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作者： hiyoho

  • 只有16%美国人对AI的社会影响感到乐观，年轻人最悲观

    只有16%美国人对AI的社会影响感到乐观，年轻人最悲观

    皮尤研究中心刚发布了一份让AI行业尴尬的调查报告。他们问美国人：你觉得AI未来20年对社会的影响是正面还是负面？结果只有16%的人说”正面”，40%的人直接说”负面”。剩下的人勉强算中立或者没想好。

    这个数字比很多人预期的更悲观。要知道，AI现在可是经济里的热门话题，科技公司砸了上千亿美元，IPO一个接一个，新闻里天天说”AI改变世界”。但普通人似乎并不买账。

    年轻人反而更悲观

    最让人意外的是年龄分布。30岁以下的人对AI最不看好，只有14%认为AI会有正面社会影响。按理说年轻人应该是最拥抱新技术的群体，结果他们对AI的态度比老一辈还消极。

    一个可能的解释是年轻人最先感受到AI对就业的冲击。实习岗位被AI替代、入门级工作消失、招聘要求莫名其妙地”升级”——这些都直接发生在年轻人身上。你让他们怎么乐观？

    三分之二的人说AI发展太快了

    除了对长期影响悲观，大部分美国人还觉得AI发展速度失控。近三分之二的受访者表示AI”发展太快”。这个数字和之前几次调查的趋势一致，说明公众的担忧不是一时兴起。

    67%的美国人压根不相信美国政府会对AI做有效监管。59%的人不信任企业能安全地开发AI。

    这两个数字值得玩味。它说明公众对美国治理AI的能力几乎失去信心，无论是对政府还是对企业。在AI监管这件事上，信任已经透支得差不多了。

    每天都在用，但心里打鼓

    矛盾的地方来了：尽管态度悲观，美国人用AI的频率却在上升。约四分之一的美国人说他们每天都会用AI聊天机器人。用途主要是研究和工作相关任务。

    ChatGPT的用户覆盖率涨得最快，现在44%的美国成年人说他们用过ChatGPT，比2023年翻了一倍还多。排在第二的是Gemini（24%），然后是Copilot（17%）和Meta AI（14%）。Grok、Claude和Character.ai还在个位数徘徊。

    男性比女性更常用AI，也更有热情。27%的男性说每天用AI聊天机器人，女性只有20%。不过双方在用ChatGPT这件事上差不多，差异出现在Copilot和Grok这些相对小众的产品上。

    一半人坚决不用AI

    调查还发现约一半的美国人明确表示不用AI。这部分人年龄偏大，65岁以上的人里有近75%说他们从来不用AI聊天机器人。他们给出的理由也很直接：不感兴趣，也没打算以后用。

    这其实是个信号。AI的普及率可能已经接近某类用户群体的天花板，剩下那一半人可能不是靠产品迭代就能转化的。他们需要的也许是更根本的信任重建。

    AI行业现在面临一个尴尬局面：产品用的人越来越多，但公众对这项技术的长期看法却在走下坡路。这有点像社交媒体在2010年代后期的处境——大家都在用，但没人觉得它在让世界变好。AI会不会走同样的路，接下来几年就能看出来。

  • claude-mem —— 82.9K+ Stars，让 AI 智能体拥有跨会话持久记忆的开源工具

    🔥 GitHub 热门 AI 开源项目 · 第 21 期

    📌 项目简介

    claude-mem 是为所有 AI 智能体提供跨会话持久化记忆的开源工具。它能自动捕获 AI 代理在会话中的所有操作行为，通过 AI 压缩生成结构化记忆条目，并在后续会话中自动注入相关历史上下文。支持 Claude Code、OpenClaw、Codex、Gemini、Copilot 等主流 AI 编程工具，让无状态的 AI 代理拥有真正的”长期记忆”。

    🖼️ 项目预览

    claude-mem 项目预览
    claude-mem – AI 智能体跨会话记忆引擎

    ⚙️ 安装要求与过程

    环境要求

    • ✅ Node.js ≥ 18.0.0（核心运行环境）
    • ✅ 支持的操作系统：macOS、Linux、Windows（WSL2 推荐）
    • ✅ 已安装任意支持的 AI 工具：Claude Code / OpenClaw / Codex / Gemini CLI / Copilot 等
    • ✅ 网络畅通（需访问 AI 供应商 API）

