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清华团队首创148纳米超窄线宽紫外激光，补齐核时钟最后一块核心技术拼图#自主量子科技# Tsinghua team pioneers 148nm ultra-narrow linewidth ultraviolet laser, completing the final core technical puzzle of nuclear clocks. #IndependentQuantumTech#

这个世代三大技术革命： 1. AI 2.机器人 3.量子计算 AI炒的过热情况下，不妨研究一下后两者！ 当前机器人赛道完全没有到GPT时刻，我觉得它的重要性不亚于AI。 我经常看 @citrini 的备忘录，可以说是科技界最具洞察力的研究机构，尤其是那篇 《自主AI代理失控扩散与 2028 年全球智能危机》的反乌托邦情境假设报告，直接带崩了年初的SaaS软件股，实力毋庸置疑！ 今天看到 Citrini 投资了Robostrategy，这是一个重要信号，假如你不知道投资哪家机器人公司，不妨直接看看Robostrategy，股票代码 #BOT，它是一家专注投资机器人赛道的投资基金，昨天逆势大涨11#.8%。 它投资了很多潜力且未上市的机器人独角兽🦄公司股权，比如Figure AI，Apptronik，Standard Bots等。值得留意一下🧐

宝子们混迹币圈久了你就会发现很多项目最大的短板，是没有长期落地的价值，只靠热度和空投吸引流量。风口一过，就慢慢淡出市场，很难长久走下去。@quipnetwork 但如果你深度体验 @quipnetwork 之后你能明显感受到它和这类项目完全不同。 我最初参与的时候，也只是普通体验，没有抱太高期待。但持续跟进下来能发现，它的核心目标很明确，就是搭建一套靠谱的去中心化算力底层网络，不是为了短期热度炒作。 当下市场里，绝大多数算力、AI相关项目，都只是跟风蹭热点，盯着眼前的赛道红利。 而Quip的布局会更长远，它提前布局量子计算领域，重视加密资产的底层安全，一直在为未来的网络发展做准备。 它的核心逻辑很务实——整合全网闲置的计算资源，让闲置算力有效利用起来。 区别于普通项目只做简单交易验证，Quip把算力本身转化成了可落地的价值资产，夯实了整个网络的经济底层。 另外我很认可它的生态模式。 很多项目只专注拉新做数据，而Quip的生态是全员共建的。 网络的更新、优化、创新，不局限于官方核心团队，普通社区成员也可以自主开发、搭建内容，为生态赋能。 真正优质的区块链生态，从来不是靠官方单方面维护的，而是靠每一个参与者持续建设、慢慢打磨出来的。 Quip不属于快速炒作的短线项目，属于稳步发展、慢慢积累价值的慢变量项目，有真实技术支撑和长期发展逻辑，值得长期跟踪。 最后想问大家一个问题，从网络长期发展的角度来看，更多的普通用户，还是更多的生态建设者，对项目的价值更大？🤔

2026-4-1 《村头CBD 币圈疯会》 量子破解与张雪摩托 东八区晚九点半别错过本周话题 2029比特币九分钟被破解？ 到底行不行了？ 张雪机车到底自主水平到哪里？

今年三月底在 Let's Vision 上介绍了我们正在做的让 agent 参与 mobile 开发自主验证的一些微小工作。现在终于可以把其中一部分我们日常使用的工具开源了。 sim-use 是让 AI agent 能看到模拟器/设备的屏幕并操作它的命令行工具。一条命令把整个屏幕变成 agent 能理解的紧凑表示，再一条命令点击任意元素，以完成验证循环。iOS Simulator 和 Android 通用。 Plan, code, verify, ship — verify 这一环现在可以交给 agent 了。欢迎大家试用/加星/反馈/一同改进！

Konnex 是领先的去中心化机器人平台，通过Proof-of-Physical-Work验证物理任务，让机器人自主签约、交易AI智能，并以稳定币即时结算。构建全球机器人经济网络，解锁万亿级自主劳动市场，助力AI与实体世界深度融合。未来已来！ @konnex_world

