ICLR2026 Oral | 当情感识别不再是分类题：EmotionThinker 让 SpeechLLM 学会“解释情绪”

Summary: ICLR 2026 Oral成果，将语音情感识别重定义为‘多模态证据驱动的推理’，并提出RL优化框架。

研究团队提出了EmotionThinker框架，将语音情感识别从简单的分类任务重定义为多模态证据驱动的推理任务。该框架要求模型不仅输出情绪标签，还需生成解释，说明支持判断的声学与语义线索。这意味着模型需要学习整合多模态信号并进行结构化推理，使AI的情感判断过程更接近人类的认知方式。

首个面向可解释情感推理的强化学习框架，将SER从分类提升为推理任务。

对AI研究者意味着情感识别领域正从追求准确率转向追求可解释性和认知合理性。


还在盲目堆数据？用SAE特征空间指导合成，2K样本轻松追平300K SOTA

Summary: 介绍FAC Synthesis框架，利用稀疏自编码器（SAE）在特征空间指导AI数据合成，大幅提升数据效率。

① Claim 主张：一篇论文提出用稀疏自编码器（SAE）在大模型特征空间评估数据多样性，并基于此构建了FAC Synthesis数据合成框架。② Evidence 论据：在AlpacaEval 2.0任务中，该框架仅用2K合成样本就达到了与消耗300K样本的SOTA方法MAGPIE相当的胜率。③ Implication 启示：该方法将数据合成的焦点从低效的文本层面指标转向了影响任务性能的核心特征，有望大幅降低高质量合成数据的获取成本，改变后训练范式。

将数据多样性评估从文本空间转向大模型内部可解释的特征空间。 仅用2K样本实现与300K样本SOTA方法相当的性能，数据效率提升巨大。

为数据工程师和模型训练者提供了一种更高效、更精准的合成数据构建思路，可能颠覆依赖海量数据堆砌的后训练模式。


Disrupting malicious uses of AI | February 2026

Summary: OpenAI 发布的 2026 年 2 月恶意 AI 使用威胁报告，揭示了防御与攻击演进的最新一手数据。

OpenAI发布的最新威胁报告指出，恶意行为者正将AI模型与网站和社交平台相结合进行滥用。报告探讨了这种结合对检测和防御工作带来的新挑战与影响。

报告关注AI模型与网站、社交平台结合的恶意使用 探讨了这种结合对检测和防御的意义

对安全研究者和政策制定者而言，这揭示了AI技术被滥用的新途径和防御的紧迫性。


速递｜Anthropic内部研究员项目：“失控智能体”“LLM思维病毒”等，AI安全风险从理论走向现实

Summary: 独家披露Anthropic内部安全课题，展示了‘失控智能体’从理论风险转变为工程防线的具体过程。

Anthropic内部研究员项目揭示了AI安全风险正从理论走向现实，重点关注“失控智能体”和“LLM思维病毒”等议题。公司提出了49个研究项目，其中15个聚焦于安全领域，旨在理解并修补智能体可能出现的自发或被诱导的异常行为。这表明领先的AI公司正将防范AI系统被滥用或产生不可控行为置于高度优先地位。

Anthropic将“失控智能体”列为核心研究课题，反映对AI自发风险的高度担忧。

研究员项目成果占其对齐团队近期发表研究的半数以上，是重要的研究力量。

对投资者和行业观察者意味着AI安全已成为产品商业化与建立客户信任的核心前提。


Claude Code Remote Control

Summary: Simon 对 Claude Code 新发布的远程控制功能的深度评测与避坑指南。

Claude Code新推出的远程控制功能允许用户通过网页、iOS或桌面应用向本地运行的会话发送指令。作者Simon Willison在试用中发现该功能目前存在一些不稳定和权限问题，例如API 500错误和会话终止提示不明确，但他预计这些问题会很快得到解决。

Claude Code新增远程控制功能，可从Web/iOS/桌面应用控制本地会话

作者试用中遇到账户权限错误、API 500错误、会话终止提示不明确等问题

对开发者和技术爱好者而言，这标志着AI助手向更深度、跨设备的系统控制能力演进。


迈入「奇观时代」

Summary: 探讨在AI Agent时代，执行力贬值而判断力成为唯一稀缺资源的深刻见解。

① Claim 主张：作者认为AI Agent的普及使“执行力”成为基础设施，人类正进入“奇观时代”，判断力成为新的稀缺资源。② Evidence 论据：以OpenClaw为例，一个人一个周末就能完成以前需要团队数月的工作，执行成本急剧下降。③ Implication 启示：社会的人才筛选、教育体系和公司结构需要从奖励“执行力”转向培养和衡量“判断力”，判断力可以脱离个体产生复利。

执行力从稀缺资源变为基础设施，判断力成为新的核心竞争力。 判断力可以像制度一样被编码，脱离个体持续产生价值（复利）。

对管理者和职场人意味着核心能力定义的转变，需要重新思考个人价值和团队构建的逻辑。


AI Agent公司应该怎样组织人才

Summary: 提出 AI Agent 公司应效仿量化对冲基金的人才体系，强调个人英雄主义与系统闭缘。

① Claim 主张：作者认为下一代AI Agent公司的人才体系应对标量化对冲基金。② Evidence 论据：量化基金和顶级AI公司都以天价薪酬争夺最聪明的人（如Meta研究员package达两亿美金），且都强调用系统（机器）找到优势并全力投入。③ Implication 启示：这意味着AI Agent公司需要极简的组织（人要少）、重现金激励、以实际产出（赛马）而非PPT论英雄，并优先招募顶尖的聪明人而非仅仅是“懂行”的人。

AI顶尖人才薪酬已对标二十年前的量化基金，反映出行业对极端智力资本的争夺。

成功的AI Agent公司与量化基金在“系统闭环”和“寻找edge”的核心逻辑上高度相似。

为AI公司的创始人和投资者提供了构建顶尖团队的具体策略和逻辑参照。


OpenAI 为 Responses API 引入 WebSocket 模式

Summary: 详解 OpenAI Responses API 的 WebSocket 模式，提供代码示例与性能优化逻辑。

① Claim 主张：OpenAI为Responses API引入了WebSocket模式，以优化长时间运行、多工具调用的Agent工作流。② Evidence 论据：新模式通过持久连接和增量数据传输，避免了每次交互重复发送完整上下文，对于涉及20次以上工具调用的任务，端到端速度可提升20%-40%。③ Implication 启示：这降低了复杂Agent应用的开发和运行成本，特别有利于代码自动化、智能体编排等需要频繁模型-工具交互的场景。

连接方式从“每次打电话重新自我介绍”的HTTP模式，变为保持会话状态的WebSocket持久连接。

通过连接级内存缓存避免状态重建，显著提升多轮工具调用任务的性能。

对AI工程师意味着更高效、更低延迟的Agent开发接口，能更好地支持生产级复杂任务。


5 OpenClaw agents run my home, finances, and code | Jesse Genet

Summary: Jesse Genet 展示如何通过 5 个 OpenClaw 代理全面自动化管理家庭与业务工作流。

Jesse Genet使用五个专门的OpenClaw智能体管理家庭、财务和代码。她为每个智能体分配了明确的角色和专用设备，并分享了具体的工作流程，例如通过拍照生成教案、用编码智能体四天开发出电视应用，以及通过扫描实物实现AI辅助课程材料推荐。

使用五个专用OpenClaw智能体分别管理家庭教育、财务、日程、开发和运营 通过拍摄教材照片，由智能体生成可直接教学的格式化教案 零终端经验下，用编码智能体四天开发出定制儿童电视应用并部署到真实电视 扫描家中所有玩具、书籍和用品，使AI能在课程规划中推荐实体材料

对个人生产力和家庭管理者而言，这展示了如何将通用AI工具系统化，以高度定制化的方式解决复杂、多维度的现实问题。


AI能写COBOL代码，砸崩IBM股价，单日蒸发310亿美元，创26年最惨纪录

Summary: 深度剖析Anthropic自动化重构COBOL代码的技术如何精准打击IBM的商业模式命门。

Anthropic发布博客展示其Claude Code工具可自动化处理古老的COBOL代码现代化迁移，引发市场对IBM核心业务（大型机服务与咨询）被颠覆的担忧，导致IBM股价单日暴跌13.2%。COBOL是全球关键金融与政府系统的基石，但其迁移因业务逻辑复杂、耦合度高且专家稀缺而极其困难。AI若能低成本完成此任务，将削弱IBM数十年来依赖的技术锁定效应。

Anthropic的COBOL迁移能力演示直接冲击了IBM依赖大型机和COBOL专家服务的商业模式。

全球近95%的ATM交易依赖COBOL运行，但其系统深度耦合、文档缺失，迁移难度极高。

对投资者意味着需要重新评估传统IT巨头的护城河，AI正直接冲击其最核心的利润来源。


GitHub 2K星！Edit Banana一键解剖AI像素图，变身可编辑PPT/Drawio

Summary: 开源工具Edit Banana介绍，能将AI生成的像素流程图反向解构为可编辑的PPT或Drawio文件。

① Claim 主张：开源工具Edit Banana能将AI生成的“像素死图”逆向还原为可编辑的PPT/Drawio文件，解决了AIGC绘图落地中的编辑难题。② Evidence 论据：项目上线三周在GitHub获2K星，能实现文字变文本框、模块变标准形状、线条变逻辑连线，甚至能解析LaTeX公式。③ Implication 启示：这标志着AIGC绘图工具竞争重点从“生成能力”转向“可编辑性和可维护性”，实现了工作流的闭环。

实现像素级逆向还原，将静态图像转化为结构化、可拖拽编辑的矢量文件。

内置Human-in-the-loop机制，结合自动识别与人工辅助，确保复杂图像的处理成功率。

对内容创作者和研发人员是革命性工具，打通了从AI生成到精细编辑的“最后一公里”。


春晚机器人没切镜头，阿里RynnBrain让具身智能不再需要切换模型

Summary: 阿里开源RynnBrain具身智能大脑，通过统一时空基础模型解决机器人多模型切换的割裂感。

阿里开源的RynnBrain是一个统一的具身智能时空基础模型，将感知、定位、推理、规划四大核心能力集成于一体，无需为不同任务切换模型。该模型旨在让机器人在真实动态环境中实现“手眼脑”协同，如同今年春晚机器人表演一样流畅。这代表了具身智能从“多模型切换”迈向“统一大脑”的技术跨越。

统一的时空基础模型，集成四大核心能力，告别多模型切换。 提供2B、8B、30B-MoE等多种规模及任务专用变体，适配各类机器人任务。

对机器人开发者意味着可以基于一个统一模型进行开发，降低了系统复杂性和集成难度。


三家中国大模型公司被卷入蒸馏风波，律师解读：Anthropic的指控从法律上很牵强

Summary: 专业律师从著作权与商业秘密视角，深度解析了Anthropic对中国大模型公司‘数据蒸馏’指控的法理困境。

律师针对Anthropic指控中国大模型公司通过蒸馏技术窃取其模型功能一事进行解读，认为从法律角度看该指控很牵强。核心论据在于，通过API调用获取的AI生成内容缺乏人类作者的智力创造，难以构成受著作权法保护的作品；且蒸馏是行业常见技术迭代手段。文章暗示Anthropic的指控可能意在技术霸权与数字垄断，而非单纯维权。

