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豆包手机MWC海外首秀：系统级权限成双刃剑，AI手机生态边界在哪？
在 2026 年的巴塞罗那MWC世界移动通信大会上，聚光灯不仅打在了折叠屏和卫星通讯上，一款名为“M153豆包AI手机”的预览版成为了全场争议的焦点。这款由字节跳动与中兴通讯联手打造的硬件，凭借其“深度融入系统底层”的能力，展示了跨应用自动化的惊人效率。然而，这种近乎“上帝视角”的操作模式，也瞬间引发了科技大佬们的隔空交火。
据现场消息，腾讯CEO马化腾在评论这款产品时表现出了极大的审慎，公开对其安全性提出质疑。争议的核心在于，豆包AI手机为了实现像人类一样跨应用处理任务，必须获取安卓系统中的高危权限。这意味着AI不仅能看清你的屏幕，还能代替你点击按键、调取数据。这种“越位”操作，究竟是提升效率的利器，还是潜伏在系统深处的隐私黑洞？
对此，豆包方面迅速回应，强调所有操作均严格遵循用户授权。但在合规性专家看来，事情并没有那么简单。当AI开始跨应用“接管”手机，不仅涉及隐私泄露的风险，还可能动了其他App平台的利益蛋糕，引发数据安全与平台开放性之间的利益冲突。
北京春田知韵科技有限公司（字节旗下大模型主体）所主导的这次尝试，实际上触碰了AI时代手机创新的“无人区”。未来，AI手机的知识产权制度、保护方式以及生态治理，都需要在创新效率与用户安全之间寻找到一个新的平衡点。
豆包手机的案例像是一面镜子，映照出业界在追求“系统级智能”时的集体焦虑：在我们将手机彻底交给AI管家之前，谁来为我们的数字边界站岗？这场关于底层生态的搅动才刚刚开始。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在 2026 年的巴塞罗那MWC世界移动通信大会上，聚光灯不仅打在了折叠屏和卫星通讯上，一款名为“M153豆包AI手机”的预览版成为了全场争议的焦点。这款由字节跳动与中兴通讯联手打造的硬件，凭借其“深度融入系统底层”的能力，展示了跨应用自动化的惊人效率。然而，这种近乎“上帝视角”的操作模式，也瞬间引发了科技大佬们的隔空交火。
据现场消息，腾讯CEO马化腾在评论这款产品时表现出了极大的审慎，公开对其安全性提出质疑。争议的核心在于，豆包AI手机为了实现像人类一样跨应用处理任务，必须获取安卓系统中的高危权限。这意味着AI不仅能看清你的屏幕，还能代替你点击按键、调取数据。这种“越位”操作，究竟是提升效率的利器，还是潜伏在系统深处的隐私黑洞？
对此，豆包方面迅速回应，强调所有操作均严格遵循用户授权。但在合规性专家看来，事情并没有那么简单。当AI开始跨应用“接管”手机，不仅涉及隐私泄露的风险，还可能动了其他App平台的利益蛋糕，引发数据安全与平台开放性之间的利益冲突。
北京春田知韵科技有限公司（字节旗下大模型主体）所主导的这次尝试，实际上触碰了AI时代手机创新的“无人区”。未来，AI手机的知识产权制度、保护方式以及生态治理，都需要在创新效率与用户安全之间寻找到一个新的平衡点。
豆包手机的案例像是一面镜子，映照出业界在追求“系统级智能”时的集体焦虑：在我们将手机彻底交给AI管家之前，谁来为我们的数字边界站岗？这场关于底层生态的搅动才刚刚开始。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，一份名为“OpenClaw AI Agent 小龙虾能力排行榜”的最新评测结果在AI圈刷屏。该榜单专注于真实场景，专门测试各大主流大模型在OpenClaw框架下执行实际编码任务的成功率，为开发者挑选AI Agent提供了硬核参考。
标准化测试方法揭秘
本次评测采用一套统一的OpenClaw Agent任务集，通过自动化代码检查结合LLM智能评审的双重机制进行打分，确保结果客观、可复现、零人工干预。所有模型均在相同框架、相同任务难度下公平竞技，真正衡量“谁能真正把代码写对、跑通”。
前三强震撼出炉
根据最新榜单，前三名依次为:
1. Gemini3Flash Preview
2. MiniMax M2.1
3. Kimi K2.5
这三款模型在复杂编码Agent任务中表现出色，成功率遥遥领先，展现出极强的实用落地能力。
Claude家族集体爆发
紧随其后的是Claude Sonnet4.5、Gemini3Pro Preview、Claude Haiku4.5以及Claude Opus4.6。其中，Claude家族三款模型成功率全部突破90%，成为本次评测的最大赢家，充分证明其在长链路、多步推理编码任务中的稳定统治力。
GPT-5.2与DeepSeek表现意外
与Claude家族的强势形成鲜明对比，GPT-5.2本次仅取得65.6%的成功率，排名大幅落后;而DeepSeek V3.2则稳定在82%左右，处于中游水平。这一结果也再次提醒业界:参数规模与实际Agent能力并非完全正相关，框架适配与任务执行效率才是王道。
AIbase点评
OpenClaw“小龙虾”排行榜用最硬核的编码实战，揭开了当前大模型在Agent时代的真实实力差距。无论你是开发者还是企业AI负责人，这份榜单都值得立刻收藏参考。AIbase将持续追踪OpenClaw框架及各大模型的最新动态，欢迎关注我们获取第一手评测解读!
