以前写代码是消耗多少脑力，现在是花费了多少token🤣
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“桌面灵宠”来了
雷蛇发布了一个全息投影 AI 桌面设备 Project Ava ，官方说它能识别用户的电脑和周围环境，给出游戏，工作，生活等建议，还具备眼球追踪，长期记忆和情境感知。 你敢信？现在预定只要20美元
很多人好奇怎么在手机上部署离线 AI
我自己用的最多的是 Enclave ，在 App 里搜索 HuggingFace 开源模型下载就可以了，最有用的是机器翻译模型和 Qwen3 1.7B 通用模型
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