聊最强模型这事本身就挺搞笑的。现在这赛道卷到什么程度？你今天排完名，明天就有人发新版本把你脸打肿。但不排吧，老有人问。 行，那就按2026年6月底的情况，综合Arena人类偏好、Intelligence Index、编码、Agent表现这些维度，聊聊我心目中的全球前十。 - （以下排名纯个人看法，别杠，杠就是你对。） 1：Claude Fable 5（Anthropic） Anthropic 6月9号放的Mythos级公开模型。目前Arena人类偏好榜稳坐第一，长时程Agent和复杂推理是真的猛。 你要搞那种专家级任务，几小时的深度研究、多步骤自主Agent，这台目前是最靠谱的选择。有一说一，贵是真贵。 - 2：Claude Opus 4.8（Anthropic） 觉得Fable 5太激进、不稳定？Opus 4.8就是那个"稳如老狗"的选项。 编码、长上下文、复杂Agent工作流，表现极其可靠。很多专业开发者现在的主力机就是这台。 怎么说呢，它可能不是每一项都拿第一，但综合可靠性和能力，依然是旗舰中的旗舰。 - 3：GPT-5.5（OpenAI） OpenAI目前最成熟的日常模型。通用能力均衡得一批，工具调用和生态就不用说了，ChatGPT那套东西太完整了。 多模态体验也优秀，适合不想折腾、拿来就用的多数人。呃，但实话实说，硬核推理上已经被Anthropic拉开了。 - 4：Gemini 3.1 Pro（Google） Google目前的最强前沿模型。数学推理和多模态（图像、视频）这块是真的硬，研究分析类工作用它很舒服。 但Agent能力嘛，还在追。适合需要高准确性的场景，不适合拿来搞花活。 - 5：Qwen3.7 Max（阿里） 这是目前中国模型里综合最强的，全球前五没毛病。能力均衡、什么都能干，编程、长任务、日常使用都表现不错。 最关键的是性价比杀疯了，价格只有前面那几个美系模型的几分之一。日常主力选它，钱包不疼。 - 6：Kimi K2.6（月之暗面） Moonshot的旗舰。超长上下文是它的杀手锏，多Agent协作也玩得转。 你如果经常搞长文档总结、深度研究、复杂工作流，这台绝对是利器。 短板？通用场景不如Qwen均衡。 - 7：GLM-5.2（智谱AI） 智谱最新一代，编码和Agentic任务是真的有点东西。 开源权重版本性能也强，适合自己折腾、做二次开发的玩家。 coding场景下甚至能跟Claude掰掰手腕，不开玩笑。 - 8：DeepSeek V4 Pro（深度求索） 极致性价比的代名词。推理和编码能力接近前沿水平，但价格低到离谱。 说白了就是"差不多够用，但便宜得要命"。社区里目前最受欢迎的高性能低成本选择，懂的都懂。 - 9：MiniMax M3（MiniMax） 效率取向的选手，特定场景下性价比优秀。适合对速度和成本极度敏感的生产环境。 不是最强，但该干的活都能干。 - 我的几点观察： 美系闭源还是霸着前四，Anthropic和OpenAI目前确实在领先位置。但注意，差距在缩小，不是错觉。 中国模型从第五名开始强势插入，Qwen3.7 Max是最均衡的代表。 而且在性价比维度上，中国模型（Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM）已经可以说是碾压了。 很多实际场景能跑到前沿模型80-95%的效果，成本只要几分之一甚至几十分之一。这不叫卷属于降维打击。 开源权重这块更不用说，中国模型目前明显领先。 - 如果你问我怎么选： 追求极致、预算无限的话：Claude Fable 5 或者 Opus 4.8 。 日常主力、讲究性价比：Qwen3.7 Max，闭眼入 。 重度编程/Agent开发：GLM-5.2 或 DeepSeek V4 Pro 。 长文档和分析研究：Kimi K2.6。 这个排行保质期时间很短。AI这行现在就是这个节奏，你今天看完明天可能就过时了。 实际用起来别死磕一个模型，根据不同任务组合使用才是正道。 你目前主力用的是哪个？评论区聊聊。

