工业机器人数量最多的国家排名（大约数据）：
1. 🇨🇳 中国 – 约 180 万台机器人
2. 🇯🇵 日本 – 约 43.5 万台
3. 🇺🇸 美国 – 约 38 万台
4. 🇰🇷 韩国 – 约 42 万台
5. 🇩🇪 德国 – 约 27 万台
6. 🇮🇹 意大利 – 约 10 万台
7. 🇫🇷 法国 – 约 9 万台
8. 🇮🇳 印度 – 约 4.5 万台
9. 🇸🇬 新加坡 – 约 3.5 万台
数据来源：IFR 机器人行业估算
1. 🇨🇳 中国 – 约 180 万台机器人
2. 🇯🇵 日本 – 约 43.5 万台
3. 🇺🇸 美国 – 约 38 万台
4. 🇰🇷 韩国 – 约 42 万台
5. 🇩🇪 德国 – 约 27 万台
6. 🇮🇹 意大利 – 约 10 万台
7. 🇫🇷 法国 – 约 9 万台
8. 🇮🇳 印度 – 约 4.5 万台
9. 🇸🇬 新加坡 – 约 3.5 万台
数据来源：IFR 机器人行业估算
群友 4 月做的新站，喜提 70 万点击，让我们恭喜这位努力且幸运的群友。
说努力是我知道他这个域名是那天 0 点买的，买完就立马上线了，才有了后续的一切。
说幸运是他后来居上，拿到了很多别的渠道的增长，超过了之前上站的群友。
当然，这也得益于这两年他不断上站积累下来的经验，知道一个站，怎么更快更好的上线发布。
随便糊弄一下，显然是不行的。
顺便“批评”下某些群友，抢域名很积极，上站不积极，结果域名注册好了，就放在那里吃灰，完全是浪费钱。
其实不要害怕，慢点就慢点，晚几天甚至晚几周都没事，买了域名就要上线。
你总得对得起自己花出去的域名钱吧。
最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，
一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。
一句总结：
它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。
只要给它一个 URL，它就会自动：
- 抓取整站页面
- 清洗网页内容
- 解析结构信息
- 输出 Markdown / JSON
也就是说：
网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。
现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：
网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用
如果你在做：
- AI Agent
- RAG 知识库
- 自动化数据采集
这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了
互联网充电｜优质资源
优质内容｜内幕消息
一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。
一句总结：
它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。
只要给它一个 URL，它就会自动：
- 抓取整站页面
- 清洗网页内容
- 解析结构信息
- 输出 Markdown / JSON
也就是说：
网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。
现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：
网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用
如果你在做：
- AI Agent
- RAG 知识库
- 自动化数据采集
这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了
互联网充电｜优质资源
优质内容｜内幕消息
模型策略产品经理 Agent方向
职责描述：
a. Agent场景定义与策略闭环
洞察高价值Agent应用场景——个人助理（如OpenClaw式的生活/工作Agent）、Deep Research、自动化工作流、多模态设备控制等——定义模型能力需求与产品策略，主导Agent评测体系及训练数据方案的设计，以数据驱动持续迭代模型表现与用户体验。
b. 技术判断力与竞品洞察
熟悉Agent核心机制（Tool Use、Planning、长期记忆、Multi-Agent协作等）；持续跟踪行业前沿，熟悉并深度使用过Claude Code、OpenClaw、Manus等知名agent；对主流Benchmark及真实用户场景下的能力瓶颈有体系化认知，能将竞品观察转化为可落地的模型优化方向。
c. 问题拆解与跨团队推进
将模糊的场景痛点（如Agent跨session记忆连续性、多工具调度可靠性、个性化偏好建模等）拆解为明确的模型能力Gap、数据构造方案和评测指标，协同研发与数据团队推进落地，确保从策略到上线的完整闭环。
HC多多，实习/全职都可以，实习需on-site半年以上，一周到岗四天，base北京/杭州，简历投递地址：zy.wu@deepseek.com
江学勤在采访中说，“我们已经身处第三次世界大战之中”。他说：“下一步很可能是俄罗斯加入这场战争（美伊冲突），站在伊朗一边。”……如果俄罗斯为了伊朗而参战，那么俄罗斯可能会让中国参与进来。
江学勤还称，中国和俄罗斯可以为伊朗提供足够的资金，“让伊朗想打多久就打多久”。
我个人觉得这种想法很危险， 拖着中国把钱耗在战争里，这正是敌方的希望看到的。
江学勤还称，中国和俄罗斯可以为伊朗提供足够的资金，“让伊朗想打多久就打多久”。
我个人觉得这种想法很危险， 拖着中国把钱耗在战争里，这正是敌方的希望看到的。
核心功能就是代理，将你的订阅或者coding plan或者其他免费模型服务接入到编程工具或者龙虾中
支持 codex / cc 等订阅、minimax / glm 等 plan、还有 opencode / openrouter 上的免费模型
感觉最大的好处就是统一管理+简化配置吧，转需
https://github.com/JeffLi1993/seo-audit-skill
或者搞个新的 Agent Skill SEO Blog Creator 尤其针对 Alternative 型 、列表(Listicle) 型这些博客文章
Zig 语言之前合并了一个 30,000 行的 PR：类型解析系统完全重写。作者 Matthew Lugg 花了 2-3 个月。
核心改进：
🔹 编译器变得更懒——如果类型从未被初始化，不再分析其字段
🔹 用作 namespace 的类型不再产生不必要的编译开销
🔹 内部逻辑更直观，为后续优化铺路
3 万行改一个子系统，这种耐心在 Zig 社区不罕见。Andrew Kelley 带出来的工程文化。
🔗 http://ziglang.org/devlog/2026/
互联网充电｜优质资源
优质内容｜内幕消息
我捣鼓出来了一个给 agent 用的网盘，能自动同步各种 Agent 的记忆、skill、文件....
