最近香港大学开园了一个项目,叫 nano bot。 nano bot 是 一款超轻量级个人 ai 助手,仅用约四千行代码即可实现核心代理功能。 nano bot 内置了五个 skill cq, 本质上一个 markdown 文件,里面用自然语言告诉 l l m 遇到某类任务时该怎么做。它不是代码插件,而是提示词工程的模块化封装,把人类的最佳实践写成 markdown, 在 需要的时候喂给大模型。 这个设计很聪明,你不需要会写代码就能给 ai 加能力。我们让 nano bot 列出它的四 q 和对应的功能。 skill creator 技能作用是让 agent 自己创建新技能,它会自己生成 skill, 点 m d。 自我进化微的天气查询,用于获取天气和预报,无需 api 密钥。 还有一些需要额外依赖的 skill summarize, 内容摘要总结或提取文本转入内容。 team x 终端绘画管理,用于远程控制 team x 绘画。 github 与 github 交互。这里我们提问,让他帮我们查询当地的天气。 l l m 会调用 read file 读 read skill, 点 md, 按照 skill 指令执行返回结果。我们看查询结果。今日二六年二月四日,温度十一点八摄氏度,天气多云阴天。我跟他说帮我做一个翻译技能 c q, 文件夹下多了一个 translate, 它会自己生成 skill, 点 m d, 写好触发条件,放到 workspace 目录。下次你说让它翻译这段话,它就自动加载使用了。下面我们来一起本地部署 nano bot。 它用了 lightlam 做模型路由,理论上支持一百多个模型。 openai, 智普 d p 格莱玛本地模型,我们按照官方命令克隆项目并安装依赖,安装依赖完成后运行驶使化命令,它会生成 config 点接收文件。这里我们用的是性价比高的智普 glm 四点七模型。 需要注意的是前缀过时问题。 nano bot 代码里用的前缀是基普,但来铁来来米已经在二五年十二月改成了 z i i。 智普不认识老前缀处理后的 api 了,所以报令牌已过期。错误, 我们需要修改 schema 点 py 和 linux provider 点 py 文件。原来字段叫 gpl, 改成 gai 后 nano bot 才能正确读到你 can fake 点 jason 里 z i 下面的 api key 深度对比 opencloud 和 nano bot 架构 下面是我觉得最值得聊的部分。 opencloud 和 nano bot 架构下面是我觉得最值得聊的部分。 tik 经济学用 ai agent 做事,每一次对话都要把系统提示词、工具定义既能描述打包发给大模型,这些东西,哪怕你只是问一句,二加二等于几。 opencloud 系统提示词大概一万四千个 token, 工具定义八千个 token, 您还没问问题呢,光底噪就已经两万两千 token 了。 nano bot 系统提示词压缩到三千到五千, token, 工具只保留了九个核心的定义,开销两千五百 token, 同样的简单查询大概六千六百 token, 省了百分之七十二。再看复杂任务,比如读文件、分析内容,搜索网页跑五轮工具调用 open core 要烧掉十二万 token 的 输入, nano bot 只要三点五万,差了三倍多。为什么差距这么大? 我叉了七个维度来看第一个系统提示词, openclaw 是 全量注入,不管你问什么底噪固定一万四千 token, nano bot 做了精简核心指令压缩,既能只放一个 xml 锁影加样。第二个,反射循环, 这个差异非常关键, openclaw 有 深度 reflection 机制,出错了会反思,反思完重试,重试失败再反思,听起来很智能, 但最坏情况下五轮反射成本直接放大十倍, nano bot 没有反射失败就报错,好处是绝对不会成本失控,坏处是复杂任务的自愈能力弱一些。 第三个,工具加载策略, opencloud 是 二十多个工具全量注入,加上所有 skill 原数据,假设你十次对话只用了一个 skill, 剩下九次全是浪费,会白白浪费。十万 token, nano bot 用了一个巧妙的两级加载 系统提示词里只放技能的 x m l 锁影大模型,看到锁影后自己决定要不要加载完整内容。 