一项针对 NeurIPS 2024 录用论文的自动化排查显示，有 98 篇论文在会议召开一年后仍未履行开源承诺，其代码仓库长期处于占坑状态。该统计通过 API 调用与 PDF 解析技术完成，旨在揭示学术研究中存在的承诺不兑现现象。调查认为随着 AI 驱动的深度核查技术发展，学术诚信的监管成本将大幅下降。
排查名单涵盖了多家知名高校及企业实验室，部分论文在正文中提供了链接但实际并未上传代码。开发者声明该系统基于自动化爬取与启发式逻辑，可能存在误判，建议用户在使用统计结果前自行核验。此次调查呼吁研究人员应审慎对待开源承诺，避免因追求虚名而影响学术道德。
momo5913.github.io
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李开复：中美 AI 差距或在 6 个月上下摆动，中国更可能赢在消费端
创新工场创始人、 01. ai 创始人李开复接受 Financial Times 采访称， 01. ai 为企业做 AI agent 工具，基于开源模型为客户定制，并以业务结果计费；他判断“真正准备好”做 AI 转型的公司可能只有 1%。
他认为中美大模型差距会在 6 个月左右上下拉锯：美国在研究人才与算力上更强，但中国团队擅长快速工程化追赶；同时中国公司更重产品与赚钱。李还预测中国企业端采用会落后，但消费级应用更可能领先；2026 年或成为 “AI-first 设备” 元年。
Financial Times
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创新工场创始人、 01. ai 创始人李开复接受 Financial Times 采访称， 01. ai 为企业做 AI agent 工具，基于开源模型为客户定制，并以业务结果计费；他判断“真正准备好”做 AI 转型的公司可能只有 1%。
他认为中美大模型差距会在 6 个月左右上下拉锯：美国在研究人才与算力上更强，但中国团队擅长快速工程化追赶；同时中国公司更重产品与赚钱。李还预测中国企业端采用会落后，但消费级应用更可能领先；2026 年或成为 “AI-first 设备” 元年。
Financial Times
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Google 正在为 Gemini 助手开发“屏幕自动化（screen automation）”功能，旨在允许其直接控制 Android 手机。根据 Google App 17.4 beta 版代码显示，该功能代号为“bonobo”，支持在特定应用中代用户执行下单、预约叫车等任务。据悉，Android 16 QPR3 正在为该功能铺设底层框架。
Google 提示称，Gemini 交互时的屏幕截图可能经人工审核以改进服务。用户需全程监督自动化过程并可随时手动接管。官方建议避免在操作中输入支付或登录信息，且不应将其用于处理敏感数据或紧急情况。此外，代码中还发现了名为“Likeness”的 3D 头像集成功能。
9To5Google
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2 月 3 日，阿里巴巴 Qwen 团队发布面向编码智能体的开源模型 Qwen3-Coder-Next。该模型采用混合注意力 + 稀疏 MoE 架构，属于 80B.A3B 规格（总参数 80B、推理时仅激活 3B），主打更低推理成本下的高性能。 官方信息显示，其在 SWE-Bench Verified（基于 SWE-Agent scaffold）上取得 70%+ 表现，并针对长程推理、复杂工具调用与失败恢复等智能体能力做了规模化训练；同时支持超长上下文（约 256K），便于在 IDE/CLI 工作流中落地（如 Cline 等）。
qwen.ai
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Nebula真的捏爆「龍蝦」gg了嗎？ 吉米用一晚實戰跟你分享
前情提要
