AI+个人存储是噱头还是刚需？三类落地的方案按需选就行_网络存储

1. MiniMax M2.7+OpenClaw实战！AI到底能接管多少工作？

2. 香蕉派（Banana Pi）新推出了一款名为 BPI-CM6 的核心板，它最大的特点是搭载了国产的进迭时空 K1 八核 RISC-V 架构处理器。#香蕉派可以广泛应用于网络设备# 这款核心板在配置上相当给力，默认就配备了 8GB 的内存和 16GB 的存储，并且提供了最高16GB内存和128GB存储的选项。它还集成了大约2.0 TOPS的AI算力，能够满足一些基础的本地人工智能计算需求。对于开发者来说，一个非常便利的设计是，BPI-CM6 在尺寸和接口上兼容树莓派 CM4 和 CM5 的载板。这意味着手上有树莓派生态配件的用户可以直接使用，大大降低了入门和开发门槛。

3. #科技先锋官# 当你在地下车库想调用AI实时翻译，却因没网陷入卡顿；当语音助手要等3秒才响应指令，端侧AI的不实用曾是很多安卓用户的痛点。谷歌Gemini Nano 3与安卓15的深度集成，正精准破解这些难题，让手机真正拥有本地思考的大脑。Gemini Nano 3集成安卓15解决了离线场景AI失灵的核心问题。此前端侧AI多依赖云端算力，无网络时翻译、摘要、语音交互等功能基本瘫痪。Gemini Nano 3依托安卓15的AICore系统服务，所有运算全在设备本地完成，无需数据上传云端，哪怕在山区、地铁等无信号区域，也能流畅实现实时翻译、离线文案生成等功能。Gemini Nano 3集成安卓15攻克了端侧推理延迟高、体验差的瓶颈。通过安卓15对NPU的深度优化，Gemini Nano 3离线推理速度提升2.5倍，语音指令响应、文本处理等操作几乎无延迟。这意味着，无论是整理会议纪要还是编辑图片，都能获得即呼即应的流畅体验，彻底告别等待卡顿。Gemini Nano 3集成安卓15还解决了隐私泄露与多终端适配难的问题。安卓15的私有计算核心架构，让Gemini Nano 3独立于其他应用运行，不存储操作数据，从根源上保障隐私安全。且适配Pixel、三星等多品牌终端，打破硬件壁垒，让更多安卓用户能享受到高质量端侧AI服务。Gemini Nano 3集成安卓15不仅让端侧AI从可用走向好用，更推动安卓生态迈入离线智能新时代，为后续车机协同、智能家居联动等场景打下基础。#AI创造营##AI创作热点##一条vlog回顾2025# 种斌Marco的微博视频

4. 国产AI应用这两天在App Store上真是杀疯了，千问上线两天直接冲上前三，不得不说，现在国内AI的发展速度确实有点东西，已经不是简单的跟随，而是开始在一些赛道上领跑了。#又一国产AI应用跻身AppStore前三# 不过话说回来，AI这股风刮得这么猛，别光盯着手机App看，其实在#NAS#这个圈子里，AI早就不是啥新鲜概念了。要说真正把AI和NAS玩出花的国产品牌，#极空间私有云#绝对是绕不开的名字，国内第一个喊出AI NAS口号的品牌，真不是白叫的。特别是像Z425这种旗舰产品，搭载的AI空间功能，让我彻底改变了对NAS只能当硬盘仓库的刻板印象。举个例子，你存了几千张照片，想找某张特定的照片，不用翻文件夹，直接一句话描述，AI空间能看懂画面里的场景、颜色、物体甚至人物姿态。更离谱的是，它连视频里的对话都能检索，音频文件也一样，会议录音、访谈素材，转写成文字后随便搜关键词，秒出结果。这还不算完，它还能自动给视频生成字幕、做内容总结，甚至按你自定义的主题自动分类素材。这功能背后是极空间旗舰Z425那套本地AI算力在支撑，CPU、GPU、NPU整合的83TOPS AI能力，所有数据处理都在设备本地完成，根本不用担心中途泄密。以前觉得NAS就是个扩容工具，现在才发现，AI加持下的NAS才是个人数字资产的终极形态。感兴趣的朋友真的可以关注一下，这波国产AI的浪潮，NAS领域同样值得吹爆。

