BlockBeats 消息，3 月 13 日，腾讯电脑管家在 18.0 新版本推出行业首个「龙虾管家·AI 安全沙箱」，为本地运行的 AI Agent 提供一站式安全防护。

目前，「龙虾管家」已支持 OpenClaw、QClaw、OneClaw、LobsterAI 等多种「龙虾」。(金十)

据 1M AI News 监测，MiniMax 今晚在小红书官方账号发布了一张硬件产品预告图，采用苹果式「One more thing…」文案，配以 #openclaw #小龙虾 标签。图中显示一个黑色盒状设备，上方有红色龙虾钳造型元素，标注「Coming Soon」。评论区有人猜测是新模型，MiniMax 回复「再猜猜！」，或是一款与 OpenClaw 生态相关的实体硬件产品，但具体产品形态、规格和发布时间均未披露。

同日，绿联科技宣布与 MiniMax 达成深度战略合作，OpenClaw 应用正式上线绿联 NAS 私有云 UGOS Pro 应用中心，主打「开箱即用」。MiniMax 为绿联 NAS 用户提供 30 天大模型全量免费使用权限（3 月 13 日至 4 月 12 日），用户可在本地私有云环境中直接运行 OpenClaw agent。

MiniMax 此前已在 AWE 2026 上展出数十款 AI 智能硬件生态产品，覆盖具身智能、可穿戴、教育和智能家居等场景。

据 1M AI News 监测，AI 数据公司 Markov 在 Hugging Face 上开源了 computer-use-large 数据集，包含 48,478 个屏幕录制视频，总时长约 12,300 小时，CC-BY-4.0 许可。该数据集覆盖 6 类专业软件：Blender（3,624h）、Salesforce（2,336h）、AutoCAD（2,149h）、Photoshop（2,060h）、Excel（2,002h）和 VS Code（127h）。所有视频均经过裁剪，去除了片头片尾、人脸画面和转场，音频已剥离，只保留纯粹的屏幕操作录制。

该数据集面向 computer use agent 的训练和评估，即那些能像人类一样通过点击、输入、滚动等 GUI 操作来控制桌面软件的 AI 模型。Markov 创始人 Dev Mandal 称数据来源于互联网上的专业软件教程和操作录屏。Markov 定位为 computer use AI 领域的数据基础设施公司，此前曾开源过一个规模较小的版本。

据 1M AI News 监测，AI 编码平台 Augment Code（累计融资 2.52 亿美元，估值 9.77 亿美元）发文公开了其重新设计的工程师招聘框架。文章开篇提出一个问题：「当 Agent 写了 99% 的代码，你怎么招工程师？」Augment 的结论是，编码能力（raw coding ability）不再作为独立维度考核——它仍然重要，但不再是区分工程人才的首要标准。

取而代之的是六项能力维度：

1. 产品与结果品味（Product & outcome taste）——代码生产成本趋近于零时，最昂贵的错误是做了错误的东西
2. 系统与架构判断（System & architectural judgment）——Agent 能生成可运行的代码，但无法判断周围的系统是否健全
3. Agent 调度能力（Agent leverage）——将问题结构化以便 Agent 执行、在 Agent 偏离时纠正、验证产出
4. 沟通与协作——实现速度加快后，更多工作转向厘清问题、暴露权衡和整合不同视角
5. 端到端 ownership——驱动结果而非只完成任务，遇到阻碍主动介入，即使超出自己的直接职责范围
6. 学习速度与实验心态——「我们今天用的工具三个月后就不会是同一批了」

基于这六项维度，Augment 定义了四类招聘画像，每类对六项维度的权重不同，面试流程也围绕各自最重要的信号设计：

- AI 原生系统工程师：侧重架构判断和基础设施直觉
- AI 原生产品工程师：侧重产品品味和用户同理心
- AI 原生应用 AI 工程师：侧重模型理解和 Agent 工作流
- AI 原生早期职业工程师：侧重学习速度，「在 Agent 优先环境中成长起来的工程师」