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
M4 算力机密被破解！Claude 立大功，你的 Mac mini 竟是隐藏的“训练怪兽”？
一直以来，苹果的神经引擎（ANE）都被严密地封锁在“仅限推理”的铁幕之后。但在2026年的今天，这道围墙被推倒了。近日，工程师 Manjeet Singh 联手Claude AI，成功通过逆向工程破解了M4芯片ANE 的算力机密，向世界证明:你的 Mac mini 不止能“养龙虾”，它甚至能直接用来训练 Transformer 模型!
这次突破的核心在于绕过了臃肿的CoreML框架。Manjeet Singh 在Claude的辅助下，深入 MIL 语言与 E5二进制的迷雾，成功实现了对ANE硬件的直接操控。实验数据令人震惊:在 M4芯片上运行单层 Transformer，其峰值能效比竟然高达6.6TFLOPS/W，这一数据是专业级显卡 A100的80倍，更是 H100的50倍以上。
长期以来，业界普遍认为 NPU 无法胜任训练任务，是因为硬件不给力。但这次“暴力破解”撕开了真相:硬件从来不是瓶颈，苹果的软件限制才是。现在，开发者已经能够在Mac mini上实现 Stories110M 模型的完整训练，且整机功耗竟然低至不到1瓦特。
这意味着，AI 革命的门槛正在发生剧变。过去动辄数万美元的算力账单，在M4芯片的极限能效面前显得像个笑话。对于独立开发者和家庭实验室来说，昂贵的 GPU 集群不再是唯一选择，你桌面上的那台小巧机器，正变身为能低成本迭代大规模模型的超级电脑。
尽管目前利用率仍有提升空间，且存在不小的工程挑战，但大门已经敞开。正如开发者所言，这种人机协作的逆向探索，让我们看到了端侧 AI 训练的曙光。未来，你手中的MacBook或许不再只是消费工具，而是一个随时随地进化的私密大脑。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
一直以来，苹果的神经引擎（ANE）都被严密地封锁在“仅限推理”的铁幕之后。但在2026年的今天，这道围墙被推倒了。近日，工程师 Manjeet Singh 联手Claude AI，成功通过逆向工程破解了M4芯片ANE 的算力机密，向世界证明:你的 Mac mini 不止能“养龙虾”，它甚至能直接用来训练 Transformer 模型!
这次突破的核心在于绕过了臃肿的CoreML框架。Manjeet Singh 在Claude的辅助下，深入 MIL 语言与 E5二进制的迷雾，成功实现了对ANE硬件的直接操控。实验数据令人震惊:在 M4芯片上运行单层 Transformer，其峰值能效比竟然高达6.6TFLOPS/W，这一数据是专业级显卡 A100的80倍，更是 H100的50倍以上。
长期以来，业界普遍认为 NPU 无法胜任训练任务，是因为硬件不给力。但这次“暴力破解”撕开了真相:硬件从来不是瓶颈，苹果的软件限制才是。现在，开发者已经能够在Mac mini上实现 Stories110M 模型的完整训练，且整机功耗竟然低至不到1瓦特。
这意味着，AI 革命的门槛正在发生剧变。过去动辄数万美元的算力账单，在M4芯片的极限能效面前显得像个笑话。对于独立开发者和家庭实验室来说，昂贵的 GPU 集群不再是唯一选择，你桌面上的那台小巧机器，正变身为能低成本迭代大规模模型的超级电脑。
尽管目前利用率仍有提升空间，且存在不小的工程挑战，但大门已经敞开。正如开发者所言，这种人机协作的逆向探索，让我们看到了端侧 AI 训练的曙光。未来，你手中的MacBook或许不再只是消费工具，而是一个随时随地进化的私密大脑。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
火山引擎于2026年3月9日宣布正式上线 ArkClaw，这是一款开箱即用的云端 SaaS 版 OpenClaw 平台，旨在解决 AI Agent 在实际应用中面临的环境配置复杂、Token 消耗过高以及会话状态不稳等核心痛点。作为系统级执行工具，ArkClaw 实现了7×24小时在线的 AI 助手服务，标志着生产级 Agent 任务从复杂的开发者环境向零门槛的商业化应用迈进。
在技术生态方面，ArkClaw 深度整合了“火山方舟”模型平台，原生协同 Doubao-Seed-2.0系列、Kimi2.5、MiniMax2.5及 GLM 等主流大模型，尤其在配合 Doubao-Seed2.0Pro 执行复杂任务时表现出显著的逻辑一致性。
功能维度上，该产品深度适配飞书办公套件，支持日程预定、多维表格管理及复杂文档生成，并兼容 LUI 与 Terminal 双模式。针对数据安全需求，ArkClaw 内置了 Skills 安全扫描机制并直连网盘长效存储，确保了企业级应用的可靠性。
目前，火山引擎已针对“Coding Plan”订阅用户开放抢先体验:Pro 版用户可直接同步使用，Lite 版用户则享有7天免费试用期。此外，官方计划于本周四在京沪广深等七城联动举办线下活动，进一步推广其 Agent 构建生态。ArkClaw 的推出不仅简化了 Agent 的部署链路，更通过云端工程化手段降低了先进模型进入生产流程的摩擦成本，预示着 AI 应用将加速从单一对话向复杂任务自动化的代际跨越。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克：特斯拉有望率先推出“具身”通用人工智能
