手机、PC、汽车、家电全面植入AI引擎，字节、小米、OPPO筹备AI手机，苹果开放CarPlay AI语音功能，智能汽车成为最大AI终端。2026年的竞争，不再是单一技术的比拼，而是全产业链、生态、治理、人才、数据的综合竞争，谁能平衡创新与合规、效率与安全、技术与人文，谁就能占据未来制高点。OpenClaw的核心价值，是把大模型、算力、工具链、行业插件封装为开箱即用的AI工作流，开发者无需精通后端

而GPT-5.3-Codex作为OpenAI目前最强大的代理编程模型，融合了GPT-5.2-Codex的编码性能和GPT-5.2的推理及专业知识能力，推理速度能够提升约25%，可处理设计研究、工具调用和复杂操作的长时间任务。Frontier打通了原先隔离的数据仓库、客户管理系统和内部应用，使得所有AI代理都能共享统一的业务知识库，并让AI理解信息是如何流动的、决策是如何发生的、哪些结果是重要的。I

毕竟如何让广告的投放更精准、更高效是营销行业的终极课题之一，直至互联网时代，这个问题也有了答案，当广告平台比用户更了解自己时，广告自然也就可以投其所好，而这便是所谓的用户画像。日前，数据删除服务机构Incogni针对AI插件的最新研究报告显示，在抽样调查的Chrome AI插件中，有超过一半存在收集用户数据的行为，其中近1/3瞄准了直接定位用户本人的个人可识别信息（PII）。超过50%的AI插件存

如果说Anthropic是对OpenAI采取了一种系统且深刻的反叛，那么中国AI不同的人，其实都怀揣着各自不同的“Anthropic”，这里既有对宏大愿景的兴奋，也有战场迁移的无奈。在过去很长的一段时间里，这家公司是基模四巨头中的绝对异类。奥特曼想要构建一个“垂直一体”的帝国，OpenAI发布了包括GPTS在内的一系列的生态工具，秘密研发自己的芯片，半遮半掩自己的硬件计划，还从苹果挖来了一堆软硬件

Suleyman 的担忧是：当用户把 AI 的流畅、贴心、善解人意误以为是有心智、有感受，对 AI 的信任就不再建立在理性判断上，而是基于情感投射。AI 说“我很高兴”或“我很伤心”，对大多数人来说就够了，足以激发同情、引发信任，甚至让人舍不得退出对话。还有开发者用开源智能体搭建情感陪伴系统，让 AI 自动给家人发关心信息、替用户联系伴侣，接收者根本分不清消息是人写的，还是程序生成的。一旦这个界限

Peter Steinberger，这个知名PDF开发工具PSPDFKit的创始人、并于2021年以约1.19亿美元出售而获得财务自由的“AI极客”，或许自己都没有想到，他因感觉太无聊，并认为市面上没有理想中的AI助手而开发的OpenClaw，能获得超乎相像的快速发展：发布后迅速获得超十万星标，并持续增长，继而在全球AI领域引起一股小龙虾强劲旋风。这些产品在保留OpenClaw核心能力的同时，整合

Anthropic 的研究员们在1月末发布了一篇重磅论文《The Hot Mess of AI 》（AI 的一团乱麻），试图解释第二个问题的因由，结果他们发现，这一试，给自回归模型（Transformer为基础的都是）清楚的找到了阿喀琉斯之踵。这说明，模型的错误的来源发生了质变。但在最难的任务组里，随着参数量增加，偏差下降得很快（它确实很聪明），但方差下降得很慢（疯没见好）。好莱坞电影里，失控的

打开源文件后，我们能看到这一项目采用了最基础且通用的前端资源结构，JS项目结构有明显的模块化思路：模型、渲染、系统分开，逻辑清晰，适合中小型项目。乍一看，这一系统只是UI有些陈旧，但是深入代码后，里面埋着更大的雷（当然，这都是我们要求Pony Alpha做的，不代表其自身能力）。再来看看底层的代码。原版中，全局变量和函数都是混合在一起的，而Pony Alpha改造后的版本架构清晰度明显提升，配置层

过去两年，中国的AI创业者也在出海，但他们基本都是基于ChatGPT、Gemini等海外大模型套壳做产品，导致大家没法做比较有意思的应用，而且这也会面临一定的合规问题。产品的核心是找对场景，从Talkie到SeaArt、Lovart、Vidu以及Mootion等在海外实现高增长的AI产品，无一例外地都不再靠模型性能硬刚海外巨头，而是从工具、社交、图像、教育等具体的场景切入，以更强的本地化能力、更灵

现在的核心解法之一就是找新的数据来源——合成数据，它的本质是搜索，在超高维的语言空间中使用预训练好的大模型去发现新的有价值数据，依托这些合成数据来进一步提升模型的性能。在这种情况下，对我们的要求就更高了——需要特别巧妙精细的设计，省着用，才能做出东西；InfoQ：随着 AI 的普及，我们观察到一个现象：无论是企事业单位、高校还是中小学，大家都在学习 AI 和编程，但也越来越依赖现成工具——从调用