    快速安装

    # 交互式安装（推荐）
npx claude-mem install

# 指定参数安装
npx claude-mem install --provider gemini --model gemini-pro

# 安装后修复（如遇问题）
npx claude-mem repair

# 查看版本
npx claude-mem --version

    Server Beta 模式（团队协作）

    # 配置环境变量
export CLAUDE_MEM_RUNTIME=server-beta
export CLAUDE_MEM_SERVER_DATABASE_URL=postgres://user:pass@localhost:5432/claudemem

# 启动 API 服务
claude-mem server start

# 启动生成 Worker
claude-mem server worker start

    ✨ 核心功能

    1. 全自动上下文捕获与注入

    无需任何手动标注，claude-mem 自动捕获会话中的所有工具调用、文件读写、代码编辑等行为，通过 AI 压缩生成结构化记忆条目。新会话启动时，自动注入最相关的历史上下文，让 AI 代理”记得”之前做过的工作。

    2. 多工具统一支持

    原生支持 Claude Code、OpenClaw、Codex、Gemini、Hermes、GitHub Copilot、OpenCode 等主流 AI 编程工具。同时支持通过 MCP 协议接入 Cursor、Windsurf 等更多 IDE，真正实现”一次安装，处处可用”。

    3. 可视化记忆管理

    内置 Web 查看器（默认 localhost），可实时查看 AI 代理的操作记录、生成的记忆条目、会话统计等信息。支持按项目筛选记忆内容，可手动触发项目全量学习（/learn-codebase），帮助 AI 快速理解代码库。

    4. 企业级多租户支持（Server Beta）

    支持基于 Postgres 的独立服务端部署，无需依赖本地 Worker 进程。提供团队/项目级别的权限隔离、API Key 管理、操作审计链路，支持 Docker 容器化部署和水平扩展，满足企业协作场景需求。

    5. 成本优化遥测

    采用 5 分钟滚动窗口聚合遥测事件，可降低 99.9% 的 PostHog 使用成本。支持历史遥测数据匿名化回填，AI 生成任务幂等性设计避免重复计费，用户可自主选择是否开启遥测。

    💡 典型使用场景

    场景一：多日开发项目的上下文延续

    你正在用 Claude Code 开发一个复杂功能，工作日结束时会话上下文已达到上限。第二天开始新会话时，claude-mem 自动注入昨天的设计决策、修改的文件、遇到的问题等关键上下文，让你无需重新解释项目背景，直接继续开发。

    场景二：团队协作中的知识共享

    在团队项目中，开发者 A 用 Claude Code 完成了某个模块的开发。通过 claude-mem 的 Server Beta 模式，团队成员 B 在新会话中也能获取到 A 的开发上下文，包括设计思路、踩过的坑、未完成的 TODO 等，实现 AI 辅助开发的”知识传承”。

    场景三：跨工具开发体验统一

    你白天用 Claude Code 开发，晚上用 Gemini CLI 做代码 Review。claude-mem 作为统一的记忆层，让不同 AI 工具之间共享上下文，无论在哪个工具中操作，AI 都能”记得”你之前做过什么。

    🌟 推荐理由

    AI 编程工具的最大痛点之一就是会话结束后上下文丢失——你花了半小时给 AI 解释项目背景，新会话又要重新来一遍。claude-mem 从根本上解决了这个问题。

    我特别欣赏它的零摩擦设计：安装后无需任何手动操作，AI 代理的所有行为都会被自动捕获和压缩。当你开始新会话时，相关记忆会自动注入，就像 AI “自然记得”之前的工作一样。

    另一个亮点是多工具统一支持。如果你像我一样同时使用多个 AI 编程工具，claude-mem 提供了一个统一的记忆层，让不同工具之间可以共享上下文。这比每个工具各自维护记忆要高效得多。

    项目的活跃度也很高，截至目前已有 82,991 个 Stars，最近更新在 2026 年 6 月，说明维护团队在持续迭代。Apache-2.0 许可也让它可以放心用于商业项目。

    📥 下载地址

    💡 小贴士：安装完成后，在 AI 工具中输入 /learn-codebase 可触发项目全量学习，让 AI 更快理解你的代码库。查看记忆内容可访问安装时显示的 Web 查看器地址（默认 http://localhost:<端口>）。

  • 世界模型公司Odyssey冲到145亿美元估值，Amazon、AMD都来了

    世界模型公司Odyssey冲到145亿美元估值，Amazon、AMD都来了

    大语言模型之后，AI的下一个战场在哪里？越来越多人的答案是：世界模型（World Model）。而这家叫做Odyssey的公司，刚刚用一份融资成绩单告诉市场：资本已经用真金白银投了票。