5. 双万兆+23TB存储！铭凡MS-A2 8945HX可能是性价比最高且不输大牌品质的桌面工作站

6. 告别“云端依赖症”：AI为何要“锁”进本地硬件里？｜甲子光年

7. 不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？

8. #阿里通云哥浮出水面# 阿里亮出AI终极王牌:"通云哥"阿里巴巴平头哥官网上线了一款高端AI芯片"真武810E"阿里AI战略的最后一块拼图浮出水面业内人士透露，真武PPU性能比肩英伟达H20，更已经在阿里云实现了多个万卡集群部署，服务了国家电网、中国科学院、小鹏汽车、新浪微博等400多家大型客户。这名字听起来像是：通义实验室 + 阿里云 + 平头哥，各取一个字组合而成。通义千问：全球开源模型第一阿里云：亚太云服务第一平头哥芯片：AI算力芯片第一梯队翻译一下就是：模型我有，云我有，芯片我也有全球能集齐这三张牌的，就俩：谷歌，阿里为了集齐这三张牌，阿里整整准备了17年。过去市场以"电商平台"、"互联网公司"定义阿里，但忽略了阿里早已掌握AI时代最重要的底层软硬技术。阿里的技术价值，现在确实需要被重新评估了。

9. 现在的国产NAS都这么强了？绿联DXP4800 Plus体验

10. OpenClaw(Clawdbot) 架构解析：个人AI智能体的核心引擎（everyone talks about Clawdbot, but here's how it works）1. 摘要OpenClaw 是一个个人AI智能体，其核心是一个在本地计算机上运行的 Typescript 命令行界面（CLI）应用程序，而非传统的Web应用。它的架构旨在实现高可靠性和强大的本地计算机集成能力。其设计的关键亮点在于采用了基于通道的命令队列，默认执行串行操作，从而有效避免了并发处理中常见的“异步/await意大利面代码”和竞态条件问题。这种“默认串行，显式并行”的理念显著提升了系统的稳定性和可调试性。OpenClaw的内存系统设计出奇地简洁而高效，它结合了用于存储会话记录的.jsonl文件和用于长期记忆的Markdown文件。代理通过标准的“写入文件”工具直接与Markdown记忆文件交互。其检索机制采用向量搜索（用于语义匹配）和关键字搜索（用于精确匹配）的混合模式，确保了信息检索的全面性。该智能体最核心的“护城河”在于其深度计算机集成能力，通过工具集赋予了代理执行shell命令、操作文件系统、管理后台进程以及控制浏览器的能力。在浏览器交互方面，OpenClaw创新性地使用“语义快照”（基于页面的可访问性树生成的文本表示）代替传统的屏幕截图，极大地减小了数据体积（从MB级降至KB级）并显著降低了LLM的Token成本。为确保安全，OpenClaw实施了一套以用户授权为核心的安全机制，包括一个命令许可名单和对危险shell构造的默认阻止，旨在实现用户允许范围内的最大自主性。2. 核心架构与技术栈OpenClaw的本质是一个Typescript CLI应用程序。它并非一个Python或Next.js驱动的Web应用。作为一个本地进程，其核心职能包括：- 本地运行：在用户的计算机上作为独立进程运行。- 暴露网关服务器：处理来自Telegram、WhatsApp、Slack等不同渠道的连接。- 调用LLM API：与Anthropic、OpenAI或本地模型等多种大型语言模型进行交互。- 本地执行工具：在用户的计算机上直接运行工具和命令。- 实现用户指令：在用户计算机上执行任意授权的任务。3. 任务执行流程当用户通过消息应用向OpenClaw发送提示时，系统会经过以下一系列精确协调的步骤来处理请求并生成响应：1）通道适配器 (Channel Adapter) - 接收来自不同输入流（如即时通讯软件）的消息。 - 对消息进行标准化处理并提取附件。2）网关服务器 (Gateway Server) - 作为系统的任务和会话协调中心，是OpenClaw的心脏。 - 负责接收消息并将其传递给正确的会话，能够处理多个重叠请求。 - 关键设计：为序列化操作，系统采用基于“通道”（lane-based）的命令队列。每个会话拥有一个专用通道，确保任务按顺序执行。低风险且可并行的任务（如cron job）可以在并行通道中运行。 - 设计哲学：这种“默认串行，显式并行”的架构避免了过度并行化导致的“异步/await意大利面代码”和调试噩梦，将开发者的心智模型从“我需要锁定什么？”转变为“什么可以安全地并行化？”。3）智能体运行器 (Agent Runner) - 系统的AI核心，负责决定使用哪个模型和API密钥。 - 具备故障切换能力：当首选模型或密钥失败时，会将该配置标记为冷却状态并尝试下一个可用选项。 - 动态组装系统提示（System Prompt），整合可用的工具、技能和内存信息，并附加当前会话的历史记录（从.jsonl文件中读取）。 - 内置“上下文窗口守卫”，监控上下文空间。当接近上限时，它会通过总结（压缩）会话来释放空间，或在无法处理时优雅地失败。4）LLM API调用 (LLM API Call) - 一个封装了不同LLM提供商的抽象层。 - 支持流式响应，并在模型支持的情况下请求延长思考时间。5）Agentic循环 (Agentic Loop) - 当LLM返回工具调用请求时，Clawdbot会在本地执行该工具。 - 将工具执行结果添加回对话历史中，并再次调用LLM。 - 此循环会重复进行，直到LLM返回最终的文本响应或达到最大交互轮次（默认为约20轮）。 - 所有与计算机的交互都在这个循环中发生。6）响应路径 (Response Path) - 将最终响应通过原始通道返回给用户。 - 通过将用户消息、工具调用、执行结果、模型响应等信息以JSON对象的形式逐行写入.jsonl文件，来持久化会话状态，实现基于会话的记忆。4. 内存系统：简单与实用的结合OpenClaw通过一个简洁且可解释的双重系统来处理记忆，避免了复杂的记忆合并或压缩机制。1）双重系统 - 会话记录 (Session Transcripts)：以.jsonl文件的形式存储，每一行是一个JSON对象，记录了单次交互的完整信息。这构成了其基于会话的短期记忆。 - 长期记忆文件 (Long-term Memory Files)：以Markdown文件的形式存储在MEMORY[.]md或memory/文件夹中。代理通过一个标准的“写入文件”工具直接创建和修改这些文件，而非依赖特殊的记忆写入API。当新对话开始时，一个钩子（hook）会触发，抓取并总结上一次对话，并将其写入Markdown记忆文件。2）混合搜索机制 - 为了从记忆中检索信息，系统采用了向量搜索和关键字搜索的混合方法，以兼顾语义相似性和精确匹配。 - 向量搜索：使用SQLite实现，用于捕捉语义相关的内容（例如，搜索“authentication bug”可以找到提及“auth issues”的文档）。 - 关键字搜索：使用SQLite的FTS5扩展实现，用于查找精确的短语匹配。3）系统特点 - 智能同步：当文件监视器检测到记忆文件发生变化时，会自动触发同步。 - 可解释的简单性：设计理念倾向于简单明了，而非复杂的“意大利面式”架构。 - 无遗忘曲线：记忆被永久保存，且旧记忆与新记忆具有同等权重。5. 计算机集成：OpenClaw的“护城河”OpenClaw的核心优势之一是其深度集成于本地计算机环境的能力，它通过一套强大的工具集赋予代理直接操作计算机的权限。1） Shell命令执行 - 通过一个exec工具，代理可以在用户的机器上运行shell命令。 - 支持多种执行环境： > 沙盒 (sandbox)：默认选项，命令在Docker容器内运行以增强安全性。 > 主机 (host machine)：直接在用户的操作系统上运行。 > 远程设备 (remote devices)：在连接的远程机器上执行。2) 核心工具集 - 文件系统工具：支持读取、写入和编辑本地文件。 - 浏览器工具：基于Playwright，并采用语义快照技术进行网页交互。 - 进程管理工具：用于处理需要长时间运行的后台命令，以及终止进程等。6. 安全机制：用户授权下的自主性为了在赋予代理强大能力的同时确保安全可控，OpenClaw采用了一套类似Claude Code的安全模型，其核心理念是在用户允许的范围内给予代理最大的自主权。1) 命令审批系统 - 通过一个位于~/.clawdbot/exec-approvals.json的许可名单文件来管理命令授权。 - 当智能体尝试执行一个新命令时，会向用户发出提示，选项包括“允许一次”、“始终允许”或“拒绝”。 - 用户的选择会被记录在许可名单中。2）默认安全设置 - 一组被认为是安全的命令（如 jq, grep, cut, sort 等）已被预先批准。 - 危险的shell构造在执行前会被默认阻止。7. 浏览器交互：语义快照的创新应用OpenClaw的浏览器工具不依赖传统的屏幕截图，而是采用一种名为“语义快照”的创新技术，这是一种基于页面可访问性树（ARIA）的文本表示。1) 工作原理 - 代理看到的不是页面的视觉图像，而是一个结构化的文本描述2) 核心优势 - 大幅减小数据体积：一张屏幕截图的大小约为5MB，而一个语义快照通常小于50KB。 - 显著降低Token成本：文本表示的处理成本远低于图像，为LLM节省了大量的Token消耗。 - 机器友好：为代理提供了结构化、易于解析的页面信息，使其能够更准确地理解和操作网页元素。原文：x.com/hesamation/status/2017038553058857413#HOW I AI# #程序员#

