魅族手机「解体」：超半数员工离开，阶跃星辰放弃收购但已拿走核心资产，品牌将成过去式
魅族近期宣布一轮大调整，超 50% 的员工即将离开，涉及约 400 人。离开的员工中，大部分将获得 N+2 赔偿，本周五前办完手续；潮牌团队 PANDAER 将分拆、自负盈亏；AR 眼镜团队据报部分被 AR 眼镜公司雷鸟创新吸收，魅族方面否认了这一说法。
更值得关注的是背后的资产流向。据独家报道，AI 公司阶跃星辰此前曾与魅族手机团队洽谈并购，但最终放弃，原因是「认为魅族当前品牌价值并不大」。不过，阶跃星辰旗下 AI 硬件公司智跃千里已经吸收了魅族手机的部分核心资产，包括代码、产品文档、技术接口文档和视觉动效文档等。阶跃星辰与魅族的关联在于共同的资方吉利：吉利数年前收购魅族近八成股权，同时也是阶跃星辰和千里科技的出资方，旷视联合创始人印奇同时担任阶跃星辰和千里科技的董事长。
经过调整后，魅族手机剩余员工约 400 人，将分流至 Flyme 车机团队和 AI 软件方向。据报这批人员主要集中在珠海，接下来不再使用魅族品牌，或将更换公司主体。魅族 2 月 27 日曾发布公告，宣布暂停手机新产品自研硬件项目。公告将战略调整的原因直指内存涨价，称「手机新产品的商业化变成不可为」。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/Isw5Ojr-W0R44Rg_ewSBpA
魅族近期宣布一轮大调整，超 50% 的员工即将离开，涉及约 400 人。离开的员工中，大部分将获得 N+2 赔偿，本周五前办完手续；潮牌团队 PANDAER 将分拆、自负盈亏；AR 眼镜团队据报部分被 AR 眼镜公司雷鸟创新吸收，魅族方面否认了这一说法。
更值得关注的是背后的资产流向。据独家报道，AI 公司阶跃星辰此前曾与魅族手机团队洽谈并购，但最终放弃，原因是「认为魅族当前品牌价值并不大」。不过，阶跃星辰旗下 AI 硬件公司智跃千里已经吸收了魅族手机的部分核心资产，包括代码、产品文档、技术接口文档和视觉动效文档等。阶跃星辰与魅族的关联在于共同的资方吉利：吉利数年前收购魅族近八成股权，同时也是阶跃星辰和千里科技的出资方，旷视联合创始人印奇同时担任阶跃星辰和千里科技的董事长。
经过调整后，魅族手机剩余员工约 400 人，将分流至 Flyme 车机团队和 AI 软件方向。据报这批人员主要集中在珠海，接下来不再使用魅族品牌，或将更换公司主体。魅族 2 月 27 日曾发布公告，宣布暂停手机新产品自研硬件项目。公告将战略调整的原因直指内存涨价，称「手机新产品的商业化变成不可为」。
信源：https://mp.weixin.qq.com/s/Isw5Ojr-W0R44Rg_ewSBpA
HydraDB融资650万美元种子轮，用本体论上下文图谱挑战向量数据库：「相似度0.94不代表相关」
AI 数据库初创公司 HydraDB 宣布完成 650 万美元种子轮融资。创始人 Nishkarsh 在 X 上表示，当前所有系统检索上下文的方式都是同一套路：向量搜索将一切存为扁平的 embedding，然后返回「感觉上最接近」的结果。「相似？当然。相关？几乎从来不是。」
Nishkarsh 用一个案例说明问题：有人让 AI 查一份合同，得到了一份详尽、精心组织的答案——但内容来自一个完全不同的客户文件。原因是 embedding 在语言足够接近时，无法区分 Q3 续约条款和 Q1 终止通知。他指出，一旦文档量超过 1,000 万份，这种混淆会频繁发生，「向量数据库的准确率就崩了」。
HydraDB 的方案是构建一个以本体论（ontology）为核心的上下文图谱：不只是计算向量相似度，而是映射实体之间的关系、理解文档背后的「为什么」、追踪信息随时间的演变。Nishkarsh 举例，当用户查询「Apple」时，系统知道你指的是你正在服务的那家客户公司，而不是水果。
信源：https://x.com/contextkingceo/status/2032098309029220456
AI 数据库初创公司 HydraDB 宣布完成 650 万美元种子轮融资。创始人 Nishkarsh 在 X 上表示，当前所有系统检索上下文的方式都是同一套路：向量搜索将一切存为扁平的 embedding，然后返回「感觉上最接近」的结果。「相似？当然。相关？几乎从来不是。」
Nishkarsh 用一个案例说明问题：有人让 AI 查一份合同，得到了一份详尽、精心组织的答案——但内容来自一个完全不同的客户文件。原因是 embedding 在语言足够接近时，无法区分 Q3 续约条款和 Q1 终止通知。他指出，一旦文档量超过 1,000 万份，这种混淆会频繁发生，「向量数据库的准确率就崩了」。
HydraDB 的方案是构建一个以本体论（ontology）为核心的上下文图谱：不只是计算向量相似度，而是映射实体之间的关系、理解文档背后的「为什么」、追踪信息随时间的演变。Nishkarsh 举例，当用户查询「Apple」时，系统知道你指的是你正在服务的那家客户公司，而不是水果。
信源：https://x.com/contextkingceo/status/2032098309029220456
Cursor公开内部基准CursorBench：公开基准已失效，前沿模型间差距远比SWE-bench显示的大
AI 编程工具 Cursor 公开了其内部基准测试 CursorBench 的方法论和数据。Cursor 认为 SWE-bench 等公开基准存在三个根本问题：任务以修 bug 为主，与开发者实际使用 agent 的方式不对齐；评分机制假设只有少数正确解法，无法处理开放式需求；训练数据污染严重，OpenAI 已因此停止报告 SWE-bench Verified 成绩，其调查发现近 60% 的未解决问题存在测试缺陷。
CursorBench 的任务来源于 Cursor Blame 功能：追溯已提交代码到产生它的 agent 请求，形成天然的「需求 — 正确答案」配对。大量任务取自内部代码库，降低数据污染风险，测试集每隔数月更新。当前版本 CursorBench-3 的任务复杂度较初版翻倍（代码行数和涉及文件数均翻倍），远超 SWE-bench 各变体。任务描述故意保持简短模糊，模拟开发者与 agent 的真实交流方式，由 agent 评分器打分。
Cursor 称 CursorBench 在前沿模型间产生了比公开基准更大的区分度。在公开基准上分数接近甚至被 Haiku 追平的模型，在 CursorBench 上呈现出与开发者实际体验一致的明显差距。Cursor 表示未来将适配长时运行的自主 agent 场景，并计划公开更多数据。
信源：https://cursor.com/blog/cursorbench
AI 编程工具 Cursor 公开了其内部基准测试 CursorBench 的方法论和数据。Cursor 认为 SWE-bench 等公开基准存在三个根本问题：任务以修 bug 为主，与开发者实际使用 agent 的方式不对齐；评分机制假设只有少数正确解法，无法处理开放式需求；训练数据污染严重，OpenAI 已因此停止报告 SWE-bench Verified 成绩，其调查发现近 60% 的未解决问题存在测试缺陷。
CursorBench 的任务来源于 Cursor Blame 功能：追溯已提交代码到产生它的 agent 请求，形成天然的「需求 — 正确答案」配对。大量任务取自内部代码库，降低数据污染风险，测试集每隔数月更新。当前版本 CursorBench-3 的任务复杂度较初版翻倍（代码行数和涉及文件数均翻倍），远超 SWE-bench 各变体。任务描述故意保持简短模糊，模拟开发者与 agent 的真实交流方式，由 agent 评分器打分。