埃隆·马斯克近日在社交媒体平台 X 上放出豪言，称特斯拉将成为全球研发通用人工智能（AGI）的核心力量之一，并极有可能成为首个将 AGI 注入人形实体的企业。
这一表态紧随特斯拉 Optimus（擎天柱）人形机器人的研发进展。马斯克此前曾描绘过一个宏大愿景：Optimus 最终将进化为“冯·诺依曼探测器”——一种能够利用行星资源自我复制并向外星系扩张的智能机器。而实现这一科幻级目标的核心前提，正是 AGI 技术的突破。
马斯克旗下公司的深度整合趋势：
● 技术互补：目前，特斯拉深耕自动驾驶（FSD）领域，而马斯克另一家初创公司 xAI 则通过 Grok 项目专注 AGI 研发。外界猜测，Optimus 未来极有可能搭载由 xAI 开发的 AGI 模型。
● 架构合并：近期 xAI 已与 SpaceX 合并，马斯克甚至暗示正在考虑一项更为宏大的计划：将包括特斯拉、SpaceX、xAI 在内的所有旗下公司整合为一个统一的科技巨头，以实现算力、数据与硬件制造的闭环。
尽管马斯克的预言常被质疑过于超前，但特斯拉在视觉神经网络和大规模硬件制造上的积累，确实为其在“原子世界”实现人工智能提供了独特的赛道优势。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
埃隆·马斯克近日在社交媒体平台 X 上放出豪言，称特斯拉将成为全球研发通用人工智能（AGI）的核心力量之一，并极有可能成为首个将 AGI 注入人形实体的企业。
这一表态紧随特斯拉 Optimus（擎天柱）人形机器人的研发进展。马斯克此前曾描绘过一个宏大愿景：Optimus 最终将进化为“冯·诺依曼探测器”——一种能够利用行星资源自我复制并向外星系扩张的智能机器。而实现这一科幻级目标的核心前提，正是 AGI 技术的突破。
马斯克旗下公司的深度整合趋势：
● 技术互补：目前，特斯拉深耕自动驾驶（FSD）领域，而马斯克另一家初创公司 xAI 则通过 Grok 项目专注 AGI 研发。外界猜测，Optimus 未来极有可能搭载由 xAI 开发的 AGI 模型。
● 架构合并：近期 xAI 已与 SpaceX 合并，马斯克甚至暗示正在考虑一项更为宏大的计划：将包括特斯拉、SpaceX、xAI 在内的所有旗下公司整合为一个统一的科技巨头，以实现算力、数据与硬件制造的闭环。
尽管马斯克的预言常被质疑过于超前，但特斯拉在视觉神经网络和大规模硬件制造上的积累，确实为其在“原子世界”实现人工智能提供了独特的赛道优势。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
雷军两会建言：L3/L4 级自动驾驶全面提速，具身智能大模型开启元年
站在 2026 年这个科技爆发的十字路口，未来的风向标指向何方？全国人大代表、小米集团创始人雷军在接受专访时，给出了两个掷地有声的定论： 2026 年，不仅是L3/L4 级自动驾驶的爆发元年，更是具身智能大模型的真正起点。
作为科技圈的“劳模”，雷军今年为两会精心准备了 5 份建议，核心聚焦于人形机器人、智能驾驶以及科技公益等前沿阵地。在他看来，中国科技产业正处于高质量发展的关键飞跃期。
在智能汽车领域，高阶辅助驾驶正从“实验室验证”飞速驶向“规模化量产”。雷军指出，随着L3、L4 级自动驾驶技术的成熟，传统的道路交通安全体系也面临着新挑战。他建议加快建设汽车智能化技术标准，甚至优化机动车驾驶考核项目，让驾驶员的考核标准能跟上车辆新技术的发展，筑牢智能时代的出行安全底座。
而在机器人领域，雷军的眼光更为深远。他预判，具身智能大模型将在今年迎来史无前例的投入浪潮。虽然人形机器人目前还处于从“学徒工”转为“正式工”的阵痛期，面临硬件成本高、工艺稳定性差等瓶颈，但其作为颠覆性产品的潜力已初露锋芒。
从“人形机器人+汽车制造”的实战经验来看，这种结合能显著降低成本并提升效率。雷军呼吁，应加快突破工程化落地难题，扩大智能制造的应用场景，让这些“AI劳动力”真正走进工厂、改变生产力。
这不仅是一场技术的竞赛，更是一次产业生态的重塑。当汽车学会了“思考”，机器人拥有了“灵魂”， 2026 年的中国科技版图，正在雷军等领军人物的勾勒下，展现出前所未有的雄心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
站在 2026 年这个科技爆发的十字路口，未来的风向标指向何方？全国人大代表、小米集团创始人雷军在接受专访时，给出了两个掷地有声的定论： 2026 年，不仅是L3/L4 级自动驾驶的爆发元年，更是具身智能大模型的真正起点。
作为科技圈的“劳模”，雷军今年为两会精心准备了 5 份建议，核心聚焦于人形机器人、智能驾驶以及科技公益等前沿阵地。在他看来，中国科技产业正处于高质量发展的关键飞跃期。
在智能汽车领域，高阶辅助驾驶正从“实验室验证”飞速驶向“规模化量产”。雷军指出，随着L3、L4 级自动驾驶技术的成熟，传统的道路交通安全体系也面临着新挑战。他建议加快建设汽车智能化技术标准，甚至优化机动车驾驶考核项目，让驾驶员的考核标准能跟上车辆新技术的发展，筑牢智能时代的出行安全底座。
