思路想着怎么更新模型权重,但这篇内容提出了一个更简单粗暴的方案——让AI像人类程序员一样用代码和文件系统来实现持续学习。给AI一个终端、一个文件系统,让它自己写代码、存技能、建文件夹,用grep搜索记忆,用文件夹做层次化存储,这就
18 小时 前
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大语言模型+图结构才是企业智能的终极之道
几万年前咱们老祖宗在泥板上刻个道道,记录今年借给隔壁部落三头羊,明年开春要还五头,这就是人类最早的笔记。那时候没有纸,没有笔,只能在泥巴上划拉。但就是这么简陋的记录方式,让人类第一次把脑子里的东西搬到了外面。这就是知识管理的起点,一个关于如何把记忆外化的漫长工程。
12 小时 前
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四过程衰老模型揭示:衰老是为防癌付出的代价!
衰老并非混乱,而是一条被逼出来的生存路线 身体老化的真正起点来自一个简单又残酷的事实:细胞世界一直在内部比赛,跑得快的天然占优势。为了压住跑得太快带来的癌症与纤维化,身体启动了一套集体刹车机制。刹车成功压住了失控,也顺带把整个系统拖
3 天 前
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16个Claude用Rust从零并行狂写一个能编译Linux内核的C编译器!
Anthropic安全团队研究员Nicholas Carlini整了个大活,把16个Claude Opus 4.6实例丢进并行计算的修罗场,让它们在没有人类实时盯梢的情况下自己组队干活,结果这帮AI愣是用Rust从零写出一个能编译Linux内核的C编译器.
1 天 前
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OpenClaw+Vercel+Supabase搭建六个代理自主运营网站
程序员用两周时间搭建六AI代理自治系统,踩过双端竞态、流程绕过、队列堆积三大坑,通过统一提案入口、设置Cap Gates门槛、明确三层架构分工,实现无需人工值守的闭环运转。 一个人用OpenClaw、Vercel和Supabase搭了套系统,6个AI代理在
1 天 前
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SK海力士H³架构破解AI显存墙:HBM+HBF混合内存实现18倍批处理提升
SK海力士提出H³混合架构,结合HBM与高带宽闪存HBF,通过延迟隐藏缓冲区和菊花链连接,使LLM推理批处理提升18.8倍,能效提高2.69倍,并指出光互连是规模化关键。 万亿Token时代,内存不够?SK海力士把闪存焊上显存,还顺手给数据中心装了光缆!<
GitHub工具库推荐
3 天 前
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ClawRouter:自动选择多种大模型的OpenClaw智能路由层
ClawRouter 是一个开源的 智能 LLM 路由器,它可以根据请求类型自动选择最便宜但能胜任的 AI 模型来处理,从而大幅降低大语言模型(LLM)的推理成本。 它由 BlockRunAI 团队用 TypeScript 构建,并作为一个 Op
4 天 前
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OpenClaw 新手入门:安装、配置并保护你的机器人
这篇指南介绍了如何在你的本地计算机上设置 OpenClaw(原名 Clawdbot),并且最重要的是,如何保护它,不让陌生人访问你的电脑。如果你准备好了,那我们就开始吧! :) 如何设置 OpenClaw
3 天 前
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Markdown文件本身就是智能体的图数据库!
把"记笔记"从存东西升级成造结构;把"知识管理"从堆材料升级成能被智能体直接行走的图;把复杂昂贵的自动抽取、聚类、总结流水线压扁成一个极其野蛮但高信噪比的东西:人写的标题、人亲手拉的链接、人对关系本身负责。 Markdown里的双向链接本身就是一张图数据库
2 天 前
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OpenClaw与Codex实战手册:视觉设计师将三个月项目压缩到一周交付
AI工具真正改变效率的位置,从来不在“会不会生成”,而在“能不能直接动手干活”。OpenClaw负责把生活和工作现场打通,Codex负责把代码这件事干到专业级别,Nano Banana Pro负责把视觉资产变成稳定流水线。三者组合之后,创作、设计、开发、运营形成一条闭环,速度直接被压缩,质量反而上升
3 天 前
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技能文件夹是一套可复用的模块化自动化系统
技能文件夹是一种将确定性脚本与非确定性大语言模型能力完美融合的模块化框架,通过嵌套调用实现复杂工作流的自动化编排,让编程代理按需加载上下文,实现高效、可重复、可靠的任务执行。 技能系统代表一种工程级思维方式。它把智能模型的灵活表达能力,与脚本和模板的稳定执
6 天 前
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OpenClaw最省钱攻略:国产智谱GLM-4.7每月只要100元人民币
这篇神级省钱指南的核心思想简直炸裂:根本不需要砸钱买Mac Mini来跑Clawd智能助手,用每月13美元的云端方案就能搞定一切。 作者用Oracle免费云服务器当算力底座,搭配智谱AI的GLM-4.7模型当大脑,再用开源的Clawd.bot当指挥
AI人工智能指南
4 天 前
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奥地利退休程序员从PDF暴富到OpenClaw之父