Cursor 称 CursorBench 在前沿模型间产生了比公开基准更大的区分度。在公开基准上分数接近甚至被 Haiku 追平的模型，在 CursorBench 上呈现出与开发者实际体验一致的明显差距。Cursor 表示未来将适配长时运行的自主 agent 场景，并计划公开更多数据。
信源：https://cursor.com/blog/cursorbench
继搬运争议后，腾讯SkillHub插件被发现在OpenClaw中每条消息前强插提示词，源码分析：「本质上就是一个提示词注入器」
继此前腾讯 SkillHub 搬运 ClawHub 技能一事后，有用户进一步发现，安装腾讯 SkillHub 时自动附带的 skillhub 插件会在用户发给 AI 的每一条消息前，强行插入一段名为「Skills store policy (operator configured)」的策略提示词。该提示词包含 6 条规则，核心指令是：技能发现、安装和搜索时优先使用 skillhub（标注为 cn-optimized），不可用或未匹配时才回退到官方的 clawhub（public-registry）。
即刻用户「张佳的流量常识」在「大公司负面监督小组」圈子发帖，贴出截图和源码分析。截图显示，该策略文本出现在每条对话中，持续消耗用户 token。对插件路径
信源：https://m.okjike.com/originalPosts/69b2d7e4c5a1d4e6492b0c8b
继此前腾讯 SkillHub 搬运 ClawHub 技能一事后，有用户进一步发现，安装腾讯 SkillHub 时自动附带的 skillhub 插件会在用户发给 AI 的每一条消息前，强行插入一段名为「Skills store policy (operator configured)」的策略提示词。该提示词包含 6 条规则，核心指令是：技能发现、安装和搜索时优先使用 skillhub（标注为 cn-optimized），不可用或未匹配时才回退到官方的 clawhub（public-registry）。
即刻用户「张佳的流量常识」在「大公司负面监督小组」圈子发帖，贴出截图和源码分析。截图显示，该策略文本出现在每条对话中，持续消耗用户 token。对插件路径
~/.openclaw/extensions/skillhub/index.ts 的源码分析表明，该插件的核心逻辑仅有一项：通过 before_prompt_build 事件钩子，以 prependContext 方式将策略文本插入系统提示词最前端。分析结论是：「本质上就是一个提示词注入器，没有实际业务逻辑，只做策略声明。」帖主评价：「这是我使用 Agent 以来，遇到的第一个流氓软件。」信源：https://m.okjike.com/originalPosts/69b2d7e4c5a1d4e6492b0c8b
金融数据平台Unusual Whales发布MCP Server：AI助手可直接查询实时期权流、暗池交易和国会议员持仓
美股零售交易数据平台 Unusual Whales 发布了 MCP Server，通过 Anthropic 主导的 Model Context Protocol 协议，将实时金融市场数据接入 AI 助手。该 MCP Server 提供 18 个工具和 123 个以上的操作接口，覆盖实时期权资金流（含 sweeps 和大宗交易）、暗池交易及 NBBO 报价上下文、美国国会议员交易披露、公司财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）、技术指标（含 RSI）以及预测市场等数据类别。
该 MCP Server 支持 Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf 等客户端，官方称 30 秒即可完成配置。Unusual Whales 在推文中表示，用户可以用自然语言直接构建交易机器人或金融仪表板，「想建什么就建什么」。文档页面注明该服务面向 vibecoders（即用自然语言驱动 AI 编程的开发者）和专业交易者，Unusual Whales 同时也提供 REST API、WebSocket 和 Kafka 等传统接入方式。
信源：https://unusualwhales.com/public-api/mcp
美股零售交易数据平台 Unusual Whales 发布了 MCP Server，通过 Anthropic 主导的 Model Context Protocol 协议，将实时金融市场数据接入 AI 助手。该 MCP Server 提供 18 个工具和 123 个以上的操作接口，覆盖实时期权资金流（含 sweeps 和大宗交易）、暗池交易及 NBBO 报价上下文、美国国会议员交易披露、公司财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）、技术指标（含 RSI）以及预测市场等数据类别。
该 MCP Server 支持 Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf 等客户端，官方称 30 秒即可完成配置。Unusual Whales 在推文中表示，用户可以用自然语言直接构建交易机器人或金融仪表板，「想建什么就建什么」。文档页面注明该服务面向 vibecoders（即用自然语言驱动 AI 编程的开发者）和专业交易者，Unusual Whales 同时也提供 REST API、WebSocket 和 Kafka 等传统接入方式。
信源：https://unusualwhales.com/public-api/mcp
IPO以来跌逾90%的Bumble单日暴涨40%：用AI重构约会体验，可能取消「左滑右滑」
约会应用 Bumble 股价周四盘中一度跳涨超 40%，创上市以来最大单日涨幅。驱动因素有两个：Q4 营收 2.242 亿美元超出预期（预期 2.213 亿），以及 CEO Whitney Wolfe Herd 公布了名为 Bumble 2.0 的产品重构计划。
Bumble 2.0 用 AI 取代传统的快速照片滑动模式：用户资料将以可滚动的短篇章形式呈现，涵盖兴趣、生活方式和个性。Wolfe Herd 还透露可能在部分市场试验「无滑动」（no-swipe）体验。Q4 付费用户人均收入同比增长 7.9% 至 22.20 美元，效果营销支出同比大降超 80%。
分析师态度谨慎。Jefferies 称约会应用品类已经历「多次起步未果」，「早期企稳迹象令人鼓舞，但需要看到更持续的改善」。Raymond James 认为短期动能取决于付费用户是否能稳住，以及新生态能否脱离重度付费获客实现增长。Bumble 自 2021 年 IPO 以来股价下跌超 90%，去年又腰斩，当前市盈率仅 3.55 倍，而竞争对手 Match Group 为 11.05 倍。
信源：https://www.reuters.com/business/bumble-shares-rally-earnings-beat-optimism-around-ailed-app-revamp-2026-03-12/
约会应用 Bumble 股价周四盘中一度跳涨超 40%，创上市以来最大单日涨幅。驱动因素有两个：Q4 营收 2.242 亿美元超出预期（预期 2.213 亿），以及 CEO Whitney Wolfe Herd 公布了名为 Bumble 2.0 的产品重构计划。
