国内记忆框架首开源，企业实战已上线运行。在海外巨头已经将“记忆系统”提升到基础设施层的同时，红熊AI便是其中之一。公司成立于2024年，围绕多模态大模型与记忆科学开展研发，并将这些能力用于为企业提供智能客服、营销自动化与AI智能体服务。
在 Text-to-Video / Image-to-Video 技术突飞猛进的今天，我们已经习惯了这样一个常识： 视频生成的第一帧（First Frame）只是时间轴的起点，是后续动画的起始画面。
记忆，或是 AI 从「即时回答工具」迈向「个性化超级助手」的关键突破
当你阅读《红楼梦》《哈利·波特》《百年孤独》等长篇小说时，读着读着可能就忘记前面讲了什么，有时还会搞混人物关系。AI 在阅读长文章的时候也存在类似问题，当文章太长时它也会卡主，要么读得特别慢，要么记不住前面的内容。
导读 过去两年，小语言模型（SLM）在业界备受关注：参数更少、结构更轻，理应在真实部署中 “更快”。但只要真正把它们跑在 GPU 上，结论往往令人意外 —— 小模型其实没有想象中那么快。
2025 年以来，各种 AI Coding 的宣发，已经从科技进步，快进到了科幻文学赛道。C 端市场，一句话生成 Demo 的宣发内容仍在收割流量，将技术演进包装成科幻叙事；但没人关心小白为什么要做 coding，一句话生成的的 demo，在生产环境能跑起来吗？
1米3的机器人小土豆，三步上篮也可以如此丝滑。
斯坦福明星华人博士生的创业机器人，终于正式亮相！
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
近来，世界模型（World Model）很火。多个 AI 实验室纷纷展示出令人惊艳的 Demo：仅凭一张图片甚至一段文字，就能生成一个可交互、可探索的 3D 世界。这些演示当然很是炫酷，它们展现了 AI 强大的生成能力。