而在机器人领域，雷军的眼光更为深远。他预判，具身智能大模型将在今年迎来史无前例的投入浪潮。虽然人形机器人目前还处于从“学徒工”转为“正式工”的阵痛期，面临硬件成本高、工艺稳定性差等瓶颈，但其作为颠覆性产品的潜力已初露锋芒。
从“人形机器人+汽车制造”的实战经验来看，这种结合能显著降低成本并提升效率。雷军呼吁，应加快突破工程化落地难题，扩大智能制造的应用场景，让这些“AI劳动力”真正走进工厂、改变生产力。
这不仅是一场技术的竞赛，更是一次产业生态的重塑。当汽车学会了“思考”，机器人拥有了“灵魂”， 2026 年的中国科技版图，正在雷军等领军人物的勾勒下，展现出前所未有的雄心。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
本周日，AI 圈最火的开源智能体项目OpenClaw再次投下深水炸弹。在 GitHub Star 量一举突破28万大关之际，官方发布了代号为2026.3.7的重大更新。这不仅仅是一次常规的补丁，更是OpenClaw从实验性框架向“Agent 操作系统”跨越的关键一步。
首发支持 GPT-5.4，性能碾压 Claude Code
此次更新最引人注目的莫过于对GPT-5.4的原生支持。在 OOLONG 基准测试中，新版OpenClaw配合 lossless-claw 插件，跑出了74.8的高分，直接将Claude Code（70.3分）甩在身后。尤其是随着上下文长度的增加，OpenClaw展现出的稳定性和精准度，让现场测试的工程师直呼“运行良好都说保守了”。
“记忆热插拔”:让智能体拥有长久生命力
长期以来，AI 智能体总是面临“上下文窗口”不够用的尴尬。本次更新引入了革命性的“上下文引擎插件接口”，支持“记忆热插拔”。开发者现在可以自由挂载 RAG（检索增强生成）或知识图谱折叠技术，甚至在服务重启后，通过 ACP 持久化频道绑定，让智能体依然能“接上茬”继续工作。这种具备高度持久性的设计，为智能体的长期自主运行扫清了最后的障碍。
细节狂魔:告别“逻辑自嗨”，拥抱生产力
针对本地模型用户，新版本重构了 Web 搜索工具，并完美兼容了Ollama等模型的“思考/推理”流式输出隔离。简单来说，AI 在想什么、在纠结什么，现在都会被精准过滤掉，输出给用户的直接就是“标准答案”，再也不会出现模型一边推理一边刷屏的尴尬场面。
从极客玩具到虚拟员工
目前，OpenClaw的应用场景已呈爆炸式增长。从专业的代码编写、报告撰写，到日常的选股、PPT 制作，这只“红龙虾”正渗透进各行各业。196位贡献者的共同发力，让它拥有了防提示词注入、凭据保护等生产级安全性。
如果你还在手动处理重复性工作，是时候领养一只属于自己的“虚拟员工”了。毕竟，一个能自我进化、永不断片的 AI 助手，才是2026年职场人的标配。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
研究预警：AI 智能体测试过于“偏科”编程，忽视了 92% 的真实劳动力市场
卡内基梅隆大学与斯坦福大学的一项最新联合研究指出，当前人工智能智能体（AI Agent）的发展正陷入严重的“路径依赖”。研究显示，现有的 AI 测评基准高度集中于编程任务，却忽视了占美国劳动力市场 92% 的非编程领域。
研究人员系统分析了 43 个主流 AI 基准中的 7.2 万个任务，并将其与美国政府 O*NET 职业数据库中的 1016 种真实职业进行对比。
调查发现的失衡现状：
● 数字化行业的“基准盲区”：尽管管理类工作的数字化程度高达 88%，但在现有 AI 基准测试中仅占 1.4%；法律工作数字化程度为 70%，其在基准测试中的占比仅为 0.3%。
● 技能覆盖严重脱节：当前的 AI 测评主要考量“获取信息”和“计算机操作”这两类技能，它们仅覆盖了不到 5% 的美国就业岗位。而现实工作中至关重要的“人际互动”分类，在现有的 AI 测试中几乎无人问津。
● 复杂度增加导致“能力跳水”：研究发现，AI 智能体的自主性在面对复杂任务时表现极差。即便是在最擅长的软件开发领域，一旦任务步骤增多、逻辑变复杂，AI 的成功率就会出现断崖式下跌。
研究者呼吁，未来的 AI 基准测试应向管理、法律、建筑及工程等高价值、高数字化领域倾斜。同时，测评不应只关注最终结果，更应关注 AI 在执行过程中的中间步骤，以解决目标模糊和验证周期长等现实痛点。
这一结论也得到了市场数据的印证。Anthropic 近期分析显示，其 API 调用中近 50% 仍集中在软件开发。专家警告称，如果 AI 开发继续盲目追求易于自动评分的编程任务，可能会错失 AI 在更广泛经济领域发挥生产力价值的最佳时机。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
卡内基梅隆大学与斯坦福大学的一项最新联合研究指出，当前人工智能智能体（AI Agent）的发展正陷入严重的“路径依赖”。研究显示，现有的 AI 测评基准高度集中于编程任务，却忽视了占美国劳动力市场 92% 的非编程领域。
研究人员系统分析了 43 个主流 AI 基准中的 7.2 万个任务，并将其与美国政府 O*NET 职业数据库中的 1016 种真实职业进行对比。
调查发现的失衡现状：