Bumble 2.0 用 AI 取代传统的快速照片滑动模式：用户资料将以可滚动的短篇章形式呈现，涵盖兴趣、生活方式和个性。Wolfe Herd 还透露可能在部分市场试验「无滑动」（no-swipe）体验。Q4 付费用户人均收入同比增长 7.9% 至 22.20 美元，效果营销支出同比大降超 80%。
分析师态度谨慎。Jefferies 称约会应用品类已经历「多次起步未果」，「早期企稳迹象令人鼓舞，但需要看到更持续的改善」。Raymond James 认为短期动能取决于付费用户是否能稳住，以及新生态能否脱离重度付费获客实现增长。Bumble 自 2021 年 IPO 以来股价下跌超 90%，去年又腰斩，当前市盈率仅 3.55 倍，而竞争对手 Match Group 为 11.05 倍。
信源：https://www.reuters.com/business/bumble-shares-rally-earnings-beat-optimism-around-ailed-app-revamp-2026-03-12/
数据公司Markov开源迄今最大的computer use屏幕录制数据集：48000个视频、12300小时，覆盖6类专业软件
AI 数据公司 Markov 在 Hugging Face 上开源了 computer-use-large 数据集，包含 48,478 个屏幕录制视频，总时长约 12,300 小时，CC-BY-4.0 许可。该数据集覆盖 6 类专业软件：Blender（3,624h）、Salesforce（2,336h）、AutoCAD（2,149h）、Photoshop（2,060h）、Excel（2,002h）和 VS Code（127h）。所有视频均经过裁剪，去除了片头片尾、人脸画面和转场，音频已剥离，只保留纯粹的屏幕操作录制。
该数据集面向 computer use agent 的训练和评估，即那些能像人类一样通过点击、输入、滚动等 GUI 操作来控制桌面软件的 AI 模型。Markov 创始人 Dev Mandal 称数据来源于互联网上的专业软件教程和操作录屏。Markov 定位为 computer use AI 领域的数据基础设施公司，此前曾开源过一个规模较小的版本。
信源：https://huggingface.co/datasets/markov-ai/computer-use-large
AI 数据公司 Markov 在 Hugging Face 上开源了 computer-use-large 数据集，包含 48,478 个屏幕录制视频，总时长约 12,300 小时，CC-BY-4.0 许可。该数据集覆盖 6 类专业软件：Blender（3,624h）、Salesforce（2,336h）、AutoCAD（2,149h）、Photoshop（2,060h）、Excel（2,002h）和 VS Code（127h）。所有视频均经过裁剪，去除了片头片尾、人脸画面和转场，音频已剥离，只保留纯粹的屏幕操作录制。
该数据集面向 computer use agent 的训练和评估，即那些能像人类一样通过点击、输入、滚动等 GUI 操作来控制桌面软件的 AI 模型。Markov 创始人 Dev Mandal 称数据来源于互联网上的专业软件教程和操作录屏。Markov 定位为 computer use AI 领域的数据基础设施公司，此前曾开源过一个规模较小的版本。
信源：https://huggingface.co/datasets/markov-ai/computer-use-large
开源向量搜索引擎Qdrant完成5000万美元B轮融资：「大多数向量数据库只是存embedding然后找最近邻，这已是基本功能」
开源向量搜索引擎 Qdrant 完成 5000 万美元 B 轮融资，由 AVP 领投，博世创投（Bosch Ventures）、Unusual Ventures、Spark Capital 和 42CAP 参投。
Qdrant 用 Rust 编写，将检索拆解为可组合的模块（索引、评分、过滤、排序），工程师可自行配置和组合这些组件。该系统支持稠密向量、稀疏向量、元数据过滤、多向量表示和自定义评分函数，允许在准确率、延迟和成本之间灵活调节，而无需在工作负载变化时进行大规模架构改造。CEO André Zayarni 表示，许多向量数据库最初只是为了存储稠密 embedding 并检索最近邻而设计的，「这现在已是基本功能」，而生产级 AI 系统需要一个检索的每个环节——索引方式、评分方式、过滤方式、延迟与精度的平衡——都是可组合决策的搜索引擎。新资金将用于推动 Qdrant 的可组合向量搜索平台作为生产 AI 系统基础设施的进一步发展和应用。
信源：https://tech.eu/2026/03/12/qdrant-closes-50m-series-b-to-expand-vector-search-infrastructure/
开源向量搜索引擎 Qdrant 完成 5000 万美元 B 轮融资，由 AVP 领投，博世创投（Bosch Ventures）、Unusual Ventures、Spark Capital 和 42CAP 参投。
Qdrant 用 Rust 编写，将检索拆解为可组合的模块（索引、评分、过滤、排序），工程师可自行配置和组合这些组件。该系统支持稠密向量、稀疏向量、元数据过滤、多向量表示和自定义评分函数，允许在准确率、延迟和成本之间灵活调节，而无需在工作负载变化时进行大规模架构改造。CEO André Zayarni 表示，许多向量数据库最初只是为了存储稠密 embedding 并检索最近邻而设计的，「这现在已是基本功能」，而生产级 AI 系统需要一个检索的每个环节——索引方式、评分方式、过滤方式、延迟与精度的平衡——都是可组合决策的搜索引擎。新资金将用于推动 Qdrant 的可组合向量搜索平台作为生产 AI 系统基础设施的进一步发展和应用。
信源：https://tech.eu/2026/03/12/qdrant-closes-50m-series-b-to-expand-vector-search-infrastructure/
Mixedbread发布Wholembed v3：首个在LIMIT基准上超越BM25词法检索的语义模型，用多向量架构打破「够像但不对」的检索瓶颈
德国搜索基础设施公司 Mixedbread 发布全模态多语言检索模型 Wholembed v3，支持文本、图片、音频和视频检索，覆盖 100 余种语言。该模型采用 late-interaction 多向量架构（源自 ColBERT），为每个 token 生成独立的低维向量，而非传统方式将整篇文档压缩为单一向量。Mixedbread 认为，单向量检索的结构性缺陷是「看起来合理、读起来流畅、但实际上是错的」，在信息密集的技术文档、法律文件和学术论文上尤其严重。
在 LIMIT 基准测试中，Wholembed v3 的 Recall@5 达到 92.45，首次超越经典词法检索方法 BM25（85.7），而 OpenAI text-embedding-3-large、Cohere Embed 4、Voyage 4 Large 和 Gemini Embedding 2 的 Recall@5 仅在 1.75 到 1.85 之间。LIMIT 专门测试文档包含大量细粒度结构化信息的场景，Mixedbread 认为这类文档在企业真实环境中极为常见但被主流基准忽略。在面向 agent 深度研究的 BrowseComp-Plus 基准上，搭配 Wholembed v3 的检索系统也让 agent 在 830 个复杂查询中正确回答了显著更多的问题。