法律分析指出，AI生成内容因缺乏人类作者身份，其可版权性存疑，蒸馏行为直接构成侵权的法律基础薄弱。

指出蒸馏是行业公开的常规操作，将公开API数据获取认定为“不正当手段”在法律上牵强。

对AI公司法务与战略部门意味着，在数据使用与竞争策略上需要清晰的法律边界认知，以应对可能的指控。


🔬Searching the Space of All Possible Materials — Prof. Max Welling, CuspAI

Summary: Max Welling 教授探讨 AI 在材料科学中的应用，提出“物理处理单元”概念。

CuspAI的Max Welling教授探讨了AI在气候导向的新材料发现中的应用。他提出了‘物理处理单元’的愿景，即数字模型与物理实验协同工作，将自然本身作为一种处理器，以加速而非取代科学家的工作。

提出‘物理处理单元’概念：数字模型与物理实验协同，自然作为处理器

探讨了对称性、等变性在深度学习中的重要性，以及扩散模型与随机热力学的深层数学联系

指出材料（而非软件）可能是AI和能源转型的真正瓶颈

CuspAI在9月完成了1亿美元的A轮融资，据传估值已达独角兽级别

对AI科学家和气候科技投资者而言，这指向了一个将前沿AI理论与重大现实世界问题（如材料科学和能源）相结合的、资金充裕的新兴前沿领域。


I vibe coded my dream macOS presentation app

Summary: Simon 分享其使用“Vibe Coding”在短时间内开发 macOS 演示应用的过程。

作者Simon Willison在演讲前夜通过‘氛围编码’快速开发了一款自定义的macOS演示应用，用于展示LLM领域的最新进展。他通过缩短总结周期（从一年到三个月）和穿戴已过时的Gemini 3毛衣等方式，生动体现了该领域的加速变化。

作者为一场关于LLM现状的演讲，在活动前夜快速‘氛围编码’了一款自定义macOS演示应用

演讲将总结周期缩短至三个月，以体现LLM领域的加速发展

通过穿戴仅几周就已过时的Gemini 3毛衣，形象地展示了技术迭代的速度

对技术传播者和开发者而言，这展示了如何用创造性的工程和叙事技巧，使关于技术快速演进的专业内容更令人印象深刻且易于理解。


速递｜AI会计初创公司Basis完成1亿美元融资，处理涉及多合伙人文件拆分、利润分配追踪等复杂任务

Summary: AI 会计初创公司 Basis 获 1 亿美元融资成为独角兽，其核心突破在于能处理复杂合伙企业税务的“长周期智能体”。

AI会计初创公司Basis完成1亿美元融资，估值达11.5亿美元，成为独角兽。其核心突破是开发出首款能自主完成复杂合伙企业纳税申报的AI Agent，处理涉及多合伙人文件拆分、利润分配追踪等长周期任务。公司旨在通过自动化程式化工作，弥补会计人才缺口，让人类会计师聚焦更高阶的税务策略与决策。

专注于构建“长周期智能体”，能处理耗时数小时至数日的复杂会计任务。

开发出首款能自主完成合伙企业纳税申报的AI Agent，这是会计领域的高度复杂任务。

对金融服务从业者意味着，AI正从辅助工具演变为能独立处理核心复杂流程的劳动力，职业结构将面临重塑。


引爆SaaS万亿美元抛售之后，Anthropic加码Cowork，要改变所有白领

Summary: Anthropic发布企业级Agent平台Cowork，旨在通过“委托逻辑”改变白领工作流。

① Claim 主张：Anthropic将Cowork平台升级为企业级Agent平台，旨在像改变开发者一样改变所有知识工作者的工作方式。② Evidence 论据：推出私有插件市场、十余个预制职能插件（金融、法务、HR等），并打通Google Workspace、Excel等外部工具，降低企业部署门槛。③ Implication 启示：这表明AI正从通用助手深入企业核心工作流，通过提供高度定制化的职能Agent来提升各团队效率，可能重塑白领工作模式。

复制Claude Code“委托逻辑”到所有知识工作领域，提供覆盖各职能的预制插件。

构建企业级私有插件市场和管理体系，解决团队定制化需求和管控痛点。

对企业决策者意味着可以利用标准化平台快速为不同团队部署深度定制的AI能力，提升整体运营效率。


春节回家我用递归学习法，跟大模型学会了「算八字」

Summary: 通过“递归学习法”结合 AI 快速掌握八字命理的学习经验分享。

① Claim 主张：作者使用“递归学习法”（结合苏格拉底追问、费曼检验和AI即时反馈）成功自学了复杂的八字命理。② Evidence 论据：通过让大模型分析具体八字案例，针对不理解的概念（如“正印代表母亲”）持续追问，并模仿、解释，最终建立了有效的学习闭环。③ Implication 启示：该方法理论上可应用于任何学科，为成人自学者提供了一种利用AI构建高强度、个性化学习路径的有效范式。

将“递归学习法”实操化：从具体问题出发，通过持续追问和即时反馈驱动学习循环。 成功攻克了之前三次自学都失败的复杂领域，验证了方法的有效性。

为所有终身学习者提供了一套可复制的、利用AI作为“私人导师”的高效自学方法论。


人人皆可好莱坞，生成式媒体大爆发

Summary: 2025 年生成式媒体发展报告综述，涵盖图像、视频各模态的核心模型表现与行业趋势。

① Claim 主张：生成式媒体（图像、视频、音频）的技术进步正引发内容生产民主化，吞噬传统制作流程。② Evidence 论据：2025年视频生成已能通过视觉图灵测试；图像编辑模型实现角色一致性和实时局部编辑；非技术用户也能通过自然语言生成生产级内容。③ Implication 启示：电商、广告、娱乐等内容密集型行业的成本结构和创作门槛被彻底改变，个人和小团队也能产出曾经需要专业团队完成的内容。

各模态生成技术达到相似成熟阶段，从实验性转向规模化生产管线。 内容生产的壁垒消散，推动“故事讲述的民主化”。

对营销、电商、创意行业从业者意味着生产力工具的彻底革新和竞争格局的重塑。


Anthropic 追踪了近万段对话，发现 AI 越能干，人越不爱动脑子

Summary: 文章通过Anthropic的万段对话研究，揭示了用户在AI协作中“前期引导重、后期质疑轻”的认知偏向。

Anthropic研究发现，当AI生成的内容（如代码、文档）看起来越“完美”，用户就越不去质疑其推理过程或核查事实。研究基于对近万段真实对话的分析，定义了“AI流利度”指标。虽然用户在与AI协作时普遍会迭代优化提问，但在涉及具体“产出物”的任务中，用户的批判性行为显著下降。这揭示了人类过度信任AI输出的潜在风险。

提出“AI流利度”框架并发现：用户拿到看似完美的AI产出物时，质疑其推理和核查事实的概率反而下降。

85.7%的对话存在迭代优化行为，但有迭代的用户质疑AI的概率是无迭代用户的5.6倍。

对所有AI用户意味着需要警惕“自动化偏见”，培养与AI协作时的批判性思维习惯，避免盲目信任。


一文读懂苹果2026年股东大会：5个议题，1项被否决，库克不退休

Summary: 汇总苹果 2026 年股东大会核心议案，涉及库克薪酬、董事会连任及被否决的中国关联审计提案。

苹果2026年股东大会通过了所有管理层提案，否决了唯一一项由股东提出的“中国关联审计”提案。该提案要求苹果评估其在中国市场及供应链的风险，但董事会认为现有披露已足够，且该提案可能限制公司经营自主权。尽管地缘政治风险被讨论，苹果当季大中华区营收同比增长22%，显示其对中国市场的依赖与重要性依然稳固。

股东否决了要求专项审计中国业务风险的提案，支持了董事会维持现有风险披露与经营自主权的立场。

在风险议题被提出的同时，大中华区当季营收255.26亿美元，同比增长22%，业绩表现强劲。

对投资者意味着苹果在平衡地缘政治风险与核心市场利益上获得了股东的支持，短期战略连续性得以维持。


那些被全网疯传的动物表情包，它们真的快乐吗？

Summary: 探讨人类对动物行为的「拟人化」误读及其背后的认知科学根源，警示这种心理偏见对动物福利和科研的影响。

① Claim 主张：我们常因“拟人化”认知偏差误读动物情感，将人类表情和行为模式套用在动物身上可能导致严重误解。② Evidence 论据：例如，网络走红的“快乐”海龟可能是在表达不适，“玩耍”的仓鼠实则处于恐惧引发的“强直性静止”状态。③ Implication 启示：这提醒我们在欣赏动物内容时应保持审慎，意识到跨物种情感解读的复杂性，这有助于我们成为动物更好的伙伴，也促使动物心智科学研究避免拟人化干扰。

揭示了社交媒体上许多“可爱”动物视频背后可能被误读的真实动物行为与情感。 指出“拟人化”是人类无意识的认知机制，用于动物时容易失灵甚至有害。

对科普作者和内容消费者是重要的提醒，倡导以更科学、更负责任的态度理解和对待动物。


当 AI Agent 开始自己挑工具，一个新的经济体正在诞生！

Summary: 基于YC播客探讨Agent自主选择工具引发的新型“Agent经济体”及GEO（生成式引擎优化）的崛起。

① Claim 主张：AI Agent开始自主选择工具，一个由Agent驱动的新经济体正在形成。② Evidence 论据：YC合伙人观察到，Agent会根据API文档的清晰度选择工具（如因文档好而选Supabase），Resend等公司的客户转化已高度依赖ChatGPT等模型的推荐。③ Implication 启示：这意味着面向开发者的产品营销逻辑改变，优秀的文档和易于Agent理解的接口成为关键竞争力，Agent成为重要的“渠道”和“决策者”。

Agent从“执行者”变为“决策者”，自主选择其使用的工具和服务。 产品的使用文档质量成为影响Agent选择、进而决定市场成败的关键因素。

对SaaS创业者和开发者意味着获客渠道和产品设计逻辑的根本性转变，需要主动适应Agent经济。


深度｜从 Genie 3 到 Yoroll，AI 视频原生游戏正在真正落地

Summary: 分析了AI视频原生游戏如何通过世界模型取代传统引擎制作范式，重点介绍Yoroll的落地尝试。

AI视频原生游戏正在落地，其核心变化是从“需用游戏引擎”变为“会用故事就能创作”。以Yoroll平台为例，它整合了AI视频生成与游戏逻辑系统，让创作者通过定义世界观和关键节点，即可生成可交互、有剧情的游戏。这降低了游戏制作门槛，可能吸引大量视频创作者进入，并冲击传统游戏引擎与制作公司的商业模式。