11. OpenViking：一个非常实用的开源项目，专为AI Agent设计的上下文数据库，通过创新的“文件系统范式”统一管理Agent所需的记忆、资源和技能，彻底解决了传统向量数据库碎片化、检索效果差、上下文不可见的问题。主要亮点包括：- 文件系统管理范式，实现统一结构化管理，轻松浏览和操作上下文，像管理本地文件一样简单- L0/L1/L2三层上下文分级加载，按需调用，大幅降低Token消耗- 目录递归检索策略，结合目录位置和语义搜索，实现更精准、更全局的上下文获取- 可视化检索轨迹，完整呈现检索过程，方便调试和优化- 会话自动管理，自动提取长期记忆，Agent能“用得越久越聪明”支持Python包安装，也有Rust CLI工具；支持多家主流模型提供商，包含Volcengine、OpenAI、Anthropic、本地vLLM等等；同时提供详尽配置示例，轻松上手。新手快速开始示例脚本也非常简洁，几行代码即可增加资源、浏览文件结构、等待语义处理、抽取摘要、执行语义搜索，非常适合开发者验证和应用。同时官方推荐在云服务器（推荐Volcengine ECS + veLinux）环境中部署，保证稳定性和性能。如果你正打造智能Agent或者想优化上下文管理，强烈建议一试OpenViking，这个项目将让上下文管理和检索变得前所未有的清晰、高效、智能。GitHub地址：github.com/volcengine/OpenViking 官网：www.openviking.ai 文档：www.openviking.ai/docs

12. AI时代，最不值钱的，就是重复劳动；最值钱的，是你得熟练指挥智能体。#大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #智能体 #AI应用

13. 别再用 Ollama 了！OpenClaw 秒级响应方案（vLLM + 本地模型）完全免费！| 零度解说

14. 我用AI写了个网站，Hermes保姆级安装指南｜一键配置，桌面整理/浏览器自动化全搞定

15. AI 是否能成为我们的「赛博大脑」，在记忆存储、信息处理与隐私伦理的边界中，我们准备好了吗？

16. 「Github一周热点105期」Rust 版openclaw，本地语音克隆工具，Qwen3.5， AI 渗透测试系统和精美源码图片生成工具

17. 华为乾崑 All in 启境，让“奔跑的AI智能体”走进日常生活，引领未来出行进入主动智能时代 #启境 #华为乾崑 #奔跑的AI智能体

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23. 当你的健康，被一个靠谱AI朋友主动“留心”

24. 10亿红包只是开胃菜？元宝派还藏了多少狠活？

25. Muratcan Koylan 这篇个人大脑操作系统（Personal Brain OS）的构建思想值得借鉴！本质上是一种基于文件系统的上下文工程架构。该系统摒弃了传统的数据库，转而使用 Markdown、YAML 和 JSONL 文件来存储个人的职业目标、沟通风格、社交网络和决策逻辑。通过分层指令体系和渐进式披露机制，AI 智能体能够精准获取所需信息，从而避免了重复输入背景或指令冲突的问题。作者强调，提升 AI 效能的关键在于结构化的信息架构而非单纯的提示词技巧。这种方法不仅让 AI 能够模拟个人的判断力与风格，还通过自动化脚本实现了内容创作和人脉管理的深度协同。 #HOW I AI##科技#