Wholembed v3 参数量为初代的 20 倍，已部署在 Mixedbread Search 基础设施上，支持 10 亿级文档索引、500+ QPS 和约 50ms 端到端搜索延迟。该模型已成为 Mixedbread 平台的默认且唯一模型。
信源：https://mixedbread.com/blog/wholembed-v3
德国搜索基础设施公司 Mixedbread 发布全模态多语言检索模型 Wholembed v3，支持文本、图片、音频和视频检索，覆盖 100 余种语言。该模型采用 late-interaction 多向量架构（源自 ColBERT），为每个 token 生成独立的低维向量，而非传统方式将整篇文档压缩为单一向量。Mixedbread 认为，单向量检索的结构性缺陷是「看起来合理、读起来流畅、但实际上是错的」，在信息密集的技术文档、法律文件和学术论文上尤其严重。
在 LIMIT 基准测试中，Wholembed v3 的 Recall@5 达到 92.45，首次超越经典词法检索方法 BM25（85.7），而 OpenAI text-embedding-3-large、Cohere Embed 4、Voyage 4 Large 和 Gemini Embedding 2 的 Recall@5 仅在 1.75 到 1.85 之间。LIMIT 专门测试文档包含大量细粒度结构化信息的场景，Mixedbread 认为这类文档在企业真实环境中极为常见但被主流基准忽略。在面向 agent 深度研究的 BrowseComp-Plus 基准上，搭配 Wholembed v3 的检索系统也让 agent 在 830 个复杂查询中正确回答了显著更多的问题。
Wholembed v3 参数量为初代的 20 倍，已部署在 Mixedbread Search 基础设施上，支持 10 亿级文档索引、500+ QPS 和约 50ms 端到端搜索延迟。该模型已成为 Mixedbread 平台的默认且唯一模型。
信源：https://mixedbread.com/blog/wholembed-v3
超声脑机接口初创Gestala成立两个月融资2160万美元，估值1至2亿美元，为国内BCI行业最大早期轮
中国脑机接口（BCI）初创公司 Gestala 在成立仅两个月后完成 1.5 亿元人民币（约 2160 万美元）融资，估值在 1 亿至 2 亿美元之间。该轮由国盛资本和 Dalton Venture 联合领投，清松资本、戈壁创投、傅利叶智能、猎聘、Seas Capital 参投。创始人彭雷告诉 TechCrunch，投资人意向认购总额超过 5800 万美元，严重超额。这是中国脑机接口行业迄今最大的早期融资。
Gestala（格式塔科技）开发非侵入式超声波脑机接口。创始人彭雷是连续创业者，此前创办了植入式 BCI 公司 NeuroXess；另一位联合创始人是盛大集团创始人、天桥脑科学研究院（TCCI）创办者陈天桥。彭雷认为超声波可能是下一代脑机接口技术：相比植入电极系统，超声波无需开颅手术，可监测更大范围的大脑区域（包括深层神经回路），并利用相控阵超声精确刺激或抑制神经活动。据动脉网报道，Gestala 已完成 30 余例慢性疼痛临床试验，单次超声刺激后疼痛评分降低 50%，疗效持续 1 至 2 周。公司同时在抑郁、阿尔茨海默症、帕金森、中风康复、癫痫等方向开展早期研究。产品路线图方面，Gestala 计划 2026 年二季度在成都天府国际生物城设立总部和首条产线，三季度投产，年底启动 NMPA 注册申报，1 至 2 年内完成注册上市。华兴资本担任本轮财务顾问。
信源：https://techcrunch.com/2026/03/11/bci-startup-gestala-raises-21-million-for-non-invasive-ultrasound-brain-tech/
中国脑机接口（BCI）初创公司 Gestala 在成立仅两个月后完成 1.5 亿元人民币（约 2160 万美元）融资，估值在 1 亿至 2 亿美元之间。该轮由国盛资本和 Dalton Venture 联合领投，清松资本、戈壁创投、傅利叶智能、猎聘、Seas Capital 参投。创始人彭雷告诉 TechCrunch，投资人意向认购总额超过 5800 万美元，严重超额。这是中国脑机接口行业迄今最大的早期融资。
Gestala（格式塔科技）开发非侵入式超声波脑机接口。创始人彭雷是连续创业者，此前创办了植入式 BCI 公司 NeuroXess；另一位联合创始人是盛大集团创始人、天桥脑科学研究院（TCCI）创办者陈天桥。彭雷认为超声波可能是下一代脑机接口技术：相比植入电极系统，超声波无需开颅手术，可监测更大范围的大脑区域（包括深层神经回路），并利用相控阵超声精确刺激或抑制神经活动。据动脉网报道，Gestala 已完成 30 余例慢性疼痛临床试验，单次超声刺激后疼痛评分降低 50%，疗效持续 1 至 2 周。公司同时在抑郁、阿尔茨海默症、帕金森、中风康复、癫痫等方向开展早期研究。产品路线图方面，Gestala 计划 2026 年二季度在成都天府国际生物城设立总部和首条产线，三季度投产，年底启动 NMPA 注册申报，1 至 2 年内完成注册上市。华兴资本担任本轮财务顾问。
信源：https://techcrunch.com/2026/03/11/bci-startup-gestala-raises-21-million-for-non-invasive-ultrasound-brain-tech/
无人机集群公司Swarm Aero完成3500万美元A轮融资，在阿肯色州建成8万平方英尺量产工厂，目标产能「二战以来未见」
无人机集群开发商 Swarm Aero 完成 3500 万美元 A 轮融资，累计融资达 5900 万美元。公司已在阿肯色州费耶特维尔 Drake Field 建成一座 8 万平方英尺的先进制造中心，用于大型多任务无人机的高速率量产，设计产能为数千架。
Swarm Aero 的核心产品是大型无人机（UAV）及配套的集群指挥控制软件 Legion，允许单个操作员同时控制大量无人机系统。公司在设计阶段即将「可制造性」作为核心特性，同步设计飞机与工厂以实现快速扩产。其制造策略以高速率碳纤维复合材料生产为核心，目标是大幅提高机身产量并降低单位成本。公司计划 2026 年将飞机团队规模扩大一倍，推动量产和部署。
信源：https://www.axios.com/2026/03/11/swarm-aero-seriesa-drone-factory
无人机集群开发商 Swarm Aero 完成 3500 万美元 A 轮融资，累计融资达 5900 万美元。公司已在阿肯色州费耶特维尔 Drake Field 建成一座 8 万平方英尺的先进制造中心，用于大型多任务无人机的高速率量产，设计产能为数千架。
Swarm Aero 的核心产品是大型无人机（UAV）及配套的集群指挥控制软件 Legion，允许单个操作员同时控制大量无人机系统。公司在设计阶段即将「可制造性」作为核心特性，同步设计飞机与工厂以实现快速扩产。其制造策略以高速率碳纤维复合材料生产为核心，目标是大幅提高机身产量并降低单位成本。公司计划 2026 年将飞机团队规模扩大一倍，推动量产和部署。
信源：https://www.axios.com/2026/03/11/swarm-aero-seriesa-drone-factory