支持claude code/codex/cursor/...各种主流的工具，以及各种主流的网页应用
并开源了出来：
https://github.com/agi-bar/neuDrive
当然，也提供了一个部署好的版本，可以直接用
www.neudrive.ai
免费版的已经够绝绝大多数的使用场景了
如果是付费版，付款的时候输入 vivo50，可兑换 3 个月的免费使用
今天，OpenAI 从中选出 26 支 18 至 26 岁的年轻人队伍（37 人），发布了「ChatGPT Futures」榜单，每支队伍获得 1 万美元奖金和最新模型访问权。官方推文像报菜名一样列出了入选者的事迹（图片放在评论区了）：
·绘制了 150 万个前所未知的太空天体
·通过墙壁和瓦砾探测灾难幸存者
·让 1 亿多张星系图像可被自由检索
·保护濒危语言
·搭建基础设施，将 500 多万磅未售库存从垃圾填埋场转向再流通渠道
·…
先说说入选者是什么背景。
斯坦福、哈佛、MIT、耶鲁、普林斯顿、加州理工学院、宾大等等，顶尖名校占了多数，但入选者的来源地横跨五大洲，巴基斯坦、秘鲁、加纳、伊朗都在其中。
其中，相当一部分人也并非出身优渥，比如作为家中第一代大学生 Fatimah Hussain，靠着每天花四五个小时搜罗奖学金信息，才凑够大学学费。
OpenAI 把入选者分成了 Creators、Explorers 和 Advocates 三类，大致对应创业者、研究者和倡导者：
比如 Icarus Robotics 两位创始人，一个研究月球车、一个专攻机械手，要给空间站造能干体力活的机器人，已拿到 610 万美元融资，2027 年落地国际空间站。
相亲产品 Known 的创始人 Celeste 是家里九个孩子的老幺，用 AI 全程撮合，旧金山测试期间近 2000 次配对中有 70% 走到了真实约会，远高于行业均值，她想把私人媒人变成人人用得起的服务。
此外，Zeyneb Kaya 用 AI 完成了濒危方言 Romeyka 的第一份结构性语言学记录；Nolan Koblischke 训练出可以用自然语言检索 1 亿张星系图像的系统。Kyle Scenna 在 Intuit 实习时用 GPT-4 把税务术语翻译成普通人能懂的语言，项目演示到了 CTO 面前，顺带拿了一项专利。
看完入选者的故事，很难不让人感慨 AI 的能量之大。放在过去，从想法到实践的中间隔着十万八千里，灵感也常常在漫长的折腾中「中道崩殂」。
但现在，只要你会用人话提问，就能调动 AI 来为你打工。正如入选者 Kyle Scenna 所说，「从没想过发现一个问题和做出真正能用的东西之间，可以离得这么近。」
当然，这份名单大概率也存在幸存者偏差。而且 OpenAI 精筛出这些大学生的故事，本质上也只是在挑选「人形广告牌」。
抛却包装滤镜，这份榜单仍然抛出了一个值得认真对待的问题：当执行的门槛越来越低，真正稀缺的东西是什么？
也许只是一个想解决问题的念头，以及把它彻底解决的决心那么简单。
@inside1024
😃 爆庄实录｜3天狂揽1086万U😃 新客首存1000，豪提120万U😃 500一拉，PG实力兑现133万U💵 亿万储备金，大额无忧
🇭🇰 香港六合彩,特码 55 倍
