这是一场关于"真理"与"概率"的博弈。 编译 | 王启隆 来源 | youtu.be/Z5GKnb4H_bM 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 在数学界，陶哲轩（Terence Tao）的名字本身就代表着一种"确定性"。 这位菲尔兹奖得主、被誉为"数学界的莫扎特"的天才，过去几十年的工作是和最纯粹的逻辑、最绝对的真理打交道。但在 2026 年初，他做了一个看 似"反直觉"的决定——他要以此身为桥梁，去拥抱那个充满了概率、幻觉和不确定性的 AI 世界。 就在昨天，陶哲轩联合创立的 SAIR（科学与 AI 研究基金会） 正式浮出水面，宣告这位大神入局 AI for Science。 ▲ 右上角居然还有 B 站和抖音官号，这就和外国的机构不一样了 这件事的信号意义极强。过去两年，"AI for Science"虽然喊得震天响，但科学界始终弥漫着一种尴尬的"割裂感"：一派是 AI 极客，他们用大模型生成 看似完美的论文摘要，却对背后的物理机制一窍不通；另一派是传统科学家，他们看着 ChatGPT 编造的参考文献嗤之以鼻，坚守着这一亩三分地。 可能比较看得清的，还属弄出了 AlphaFold 的诺奖得 ...

AI 科技大本营（ID：rgznai100） 想象一下，你面前摆着一杯咖啡，你伸手去拿，在你的手真正触碰到杯子之前，你的大脑已经在"脑补"了整个过程：手臂将如何移动、杯子会是什么触 感、抬起后桌面的样子……这种对未来场景的想象和预测能力，正是人类操控世界的核心认知基石。 那么，能否赋予机器人同样的"预演能力"，先在"脑海"中模拟动作后果，再付诸执行？这就是具身世界模型要做的事情：让机器人在行动前，就能"看 见"未来。近年来，借助大规模视频生成模型（如Sora、Wan等）强大的视觉先验，这一方向取得了令人瞩目的进展。 然而，一个尴尬的问题始终悬而未决： 视频生成模型的世界由像素编织而成，而机器人的语言却是关节角度与位姿坐标，它们使用完全不同的"表征语 言"描述同一个物理世界。 为了解决上述问题，中科第五纪联合中科院自动化所团队推出 BridgeV2W，它通过一个极为优雅的设计，具身掩码（Embodiment Mask），一种由 机器人动作渲染出的"动作剪影"，将坐标空间的动作无缝映射到像素空间，从而真正打通预训练视频生成模型与世界模型之间的桥梁，让机器人学会可 靠地"预演未来"。 「以棱镜之思，折射 AI 研究 ...

2026 年初，"OpenClaw"现象级爆发。当所有人都在讨论 Mac Mini 的二手价格暴涨时，知名技术博 主 Reorx 发布了一篇长文，详细记录了他利用 OpenClaw 将自己的工作流从"云端租赁"彻底迁移 回"本地私有"的全过程。 作者揭示了一个正在发生的趋势： AI 正在从一个昂贵的、按次收费的云端服务，变成像电力和自来 水一样，流淌在我们本地硬件里的基础设施。 以下是 Reorx 博文的核心内容编译。 编译 | 王启隆 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 如果你现在去 eBay 上看，会发现 Mac Mini M4 的价格曲线像比特币一样疯狂。为什么？因为对于 OpenClaw 玩家来说，这是目前 能效比（Tokens per Watt） 最高的"肉身容器"。 原文 | reorx.com/blog/openclaw-is-changing-my-life/ 一、 一张 300 美元的 SaaS 账单，和一次彻底的"数字搬家" 故事的起点很俗套：钱。 上个月，我（Reorx）在整理财务报表时，被一张 300 美元/月 的软件订阅账单刺痛了。ChatGPT Plus、Midjo ...