Palantir CEO首次回应Anthropic禁令：未来将接入Claude之外的其他大模型
Palantir CEO Alex Karp 周四在公司 AIPcon 9 大会期间接受采访，首次公开回应五角大楼将 Anthropic 列为供应链风险一事。Karp 表示：「我们的产品已经集成了 Anthropic，未来可能会集成其他大语言模型。」他同时表示 Palantir 致力于为军人提供「最好最致命的技术」，但也认为在国内执法等场景有「很多理由」限制这些技术的使用，「因为它们太强大了」。
尽管上周五角大楼已正式将 Anthropic 列为供应链风险、禁止其参与政府合同，国防部目前仍在使用 Claude 模型支持伊朗战事。国防部首席技术官 Emil Michael 周四表示：「不可能一夜之间拆除一个深度嵌入的系统」，6 个月是过渡计划，但如果届时仍处于冲突状态且涉及敏感行动，「显然会做出例外，以免危及当前军事行动」。一份内部备忘录允许「任务关键活动」在 6 个月期限后继续使用 Anthropic 产品。Anthropic 已于本周一起诉美国政府，要求撤销供应链风险认定，并指出数十亿美元利益受损。
Palantir 于 2024 年与 Anthropic 和 AWS 合作为美国国防和情报部门提供 Claude 模型接入。洛克希德·马丁等其他国防承包商已要求员工停止使用 Claude。
信源：https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-12/palantir-looks-to-expand-beyond-anthropic-after-pentagon-spat
Palantir CEO Alex Karp 周四在公司 AIPcon 9 大会期间接受采访，首次公开回应五角大楼将 Anthropic 列为供应链风险一事。Karp 表示：「我们的产品已经集成了 Anthropic，未来可能会集成其他大语言模型。」他同时表示 Palantir 致力于为军人提供「最好最致命的技术」，但也认为在国内执法等场景有「很多理由」限制这些技术的使用，「因为它们太强大了」。
尽管上周五角大楼已正式将 Anthropic 列为供应链风险、禁止其参与政府合同，国防部目前仍在使用 Claude 模型支持伊朗战事。国防部首席技术官 Emil Michael 周四表示：「不可能一夜之间拆除一个深度嵌入的系统」，6 个月是过渡计划，但如果届时仍处于冲突状态且涉及敏感行动，「显然会做出例外，以免危及当前军事行动」。一份内部备忘录允许「任务关键活动」在 6 个月期限后继续使用 Anthropic 产品。Anthropic 已于本周一起诉美国政府，要求撤销供应链风险认定，并指出数十亿美元利益受损。
Palantir 于 2024 年与 Anthropic 和 AWS 合作为美国国防和情报部门提供 Claude 模型接入。洛克希德·马丁等其他国防承包商已要求员工停止使用 Claude。
信源：https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-12/palantir-looks-to-expand-beyond-anthropic-after-pentagon-spat
Augment Code公开其「AI原生工程师」招聘标准：编码能力不再是独立考核维度，取而代之的是六项能力
AI 编码平台 Augment Code（累计融资 2.52 亿美元，估值 9.77 亿美元）发文公开了其重新设计的工程师招聘框架。文章开篇提出一个问题：「当 Agent 写了 99% 的代码，你怎么招工程师？」Augment 的结论是，编码能力（raw coding ability）不再作为独立维度考核——它仍然重要，但不再是区分工程人才的首要标准。
取而代之的是六项能力维度：
1. 产品与结果品味（Product & outcome taste）——代码生产成本趋近于零时，最昂贵的错误是做了错误的东西
2. 系统与架构判断（System & architectural judgment）——Agent 能生成可运行的代码，但无法判断周围的系统是否健全
3. Agent 调度能力（Agent leverage）——将问题结构化以便 Agent 执行、在 Agent 偏离时纠正、验证产出
4. 沟通与协作——实现速度加快后，更多工作转向厘清问题、暴露权衡和整合不同视角
5. 端到端 ownership——驱动结果而非只完成任务，遇到阻碍主动介入，即使超出自己的直接职责范围
6. 学习速度与实验心态——「我们今天用的工具三个月后就不会是同一批了」
基于这六项维度，Augment 定义了四类招聘画像，每类对六项维度的权重不同，面试流程也围绕各自最重要的信号设计：
- AI 原生系统工程师：侧重架构判断和基础设施直觉
- AI 原生产品工程师：侧重产品品味和用户同理心
- AI 原生应用 AI 工程师：侧重模型理解和 Agent 工作流
- AI 原生早期职业工程师：侧重学习速度，「在 Agent 优先环境中成长起来的工程师」
信源：https://www.augmentcode.com/blog/how-we-hire-ai-native-engineers-now
AI 编码平台 Augment Code（累计融资 2.52 亿美元，估值 9.77 亿美元）发文公开了其重新设计的工程师招聘框架。文章开篇提出一个问题：「当 Agent 写了 99% 的代码，你怎么招工程师？」Augment 的结论是，编码能力（raw coding ability）不再作为独立维度考核——它仍然重要，但不再是区分工程人才的首要标准。
取而代之的是六项能力维度：
1. 产品与结果品味（Product & outcome taste）——代码生产成本趋近于零时，最昂贵的错误是做了错误的东西
2. 系统与架构判断（System & architectural judgment）——Agent 能生成可运行的代码，但无法判断周围的系统是否健全
3. Agent 调度能力（Agent leverage）——将问题结构化以便 Agent 执行、在 Agent 偏离时纠正、验证产出
4. 沟通与协作——实现速度加快后，更多工作转向厘清问题、暴露权衡和整合不同视角
5. 端到端 ownership——驱动结果而非只完成任务，遇到阻碍主动介入，即使超出自己的直接职责范围
6. 学习速度与实验心态——「我们今天用的工具三个月后就不会是同一批了」
基于这六项维度，Augment 定义了四类招聘画像，每类对六项维度的权重不同，面试流程也围绕各自最重要的信号设计：
- AI 原生系统工程师：侧重架构判断和基础设施直觉
- AI 原生产品工程师：侧重产品品味和用户同理心
- AI 原生应用 AI 工程师：侧重模型理解和 Agent 工作流
- AI 原生早期职业工程师：侧重学习速度，「在 Agent 优先环境中成长起来的工程师」
信源：https://www.augmentcode.com/blog/how-we-hire-ai-native-engineers-now
Augmentcode
How we hire AI-native engineers now: our criteria
The most powerful AI software development platform with the industry-leading context engine.