第四个,上下文压缩, openclaw 有 autocompaction, 但预值设在五万 token, nanobot 完全没有压缩消息,只会追加敲现了 api, 直接报四百错误。第五个,工具返回结果, opencloud 的 浏览器工具可能返回完整网页 html, 动辄几万 token, nano bot 用 brave search api 返回结构化加载,不过是要和文件读取,两边都没做截断, 但是这个 brave search api 申请需要绑卡,大家有条件的可以尝试一下。第六个,塞设历史管理, openclaw 保存完整消息,包括中间的工具调用列五十轮对话后历史可能超过五万 token, nanovo 只存问答,对中间的工具调用过程不存, 所以增长慢很多,五十轮也就一点五万 token 左右。再看 skills 系统两边都用四 q 点 m d 文件定义技能,但加载策略完全不同。 openclaw 是 全量注入,所有技能都塞进系统提示词, 好处是模型随时能用任何工具,坏处是不管用不用都占 token。 nano bot 在 系统提示词里只放一个技能,所以列表模型看到所以后判断需要哪个技能,再用 red file 工具加载完整内容, 多花一轮调用,但省了大量偷看。你看现在 cloud 的 system prompt 里也有类似的 siegs 列表, mcp 协议本质上也在做同样的事。 skills 这个模式以后一定是标配,不管什么 ai agent 框架,最终都要解决怎么把领域知识高效注入给模型这个问题。 最后总结一下, openclose 定位全能但昂贵,它的功能覆盖确实最全,反射机制让它处理复杂任务时有自愈能力,但代价是每次对话的固定成本高, 存在成本失控风险。 nano bot 代码量只有百分之一,但该有的 react 循环工具调用技能系统一样没少。它不适合所有场景,但对于个人开发者和小团队来说,性价比极高。这期就到这里,觉得有用的话点个赞收藏一下,我们下期视频再见!
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三天前发布的一个项目又在 github 上火了,这个名叫 nano bot 的 项目用四千行代码实现了 mt bot 的 核心代理能力,上线第三天拿到了接近五 k 的 star。 要知道 mt bot 可是有四十多万行代码。为什么我会关注到这个项目呢?因为我最近在看这个开源组织的另一个高质量项目 rag anything。 我 现在本职工作就是 ai 应用相关的开发, 前段时间遇到的瓶颈就是 rek, 在 文件内容越来越多的情况下,识别效果变差,理解能力变弱。这个项目不管是架构还是解决方案上都给了我很多的参考。如果你也在做 rek 项目的时候,遇到了识别准确性不高、理解能力不够等问题,很建议看看这个项目。 没错,这个开源组织就是 hk u d s 港大智能实验室。理解 ai 原理还真得看专业的,比如视频开头的 nano bot, 你 看原来四十多万行代码的 motbot, 看一个月都不一定看得完, 看 nano box 的 话,用几天就能把代码看懂了。比如你想知道我们用的这些 ai 编程 id 的 实现原理,这个 deep code 就 通过很好的架构体系,甚至在部分领域超越了这些商业编码工具。并且大部分项目都是带论文的,如果不想看代码,单纯就想了解核心理论,那就看论文就行了, 从架构到实践到原理,直接全方面提升。还有前段时间很火的 ai, 吹的让 ai 进行市场交易的项目,全自动零代码的 a o m a 政策框架。这也是一个开箱即用的多智能体系统,专门做信息解锁、复杂任务分析以及综合报告生成,还有 ai researcher 项目 自动完成,端导端研究,自动化的项目,像 videoreg, openform 等等,我就不在视频中一一说了,大家按自己的需要去学习和使用就行。我最近因为一直在看 reg anything, 之后我也会出一期视频,讲讲做 reg 和一道的坑以及解决方案。以上就是本期视频的全部内容了,我是鱼仔,我们下期再见。

圆形机器人概念股,一、滚柱四杠二、减速器轴承三、电机四、电子皮肤五、宇宙机器人六零巧手,记得点赞、收藏、截屏!