26. 李彦宏认为 AI 时代的度量衡可能是「日活智能体数」，比 Token 消耗，更接近价值，对此你怎么看？

27. 从能聊天的大模型，到会干活的智能体，AI正迎来全新进化。企业AI落地的机会就藏在这里。#网络名人赞两会 #2026全国两会 #红衣聊AI #产业升级

28. 大神Karpathy的AI 知识库系统搭建，5分钟搞定

29. 聊聊前几天在厦门参加的英特尔 AI NAS大会。相比12月的西安峰会，其实排场大了非常多，英特尔开玩笑说是自己朋友圈扩充了一倍。其实Open Claw这类智能体的出现，让NAS有了新的活力。不再是一个静态的存储工具，而是一个7×24小时能帮你干活的“硅基牛马”。英特尔为什么做这个事，首先是市场很大。预计从2026年到2034年，年增长率达到26.9%，从244亿美元的市场规模一路狂飙到1640亿美元的市场。预判在2028年将迎来交叉点，将有越来越的NAS变成AI NAS平台。而为什么是AI NAS而不是mini PC的疑问，英特尔也给出了解答，MiniPC的运算能力确实可以做相关运算，但是它本地没有大量数据存储，无法做本地数据分析、数据整理、数据生成，所以AI NAS才是解决本地运算的载体，毕竟传统NAS很难理解数据。面对AI NAS这种边缘设备，英特尔的打法完全是复刻PC的路子，就是凭借自己硬件+软件+生态。硬件上，首先是Panther Lake第三代英特尔酷睿Ultra处理器，算力覆盖从100TOPS到180TOPs，能轻松兼容大多数大模型，无论是35B-A3B、26B-Gemma还是复杂的多模态都能流畅使用，这是硬件上推动AI NAS的重要产品之一，其次就是英特尔酷睿Ultra 300系列的Wildcat Lake，与panther lake共享架构基础但配置规模更小，同样是18A工艺，主打低功耗和低成本，常规功耗在15W（瓦），没有散热压力，面向入门级PC设备和甜品级AI NAS这种边缘计算产品。最后就是英特尔锐炫Pro B系列的4大金刚，从去年的B50、B60到前段时间发布的B65和B70，最高可以达到367TOPS的AI算力，如果觉得算力不够，还可以多卡并行！英特尔同时宣布了明年锐炫 Pro还将会有新成员，代号为Crescent Island，这个产品线将持续丰富。多样的产品组合，能够高效支撑本地8B至35B参数规模大模型的高吞吐推理需求。软件上提出了Agentic AI软件栈，构建了全面的智能体AI基础软件平台，支持Linux /Android /Windows 多平台操作系统，通过端云协同，可以在车、座舱、智能家居等各种场景应用落地。另外一个重要的Skills，英特尔从下往上，布局了三重！首先是社区Skill，即英特尔组织的各种AI社区、大赛SKills。其次是参考SKILLs，英特尔工程师做的本地AI原能力skills，会开放给社区开发者，起到抛砖引玉的作用，帮助开发者充分发挥本地AI能力。最后是英特尔严选-臻选Skill，这些将是英特尔和合作伙伴一起开发做的深度落地。英特尔表示在中国有强大的本土支持，能做到对中国客户及时响应。最后落到生态上，冰鲸、绿联、畅网、铭凡等生态合作伙伴都登台分享了合作案例。向前看AI NAS的新发展，如果说过去NAS只是一个“沉默的仓库”，未来英特尔抛出了家庭AI大脑的方向。针对家庭部分，AI NAS能提供包括7×24主动服务、数据主权、持续学习和智能路由结合，做到智能守护等新应用场景，从一个被动的存储盘，成为了一个主动的数字“超级管家”。其实现在AI NAS依然还是一条小众赛道，它的入门门槛不低，而且用上了英特尔芯片后它的价格也不低，加上内存存储的涨价，这条路其实还有很长的要走。未来就看英特尔怎么把小众赛道扭转成大众赛道了。#英特尔 #AINAS #AIPC #第三代酷睿Ultra

30. 手机电脑空间不够？体积最小4盘NAS上手！

31. Obsidian AI 的4种使用方法知识管理效率完全不同了

32. 从芯片到入口，阿里云正在为Agent重做一切

33. 给建议的AI看够了？MiniMax Agent 让AI直接住进你的电脑干活#AI新星计划#科技改变生活#MiniMAX#Agent#minimaxagent

34. 删掉 OpenClaw！Hermes Agent 才是真王炸，一键本地部署 +模型接入全教程（避坑指南） | 零度解说

35. 英伟达为何持续押注VASTData？AI存储正在成为新的“算力”｜甲子光年

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37. #AI龙虾爆火有人几天赚了26万#最近流行养龙虾，意思就是腾讯推出了一个AI本地大模型logo像一个龙虾🦞，类似于一个本地服务器，不需要依赖网络，可以把这个大模型AI安装在你家里的电脑上，这样家里电脑就有了AI推理思考能力，不需要连入互联网，效率更高。可以帮你分析股票，帮你剪视频，帮你写论文，帮你编程… #AI龙虾爆火工信部发布高危风险预警#