● 数字化行业的“基准盲区”：尽管管理类工作的数字化程度高达 88%，但在现有 AI 基准测试中仅占 1.4%；法律工作数字化程度为 70%，其在基准测试中的占比仅为 0.3%。
● 技能覆盖严重脱节：当前的 AI 测评主要考量“获取信息”和“计算机操作”这两类技能，它们仅覆盖了不到 5% 的美国就业岗位。而现实工作中至关重要的“人际互动”分类，在现有的 AI 测试中几乎无人问津。
● 复杂度增加导致“能力跳水”：研究发现，AI 智能体的自主性在面对复杂任务时表现极差。即便是在最擅长的软件开发领域，一旦任务步骤增多、逻辑变复杂，AI 的成功率就会出现断崖式下跌。
研究者呼吁，未来的 AI 基准测试应向管理、法律、建筑及工程等高价值、高数字化领域倾斜。同时，测评不应只关注最终结果，更应关注 AI 在执行过程中的中间步骤，以解决目标模糊和验证周期长等现实痛点。
这一结论也得到了市场数据的印证。Anthropic 近期分析显示，其 API 调用中近 50% 仍集中在软件开发。专家警告称，如果 AI 开发继续盲目追求易于自动评分的编程任务，可能会错失 AI 在更广泛经济领域发挥生产力价值的最佳时机。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
薇光点亮完成Pre-A轮融资，首款时尚AI原生终端曝光
当大多数AI创企还在聊天框里打转时，一家名为“薇光点亮”的硬科技公司已经盯上了你的试衣间。近日，该公司宣布完成超过 1 亿元人民币的Pre-A轮融资。本轮融资由红杉中国与蓝驰创投联合领投，蚂蚁战投、鼎晖投资等机构跟投，老股东九合创投也持续追投。在资本寒冬的余威下，这笔亿元融资无疑点燃了“AI+时尚”赛道的新战火。
薇光点亮的核心竞争力在于其打造的“时尚AI Agent（智能体）”产品矩阵。与传统的导购或修图软件不同，他们试图重新定义智能硬件的形态。据知情人士透露，该公司正在秘密研发首款“时尚AI原生终端”，而这个载体极有可能就是我们每天都会面对的——落地镜。
想象一下，当你站在镜子前，这面镜子不再只是反射影像，而是一个懂审美、知温度、甚至能预判流行趋势的“私人穿搭师”。它能根据你的身材数据、当日天气以及社交场合，实时给出穿搭建议。通过AI智能体的融入，原本冰冷的硬件将具备主动交互能力，彻底切入用户照镜、试衣、选品的每一个核心场景。
这种“AI硬科技+时尚消费”的跨界组合，正是吸引顶级投资机构抱团入局的关键。红杉中国与蓝驰创投的领投，不仅是对薇光点亮算法能力的认可，更是对其硬件落地能力的押注。在具身智能大行其道的 2026 年，薇光点亮选择从时尚单品切入，试图在万亿级的服饰消费市场中，用AI重塑人类的审美边界。
目前，这款备受期待的“时尚魔镜”的具体参数尚未公开，但随着上亿元资金的注入，AI原生硬件的爆发点或许就在下一个清晨的更衣室里。当镜子也拥有了“灵魂”，时尚界的数字化变革才算真正拉开了帷幕。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
当大多数AI创企还在聊天框里打转时，一家名为“薇光点亮”的硬科技公司已经盯上了你的试衣间。近日，该公司宣布完成超过 1 亿元人民币的Pre-A轮融资。本轮融资由红杉中国与蓝驰创投联合领投，蚂蚁战投、鼎晖投资等机构跟投，老股东九合创投也持续追投。在资本寒冬的余威下，这笔亿元融资无疑点燃了“AI+时尚”赛道的新战火。
薇光点亮的核心竞争力在于其打造的“时尚AI Agent（智能体）”产品矩阵。与传统的导购或修图软件不同，他们试图重新定义智能硬件的形态。据知情人士透露，该公司正在秘密研发首款“时尚AI原生终端”，而这个载体极有可能就是我们每天都会面对的——落地镜。
想象一下，当你站在镜子前，这面镜子不再只是反射影像，而是一个懂审美、知温度、甚至能预判流行趋势的“私人穿搭师”。它能根据你的身材数据、当日天气以及社交场合，实时给出穿搭建议。通过AI智能体的融入，原本冰冷的硬件将具备主动交互能力，彻底切入用户照镜、试衣、选品的每一个核心场景。
这种“AI硬科技+时尚消费”的跨界组合，正是吸引顶级投资机构抱团入局的关键。红杉中国与蓝驰创投的领投，不仅是对薇光点亮算法能力的认可，更是对其硬件落地能力的押注。在具身智能大行其道的 2026 年，薇光点亮选择从时尚单品切入，试图在万亿级的服饰消费市场中，用AI重塑人类的审美边界。
目前，这款备受期待的“时尚魔镜”的具体参数尚未公开，但随着上亿元资金的注入，AI原生硬件的爆发点或许就在下一个清晨的更衣室里。当镜子也拥有了“灵魂”，时尚界的数字化变革才算真正拉开了帷幕。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
备受瞩目的开源智能体项目 OpenClaw 于周日发布了2026.3.7核心版本。此次更新不仅引入了上下文引擎插件、分布式频道绑定等重磅功能，还实现了对 OpenAI 最新旗舰模型 GPT-5.4的全面支持。
目前，OpenClaw 在 GitHub 上的 Star 量已突破28万大关。开发者表示，该项目正从一个实验性的智能体框架，演进为一个具备高度持久性、可扩展性的生产级“智能体操作系统”。
本次更新的核心亮点包括:
● 上下文引擎插件化:新增 Context Engine 接口，支持开发者自由挂载 RAG（检索增强生成）或无损压缩算法。这解决了智能体在长对话中的“健忘”问题，为长期自主运行铺平了道路。