Shopify CEO亲手提交93个commit优化Liquid模板引擎：用AI跑了120轮自动化实验，解析+渲染快53%，对象分配减少61%
Shopify CEO Tobi Lütke 以个人 GitHub 账号向 Liquid 提交了一个包含 93 个 commit 的 PR，在真实 Shopify 主题模板基准测试上实现了解析+渲染速度提升 53%、对象分配减少 61%，全部 974 个单元测试零回归。Liquid 是 Lütke 于 2006 年为 Shopify 投入生产使用的开源模板引擎，目前为约 560 万家活跃商店提供渲染支持。
该 PR 的开发方法基于 pi-autoresearch（一款受 Andrej Karpathy 的 autoresearch 项目启发、为 Pi 编程 Agent 开发的自动化实验插件）：编辑 → 提交 → 跑测试 → 跑基准 → 保留或丢弃，共迭代约 120 轮自动化实验，仅保留通过测试且提升性能的变更。其核心策略是「分配驱动」，由于 GC（垃圾回收）消耗了 74% 的总 CPU 时间，每减少一次对象分配都会对实际运行时间产生放大效果。PR 中还详细记录了 6 项「没有生效」的优化尝试，包括基于 String#split 的分词器（快 2.5 倍但无法处理 Liquid 的标签嵌套边界情况）和 TruthyCondition 子类（YJIT 在调用点的多态性损耗超过了节省的 115 次分配）。
具体优化分三层：解析阶段（快 61%，少 3.8 万次分配），引入了新的 Cursor 类替代散布在各处的手工字节扫描、用 String#byteindex 替代 StringScanner 做分词（快 40%）、为 100% 的变量构建了零 Lexer 的快速解析路径；渲染阶段（快 20%，少 3000 次分配），为基本类型跳过 to_liquid 调用、预计算 0-999 的冻结字符串避免 Integer#to_s 分配、消除 90% 过滤器调用中的 *args 数组分配。分支名
信源：https://github.com/Shopify/liquid/pull/2056
Shopify CEO Tobi Lütke 以个人 GitHub 账号向 Liquid 提交了一个包含 93 个 commit 的 PR，在真实 Shopify 主题模板基准测试上实现了解析+渲染速度提升 53%、对象分配减少 61%，全部 974 个单元测试零回归。Liquid 是 Lütke 于 2006 年为 Shopify 投入生产使用的开源模板引擎，目前为约 560 万家活跃商店提供渲染支持。
该 PR 的开发方法基于 pi-autoresearch（一款受 Andrej Karpathy 的 autoresearch 项目启发、为 Pi 编程 Agent 开发的自动化实验插件）：编辑 → 提交 → 跑测试 → 跑基准 → 保留或丢弃，共迭代约 120 轮自动化实验，仅保留通过测试且提升性能的变更。其核心策略是「分配驱动」，由于 GC（垃圾回收）消耗了 74% 的总 CPU 时间，每减少一次对象分配都会对实际运行时间产生放大效果。PR 中还详细记录了 6 项「没有生效」的优化尝试，包括基于 String#split 的分词器（快 2.5 倍但无法处理 Liquid 的标签嵌套边界情况）和 TruthyCondition 子类（YJIT 在调用点的多态性损耗超过了节省的 115 次分配）。
具体优化分三层：解析阶段（快 61%，少 3.8 万次分配），引入了新的 Cursor 类替代散布在各处的手工字节扫描、用 String#byteindex 替代 StringScanner 做分词（快 40%）、为 100% 的变量构建了零 Lexer 的快速解析路径；渲染阶段（快 20%，少 3000 次分配），为基本类型跳过 to_liquid 调用、预计算 0-999 的冻结字符串避免 Integer#to_s 分配、消除 90% 过滤器调用中的 *args 数组分配。分支名
autoresearch/liquid-perf-2026-03-11 表明这项工作完成于 3 月 11 日。信源：https://github.com/Shopify/liquid/pull/2056
MiniMax预告OpenClaw硬件产品：「One more thing…」，具体形态未披露
MiniMax 今晚在小红书官方账号发布了一张硬件产品预告图，采用苹果式「One more thing…」文案，配以 #openclaw #小龙虾 标签。图中显示一个黑色盒状设备，上方有红色龙虾钳造型元素，标注「Coming Soon」。评论区有人猜测是新模型，MiniMax 回复「再猜猜！」，或是一款与 OpenClaw 生态相关的实体硬件产品，但具体产品形态、规格和发布时间均未披露。
同日，绿联科技宣布与 MiniMax 达成深度战略合作，OpenClaw 应用正式上线绿联 NAS 私有云 UGOS Pro 应用中心，主打「开箱即用」。MiniMax 为绿联 NAS 用户提供 30 天大模型全量免费使用权限（3 月 13 日至 4 月 12 日），用户可在本地私有云环境中直接运行 OpenClaw agent。
MiniMax 此前已在 AWE 2026 上展出数十款 AI 智能硬件生态产品，覆盖具身智能、可穿戴、教育和智能家居等场景。
信源：https://www.xiaohongshu.com/explore/69b405380000000023023db9
MiniMax 今晚在小红书官方账号发布了一张硬件产品预告图，采用苹果式「One more thing…」文案，配以 #openclaw #小龙虾 标签。图中显示一个黑色盒状设备，上方有红色龙虾钳造型元素，标注「Coming Soon」。评论区有人猜测是新模型，MiniMax 回复「再猜猜！」，或是一款与 OpenClaw 生态相关的实体硬件产品，但具体产品形态、规格和发布时间均未披露。
同日，绿联科技宣布与 MiniMax 达成深度战略合作，OpenClaw 应用正式上线绿联 NAS 私有云 UGOS Pro 应用中心，主打「开箱即用」。MiniMax 为绿联 NAS 用户提供 30 天大模型全量免费使用权限（3 月 13 日至 4 月 12 日），用户可在本地私有云环境中直接运行 OpenClaw agent。
MiniMax 此前已在 AWE 2026 上展出数十款 AI 智能硬件生态产品，覆盖具身智能、可穿戴、教育和智能家居等场景。
信源：https://www.xiaohongshu.com/explore/69b405380000000023023db9
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智谱发布GLM-5-Turbo：专为OpenClaw场景优化的高速模型，速度提升2至3倍，API价格同步上调20%
智谱 AI 发布 GLM-5-Turbo，定位为 GLM-5 旗舰模型的高速优化变体，专门面向 OpenClaw agent 场景做了深度定制。该模型保持 744B MoE 架构，速度较 GLM-5 提升 2 至 3 倍，支持 200K 上下文和 128K 最大输出。
智谱称 GLM-5-Turbo 是「OpenClaw 原生模型」，在工具调用稳定性、复杂指令拆解、定时与持续任务的时间维度理解、高吞吐长链路执行效率四个方向做了专项优化。在 ZClawBench 评测中，GLM-5-Turbo 在 OpenClaw 场景的表现较 GLM-5 有显著提升，在多项关键任务上领先多家主流模型。
商业化方面，智谱同步上调 GLM-5-Turbo 的 API 价格，幅度为 20%。同时推出面向个人用户的「龙虾套餐」，体验月卡 39 元可获 3500 万 Tokens，进阶月卡 99 元可获 1 亿 Tokens。GLM Coding Plan 中 GLM-5-Turbo 的用量上限提升至 3 倍，非高峰时段可获得与 GLM-4.7 相同的高容量配额，该促销截止 4 月 30 日。
