AI探索指南

  1. OpenClaw 24万星标了

    OpenClaw 24万星标了。研究了一圈,说说我的判断。
    其实大部分对比CC和OpenClaw的文章都在拿苹果比橘子。Claude Code处理代码库,OpenClaw处理数字生活,一个在终端跑,一个接WhatsApp、飞书、Telegram。这是产品定位不同,不是谁比谁强。
    在agent智力层面,我没看到代差。Claude Code现在有Web版、Remote Control、Slack集成、Agent SDK。从完成任何严肃带工作流的任务,或者编程项目来说,其实CC的实现效果更好。
    但OpenClaw确实做对了一件事:把agent从「用完就关的工具」变成了「可以养的东西」。
    soul.md定人格,memory.md记偏好,heartbeat保持在线。这些Claude Code用CLAUDE.md和hooks也能做到,我也确实是这么去优化的。
    不过也能理解自己去优化Claude Code的能力对普通人来说有困难。OpenClaw把它变成了普通人能看见、能改、能感知到的体验。
    OpenClaw确实让人看到了私人AGENT的新形态:agent一直在,越来越懂你。
    没有能力代差,但有产品代差。
    现在看来,市场在给一个可以长期共处的agent投票。尤其对于此前没用过Claude Code的人来说,震撼确实更是跨越式的。
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  2. ListenHub 专为龙虾🦞优化的 TTS API 已经正式上线!四种模式,适合 IM 语音聊天,让你的🦞会说话

    ListenHub 专为龙虾🦞优化的 TTS API 已经正式上线!四种模式,适合 IM 语音聊天,让你的🦞会说话。

    还特别新增了内容提取 API,让你的🦞上网冲浪,看到各种网站的全文。

    支持X、微信、YouTube 视频、以及任意的标准网页中提取摘要和全文。

    欢迎大家体验:

    https://listenhub.ai/docs/zh/openapi/openclaw/tts

    https://listenhub.ai/docs/zh/openapi/api-reference/content-extract

  3. Claude Code 上线了一个挺有意思的新功能:AI Code Review

    Claude Code 上线了一个挺有意思的新功能:AI Code Review。
    简单理解就是——现在不只是 AI 帮你写代码了,还会再派一群 AI 来帮你审代码。
    流程很简单:
    你在 GitHub 提交一个 PR,Claude Code 会自动启动一组 Agent 去检查代码。不同的 Agent 分工不同,有的专门找逻辑 bug,有的看安全问,有的检查边界条件,还有一个步骤专门负责验证和过滤误报。最后把发现的问直接评论在对应代码行里。
    最有意思的一点是,它不是只看你改了哪些 diff,而是把整个代码库当作上下文一起看。
    这意味着很多跨文件、跨模块的依赖问也能被发现,这是很多传统 AI Code Review 工具做不到的。
    Anthropic 内部测试的数据也挺夸张:
    以前只有大概 16% 的 PR 能收到实质性的 review 评论,用了这个之后变成 54%。
    尤其是那种 1000 行以上的大 PR,AI 平均能找到 7 个左右的问。这种大 PR 其实是人工最容易“随便看一眼就 approve”的地方。
    现在的开发流程越来越像一个 AI 团队协作系统。
    以前是:
    人写代码 → 人审代码 → 人上线。
    现在慢慢变成:
    AI 写代码 → AI 审代码 → 人最后拍板。
    人反而变成那个 最终负责的人类 supervisor。
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  5. Notion AI 也作为独立应用发布测试了,看了下也可以切换不同的自定义 agent,给这些大厂和创业公司一年时间,小龙虾只是历史长河中的一个小小插曲

    Notion AI 也作为独立应用发布测试了,看了下也可以切换不同的自定义 agent,给这些大厂和创业公司一年时间,小龙虾只是历史长河中的一个小小插曲。
    http://testflight.apple.com/join/m2kxP5cw
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  6. Hume AI 这次开源的 TADA,换了一个更务实的方向:先把不出错、够快、够轻这三件事做到极致

    Hume AI 这次开源的 TADA,换了一个更务实的方向:先把不出错、够快、够轻这三件事做到极致。
    传统 LLM 做 TTS,一个很大的麻烦就是:文字信息很少,但音频帧特别多,最后就容易上下文爆炸、推理变慢,甚至模型越说越跑偏。
    TADA 的解法很直接,就是尽量让文字和语音“一对一锁住”往前走。你可以简单理解成,它不是先想好一大段声音再慢慢往外吐,而是每读一个 token,就同步生成对应那一小段语音。
    这样做的好处非常现实:速度更快、内存更省,而且从结构上就更不容易胡说八道。我觉得这类设计比单纯堆参数、堆数据更有意思,因为它是在真正解决架构层面的老问。
    两个特点:
    第一是它够轻,甚至能往手机、边缘设备上放,这意味着以后很多语音能力不一定非要走云端 API,端侧跑起来后,延迟、隐私、成本都会好很多。
    第二是它开源得比较彻底,MIT 协议,商用限制也少,这种东西一出来,开发者社区肯定会很快接上,后面不管是 AI 助手、播客生成、有声书、视频配音,还是需要同步字幕的场景,都会有人开始拿它做产品实验。
    但是TADA 的强项明显不在“最有情绪、最像真人”,而是在“稳”和“省”。
    所以如果追求的是特别强的表演感、拟人感,那可能还是得看更高端的商业模型。
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  7. 🚨突发|英伟达宣布260亿美元豪赌:未来五年打造全球最强开源AI模型

    🚨突发|英伟达宣布260亿美元豪赌:未来五年打造全球最强开源AI模型
    Wired独家披露,来自2025年财务文件。
    卖铲子的也要挖金了。
    260亿美元是什么概念?训练GPT-4只花了约30亿。这笔钱足够开发多个前沿模型,还有余。
    OpenAI、Anthropic、DeepSeek——这些曾是Nvidia最大的客户,现在成了对手。
    但风险也巨大:微软、亚马逊、谷歌既是Nvidia客户,也在投资竞争对手,还在开发自己的芯片减少对Nvidia的依赖。
    这一步,可能加速他们”去N化”的决心。
    美国开源AI赛道,曾经只有Meta的Llama孤军奋战。现在,算力之王亲自下场。
    Jensen Huang在赌什么?
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  8. 1993 年,朱邦复在台东都兰山麓写下《老子止笑譚》

    1993 年,朱邦复在台东都兰山麓写下《老子止笑譚》。
    他说:未来人工智能系统完成时,人将难以为笑矣,是名"止笑"。
    33 年后的今天,所有人都在谈论 AGI 的"对齐问题"。如何确保 AGI 听人类的话?如何让它服从人类的价值观?

    但我翻开朱邦复这本书,看到了一个被人所错过的重要概念:结构能。

    这本书看完,我突然意识到:

    AGI,无法被对齐,也不需要被对齐。
    https://mp.weixin.qq.com/s/gbUJbJQzjMGtR0zyGYnEfg

  9. 在深圳,偶然想到优必选,这家公司是上一个时代大放光彩的机器人企业,整齐划一动作舞蹈,在当时随有印象但并不深刻

    在深圳,偶然想到优必选,这家公司是上一个时代大放光彩的机器人企业,整齐划一动作舞蹈,在当时随有印象但并不深刻。但如今层出不穷的新具身智能公司,了解这家港股上市公司是战略选择不进入这个赛道,还是入局这个赛道却没做出来,会是蛮有意思的问题。