38. 速看！绿联NAS 3月更新视频版~

39. 构建多模态AI应用通常需要整合数据库、文件存储、向量检索和各种模型服务，流程复杂且难以维护。Pixeltable 是一个开源的Python库，提供声明式的数据基础设施，统一管理图像、视频、音频、文档等多模态数据，支持增量存储、转换、索引和检索，简化了AI应用的数据管道搭建。它通过“表+计算列”的方式，让你用Python代码定义数据处理和AI推理流程，自动增量计算，支持内置的模型集成（如OpenAI、Hugging Face、YOLOX等），还具备内置向量搜索和版本控制功能。主要特点：- 统一多模态数据接口，轻松管理图片、视频、音频、文档等多种类型；- 声明式计算列，数据更新时自动增量执行，节省计算成本；- 内置多种AI模型推理接口，支持对象检测、文本生成、图像分类等；- 支持向量索引和语义搜索，结合结构化查询强大灵活；- 完整的数据版本管理，支持时间旅行查询；- 集成多种格式导出和机器学习工具链对接。适合需要快速搭建多模态AI数据处理和推理流水线的开发者和团队，安装简单，只需`pip install pixeltable`即可开始使用。GitHub仓库：github.com/pixeltable/pixeltable 官方文档：docs.pixeltable.com用Pixeltable，专注AI模型和业务逻辑，告别复杂繁琐的数据架构。

40. 管理个人知识库时，经常需要在Notion、Obsidian、Roam等工具间切换，文件分散、搜索困难、AI代理无法有效利用你的积累，效率低下。GBrain 把你的Markdown知识库变成智能大脑，提供完整的AI代理知识管理解决方案。不仅支持混合搜索（向量+关键词）、实体关系图谱和实时索引，还能自动摄入会议、邮件、日历，生成编译真相+时间线，夜间自动优化，让大脑每天变聪明。GitHub：github.com/garrytan/gbrain主要功能：- 混合搜索，支持语义和关键词查询，融合RRF算法；- Markdown知识模型，每页“编译真相”+“追加时间线”，人类可读可编辑；- 实体检测与链接，自动构建3000+人物/公司关系图谱；- 增量同步，支持Obsidian/Notion迁移，git repo即真相源头；- 文件管理，自动迁移二进制到云存储（S3/Supabase），repo瘦身90%；- AI技能包，脑-代理闭环，会议转知识、每日简报、实体丰富管道。支持CLI、MCP服务器、TypeScript库，搭配OpenClaw/Hermes Agent一键部署，Supabase Pro($25/月)即可运行，适合知识工作者和AI代理开发者。#AI代理##知识管理##OpenClaw#

41. 从校园到极地！绿联NAS私有云2025做了什么

42. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

43. DIY NAS天花板，AI NAS专用妖板，双10G万兆+双雷电＋32G内存+U7 255H

44. 谁说 NAS 只能存片？实测绿联联手腾讯，让手机游戏更新跑出100+MB/s！

45. 从自动写代码到智能影音刮削：实测 OpenCode，这台“赛博管家”真的能干苦力活

46. #王丽坤40岁的年龄20岁的身材# 狠狠被惊艳到！想拥有女神同款精致？先从整理回忆开始，get王丽坤同款绿联NAS私有云！它能自定义AI模型，建“旅行相册”“家人合集”，每份回忆都有专属位置。超大存储空间吞下所有高清照，自动按时间归类，翻相册就像看时光电影，仪式感直接拉满，隐私还能自动模糊保护！

47. 最适合小白的4盘位 NAS？极空间私有云Q4 深度体验

48. 继续迭代#大狗记#，把它从AI待办工具迭代成AI记忆管理工具。下个大版本预计会上线AI分组功能：你只需要通过自然语言输入分组规则，在之后的记忆创建过程中AI都能帮你自动整理。当然——你也可以手动管理，把它当做一个纯粹的文件夹来用也不错。

49. 今年天玑开发者大会，联发科将聚焦全栈技术与全场景产品布局，推动智能体化体验全面普及，开启智能体化新时代。在终端层面，手机、汽车等各类终端将升级为原生智能体，实现主动响应与跨设备协同。在系统层面，天玑AI智能体化引擎将助力系统级智能体持续升级进化。在应用层面，天玑AI开发套件将充分释放芯片性能，推动各类应用实现智能体化升级。在AI基础设施层面，领先的云端AI加速技术，将持续助力AI产业实现创新突破。从底层技术到前沿应用，联发科全力打造覆盖全场景、无处不在的智能体化体验。天玑AI开发套件3.0正式发布，产品更高效、更开放、更智能，全面降低AI开发门槛。依托LVM模型可视化部署能力，模型部署效率相比上一代提升50%。搭配Low Bit压缩工具包，可实现最高58%的模型压缩率，大幅优化模型运行效率。借助天玑eNPU开发工具，设备可实现全天候持续感知，智能体对接更开放灵活。全新上线的天玑AI Partner，提供全流程智能化辅助，让端到端部署更简单便捷。四大核心能力全面释放AI算力，让流畅自然的智能体化体验覆盖更多场景、无处不在。