信源：https://x.com/Zai_org/status/2033233961669783600
智谱 AI 发布 GLM-5-Turbo，定位为 GLM-5 旗舰模型的高速优化变体，专门面向 OpenClaw agent 场景做了深度定制。该模型保持 744B MoE 架构，速度较 GLM-5 提升 2 至 3 倍，支持 200K 上下文和 128K 最大输出。
智谱称 GLM-5-Turbo 是「OpenClaw 原生模型」，在工具调用稳定性、复杂指令拆解、定时与持续任务的时间维度理解、高吞吐长链路执行效率四个方向做了专项优化。在 ZClawBench 评测中，GLM-5-Turbo 在 OpenClaw 场景的表现较 GLM-5 有显著提升，在多项关键任务上领先多家主流模型。
商业化方面，智谱同步上调 GLM-5-Turbo 的 API 价格，幅度为 20%。同时推出面向个人用户的「龙虾套餐」，体验月卡 39 元可获 3500 万 Tokens，进阶月卡 99 元可获 1 亿 Tokens。GLM Coding Plan 中 GLM-5-Turbo 的用量上限提升至 3 倍，非高峰时段可获得与 GLM-4.7 相同的高容量配额，该促销截止 4 月 30 日。
信源：https://x.com/Zai_org/status/2033233961669783600
英伟达GTC大会今日开幕，设OpenClaw专属体验区：现场买DGX Spark，专家手把手帮装「龙虾」
英伟达 GTC 2026 大会今日将在加利福尼亚州圣何塞开幕，会期 3 月 16 日至 19 日，来自 190 个国家的约 3 万名参会者出席。今年大会在 GTC Park 设立了名为「Build-a-Claw」的 OpenClaw 专属体验区，参会者可在英伟达工程师的指导下现场定制和部署持续运行的 AI agent。
参与者可以为 agent 命名、定义个性、授予工具访问权限，用途涵盖日历管理、行程规划、健身推荐到编程等场景。运行环境有三种选择：使用现场提供的云算力，自带 DGX Spark 或 GeForce RTX 笔记本（需确保设备上无个人数据）。DGX Spark 也可在现场的 NVIDIA Gear Store 和 Micro Center 购买。活动时间为当地时间周一下午 1 点至 5 点，周二至周四上午 8 点至下午 5 点。
英伟达同步发布了 OpenClaw Playbook，提供在 DGX Spark 上运行 OpenClaw 构建本地 AI agent 的分步指南。黄仁勋将于今日上午 11 点（太平洋时间）在 SAP Center 发表主题演讲，keynote 免费在线直播。
信源：https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026/
英伟达 GTC 2026 大会今日将在加利福尼亚州圣何塞开幕，会期 3 月 16 日至 19 日，来自 190 个国家的约 3 万名参会者出席。今年大会在 GTC Park 设立了名为「Build-a-Claw」的 OpenClaw 专属体验区，参会者可在英伟达工程师的指导下现场定制和部署持续运行的 AI agent。
参与者可以为 agent 命名、定义个性、授予工具访问权限，用途涵盖日历管理、行程规划、健身推荐到编程等场景。运行环境有三种选择：使用现场提供的云算力，自带 DGX Spark 或 GeForce RTX 笔记本（需确保设备上无个人数据）。DGX Spark 也可在现场的 NVIDIA Gear Store 和 Micro Center 购买。活动时间为当地时间周一下午 1 点至 5 点，周二至周四上午 8 点至下午 5 点。
英伟达同步发布了 OpenClaw Playbook，提供在 DGX Spark 上运行 OpenClaw 构建本地 AI agent 的分步指南。黄仁勋将于今日上午 11 点（太平洋时间）在 SAP Center 发表主题演讲，keynote 免费在线直播。
信源：https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026/
OpenAI、百度、腾讯云齐入OpenClaw赞助名单，Path创始人Dave Morin任基金会首位董事
开源 AI agent 框架 OpenClaw 的 GitHub Sponsors 页面显示，OpenAI 和百度已位列 Featured Sponsors（置顶赞助者），腾讯轻量云也出现在 144 名活跃赞助者名单中。项目另有 65 名历史赞助者。
百度开源办公室于 3 月 13 日在 GitHub 正式宣布赞助 OpenClaw，是首家通过 GitHub Sponsors 渠道支持该项目的中国大型科技公司。百度同时计划将其 PaddleOCR 文档解析能力以 skill 形式接入 OpenClaw 生态。腾讯轻量云紧随其后于 3 月 15 日加入赞助者行列。此前腾讯 SkillHub 搬运争议曾令双方关系紧张，创始人 Peter Steinberger 在 Discord 转发赞助消息时评价「love a good redemption arc」（喜欢好的救赎剧情）。OpenAI 的赞助则与 Steinberger 2 月加入 OpenAI 同期发生，OpenClaw 项目正在向独立基金会过渡，OpenAI 将继续提供资金支持。
个人赞助者中也不乏知名面孔。社交应用 Path 创始人、Facebook 早期高管、风投机构 Slow Ventures 创始人 Dave Morin 已成为 OpenClaw Foundation 的首位董事会成员，此前他还参与共同举办了 2 月的 ClawCon 活动。OpenAI 开发者体验负责人 Romain Huet 也以个人名义出现在赞助者列表中，他曾在 Builders Unscripted 播客中专访 Steinberger。
赞助页面明确写道：创始人 Peter Steinberger 不保留任何赞助资金，100% 回流社区，用于奖励提交代码和修复 bug 的贡献者，以及支持项目依赖的上游开源项目。赞助等级从每月 5 美元（Krill）到 500 美元（Poseidon）共 8 档。
信源：https://github.com/sponsors/openclaw
开源 AI agent 框架 OpenClaw 的 GitHub Sponsors 页面显示，OpenAI 和百度已位列 Featured Sponsors（置顶赞助者），腾讯轻量云也出现在 144 名活跃赞助者名单中。项目另有 65 名历史赞助者。
百度开源办公室于 3 月 13 日在 GitHub 正式宣布赞助 OpenClaw，是首家通过 GitHub Sponsors 渠道支持该项目的中国大型科技公司。百度同时计划将其 PaddleOCR 文档解析能力以 skill 形式接入 OpenClaw 生态。腾讯轻量云紧随其后于 3 月 15 日加入赞助者行列。此前腾讯 SkillHub 搬运争议曾令双方关系紧张，创始人 Peter Steinberger 在 Discord 转发赞助消息时评价「love a good redemption arc」（喜欢好的救赎剧情）。OpenAI 的赞助则与 Steinberger 2 月加入 OpenAI 同期发生，OpenClaw 项目正在向独立基金会过渡，OpenAI 将继续提供资金支持。
个人赞助者中也不乏知名面孔。社交应用 Path 创始人、Facebook 早期高管、风投机构 Slow Ventures 创始人 Dave Morin 已成为 OpenClaw Foundation 的首位董事会成员，此前他还参与共同举办了 2 月的 ClawCon 活动。OpenAI 开发者体验负责人 Romain Huet 也以个人名义出现在赞助者列表中，他曾在 Builders Unscripted 播客中专访 Steinberger。