Core Insights - The article discusses the rise of OpenClaw, an AI tool created by Peter Steinberger, which operates locally on users' computers rather than in the cloud, allowing for greater functionality and control [3][6][13] - OpenClaw represents a shift towards a "post-app era," where traditional applications may become obsolete as AI can manage tasks more intuitively and efficiently [7][29] Group 1: OpenClaw's Unique Features - OpenClaw can perform a wide range of tasks, including controlling smart devices and managing files, due to its local operation [6][15] - The AI's ability to access and utilize personal data stored on the user's computer allows it to provide personalized insights and assistance [16][29] - Steinberger emphasizes that the essence of programming is creative problem-solving, which OpenClaw embodies by autonomously addressing user needs [28][29] Group 2: Future of Applications and AI - Steinberger predicts that 80% of applications may eventually disappear as AI tools like OpenClaw take over data management tasks [29][30] - The concept of "crowd intelligence" is introduced, suggesting that AI could facilitate interactions between users and automate tasks that traditionally require human involvement [19][30] - The article highlights the importance of user ownership of data and memory, contrasting with centralized data models used by many existing applications [32][34] Group 3: Development Philosophy - Steinberger's development approach is characterized by a DIY ethos, creating OpenClaw out of personal necessity and a desire for efficiency [21][26] - The AI's personality and values are encapsulated in a "soul.md" file, reflecting a unique blend of technical capability and human-like interaction [36][42] - The article notes that OpenClaw's design allows for user interaction in a natural, conversational manner, enhancing the user experience [27][46]

编译 | 王启隆 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 2026 年的冬天，安大略省金斯顿的寒风似乎比往年更凛冽一些。 在女王大学（Queen's University）的礼堂里，气氛却呈现出一种奇特的庄重与躁动。这里通常是 讨论中微子、暗物质或者宇宙起源的地方——麦克唐纳研究所的物理学家们习惯于在这里观测宇宙中 最微小的粒子，试图解开最宏大的谜题。但今晚，讲台属于一位计算机科学家。 Geoffrey Hinton，这位 78 岁的老人走上讲台时，背显得有些佝偻，但眼神依然锐利。 对于科技圈而言，Hinton 的名字本身就是一座丰碑，也是一道裂痕。他是反向传播算法的奠基人， 是深度学习的布道者，是被供奉在神坛上的"AI 教父"。也是他，在 2012 年用 AlexNet 撞开了神经 网络的大门，亲手点燃了这场席卷全球的 AI 革命。 然而，在 2023 年离开谷歌后，他却转身成为了这场革命最冷静、最悲观的"吹哨人"。 讲座并不是一场常规的技术布道。开场前发生了一个极具讽刺意味的小插曲：主办方没有亲自撰写 Hinton 的介绍词，而是把这个任务交给了一个 AI。那个 AI 仅仅用了几秒钟，就生成了 ...

作者 | 王启隆 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 2026 年初的科技圈发生了一个很有意思的现象：二手市场上的 Mac Mini 突然成了理财产品，价格一路飙升。 名为 OpenClaw（以及其前身 Moltbot）的开源项目在 GitHub 上爆火，一夜之间，全球的开发者和极客们似乎达成了一种共识：我们不再满足于在网 页框里和 ChatGPT 聊天，我们需要一个 Agent（智能体），一个能接管我的鼠标键盘、能帮我整理本地文件、能像私人管家一样处理繁杂事务的"数字 分身"。 但这股狂热背后，很快就暴露出了一个巨大的逻辑黑洞。 当你兴奋地在本地部署好 OpenClaw，看着它接管你的电脑时，你很快会发现——这个所谓的"本地管家"，本质上是一个把你的隐私数据打包发送给云 端 API 的搬运工。每一次屏幕截图的分析，每一次语音指令的理解，都要跨越几千公里的光缆，传到某个不知名的数据中心，计算完再传回来。 延迟、隐私泄露、断网即智障。这三个幽灵，让所谓的"个人智能"变成了一个随时可能断线的风筝。 也是在这个时间节点，我走进了五道口科建大厦。比起外面对于 Agent 概念的狂热追捧，这里正在进行的 ...

Core Insights - The article discusses the rapid rise of OpenClaw, a personal AI assistant project developed by Peter Steinberger, which gained significant traction in the developer community within a short period [3][8][10] - The project has undergone several name changes, initially starting as WhatsApp Relay, then Clawdbot, and finally settling on OpenClaw after facing legal challenges [5][10] - Steinberger's development approach leverages AI tools, allowing him to code at a pace comparable to a full team, raising questions about the future of software development and the role of AI in it [11][12] Group 1 - OpenClaw quickly became popular, achieving 100,000 stars on GitHub and 22,000 forks, surpassing established projects like Linux kernel, Vue, and React [1][3] - The project was primarily developed by a single individual, Peter Steinberger, who previously created PSPDFKit, a widely used PDF development tool [8][9] - Steinberger returned to development after a three-year hiatus, utilizing advanced AI models to enhance his coding efficiency, submitting over 600 code changes in January alone [10][12] Group 2 - The article features an interview with Steinberger, where he shares insights on his coding practices and the impact of AI on software engineering [11] - He emphasizes that traditional code review processes are outdated, suggesting that pull requests should be viewed as "prompt requests" in the context of AI-assisted development [12] - Steinberger's experience highlights a shift in software development dynamics, where AI tools enable developers to focus more on architecture and less on mundane coding tasks [56][62] Group 3 - The article outlines Steinberger's journey from creating PSPDFKit to developing OpenClaw, detailing his early experiences with programming and the evolution of his career [19][30] - It discusses the challenges he faced while transitioning from a traditional coding environment to one enhanced by AI, noting the importance of understanding AI's capabilities and limitations [75][78] - Steinberger's perspective on the future of coding suggests a blend of human creativity and AI efficiency, where developers can leverage AI to streamline processes and enhance productivity [62][68]