50. 全球首家无人公司来了！一整个AI团队替人上班，不吃饭不摸鱼，普通人的数字员工时代真的来了吗？#大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

51. 有了OpenSkills这个开源项目，Cursor, Antigravity, Gemini CLI 或者Qwen CLI也能在本地环境中运行Claude Skills了。试了下Gemini-CLI，还挺快就能上手。这个项目的目的是让你能够在本地运行 Claude（或者其他支持 MCP 协议的 LLM）的技能（Skill），不再依赖云端 API，从而实现隐私保护、本地数据处理等场景。它本质上是一个本地技能执行引擎，支持各种专用任务，例如处理文档、图像等，也可以自己扩展新技能。#ai创造营# #程序员#

52. 3+4组成的7盘位NAS？从此告别存储焦虑：铁威马F4-425Plus评测！

53. 做一些比较激进的配置。拿我的顶配 Mac Studio (M3 Ultra, 512GB 内存) 跑本地大模型，暂定 minimax，作为模型服务器，有安全措施。拿我的普通 Mac mini （M4，24GB 内存，不登录 iCloud 或 Google 账号）作裸奔的 OpenClaw 服务器，基本无安全措施，内网调用 Mac Studio 上的本地模型。把本地模型和本地 agent 分开，大机连小机，普通操作基本不消耗 token。免费。（当然电费有一些，但不多。）大机还做些套壳 OpenAI API 的服务，比如翻译机什么的，在要求高质量输出的时候，在内网让 OpenClaw 做透明 API 调用。蛮好。至少骂龙虾不用花钱了。

54. 在价值5万元的苹果本上部署本地大模型+小龙虾是什么体验？

55. 2千多搞定7盘位+双5G网口NAS！铁威马F4-425 Plus实测：混合存储NAS，万兆体验、家庭影院、跨设备工作流一次到位！

56. #小米发布国内第一个手机版龙虾#小米龙虾（miclaw）是国内首款手机端AI智能体，依托MiMo大模型，获授权后自主拆解指令、调用系统与生态工具执行，记忆沉淀越用越懂，一句话就能全自动办完事。小米魔改版豆包手机，系统内指令执行效率会更好，还能发挥生态优势，小米AI进展真快，没想到这么快就落地了。

57. 本地运行大模型推理经常需要复杂的Python环境、Ollama笨重二进制或llama.cpp编译烦恼，依赖多、启动慢、配置麻烦。Shimmy 用一个Rust单二进制搞定一切，提供完全OpenAI API兼容的本地推理服务器，GGUF + SafeTensors支持，免费永远免费。不仅自动发现Hugging Face/Ollama模型，还支持热模型切换、多GPU后端自动检测、MOE混合推理，甚至一键运行70B+大模型。GitHub：github.com/Michael-A-Kuykendall/shimmy主要功能：- 100% OpenAI API兼容，支持/v1/chat/completions等标准接口；- 单二进制~5MB，包含所有GPU后端（CUDA/Vulkan/OpenCL/MLX），无需编译；- 自动模型发现，支持Hugging Face缓存、Ollama目录、LoRA适配器；- MOE CPU/GPU混合推理，消费级硬件跑70B+模型；- 智能GPU自动检测+端口分配，无需任何配置即开即用；- 支持VSCode Copilot、Cursor、Continue.dev等开发工具无缝集成。支持 Windows、Linux、macOS 多平台，一键下载运行，30秒内启动本地AI服务，完美适合开发者本地开发和隐私推理。#AI推理##本地大模型##RustAI#

58. 【周鸿祎：只有通过多智能体协作才能让人工智能真正落地】财联社3月7日电，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在接受采访时表示，要实现人工智能在各行业的落地，需要让通用模型变为智能体。周鸿祎表示，人工智能发明的初衷是实现人类智力的“无限量供应”，因此，人工智能应用的领域不会局限于某个行业。他也表示，此前大众熟知的通用大模型能做的只是“聊天机器人”。“只有真正让人工智能变成智能体，且通过多智能体的协作，才能让人工智能落地。”周鸿祎说。 (上证报)

59. 不是噱头，AI空调已经被造出来了

60. 阿里的平头哥最新的AI芯片M890综合能力超过A100了。换句话说，跟英伟达的距离拉近到了三代以内。平头哥的路线图是M890之后，27、28两年分别发布V900和J900。估计是对标Hopper和Blackwell的产品。目前是按照2倍英伟达的产品迭代速度在追赶。只要fab跟得上，中国解决AI芯片是时间问题。