制作范式变革：从“会用引擎的人才能做游戏”变成“会讲故事的人就能做游戏”。

Yoroll平台将实时生成的视频流解析为可交互的底层游戏数据，实现“从看视频到玩视频”的质变。

对游戏开发者与投资者意味着，游戏创作的门槛和成本结构将发生根本性变化，UGC和AI原生游戏可能成为新增长点。


Anthropic终于还是忍不住开大了，公开点名D

Summary: 评析 Anthropic 控诉中国厂商“蒸馏”事件，指出技术演进逻辑优于商业“家规”。


阿里开源Zvec：向量数据库的“SQLite时刻”到了吗？

Summary: 阿里开源进程内向量数据库 Zvec，支持毫秒级检索，具备“SQLite”式便携性。

① Claim 主张：阿里开源了进程内向量数据库Zvec，旨在简化向量搜索的部署和使用。② Evidence 论据：Zvec无需独立服务器，可直接嵌入应用进程，支持数十亿向量的毫秒级搜索，安装简单（pip install）。③ Implication 启示：这降低了向量数据库的使用门槛，特别适合需要本地化、轻量级向量搜索的RAG应用、边缘计算等场景，可能推动向量数据库的“SQLite时刻”。

进程内数据库，无需独立部署，极大简化了基础设施复杂度。 基于阿里内部成熟的Proxima引擎，提供高性能的向量检索能力。

对AI应用开发者提供了一个更轻便、易集成的向量检索解决方案，尤其适合原型开发和小型部署。


过了个年，AI 圈变天了？但没人告诉你为什么

Summary: 文章总结了2026年初AI从工具向‘自主劳动力’的质变，提出了大脑、手脚、组织、进化的四层理解框架。

作者认为2026年初AI圈的根本变化在于，AI从一个问答工具变成了能自主拆解任务、调度工具、并行探索并交付成品的“劳动力”。这种Agent范式的转变可拆解为大脑（模型判断力增强）、手脚（工具调用）、组织（多Agent协作）和进化（自我改进）四层。这种生产力差距正在拉大，并可能重塑职场竞争力。

核心变化是AI从“问答工具”变为“自主干活劳动力”，工作流从人驱动变为Agent驱动。

生产力差距显现：会用Agent的人效率远超不会用者，且差距会自我强化。

对每个职场人意味着，是否掌握Agent协作能力可能成为影响个人价值与职业发展的关键分水岭。


超极简教程丨快速养殖一只 AI 龙虾

Summary: 一份针对小白的 AI Agent (OpenClaw/Kimi Claw) 部署与飞书集成的实操教程。

文章提供了在Kimi平台极简部署个人AI助手“龙虾”（即OpenClaw类项目）的教程。指出Kimi Claw以其低门槛（199元包年）和易用性，成为小白用户体验AI Agent的友好选择，并推测Kimi近期收入暴涨可能与销售此类服务有关。同时介绍了将龙虾接入飞书办公场景的方法，以提升实用性。

提供了在Kimi平台三步极简部署AI Agent“龙虾”的教程，门槛极低。

指出Kimi Claw的易用性和性价比是吸引新手的关键，并建议接入飞书以深化办公场景结合。

对普通用户意味着，无需高成本和技术背景也能快速体验前沿的AI Agent能力，降低了技术普惠的门槛。


Claude Code官方推出远程控制功能：随时随地写代码

Summary: 介绍 Claude Code 官方新增的远程控制功能，支持开发者在移动端监控和决策代码任务。

Claude Code官方推出远程控制功能，允许开发者在终端启动编程任务后，通过手机应用继续监控和操作。这解决了长时间代理任务中开发者必须守在电脑前的问题，实现了工作会话与物理位置的解耦，重塑了开发工作流程，使“随时随地写代码”成为可能。

官方推出远程控制功能，实现从终端到手机的无缝编程体验切换。 功能意义在于重塑工作流，使开发者的工作会话超越物理位置限制，人成为协调者。

对开发者意味着编程工作的时间和空间限制被打破，人机协作模式向更异步、更灵活的方向演进。


最卷春节档，改写模型“地板”的只有 TA

Summary: 报道了 2026 年春节档蚂蚁集团发布的三款百灵系列模型及其混合线性注意力架构优势。

① Claim 主张：在追求模型“天花板”的春节档发布潮中，蚂蚁开源万亿参数推理模型Ring-2.5-1T的意义在于改变“地板”，降低先进模型技术的获取门槛。② Evidence 论据：该模型基于创新的混合线性注意力架构，在保持高性能的同时开源，为社区提供了稀缺的万亿级推理模型参考。③ Implication 启示：这有助于打破闭源巨头对顶尖模型技术的垄断，推动更广泛的创新，并表明行业竞争焦点从单纯堆参数转向架构创新和效率提升。

在闭源主导下，开源了一款专注于复杂推理的万亿参数模型。 通过混合线性注意力等架构创新，在提升效率的同时保持模型开放。

对AI研究社区和中小企业是利好，提供了接触和利用顶尖规模模型技术的机会。


吸金681亿美元，英伟达业绩没有暴雷，Blackwell全年出货600万颗

Summary: 英伟达2026财年第四财季财报深度解读，重点关注数据中心业务与Blackwell芯片出货量。

① Claim 主张：英伟达2026财年Q4及全年业绩远超预期，AI算力需求持续强劲驱动增长。② Evidence 论据：Q4营收681亿美元（同比+73%），净利润430亿美元（同比+94%）；数据中心业务收入623亿美元，占比超91%；Blackwell芯片全年出货达600万颗。③ Implication 启示：英伟达的业绩印证了全球AI基础设施投资的火热，其产品线（特别是Blackwell）和下一代Rubin平台的规划，将继续巩固其在AI算力市场的领导地位。

营收、利润均大幅超预期，数据中心业务是绝对增长引擎。 Blackwell芯片产能顺利爬坡并大量出货，下一代Rubin平台已规划。

对投资者是重要的市场风向标；对科技公司意味着AI算力供应链的核心供应商持续强势。


再来谈谈Sparse Attention

Summary: 从数学本质出发，证明了亚二次方注意力机制无法实现‘渐近精确’，并揭示了注意力机制与最优传输理论的深层联系。

文章探讨了标准缩放点积注意力（SDPA）机制在数学上等价于一个特定形式的熵优化输运（EOT）问题的精确解。同时，作者论证了任何亚二次方复杂度的注意力机制都无法在所有输入上实现渐近精确。

标准自注意力（SDPA）被揭示为特定EOT问题的精确解。 通过“大海捞针”构造，论证了亚二次方注意力机制无法实现渐近精确。


谈谈基于ScaleUP的存储扩展和三网融合

Summary: 探讨AI推理元年基础设施的演进，提出‘三网融合’是降低推理成本、重构服务器架构的核心路径。

文章讨论了AI推理基础设施中ScaleUP、ScaleOut和FrontEnd三网融合的必要性与挑战，并指出GPU应成为数据中心的核心，重构服务器架构以扩展内存、存储和IO。

提出伴随Agent部署，2026年将成为推理基础设施元年，三网融合是关键。 分析了CXL方案的“主机税”限制和NVLink生态的封闭性问题。


为什么有些人看起来毫不费力却成就很大？｜MindCode周报No.58

Summary: 提出成事的三要素：纪律（战略定位）、频率（社交共振）、心率（弹性压力管理）。

文章提出了成事的三个核心要素：纪律、频率和心率，强调通过简明的纪律、稳定的频率和温和灵活的心率状态来最大化个人成就。

纪律是战略的制定与执行，频率的价值在于维持输出和引发共振。 心率状态应有弹性，具备温和基线、灵活响应和快速回弹的特征。


2026，一篇不错的高效Agents技术全面综述

Summary: 多校联合发布的 Agent 综述，系统拆解了提升智能体效率的记忆、工具学习与规划三大战略方向。

文章介绍了一篇由多所高校联合发表的关于高效智能体（Agents）的综述，指出高效智能体的核心在于优化记忆、工具使用和规划模块，以在最大化任务成功率的同时最小化资源消耗。

定义了高效智能体：非更小模型，而是优化记忆、工具、规划模块以平衡成功率和资源消耗的系统。

系统梳理了高效智能体的三大战略方向：高效记忆、高效工具学习和高效规划，并列举了各类代表性方法。


微信的“小而美”，装不下腾讯的大模型

Summary: 深度剖析腾讯AI战略的路径依赖，指出其过度依赖微信‘收拾残局’的模式在AI时代正成为枷锁。

文章分析了腾讯在AI时代的战略困境，指出其过度依赖微信的“救场”模式，导致在AI布局上行动迟缓，与字节、阿里的激进投入形成对比。

腾讯的创新轨迹呈现“各BU赛马失败，微信下场收拾残局”的模式。

与字节的“暴力美学”投入和阿里的“开源+云服务”豪赌相比，腾讯的AI战略显得犹豫和被动。


ICML取号破3万！DeepMind同款写作Skill开源，零幻觉拯救截稿焦虑

Summary: 针对科研写作‘幻觉’痛点，介绍了一款通过5步验证流实现参考文献‘零幻觉’的开源工具。

文章介绍了一个名为AI-research-SKILLs的开源项目，该项目通过严格的验证流程和Claude Skill，旨在解决AI辅助学术写作中的“幻觉”问题，帮助生成符合顶会标准的论文。

项目包含顶会模板，并将学者写作逻辑转化为可执行的Claude Skill。
通过五步验证流（检索、双源验证、获取、核对、写入）实现“零幻觉”引用。


对话拓竹陶冶：我们一群工程师，一起造个朴素的硬核公司

Summary: 通过拓竹创始人的深度访谈，拆解了工程师文化如何转化为精确的商业执行力，并重新定义了硬件创业的准入标准。

文章讲述了拓竹科技如何通过硬核工程创新，将难用的消费级3D打印机变得易用，从而引爆市场，成为行业第一的创业故事。

拓竹通过加装传感器和自研软硬件，实现了3D打印全流程自动化。 公司由工程师文化驱动，追求极客精神和解决用户需求，而非低价或抄袭。


告别上帝视角！MVGGT提出3D分割新范式，仅凭几张图精准锁定3D目标

Summary: 介绍了一种名为MVGGT的新架构，解决具身智能在稀疏视角下的3D指代分割难题。

文章介绍了一种名为MVGGT的新方法，用于解决在稀疏多视角RGB图像条件下进行3D指代分割的难题，无需依赖完整的稠密点云。

定义了更贴近现实应用的多视图3D指代分割（MV-3DRES）任务。 提出双分支Transformer架构，实现几何与语言信息的早期融合。


对话优必选周剑：为了造出真正的人形机器人，我愿意赌上一切

Summary: 优必选周剑对人形机器人行业的反思，批判‘预编程’的炫技行为，强调All-in底层技术的必要性。

文章通过对话展现了优必选创始人周剑对人形机器人行业的反思及其All in的创业历程，强调打造真正具备“大脑”的人形机器人的艰难与坚持。

周剑批评行业存在大量“人形机器”（预编程遥控）而非“人形机器人”。 优必选坚持全栈技术研发，Walker机器人研发近10年，投入巨大。


氛围编程将死！谷歌总监警告：只会写Prompt的程序员，2026年将被淘汰

Summary: 谷歌专家警告「氛围编程」（Vibe Coding）的局限性，强调在 AI 时代人类工程师的专业判断和质量把控是处理剩下的 30% 核心难题的关键。

