Brain 是一家成立于 2015 年的 AI 和界面公司。Brain 的 AI 组织了世界上的软件，并使其以人为中心且使用自然。该公司发明新技术、设计隐喻和开发人员平台，使计算机成为我们思想的延伸。
2016 年，Brain 在业界率先推出了一次性学习 NLP，这已成为当今许多广泛使用的语言模型中的基础技术。基于这项创新，Brain 于 2020 年发明了世界上第一个消费者生成界面 Natural AI。
2024 年，Brain.ai 将在世界移动通信大会上与世界领先的移动网络运营商之一合作推出一款革命性的无应用程序智能手机
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1 年前
Brain.ai是一家在人工智能领域较为知名的公司。以下是关于它的一些介绍： 核心团队：Brain.ai于2015年12月成立于美国硅谷，其核心创始团队多数来自中国。创始人兼CEO乐圣（Jerry Yue）12岁获得全国机器人大赛冠军，后相继被斯坦福大学数学少年班和伊利诺伊大学香槟分校录取。CTO林源曾以计算机系第一名的身份从清华大学毕业，随后进入哥伦比亚攻读计算机工程学硕士。 技术实力与成果： 大模型研发：在2022年发布的大模型Brain v2已达到175B模型参数，当时位列世界第一，如今也与谷歌的Gemini 1.5参数规模相同。 获奖论文：在第61届计算语言学协会年会（ACL 2023）上，与复旦大学联合投稿的论文获得杰出论文奖。该公司的NLP实习生项目是全美相关方向申请人数最多的实习项目，每年收到大量来自美国顶级高校机器学习或NLP方向硕博生的申请。 产品与服务： 先后推出了Natural和Imagica两项服务。Natural把各类APP的功能统一到一个全新的AI交互界面里，以AI助理的形式调用所有生活服务，到2023年年初已经打通了超过3000个主流APP；Imagica则是面向开发者的所有AI APP开发工具，与OpenAI的GPTs概念同源而出。 业务合作与发展： 手机领域合作：与德国电信、高通合作推出了tphone。这款手机是在人工智能的帮助下，无需应用程序即可满足用户的所有需求，它采用了brain.ai提供的生成式界面，接管了广泛应用程序的功能，执行通常需要在设备上安装多个应用程序才能完成的日常任务。不过tphone目前处于概念阶段，未达到量产上市的程度。 持续开放合作： 其NLP实习生计划将持续面向中国高校开放，期待更多高校教授与团队加入合作。
1 年前
谷歌举办了 made by google 2024 大会，pixel 9 手机采用了 g4 ai 芯片和支持 12/16g 的内存，可更顺滑地运行 gemini/gemma 语言模型，从而更好地支持 AI 使用场景，这是谷歌的第一款语言模型原生手机。 同时，谷歌推出了类似数月前 OpenAI 演示过的 AI 语音助手 gemini live，其可以直接用语音和用户流畅交流，但在一些功能上不如 OpenAI 被演示过的产品。 美国当地时间8月13日，谷歌正式拉开2024年度“Made by Google”大会序幕，旨在全面展示谷歌在硬件与软件领域的最新成果与创新。
1 年前
具有Apple AI功能的iOS 18 预览版发布， 让iPhone更个性、更强大、更智能。
1 年前
美国德州奥斯汀的亚马逊芯片实验室内，部分工程师于近日测试极保密的新服务器。 亚马逊高层Rami Sinno透露，新服务器为亚马逊AI芯片，可与市场领导者NVIDIA芯片竞争。 亚马逊正在开发处理器，避免过度依赖成本高昂的NVIDIA芯片，这些芯片也为亚马逊旗下AWS部分AI云端业务提供动力。 AWS运算与网络副总裁David Brown表示，在某些情况下，该芯片性能相较英伟达可提高40%至50%，因此其成本应该是使用英伟达运行相同型号的一半。
1 年前
苹果推出“苹果智能”系统或提振新款手机的需求。 而三星推出了新款的 AI 折叠屏手机，主打更轻、更薄，且搭载人工智能。
1 年前
这一年，AI手机的发展更为专业、拥有更多的想象空间。
1 天前
OpenClaw 本质是“开发者基础设施”，而非面向大众的 SaaS 产品。
21 天前
