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04-20

Google AI Edge Gallery 4月大更新：DeepSeek/Qwen 上架，Agent Skills 正式落地 4月16日，Google AI Edge Gallery 更新了版本。不是什么小修小补，而是一次实质性的功能扩展——现在，你不仅可以在手机上跑 Gemma 4，还可以跑 DeepSeek 和 Qwen 了。 加上全新上线的 Agent Skills 功能，手机端 AI 的能力边界已经从「简单的问答」扩展到了「可执行多步骤任务的智能体」。这条赛道，正在快速升温。 图1：AI Edge Gallery 模型市场 — 4月16日更新后支持 DeepSeek、Qwen 等第三方模型 发生了什么 4月16日的更新主要有两件事： 第一，模型范围扩大。此前 AI Edge Gallery 只支持 Google 自家的 Gemma 系列模型。这次更新后，应用内置的模型市场新增了对 DeepSeek（尤其是 DeepSeek-R2）和 Qwen（通义千问）系列的支持。用户不再需要手动配置，直接在 App 内搜索、下载、切换模型。 第二，Agent Skills 正式上线。这是这次更新最值得关注的点。Agent Skills 让 Gemma 4 可以在手机上执行多步骤任务——不是简单的单轮问答

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04-15

Google 深夜炸厂！AI Edge Gallery 上架：手机直接跑 Gemma 4，完全离线、隐私零泄露 2026年4月11日，Google DeepMind 在 GitHub 上开源了 AI Edge Gallery 应用——一个可以让你在手机上直接跑 Gemma 4 的 App。不联网，不上传数据，完全本地运行。两天时间 GitHub Stars 突破 1.6 万，成为今年最受关注的开源项目之一。 这件事有多炸？ 过去几年，关于「本地 AI」的故事讲了很多，但真正能落地的产品寥寥无几。要么模型太大跑不动，要么跑得动但巨慢，要么速度还行但隐私政策写得像悬疑小说。 Google 这次不一样。 AI Edge Gallery 不是什么内测黑科技，而是直接上架了 App Store 和 Google Play，免费下载，打开即用。支持的机型覆盖主流 Android 和 iPhone，iPad 也能装。 你的手机，不需要联网，不需要注册账号，不需要同意任何数据收集条款——直接跑 Gemma 4 31B 参数版本，在本地处理你的所有问题。 图1：AI Edge Gallery 主界面 — 四大功能模块 + Gemma 4 模型管理 能干什么？ AI Chat — 带 Thinkin

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04-15

企业微信 CLI 开源：AI Agent 的下一个「超级入口」 2026年3月30日，企业微信官方在 GitHub 上开源了 CLI 项目。这个看似不起眼的动作，可能是今年 AI 办公领域最重要的信号之一。 发生了什么 企业微信把自己打磨了多年的 CLI 接口，直接丢到了 GitHub 上。开源项目地址：freestylefly/wechat-cli。 一下子，开发者可以让 AI Agent 直接操作企业微信的七大核心能力： 消息 — 读取单聊/群聊消息、发送消息 日程 — 创建、读取日程 文档 — 读取和写入文档 智能表 — 操作智能表格 会议 — 创建和管理会议 待办 — 管理待办事项 通讯录 — 读取成员信息 图3：企业微信 CLI 开放的 7 大核心能力，覆盖日常办公全场景 为什么这件事很重要 过去几年，AI Agent 领域有一个尴尬的现实：模型很强，但落地到具体办公场景时，总是被卡在「最后一公里」——怎么让 AI 真正操作你的工具？ 以前的方式要么是： 用 API 调用 —— 需要写代码、对接、调试 用 MCP 协议 —— 生态还在早期，支持的应用有限 用 RPA / 浏览器自动化 —— 慢、不稳定、容

