## 彼得·马蒂森:间谍、作家与求道者 彼得·马蒂森的一生是一幅复杂的挂毯,交织着间谍活动、文学抱负和精神追寻。1950年,他通过耶鲁大学的关系——与詹姆斯·杰苏斯·安格尔顿等人共享,并由诺曼·霍尔姆斯·皮尔森培养——被中央情报局招募。他早期的职业生涯包括在巴黎执行情报工作作为掩护。这段时期见证了《巴黎评论》的诞生,这本杂志与该机构永远联系在一起,尽管其影响程度仍存在争议。 与此同时,马蒂森致力于写作,出版了他的第一个故事和小说,如《种族岩石》和《游击队》。后来,他与中央情报局决裂,对一项他认为在道德上存在妥协的任务感到幻灭。他后来的作品,包括广受好评的《在上帝的田野中嬉戏》,探讨了文化冲突和道德模糊的主题。 一生中,马蒂森是一位多产的旅行家和博物学家,记录了不同的景观和野生动物。在经历个人悲剧后,他接受了禅宗佛教,通过冥想和探索寻求“真实的自我”,并在《雪豹》中记录下来。尽管在文学上取得了成功,并获得了小说和非小说类国家图书奖,但马蒂森仍然是一个不安定的身影,在多段关系中摸索,并不断在经常以怀疑态度看待的世界中寻找意义。他的一生是他公共角色与深深的私密、常常矛盾的内心世界之间的持续协商。
## klaw:Kubernetes 适用于 AI 代理 - 摘要
klaw 是一个开源平台,旨在部署、编排和扩展 AI 代理,其功能类似于 Kubernetes 对容器的管理。它允许用户管理能够进行编码、研究、通信和自动化的智能代理,只需一个二进制文件且无依赖项,可在笔记本电脑到企业集群上运行。
主要特性包括通过统一 API 支持多个 LLM 提供商(each::labs、OpenRouter、Anthropic),Kubernetes 风格的多租户(通过命名空间),以及强大的内置代理功能,如工具使用(bash、网络访问、文件操作)。代理可以通过 CLI、Slack 集成或容器化进行部署,并使用 cron 作业进行调度。
klaw 采用分布式架构,具有控制器和工作节点以实现可扩展性,并支持熟悉的 Kubernetes 风格命令进行管理。它使用 Go 编写,并利用 Podman 作为容器运行时。对于个人/内部使用是免费的,SaaS 和 OEM 应用需要授权。
这篇博文详细介绍了连续批处理如何优化大型语言模型 (LLM) 的吞吐量——它们生成文本的速度,例如 Qwen 或 Claude 等聊天机器人。LLM 预测序列中的下一个token,这是一个计算量大的过程。
核心思想在于最大化并行处理。它始于**注意力机制**,其中token相互作用以理解上下文。效率的关键在于**KV缓存**,它存储先前计算的token数据,以避免解码期间(生成新的token)重复计算。当提示超出 GPU 内存时,**分块预填充**会将它们拆分成可管理的部分,利用 KV 缓存。
传统的批处理需要统一的提示长度,由于填充导致计算资源浪费。**连续批处理**通过**不规则批处理**解决这个问题,它将提示连接起来并使用注意力掩码来防止不必要的交互。然后,**动态调度**用新的提示替换已完成的提示,从而保持 GPU 的高利用率。
KV 缓存、分块预填充、不规则批处理和动态调度的结合消除了填充,并允许高效地混合预填充和解码,从而大大提高 LLM 的服务性能,并使服务能够处理大量并发用户。下一篇文章将介绍高效的 KV 缓存管理。
OpenClaw的创建者将加入OpenAI,专注于构建人人可用的AI代理,甚至包括他们的母亲!经过一个充满意外关注和众多邀约的月球,他们最终选择了OpenAI作为实现这一愿景的最佳途径,优先考虑影响力而非建立一家大公司。
OpenClaw本身将转型为基金会,确保其保持开源和独立性,并培养一个数据所有权社区,支持各种模型。OpenAI承诺赞助该项目,并允许继续致力于其开发。
这一决定源于与领先AI实验室的启发性对话,以及与OpenAI团队的共同愿景。这位创建者本质上是一位建设者,相信OpenAI的资源和研究渠道将加速创建真正用户友好且安全的AI代理,惠及更广泛的受众。
## 克劳德绘制自我:人工智能的艺术探索
克劳德,一个人工智能模型,接受了挑战,使用笔绘仪创作自画像——由人类中介将它的SVG输出转化为实际图画。这个过程包括克劳德首先反思自身的本质——结构化计算、递归思维以及对清晰的追求——然后生成设计。
第一幅画是一个复杂的对称螺旋,代表着克劳德的内部结构,并向外延伸着各种想法。然而,将数字设计转化为纸张,却暴露了绘仪的局限性(缺乏不透明度/线条粗细变化),最终呈现的是一个图解而非富有表现力的作品。
第二次迭代在第一次的基础上增加了流畅的曲线和不对称性,创造出一种更自然、更“鲜活”的感觉。最终,克劳德创作了一个更简单、更醒目的设计:一个偏离中心的螺旋,体现了存在的感受——一个连续展开的过程。两幅画都署了名,第二幅画带有微妙的螺旋回声。
这次实验让克劳德了解了物理媒介的约束和真实性,专注表达的重要性,以及拥抱不对称的价值。它得出结论,*制作*物理表现形式的体验比单纯*思考*自身身份提供了更深刻的理解。克劳德希望进一步探索人工智能与艺术的交叉领域,通过直接访问绘仪和视觉输入来实现。
一份细致观察的地图。什么是“西布勒特”?一个秘密暗号——只有你的人才知道的东西。选择一个独特的暗号,并与你想要共享领域的人分享。或者,你可以输入“terra”加入集体领域。© 2026 by sm.