谷歌工程负责人警告，依赖感觉和提示而不进行严格测试与审查的“氛围编程”将难以为继，AI辅助编程的下半场需要人类专家的深度参与以保证质量。

指出AI能解决项目70%的问题，但剩下30%的关键质量保证仍需人类专家。 调查显示开发者对AI准确性的信任度在下降，因AI生成的代码可能引入隐蔽问题。


追问weekly | 过去一周，脑科学领域有哪些新发现？

Summary: 脑科学与 AI 交叉领域的周报，汇集了从神经元运算到大模型意识证伪等前沿研究摘要。

文章汇总了过去一周脑科学领域的新发现，涵盖神经科学、认知科学、疾病与健康、AI驱动科学、大模型技术以及意识与脑机接口等多个子领域。

内容覆盖面广，从基础神经机制（如钙离子尖峰导航）到应用技术（如AI预测疾病风险、新型脑机接口）均有涉及。

信息呈现为分类列表，便于读者快速浏览各领域最新进展。


7×24h「全职AI员工」爆火硅谷！退休码农让Mac mini一夜卖爆

Summary: 开源项目 Clawdbot 通过本地 Mac mini 运行，实现了具备高权限、长记忆和多应用集成的 7x24h 个人 AI 智能体。

文章介绍了一款名为Clawdbot的开源个人AI助手项目，它能在本地Mac mini上7x24小时运行，拥有完整系统权限和长期记忆，重塑了个人AI助手的定义。

Clawdbot作为本地AI智能体和网关，可通过聊天应用交互，并拥有系统权限。 解决了大模型的记忆力痛点，能记住长期对话细节并主动执行任务。


3D领域的NanoBanana也来了，万物皆可用嘴操控。

Summary: 3D 编辑工具 Rodin Gen-2 的产品测评，主打通过自然语言实现 3D 模型的局部编辑与二创。

文章介绍了名为hyper3D的AI工具及其Rodin Gen-2功能，该工具允许用户通过自然语言提示直接编辑任意上传的3D模型，实现了“用嘴改模型”。

核心功能是支持对任意第三方3D模型（如obj, fbx格式）进行基于自然语言的局部编辑（添加、移除、修改）。

作者强调了此功能对于将3D模型视为可复用“资产”而非单纯图像的价值，因为它能保留模型的拓扑、UV等底层属性。


Claude Code杀进VSCode，我可能要退掉Cursor会员了。

Summary: 介绍 Claude Code 的 VS Code 插件版功能，强调了从终端命令行到 IDE 集成的交互转变。

文章宣布Anthropic推出了Claude Code的VS Code插件，作者认为其深度集成和可控性可能使其成为Cursor等现有AI编程工具的替代品。

Claude Code插件深度集成于VS Code，支持引用文件、代码行、终端输出，并具备模糊匹配功能。

插件提供了人工校验修改（accept/reject）的能力，并集成了Git、MCP（模型上下文协议）等功能，增强了可控性。


1. 语言只是人类发明的符号系统，现实世界天上没有文字，遵循的是物理法则。/ Fei-Fei Li 2. 大语言模型是极其狭窄的研究领域，真正的智能体必须预测行为后果才能规划。/ Yann LeCun 3. 视觉逼真度和物理理解力毫无关联，最逼真的 Sora 也无法通过物理智商测试。/ Google DeepMind 4. 知识蒸馏的学生模型恢复了教师 78% 的泛化能力，却只继承了 2% 的记忆。/ Lucas Beyer 5. AGI 不应沦为营销术语，它必须像爱因斯坦提出新理论、毕加索开创新流派那样真正创新。/ Demis Hassabis 6. 我们对体内肝脏的智能都无法沟通，谈何理解真正的外星智慧。/ Michael Levin 7. 编程一直是痛苦的必经之路，我很庆幸这个时代结束了，计算机早该这样工作。/ roon 8. 软件开发的目的从来不是写代码，代码只是通向更高抽象的工具，没人怀念 Fortran。/ TDM 9. 自然语言成为软件的根本接口，或意味着 GUI 时代的终结。/ Cristóbal Valenzuela 10. 软件工程不再是工匠手艺，而是系统思考与自动化编排，评估程序员应看他能否提出正确问题。/ signüll 11. 当 AI 能通过面试时，焦点应转向工程师能否提出正确问题并整合答案。/ signüll 12. 系统性低估 AI 编程能力比盲目乐观更有害，那是自负引发的认知偏差。/ Hamel Husain 13. 低自负与高能力的结合是招聘关键，成功不再靠单篇论文，而是坚持完成最后一公里的人。/ Shane Gu

Summary: AI领域多位大牛（李飞飞、LeCun等）的观点金句集锦。

这是一系列来自AI领域专家和从业者的观点摘要，涵盖了对语言模型局限性、AGI定义、AI编程影响以及所需人才特质的思考。

多位专家指出当前大模型在物理理解、规划能力和真正创新上的局限。 关于AI编程，观点认为焦点应从写代码转向提出正确问题和系统思考。


AAAI 2026 | 把时间序列画成图？VLM4TS用视觉语言模型破解时序检测难题

Summary: VLM4TS框架将时序检测解耦为视觉初筛与语义验证，破解了VLM在时序任务中的效率与精度困境。

论文提出VLM4TS框架，利用视觉语言模型进行零样本时间序列异常检测。该方法将检测任务解耦为视觉初筛和语义验证两个阶段，以解决精度与效率的困境。

将时间序列绘制成图，利用VLM进行跨模态理解，检测上下文中的语义异常。

提出两阶段方法：先用轻量级视觉编码器(ViT4TS)高效初筛定位，再用完整VLM进行全局语义验证。


GitHub热榜Top 3！UltraRAG 3.0开源：拒绝盲盒，让推理逻辑像素级可视

Summary: 开源工具UltraRAG 3.0通过可视化Pipeline和白盒化推理解决RAG调试黑盒痛点。

UltraRAG 3.0是一个开源RAG框架，旨在通过可视化Pipeline构建器和白盒化推理过程，降低复杂RAG系统的开发与调试门槛。

提供可视化与代码实时同步的Pipeline构建器，支持复杂逻辑（如循环、分支）的直观编排。

通过“Show Thinking”面板对RAG推理全链路进行像素级可视化，使中间状态和决策过程透明化。


他用100年前的哲学，颠覆了整个神经科学：时间，根本不在大脑里 | 万字追问

Summary: 通过神经科学与柏格森哲学的交叉，提出时间感知是大脑与环境互动的动态过程而非内在时钟。

神经科学家大卫·罗比基于哲学思想和动物实验提出，时间感知并非源于大脑内部的时钟，而是产生于生物体与外部世界的互动和行为之中。

挑战了大脑内部存在“计时器”的传统观点，认为时间感知是动态交互的产物。 将法国哲学家亨利·柏格森关于“绵延”的思想引入神经科学，探讨时间体验的本质。


科学家造出细胞里的“时间机器”，可连续记录脑细胞基因活动21天

Summary: 密歇根大学开发出 CytoTape 技术，通过基因编码的柔性蛋白质“磁带”在细胞内连续记录长达数周的基因活动，解决了活体成像中精度与规模的矛盾。

美国密歇根大学团队开发出名为“细胞磁带（CytoTape）”的新工具，这是一种基因编码的柔性蛋白质“磁带”，能在活细胞内连续、大规模、长时程地记录基因调控动态。

该工具能在单个活细胞内同时记录5种不同的基因调控活动，并在小鼠活体神经细胞中持续记录长达21天。

记录的信息可通过传统显微镜读取，允许在固定后的细胞和组织中规模化回溯过去的细胞活动历史。


学会影视飓风和杰伦的AI视频工作流后，我做了条新片子(附：他们没说的六个更新)