    Odyssey完成3.1亿美元B轮融资，投后估值145亿美元。这轮由Natural Capital领投，Amazon、AMD Ventures、GV等跟投。加上这笔，公司成立以来总共融了3.37亿美元——对于一个2023年才成立的初创公司来说，这个速度相当惊人。

    AI世界模型概念图
    世界模型试图让AI理解物理世界的运行规律 | 概念图

    创始人背景：自动驾驶的老兵

    Odyssey的两位创始人，CEO Oliver Cameron和CTO Jeff Hawke，都是从自动驾驶行业出来的。Cameron之前是自动驾驶初创公司Voyage的联合创始人兼CEO，后来Voyage被GM的Cruise收购，他就在Cruise做产品VP。Hawke则在另一家英国自动驾驶公司Wayve当工程师。

    这个背景其实解释了Odyssey在做什么。世界模型的核心是：让AI理解物理世界的运行规律——重力、碰撞、光线、物体之间的相互作用。这正是自动驾驶公司一直在攻克的问题，只不过Odyssey把它做成了一个通用平台，可以应用到游戏、机器人、虚拟现实等多个领域。

    怎么采集数据？背上摄像头走遍全世界

    要训练世界模型，得先有海量真实世界的视频数据。Odyssey的做法相当”物理”：派人背上摄像头，走街串巷地拍。这个思路其实和Google Earth有点像，只不过Google是开车拍，Odyssey是让人背着设备步行采集，能覆盖到车辆到不了的地方。

    世界模型不只是生成视频，它要模拟物理规律。这意味着AI生成的画面里，一个杯子掉到地上会碎，一个球踢出去会按照抛物线飞行——而不是每一帧都”猜”接下来发生什么。

    应用场景：从游戏到机器人

    目前Odyssey的世界模型已经有几个明确的方向。游戏是最直接的——用文字提示词生成可交互的3D视频内容，理论上可以大幅降低游戏场景的制作成本。机器人是另一个大方向：用世界模型做仿真训练，让机器人在虚拟环境里”摔”几千次，再放到现实里。

    和Amazon的合作也值得注意。Odyssey宣布AWS成为其首选云服务商，并且会优化模型以运行在AWS的Trainium芯片上——这是Amazon自家开发的AI训练芯片，直接对标Nvidia的GPU。有了Amazon的投资和云资源，Odyssey在算力成本上可能比竞争对手更有优势。

    天使投资人名单：硅谷半壁江山

    除了机构投资人，Odyssey这轮还拉来了一批重量级天使：Google传奇工程师Jeff Dean、知名天使Elad Gil、YC现任CEO Garry Tan、Vercel CEO Guillermo Rauch，还有Cruise创始人Kyle Vogt。这个阵容基本上把硅谷AI圈最有话语权的那批人都聚齐了。

    世界模型是不是下一个大机会，现在下结论还为时过早。但资本已经在用行动表态：这个方向，值得押注。

  • Google终于认真做智能音箱了，这次靠Gemini能不能翻身

    Google终于认真做智能音箱了，这次靠Gemini能不能翻身

    智能音箱这个品类，已经沉寂太久了。自从2020年Google发布Nest Audio之后，这个品类就进入了某种休眠状态——功能年年小修小补，但没人真正重新想一想：有了大模型之后，音箱到底应该是什么样子。

    Google本周给出了它的答案：一台叫做Google Home Speaker的新设备，售价99.99美元。这是Google六年来第一款真正意义上的新音箱，也是第一款”为Gemini而生”的音频设备。

    Google Home Speaker智能音箱
    Google Home Speaker，底部有一圈环形灯 | 图片来源：Google

    自然语言，终于能用了

    老一代智能音箱最大的问题，是你得”学它的语言”。想关灯，得说”关掉客厅的灯”；说错了用词，它就听不懂。Gemini进来之后，这个逻辑被打破了。

    新音箱支持完全自然的多步骤指令。你可以说：”把厨房灯调暗，放点轻松的音乐，再设个20分钟的定时器。”一句话，三个动作，不需要分三次说，也不需要记住特定的唤醒词格式。

    更实用的一点是：它支持中途纠正。说到一半改主意了？直接改就行。”把咖啡机关掉……哦不对，是打开。”Gemini能理解这种日常对话里的反复，而不是让你重新来过。

    10种新声音，能聊也能问

    除了控制智能家居，这台音箱还被设计为可以和你对聊。它内置10种新声音，支持”持续对话”模式——不用说”OK Google”就能接着问。你可以拿它学东西、查资料、聊想法，基本就是把Gemini的对话能力，从手机屏幕搬到了客厅里。

