今年春节后，最火的莫过：养虾。不是真正的小龙虾，是OpenClaw——一个开源的AI Agent框架，图标是只红色龙虾，你得像养宠物一样在服务器上伺候它。> * **狂热的行业现状：** 这个项目从1月发布到现在，GitHub星标冲破22万，超过了Linux，成为史上增长最快的开源项目之一。各大云厂商争相推出一键部署方案，百度上周刚发布了DuClaw，主打零配置即用，第一个月订阅价格只要17.8

本文是一篇AI核心术语扫盲指南（系列第一篇），旨在帮助读者掌握大语言模型（LLM）的基础概念。文章从AI技术发展脉络切入，重点解析了Transformer架构、注意力机制、Token/Embedding/Vector三大核心概念，并解释了Context Window、Prompt等关键术语。通过实际案例和对比表格，文章揭示了LLM的本质不是简单的聊天机器人，而是能够对语言本身建模的概率预测系统。掌

阿里发布Qwen3.8-Max大模型，2.4T参数、95B激活，采用稀疏MoE+混合注意力架构，支持1M上下文和原生多模态。该模型在编程领域表现突出，仅用16天自主开发出开源智能体框架oh-my-cli，PaperBench得分93.0超过Fable 5。国际定价仅为Opus 5的1/4，国内缓存价低至1.5元/百万tokens。阿里首次开源Max级模型权重，下周上线Hugging Face。不过

DeepSeek-V4-Flash 正式版通过仅重做后训练，在未改变13B激活参数结构的情况下，实现了9项Agent基准的显著提升，部分指标反超自家Pro版并逼近顶级闭源模型。其DeepSWE长程软件工程能力提升7.5倍至54.4分，终端操作达82.7分，安全攻防达76.7分。第三方评测显示其智能指数达50分（接近GPT-5.6的51分），前端代码竞技排名第3。成本仅为旗舰模型的1/90，但升级仅

阿里发布Qwen3.8-Max大模型，2.4T参数、95B激活，采用稀疏MoE+混合注意力架构，支持1M上下文和原生多模态。该模型在编程领域表现突出，仅用16天自主开发出开源智能体框架oh-my-cli，PaperBench得分93.0超过Fable 5。国际定价仅为Opus 5的1/4，国内缓存价低至1.5元/百万tokens。阿里首次开源Max级模型权重，下周上线Hugging Face。不过

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摘要 本文深入解析AI领域的关键概念，重点探讨Agent、多模态和Planning三大核心能力。AI Agent区别于传统Chatbot的本质在于它能执行多步决策并产生实际行为，核心能力包括工具调用、记忆、规划、反思和根基化。文章对比了ReAct与Planning两种思考模式，指出未来趋势是组合应用。多Agent系统面临协作复杂度的挑战，而多模态技术则让AI突破纯文本限制，具备视觉、听觉等感知能力

本文是一篇AI核心术语扫盲指南（系列第一篇），旨在帮助读者掌握大语言模型（LLM）的基础概念。文章从AI技术发展脉络切入，重点解析了Transformer架构、注意力机制、Token/Embedding/Vector三大核心概念，并解释了Context Window、Prompt等关键术语。通过实际案例和对比表格，文章揭示了LLM的本质不是简单的聊天机器人，而是能够对语言本身建模的概率预测系统。掌

Codex Desktop最新版推出了宠物功能，用户可通过以下步骤设置：首先更新至最新版本，在外观设置底部找到宠物选项。系统提供默认宠物，也支持自定义创建：通过GPT对话安装官方技能"hatch-pet"，输入参考图片和描述来设计理想宠物形象，GPT会生成对应的动作帧（类似二维像素游戏）。完成设计后，即可在外观设置中启用个性化桌面宠物。该功能让用户能够创造独特的数字伙伴，为工作

卷积神经网络（CNN）是计算机视觉的核心架构，本章系统介绍了CNN的基础原理和典型结构。首先阐述了卷积的数学定义与变种（包括一维/二维卷积、互相关、转置卷积和空洞卷积），以及步长、填充等关键参数。其次详细解析了CNN的核心组件（卷积层和池化层）及其参数学习机制。最后重点介绍了经典CNN模型的发展历程，包括开创性的LeNet-5、引入ReLU和Dropout的AlexNet、多尺度并行的Incept