DigClaw 创始团队意识到，快速变革的AI时代下，利用大模型捕捉并处理这些商业“弱信号”成为可能，而这将彻底重构 B2B 获客的基础设施。2025 年，DigClaw 正式起航，试图用 AI 重构信息基础设施，用商业“弱信号”识别“你在什么阶段、什么业务、什么场景之下需要什么产品”，并转化为 B2B 企业可落地的商业阿尔法。
先介绍一下今天的主角。Ring-2.5-1T，蚂蚁百灵团队刚发布的万亿参数开源思考模型，全球首个混合线性注意力架构的万亿级选手。IMO 2025 国际奥数 35/42 拿到金牌水平，CMO 2025 中国奥数 105 分远超国家集训队线 87 分，GAIA2 通用 Agent 评测开源 SOTA。数字很漂亮，但数字谁都会贴。
当全市场都在用Agent炒股，人类的唯一胜算在哪？
最终能把机器人做成功的，还是机器人行业内的人。
人工智能在过去的十年中，以惊人的速度革新了信息处理和内容生成的方式。然而，无论是大语言模型（LLM）本体，还是基于检索增强生成（RAG）的系统，在实际应用中都暴露出了一个深层的局限性：缺乏跨越时间的、可演化的、个性化的“记忆”。它们擅长瞬时推理，却难以实现持续积累经验、反思历史、乃至真正像人一样成长的目标。
在过去五年，AI领域一直被一条“铁律”所支配，Scaling Law（扩展定律）。它如同计算领域的摩尔定律一般，简单、粗暴、却魔力无穷：投入更多的数据、更多的参数、更多的算力，模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队，无论是开源巨头还是商业实验室，都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
机器人觉醒：控制范式退场，认知时代降临
通用人工智能的终极瓶颈不是算法、算力和数据的“三驾马车”，而在思想史。
在杭州奥体中心演唱会现场，一套名为「Co-Sight 2.0」的AI系统成功保障了网络稳定，其背后是中兴通讯研发的、新近登顶Hugging Face GAIA全球权威榜单的超级智能体。
具体而言，Verlog 是一个多轮强化学习框架，专为具有高度可变回合（episode）长度的长时程（long-horizon） LLM-Agent 任务而设计。它在继承 VeRL 和 BALROG 的基础上，并遵循 pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 的成熟设计原则，引入了一系列专门优化手段，从而在任务跨度从短暂交互到数百回合时，依然能够实现稳定而高效的训练。
