DigClaw 创始团队意识到，快速变革的AI时代下，利用大模型捕捉并处理这些商业“弱信号”成为可能，而这将彻底重构 B2B 获客的基础设施。2025 年，DigClaw 正式起航，试图用 AI 重构信息基础设施，用商业“弱信号”识别“你在什么阶段、什么业务、什么场景之下需要什么产品”，并转化为 B2B 企业可落地的商业阿尔法。
一次低级失误，让全球开发者拿到了 AI 编程工具的「行业标准答案」。一个更重要的问题是，AI 公司，应该如何利用这次「泄露」，抄作业？很多人第一反应是：Claude Code 不就是一个套了模型 API 的命令行工具吗？源代码泄露了又怎样，没有模型权重，这些代码不过是个「壳子」。
把Agent接入工作流，本该是件提效的乐事。
在大语言模型推理领域，虽然「推测解码」（Speculative Decoding，SD）已成为加速生成的标准配置，但它依然存在一个致命弱点： drafting（草拟）和 verification（验证）之间必须串行进行。
FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存（Feature Caching）方案在追求高倍率加速时，常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。
林俊旸离职了，但 Qwen 不能停。最近 Qwen3.5-Omni 发布，一个原生全模态大模型，文本、图片、音频、视频的理解与生成，集于一身。 这不是第一个试图「什么都做」的模型。过去两年，多模态是所
我自己用 Coding Plan 也有一段时间了，最开始只是为了省点 API 钱，后来各家陆续推出固定月费套餐，我发现选起来比想象中复杂。Codex、Claude Code、Cline、OpenClaw 这些工具让开发者越来越习惯用自然语言驱动代码生成和任务执行，但高频调用带来的 API 成本也成了一笔固定开销。
全世界都在等ASI降临，OpenAI却在年初悄悄上线广告位。9亿用户撑不起数百亿美元的算力账单，智力正在贬值，神仙也得下凡赚钱！
长上下文推理已经成了VLM/LLM的默认形态。
3 月 16 日，在刚刚结束的 NVIDIA GTC 2026 大会上，黄仁勋在长达三小时的 Keynote 演讲中发布了 NVIDIA Agent Toolkit 和 AI-Q 开放智能体蓝图，将 AI Agent 定位为下一个重大前沿。