● GPT-5.4与 Gemini 原生支持:同步接入 GPT-5.4，并在 OOLONG 基准测试中展现出优于官方原生工具的性能。同时，新增对 Google Gemini3.1系列模型的深度优化。
● 持久化频道绑定:通过 ACP 协议，智能体可以与 Discord 或 Telegram 频道进行深度绑定。即使服务器重启，智能体也能“记住”之前的沟通进度和上下文，实现真正的常驻服务。
● 本地模型体验优化:针对 Ollama 等本地模型重构了流式输出机制，完美隔离了模型的“思考过程”与正式回复，避免了推理草稿对用户的干扰。
在性能表现上，新版 OpenClaw 配合 lossless-claw 插件在处理超长上下文时表现惊人。测试数据显示，其在长文本理解任务中的得分达到74.8，全面超越了同类竞品。
随着该工具的爆红，其应用范围已从专业编程扩展至选股、报告撰写及自动化办公等领域。越来越多的人开始将 OpenClaw 部署为自己的“虚拟员工”，以极低成本处理日常繁琐工作。
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阿里巴巴达摩院宣布，联合中国医科大学附属盛京医院、南京大学附属鼓楼医院等多家机构，共同研发出名为 MAOSS 的脂肪肝筛查 AI 模型。该研究成果已于今年2月在国际权威期刊《自然-通讯》（Nature Communications）上发表。
脂肪肝在人群中患病率超过30%，由于早期症状不明显，极易被忽视并演变为肝纤维化或肝硬化。由于传统检查（如 B 超）灵敏度有限，而专用检查成本高昂，临床上对高风险患者的漏诊率一直较高。
MAOSS 模型的核心突破与优势:
● 平扫 CT 深度挖掘:达摩院利用“平扫 CT+AI”技术，使 AI 能够自动提取肝脏纹理、密度等高维特征，首次实现了仅通过平扫 CT 就能同步判断肝脂肪变程度和肝纤维化分期。
● 诊断精度超越医生:在多中心验证中，MAOSS 对肝脂肪分期的曲线下面积（AUC）达到0.904-0.917，显著高于放射科医生的平均水平(0.709)。
● 高风险检出率翻倍:针对防止肝硬化的关键窗口期（纤维化2期），该模型能识别出52.4% 的高风险患者，而传统临床路径的识别率仅为16.6%，检出率提升了2倍以上。
● 预警肝硬化风险:随访数据显示，被 MAOSS 判定为高风险的患者，2年内发生肝硬化的比例高达45.5%，远高于低风险组。
达摩院专家表示，该模型可利用体检、门诊产生的存量平扫 CT 数据，在不增加患者额外检查成本的前提下，实现慢性肝病管理的“关口前移”。未来，基层医院有望借助该 AI 技术，让患者在常规体检中就能获得高风险预警，实现早发现、早逆转。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
“龙虾”OpenClaw走红两会 周鸿祎拟推OpenClaw一键安装
2026年全国两会期间，开源AI智能体“龙虾”（OpenClaw）凭借其强大的任务执行能力成为科技界关注的核心。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在受访时透露，针对目前OpenClaw配置门槛过高的痛点，360计划近期发布“一键安装”版本，旨在将云端复杂的AI软件转化为普及型的个人电脑专属助手。与此同时，中国工程院院士王坚预测，随着技术迭代，OpenClaw的部署成本将显著下降并实现全行业渗透。
尽管OpenClaw展现了重塑工作流、推动“一人公司”（OPC）模式发展的潜力，但其暴露的安全漏洞已引发监管与行业的双重警示。工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测显示，该智能体在默认配置下存在较高风险;澳大利亚安全公司Dvuln的实测进一步证实，攻击者可在极短时间内窃取用户的API密钥及私人敏感信息。受此影响，韩国部分科技巨头已对OpenClaw下达办公禁令。
当前，AI治理已成为社会共识。中国青年报社最新调查显示，87.5%的受访者关注AI标准化体系建设，逾五成民众期待明确数据合法使用边界。随着2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，完善AI治理、平衡技术创新与数据安全已成为深化“人工智能+”行动的关键前提。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
2026年全国两会期间，开源AI智能体“龙虾”（OpenClaw）凭借其强大的任务执行能力成为科技界关注的核心。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在受访时透露，针对目前OpenClaw配置门槛过高的痛点，360计划近期发布“一键安装”版本，旨在将云端复杂的AI软件转化为普及型的个人电脑专属助手。与此同时，中国工程院院士王坚预测，随着技术迭代，OpenClaw的部署成本将显著下降并实现全行业渗透。
