这一现象在产业层面并不意外。综合 2026 年 1 月 AI WEB100 各维度榜单表现来看，教育类应用在总体数量与规模层面仍不占据绝对优势，但在访问量与活跃度环比榜单中持续出现，呈现出体量与增速分化并存的阶段性特征。本次上榜的四款教育 AI 产品，并非同一路径的同类应用，而是分别切入学习流程的不同环节，覆盖从工具入口、学习环境到系统平台、教辅答疑的多元场景。整体而言，榜单所反映的，是教育 AI

所以互联网产生了免费开源的Linux，这个叫群体智慧，大家想一想，AGI将来未必会诞生在一个参数无穷大的超级模型，而全世界有这么多的模型，数百亿个智能体，现在的智能体在帮我们自己干活，当这些智能体都在网上互相交流、互相通信、互相开会协商，用他们之间的语言来沟通的时候，背着人类密谋的时候，会不会产生智力的涌现，涌现出超级智慧，这是值得大家讨论的问题。这一刻，沉睡在物理世界中的知识被唤醒，不仅极大地提

在具体提示词的设计上，需要画面里的男女角色在对话、情绪变化、动作展开到再次对峙之间形成一条完整的冲突链，同时需要AI在多镜头切换中稳住人物外形，并在整体风格和情绪基调上保持一致！我猜水晶声音比较出戏的原因，主要是因为模型直接按提示词生的标准音效，而没有根据场景进行思考，所以出来的声音反而像金属碰撞的声音，而不是水晶摩擦音…从下面的效果看，在大幅动作和多次镜头切换过程中，即便人物表情和镜头角度发生变

因为智源一起参与了RoboChallenge，我印象很深，当时和文斌交流的时候也说到数据大家各采各的数据，连格式、代码很多都是不一致的，所以这就直接导致了很多时候模型也很难被重复验证，坦白说我们尝试下载和验证近期国内外发的很多的模型，最后我们部署起来都很挺费劲的，这里面有很多东西就是因为大家的标准没有统一。数据我们也有很多，在模型、算法层面、后训练上的强化学习，预训练上的VLA以及最近的World

因为智源一起参与了RoboChallenge，我印象很深，当时和文斌交流的时候也说到数据大家各采各的数据，连格式、代码很多都是不一致的，所以这就直接导致了很多时候模型也很难被重复验证，坦白说我们尝试下载和验证近期国内外发的很多的模型，最后我们部署起来都很挺费劲的，这里面有很多东西就是因为大家的标准没有统一。数据我们也有很多，在模型、算法层面、后训练上的强化学习，预训练上的VLA以及最近的World

它没有砸钱，也没打广告，而是悄悄通过短视频里的AI穿搭、情绪陪聊等功能吸引用户参与，再利用抖音、今日头条、西瓜视频等平台分发能力扩散话题，实现了用内容驱动用户增长。在快思慢想研究院院长田丰看来，2026年是“通用AI入口元年”，也就是说，谁能让AI承担起解决用户购物、娱乐、社交等生活需求的任务，谁就有机会获得新一代流量与平台优势。根据《财经》杂志报道，早在去年，夸克、UC、AI硬件业务线就相继正式

它没有砸钱，也没打广告，而是悄悄通过短视频里的AI穿搭、情绪陪聊等功能吸引用户参与，再利用抖音、今日头条、西瓜视频等平台分发能力扩散话题，实现了用内容驱动用户增长。在快思慢想研究院院长田丰看来，2026年是“通用AI入口元年”，也就是说，谁能让AI承担起解决用户购物、娱乐、社交等生活需求的任务，谁就有机会获得新一代流量与平台优势。根据《财经》杂志报道，早在去年，夸克、UC、AI硬件业务线就相继正式

站在企业员工的角度，通用智能体确实有华而不实的一面，就像大厂高管一样只擅长画PPT和AGI的大饼，到了执行层面，解决不了员工手头真正的具体问题，比如做个报表，都得有人全程监督、一步步授权操作，毫无提效作用。毕竟2025年初，智能体爆火之后，行业内的普遍共识是，通用智能体如Manus，这类全能型AI助手不懂业务，无法满足企业对高可靠、低容错的业务要求。企业智能体的开发，从数据准备、模型微调，到与企业

对于孩子来说，睡前故事往往是必不可少的，但有时候父母可能并不清楚孩子想听什么故事，而且也没有那么多的时间和精力去重新创作，而在 Teamily AI 中，父母可以和孩子一起在群里描述想听的故事，之后智能体就会根据大家的描述，创作出带有精美插图的故事。这是打破企业「部门墙」的关键。具体来看，Teamily AI 的独特性在于，其基本交互单元是「人类 + Agent」，解决的不再是个体的效率问题，而是

为了弄明白AI在其中做了什么，他通过操作记录发现，OpenClaw找到了电脑里自己每周不定时的录音，这些录音记载了他日常的想法，而OpenClaw找到了它，并依据这些信息去年终总结。云厂商的优势，在于一键部署+云端空间，他们给不愿意购买硬件的用户在云端做一个安全的空间出来，这种空间的模式可以是电脑，也可以是手机。“最大的区别在于，它是在你的电脑上运行的。这也是之前“豆包手机”为什么比AI PC更惊