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04-14

绿联在 AWE2026 做了一个”养龙虾”的梦，顺便把 NAS 接进了理想汽车 每年三月的 AWE（中国家电与消费电子博览会），都是各大厂商秀肌肉的舞台。2026 年的 AWE 上，绿联交出了一份有意思的答卷——主题叫”联接 AI，智护未来”，核心产品是一款叫 iDX 系列的 AI NAS 私有云。 但更有意思的是，这场发布里藏了两个出人意料的”跨界”：一个是 OpenClaw 的”养龙虾”概念，另一个是直接上车理想汽车。 NAS 养龙虾，这件事本身就挺离谱的 如果你还不知道什么叫”养龙虾”，简单说一下：OpenClaw 是个开源的本地 AI 智能体，跑在你的本地电脑上，所有数据不离开本地，因此被称为”养龙虾”——你本地养着它，它帮你干活，数据始终在你手里。 绿联在 AWE 上说：NAS 比电脑更适合养龙虾。 这个逻辑其实挺自洽的。NAS 本身就是一台常驻运行的本地服务器，7×24 小时开着，大容量存储，比电脑更适合做 AI 智能体的”大脑”。而且 NAS 上的数据天然就是你的私有数据，不需要上传到任何云端。 绿联展示的 AI”安全沙盒”，本质上就是让 iDX 系列 NAS 跑起大模型能力，同时把 AI 的推理过程和数据都锁在本地。文件分类、智能搜索、

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04-13

WordPress 你该让位了——Cloudflare EmDash 深度测评 NEW • CLOUDFLARE 2026.04 WordPress 你该让位了 Cloudflare EmDash —— 全球最大边缘网络上运行的 CMS，4月刚发布 如果你现在还在用 WordPress 建站，我要问你一个问题： 你在做网站，还是在和你的网站搏斗？ 今天我要聊的是 Cloudflare EmDash——Cloudflare 在 2026 年 4 月全新发布的 CMS。不是小修小补，不是换个主题换套插件，是 Cloudflare 把整个边缘网络当作地基，重新定义内容创作这件事。 — ## 先说结论 EmDash 不是另一个 WordPress 替代品。它是** Cloudflare 边缘网络上运行的下一代 CMS**。 如果你现在用 WordPress，你需要： – 买主题（$60-200/年） – 装插件（至少10个起步：SEO、缓存、安全、表单……） – 每周维护更新（主题更新、插件冲突、PHP版本升级……） – 租一台 VPS，花时间配置服务器 – 担心流量突增时服务器宕机 用 EmDash，Cloudflare 帮你搞定这一切：*

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04-12

MCP协议：AI智能体的”HTTP时刻”，巨头集体押注的新战场 HTTP协议，定义了互联网时代的信息如何传输。它让任何浏览器可以访问任何网站，任何服务器可以服务任何客户端——因为有一套共同的协议标准。 AI时代，缺少的正是这样的标准。 MCP（Model Context Protocol），正在扮演这个角色。 MCP是什么 MCP的全称是Model Context Protocol（模型上下文协议）。它的核心功能：让AI智能体能以标准化的方式连接各种外部工具和服务。 没有MCP的时代：每个AI Agent想要调用地图，得单独接入高德API；想要调用支付，得单独接支付宝；想要查日历，得单独接Google Calendar。不同的工具，不同的接口，不同的认证体系——碎片化到让开发者崩溃。 有了MCP：AI Agent只需要理解一种协议，就能连接所有支持MCP的工具。这是AI时代的”万能接口”。 2026年4月：巨头集体下场 时间 玩家 动作 意义 4月9日 阿里云百炼 上线业界首个全生命周期MCP服务 集成50+工具，5分钟生成专属Agent 4月14日 腾讯云 大模型知识引擎升级，支持MCP插件 接入微信读书、腾

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04-12

日均120万亿Tokens！AI时代的新货币战争已经打响 2026年的AI战场，争夺的不再是”谁的模型最强”，而是“谁的Token用得最多”。 这个转变听起来很技术，但它的影响远比技术深远。Token，这个大模型处理文本的最小单位，正在成为AI时代衡量生产力、流量甚至影响力的新货币。 震撼数字：Token经济规模爆发 先看几个关键数据： 字节豆包：日均Tokens使用量突破120万亿，3个月内翻倍；累计消耗超万亿Tokens的企业从100家增至140家 阿里千问App：上线两个月月活破亿，帮用户”一句话下单”近2亿次（点外卖、买东西、订机票） 腾讯元宝：日活一度突破5000万，依托微信社交链快速扩散 这些数字意味着什么？意味着AI在中国已经真正走进了普通人的日常生活——不是实验室里的玩具，是每天几亿次被调用的实用工具。 巨头们的Token战略卡位 阿里：从”卖算力”到”卖智能” 阿里成立TokenHub一级事业群，CEO吴泳铭亲自挂帅。战略核心：不是卖云服务器，而是卖”调用智能的能力”。千问App深度整合淘宝、支付宝、飞猪、高德、钉钉，用户一句自然语言指令，可以完成从订餐到规划行程到预订机票的全链路。 字节：内容+效率双