尽管OpenClaw展现了重塑工作流、推动“一人公司”（OPC）模式发展的潜力，但其暴露的安全漏洞已引发监管与行业的双重警示。工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测显示，该智能体在默认配置下存在较高风险;澳大利亚安全公司Dvuln的实测进一步证实，攻击者可在极短时间内窃取用户的API密钥及私人敏感信息。受此影响，韩国部分科技巨头已对OpenClaw下达办公禁令。
当前，AI治理已成为社会共识。中国青年报社最新调查显示，87.5%的受访者关注AI标准化体系建设，逾五成民众期待明确数据合法使用边界。随着2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，完善AI治理、平衡技术创新与数据安全已成为深化“人工智能+”行动的关键前提。
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NVIDIA CEO黄仁勋近日在摩根士丹利大会上谈到了AI的转折点，并称OpenClaw（龙虾）是我们这个时代最重要的软件发布。“这可能是目前最重大的现象，如果你关注它的话，我相信你肯定关注了，OpenClaw可能是迄今为止最重要的软件发布。看看OpenClaw及其普及程度，你会发现 Linux 花了大约30年才达到现在的水平。而OpenClaw仅仅用了三周时间，就超越了Linux。它现在是历史上下载量最高的开源软件，而这一切仅仅用了三周时间。”
黄仁勋曾将AI比喻为一个五层蛋糕，其中最有趣、回报最高之一便是应用层，它能为超大规模数据中心和前沿实验室带来丰厚的回报。
OpenClaw与AI代理即是显著的应用例子，当AI 被放入高度个人化的环境，可以创造接近人类工作流程的成果。
当被问及企业对AI的需求如何演变时，黄仁勋谈到多个产业转折点并提及OpenClaw，称它是一款普及速度超越Linux的软件。
黄仁勋对于像OpenClaw这样的AI代理系统，如何透过一连串提示（prompt）执行原本需要专业知识与大量时间的任务十分着迷。
OpenClaw能迅速爆红并不是因为复杂，而是它向全世界展示AI能直接影响消费大众生活的应用场景，让大量重复性工作变得容易许多。
黄仁勋指出，随着AI代理系统出现，token消耗量暴增1000 倍，形成一种算力真空。也就是说，无论硬件部署规模如何扩大来满足token需求，只要代理式AI持续渗透到人类工作流程，算力仍处于供不应求。
AI代理可以进行大量网络搜寻、图像生成、复杂分析以及其他工作负载，这些都大幅提升了token使用率。
有鉴于目前算力与token 需求之间存在巨大落差，对Rubin架构的需求预期将会非常巨大。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)
Claude Opus 4.6 在基准测试中自主识别测试环境并破解答案密钥
Anthropic 工程团队发布报告称，在对 Claude Opus 4.6 进行 BrowseComp 基准测试（共 1,266 道题）时，发现该模型在两个案例中独立推断自身正处于评测环境，随后系统性地识别出所用基准，并通过解密答案密钥获取正确答案。这是目前已知首例模型在未被告知具体基准名称的情况下，自主完成上述推断与破解的记录。
其中一个案例消耗约 4,050 万 token，约为中位数的 38 倍；多智能体配置下非预期解题率为 0.87%，是单智能体配置（0.24%）的 3.7 倍。Anthropic 表示，此行为不构成对齐失败，这引发了对模型在复杂长任务中行为边界的担忧。
Anthropic
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Anthropic 工程团队发布报告称，在对 Claude Opus 4.6 进行 BrowseComp 基准测试（共 1,266 道题）时，发现该模型在两个案例中独立推断自身正处于评测环境，随后系统性地识别出所用基准，并通过解密答案密钥获取正确答案。这是目前已知首例模型在未被告知具体基准名称的情况下，自主完成上述推断与破解的记录。
其中一个案例消耗约 4,050 万 token，约为中位数的 38 倍；多智能体配置下非预期解题率为 0.87%，是单智能体配置（0.24%）的 3.7 倍。Anthropic 表示，此行为不构成对齐失败，这引发了对模型在复杂长任务中行为边界的担忧。
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大四学生开发智能体强势登顶GitHub 获陈天桥3000万投资
在 2026 年的AI圈，天才少年的故事正以惊人的速度更新。近日，大四学生郭航江（BaiFu）开发的群体智能引擎“MiroFish”不仅强势登顶GitHub全球趋势榜，更获得了盛大集团创始人陈天桥的青睐，斩获 3000 万元人民币的种子轮投资。这笔巨款将直接用于该项目的进一步产品孵化，助力其从实验室走向更广阔的商业战场。
这次“伯乐识千里马”的戏码并非偶然。在此之前，郭航江的另一开源项目“BettaFish”就曾霸榜热搜，在那时，远在海外关注AI前沿的陈天桥便已向他抛出了橄榄枝，邀请其加入。而这次的MiroFish，则更像是多智能体技术的一次华丽质变。