据 1M AI News 监测，Shopify CEO Tobi Lütke 以个人 GitHub 账号向 Liquid 提交了一个包含 93 个 commit 的 PR，在真实 Shopify 主题模板基准测试上实现了解析+渲染速度提升 53%、对象分配减少 61%，全部 974 个单元测试零回归。Liquid 是 Lütke 于 2006 年为 Shopify 投入生产使用的开源模板引擎，目前为约 560 万家活跃商店提供渲染支持。

该 PR 的开发方法基于 pi-autoresearch（一款受 Andrej Karpathy 的 autoresearch 项目启发、为 Pi 编程 Agent 开发的自动化实验插件）：编辑 → 提交 → 跑测试 → 跑基准 → 保留或丢弃，共迭代约 120 轮自动化实验，仅保留通过测试且提升性能的变更。其核心策略是「分配驱动」，由于 GC（垃圾回收）消耗了 74% 的总 CPU 时间，每减少一次对象分配都会对实际运行时间产生放大效果。PR 中还详细记录了 6 项「没有生效」的优化尝试，包括基于 String#split 的分词器（快 2.5 倍但无法处理 Liquid 的标签嵌套边界情况）和 TruthyCondition 子类（YJIT 在调用点的多态性损耗超过了节省的 115 次分配）。

具体优化分三层：解析阶段（快 61%，少 3.8 万次分配），引入了新的 Cursor 类替代散布在各处的手工字节扫描、用 String#byteindex 替代 StringScanner 做分词（快 40%）、为 100% 的变量构建了零 Lexer 的快速解析路径；渲染阶段（快 20%，少 3000 次分配），为基本类型跳过 to_liquid 调用、预计算 0-999 的冻结字符串避免 Integer#to_s 分配、消除 90% 过滤器调用中的 *args 数组分配。分支名 autoresearch/liquid-perf-2026-03-11 表明这项工作完成于 3 月 11 日。

据 1M AI News 监测，德国搜索基础设施公司 Mixedbread 发布全模态多语言检索模型 Wholembed v3，支持文本、图片、音频和视频检索，覆盖 100 余种语言。该模型采用 late-interaction 多向量架构（源自 ColBERT），为每个 token 生成独立的低维向量，而非传统方式将整篇文档压缩为单一向量。Mixedbread 认为，单向量检索的结构性缺陷是「看起来合理、读起来流畅、但实际上是错的」，在信息密集的技术文档、法律文件和学术论文上尤其严重。

在 LIMIT 基准测试中，Wholembed v3 的 Recall@5 达到 92.45，首次超越经典词法检索方法 BM25（85.7），而 OpenAI text-embedding-3-large、Cohere Embed 4、Voyage 4 Large 和 Gemini Embedding 2 的 Recall@5 仅在 1.75 到 1.85 之间。LIMIT 专门测试文档包含大量细粒度结构化信息的场景，Mixedbread 认为这类文档在企业真实环境中极为常见但被主流基准忽略。在面向 agent 深度研究的 BrowseComp-Plus 基准上，搭配 Wholembed v3 的检索系统也让 agent 在 830 个复杂查询中正确回答了显著更多的问题。

Wholembed v3 参数量为初代的 20 倍，已部署在 Mixedbread Search 基础设施上，支持 10 亿级文档索引、500+ QPS 和约 50ms 端到端搜索延迟。该模型已成为 Mixedbread 平台的默认且唯一模型。

据 1M AI News 监测，中国脑机接口（BCI）初创公司 Gestala 在成立仅两个月后完成 1.5 亿元人民币（约 2160 万美元）融资，估值在 1 亿至 2 亿美元之间。该轮由国盛资本和 Dalton Venture 联合领投，清松资本、戈壁创投、傅利叶智能、猎聘、Seas Capital 参投。创始人彭雷告诉 TechCrunch，投资人意向认购总额超过 5800 万美元，严重超额。这是中国脑机接口行业迄今最大的早期融资。