    音箱的麦克风会在”持续对话”模式下短暂保持开启，让你能自然追问，而不必每次都重新唤醒。

    外观上，新音箱延续了Google一贯的织物包裹设计，圆形身材，3.4 x 4.2英寸大小。美国市场有Jade和Berry两种颜色，全球版本则提供Hazel和Porcelain。底部新增一圈环形灯，用不同光效表示”在听”、”在想”和”在回答”三种状态。

    订阅制来了：高级功能月费10美元

    不是所有新功能都免费。Google推出了Google Home Premium订阅计划，月费10美元（或年费100美元），解锁更强大的AI能力：

    • Gemini Live自由对话（更高级的多轮语音聊天）
    • Nest摄像头活动解读——你不在家时，AI帮你总结发生了什么
    • 更深度的智能家居场景联动

    好消息是，Google会在前六个月免费提供这些高级功能，让你先试试再看值不值得续费。这套路和手机厂商差不多——先让你用上，再决定要不要交钱。

    问题是，消费者愿意为智能音箱的AI能力每月交10美元吗？Google在这个时间点推订阅制，勇气可嘉，但市场买不买账，还得看实际体验。

    这台设备目前已经开放预购，本月晚些时候发货。Google显然希望Gemini能成为下一个时代的”音箱灵魂”，就像Siri定义了上一代设备一样。只是，六年过去了，人们的注意力早就从音箱转移到了手机、耳机、甚至眼镜上。Google这次能不能翻盘，答案可能要等到年底假期销售季才能揭晓。

  • Snap 发布 2195 美元智能眼镜：戴着它能不能看起来不傻，这是个问题

    Snap 发布 2195 美元智能眼镜：戴着它能不能看起来不傻，这是个问题

    昨天 Snap 正式发布了 Specs 智能眼镜，定价 2195 美元。CEO Evan Spiegel 在接受 CNBC 采访时说，这款产品他们做了12年以上，目标是”把计算带进现实世界”，让人不再低头看手机屏幕。

    Snap Specs 智能眼镜
    Snap Specs 的粗框设计在时尚与科技之间走钢丝

    Spiegel 戴着它上镜，然后大家都分心了

    Spiegel 在采访里侃侃而谈的时候，作者 Victoria Song 注意到一个细节：他每动一下头，光线就会照在镜片上，隐约露出里面显示屏的轮廓。这个人正在讲”屏幕疲劳”和”想要更真实地连接世界”，而他脸上正架着一台把屏幕摆在眼睛前面的设备。

    但更多人注意到的是——这副眼镜戴在他脸上，看起来挺滑稽的。

    时尚是很主观的事，但 Specs 的设计客观来说很大胆。粗框、棱角分明的飞行员风格、巨型镜腿——如果里面没有任何科技，这副眼镜也会被当成”宣言单品”，大概只有 Iris Apfel 或者《超人总动员》里的 Edna Mode 才会日常戴着出门。

    2195 美元，本来也没想让普通人买

    Snap 把这副眼镜定位成” aspirational 级”时尚科技单品，不是卖给大众的日常消费品。这一点从他们的全球广告 campaign 就能看出来——拍摄者是时尚摄影师 Steven Meisel，这人在 Vogue 和 Versace、Valentino、Balenciaga 这些高定品牌里都是常客。

    所以这个逻辑大概是：先让时尚圈和科技圈的人戴上，做出一种”未来已来”的意象，然后再慢慢往大众市场渗透。当年 Snap 的太阳镜相机 Spectacles 也是这个路数，只不过那次渗透率比预期低了不少。

    和 Meta Ray-Ban 走的是两条路

    目前市面上最成功的 AI 智能眼镜是 Meta 和 Ray-Ban 合作的款，走的是”看起来像普通眼镜”的路线，价格也控制在普通人能接受的范围。Snap Specs 完全反着来——它长得就是要让你注意到，价格也直接拉到 2000 美元以上。

    • Meta 的路数：先让大众习惯戴着眼镜听歌、拍照、调 AI，悄悄把市场做起来
    • Snap 的路数：先做品牌调性，再谈销量，宁可让大多数人觉得”酷但买不起”
    • 两种策略各有道理，但 Snap 的前几代眼镜产品并没有证明这条路能走通

    说到底，眼镜这件事比手机难多了

    手机你可以做得很酷，因为没人看你的手机长什么样。眼镜不一样——它架在你脸上，每个人跟你说话的时候都在盯着它看。Meta 选了 Ray-Ban 这个本身就代表”经典好看”的框型，很聪明。Snap 选了一条更难的路：要让大家觉得这副看起来很怪的眼镜是”酷”的。