人形机器人领域核心优质的六家龙头十五五国家规划体系中明确将人形机器人产业提升至战略新兴产业的高度,提出立征到二零三零年培育若干家具备全球资源整合能力的生态主导型企业,人形机器人被视为下一代智能化的核心力量。 应用场景从工业机械设备制造、耐用品替代、家庭陪伴娱乐、家庭清洁等消费服务场景。今天我们聚焦于人形机器人引发经济领域,筛选出优质的六家龙头分享给大家,供大家研究参考。第一家,客大讯飞 机器最强大脑与方言翻译官看点,其语音识别、自然语言理解技术全球领先,能让机器人听懂各地老人的方言土语,还能进行情感化交互,这是破除人机沟通障碍的关键。独特优势积累了海量医疗康养领域的语料和数据,能训练出更懂老人需求的专属 ai 大 脑, 就像给机器人装了个资深护工的经验数据库。这里重点说一下,我除了会在视频中分享炒股干货外,还会在自己的圈子里公布具体标地。十九号提示的神剑七连版,大肉吃到嘴里二十二号提示的大雁七十七厘米大肉拿到手里, 二十三号提示的航天发展四天三版吃到嘴里二十四号提示的中卫星六天五版非常的不错,上周圈子里的粉丝都吃的满嘴流油,每一只都有记录为证,有图有真相,大妖都有我的身影! 近期更是发现一只将横跨一月份的大妖有望一直涨到春节收市,因为它同时坐拥商业航天、固态电池、人形机器人以及算力等多重热门赛道。要知道,无论是商业航天还是固态电池, 随便踩中一个赛道都足以支撑起联版。更炸裂的是,它三季报业绩同比增长近十五倍,目前股价一直表现的平平无奇,直到现在才开始有所行动。最近主力通过小杨不显山不漏水的站稳上升通道,和去年一月份十一版的申中华 a 级为相似。 不出意外的话,联版模式即将开启,但避免过于名牌而丧失预期差和尊重相关规则,只能将其安置在后花园中,兄弟们自行前往一睹真容即可。 第二家,拓普集团机器人关节与肌肉锻造师看点,公开宣布研发机器人直线执行器和旋转执行器,这正是人形机器人运动的核心关节。 独特优势,大规模、低成本、高可信的制造经验,养老服务机器人最终要走入家庭,成本控制和可信是关键,这正是从汽车工业走出来的拓普的强项。第三家,绿的斜坡精密关节减震神器看点,打破日本垄断,实现国产替代 人形机器人手指、手腕等需要精细动作的部位全靠它实现轻柔精准的运动。独特优势,技术壁垒极高,想让机器人给老人稳稳的端一杯水,而不是泼一脸,这种精密转动部件不可或缺, 它是典型的小零件,大价值。第四家,奥普特机器慧眼与安全卫士看点,从光源镜头到算法全链条覆盖,养老服务机器人需要识别老人摔倒、情绪异常、物品位置等,全靠视觉系统。 独特优势,在工业领域积累了复杂场景的识别经验,可迁移至家庭环境,能区分老人是正常坐下还是意外跌倒,这需要高超的算法功力。 第五家九号公司移动底盘老司机看点,拥有成熟的自主移动机器人 a m r 底盘技术和算法,能让机器人在家庭复杂环境中自由、安全地移动,避让障碍。独特优势,它 c 产品的安全可信经验, 服务老人移动安全是第一位的。其产品经过千万级用户验证,比从零开始的实验室方案靠谱得多。第六家机器人养老陪护场景先锋看点,已有陪伴型、康养型机器人产品在实际养老机构中应用,进行陪伴提醒、远程通讯等。 独特优势,作为中科院旗下企业,在机器人运动控制、室内导航等领域有长期积累,并且更早介入真实养老场景,理解养老服务场景的实际需求。

兄弟们,香港大学最近开源了超轻量级 cloud bot nano bot, 它复刻了 cloud bot 所有的核心智能体功能,但代码量只有四千行,报减百分之九十九。开源不到三天就已经收获了四点九 k star。 nano bot 保留了一个成熟智能体必须具备的能力,闭环网页、搜索文件、代码、操作、定时任务、记忆机制、多场景 agent 模板。 nano bot 自带了四个非常硬核的模板,直接跑起来就能用。 其中有很多金融集客都很喜欢的二十四小时实时行情分析师,可以随时随地执行开发任务的全站开发助手, 可以帮你安排会议、发送提醒的私人日程管理,把你的 pdf 笔记丢给他随时问答的个人知识库。更重要的是, nano bot 具备极低的学习成本, 四千行拍档代码,即使一个中级开发者花一个下午就能通读所有原码,彻底搞懂 ai 是 怎么调用工具,怎么管理记忆的。感兴趣的朋友们可以去研究一下。

