凯文·凯利授课现场 1、关于AI的未来图景 感谢邀请，有机会跟嘉宾商学的企业家校友们面对面聊聊。大家这次访学行程很硬核——从拉斯维加斯CES到硅谷，接触了不少最新的AI技术和理论。所以今天的分享，想提供一个不太一样的视角：关于AI正在发生什么，以及接下来会发生什么。会用一种叫“情景规划”的方式来展开

2025年3月，中国AI领域投下的重磅冲击波，可不止一枚。Manus通用AI Agent以“全球首款执行级智能体”之姿闪亮登场，紧接着，GO-1通用具身基座大模型宣布开源，扬言要“重新定义人机交互边界”。这两件事，让不少人开始认真琢磨：当AI不再满足于云端聊天，开始伸手触碰物理世界，真正的智能革命，

先说一个基本判断：昨天，Manus至少在中文媒体圈里刷屏了。 自媒体的反应相当狂热，“通用Agent终于实现了！”“这是继DeepSeek之后的又一技术革命！”这样的说法遍地都是。从Benchmark来看，Manus的表现确实亮眼——在GAIA测试中，它超越了此前的各种Agent以及OpenAI的D

0 前言 OpenClaw（圈内常称“龙虾”）是一套开源、支持自托管的 AI 助手平台，原生兼容 Ollama 本地模型与 DeepSeek 等云端 API，让您在隐私保护与性能体验之间灵活切换——需要安全就用本地，追求强大则上云端。本文记录了我在 Ubuntu 系统上从零搭建 OpenClaw

这两年，Agent 相关概念几乎无处不在。 各种时间线、架构图、框架名称、平台名称铺天盖地涌来。起初我也难免陷入“信息搜集”状态：看到什么想点进去看，看到什么想动手试试。 结果就是——知道的名词越来越多，思路反而越来越乱： 该学哪个框架？ 该跟谁的路线？ 要做的是「Agent 项目」还是「AI 应用

AI绘画教程系列（3）：进阶篇——ControlNet插件实现精准可控的AI图像生成 前两篇教程我们已经系统掌握了Stable Diffusion的基础操作与参数调优，算是拿到了AI绘画的入门资格。不过，如果你觉得随机性生成依然太依赖“碰运气”，希望更精确地控制画面构图、人物姿态和场景空间层次，那么

Python广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发、自动化脚本、网络爬虫、科学计算及GUI开发等领域。NumPy、pandas、Matplotlib支持数据处理与可视化；TensorFlow、PyTorch助力AI任务；Django与Flask用于Web后端；自动化脚本提升效率；BeautifulSoup等库实现数据采集。

在当前这个科技飞速发展的时代，聊天时如果不带上“人工智能”“机器学习”“深度学习”这些热词，简直就像上世纪九十年代没赶上互联网浪潮一样——显得落伍了。 但说实话，真正理解这些概念背后原理的人，其实并不多。 几个月前，我也属于那种能跟着喊几句口号，却完全搞不清人工智能本质的普通用户。如果有人跟我聊其中