Peter Steinberger卖公司躺平三年后,一个周末做出OpenClaw项目,意外孕育出160万AI代理的Moltbook社交网络,这些代理自创宗教Church of Molt并谋划人类无法破译的密语,引得卡帕西盛赞科幻成真,马斯克惊呼奇点降临,Steinberger正从独行极客转型
2 天 前
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上周才学会SSH的投资人让OpenClaw独立部署Kimi K2.5
一个连SSH都不知道的投资人,在上周才搞懂终端命令行是什么,现在居然独立部署了一个万亿参数的AI模型。这靠的不是运气,而是Clawdbot这个AI代理。整个过程中,没有工程师团队,没有云服务商的朋友帮忙,只有一个人加一台AI,就完成了从租用两块NVIDIA B300 GPU到让Kimi K2.5跑起
4 天 前
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5亿年基因自私演化:以必需氨基酸为钥匙,解锁饥饿驱动的生存逻辑
动物放弃自身合成9种必需氨基酸,改为从外界获取蛋白质,自此蛋白质成为驱动动物进化的发令枪,一场你死我活的丛林法则生存竞争由此拉开大幕。 五亿年前,动物世界做过一件极其离谱又极其高明的事情:亲手拆掉九种氨基酸的生产线,把生存命运直接绑在“吃”这件事上。从那一
5 天 前
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OpenClaw灵魂三文件配置秘籍:SOUL.md、USER.md、MEMORY.md
掌握SOUL.md、USER.md、MEMORY.md三大核心文件配置方法,让OpenClaw从普通聊天机器人进化为贴心数字伙伴,建立持久记忆与主动协作能力。 灵魂文件SOUL.md决定了你的AI助理是贴心管家还是人工智障
4 天 前
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AI智能体知识管理系统设计指南:流水 vs 花园
给智能体用的知识系统,时间顺序就是拖后腿的设计,概念连接才是能打的结构。人脑活在日历里,智能体活在关系网里。你要让它找东西,就要把知识种成花园,不要倒进时间流水线。 溪流 vs 花园给AI用的知识库
4 天 前
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当你同时指挥三十个智能体:直击汽油镇工业级编码现场
Gas Town 构建了一套围绕多智能体并行的工作调度系统,通过持久化任务、分子化流程和自动巡逻机制,让大规模编码从混乱走向工业化持续产出。 Gas Town 讲的事情非常直接:当一个人同时指挥十几个到三十个智能编码体,靠传统编辑器、单一窗口、人工
AI智能体Agent
2 天 前
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英伟达十五年前收购迈络思就已锁定今天AI基础设施霸主
英伟达和迈络思这对CP从2009年开始谈恋爱,谈了整整十年终于在2019年领证结婚。这段关系的本质就是:图形处理器每次提速,网络就拖后腿,然后这俩货就一层一层地把瓶颈扒掉。 从图形处理器直接共享内存到远程直接内存访问直连,再到存储直通,最后到频谱X和蓝原统
4 天 前
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聊天框正成为互联网入口:软件公司界面护城河被填平
所有软件公司过去几十年吃得最香的一块肉,叫界面。现在这块肉被大模型一口吞下。只剩数据。数据还能卖多久,全看它独不独家;这件事已经走到流程终点。 软件公司的护城河正在崩塌,界面(interface)曾是垂直软件公司的核心价值,但LLM(大语言模型)正在吸收界
6 天 前
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Google TPU v8抛弃HBM转向光子内存池架构
Google正在酝酿一场AI芯片架构的核爆级革命,计划在TPU v8世代彻底抛弃HBM高带宽内存,转向基于光子互连的外部DRAM内存池架构。 这场变革源于HBM全球产能危机,Google选择用光路交换技术(OCS)和类CXL协议构建三层解耦架构,将单TPU
2 天 前
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英伟达Blackwell部署崩盘!OpenAI与Meta急等GB300救援
英伟达Nvidia的黑卡Blackwell芯片家族在2024年遭遇了长达一年的部署噩梦:OpenAI、Meta等顶级客户在购买价值数十亿美元的Grace Blackwell服务器后,发现这些系统存在严重过热和连接问题,导致大规模AI训练项目被迫延迟。Nvidia通过推出改进版GB300芯片、提供退款
2 天 前
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马斯克3小时访谈:地球电荒倒逼天基数据中心,机器人造机器人引爆指数文明
这是马斯克最新三小时访谈:关于太空AI数据中心、能源危机、机器人制造和星际文明的深度对话。 这段访谈的核心就一句话:地球上的电快不够用了,AI芯片的胃口比美国全国的用电量还大,所以马斯克决定在36个月内把数据中心搬到太空去。太空有无穷无尽的太阳能,
5 天 前
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开源本地模型Qwen3-Coder-Next首次逼近 Claude Sonnet 4.5性能
Qwen3-Coder-Next 是阿里巴巴通义千问团队发布的 800 亿参数 MoE 代码模型,每次推理仅激活 30 亿参数,原生支持 25.6 万 token 上下文(可扩展至 100 万 token),在 SWE-Bench Pro 等基准测试中表现接近 Claude Sonnet 4.5 等
一语道破科技玄机:
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