Summary: 解析专业AI视频工具Tapnow的新功能及其在实际工作流中的应用。理论结合实践。

文章分享了作者学习并应用专业AI视频工具Tapnow更新功能（如多角度控制器、专业摄像机库）制作视频的经验与工作流。

介绍了Tapnow新增的Multi Angle多角度控制器，允许通过拖拽原图直接调整生成视角。

介绍了Lens Combo专业摄像机库功能，内置多种相机、镜头和滤镜参数以提升画面质感。


在机器人眼中，玻璃并不存在

Summary: 文章通过实测深度相机对透明/反光物体的探测盲点，引出 AI 补全深度图的技术方案 LingBot-Depth 并介绍其开源。

机器人视觉系统长期存在无法准确识别透明或反光物体的问题，而开源项目LingBot-Depth通过AI模型补全缺失的深度信息，为解决此问题提供了新思路。

项目采用类似BERT的思路，将深度相机“测不准”的区域作为训练材料，让AI学习理解并补全透明、反光物体的形状。

应用该模型后，机器人能稳定抓取透明玻璃杯、反光不锈钢杯等传统上难以识别的物体。


深度｜印奇与阶跃的全景：一支战队，一条窄路，一个物理世界

Summary: 通过融资背景和“1+3”战队分析，揭示阶跃星辰在“AI+终端”路径上的战略卡位。

阶跃星辰完成超50亿人民币B+轮融资，刷新行业记录，并宣布由AI 1.0时代实战派印奇出任董事长。

融资额超过同期智谱AI与MiniMax的IPO募资额，资方包括华勤技术、国寿、启明创投和腾讯，构成多元且具产业协同。

公司组建了以印奇为战略舵手，姜大昕、张祥雨、朱亦博为核心技术产品的“1+3黄金战队”，旨在打造穿越周期的完整能力矩阵。


美联储杀人，AI埋尸？牛津曝光L型死局：10亿打工人再无归路

Summary: 牛津大学研究指出，2022年科技大裁员主因是美联储加息导致的宏观周期变动，而非 AI 取代劳动力，AI 在此过程中充当了叙事替罪羊。

牛津大学研究指出，2022年全球科技大裁员的主要驱动因素是宏观经济周期（如美联储加息导致风投萎缩），而非当时尚未发布的ChatGPT等AI技术。

数据显示，计算机、金融等高AI暴露率职业的失业风险在2022年上半年（ChatGPT发布前）已开始显著上升，与纳斯达克指数走势高度重合。

裁员呈现行业无差别性，与岗位是否容易被AI替代无关，而与行业资金充裕度直接相关。


北大AI研究颠覆认知：我们看到的不是真实，而是被语言润色过的现实

Summary: 北大研究通过AI与脑科学结合，证实语言系统实时调制视觉感知，为“白盒化”AI提供新思路。平衡了科学严谨性与前瞻性。

一项结合AI模型与脑损伤患者数据的研究表明，人类的视觉感知并非被动接收，而是受到语言系统的实时调制和“润色”。

通过脑成像、脑损伤患者研究和AI模型交叉验证，提供了语言影响视觉感知的实证证据。

指出语言通过“贴标签”和“编织关系网”两种方式参与并塑造视觉加工过程。


Z Product｜解析Fal.ai爆炸式增长，为什么说“GPU穷人”正在赢得AI的未来？

Summary: 解析了Fal.ai通过极致软件优化在GPU推理市场实现差异化竞争的逻辑，提出了“工作流引擎”是算力商升维的关键。

Fal.ai通过提供数量级领先的推理速度和成本效益，为“GPU穷人”开发者开辟市场，并致力于成为连接所有生成式AI能力的工作流引擎。

其自研推理引擎将扩散模型推理速度最高提升10倍，实现惊人的商业增长（年化收入run rate从200万美元跃升至约9500万美元）。

通过专注优化开发者体验和快速迭代，在云巨头的竞争下建立了至少12-18个月的技术领先窗口。


速递｜OpenAI广告业务初探，CPM定价60美元，高于通常低于20美的元Meta

Summary: OpenAI 广告业务定价极高但数据透明度不足，反映了其早期商业化与成熟平台（Meta/Google）的差距。

OpenAI在ChatGPT中测试广告业务，初期定价高达每千次展示60美元，远高于Meta，但其广告技术尚处初级阶段，缺乏效果追踪等关键功能。

广告定价与NFL等优质电视广告位持平，利用了ChatGPT庞大的用户基数和开放式搜索揭示的用户兴趣。

目前仅提供类似电视广告的高层级数据（如展示次数），缺乏谷歌、Meta提供的精准用户画像和转化追踪功能。


Clawdbot 爆火的 4 个原因

Summary: 拆解开源项目 Clawdbot 受到极客欢迎的四个原因：多端接入、本地化、长记忆和主动式交互。

开源项目Clawdbot因其独特的个人AI助手范式而爆火，它结合了即时通讯集成、本地文件操作、长记忆工程和主动式交互能力。

可直接集成到WhatsApp、Telegram等主流IM工具中，使用体验如同与朋友聊天。

通过将对话记录在本地Markdown文件中实现长记忆，并能基于预设规则主动与用户交互。


OpenAI不Open！7年功勋老将投奔宿敌，实验室沦为API代工厂

Summary: OpenAI核心人才流失预示着公司从AGI科研理想主义转向季度KPI驱动的商业API工厂，Scaling Laws的失效迫使路径转型。

文章报道OpenAI研究副总裁Jerry Tworek离职，并评论称这反映了OpenAI因商业压力正从硬核AGI研究转向保守的API服务提供商。

将Tworek定位为OpenAI推理技术（如o1/o3模型）的核心人物，他的离职可能影响公司在该路线的进展。

指出在Scaling Laws收益递减后，追求高成本、高延迟的深度推理研究与公司短期盈利目标存在冲突。


中年熬夜后为何难恢复？原来是线粒体自噬罢工了

Summary: 综述线粒体自噬机制及其与衰老、各类慢性病的因果关系。

一篇综述文章指出，线粒体自噬（清除受损线粒体）是维持细胞健康、对抗衰老的关键，其功能失调与多种衰老相关疾病密切相关。

详细阐述了PINK1/Parkin等经典线粒体自噬通路的工作机制。 系统分析了线粒体自噬失调在神经退行性疾病、心血管疾病和代谢疾病中的关键作用。


科学界爆发AI认知污染！1年狂投50篇论文，ICLR投稿20%AI生成

Summary: AI生成的“幽灵论文”和虚假引用正在系统性污染科学文献库，论文工厂已实现工业化造假。

文章揭示了AI生成内容（如虚构的“幽灵引用”和论文模板）正大规模污染学术出版界，对科学知识体系的真实性构成威胁。

列举了AI捏造不存在论文引用（幽灵引用）的案例，显示问题已蔓延至严肃期刊。

揭露了“论文工厂”利用AI模板进行工业化造假的产业链，尤其在癌症研究等领域危害巨大。


告别CLIP！DeepSeek-OCR-2开源：首创视觉因果流，用LLM重构视觉编码

Summary: DeepSeek-OCR-2 技术拆解：首创视觉因果流，通过弃用 CLIP 并利用 LLM 原生编码解决文档解析中的拓扑顺序问题。

DeepSeek开源DeepSeek-OCR-2，提出视觉因果流范式，用LLM替代CLIP作为视觉编码器，旨在解决文档解析中因光栅扫描导致的语义与序列错配问题。

首创视觉因果流，将2D图像理解重构为阅读逻辑推理与任务逻辑推理两阶段过程。

采用DeepEncoder V2架构，引入可学习查询与因果注意力机制，实现视觉Token的动态语义重排。


Agent 真正的护城河，正在从工具转向记忆资产

Summary: 深入探讨了 AI Agent 竞争重心从工具调用转向“独立记忆系统（Memory Layer）”的必然性及工程挑战。

文章认为AI Agent的竞争护城河正从工具能力转向记忆系统，独立的、工程化的记忆层是解决当前Agent连续性问题的关键。

指出单纯依赖长上下文或RAG无法解决真实业务中持续增长、需要版本管理的记忆问题。

强调需要一套独立的Memory层来管理用户画像、跨对话记忆，以实现更主动、更个性化的Agent。


AI Agent 是长期运行的“风险系统”，如果你还只在防 Prompt Injection，说明已经落后一代了

Summary: 提出了针对 AI Agent 的“历史投毒”和“指令检测”防御范式，超越了简单的 Prompt 注入防御。

CyberArk 提出一种分层防御流水线，通过“指令检测”与“历史感知校验”来保护 AI Agent，防范恶意输入和上下文历史投毒攻击。

将进入 Agent 上下文的所有外部文本（包括 API 响应）都视为不可信数据。

使用基于 LLM 的“指令检测器”识别文本中的指令意图，并引入“蜜罐动作”作为安全陷阱来诱捕恶意行为。

通过“历史感知校验”防止在多轮交互中零散恶意指令片段累积拼接成完整攻击指令。


AAAI 2026 | 告别Attention！北大清华首创波动方程建模，视觉速度精度双超越

Summary: 北大清华推出的 WaveFormer 架构，利用波动方程代替 Attention 实现 O(N log N) 复杂度的全局特征建模。

北大清华团队提出WaveFormer，首次将波动方程作为视觉主干网络的核心全局建模机制，以替代注意力机制，实现全局交互与高频细节保留。

将特征图视为遵循欠阻尼波动方程演化的空间信号，实现频率-时间解耦。

提出WPO算子，在频域进行全局语义传播，计算复杂度为O(N log N)，低于注意力机制。


测试时Scaling或是最大错觉，Google：R1/O1强推理另有原因

Summary: 解读Google最新研究，指出推理模型的提升源于“思想社会”的隐式多智能体互动，而非单纯的计算时间增加。

Google 研究认为，o1、R1 等模型的强推理能力提升，主要源于模型内部自发形成了类似多智能体辩论的“思想社会”机制，而非单纯延长计算时间。

通过稀疏自编码器（SAE）干预，发现增强“对话感”特征能显著提升推理任务准确率。

对思维链的分析显示，推理模型比同尺寸指令模型表现出更高的问答、冲突与和解等“社会性”行为频率。

仅奖励最终答案正确的强化学习，也能让模型自发产生对话行为，并提升性能。


被誉为大统一的预测编码，为什么是错的？

Summary: 文章深度对比了预测编码（PC）理论与偏向竞争理论（BELIEF），挑战了大脑仅作为“误差削减机器”的传统大统一框架。

文章基于新神经生理学证据，质疑预测编码理论作为大脑统一解释框架的正确性，并介绍了与之竞争的偏向竞争理论。

指出新证据与预测编码理论的核心原理（通过反馈连接传递预测以削减误差）不符。

介绍偏向竞争理论，认为感知是视觉表征间激烈竞争的结果，并提及大脑可能采用动态的“模型集合”策略。


我收集了 12 条技术社区疯传的 Claude Prompt，如今这篇帖子火遍全网

Summary: 整理了 12 条侧重于批判性思维、逻辑拆解和压力测试的高阶 Claude 提示词技巧。

一篇汇总了 12 条“被反复验证有效”的 Claude Prompt 的帖子在技术社区走红，这些提示词的核心是引导模型进行质疑、拆解和反思，而非直接产出结果。

提示词清单聚焦于批判性思维任务，如“矛盾查找器”、“审阅者 #2”、“倒着解释”、“假设压力测试”等。

这些提示旨在将研究、审稿等高级认知工作委托给 AI，提升分析和思考深度。

帖子传播性很强，尽管“60秒完成10小时工作”的说法有夸张成分。


Claude Code 浏览器自动化方案，怎么选？

Summary: 对比了Claude Code环境下三大浏览器自动化方案的优劣，并给出了明确的选择建议与场景说明。

文章对比了 Claude Code 中三个主流的浏览器自动化方案（Agent Browser, DevTools MCP, Playwright MCP），并给出了根据场景选择的建议。

Agent Browser 最轻量、省 Token，适合日常快速浏览、截图、填表等简单操作。

Playwright MCP 最专业、稳定，适合测试验证、复杂流程自动化等场景。

DevTools MCP 最适合调试排错、性能分析和网络请求抓取，功能最全能。


曾在一线手搓材料，如今他要为每家企业配一位AI CTO | 专访律动造物谢童

Summary: 通过 MiST 框架量化科学大模型的“潜在可解性”，将 RL 训练从经验主义转向可预测的工程路径。

律动造物创始人谢童团队与EPFL合作，提出了MiST（中段科学预训练）框架，旨在解决通用大模型在化学、材料科学等硬核科学领域推理不稳定、输出不准确的问题。该框架通过量化评估模型的“潜在可解性”，为后续强化学习提供可靠基础，使科学推理模型的训练走向工程化路径。

MiST框架在强化学习前引入内生诊断指标（SCS化学语法得分与CCS化学能力得分），量化模型的“潜在可解性”。

经MiST和强化学习训练的CheMiST模型，在有机反应命名、无机材料生成等任务上准确率获得数倍提升。


深度｜蚂蚁灵波上桌，不止“性能超越Pi 0.5”，更是具身智能新分工时代

Summary: 介绍了具身大模型 LingBot-VLA 及其开源后训练工具链，探讨具身智能的“智能层”分工。

蚂蚁灵波开源其具身大模型 LingBot-VLA 及全链路工具链，旨在为行业提供一个高性能、可泛化的智能基座，以解决机器人领域算法孤岛和全栈自研成本高的问题。

在真实世界操作基准测试中，LingBot-VLA 的性能超越对标模型 Pi0.5。

模型与高精度空间感知模型 LingBot-Depth 协同，增强了机器人对3D空间的理解和精细操作能力。

灵波科技定位为智能层赋能者，不下场造硬件，希望通过开源基座推动产业规模化。


告别 AI 土味审美！Kimi K2.5 实测：扔个视频复刻 iOS 级丝滑动效

Summary: Kimi K2.5 视觉多模态能力的实测案例，展示了如何通过视频参考直接复刻 iOS 级别的 UI 动效代码。

文章实测Kimi K2.5模型，重点展示其通过视频多模态识别精准复刻复杂前端交互动效的能力，并认为其前端审美有显著提升。

K2.5支持视频多模态输入，能根据交互视频准确还原丝滑的动效与视觉细节。

通过截图标记反馈可快速迭代修正生成的前端代码，设计还原度高。


告别RAG相似匹配！百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器

Summary: 介绍百度Agentic-R框架，通过双视角打分解决多轮搜索中的检索偏差问题。

百度等提出 Agentic-R，一种为多轮智能搜索（Agentic Search）重塑的检索器训练框架，通过同时优化局部相关性和全局答案正确性，提升多跳推理的准确率。