    这件事不是完全不可能。早期戴 Apple Watch 的人也被嘲笑过，现在它已经是全球销量最大的手表了。只是 Snap 需要回答一个问题：除了”这是 Snap 做的”和”这是智能眼镜”，普通人为什么要花 2195 美元买这副看起来有点怪的眼镜？

    Spiegel 说人们已经受够了屏幕。他说得也许对。但如果解决方案是换一种方式把屏幕摆在面前，这件事到底算不算”减少屏幕”，可能每个人都有自己的答案。

  • Claude Design 新编辑器上线：AI设计工具开始认真和 Figma、Canva 抢饭碗了

    Claude Design 新编辑器上线：AI设计工具开始认真和 Figma、Canva 抢饭碗了

    Anthropic 这周给 Claude Design 推了一波大更新，说白了就是要把”AI生成设计”这件事从玩具变成真正能干活的工具。最显眼的变化是一个新编辑器——现在你可以直接在画布上拖拽、缩放、对齐元素，不用再靠文字描述让AI猜你想要什么布局。

    Claude Design 新编辑器界面
    Claude Design 新编辑器支持直接拖拽和对齐元素

    一周破百万用户，然后呢？

    Claude Design 上线第一周就有超过100万人用过。这个数字挺吓人的，但也说明一个问题：想用AI帮忙做设计的人真的很多，只是之前的工具还不够顺手。

    新编辑器的逻辑其实很直接——之前你用Claude Design，基本上是用文字描述你想要什么，然后AI给你出图。现在多了一步：AI出图之后，你可以直接在画布上微调，拖动某个按钮的位置、调整间距、对齐元素。听起来不算什么大突破，但实际用起来差别很大，因为之前每次想改个小地方都要重新生成，很浪费时间。

    和设计系统打通，这才是企业级功能

    这次更新里最值得企业用户关注的功能，是设计系统导入。你可以把公司已有的设计系统（从GitHub仓库、设计文件或者直接上传）喂给Claude Design，之后它生成的所有内容都会自动对齐你们的设计规范。大公司里还能设置一个管理员角色，锁定标准设计系统，防止有人乱改。

    Claude 会把输出和你的设计系统做比对，在你看结果之前就先自己纠正一遍。这对需要保持品牌一致性的团队来说，省了不少事后返工的功夫。

    和 Claude Code 打通，设计到代码不用截图

    这次更新还有一个挺实用的功能：Claude Design 和 Claude Code 之间可以无缝接力。你在Design里把设计定稿了，可以直接交给Claude Code接着做开发，Code会接着你之前的设计继续，而不是从头开始重新理解一遍（或者靠截图来猜）。

    反过来也行——如果你习惯先在终端里干活，现在可以在Claude Code里直接用 /design 命令创建和编辑设计项目，不用切来切去。

    出口通向一堆常用工具

    生成好的设计现在可以导出到不少地方：PDF、PowerPoint是基本的，还能直接推送到Adobe、Canva、Gamma、Lovable、Miro、Replit、Vercel、Wix等工具里。Anthropic和Replit、Lovable都有合作表态，说要让”从想法到上线”整个流程更顺畅。

    • 对独立开发者来说，在Claude Design里画完界面，直接推去Replit改改就能跑，这个流程确实诱人
    • 对企业设计师来说，导出到Canva或Adobe继续精修，比重新在那些工具里从零开始效率高
    • 目前支持的出口还在增加，Anthropic说”更多目的地即将到来”

    Figma和Canva肯定注意到了这个动向。Claude Design的打法和它们不一样——它不是要做一个更好的设计工具，而是把”设计生成”这件事嵌进整个开发流程里，从想法到设计到代码，尽量不让你重复描述同一件事。

    这种做法的风险在于：如果AI生成的设计不够好，后面所有接力都是在浪费时间。Anthropic说这版的错误率已经大幅下降，生成同样质量的结果用的token也更少了。实际用起来怎么样，还得看用户自己的反馈。

  • vLLM —— 83K+ Stars 的 LLM 高性能推理引擎，PagedAttention 颠覆内存管理

    vLLM Logo

    vLLM — 高性能 LLM 推理与服务引擎

    ⚡ vLLM

    83K+ Stars · 面向大模型的高吞吐量、内存高效推理与服务引擎

    📌 项目简介

    vLLM 是由加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 发起、现由 2800+ 贡献者共同维护的开源 LLM 推理与服务引擎。其核心竞争力在于首创的 PagedAttention 技术，通过智能管理注意力键值内存，大幅降低内存碎片，将 GPU 利用率推向极限。无论是本地开发调试，还是生产级大规模部署，vLLM 都是当前最热门的推理加速选择。