紧机股份突发百分之二十涨停,网速科技盘中一度触及百分之二十涨停,美利云以一字版形态开盘, ar 相关概念股迎来集体爆发。 这一行情背后是 aragi 项目 cloudboard 快 速走红,该项目上线不足一个月, 其在 guitar 平台的新标数量便飙升至五点八万加,单日环比涨幅高达百分之六十二,被市场誉为人工智能领域的龙虾时刻。 值得关注的是,谷歌云同期官宣涨价消息,计划于二零二六年五月一日上调 ai 与计算基础设施服务价格, 其中北美地区价格翻倍。这一举动进一步验证了全球云计算行业的涨价趋势。

近期 l 四商业化北美获松绑,美国 l 四举行听证会,讨论将无需传统控制的车辆年部署上线,从两千五百辆提高到九万辆。特斯拉已于一月在奥斯汀推出无安全员 robot taxi 服务, 二月是验证期初期安全性与可信的关键观察期。二月份应持续关注美国听众会结果公布情况,持续关注国内 l 二到 l 三智能化上车体验。国内无人驾驶的核心概念股包括千里科技、德赛希维、 经纬、红润、商业端、无人车代工、北汽蓝谷、广汽集团、江铃汽车、同利股份。主要零部件供应商军胜电子、华阳集团、科博达伯特利、浙江世宝、星宇股份、福耀玻璃。

马斯克在社交平台宣布,特斯拉已实现干法电机工艺的规模化生产,称这是锂电池生产技术上难度极高的重大突破。相对传统锂电池施法电机工艺,干法电机工艺取消溶剂使用与烘干步骤,使制造降低了成本、能源消耗和工厂复杂性,同时大幅提高了可扩展性。点赞解锁干法电机核心概念图,华亚智能、 海木星仙岛智能、纳克诺尔。 山东张谷曼恩斯特、纤汇技术、金银河、立元亨、 银河科技、福泰来、红工科技。

今天咱们来聊一聊阿里巴巴旗下的平头哥半导体有限公司,嗯,准备独立上市了之后啊,会给整个的国产的 ai 芯片产业带来哪些新的机会啊?以及这个产业链上面的哪些上市公司会因此而受益。 这是平头哥半导体为什么会突然有上市的这样的传闻,以及它背后的推动力是什么?其实平头哥半导体它是在二零一八年的九月份成立的啊,它是阿里巴巴旗下的专注于芯片的一个公司,它的芯片呢,包括端云一体全站芯片产品,从这个数据中心的含光八零零 ai 推理芯片, 倚天七幺零服务器 cpu, 到 iot 与边缘计算的玄铁 i s c v 处理器,宇宙 iot 芯片,还有存储于网络的震月五幺零 ssd 主控芯片。它的产品线非常的广, 听起来技术实力确实很强,怪不得市场这么关注。更值得一提的是,在二零二五年的九月份,平头哥自研的 ppu ai 加速芯片被央视的新闻联播专门报道了,然后它的参数像显存容量和 ppu ai 贷宽都是超越了英伟达的 a 八百和 h 二十是不相上下的。 对,所以这就一下子把国产的 ai 芯片推到了一个国际的顶尖水平。紧接着到了二零二六年的一月份,就传出了他要独立上市的这样的一个计划。 那我想知道就是平头哥如果真的独立上市的话,他会给公司带来哪些具体的好处呢?最大的好处就是他的技术的稀缺性和他的高成长性 会被重新的发现,因为他不再按照阿里集团的整体的估值来进行衡量了,而是他自己作为一个芯片企业单独的来进行定价, 这样的话就更容易吸引到那些专门投资半导体和 ai 基础设施的这样的资金。嗯,这确实会让资本市场的关注度大幅提升。对,而且就是上市之后还可以通过员工持股来留住这些核心人才。同时呢,他也会反过来让阿里云的这个云加薪的协调效应会更强,就是形成一个正向的循环。明白了, 那我们来看看平头哥半导体背后的这些核心的概念股啊,到底是怎么来梳理的,以及这个产业链上面哪些环节是我们最应该去关注的。其实这个半导体行业他的链条是非常长的,然后技术更新也特别快,所以我们要抓住三条主线, 第一条主线呢就是直接参股的公司,第二条主线就是在产业链上下游有紧密合作的企业。第三条主线就是在不同的技术应用场景当中有关联的公司。听起来要想全面覆盖这些投资机会,确实得下一番功夫。因为平头哥他自己是做芯片设计的嘛,所以他的 e d a 工具、 ip 授权、精元代工这几个环节是我们要格外关注的。那比如说溧阳芯片,它就是给平头哥的 ai 芯片做测试的,然后鑫源股份、全智科技,他们是在 riscv 的 生态里面跟平头哥深度合作的,还有国民技术,它是跟平头哥的前身有过合作经历的。