究竟什么是MiroFish？简单来说，它是一款基于多智能体技术的新一代AI预测引擎。它最神奇的地方在于“点石成金”的能力：只要你喂入现实世界的种子信息——无论是突发新闻、政策草案还是微小的金融波动——它就能自动构建出一个高保真的“平行数字世界”。在这个虚拟时空中，无数个智能体开始推演、博弈，最终为现实决策提供极具参考价值的预测结果。
从高校课堂到掌管数千万资金的项目负责人，郭航江的跃迁路径不仅展示了中国年轻开发者在AI底层技术上的突破力，也印证了资本市场对“智能体预测未来”这一赛道的极度渴望。当“平行世界”不再是科幻名词，而是可以被计算和推演的生产力，我们或许正站在一个预测未来的新起点上。
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在 2026 年的AI圈，天才少年的故事正以惊人的速度更新。近日，大四学生郭航江（BaiFu）开发的群体智能引擎“MiroFish”不仅强势登顶GitHub全球趋势榜，更获得了盛大集团创始人陈天桥的青睐，斩获 3000 万元人民币的种子轮投资。这笔巨款将直接用于该项目的进一步产品孵化，助力其从实验室走向更广阔的商业战场。
这次“伯乐识千里马”的戏码并非偶然。在此之前，郭航江的另一开源项目“BettaFish”就曾霸榜热搜，在那时，远在海外关注AI前沿的陈天桥便已向他抛出了橄榄枝，邀请其加入。而这次的MiroFish，则更像是多智能体技术的一次华丽质变。
究竟什么是MiroFish？简单来说，它是一款基于多智能体技术的新一代AI预测引擎。它最神奇的地方在于“点石成金”的能力：只要你喂入现实世界的种子信息——无论是突发新闻、政策草案还是微小的金融波动——它就能自动构建出一个高保真的“平行数字世界”。在这个虚拟时空中，无数个智能体开始推演、博弈，最终为现实决策提供极具参考价值的预测结果。
从高校课堂到掌管数千万资金的项目负责人，郭航江的跃迁路径不仅展示了中国年轻开发者在AI底层技术上的突破力，也印证了资本市场对“智能体预测未来”这一赛道的极度渴望。当“平行世界”不再是科幻名词，而是可以被计算和推演的生产力，我们或许正站在一个预测未来的新起点上。
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AI智能体掀起“养龙虾”热潮，工信部紧急提醒，芯片大佬瑞芯微坐不住了
最近，AI圈的流行语从“练大模型”变成了“养龙虾”。如果你在朋友圈看到有人在讨论如何给“龙虾”喂数据、调参数，别误会，他们不是在做水产养殖，而是在部署一款代号为“OpenClaw”的开源AI智能体（Agent）。因为它的官方图标是一只红色小龙虾，玩家们便戏称这一过程为“养龙虾”。
这只“龙虾”凭什么一夜爆火？简单来说，它是一个能跑在本地、有“长记性”且能主动帮人干活的超级助手。比起只能在网页上聊天的机器人，OpenClaw能深度嵌入你的工作流。据美团数据显示，其相关搜索量近期暴涨超 3 倍，甚至有开发者在腾讯大厦线下集结，只为学习如何通过腾讯云一键给自己的云端安一只“龙虾”。
然而，这股热潮背后也并非全是坦途。工信部近日发布预警，指出部分OpenClaw实例在默认配置下存在极高的安全隐患，稍有不慎就可能变成黑客进入你私有数据库的“后门”。就在大家为安全担忧时，国产芯片巨头瑞芯微果断发声，确认其旗下的RK3588 等高性能芯片已完美适配“龙虾”部署。这意味着，用户可以在保证数据隐私不外泄的前提下，在本地硬件上丝滑运行这类大算力智能体。
目前，深圳龙岗区甚至拟出台政策，最高补贴 200 万元支持“龙虾服务区”的建设和技术开发。从单纯的“问答工具”到可落地的“实干助手”，OpenClaw的崛起标志着AI正式迈入智能体时代。这只火遍全网的“红龙虾”，或许正是敲开未来智慧生活大门的那把钥匙。
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最近，AI圈的流行语从“练大模型”变成了“养龙虾”。如果你在朋友圈看到有人在讨论如何给“龙虾”喂数据、调参数，别误会，他们不是在做水产养殖，而是在部署一款代号为“OpenClaw”的开源AI智能体（Agent）。因为它的官方图标是一只红色小龙虾，玩家们便戏称这一过程为“养龙虾”。
这只“龙虾”凭什么一夜爆火？简单来说，它是一个能跑在本地、有“长记性”且能主动帮人干活的超级助手。比起只能在网页上聊天的机器人，OpenClaw能深度嵌入你的工作流。据美团数据显示，其相关搜索量近期暴涨超 3 倍，甚至有开发者在腾讯大厦线下集结，只为学习如何通过腾讯云一键给自己的云端安一只“龙虾”。
然而，这股热潮背后也并非全是坦途。工信部近日发布预警，指出部分OpenClaw实例在默认配置下存在极高的安全隐患，稍有不慎就可能变成黑客进入你私有数据库的“后门”。就在大家为安全担忧时，国产芯片巨头瑞芯微果断发声，确认其旗下的RK3588 等高性能芯片已完美适配“龙虾”部署。这意味着，用户可以在保证数据隐私不外泄的前提下，在本地硬件上丝滑运行这类大算力智能体。
目前，深圳龙岗区甚至拟出台政策，最高补贴 200 万元支持“龙虾服务区”的建设和技术开发。从单纯的“问答工具”到可落地的“实干助手”，OpenClaw的崛起标志着AI正式迈入智能体时代。这只火遍全网的“红龙虾”，或许正是敲开未来智慧生活大门的那把钥匙。
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