Gestala（格式塔科技）开发非侵入式超声波脑机接口。创始人彭雷是连续创业者，此前创办了植入式 BCI 公司 NeuroXess；另一位联合创始人是盛大集团创始人、天桥脑科学研究院（TCCI）创办者陈天桥。彭雷认为超声波可能是下一代脑机接口技术：相比植入电极系统，超声波无需开颅手术，可监测更大范围的大脑区域（包括深层神经回路），并利用相控阵超声精确刺激或抑制神经活动。据动脉网报道，Gestala 已完成 30 余例慢性疼痛临床试验，单次超声刺激后疼痛评分降低 50%，疗效持续 1 至 2 周。公司同时在抑郁、阿尔茨海默症、帕金森、中风康复、癫痫等方向开展早期研究。产品路线图方面，Gestala 计划 2026 年二季度在成都天府国际生物城设立总部和首条产线，三季度投产，年底启动 NMPA 注册申报，1 至 2 年内完成注册上市。华兴资本担任本轮财务顾问。

据 1M AI News 监测，无人机集群开发商 Swarm Aero 完成 3500 万美元 A 轮融资，累计融资达 5900 万美元。公司已在阿肯色州费耶特维尔 Drake Field 建成一座 8 万平方英尺的先进制造中心，用于大型多任务无人机的高速率量产，设计产能为数千架。

Swarm Aero 的核心产品是大型无人机（UAV）及配套的集群指挥控制软件 Legion，允许单个操作员同时控制大量无人机系统。公司在设计阶段即将「可制造性」作为核心特性，同步设计飞机与工厂以实现快速扩产。其制造策略以高速率碳纤维复合材料生产为核心，目标是大幅提高机身产量并降低单位成本。公司计划 2026 年将飞机团队规模扩大一倍，推动量产和部署。

据 1M AI News 监测，Palantir CEO Alex Karp 周四在公司 AIPcon 9 大会期间接受采访，首次公开回应五角大楼将 Anthropic 列为供应链风险一事。Karp 表示：「我们的产品已经集成了 Anthropic，未来可能会集成其他大语言模型。」他同时表示 Palantir 致力于为军人提供「最好最致命的技术」，但也认为在国内执法等场景有「很多理由」限制这些技术的使用，「因为它们太强大了」。

尽管上周五角大楼已正式将 Anthropic 列为供应链风险、禁止其参与政府合同，国防部目前仍在使用 Claude 模型支持伊朗战事。国防部首席技术官 Emil Michael 周四表示：「不可能一夜之间拆除一个深度嵌入的系统」，6 个月是过渡计划，但如果届时仍处于冲突状态且涉及敏感行动，「显然会做出例外，以免危及当前军事行动」。一份内部备忘录允许「任务关键活动」在 6 个月期限后继续使用 Anthropic 产品。Anthropic 已于本周一起诉美国政府，要求撤销供应链风险认定，并指出数十亿美元利益受损。

Palantir 于 2024 年与 Anthropic 和 AWS 合作为美国国防和情报部门提供 Claude 模型接入。洛克希德·马丁等其他国防承包商已要求员工停止使用 Claude。

据 1M AI News 监测，开源向量搜索引擎 Qdrant 完成 5000 万美元 B 轮融资，由 AVP 领投，博世创投（Bosch Ventures）、Unusual Ventures、Spark Capital 和 42CAP 参投。

Qdrant 用 Rust 编写，将检索拆解为可组合的模块（索引、评分、过滤、排序），工程师可自行配置和组合这些组件。该系统支持稠密向量、稀疏向量、元数据过滤、多向量表示和自定义评分函数，允许在准确率、延迟和成本之间灵活调节，而无需在工作负载变化时进行大规模架构改造。CEO André Zayarni 表示，许多向量数据库最初只是为了存储稠密 embedding 并检索最近邻而设计的，「这现在已是基本功能」，而生产级 AI 系统需要一个检索的每个环节——索引方式、评分方式、过滤方式、延迟与精度的平衡——都是可组合决策的搜索引擎。新资金将用于推动 Qdrant 的可组合向量搜索平台作为生产 AI 系统基础设施的进一步发展和应用。