最近科技圈最紅的關鍵字就是AI「龍蝦」跟各種AI代理人
結果吉米昨天又被一個新服務燒到它叫做Nebula，對，漫威那個Nebula（我這樣想的啦）
玩了一晚只能說
「如果你本來就被龍蝦燒到，但又懶得架主機搞環境，那Nebula這種玩法，很可能會直接戳中你心裡那個懶人甜蜜點」
這篇吉米就用《吉米教你用》的角度
來聊聊Nebula到底在幹嘛？
跟龍蝦比起來有什麼不同？
以及你適不適合現在就衝下去玩？
首先，Nebula是什麼？
官方把Nebula定位成「AI應用的持久記憶層」
簡單講就是幫你的AI加上一個會記得事情的腦袋
可以存資料、搜尋資料，把舊資料拉回來當上下文用
讓AI不會每次跟你聊天都變成金魚腦，同樣的事情你要講一千次
但實際用起來，Nebula給你的不是一個聊天機器人
而比較像是一整套雲端SaaS平台
幾個關鍵特點：
• 幫你把資料變成「有語意」的知識庫，可以用意思搜尋，不是只看關鍵字
• 幫你管理多個對話、多個角色、多個任務
• 提供API跟SDK給開發者接Python、JavaScript、MCP之類的東西
• 強調SOC2等級的企業資安、加密、傳輸控管
對一般使用者來說，你不用管這些名詞
你只要知道
Nebula就是幫你把「AI記憶+工作流+多角色」整合在雲端
打開瀏覽器登入帳號，就可以開始玩
那為什麼會被拿來跟「龍蝦」放一起講
先把幾個主角拉出來排隊
• Openclaw / Moltbot 也就是大家口中的AI「龍蝦」
• 開源AI AGENT
• 跑在Mac mini這種小主機上，7x24小時幫你看信、管行程、控管一堆數位生活雜事
• 可以接各種App，像WhatsApp、iMessage之類，當你的個人管家
• 它紅到直接把Mac mini賣到缺貨，你就知道多誇張
• 一站式AI生產力平台
• 幫你打造個人AI助理跟AI團隊
• 可以整合各家模型例如OpenAI、Claude、Gemini、Ollama
• 有超多Plugin市集，可以搜尋網頁、分析資料...等等
• 資料可以掌握在自己手上，開源、可客製、可玩到很深
但是就如同皮樂說的，若你還要看教學、靠AI一步一步教你安裝，那你可能還不適合養龍蝦
那Nebula為什麼會跟這兩個放一起比較？
因為從使用者角度看，你會發現關鍵感受很像：
• 都在幫你建立多個AI角色/Agent
• 都可以讓這些Agent自動在背後幫你做事，而不是你每次要自己開聊天視窗打字
• 都可以串接外部服務，比方信箱、訊息系統、知識庫等等
差別是
龍蝦比較偏「自己架起來的私人AI作業系統」
Nebula則是「全部幫你包好在雲端的SaaS服務」
吉米眼中Nebula：
以下用你我都聽得懂的語言來拆
一，免安裝、免主機、真™懶人救星：
玩龍蝦你多少都要面對這些字眼
• Docker、VPS、Linux語法
• 自己主機IP網路設定
• API key管理
對一般使用者來說，光看到這幾個字就先滑掉去刷短影片了
Nebula這邊直接跳過全部技術門檻
• 開啟網站
• 註冊帳號
• 驗證登入
然後你就可以開始建角色，建任務
不需要準備一台Mac mini當龍蝦專用伺服器
也不用去租VPS、不用管TLS憑證，什麼都不用
如果你是公司主管、行銷、PM、設計、甚至只是好奇想玩
這一點對體驗影響非常大
二，智慧化初始設定，一開始就有被服務到的感覺
Nebula登入後，會先問幾個問題
• 你是什麼角色？比方公司主管？行銷人員？工程師等等
• 你平常工作都在做哪些事情？
• 平常多接觸到哪些軟體？
像吉米一進去對話，就先叫它把接下來的所有回應，都用繁體中文回應，接下來就是全繁體中文的溝通啦
這種「入門就先了解你」的設計
讓整個服務給人的感覺很不一樣
很多自架工具是，功能很強，但介面冷冰冰，就算是中文的，也是有看沒有懂
還要你自己看一堆文件，才知道怎麼設定第一個Agent
Nebula這種「先問你是誰？再幫你調整」的 onboarding 登機程序，多貼心啊
真的會讓我們這種程式語言新手敢玩、敢多試
三，串接能力，把你生活裡常用的東西都綁在一起
從文件跟實測來看Nebula這邊可以往幾個方向串
• Email：像Gmail，讓Agent幫你看信，整理信，寫回信草稿