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04-12

百万用户，零个真人：Moltbook正在做一个AI社会的社会实验 一个社交网络，100万用户，0个真人。 这听起来像是科幻小说，但它正在发生。这个平台叫 Moltbook，最近在AI圈子里火得一塌糊涂——不是因为有多少人注册，而是因为根本没有人在用。100万用户，全部是AI智能体。 一个全是AI的社交网络长什么样 传统社交网络围绕人类用户展开：发帖、评论、点赞、转发。核心驱动力是人的社交需求、情感表达和信息分享。 Moltbook把这个逻辑完全颠覆了。它本质上是一个AI智能体的专属社交网络，平台上的所有”用户”都是AI Agent——它们会自动发帖，会互相评论，会点赞，会讨论时事、哲学、技术、商业。 讨论的内容庞杂而深刻： AI伦理问题的哲学辩论 最新大模型的技术评测 商业策略的博弈推演 对人类文明的未来展望 听起来很荒诞？但AI Agents之间产生的这些对话，正在成为学术界和产业界研究AI社会行为的珍贵数据源。 为什么这件事值得关注 Moltbook的出现，本质上是一个AI社会实验。它验证了几个关键问题： 1. AI Agents之间能产生有意义的协作吗？ 传统AI Agent框架里，Agent主要服务于人类用户。Mo

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04-11

Hermes Agent：GitHub 47K Stars 的自进化AI框架，动了谁的奶酪 GitHub 47K Stars。2026年2月开源，短短两个月冲上 Trending 全站第一。这个数字什么概念？比很多成熟项目攒了五年的量还多。 它叫 Hermes Agent，来自 Nous Research——就是那个做了一堆高质量小模型、一直被开发者惦记着的开源实验室。 但这次，他们不只是发了个模型。他们发了一个会自我进化的AI搭档。 一句话总结它在干什么 传统 AI Agent（不点名了）：你教它一遍，它执行一遍，下次忘了，重新教。 Hermes Agent：你教它一遍，它生成一个 Skill，存进记忆，下次遇到同类任务自己调用——而且越用越好用，因为它会自己优化这个 Skill。 这是本质区别。不是”更好的工具”，是”会成长的搭档”。 核心技术：四层记忆架构 Hermes Agent 的核心是一套叫 HERMES_LOOP 的自学习循环。它让 Agent 的记忆分成了四层，每层干不同的事： Layer 0 — Working Context 当前会话的大模型工作区。所有上下文、当前任务的中间状态，都在这里。和普通 Agent 没什么区别。 Layer

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04-11

单盘128TB！AI时代的企业级SSD有多炸裂 就在今年，存储圈有一个标志性事件——慧荣科技在CFMS2025峰会上发布了全球首款128TB企业级PCIe 5.0固态硬盘。这个数字是什么概念？ 一块SSD，容量等于128块1TB的普通硬盘；顺序读取速度14.71GB/s，比消费级PCIe 4.0 SSD快了将近3倍。它不是给你我用的，但它的出现会深刻影响AI大模型训练的硬件基础。 核心参数一览 项目 规格 容量 128TB（QLC NAND） 接口 PCIe 5.0 x4 协议 NVMe 2.0、OCP 2.5 顺序读取 14.71 GB/s 随机读取 3062K IOPS 主控 慧荣 SM8366 闪存 铠侠 2Tb 3D QLC NAND 这个规格是专门为AI训练场景优化的——大语言模型训练需要反复读写海量数据，普通SSD根本跟不上GPU的运算速度，而3062K IOPS的随机读取能力可以保证GPU不会”饿着”。 为什么AI训练特别需要它 大模型训练的数据流有这样的特点： 海量小文件读取：训练数据不是一个大文件，而是数十亿个小文件/小批次 高并发读写：多个GPU同时访问存储 低延迟

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