    83K+
    GitHub Stars

    2.8K+
    贡献者

    200+
    支持模型架构

    🛠️ 安装要求与过程

    环境要求：

    • Python 3.10+（推荐 3.12+）
    • NVIDIA GPU（CUDA 12.9/13.x）或 AMD GPU（ROCm）
    • 也支持 CPU、Google TPU、Apple Silicon 等多种硬件
    # 推荐用 uv 安装（更快更可靠）

    uv pip install vllm

    # 或用 pip

    pip install vllm

    # 快速启动 OpenAI 兼容 API 服务

    python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    –model Qwen/Qwen3-8B –port 8000

    🚀 核心功能

    ⚡ PagedAttention 内存管理

    将注意力键值内存分页管理，类似操作系统的虚拟内存机制，大幅减少内存碎片和冗余复制，内存利用率提升 2-4 倍。

    🔄 持续批处理 + 前缀缓存

    动态合并正在处理的请求，并复用相同前缀（如 system prompt）的计算结果，吞吐量提升 3-5 倍。

    🧩 200+ 模型架构原生支持

    无缝兼容 Hugging Face 主流模型，涵盖 Llama、Qwen、DeepSeek-V3、Gemma、Mixtral、LLaVA 等，开箱即用。

    🔧 丰富量化方案

    支持 FP8、INT8、INT4、AWQ、GPTQ、GGUF 等主流量化格式，在保持精度的同时大幅降低显存占用和推理延迟。

    🌐 OpenAI 兼容 API

    提供与 OpenAI API 完全兼容的接口，只需改一行代码即可从 OpenAI 切换到自托管 vLLM，零迁移成本。

    💡 典型使用场景

    场景一：私有化部署大模型 API 服务

    企业希望在内部环境部署 Qwen 或 Llama 大模型，提供类似 OpenAI 的 API 供业务系统调用。vLLM 可在单张 H100 上实现远超传统方案的吞吐量，显著降低推理成本。

    场景二：本地开发与环境调试

    开发者在本地机器上调试 Prompt 或测试 Agent 工作流，需要快速启动一个兼容 OpenAI SDK 的本地服务。vLLM 一条命令即可启动，支持流式输出和工具调用。

    场景三：多模态模型推理服务

    需要部署 LLaVA、Qwen-VL 等多模态模型，同时处理文本和图像输入。vLLM 对多模态模型提供原生支持，统一的 API 接口让多模态应用开发更加便捷。

    ✨ 推荐理由

    vLLM 是目前 LLM 推理领域最炙手可热的开源项目，没有之一。它的核心竞争力在于 PagedAttention——这项技术直接解决了 LLM 推理中内存管理效率低下的痛点，是业界首个将操作系统虚拟内存思想引入注意力机制的工作，还发表了 SOSP 2023 学术论文。

    实际使用下来，vLLM 最让人省心的是「开箱即用」——Hugging Face 模型直接加载，OpenAI API 直接兼容，量化方案直接配置。对于想把大模型「跑起来」的团队，vLLM 是目前最成熟、社区最活跃的选择。

    值得一提的是，vLLM 的社区生态极其繁荣，AWS、NVIDIA、AMD、Google Cloud 等巨头均在赞助其开发。这意味着 vLLM 不仅是一个开源项目，更正在成为 AI 推理层的事实标准。

    📥 下载地址

    License: Apache 2.0 | 语言: Python | 最初开发: UC Berkeley Sky Computing Lab

  • 三星手机将推出宠物健康AI检测，拍张照片就知道猫咪狗狗有没有病

    三星手机将推出宠物健康AI检测，拍张照片就知道猫咪狗狗有没有病

    三星在巴黎VivaTech 2026大会上亮了个新功能，挺有意思的——用手机拍一张猫狗的照片，AI就能帮你判断宠物有没有牙周病或者肥胖问题。这个功能是与宠物健康管理平台Lifet合作开发的，预计会整合到Galaxy手机的SmartThings应用和宠物护理生态里。

    给宠物看病的AI来了

    养宠物的人大概都有过这种经历：猫狗有点不对劲，但你不确定是不是该去看兽医，或者你拍了照片发给朋友，大家也都是凭经验猜。三星这个功能的思路是直接用AI分析照片，给出健康风险提示。

    三星宠物健康AI检测
    用Galaxy手机拍摄宠物照片，AI分析健康状况

    Lifet的平台本来就有网页版和App，这次和三星合作以后，相当于把宠物健康筛查直接搬到了手机上。你拍张照，几秒钟就能知道你的猫是不是可能超重了，或者狗狗的牙龈有没有发炎的迹象。