• Google語音：或其他TTS，把生成的內容用語音念給你聽
• Notion：當你的持久知識庫，把各種報告、摘要、學習筆記丟進去做管理
• Telegram：或其他訊息平台，用來收通知、下指令或讓Agent回報工作進度
聽起來，這些事情我用n8n、Zapier這種工作流平台，接上AI串上API也做得到
差別是
Nebula把「記憶庫+Agent+串接」包在同一個體驗裡
你不需要自己拿積木一塊塊組
而是進去平台，就是在調教「一群會做事的數位同事」
四，安全與便利性，站在企業角度也說得過去
Nebula文件裡有強調SOC2這種企業級資安認證
配合加密、傳輸控管、因此對公司IT來說，比較好開會過關
當然，這裡跟龍蝦主張的「自己架在本機或私有雲，裡外全自己控」是兩種哲學
• Nebula派：相信專業SaaS，把問題交給專門團隊處理
• 龍蝦本機派：我家資料我自己顧，要安全就自己設防線
沒有誰一定對，看你是哪一派
實際使用情境，吉米幫你具象化
就用我昨天那個玩法來說
我一口氣建立三個人物
• 情報員 每天幫我抓我關心的產業新聞，或特定網站新文章
• 整理員 把抓回來的內容做重點摘要，幫我提煉重點
• 報告員 在每天固定時間，用Email、Telegram或語音，來向你報告今天發生了什麼
只要前面設定好
之後你幾乎可以當作有三個實習生在你數位辦公室裡
每天自動幫你跑例行公事
而你只要在中午或晚上，打開信箱或訊息
看完報告，做決策，或回覆幾句指令調整方向
這種「先花幾個小時設定，之後每天省一點時間」
累積下來的效益
才是Nebula這類工具真正恐怖的地方
錢要怎麼算？
訂閱費 vs 自架成本
現在Nebula還在封測階段，收費模式沒完全公開
可以預期未來會是訂閱制，加上模型API用量費
再加上可能的技能Skill或擴充套件費用
官方文件有提到上千種使用情境跟整合能力
未來搞不好會有Marketplace這種玩法
你如果是用龍蝦走自架派
• 前期要準備硬體或租雲端主機
• 學習成本也要自己吞
• 但之後你可以自己決定用哪個模型，接哪家API，控多少費率
• 也比較不會遇到「整個服務漲價，你被迫吞」的狀況
換句話說
• Nebula是比較像是「企業健身房制」
• 付月費，人來就可以用所有器材，有教練，有課程，有冷氣
• 龍蝦是「自家健身房制」
• 一開始買器材麻煩，花錢，花時間
• 但之後怎麼改裝，全看你心情
沒有哪個一定比較省
只有哪個比較符合你現在的階段
那到底有沒有「捏爆龍蝦」？
吉米用顧問角度幫你拆成兩種人來看
對一般使用者，不想碰主機，也不想學n8n這種工具的人：
• 你要的就是
• 幫你每天收集資料
• 幫你整理精華
• 幫你在固定時間，用你習慣的管道跟你報告
• 全程最好都在瀏覽器裡按一按就好
在這個場景下，老實說
Nebula這種雲端封裝好的體驗
真的會讓你覺得「MD！這不就我心目中的龍蝦懶人版嗎？」
對進階玩家，在意主權，可客製撰寫程式的人：
你可能會在意
• 能不能自己改底層行為？
• 能不能直接操作本機檔案？Mac mini？NAS？
• 能不能玩更硬核的Plugin？自己寫程式塞進去？
這邊龍蝦這條線
還是有明顯優勢，而且是Nebula刻意不碰，或暫時不碰的區塊
最後的最後
Nebula不是把龍蝦捏爆
而是幫一大票原本不敢養龍蝦的人
端出了一份「養好養滿，調味配菜都幫你準備好的套餐」
你要自己買菜開火？還是走進餐廳點套餐？
就看你是怎樣的胃口了
你也想試試嗎？快去試試看吧
網址也非常好記 nebula . gg （自己把空格拿掉）
最後有在玩的人都知道
所使用的模型是個大重點，免費有免費的好
要絕頂聰明就得付出代價用更好的模型
所以就看他們之後怎麼定價吧
在此之前，可以給大家當做養龍蝦之前練手的好地方啦
接下來，還是在比鈔能力
因為我覺得現在Nebula的模型水準Claude 3.7 Sonnet，覺得差不多是大學生再多一點
若你想要它更聰明，有博士的水準，那肯定要拿出更多鈔能力來的呀
https://www.facebook.com/share/p/17r6ZrXezd/?mibextid=wwXIfr
前情提要