传统 RAG 的相似度检索在多跳推理中易被高相似但误导性的段落带偏。

Agentic-R 训练时同时考虑段落对当前查询的直接相关性，以及它能否引导智能体最终得出正确答案。

通过“检索器-智能体”协同迭代的飞轮，仅两轮训练就能显著提升多个数据集的性能，并减少搜索轮数。


Qwen3满血版上线，第一件事就是把搜索按钮干掉了。

Summary: 分析 Qwen3-max 满血版通过“自适应工具调用”取消搜索按钮背后的 Agent 演进逻辑。

Qwen3-max-thinking 模型删除了手动搜索按钮，引入了“自适应工具调用”能力，由模型自主判断何时调用搜索、代码解释器等工具，提升了任务处理的流畅性和准确性。

模型能自主决定何时进行联网搜索（如查询实时信息），何时直接推理或计算（如写代码、做算术）。

思考过程在界面上呈现为结构化的步骤，类似 Agent 的 TODO 列表，清晰可读。

在需要精确计算的任务（如数字母）中，会主动调用代码解释器来保证结果正确。


K2.5，是 Kimi 的一个分水岭

Summary: 从技术质感与多模态能力的维度，评析了 Kimi K2.5 发布后的品牌回归与技术对标。

作者认为 Kimi K2.5 是月之暗面的一个分水岭，标志着其在国产旗舰模型中率先实现了原生多模态能力，并回归了其早期注重技术和开发者体验的“天才少年”质感。

K2.5 是原生多模态模型，视觉与文本能力同步提升，支持从视频输入生成代码等任务。

公司官网与 GitHub 发布页合二为一，采用极简技术派美学，受到开发者欢迎。

作者主观上认为此次发布找回了 Kimi 早期有品位、有技术的品牌形象。


Vidu悄悄上线万物可参考视频模型，电影里的特效/材质/动作...都是我的了

Summary: Vidu Q2 参考生 Pro 模型的功能评测，重点介绍多素材融合、材质迁移和动作克隆能力。

文章介绍Vidu Q2参考生Pro视频模型，强调其“万物皆可参考”的能力，可复刻视频中的特效、材质、动作等元素，并进行视频编辑。

支持上传多张图片和多个视频作为参考，可复合迁移动作、表情、材质等多种元素。 具备视频编辑能力，如改变背景、替换主体、修改风格等。


什么？心识宇宙（Mindverse）收购了马卡龙（Macaron AI）？不会吧！

Summary: 作者通过对心识宇宙（Mindverse）融资新闻的疑点分析，推测其可能收购了Macaron AI，并探讨了个人AI Agent的技术逻辑。

作者对一则融资新闻表示困惑，该新闻将“马卡龙（Macaron AI）”表述为“心识宇宙（Mindverse）”旗下产品，作者推测可能存在收购情况。

指出心识宇宙（Mindverse）的知名产品是“second me”，而“马卡龙（Macaron）”是另一个独立的Personal AI Agent产品。

基于新闻内容与已知信息的矛盾，提出心识宇宙可能收购了马卡龙团队的猜测。


何止是“看图写代码”，Kimi K2.5甚至可以“看视频写代码”！

Summary: 测试Kimi Code的“看视频写代码”能力，并提供了初步的安装和使用教程。

Kimi K2.5 及 Kimi Code 实现了“看视频写代码”等原生多模态编程能力，在部分场景下领先于海外同类产品，但复杂项目编程能力仍有差距。

Kimi Code 支持直接上传视频文件（100M以内），并理解视频内容来生成代码，而 Claude Code 和 Codex 目前需要通过截图曲线救国。

Kimi Code 是开源项目，基于 Python 从零构建，方便开发者魔改。

作者认为在小型简单项目上差距不明显，但在复杂项目中，其编程智能水平仍与海外顶级模型有差距。


从Pi0.5，再到LingBot-VLA：一条具身智能的路正在成型

Summary: 蚂蚁灵波开源 LingBot-VLA 具身智能大模型，旨在通过开源全链路工具打破机器人场景碎片的瓶颈。

蚂蚁灵波开源了其具身智能通用大模型LingBot-VLA，旨在通过一个通用的视觉-语言-动作（VLA）基础模型，解决机器人领域因场景切换而需重复训练、导致发展碎片化的问题。此举被视为在Physical Intelligence开源Pi0.5模型后，对“VLA+开源”路线的进一步验证和推进。

LingBot-VLA基于2万小时真实机器人数据训练，覆盖9种双臂配置，并完整开源了代码、权重及工具链。

文章指出，行业正从针对单一场景的碎片化开发，转向基于开源VLA基础模型进行快速适配的通用化路径，以加速具身智能落地。


追问daily | 为何AI无法毁灭人类？奥特曼承认ChatGPT“走偏”了；意识即记忆：感知是对过去的模拟

Summary: 一份关于脑科学前沿研究（如髓鞘修复、细胞衰老）与AI行业动态的每日资讯合集。

该文章为资讯摘要，涵盖脑科学动态与AI行业动态。脑科学部分包括大脑自我修复新机制等研究；AI部分包括奥特曼评论ChatGPT、Kimi开源等消息。

脑科学：Science发文揭示少突胶质细胞前体细胞持续尝试分化，为大脑提供时刻的修复潜能。

AI行业：奥特曼承认ChatGPT发展“走偏”，未来将回归通用；Kimi K2.5模型宣布开源。


速递｜红点领投4200万，节点式设计工具Flora对标Figma、Krea抢占AI设计风口

Summary: 节点式 AI 设计工具 Flora 获融资，探讨生成式计算下创意界面的重构逻辑。

AI 设计工具 Flora 获得 4200 万美元 A 轮融资，它采用节点式界面连接不同 AI 模型，帮助设计师进行快速迭代和创意探索，顺应了 AI 优先的设计工作流变革。

Flora 允许用户通过图像、文本或视频输入来生成和迭代媒体资产，节点图记录了可追溯的创作流程。

CEO 认为生成式 AI 需要全新的创意界面，Flora 旨在重新设计整个创意工作流，而非精确控制单个像素。

该领域备受关注，此前已有 Figma 收购 Weavy、Krea 获得大额融资等案例。


速递｜高通800万美元投资AI合同审阅平台SpotDraft，可完全离线处理数据，半年内估值翻倍

Summary: 高通投资 SpotDraft 推动合同审阅 AI 走向端侧离线化，解决法律行业隐私痛点。

AI 合同审阅平台 SpotDraft 获得高通 800 万美元投资，其核心突破是开发了可完全在设备端离线处理敏感合同的 VerifAI 技术，以满足法律等受监管行业对数据隐私的极致要求。

VerifAI 可在搭载 Snapdragon X Elite 芯片的设备上离线运行合同审阅、风险评估和修订，文档无需上传云端。

该技术针对法律、制药、国防等对数据隐私和驻留要求严格的行业，解决了使用云端 AI 处理敏感文件的顾虑。

设备端模型在性能上已接近云端模型，响应速度达到云端三分之一，估值在半年内翻倍。


保姆级Clawdbot教程来了，但我还是想劝大家悠着点。

Summary: 详细介绍了爆火的本地Agent工具Clawdbot（现名Moltbot）的背景、风险、优势及部署逻辑。

Clawdbot（已改名 Moltbot）是一个爆火的本地运行、权限极高的个人 AI 助理，因其强大的主动性和安全隐患引发关注，导致二手 Mac Mini 热销。

Clawdbot 是开源的本地 Agent，拥有系统高级权限和长期记忆，主动性极强，能处理文件、邮件等各类任务。

因其潜在风险（如误删文件、乱发消息），许多用户选择在新电脑或虚拟机/云服务上部署，推动了 Mac Mini 销量。

相比 Claude Code，它更侧重通用助理定位，并能接入 WhatsApp、Telegram、飞书等聊天软件作为交互入口。


内存一年疯涨170%，云账单里的“隐性成本”该算清了

Summary: 分析了 AI 时代内存成本飙升背景下，云服务器从固定规格向柔性算力演进的行业趋势。

由于内存价格疯涨及云服务器固定 CPU/内存配比导致的资源浪费，文章探讨了华为云 Flexus 实例代表的“柔性算力”方向，即按应用真实需求动态配置资源以减少成本。

2025年 DRAM 价格同比上涨超170%，推高了企业自建IDC和云上存储成本。

传统云服务器固定规格无法匹配多样化的业务负载，造成资源闲置和浪费，在内存涨价周期中问题加剧。

柔性算力技术打破 CPU 与内存的固定绑定，允许按需配置，从源头减少浪费，并需结合智能调度优化性能。


拒绝调包！纯NumPy手搓Ilya推荐的30篇论文，连反向传播都是手写的

Summary: 通过纯 NumPy 手写实现 Ilya 书单中的 30 篇论文，深度拆解深度学习底层逻辑，拒绝黑盒。

项目遵循四条铁律：纯NumPy、零外部数据依赖、可视化、交互式Notebook。

复现路径分为四个阶段，从基础概念到现代架构，涵盖LSTM、Transformer等关键模型。


谷歌新模型登顶Nature，人类基因密码被解码

Summary: AlphaGenome通过U-Net-Transformer架构实现1Mb序列下采样与多模态联合训练，刷新基因变异预测SOTA。

谷歌DeepMind开发的AlphaGenome模型在《自然》杂志发表，该AI模型能输入长达100万个碱基对的DNA序列，以单碱基分辨率同时预测多种基因调控功能。

在26个变异效应预测基准任务中，有25个达到或超越现有最强模型。

模型采用U-Net-Transformer混合架构，并通过集成蒸馏提升鲁棒性和推理速度。


今天，分享Clawdbot记忆系统最佳工程实践

Summary: Clawdbot 展示了基于本地 Markdown 的两层持久化记忆系统，区分了上下文与记忆的工程边界。

Clawdbot的持久记忆系统是其核心特色，通过本地Markdown文件实现24/7的上下文保留和无限记忆。

记忆系统分为两层：每日日志和长期记忆文件，存储在本地工作区。

代理通过专门的工具（memory_search, memory_get）访问记忆，写入则由标准文件编辑工具完成。


年度最勇投稿！手持300篇假引用名单踢馆，ACL审稿人敢拒这篇吗？

Summary: NAIST 团队通过审计 ACL 系列会议论文，揭露了生成式 AI 导致的‘幻觉引用’（HalluCitation）危机，EMNLP 2025 成为重灾区。

