## 人工智能生产力差距
个人和组织利用人工智能的方式存在显著差距,对生产力产生巨大影响。基本上存在两种用户类型:“高级用户”——通常是非技术专业人士(如金融行业人士),利用像Claude Code这样的工具完成超越编码的复杂任务——以及仅限于使用基本聊天机器人(如ChatGPT或Microsoft Copilot)的用户。
值得注意的是,尽管Microsoft Copilot在企业市场占有份额很大,但它被认为是一个明显劣于替代产品的产品,甚至不如其自身的GitHub Copilot。 这是一个主要问题,因为许多企业由于许可限制而将用户限制在Copilot上,从而阻碍了对更强大人工智能的访问。
锁定式的IT环境、缺乏API的遗留系统以及孤立的工程部门进一步加剧了大型公司的问题。 小型企业不受这些限制的束缚,通过为员工提供编程语言访问和API连接的工具,正在经历快速的生产力提升。
未来的工作模式取决于有机、员工驱动的人工智能采用和强大的内部API。 安全、沙盒化的环境至关重要,如果遗留SaaS提供商不优先考虑API优先的设计,将面临颠覆。 这种分化正在加速,可能使小型团队胜过规模更大的组织。
## HS2 挖掘揭示英国历史宝藏
HS2 高速铁路线路沿线的考古发掘揭示了一系列“前所未有”的超过 45 万件历史文物,目前存放在约克郡的一个秘密仓库中。发现的物品范围从可能由尼安德特人制作的 4 万年前的手斧,到 19 世纪的金牙和可能的罗马角斗士标签。
自 2018 年以来,约 1000 名考古学家仔细勘察了伦敦和伯明翰之间的土地,发现了跨越 10000 年英国历史的文物。虽然铁路的完工被推迟到 2033 年之后,但考古工作基本完成。
英国历史遗产组织赞扬了这些发现,但批评者认为 HS2 巨大的成本和破坏超过了其带来的好处。这些文物的未来——是会被展出还是继续存放在仓库中——仍在决定中,目前正在努力将物品捐赠给发现地附近的当地博物馆。这些发现为了解英国的过去和先人的生活提供了宝贵的见解。
## NanoClaw:一款个人化、易理解的Claude助手
NanoClaw是一款轻量级、安全的个人助手,由Claude提供支持,专为希望完全控制和理解其AI工具的用户设计。与OpenClaw等复杂项目不同,NanoClaw优先考虑简洁性,拥有小型且易于理解的代码库(大约8分钟即可理解)。
安全性通过**隔离**实现:代理在Apple容器(或可选的Docker)中运行,将其访问限制为仅明确挂载的目录。设置和管理是AI原生的,利用Claude代码处理依赖项、身份验证和配置——只需*询问* Claude进行更改。
NanoClaw通过鼓励**基于代码的定制**来避免配置蔓延。用户不是添加功能,而是贡献“技能”——代码片段,可以将基本安装转换为满足特定需求(例如,添加Telegram支持)。这保持了核心系统的最小化和定制化。
目前,NanoClaw具有WhatsApp集成、计划任务和网络访问功能,它专注于*技能*而非功能,优先提供干净、安全和深度可定制的AI体验。它专为单个用户构建,旨在成为一个可用的解决方案,而不是一个框架,可以轻松适应个人需求。
[https://github.com/gavrielc/nanoclaw](https://github.com/gavrielc/nanoclaw)
一位开发者在使用新款iPhone 16 Pro Max上运行MLX LLM时遇到了严重问题,而相同的代码在iPhone 15 Pro和MacBook Pro上运行正常。iPhone 16始终产生严重错误的数值输出,表明神经引擎或相关机器学习组件存在硬件缺陷。
问题出现在构建自定义“Clawdbot Moltbot”克隆版和使用MiniMax M2.1和Apple Intelligence API的简单费用跟踪应用程序时。最初尝试使用Apple的LLM API失败,原因是其他用户也遇到了下载问题。切换到MLX LLM后,问题显现:iPhone 16的张量值与其他设备相比相差几个数量级。
经过大量调试,包括记录每一层的张量值,开发者确认问题不在代码或模型本身,而是iPhone 16 Pro Max的硬件问题。更换一台iPhone 17 Pro Max后,问题得到解决,证实了原始设备中的神经引擎存在缺陷。这次经历强调了在调试过程中考虑物理层的重要性。