用 OpenClaw 搭建一个本地 Agent 中枢（完整方案） 不是再做一个 ChatGPT，而是建立一个真正“可控、可组合、可扩展”的本地 AI Agent 中枢。 当越来越多团队开始意识到： 云端 LLM 成本不可控 数据隐私存在风险 单一 Agent 无法解决真实业务 “本地 Agent 中枢” 正在成为一个更现实的选择。 本文将完整讲清楚： 👉 如何用 OpenClaw 搭建一个真正可用的本地 Agent 中枢 👉 它适合谁，不适合谁 👉 与 LangGraph / CrewAI 的核心差异 什么是「本地 Agent 中枢」？ 先明确一个概念，避免误解。 ❌ 不是： 一个本地 ChatGPT 一个简单的 Prompt 管理器 ✅ 而是： 一个能够统一管理多个 Agent、模型、工具和任务流程的本地系统 一个合格的本地 Agent 中枢，至少要解决 5 件事： 多 Agent 协作（不是单轮对话） 任务调度与状态管理 模型可替换（本地 / API） 工具调用（搜索、代码、文件等） 可长期运行、可追溯 OpenClaw 的定位，正是这个“中枢层”。 为什么选择 OpenClaw？ 在进入部署前，必须先回答一个现实问题： 为什么不是 LangGraph / CrewAI / AutoGen？ 简要结论（非常重要） 框架 更适合 LangGraph 开发者写 Agent 流程 CrewAI 小规模角色协作 AutoGen 对话驱动实验 OpenClaw 长期运行的 Agent 中枢 OpenClaw 的核心优势 1️⃣ 架构清晰，不是“脚本拼装” 有明确的 Agent 管理层 有任务执行与状态机制 不是写完一次就丢的 Demo 2️⃣ 原生支持多模型策略 本地模型 云 API fallback / 优先级策略 3️⃣ 更接近“生产环境思维” 可持续运行 可复用 Agent 可演进 如果你的目标是： “做一个长期使用的 AI 中枢，而不是一段实验代码” 那 OpenClaw 是目前更合理的选择之一。 整体架构：OpenClaw 本地 Agent 中枢怎么搭？ 这是一个最小可用但可扩展的架构方案。 🧩 架构拆解 ┌─────────────────────────┐ │ 用户 / 系统 │ └──────────┬──────────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ OpenClaw 中枢层 │ │ - Agent Registry │ │ - Task Orchestrator│ │ - Memory / State │ └──────────┬──────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Agent 集群 │ │ - Research Agent │ │ - Coding Agent │ │ - Planning Agent │ │ - Tool Agent │ └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ 模型 & 工具层 │ │ - 本地 LLM │ │ - API LLM │ │ - Search / FS / DB │ └───────────────────┘ 部署准备（实战级） 1️⃣ 基础环境 推荐环境（已验证）： Linux / WSL / macOS Docker + Docker Compose Python 3.10+ 2️⃣ 模型选择建议（非常现实） 场景 推荐 本地推理 Qwen / LLaMA 稳定输出 GPT / Claude API 混合方案 本地 + API fallback 👉 关键不是模型多，而是“可切换” 核心步骤：搭建 OpenClaw 本地 Agent 中枢 Step 1：部署 OpenClaw 核心 git clone https://github.com/xxx/openclaw cd openclaw docker compose up -d 启动后，你将拥有： Agent 管理入口 任务调度服务 统一配置中心 Step 2：定义你的第一个 Agent 一个 Agent ≠ 一个 Prompt 而是一个职责明确的“角色” 示例： agent: name: research_agent role: 信息调研 model: local_llm tools: - web_search - file_reader 建议起步 Agent： Research Agent（信息收集） Planner Agent（任务拆解） Executor Agent（执行） Step 3：建立 Agent 协作流程 例如一个典型任务： “调研某行业 → 输出分析 → 给出建议” 流程是： Planner 拆解任务 Research Agent 收集信息 Executor Agent 输出结果 中枢保存状态与结果 👉 这一步，才是“中枢”的价值所在 一个真实可用的示例场景 🎯 场景：AI 工具评估中枢 你可以搭一个 Agent 中枢来做： 自动收集 AI 工具信息 对比功能 / 定价 输出结构化报告 长期更新 这类系统： 人工成本极高 用 Agent 非常合适 总结：什么时候该用 OpenClaw？ 当你意识到：AI 不再是“一次性回答”，而是“持续协作的系统” 那你就已经走在 OpenClaw 这条路上了。 OpenClaw 不是让你“更快用 AI”，而是让你“真正拥有 AI 能力”。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI