Claude Code 1M context 上线之后，他们发现一件让产品团队挠头的事——同样的 Claude Code，不同人用法差到不像同一个产品。有人开一个 session 用一整天，有人每条 prompt 都开新 session，有人疯狂用 compact，有人完全不知道有 rewind 这回事。
1M context 把这种差异放大了。
来自Claude的Thariq 之所以要写以下这篇文章，正是因为他每天都在心里跑下面这个决策树。和普通用户，差别到底在哪里呢？
本文从"为什么大多数工程系统没有解析解"这一根本性问题出发，分析仿真平台架构与模型设计的核心原则。目标在于建立一套仿真平台框架与模型设计决策的底层认知。
如果你在大学中学过物理，或者做过任何动力学相关的课程设计，大概率见过这样的代码：
// "经典"的炮弹仿真
double x = 0, y = 0;
double vx = v0 * cos(theta);
double vy = v0 * sin(theta);
double dt = 0.01;
while (y >= 0) {
x += vx * dt;
y += vy * dt;
vy -= g * dt;
record(x, y);
}
这段代码跑起来，曲线很漂亮，交作业也够用。
这种感觉让很多人误以为："仿真，不就是把公式写成代码吗？" 世界上的系统都可以被"一个公式"来描述。
OpenClaw 作为 AI Agent 操作系统的工作原理
2026年2月12日
2026年1月初，Michael Galpert 组织了一场名为 Claude Code Show & Tell 的活动，这也是我们这群开发者的首次聚会。二十个人聚在一起，对 Agent 开发充满好奇，也乐意分享使用最新 AI 编码工具的经验。
仅仅几周后，也就是2月5日，Michael Galpert 和 Dave Morin 组织了第三次活动，并更名为 ClawCon——第一届 OpenClaw SF Show & Tell。这次来了700多人，气氛相当热烈。投资者 Ashton Kutcher 将近一个小时都在听人们向他展示项目。OpenClaw 的创造者 Peter Steinberger 无疑是当晚的明星，所有人都围着他提问、祝贺和自拍。
马斯克的百万美元悬赏，怕是要被Dan Koe直接拿下了。
他这篇《How to fix your entire life in 1 day?》在X上阅读量已破1.7亿了。
这不是短视频，而是一篇上万字，即使转换为音频也是要半个多小时才能听完的长文。
在高度对抗、节奏极快的现代空战环境中，作战人员面临的最大挑战之一，并不是缺乏信息，而是信息过载。多架飞机、多种武器系统、不断变化的威胁态势，叠加在有限的时间窗口内，使“做出正确决策”本身成为一种稀缺能力。近期，一款名为 AlphaMosaic 的 AI 战斗管理技术在美军演练中的实际应用，提供了一个颇具代表性的解决思路。
Steam, Steel, and Infinite Minds
Notion 的创始人 Ivan Zhao 写了一篇精彩文章：《钢铁、蒸汽机与无穷心智》
每个时代都由它的奇迹材料所塑造。钢铁铸造了镀金时代；半导体点亮了数字时代；如今，AI 以“无限心智”的形态到来。如果历史教会我们什么，那就是掌控关键材料的人，将定义一个时代。
我从未像现在这样深刻地感到，自己作为一名程序员竟如此落后。这个职业正在被剧烈地重构，因为程序员亲手贡献的部分正变得愈发稀疏、零碎、夹杂在中间。过去这一年里涌现出的能力如果能被我真正串联起来，我感觉自己可以变得十倍强大；而没有做到这一点、没有抓住这种加成，很明显就像是自己的能力问题。
现在出现了一个全新的“可编程抽象层”，需要去掌握，它叠加在传统的软件抽象层之上，涉及 agent、subagent、prompt、context、memory、modes、权限、工具、插件、skills、hooks、MCP、LSP、斜杠命令、工作流、IDE 集成……以及对这一整套系统构建一个全面的心智模型，去理解这些本质上是随机的、易错的、不可解释的、还在不断变化的实体，它们被突然塞进了本来那套“老派工程学”的体系中。
就好像某种强大的外星工具被分发给了所有人，但它根本没有说明书，每个人都得自己摸索怎么拿、怎么用，而整个行业正因此经历一场 9 级地震。想不落后，就卷起袖子继续往前赶。
2025 年 12 月 20 日
Andrej Karpathy 对 2025 年 AI 的回顾强调了一个悖论：LLM 既比预期更聪明，也比预期更愚蠢；它们极其有用，但目前被挖掘的潜力还不到 10%。行业关注点正从单纯追求“更大规模”转向编排（orchestration）、智能体（agents）以及本地/混合式部署；与此同时，基准测试正逐渐被“刷榜/投机”所操纵。与此同时，“智能体的十年”（2025–2035）正在开启，这要求在“氛围编程（vibe coding）”中保持工程纪律，并强调与具体模型无关（model-agnostic）的架构设计。他将 LLM 视为一种新型智能——是在“召唤幽灵”，因此需要超越动物类比的全新思维方式。
“These models somehow just generalize dramatically worse than people. It's a very fundamental thing.”
“这些模型在某种程度上就是比人类的泛化能力差得多。这是一个非常根本的问题。”
这场由 Dwarkesh Patel 主持、长达 95 分钟的深度对话，上线短短数小时便在 X 平台上突破了百万浏览量。从大模型的技术现状到研究品味，再到对超级智能的终极构想，Ilya 毫无保留。
Ilya 和主持人讨论了 SSI (Safe Superintelligence Inc. ) 的战略、预训练的缺陷、如何提升 AI 模型的泛化能力，以及如何确保 AGI 能够顺利发展。
该公司表示，其量子处理器在计算某一问题上比传统计算机更快，并对未来的科学应用持乐观态度。
谷歌研究人员再次提出实现了量子优势（quantum advantage）的新主张——即量子计算机在计算速度上能够显著优于经典计算机。