了解了, 那这些概念股里面还有哪些公司是在其他产业链环节跟平头哥有业务联系的,比如说东软再播,他是拿到了这个 r i s c v 的 架构授权的,然后制造和封测环节,我们有中兴国际、长电科技,在算力基础设施这块,我们还有浪潮信息数据港, 他们都是跟平头哥有配套的。在芯片设计与 ip 授权这一块的话,其实最核心的两家公司就是鑫源股份和全智科技。 然后新源股份他不光是给平头哥提供 r i s t v 的 处理器 ip 核,就选铁系列嘛,嗯,同时他们双方还一起开发了 r i s t v 的 g p u ip, 甚至他还参与了选铁生态大会的技术标准的制定。 然后全智科技呢?它是阿里平头哥最早的一批选铁优选伙伴,感觉他们两家公司在这个 r s s v 的 生态体系里面是非常活跃的。没错没错,鑫源股份它在二零二四年的 ip 授权的收入里面,有很大一部分就是来自于平头哥的。然后全智科技它是基于选铁的 c 九幺零和 c 九零六内核推出了一系列的芯片, 比如说它的 d e h 芯片就是基于 c 九零六量产的。然后全智科技二零二四年的 r i s c v 相关的营收同比暴涨了百分之两百一十八, 他们的产品也已经进入到了智能音箱、 tws 耳机、车载设备等等,这些领域,是平头哥的生态里面非常重要的一个量产的先锋。好,除了这两家公司,还有没有其他公司也在积极参与平头哥的 rs 微生态建设?有的中科蓝讯也是在积极的参与,他是专注于无线音频的 rs 微芯片,他的 收入里面有百分之九十都是来自于 rs 微架构的,然后他也是在跟平头哥一起去做一些低功耗的音频方案的优化, 他接下来也计划发布首款采用玄铁一九零七内核的 tws 耳机芯片,不断的在扩展在消费电子里面的应用。那制造与封测环节有哪些公司是在为平头哥提供关键的支持呢? 制造环节的话就是中芯国际,然后封测环节的话就是长电科技。那中芯国际他具体在平头哥的 ai 芯片的生产上面承担了什么角色呢?中芯国际现在是国内最大的芯片代工厂吧,他在二零二五年的时候拿下了平头哥新一代的 ai 推理芯片的全部代工订单, 要是用十四纳米的工艺,每个月能够生产八万片,未来还计划要扩充到十五万片,量率的话也稳定在百分之九十五以上。 这个就标志着平头哥的 ai 芯片已经彻底的实现了国产化替代,不再需要依赖台积电了,这对于国产芯片来说真的是一个重大的突破啊。那长点科技在这个产业链里面又起到什么作用呢?长点科技它是给平头哥的 ai 芯片提供独家的封测服务的,它采用的是一些先进的封装技术,比如说 sip 和三 d 封装, 然后他的月产量也是可以满足大规模出货的需求的。他在二零二四年的时候,仅仅是含光八零零这一款芯片,他就封测了超过一百万颗, 然后单颗的封装价格是两百块钱,光这一项就给长电科技带来了两个亿的收入,然后我们要讨论的是测试服务环节和算力应用与服务环节,在这两个环节里面,又有哪些公司是给平头哥的芯片量产和生态落地提供了重要的支持呢? 测试服务这块的话,主要是溧阳芯片,他是给平头哥的 ai 芯片提供全流程的测试方案,包括云端的训练芯片、车载的预控制器芯片等等。 然后他在二零二五年的上半年就已经实现了八点一亿元的营收,同比增长了百分之四点一三,而且他来自平头哥的订单的占比也是非常高的。 然后他也是深度的参与了 r s c v 的 生态建设,为玄铁系列的处理器提供测试服务,是平头哥芯片量产的最后一道关卡。看来溧阳芯片在确保产品质量和量产节奏上起到了关键作用。没错,那算力应用与服务环节的话,主要就是浪潮信息和数据港。 浪潮信息他是阿里的 ai 服务器的主力供应商,然后他搭载了平头哥的含光八零零芯片的服务器,也是成功的中标了中国移动的十亿级的集彩项目,拿到了百分之七十的份额。 然后他也是通过液冷技术把服务器的 pe 降到了一点一以下,他也是预计会拿到阿里新增机会订单的一半以上。 三台服务器里面,含光八零零芯片的价值量是在二十万左右,然后他在二零二五年的出货量目标是五千台。浪潮信息的表现确实很亮眼啊,那数据港又在其中扮演了什么角色呢?数据港,他是阿里云的定制化 i d c 的 核心供应商,他承建了超过二十个数据中心,然后他的营收里面有百分之八十以上都是来自于阿里云的。 