Claude Code用户你知道吗？ 你每天都在浪费一个功能！90%的都不知道！ Anthropic负责应用AI的负责人，刚做了一场2026年关于Agent记忆管理最实用的演讲 （晚点视频我更新到主页）。 他叫Lamis。 他和那些在前沿构建Agent的初创公司直接合作。 他拆解了Anthropic构建Agent记忆系统的完整方法论。 四层。 每一层解决了前一层的一个致命问题。 起点是一个Markdown文件。 他们在每次会话开头放一个CLAUDE.md文件，代码库结构。 组织信息，个人偏好，纯文本。 Anthropic的评价是"unreasonably effective"。 一个简单的文本文件，效果超过了复杂的Prompt工程方案。 但文件越来越长，上下文膨胀。会话空间不够。这条路撞墙了。 于是他们做了记忆工具。 让Agent自己决定什么时候读取、什么时候写入、什么时候更新记忆。 全部在带内完成，也就是在会话上下文中进行。 让他们意外的是：Agent判断什么值得记住的能力，比人类还强。自主性在这种场景下运作得非常好。 第三步是Skills。 核心思想是渐进式披露。Agent只看文件顶部几行前言，决定是否需要加载整个文件。 Lamis的比喻很精准，房间里有一个书架。有人跟我说法语，我扫一眼书名，找到法语词典，抽出来读。 不需要把七年的法语课都塞进脑子里。 第四步最简单。 他们把整个记忆系统建模为普通文件系统。Markdown文件。bash，grep。 不需要向量数据库。不需要专门的工具。Agent本来就擅长搜索文件。 但生产环境暴露了新问题。 多个Agent同时写入同一个记忆文件。 一个Agent往组织级上下文写入错误信息，所有Agent全部受影响。 记忆过时了怎么办。有人通过提示词注入向记忆中写入恶意内容怎么办。 Anthropic设计了四道防线。版本控制，能回滚。基于哈希的并发控制。权限分层，组织级只读，Agent草稿区可写。干净的API保证可移植性。 然后是最有意思的部分：做梦。 带内记忆有一个根本性局限。 Agent既要完成任务，又要管理记忆。两个竞争性目标。 而且Agent只能看到当前会话的信息，识别不了跨会话的模式。 做梦是一个带外的异步处理过程。 它取一段时间内的所有会话记录，交给一个专门的Agent分析。这个Agent查看记忆存储，识别模式，提出更改建议。 就像一个校长审查所有学生的作业。发现每个地理学生都在同一道题上答错。查了课程表，发现整个主题根本没有教。 做梦有自己的专用资源，不和任务执行竞争上下文。 Anthropic已经在生产中跑这套系统了。 Agent第二次执行同一个任务时表现更好。成本降低，因为能一次性完成。延迟下降。做梦消耗的额外token，被任务本身的效率提升抵消了。 Lamis最后说了一句话：模型智能本身不会产生复利。它需要上下文来执行你交给它的具体任务。 上下文工程的效果是倍增智能，即使模型本身变得更聪明，这个投资依然有价值。 这场演讲来自2026年AI DevCon。值得花半小时看看。

当我们将目光聚焦于昂贵的 Codex 和 Claude Code 时，不妨把视线转回到豆包，其进化成果同样令人瞩目，尤其是全免费的 Seed 2.1 Turbo 大模型。 豆包的 Seed 2.1 Turbo 大模型，是字节跳动面向规模化生产场景打造的低成本、低时延版本。 它功能齐备，效果比肩 Seed 2.1 Pro，在 Coding 工程交付、Agent 长链路任务执行和多模态理解等方面能力出色。 具备较强的自主规划与动态修复能力，可胜任真实研发与高价值生产任务，能满足企业级部署场景中对成本、吞吐与批量调用的需求。 用户无需支付额外费用，就能使用这些强大功能，对于广大开发者和企业来说，无疑是极具性价比的选择。 我问了我的桌面豆包是否免费，它的回答是付费主要是买更多的月度额度和高峰期优先使用权，生成效果和是否付费无关，和你选择的模型有关。 豆包目前已经可以跑电脑本地文件了，而且免费免费。怪不得中国人都称豆包为国民Ai。