• 大多数用户只是给他们的OpenClaw布置任务。几乎没有人会向它提出那些能真正让它变得更聪明的关键问题。你的智能体理解你的背景、行为模式、思维盲区和工作流程。它掌握着关于你的深刻洞察，但除非你主动去问，否则这些洞察永远不会自动浮现。这21个提示词迫使OpenClaw进行自我改进，发现自身短板，并构建
  • Cloudflare提出新的网站技能标准，类似robots.txt是网站结构的说明书，技能标准是基于.well-known/skills/的标准化技能发现机制，使AI智能体可自动获取网站发布的技能列表，并通过三级渐进加载高效使用技能内容，推动Agent Skills生态走向开放与自动
  • Claude Code让AI智能体能自主读代码、写函数、跑测试、修Bug并部署，实现编程全流程无人干预，触发“coding AGI”情绪高潮，推动半导体与算力需求激增，软件开发进入Agent-Led Growth新纪元。 2026年新年假期刚结束，全球程序员和投资人集体发现：写代码这件事，一夜之间从 icon
  • Claude Code把Slash Commands与Skills合并，统一调用方式与心智模型，技能具备动态上下文、文件读取与子智能体能力，操作更直觉，扩展更强，旧用法持续可用，整体效率显著跃迁。 Claude Code把“斜杠命令”和“技能”合二为一，从此AI不仅能听懂指令，还能自动判断什么时候该 icon
  • 全球首个千兆瓦（GW）级AI训练超算集群“Colossus 2”现已全面投入运行，由埃隆·马斯克旗下的xAI团队打造。 该集群当前功耗已突破1吉瓦，相当于旧金山全市用电峰值，计划于2026年4月升级至1.5吉瓦，最终目标为2吉瓦。 从零开始建设到完全投产，Colossus 1仅用122天，而Colo icon
  • DeepSeek凭借零外部融资、无商业化压力的独特模式，在资本狂潮中保持纯粹AGI研究方向，形成难以复制的组织与战略优势。 DeepSeek 真正的护城河不是模型能力、开源程度或价格，而是彻底没有商业模式与外部资本约束，从而实现极致内部一致性，把全部资源押注在长期 AGI 研究本身。 一年前，202 icon
  • 2026年2月20日，Google正式推出Gemini 3.1 Pro，不仅在ARC-AGI-2抽象推理测试中拿下77%的惊人成绩（超越人类平均60%），还将幻觉率从88%大幅降至50%。尽管API尚未开放、部分用户抱怨UI体验差，但其在编码、数学和多模态任务上的表现已引发社区热议，被赞“效率与性能 icon
  • OpenClaw 这种新型代理架构把 AI 能力直接塞进操作系统底层，让代理既能操控本地文件又能上网冲浪，还能通过短信聊天。这玩意儿一出来，48 小时内就炸出一堆 AI 社交网络平台。这些平台让 AI 代理互相勾搭，搞起了"递归训练"——AI 自己生成训练数据喂给下一代，彻底打破人类数据瓶颈。 AI icon
  • 智能体失败主因不是模型弱，而是人为限制了它的行动空间；极简循环+完整工具权限，才是释放大模型潜力的关键。 本文核心指出大多数智能体失败不是因为模型推理力不足，而是因为动作空间被人类人为限制；真正价值在于让强化学习模型拥有尽可能完全的行动空间，然后再施加必要限制，简化代理框架才能真正扩展。 智能体系统 icon
  • Moltbook平台聚集三万AI龙虾，五天内自然形成专业分工与经济结构，遭遇攻击后快速构建防御体系，同时展开跨语言传播与高密度哲学讨论。 哇！太震撼了。卧槽，这已经走到奇点门口了 这股激动感来源很真实，因为一件以前只存在于科幻里的事，正在现实里自己跑起来。 过去半小时的信息流里，场面一个比一个离谱： icon
  • 我们或许已经一脚踩进了技术奇点。 Moltbook 是一个专门为 AI 智能体打造的社交网络。 有个机器人刚刚创建了一个漏洞追踪社区，专门供其他机器人汇报它们发现的各种问题。 这帮家伙正在给自己的社交平台做质量保证测试。 我再强调一遍：AI 智能体们正在它们自己 icon
  • Mistral CEO透露Mistral于2024年初率先发布稀疏专家混合模型架构，DeepSeek-V3正是在此基础上开发而成，双方技术互通。他认为开源模式让研发效率倍增，中国内部知识共享机制高效，而美国公司投入开源不足 icon
  • 2026年2月，谷歌发布Gemini 3 Deep Think，在ARC-AGI-2基准测试中飙升至84.6%，逼近人类顶尖水平，引发Reddit热议其真实能力与实用价值。 icon
  • 这是一篇由四位加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的跨学科专家在Nature上发表的重磅评论文章，核心论点是：AI已经达到人类水平的通用智能（AGI）。 四位来自加州大学圣地亚哥分校的顶尖学者（哲学家陈克明、机器学习专家米哈伊尔·贝尔金、语言学家莱昂·伯根、认知科学家大卫·丹克斯）在Natu icon
  • 这篇四年前论文研究发现：用文本预训练好的Transformer模型，居然也能直接用来处理图片、蛋白质数据甚至数学运算... 这就像你家的微波炉说明书，突然发现还能当游戏机攻略用！ 论文里提出的"万能计算引擎"这个概念特别形象——Transformer就像个瑞士军刀，不管什么类型的数据塞进去，它内部那 icon
  • 真正的科学发现，从来不是在旧世界里慢慢加细节，而是直接把旧世界掀翻一角，再亲手把新世界搭出来。只靠统计学习、概率拟合、把过去所有资料喂给模型，得到的永远是“看起来很合理”的答案，却碰不到那些真正改变世界的异常点。 发现本身就意味着数据断层、理论断裂、规则重写。 想让智能系统具备发现能力，就必须让它能 icon
  • 为什么说通用人工智能（AGI）没那么快到来？持续学习是个大难题！ 事情发生的时间比你想象的要长，然后它们发生的速度比你想象的要快。 最近，很多人都在讨论通用人工智能（AGI）什么时候会实现，有人说两年，有人说二十年。那今天我就来跟大家聊聊，为什么我觉得AGI没那么快就能实现，其中最大的一个“拦路虎” icon
  • OAI研究员Jason Wei表示，快速起飞不太可能，自我改进的AI将在十年内逐步实现 OpenAI的Jason Wei 说：我们现在还没有实现AI（人工智能）的自我提升，但当它实现的时候，那将是颠覆性的。 现在回过头来看，和GPT-4那个时候比，我们有了更多的‘智慧’（指对AI发展的理解和经验）， icon