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嗨大家好！我是阿真！ 今天分享一个最近让我眼前一亮的产品，Lucius。 如果你刚好做了个产品，已经开始出海赚美刀，有了产品的 Discord、Slack、Telegram、或者官网在线客服，准备把海外用户社区运营起来的话，那么不管做的是 AI 工具、SaaS、Web3 应用、硬件出海、内容平台、还是任何 To C / To B 的出海生意，只要你的客服工具开在海外，就大概率会遇到类似的场景。
全网AI交白卷的地狱级基准，被GPT-5.5拿下一血！开局0源码盲写程序，拉满推理算力直接满血通关。传统代码测试已废，通往ASI的算力狂飙正式打响。
几天内席卷 Instagram 与 TikTok，海外播放突破 5000 万；用户可上传题目、选择喜欢的 AI Tutor 角色，并实时互动生成个性化视频讲解，让学习像刷短视频一样停不下来，验证了 AI-native 教育产品的新形态。
SWE-Bench上能拿72%的模型，换张考卷直接归零！Meta联合斯坦福、哈佛放出ProgramBench，200个项目从零手写，9大顶级模型完整通过率0%。最强的Claude Opus 4.7平均通过率也才51.2%。更离谱的是一联网，就有模型在36%的任务里跑去GitHub扒源码。
DeepSeekV4的技术报告里有mHC，有CSA，有HCA，有Muon，有FP4……唯独没有Engram。Engram在今年1月由DeepSeek和北大联合开源，主要研究大模型的记忆与效率问题。
据知情人士透露，一家从哈佛大学独立出来的新型人工智能实验室正在与投资者进行谈判，以筹集约1 亿美元，以追求一项听起来像科幻小说的使命 ："一个人类可以记住一切的世界"。
每月5美刀，就能在你家服务器里养个AI打工人，无缝接入Telegram、Discord、Slack、飞书、企业微信等平台。它不仅能帮你干活，还会自己攒技能并反哺训练。网友直呼：换掉OpenClaw太爽了！
第一篇论文来自字节SEED团队， 打了一些基础； 《Over-Tokenized Transformer》。 论文标题看上去在讨论“过度分词”。 而重点必然是在第二篇上—— DeepSeek公司的学术成果Engram。 《Conditional Memory via Scalable Lookup》 也就是Engram模块所出处的论文。
ICLR论文STEM架构率先提出「查表式记忆」架构，早于DeepSeek Engram三个月。它将Transformer的FFN从动态计算改为静态查表，用token索引的embedding表直接读取记忆，彻底解耦记忆容量与计算开销。
OpenClaw 又开始日更了：Skills 安装终于不用自己猜缺什么了，系统会手把手告诉你下一步；控制台界面也大改，找东西不再像在迷宫里转。另外堵上了一个文件访问的安全漏洞，Telegram、Discord、WhatsApp 的频道 bug 也扫了一轮。