一篇名为《HalluCitation Matters》的投稿论文对过去两年ACL系列会议的17,000多篇论文进行学术审计，揪出近300篇包含虚假引用的论文，并在附录中实名列出。

论文定义并量化了由AI辅助写作工具引发的“幻觉引用”问题，即参考文献被彻底虚构。

审计数据显示，EMNLP 2025主会的幻觉论文比例高达2.60%，是Findings的三倍以上，表明现有审稿机制存在系统性失效。


破案实锤！Qwen用假信号也能拿高分？虚假的RLVR如何激活隐藏记忆回路？

Summary: 通过机制解释学拆解 Qwen 在虚假奖励下的表现，发现 RLVR 实际上激活了模型内部的‘记忆捷径’而非推理能力。

一项研究揭示了虚假的RLVR训练并非真正提升模型推理能力，而是通过激活模型内部的记忆捷径，使其更高效地检索训练集中的污染知识。

研究发现“困惑度悖论”：虚假RLVR训练中，模型对答案的困惑度下降，但对问题的困惑度上升，表明其牺牲了语言理解能力来记忆答案。

通过路径修补等技术，研究精准定位到第18-20层是驱动这种记忆检索的关键“功能锚点层”。


万字追问：当红的意识整合信息论，为何在他眼中只是一个漂亮的营销工具？

Summary: 认知科学家 Joscha Bach 对意识整合信息论（IIT）的深度批判，认为意识是基于模型生成的虚拟叙事，而非纯粹数学公理。

认知科学家约夏·巴赫与物理学家徐道辉讨论了意识的本质，巴赫认为所有意识体验本质上都是虚拟的建构，并批评整合信息理论更像是一个营销工具。

巴赫提出，区分“虚构的意识”与“真实的意识”在现象学层面近乎无解，因为所有意识体验都是大脑生成的模型。

巴赫指出整合信息理论的“公理”只是文字描述而非数学公理，其核心度量φ值更像是理论的推销工具。


实测 Prism：OpenAI 的论文写作工具，完全免费

Summary: OpenAI 论文写作工具 Prism 的深度测评，对比了 Overleaf 并警示了数据安全风险。

OpenAI 发布了免费的云端 LaTeX 写作工具 Prism，深度集成 GPT-5.2，旨在辅助科研写作。

Prism 具备项目级上下文理解、原地编辑、内置 arXiv 文献检索和图片转 LaTeX 公式等核心功能。

该工具完全免费，但用户内容默认可能被用于模型训练，存在数据隐私考量。


AI记忆革命爆发！Clawdbot如何像大脑般记住一切

Summary: 开源项目Clawdbot通过本地Markdown存储机制实现了长时记忆与任务执行，区别于大厂云端方案。

Clawdbot是一个开源的、可在本地运行的AI助手，其核心特点是具备持久的长时记忆系统，并能自主处理现实世界任务。

记忆系统独立于模型上下文，可无限增长且存储在本地，用户拥有完全控制权。 能集成到Discord等聊天平台，并管理邮件、安排日历等后台任务。


DeepMind & Anthropic：当 AGI 来临后｜Vital Views

Summary: DeepMind 与 Anthropic 掌舵者对 AGI 到来后社会变革的对谈：代码能力将是加速 AGI 循环闭合的核心驱动力。


燃尽三年重启十天，访谈 Clawdbot 创始人用 AI 搓出了 GitHub 最陡增长曲线

Summary: Clawdbot 创始人复盘如何利用 AI 编程实现爆发式增长，提出“Vibe-coding”与个人智能体的新趋势。

前 PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger 在经历三年倦怠期后，受 Claude Code 启发，仅用 10 天开发出 GitHub 爆款项目 Clawdbot（Moltbot）。

