摘要：Anthropic将Claude从模型API升级为Managed Agents，反映出AI行业正从单纯追求模型能力转向构建完整的Agent系统。核心观点包括：1）Agent的核心价值在于模型之外的系统层（harness、runtime和infra）；2）上下文管理成为关键，低效的prefix cache复用会导致高昂成本；3）好的harness需要解决稳定前缀、工具规范化、上下文分层等七大问

NVIDIA在GTC2026大会上发布的NemoClaw是一款面向AI Agent的安全运行时解决方案。作为OpenClaw的安全基座，NemoClaw采用操作系统级隔离技术（Landlock LSM、seccomp BPF等）构建安全沙箱，通过四层架构实现细粒度管控：CLI插件层提供交互入口，蓝图编排层实现声明式部署，OpenShell沙箱层提供强制隔离，推理路由层保障API密钥安全。该方案解决

NVIDIA在GTC2026大会上发布的NemoClaw是一款面向AI Agent的安全运行时解决方案。作为OpenClaw的安全基座，NemoClaw采用操作系统级隔离技术（Landlock LSM、seccomp BPF等）构建安全沙箱，通过四层架构实现细粒度管控：CLI插件层提供交互入口，蓝图编排层实现声明式部署，OpenShell沙箱层提供强制隔离，推理路由层保障API密钥安全。该方案解决

摘要： 基础模型能力提升后，Agent系统的表现差异主要源于外部控制栈（AgentHarness）的设计。Harness负责工具调用、状态管理、异常恢复等，决定了模型能力的实际发挥水平。行业共识表明，Agent竞争已从模型能力转向系统工程优化。OpenAI、Anthropic等通过分层治理（行动接口、观测回路、状态管理等）提升稳定性，而Meta-Harness则探索自动化优化Harness的方法。

上传动作参考视频与目标图像，调整frame_num（帧数）与sample_guide_scale（动作强度），生成动态一致的新视频。划定编辑区域，调整参数--sample_shift（噪声调度）与guide_scale（提示词权重），生成局部修改后的连贯视频。，模型通过捕捉源动作的时空特征，结合目标主体的外观一致性约束（如RefAdapter模块），实现自然迁移。，通过时空压缩与长时程依赖建模，实

摘要： 基础模型能力提升后，Agent系统的表现差异主要源于外部控制栈（AgentHarness）的设计。Harness负责工具调用、状态管理、异常恢复等，决定了模型能力的实际发挥水平。行业共识表明，Agent竞争已从模型能力转向系统工程优化。OpenAI、Anthropic等通过分层治理（行动接口、观测回路、状态管理等）提升稳定性，而Meta-Harness则探索自动化优化Harness的方法。

DeepSeek 热度持续，大家都在探索DeepSeek的使用场景，拓宽它的使用边界。在一些数据安全敏感的场景私有化部署是企业落地LLM的重要选项。本文将详细的讨论如何才能高性价比的完成DeepSeek的私有化部署，下面将以两个章节来讨论这个问题：第一章节定义一些大模型服务的性能指标，第二个章节评估私有化部署大模型的成本情况。

1，1-5 篇文章中1，2 估算了EP320 这种部署，到底能可以支持多大的并发。1 认为瓶颈在通信这个判断单台和8卡H100支持600左右的并发请求是很合理的。因为首先H100 FP16 989TFLOPs的算力，FP8 等于989 * 2，以989 T来做Arithmetic intensity的预估也就是295 FLOPs/byte，大体可以理解为只要单卡batch size 不大于295则

开发者可前往OneThingAI控制台-模型广场，快速接入通义千问-Math-Turbo、通义千问-Math-Turbo、DeepSeekV3、DeepSeek-R1671B满血版等精选主流模型接口。步骤二：提供curl、Python、Node.js三种技术方案，实现与模型API（如DeepSeek-R1模型接口）的交互，满足多样化开发场景及开发者使用习惯。开发者无需进行复杂的设置或接口适配工作，

阿里Wan2.1系列模型代表了阿里巴巴在视频生成领域的最新成果。普通Wan2.1作为通用视频生成模型，支持多种任务，适合广泛的创意应用场景。而FLF2V首尾帧控制模型则在普通Wan2.1的基础上进行了针对性优化，专注于首尾帧控制，实现了更精准的时序控制和运动轨迹预测。选择哪个模型取决于具体需求：如果需要精确控制视频的首尾帧过渡，FLF2V是更好的选择；如果需要更广泛的创作自由度和多模态支持，普通W