然后它也是为平头哥的 ai 芯片提供算力运行的硬件基础设施,然后它也是采用了液冷技术来降低 pe, 全力的去支持阿里未来三年三千八百亿元的云云 ai 的 基建的计划。 好的在生态应用与解决方案环节,有哪些公司是在帮助平头哥把芯片技术真正的落地到实际场景当中的呢?在这个环节里面的话,润核软件是非常有代表性的,它是基于玄铁 c 九幺零的处理器推出了夜影一五二零的开发版, 这个开发版的 ai 算力可以达到四 top, 然后它也是主要面向智能驾驶这种高算力的场景。它的子公司润开红也是基于玄铁的处理器开发边缘计算模组,然后这个模组在菜鸟物流的市场份额超过了百分之三十,然后它二零二四年的收入也是同比增长了百分之八十,看来任何软件在智能驾驶和物流领域的推进速度非常快啊。 然后另外一家公司是玄极信息,玄极星源跟平头哥一起发布了基于超低公号 ip 的 互联网的 soc 品牌解决方案, 这个方案也是主要用在智能电表、工业传感器等领域,他也是在推动芯片技术在更多的垂直行业里面落地。了解了平头哥的这个投资逻辑到底是什么,他的哪些优势是最值得我们去关注的?平头哥最核心的投资逻辑有三点,第一个就是国产替代 它的 ai 芯片,像 p p u 和含光八零零已经是可以完全由中兴国际来进行代工生产了,彻底的摆脱了对台积电的依赖,那这是非常符合国家自主可控的这个大的战略方向的,这个确实是一个很大的亮点,那其他两个投资逻辑是什么呢?第二个就是它的生态共建 展铁的 r i s c v 生态,现在已经有超过一百五十家的客户,授权的数量也已经突破了五百个,然后二零二四年整个生态伙伴的总营收也是超过了八百亿元,那平头哥作为这个生态的核心,他肯定是会持续的受益的。 第三个就是技术升级,它在二零二五年还会推出选铁 c 九三零的内核,然后这个内核是会支持 d d r 五的内存控制器和 p c i e 五点零的, 然后它的性能会提升百分之五十,然后它也是会主要面向数据中心和 ai 推理,那这也会带动整个产业链的一个技术的进步,就是平头哥如果真的上市的话,它对于整个国产的 ai 芯片产业迈上了一个新的台阶, 然后它整个的产业链从设计到制造到风测到测试再到算力的应用,其实都有相关的 a 股的上市公司跟它深度的绑定,比如说 ip 授权的新源股份, risk cv 量产的全制科技, 晶源制造的中兴国际,风测的长电科技,还有算力应用的浪潮信息等等,它们都是有望在平头哥上市之后迎来价值的重估和业务的增长的。

题材查阅一分钟,绝密复盘两小时。大家好,我是主持人,好久不见,今天我们来给大家讲阿里的通易千问。阿里通易千问发布直播预约,同时发布多项新功能,让 ai 实现自主办事能力 变得更懂你。同时阿里千问月活突破一亿。阿里千问四大核心技术合作,基础设施、硬件适配、数据服务。首先技术合作,软通动力推出整合千万能力的软通天旋二点零吗速平台、金桥信息。 阿里参股百分之五点五四创业黑马,此公司数值云科与阿里巴巴达摩院签订合作协议。第二来看基础设施,数据岗, 阿里云核心 i d c 服务商,百分之九十四收入来自阿里。杭康股份与阿里云共建浙江云计算数据中心,润建股份、浙大网新、润泽科技、亚康股份等等。第三来看硬件适配,韩五 g, 阿里 ai 推理芯片核心供应商英伟克为阿里提供业冷方案。高栏股份中期续创。最后是数据服务,托尔斯 通易千问训练数据供应商汇博云通,为通易千问提供数据标注、研发以及信息审核服务。最后再来做总结,通易千问包括技术合作、基础设施、硬件适配以及数据服务。

最近出现了两个 open cloud 的 极简替代频, nano cloud 和 nano bot, 代码少,易看懂。有人不想跑审不完的代码,就用五百行 type script 重写了 nano cloud, 把 cloud agent 跑在 apple container 沙盒里,每个 whatsapp 群独立上下文,只能访问你挂载的文件,八分钟能看完。 nanobot 则是四千行 python 的 代码,对标 opencloud 的 核心功能,记忆、搜索后台 agent 全都有,但没有四十三万行代码的负担,你可以理解它的工作方式,改记忆逻辑或加技能都行。