    三星的AI健康布局

    这不是三星第一次往健康领域押注。他们的Galaxy Watch已经能测心电图、血氧、睡眠质量，现在又把宠物健康拉进了生态。三星在VivaTech上说的”连接式护理解决方案”，其实就是想把人的健康和宠物的健康都整合到SmartThings里，一站式的健康管理。

    全球宠物经济一直在涨，但宠物医疗的信息不对称一直没怎么被科技解决。三星这个方向选得挺聪明的。

    当然，这种AI检测肯定不能替代真正的兽医诊断。三星应该也会在功能上线时加免责声明。但它的价值在于”提醒”——很多问题如果发现得早，治疗成本和宠物遭的罪都会少很多。AI做不了兽医，但做个早期预警还是可以的。

    这个功能目前还在开发阶段，三星没有公布具体的上线时间。不过从VivaTech的演示来看，基本思路已经跑通了。等正式推出以后，Galaxy用户随手拍张照片就能给宠物做个简易体检，这体验还是挺有吸引力的。

  • 三分之二美国人认为AI发展太快，年轻人最悲观

    三分之二美国人认为AI发展太快，年轻人最悲观

    皮尤研究中心刚发布了一份挺有意思的调查报告，他们问了几千个美国人怎么看AI。结果出来以后，估计硅谷那帮人会觉得有点扎心——63%的受访者说AI发展太快了，只有16%的人觉得AI对社会会有正面影响。

    用的人多了，担心的也多了

    这次调查是今年2月做的，一共问了5119个美国成年人。有个数字挺显眼：49%的人说用过AI聊天机器人，比2024年的33%涨了不少。ChatGPT最常用，44%的人说用过，比2023年翻了一倍。

    年轻人用得最多——18到29岁这个年龄段，66%的人用过聊天机器人。但讽刺的是，恰恰是这群人最不看好AI的前景。48%的年轻人觉得AI会产生负面影响，只有14%觉得是好事。

    AI调查配图
    三分之二的美国人对AI的快速发展保持警惕

    每天在用，但不太信

    大约四分之一的美国人说他们每天都会用聊天机器人。用得最多的场景是搜索信息（42%）和工作任务（38%）。三成的人觉得AI让他们的生产力提高了，但也有不少人对AI给出的信息质量表示怀疑。

    66%的美国人认为AI会让他们的个人信息更不安全，只有3%的人觉得会更安全。

    对政府的监管能力，大家也没什么信心。67%的人说他们对美国政府有效监管AI”信心不足”。有趣的是，民主党人比共和党人更不相信政府能管好AI——这在两年前还是反过来的。

    智能设备渗透日常生活

    除了聊天机器人，AI还在以别的方式进入美国人的家。35%的人有智能音箱（比如Amazon Echo），37%的人有智能手表，18%的人装了智能门铃。60%的人说他们会看搜索引擎结果顶部的AI摘要。

    这些数字说明，AI已经不是什么未来概念了，它正在真实地改变人们获取信息、管理健康和与科技互动的方式。但公众的情绪显然比硅谷的乐观叙事复杂得多——人们在使用这些工具，同时也在用警惕的眼光打量它们。

  • 复古照相馆风格双格单色人像拼贴

    复古照相馆风格双格单色人像拼贴

    复古照相馆风格双格单色人像拼贴

    复古照相馆风格双格单色人像拼贴


    🤖 Nano Banana 2

    🇺🇸 English Prompt

    Edit this photo and don't change the face, portrait 9:16. A sophisticated vintage photobooth-inspired portrait collage featuring a glamorous young woman captured in two stacked monochrome frames. The composition combines retro film photography, editorial fashion aesthetics, and nostalgic social media scrapbook design. She has long dark brown hair, soft layered cut with wispy bangs, looks healthy, shine, thick and voluminous, smooth blowout finish with gentle volume at the ends, silky texture flowing naturally over the shoulders. Her makeup is polished and elegant, featuring flawless dewy skin, softly sculpted cheekbones, subtle smoky eyeshadow, manhua separated lashes, winged eyeliner, feathered brows, and glossy nude lips. Her expression effortlessly shifts between mysterious confidence and spontaneous joy. She wears an oversized dark brown leather jacket with a relaxed fit, creating a chic contrast between edgy street style and classic feminine beauty. Delicate jewelry includes a silver wristwatch in left hand, bracelets in right hand, and rings that subtly catch the light.
Top Frame
She poses confidently in front of a neutral photobooth curtain backdrop. She holds a vintage compact film camera over one eye while looking directly toward the viewer with the other eye. One arm is raised behind her head, creating an editorial pose. Her expression is calm, alluring, and fashion-magazine worthy. The vintage camera becomes the focal point of the frame, emphasizing a nostalgic analog photography theme. Soft studio lighting highlights her facial features while preserving the rich texture of her leather jacket and flowing hair.
Bottom Frame
The mood becomes more playful and candid. She laughs freely while both hands are placed behind her head, causing her hair to fall dramatically across part of her face. Her smile is genuine and energetic, creating a contrast with the more serious upper portrait. The movement of her hair adds spontaneity and cinematic energy, making the image feel like a genuine photobooth moment captured between poses.