最近科技圈最紅的關鍵字就是AI「龍蝦」跟各種AI代理人
結果吉米昨天又被一個新服務燒到它叫做Nebula，對，漫威那個Nebula（我這樣想的啦）
玩了一晚只能說
「如果你本來就被龍蝦燒到，但又懶得架主機搞環境，那Nebula這種玩法，很可能會直接戳中你心裡那個懶人甜蜜點」
這篇吉米就用《吉米教你用》的角度
來聊聊Nebula到底在幹嘛？
跟龍蝦比起來有什麼不同？
以及你適不適合現在就衝下去玩？
首先，Nebula是什麼？
官方把Nebula定位成「AI應用的持久記憶層」
簡單講就是幫你的AI加上一個會記得事情的腦袋
可以存資料、搜尋資料，把舊資料拉回來當上下文用
讓AI不會每次跟你聊天都變成金魚腦，同樣的事情你要講一千次
但實際用起來，Nebula給你的不是一個聊天機器人
而比較像是一整套雲端SaaS平台
幾個關鍵特點：
• 幫你把資料變成「有語意」的知識庫，可以用意思搜尋，不是只看關鍵字
• 幫你管理多個對話、多個角色、多個任務
• 提供API跟SDK給開發者接Python、JavaScript、MCP之類的東西
• 強調SOC2等級的企業資安、加密、傳輸控管
對一般使用者來說，你不用管這些名詞
你只要知道
Nebula就是幫你把「AI記憶+工作流+多角色」整合在雲端
打開瀏覽器登入帳號，就可以開始玩
那為什麼會被拿來跟「龍蝦」放一起講
先把幾個主角拉出來排隊
• Openclaw / Moltbot 也就是大家口中的AI「龍蝦」
• 開源AI AGENT
• 跑在Mac mini這種小主機上，7x24小時幫你看信、管行程、控管一堆數位生活雜事
• 可以接各種App，像WhatsApp、iMessage之類，當你的個人管家
• 它紅到直接把Mac mini賣到缺貨，你就知道多誇張
• 一站式AI生產力平台
• 幫你打造個人AI助理跟AI團隊
• 可以整合各家模型例如OpenAI、Claude、Gemini、Ollama
• 有超多Plugin市集，可以搜尋網頁、分析資料...等等
• 資料可以掌握在自己手上，開源、可客製、可玩到很深
但是就如同皮樂說的，若你還要看教學、靠AI一步一步教你安裝，那你可能還不適合養龍蝦
那Nebula為什麼會跟這兩個放一起比較？
因為從使用者角度看，你會發現關鍵感受很像：
• 都在幫你建立多個AI角色/Agent
• 都可以讓這些Agent自動在背後幫你做事，而不是你每次要自己開聊天視窗打字
• 都可以串接外部服務，比方信箱、訊息系統、知識庫等等
差別是
龍蝦比較偏「自己架起來的私人AI作業系統」
Nebula則是「全部幫你包好在雲端的SaaS服務」
吉米眼中Nebula：
以下用你我都聽得懂的語言來拆
一，免安裝、免主機、真™懶人救星：
玩龍蝦你多少都要面對這些字眼
• Docker、VPS、Linux語法
• 自己主機IP網路設定
• API key管理
對一般使用者來說，光看到這幾個字就先滑掉去刷短影片了
Nebula這邊直接跳過全部技術門檻
• 開啟網站
• 註冊帳號
• 驗證登入
然後你就可以開始建角色，建任務
不需要準備一台Mac mini當龍蝦專用伺服器
也不用去租VPS、不用管TLS憑證，什麼都不用
如果你是公司主管、行銷、PM、設計、甚至只是好奇想玩
這一點對體驗影響非常大
二，智慧化初始設定，一開始就有被服務到的感覺
Nebula登入後，會先問幾個問題
• 你是什麼角色？比方公司主管？行銷人員？工程師等等
• 你平常工作都在做哪些事情？
• 平常多接觸到哪些軟體？
像吉米一進去對話，就先叫它把接下來的所有回應，都用繁體中文回應，接下來就是全繁體中文的溝通啦
這種「入門就先了解你」的設計
讓整個服務給人的感覺很不一樣
很多自架工具是，功能很強，但介面冷冰冰，就算是中文的，也是有看沒有懂
還要你自己看一堆文件，才知道怎麼設定第一個Agent
Nebula這種「先問你是誰？再幫你調整」的 onboarding 登機程序，多貼心啊
真的會讓我們這種程式語言新手敢玩、敢多試
三，串接能力，把你生活裡常用的東西都綁在一起
從文件跟實測來看Nebula這邊可以往幾個方向串