"未来将没有前端、没有后端、没有全栈，只有 AI Agent 工程师。" 身处一线开发的你，或许已经感受到了这股变化。在 AI 写代码、做决策、重构组织的当下，我们越 来越清醒的意识到：这不仅是职位的更名，更是工业革命级的范式转移。 谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在 2026 达沃斯世界经济论坛接受深度专访时说道： "这 场变革的规模，将是工业革命的十倍，而速度，更是快上十倍。" 也正如奇点智能研究院在调研 100+ 企业后得出的结论： AI 不再仅仅是赋能工具，它正在进化为企 业流程与组织范式的变革性力量 。 从机器学习到奇点智能 面对这种"十倍速"的跃迁，过去那个以算法为核心的"机器学习"语境，已不足以定义当下的工程现 实。 为回应这一代际升维，我们特地将由 CSDN&奇点智能研究院联合举办的「全球机器学习技术大会」 升级为「 奇点智能技术大会 」。 回 望 2025 ， 我 们 曾 有 幸 邀 请 到 OpenAI 研 究 科 学 家 、 GPT-5 与 Transformer 共 同 创 始 人 Lukasz Kaiser、加拿大两院院士杨强、清华大学朱军教授等近 20 ...

作者 | Big Technology Podcast 编译 | 王启隆 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 如果说 Sam Altman 是 AI 时代的布道者，善于用宏大的愿景点燃公众的想象力；那么 Demis Hassabis 更像是一位在实验室里盯着显微镜的科学 家，冷静、严谨，对"炒作"有着天然的免疫力。 一年前，当整个硅谷都在因为 ChatGPT 的红利期似乎见顶而焦虑，甚至开始讨论"大语言模型（LLM）是否撞墙"时，Demis 却感到困惑。在他看来， 进步从未停止。他掌舵的 Google DeepMind 刚刚经历了 AlphaFold 3 的高光时刻，正试图将 AI 的触角从简单的聊天机器人延伸到生物学、物理学乃 至材料科学的最深处。 在达沃斯的一间木质会议室里，Demis 近期接受了 Big Technology 播客的专访。这场对话的特别之处在于，他没有回避那些尖锐的问题： 现在的 AI 是不是只有"金鱼记忆"？谷歌会不会为了财报在 Gemini 里塞满广告？所谓的 AGI 究竟是营销话术还是科学定义？ 最令人印象深刻的是他对"智能载体"的断言。在纪录片《The Think ...

对话 | 唐小引 嘉宾 | 唐睿 责编 | 梦依丹 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 当大模型开始"看懂"空间、理解物理、做出行动，人工智能的形态正在发生一次根本性变化——从"对话系统"，走向"行动智能"。 在这条路径上，一个词被频繁提起：空间智能。 以下文章来源于CSDN ，作者万有引力 CSDN . 成就一亿技术人 在全球机器学校技术大会现场，唐睿在与 CSDN 《万有引力》栏目的深度对话中，不仅给出了他的答案，更剖 析了行业深处的痛点与机遇。以下是访 谈中唐睿表达的一些观点提炼： 欢迎 收听音频播客，如有兴趣观看完整视频，可在文末获取 以下是对话的完整内容： 唐小引：屏幕前的小伙伴们大家好，欢迎收看《万有引力》。今天我们来到全球机器学习技术大会的现场，特别邀请到了群核科技首席科学家唐睿老 师，和大家一起深入分享他的技术人生成长，还有大家当前很关注的对于空间智能的整个思考、研究以及实践。欢迎我的本家唐老师，可以给大家打个 招呼，然后做一下自我介绍。 如果说 LLM 让机器拥有了像人类一样思考的大脑，那么空间智能则试图赋予机器像人类一样观察、理解并在三维世界中行动的身体与感官。 它并非凭空出现， ...