61. 字节火山开源的上下文数据库OpenViking, 专为 AI Agent 设计。该项目通过文件系统范式，统一管理智能体所需的记忆、资源与技能，解决了传统 RAG 架构中信息碎片化和检索低效的问题。1. 文件系统管理范式 → 解决碎片化问题：基于文件系统范式，将记忆、资源、技能进行统一上下文管理；2. 分层上下文按需加载 → 降低 Token 消耗：L0/L1/L2 三层结构，按需加载，大幅节省成本；3. 目录递归检索 → 提升检索效果：支持原生文件系统检索方式，融合目录定位与语义搜索，实现递归式精准上下文获取；4. 可视化检索轨迹 → 上下文可观测：支持可视化目录检索轨迹，让用户能够清晰观测问题根源并指导检索逻辑优化；5. 会话自动管理 → 上下文自迭代：自动压缩对话中的内容、资源引用、工具调用等信息，提取长期记忆，让 Agent 越用越聪明。项目：github.com/volcengine/OpenViking#HOW I AI# #过个有ai年#

62. github.com/legeling/PromptHubPromptHub：一款开源、本地优先的 AI Prompt 管理工具，帮助你高效管理、版本控制和复用 Prompt。✨ 功能特性 📝 Prompt 管理 - 创建、编辑、删除，支持文件夹和标签分类 ⭐ 收藏系统 - 快速收藏常用 Prompt，一键访问 🔄 版本控制 - 自动保存历史版本，支持查看和回滚 🔧 变量系统 - 模板变量 {{variable}}，动态替换 📋 一键复制 - 快速复制 Prompt 到剪贴板 🔍 全文搜索 - 快速搜索标题、描述和内容 📤 数据导出 - JSON 格式备份和恢复 🎨 主题定制 - 深色/浅色/跟随系统，多种主题色可选 🌐 多语言 - 支持中文和英文界面 💾 本地存储 - 数据完全存储在本地，隐私安全#科技先锋官#

63. 最近几天我完成了本地所有AI场景的部署与应用，AI本地编程，速度刚刚的，能用在生产上了。AI本地生图基本可以达到生成定妆照和分镜小样的水平。AI本地视频的能力略微差一些，但也不是不能用，可以降低质量花些时间抽卡作简单的动漫。AI本地化的时间就到来。

64. 苹果刚直接上架了新款 MacBook Pro，这次上了 M5 Pro 和 M5 Max 芯片。简单说，这次核心就是疯狂堆 AI 性能，说是比上一代快 4 倍，GPU 里还塞了神经加速器，这就有点夸张了。对于搞本地大模型或者重度 3D 渲染的人来说，这性能提升应该很明显。最让我意外的是苹果终于“良心”了一回，M5 Pro 起步就是 1TB 硬盘，Max 版直接 2TB，再也不用受小硬盘的气了。续航号称能跑 24 小时，还支持了 Wi-Fi 7。明天开始预购，14 寸 M5 Pro 起售价 2199 美元。东西肯定是好东西，但这价格也是真“Pro”。 #苹果发布全新MacBook# #苹果上调MacBookAir和Pro售价#

65. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

66. #微博声浪计划##听见微博# 在QQ也可以用OpenClaw了！腾讯QQ开放的OpenClaw（小龙虾），让AI从对话升级到系统执行。用户发指令就能整理文件、做PPT，支持多端兼容。部署简单，本地或云端可选，年费45-320元，大家觉得怎么样？数码小哥哥的微博音频

67. 真正的本地（24小时）在线的AI员工openclaw，天钡NEX395迷你主机本地运行大模型跑openclaw！

68. Radxa（瑞莎）和高通合作推出AI NAS产品。这个对推进AI的边缘侧的落地有很大的帮助。相比端侧AI，边缘侧AI对功耗的要求更宽松一些，支持百亿参数的大模型更有成本优势。Radxa之前的芯片合作伙伴是瑞星微，全志和联发科，估计每家厂商都会推出类似的AI NAS方案。

69. 把AI智能体塞进NAS 英特尔携手生态伙伴共绘AI NAS新未来

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71. 终于有人把本地跑 AI 这件事做成了一个安装包

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76. 发现一个"危险"的开源项目

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83. 🚀【进阶篇】第 12 课

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94. 每天省 30 分钟！AI 整理让我告别文件混乱

95. #AI拯救杂乱文件夹。我终于不用再对着乱成麻的文件夹头皮发麻了！因为有了AI这个「文件整理魔法」，杂乱的技术沉淀文件夹瞬间变清爽。

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