• Email：像Gmail，讓Agent幫你看信，整理信，寫回信草稿
• Google語音：或其他TTS，把生成的內容用語音念給你聽
• Notion：當你的持久知識庫，把各種報告、摘要、學習筆記丟進去做管理
• Telegram：或其他訊息平台，用來收通知、下指令或讓Agent回報工作進度
聽起來，這些事情我用n8n、Zapier這種工作流平台，接上AI串上API也做得到
差別是
Nebula把「記憶庫+Agent+串接」包在同一個體驗裡
你不需要自己拿積木一塊塊組
而是進去平台，就是在調教「一群會做事的數位同事」
四，安全與便利性，站在企業角度也說得過去
Nebula文件裡有強調SOC2這種企業級資安認證
配合加密、傳輸控管、因此對公司IT來說，比較好開會過關
當然，這裡跟龍蝦主張的「自己架在本機或私有雲，裡外全自己控」是兩種哲學
• Nebula派：相信專業SaaS，把問題交給專門團隊處理
• 龍蝦本機派：我家資料我自己顧，要安全就自己設防線
沒有誰一定對，看你是哪一派
實際使用情境，吉米幫你具象化
就用我昨天那個玩法來說
我一口氣建立三個人物
• 情報員 每天幫我抓我關心的產業新聞，或特定網站新文章
• 整理員 把抓回來的內容做重點摘要，幫我提煉重點
• 報告員 在每天固定時間，用Email、Telegram或語音，來向你報告今天發生了什麼
只要前面設定好
之後你幾乎可以當作有三個實習生在你數位辦公室裡
每天自動幫你跑例行公事
而你只要在中午或晚上，打開信箱或訊息
看完報告，做決策，或回覆幾句指令調整方向
這種「先花幾個小時設定，之後每天省一點時間」
累積下來的效益
才是Nebula這類工具真正恐怖的地方
錢要怎麼算？
訂閱費 vs 自架成本
現在Nebula還在封測階段，收費模式沒完全公開
可以預期未來會是訂閱制，加上模型API用量費
再加上可能的技能Skill或擴充套件費用
官方文件有提到上千種使用情境跟整合能力
未來搞不好會有Marketplace這種玩法
你如果是用龍蝦走自架派
• 前期要準備硬體或租雲端主機
• 學習成本也要自己吞
• 但之後你可以自己決定用哪個模型，接哪家API，控多少費率
• 也比較不會遇到「整個服務漲價，你被迫吞」的狀況
換句話說
• Nebula是比較像是「企業健身房制」
• 付月費，人來就可以用所有器材，有教練，有課程，有冷氣
• 龍蝦是「自家健身房制」
• 一開始買器材麻煩，花錢，花時間
• 但之後怎麼改裝，全看你心情
沒有哪個一定比較省
只有哪個比較符合你現在的階段
那到底有沒有「捏爆龍蝦」？
吉米用顧問角度幫你拆成兩種人來看
對一般使用者，不想碰主機，也不想學n8n這種工具的人：
• 你要的就是
• 幫你每天收集資料
• 幫你整理精華
• 幫你在固定時間，用你習慣的管道跟你報告
• 全程最好都在瀏覽器裡按一按就好
在這個場景下，老實說
Nebula這種雲端封裝好的體驗
真的會讓你覺得「MD！這不就我心目中的龍蝦懶人版嗎？」
對進階玩家，在意主權，可客製撰寫程式的人：
你可能會在意
• 能不能自己改底層行為？
• 能不能直接操作本機檔案？Mac mini？NAS？
• 能不能玩更硬核的Plugin？自己寫程式塞進去？
這邊龍蝦這條線
還是有明顯優勢，而且是Nebula刻意不碰，或暫時不碰的區塊
最後的最後
Nebula不是把龍蝦捏爆
而是幫一大票原本不敢養龍蝦的人
端出了一份「養好養滿，調味配菜都幫你準備好的套餐」
你要自己買菜開火？還是走進餐廳點套餐？
就看你是怎樣的胃口了
你也想試試嗎？快去試試看吧
網址也非常好記 nebula . gg （自己把空格拿掉）
最後有在玩的人都知道
所使用的模型是個大重點，免費有免費的好
要絕頂聰明就得付出代價用更好的模型
所以就看他們之後怎麼定價吧
在此之前，可以給大家當做養龍蝦之前練手的好地方啦
接下來，還是在比鈔能力
因為我覺得現在Nebula的模型水準Claude 3.7 Sonnet，覺得差不多是大學生再多一點
若你想要它更聰明，有博士的水準，那肯定要拿出更多鈔能力來的呀
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