赞助页面明确写道：创始人 Peter Steinberger 不保留任何赞助资金，100% 回流社区，用于奖励提交代码和修复 bug 的贡献者，以及支持项目依赖的上游开源项目。赞助等级从每月 5 美元（Krill）到 500 美元（Poseidon）共 8 档。
信源：https://github.com/sponsors/openclaw
OpenClaw创始人用AI定时任务每5分钟清理推特垃圾回复，一天屏蔽56个账号
OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 发推称，他用 OpenClaw 搭建了一套推特提及自动屏蔽系统，每 5 分钟运行一次，效果「好得超出预期」。他每日会收到一封屏蔽摘要邮件（Daily X Block Digest），其中列出被屏蔽账号及 AI 给出的判定理由。最近一个 24 小时窗口内，该系统屏蔽了 56 个账号。
摘要邮件中公开的被屏蔽特征包括：
1. 小号在无关帖子下发 AI 生成的泛泛夸赞
2. 加密货币项目账号发低质量跟帖，历史行为显示 token 推广倾向
3. 仅发图片的刷屏回复，近期活跃在 staking/shill 内容中
4. 阴谋论式长篇指控跨帖刷屏，低信噪比
5. 直接在回复中蹭名人流量推广自己产品
6. degen/crypto 类账号的空洞跟帖
有用户直接问「这是不是在屏蔽 reply guys（习惯性在名人推文下抢楼蹭曝光的用户）」，Steinberger 回答「yes」。
对于误伤问题，Steinberger 表示有人邮件申诉时他会逐一评估，但「通常确实是糟糕的行为，AI 判断是对的」。他还补充说，单纯用 AI 辅助写作不会触发屏蔽，「只要内容本身有意义就不会」，但这么做「会让你不那么受欢迎」。
信源：https://x.com/steipete/status/2033220404555526154
OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 发推称，他用 OpenClaw 搭建了一套推特提及自动屏蔽系统，每 5 分钟运行一次，效果「好得超出预期」。他每日会收到一封屏蔽摘要邮件（Daily X Block Digest），其中列出被屏蔽账号及 AI 给出的判定理由。最近一个 24 小时窗口内，该系统屏蔽了 56 个账号。
摘要邮件中公开的被屏蔽特征包括：
1. 小号在无关帖子下发 AI 生成的泛泛夸赞
2. 加密货币项目账号发低质量跟帖，历史行为显示 token 推广倾向
3. 仅发图片的刷屏回复，近期活跃在 staking/shill 内容中
4. 阴谋论式长篇指控跨帖刷屏，低信噪比
5. 直接在回复中蹭名人流量推广自己产品
6. degen/crypto 类账号的空洞跟帖
有用户直接问「这是不是在屏蔽 reply guys（习惯性在名人推文下抢楼蹭曝光的用户）」，Steinberger 回答「yes」。
对于误伤问题，Steinberger 表示有人邮件申诉时他会逐一评估，但「通常确实是糟糕的行为，AI 判断是对的」。他还补充说，单纯用 AI 辅助写作不会触发屏蔽，「只要内容本身有意义就不会」，但这么做「会让你不那么受欢迎」。
信源：https://x.com/steipete/status/2033220404555526154
美国陆军与Anduril签200亿美元10年期合同，整合120项采购为单一企业合同
美国陆军宣布与国防科技公司 Anduril 签署一份 10 年期合同（5 年基础期 + 5 年续约选项），金额高达 200 亿美元，涵盖 Anduril 的硬件、软件、基础设施和服务。该合同将此前分散的 120 多项独立采购行为整合为一份企业级合同。
美国国防部首席信息官办公室 CTO Gabe Chiulli 表示：「现代战场越来越由软件定义。要保持优势，我们必须能够以速度和效率获取和部署软件能力。」Anduril 由 Oculus VR 创始人 Palmer Luckey 联合创立，2017 年被 Facebook 解雇后转向国防领域创业。公司去年收入约 20 亿美元，目前正在以 600 亿美元估值进行新一轮融资。
信源：https://techcrunch.com/2026/03/14/us-army-announces-contract-with-anduril-worth-up-to-20b/
美国陆军宣布与国防科技公司 Anduril 签署一份 10 年期合同（5 年基础期 + 5 年续约选项），金额高达 200 亿美元，涵盖 Anduril 的硬件、软件、基础设施和服务。该合同将此前分散的 120 多项独立采购行为整合为一份企业级合同。
美国国防部首席信息官办公室 CTO Gabe Chiulli 表示：「现代战场越来越由软件定义。要保持优势，我们必须能够以速度和效率获取和部署软件能力。」Anduril 由 Oculus VR 创始人 Palmer Luckey 联合创立，2017 年被 Facebook 解雇后转向国防领域创业。公司去年收入约 20 亿美元，目前正在以 600 亿美元估值进行新一轮融资。
信源：https://techcrunch.com/2026/03/14/us-army-announces-contract-with-anduril-worth-up-to-20b/
xAI一周三将入伙：Mistral联合创始人Chaplot加盟，横跨xAI和SpaceX，专攻Grok模型训练
Mistral AI 联合创始人 Devendra Singh Chaplot 宣布加入 xAI 和 SpaceX，将直接参与 Grok 大模型的训练和数字智能与物理硬件的融合。Chaplot 本人 3 月 14 日在 X 上发布消息，Musk 转发并回复「欢迎加入 xAI」。
Chaplot 是具身智能（Embodied AI）领域的领军人物。在 Mistral AI 期间，他直接主导了 Mistral 7B、Mixtral 8x7B 及 Mistral Large 等核心模型的训练，并领导开发了多模态模型 Pixtral 12B。此后他成为 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab 的创始团队成员。
加上从 AI 编程工具 Cursor 加盟的 Andrew Milich 和 Jason Ginsberg，xAI 在一周内连续引进三名重量级人才，形成「模型层重建 + 产品层发力」的组合布局。这与曝出联合创始人持续出走形成鲜明反差：xAI 一边在失血，一边在大规模换血。
信源：https://x.com/dchaplot/status/2032596951435456797
Mistral AI 联合创始人 Devendra Singh Chaplot 宣布加入 xAI 和 SpaceX，将直接参与 Grok 大模型的训练和数字智能与物理硬件的融合。Chaplot 本人 3 月 14 日在 X 上发布消息，Musk 转发并回复「欢迎加入 xAI」。
Chaplot 是具身智能（Embodied AI）领域的领军人物。在 Mistral AI 期间，他直接主导了 Mistral 7B、Mixtral 8x7B 及 Mistral Large 等核心模型的训练，并领导开发了多模态模型 Pixtral 12B。此后他成为 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab 的创始团队成员。
加上从 AI 编程工具 Cursor 加盟的 Andrew Milich 和 Jason Ginsberg，xAI 在一周内连续引进三名重量级人才，形成「模型层重建 + 产品层发力」的组合布局。这与曝出联合创始人持续出走形成鲜明反差：xAI 一边在失血，一边在大规模换血。
信源：https://x.com/dchaplot/status/2032596951435456797