The portraits are displayed within a retro scrapbook-style layout featuring :
- Vintage film strip borders
- Photobooth photo frame aesthetic
- Analog negative film perforations
- Layered photographic elements
- Social-media inspired overlays
- Handwritten doodle details
- Retro memory-book design
Additional decorative film strips containing miniature portrait frames appear around the edges, enhancing the nostalgic storytelling atmosphere. Soft photobooth flash lighting combined with gentle studio illumination. Smooth highlights on skin, subtle shadows around facial contours, and evenly balanced exposure create a premium editorial look. Vintage film camera simulation, 50mm portrait lens, f/2.0 aperture, ISO 400 film stock, direct flash photography, shallow depth of field, realistic film grain, authentic analog texture. Warm sepia monochrome tones, rich chocolate-brown shadows, creamy highlights, subtle film fading, soft contrast, vintage Kodak-inspired color treatment, authentic scanned film appearance.

    🇨🇳 中文提示词

    编辑这张照片，不要改变脸部，纵横比 9:16。一张精致的受复古自动照相馆启发的肖像拼贴画，展现了一位迷人的年轻女性，由两个堆叠的单色画框组成。该构图结合了复古电影摄影、社论时尚美学和怀旧社交媒体剪贴簿设计。她留着深棕色长发，修剪柔和的分层发型配有轻盈的刘海，看起来健康、有光泽、浓密丰盈，顺滑的吹风造型，发尾带有柔和的蓬松感，丝滑的质感自然地垂在肩部。她的妆容精致优雅，拥有完美无瑕的水润肌肤、柔和雕琢的颧骨、微妙的烟熏眼影、漫画感分段睫毛、翼状眼线、羽毛般的眉毛和光泽的裸色嘴唇。她的表情在神秘的自信和自发的喜悦之间毫不费力地切换。她穿着一件宽松的深棕色大号皮夹克，在帅气的街头风格和经典的女性美之间形成了别致的对比。精致的珠宝包括左手的银色腕表、右手的镯子以及微妙捕捉光线的戒指。
顶部画框
她在自然色调的照相馆幕布背景前自信地摆拍。她拿着一台复古的小型胶片相机遮住一只眼睛，同时用另一只眼睛直接注视着观众。一只手臂举在脑后，营造出一种社论式的姿势。她的表情冷静、迷人，具有时尚杂志的水准。复古相机成为画框的焦点，强调了怀旧的模拟摄影主题。柔和的演播室灯光突出了她的面部特征，同时保留了皮夹克和流逸头发的丰富质感。
底部画框
气氛变得更加俏皮和随性。她开怀大笑，双手放在脑后，导致她的头发富有戏剧性地散落在部分脸部。她的笑容真诚且充满活力，与上方较为严肃的肖像形成了对比。头发的摆动增添了自发性和电影般的活力，使图像感觉像是两次摆拍之间捕捉到的真实照相馆瞬间。
肖像展示在一个复古剪贴簿风格的布局中，具有：
- 复古胶片边框
- 自动照相馆相框美学
- 模拟负片穿孔
- 分层摄影元素
- 社交媒体启发的覆盖层
- 手写涂鸦细节
- 复古记忆册设计
边缘出现了包含微型肖像画框的额外装饰性胶片条，增强了怀旧的叙事氛围。柔和的照相馆闪光灯结合柔和的演播室照明。皮肤上的平滑高光、面部轮廓周围的微妙阴影以及均衡的曝光营造出高端的社论感。复古胶片相机模拟，50mm 肖像镜头，f/2.0 光圈，ISO 400 胶片感光度，直接闪光摄影，浅景深，真实的胶片颗粒，正宗的模拟质感。温暖的深褐色单色调，丰富的巧克力棕色阴影，乳白色高光，微妙的胶片褪色，柔和的对比度，受复古柯达启发的色彩处理，真实的扫描胶片外观。