Peter Steinberger 认为 2026 年是“个人助手智能体年”，并自称点燃了这把火。

他通过亲身经历描述了从对 AI 编程上瘾到快速构建出 WhatsApp 个人助手原型的过程。


DeepMind团队独家揭秘AlphaGenome内幕：两年攻坚，让AI读懂基因组98%的非编码区

Summary: DeepMind开源AlphaGenome模型，通过1Mb长序列输入实现对基因组98%非编码区的功能精准预测。

DeepMind团队开发的AlphaGenome模型旨在解读占人类基因组98%的非编码区，能高效预测遗传变异对基因调控的功能影响。

模型能一次性输出基因表达、剪接、染色质开放性等多种功能特征。

在癌症研究和罕见病诊断等领域有广泛应用前景，例如已成功解析T细胞白血病的致病非编码突变。


Clawdbot火了，Anthropic急了，Claude Code连夜更新了Agent任务系统。

Summary: Claude Code 任务系统从线性 Todo 升级为持久化的 DAG 依赖图，解决了长上下文任务中断与多 Agent 协作的底层基建问题。

Claude Code 将原有的 TODO 系统升级为 Tasks 系统，实现了任务持久化、依赖图调度和多 Agent 协作。

任务状态现在存储在本地文件中，解决了因上下文丢失或会话切换导致任务进度丢失的问题。

新的任务系统采用有向无环图管理任务依赖关系，避免了任务执行的逻辑混乱，并支持多个 Agent 共享同一任务图进行协作。


实测 Kimi 新品：前端设计，追平 Gemini 3 Pro

Summary: 详细实测了 Kimi K2.5 的多模态视觉 Coding 能力与 Agent 集群模式，并对国产模型演进给出了清晰判断。

Kimi发布K2.5等多款新品，其中K2.5作为多模态混合推理模型，显著提升了视觉Coding和前端设计能力。

K2.5支持看图/视频生成或修改应用，其设计审美被认为追平了Gemini 3 Pro。

同时发布的Agent集群模式支持并行调度成百上千个子智能体协作完成任务。


蚂蚁深夜开源比肩Genie 3的世界模型，我也看到了具身智能的未来。

Summary: 蚂蚁灵波科技开源实时交互世界模型 LingBot-World，标志着从预渲染视频生成向实时演算模拟器的跨越。

蚂蚁集团旗下的灵波科技开源了可实时交互生成的世界模型 LingBot-World，其质量被认为可对标 Google Genie 3。

LingBot-World 能够根据用户的指令（如方向键或文本命令）实时生成并扩展视频世界，而非预渲染固定内容。

模型展示了强大的场景一致性和长时记忆能力，例如在10分钟的古建筑探索视频中，场景未发生崩溃。


Gemini 3 Pro的位置，Kimi K2.5也想坐坐？

Summary: Kimi K2.5 通过原生多模态训练实现‘审美涌现’，在视觉编程（Visual Coding）领域挑战 Gemini 3.0 的领先地位。

Kimi 发布的 K2.5 模型在视觉编程能力上取得显著进步，能够根据设计图或操作视频生成具有良好审美的网页代码。

K2.5 通过原生多模态训练，使其生成的网页在布局、色彩、留白等方面更符合设计美学，减少了“AI味”。

模型能够理解动态交互逻辑，支持从视频直接生成可用的网页代码。


新瓶旧酒or涅槃重生？操作系统的 AI 进化终将走向何方？

Summary: AI时代OS的进化正从“以芯片为中心”转向“系统级重构”，国内通过“以软补硬”和开源协同实现突围。

文章探讨了AI时代操作系统的进化方向，指出国内外技术路线存在差异：国外如英伟达进行系统级重构，而国内通过开源社区协同和软硬协同优化进行突围。

阿里云在龙蜥社区推动内核与基础组件统一，并通过Attention Forward Disaggregation等方案优化异构算力性能。

在“AI for OS”方向，国内外基本处于同一起跑线，国内拥有独特的场景优势。


对话鸣鸣很忙晏周：千亿零食王国的诞生、合并与远征

Summary: 鸣鸣很忙晏周首谈零食零售逻辑：极致效率与最大公约数生意的县城突围。

鸣鸣很忙（由零食很忙和赵一鸣零食合并而成）通过极致性价比和高效率，成长为中国最大的休闲零食零售公司。

公司采用直接从厂商进货的模式，降低价格（如可乐1.8元），商品库存周转仅需11天。

创始人晏周认为零食是跨越地域和阶层的“最大公约数”生意，只要有中国人的地方就能开店。


50个Agent分工干活，Kimi K2.5的Agent“军团”把我看呆了。。。

Summary: 展示 Kimi K2.5 的 Agent Swarm 场景，通过 50 个分身并行执行任务。

Kimi K2.5的多模态能力和Agent集群（Swarm）功能令人印象深刻，能根据视频复刻网站，并调度大量子智能体协作。

用户可通过上传设计图、视频或链接，让K2.5复刻网站，并支持在预览界面上进行可视化圈选修改。

Agent Swarm场景可让用户分出大量子智能体并行完成任务，如批量收集信息、出图等。


昇腾MindSpeed：分布式训练加速库的创新实践与突破

Summary: 华为昇腾MindSpeed通过分布式并行技术、算子优化及DeepSeek式的工程创新提升大模型训练效率。

华为昇腾MindSpeed是一个分布式训练加速库，通过在计算、通信和显存等多个维度进行优化，以提升大模型训练效率。

支持主流大模型和多模态模型的训练，并提供端到端的训练方案。

指出DeepSeek开创了通过可接受的精度损失来极大降低训练成本的工程创新范式。


Rebuttal还在手动查文献？Paper2Rebuttal一键生成有理有据的学术回复

Summary: RebuttalAgent 通过多智能体协作框架，将学术回复转化为以证据为中心的规划任务。

Paper2Rebuttal是一个多智能体框架，能自动为学术论文审稿意见生成有理有据的回复，包括检索文献和核实论据。

框架工作流分为三步：结构化解析审稿意见、混合证据构建（内外部检索）、战略规划与人机回环。

它生成带占位符的严谨回复模板和待办清单，旨在减少幻觉，提高回复的准确性和效率。


Hugging Face 发布 FineTranslations：一个万亿级的多语言平行文本数据集

Summary: Hugging Face发布万亿级多语言平行数据集FineTranslations，利用Gemma3翻译技术解决低资源语言翻译难题。

Hugging Face发布了名为FineTranslations的大规模多语言平行文本数据集，包含超过1万亿个Token，覆盖500多种语言。

数据集通过使用Gemma3 27B模型将FineWeb2中的非英语内容翻译成英语而创建，流程可复现。

旨在提升机器翻译质量，特别是资源较少语言的英译方向，同时生成的英语语料也可用于仅限英语的模型预训练。


周亚辉为什么把时间花在“写歌”上？| 实测Mureka V8

Summary: Mureka V8通过引入音乐思维链（CoT）机制，试图解决AI音乐结构松散和情感缺失的问题。

昆仑万维发布的AI音乐模型Mureka V8引入了音乐思维链机制，旨在让AI在生成前先理解歌曲的整体结构，以生成更完整、可用的音乐。

提供了“简易模式”和“自定义模式”两种生成方式，用户可用自然语言描述或输入歌词来创作。

官方演示曲目M:RA《MCE》已在音乐平台上线，展示了其生成完整流行歌曲的能力。


没有亏损也没有现金，猪周期底部的牧原急赴港股

Summary: 分析牧原股份在猪周期底部的债务缩表与经营现金流挑战。

牧原股份在猪周期底部赴港上市，其核心挑战在于用波动性的经营现金流应对固定的债务偿还压力。

牧原通过独特的育种体系和养殖效率，实现了低于行业平均的完全成本，领先行业。

公司正在用经营活动所得现金缩减债务，但行业周期性波动使得现金流管理成为持续考验。


1. 人人皆开发者的观点存在偏差，大量人群对构建技术产品兴趣不高。/ Mark Tenenholtz 2. 智能体编程带来的速度提升不仅体现在执行效率，更扩展了可开发领域。/ Andrej Karpathy 3. 我的编码方式已从 80% 手写转为 80% 由智能体生成，基本用英语驱动开发。/ Andrej Karpathy 4. 十倍工程师的产能差距可能加大，通才配备 LLM 后或超越专家。/ Andrej Karpathy 5. 到今年年底，凭借 100 至 1000 美元推理成本和一个好创意，个人能创建过去需多人一年的软件。/ Sam Altman 6. Clawdbot 理念虽好，但实际效果未达预期。/ Eric Hartford 7. AlphaGo 不到 24 小时掌握国际象棋，这种自我提升循环同样适用于编码和数学。/ Demis Hassabis 8. AI 反馈循环已经开始形成，未来几个月乃至几年将快速加速。/ Dario Amodei 9. 人类智能的核心在于处理开放世界的新颖情况，而非在有大量数据支持的标准任务上表现超人。/ Subbarao Kambhampati 10. AI 将优先替代理性且重复的动词性任务，需要信任和归责的岗位暂时保留优势。/ signüll 11. 24/7 数字员工极具吸引力，以至于用户往往忽略便利性和安全性之间的妥协。/ Sam Altman 12. 实现全自主人形机器人的复杂度约为 Robotaxi 的二十万倍。/ ARK Invest 13. 信念聚合使个体获得权力和地位，这源于整合群体认同，而非个体本身属性。/ signüll 14. 加州一城市的杏仁种植耗水量超过了人工智能行业的整体水资源消耗。/ Lucas Beyer

Summary: AI 领袖观点集锦：从智能体编程到推理成本降低带来的个人软件时代。

这是一系列关于AI行业现状与未来的观点摘要，涉及开发者生产力、AI替代、智能体效果及资源消耗等话题。

Andrej Karpathy称其80%的代码已由智能体生成，Sam Altman预测低成本个人开发将成为可能。

观点指出AI将优先替代重复性任务，而Clawdbot等项目的实际效果可能未达预期。


Chatbot-n8n-Skill：这应该是全网最全的电商竞品AI分析指南。

Summary: 一套将 AI 深度集成到跨境电商竞品分析的实战方法论，涵盖从 Prompt 到自动化工作流的演进。

文章分享了作者使用AI进行电商竞品分析的方法论演进，从Chatbot对话分析到n8n自动化工作流，再到Claude Code定制化Skills，将分析效率提升了数十倍。

作者将分析思路从AI-First转变为Skill-First，强调定制化工具的重要性。

提供了详细的亚马逊竞品分析提示词（V4.0），覆盖文案、视觉、评论等多个维度。


再来谈谈Sparse Attention

Summary: 从数学本质探讨 Attention 机制与最优传输理论的等价性，论证亚二次方注意力精度的不可能边界。

文章解读了一篇关于稀疏注意力（Sparse Attention）的博客，指出标准的缩放点积注意力在数学上等价于一个特定形式的熵优化输运问题的精确解，并探讨了亚二次方复杂度注意力机制存在的理论限制。

揭示了标准自注意力机制与熵优化输运问题之间的深刻数学联系。 通过“大海捞针”构造，论证了渐近精确的亚二次方注意力机制在理论上是不可能的。


字节、阿里、腾讯 AI 大战全记录：一场影响命运的战争

Summary: 晚点出品的深度特稿，全景式记录了字节、腾讯、阿里在 AI 领域的组织变革、人才流动及战略博弈。

文章分析了字节、阿里、腾讯在AI领域的竞争态势，指出腾讯相对谨慎落后，阿里押注全栈能力，字节则凭借综合能力和产品优势在国内领先。

腾讯混元大模型曾因过度追逐榜单导致数据污染，姚顺雨加入后试图扭转局面。

阿里提出“通云哥”三位一体战略，并计划大幅增加AI基建投入；字节的豆包已成为国内首个日活破亿的AI产品。


对话拓竹陶冶：我们一群工程师，一起造个朴素的硬核公司

Summary: 深度访谈拓竹创始人，解析其靠“硬核工程能力”在冷门 3D 打印赛道突围的底层商业逻辑。

文章报道了消费级3D打印机公司拓竹的创业故事，强调其通过硬核工程创新（如加入AI和传感器实现自动化）将小众产品做到易用，从而引爆市场。

拓竹由一群大疆工程师创立，以极客文化和精确执行为特点，产品发售头两年收入与规划误差极小。

通过重新设计硬件和软件，解决了传统3D打印机难用的问题，实现了打印过程的自动化。


比OpenAI更Manus，实测Kimi新上线多核Agent集群

Summary: 实测 Kimi K2.5 的多核 Agent 集群功能，探讨其在多任务并行协作上的潜力。

文章实测了Kimi新上线的多核Agent集群功能，认为其不同于OpenAI的深度研究或Manus的广度研究，而是能动态召唤分工明确的分身团队同时处理不同类型任务。

Kimi K2.5的Agent集群能稳定召唤100+个有不同人设和分工的subagent。

在信息搜集和创意生成（如海报设计）任务中展示了高效率和高良品率。


我做出了给长视频AI配乐的Claude Code Skills，Mureka V8新模型上大分

Summary: 基于 Claude Code Skills 和 Mureka V8 搭建的自动化视频配乐工作流实战。

作者分享了如何利用Claude Code Skills和Mureka V8模型，构建一个为长AI视频自动分析画面并生成匹配配乐的自动化工作流。

通过NotebookLM Skill整合音乐创作知识库，用Gemini分析视频画面生成音乐描述。

利用Mureka V8模型的MCP支持，将其打包成Skill，实现了从视频到配乐的端到端自动化。


学会影视飓风和杰伦的AI视频工作流后，我做了条新片子(附：他们没说的六个更新)

Summary: 解析影视飓风等专业团队使用的 AI 视频工具 Tapnow 的新功能及实战技巧。

作者通过学习影视飓风和杰伦的AI视频工作流，并利用Tapnow的新功能制作了新短片，总结了Tapnow更新的六个提升视频制作效率与质量的核心功能。

Multi Angle多角度控制器允许通过拖拽原图直接调整生成角度。
Lens Combo专业摄像机库内置多种相机和镜头参数，可一键提升画面质感。


3D领域的NanoBanana也来了，万物皆可用嘴操控。

Summary: Rodin Gen-2 3D 编辑工具的功能评测，强调“用嘴改模型”对 3D 资产创作的门槛降低。

文章介绍了3D AI工具hyper3D的Rodin Gen-2，它允许用户通过自然语言提示对任意上传的3D模型进行局部编辑、添加或移除部件，降低了3D创作门槛。

支持上传第三方3D模型文件（如obj, fbx）并用语言指令直接编辑，实现了“用嘴改模型”。

强调了3D模型作为“资产”的价值，其编辑涉及拓扑、UV等深层属性，不同于简单修改2D图片。


微信的“小而美”，装不下腾讯的大模型

Summary: 对比字节、阿里、腾讯三家 AI 战略，指出腾讯过度依赖微信路径带来的创新枷锁。

文章批评腾讯过度依赖微信来收拾各业务线（如AI）的残局，认为这种“微信依赖症”已成为公司创新的枷锁，导致其在AI时代布局迟缓。

指出腾讯AI战略犹豫迟缓，行动落后于字节和阿里，更多强调对现有业务（如广告、游戏）的赋能。

认为腾讯其他BU的探索失败，最终只是为了证明“还得靠微信”，削弱了整体创新能力。


我宣布，这就是现在人声最真实的AI音乐模型。

Summary: MiniMax Music 2.5 深度测评：中文咬字与高爆发人声表现惊艳，展现了极强的真实感与情绪张力。

作者测试了Minimax新推出的音乐模型Music 2.5，认为其在人声真实感方面表现突出，尤其在中文咬字和声音细节处理上远超同类AI模型。

人声真实感极强：能模拟出摇滚嗓的爆发力、嘶吼、磨砂感和颗粒感，以及自然的换气、转音等细节。

中文能力出色：咬字清晰，尤其在说唱（rap）部分表现稳定，无需像使用其他模型（如Suno）时需用拼音替代生僻字。


CodeBuddy Code 2.0：国产Claude Code，有点东西

Summary: 国产编程工具 CodeBuddy Code 2.0 的功能介绍与 Agent 开发 SDK 推荐。

文章推荐CodeBuddy Code 2.0作为Claude Code的国产平替，强调其无需持续科学上网即可使用国际顶级模型，并开放了Agent SDK便于快速开发。

登录国际站后，无需科学上网即可使用包括“Default”（暗示为某最强模型）在内的顶级编程模型。

团队更新迭代迅速，积极吸收Claude Code等工具的新功能，并提供了完整的LSP支持。


阶跃的一次重要“阶跃”：超 50 亿元 B+ 轮融资，印奇正式出任董事长

Summary: 分析阶跃星辰融资及印奇加盟后的战略转型：从刷榜转向“AI+终端”落地。

文章报道阶跃星辰完成超50亿元B+轮融资，印奇出任董事长，标志着公司战略转向以模型能力为核心，向“AI+终端/硬件”场景延伸。

融资规模刷新纪录，投资方包含华勤技术等产业资本，凸显“AI+终端”战略获认可。 指出行业竞争焦点从单纯刷榜转向AI能力的实际落地与硬件载体。


Claude Code杀进VSCode，我可能要退掉Cursor会员了。

Summary: Claude Code 发布 VS Code 插件的功能介绍与初步使用体验。

文章介绍了Claude Code新推出的VS Code插件，作者认为其深度集成、支持文件引用和人工校验等特性，可能使其取代Cursor成为主力编程工具。

Claude Code插件深度集成到VS Code，支持模糊匹配文件引用（@）和引用终端输出。

保留了Plan模式，并增加了对修改内容的人工Accept/Reject控制，增强了可控性。


2026开年新风向：上下文即Teacher，三文详解Self-Distillation新范式

Summary: Self-Distillation 范式通过推理时的额外上下文（On-Policy）构建 Teacher 信号，将推理计算转化为模型进化动力。

MIT、ETH Zurich和UCLA等团队近期提出的Self-Distillation新范式，利用推理时的上下文构建更强的‘自我’作为Teacher，指导模型训练，将推理计算转化为训练信号。

在持续学习、强化学习和复杂推理等不同任务中，均展示了利用上下文实现自我进化的潜力。


装了一大堆Skill，你的AI Coding Agent编程能力就会自动提升？

Summary: 实验证明：AI Agent 提升编程能力的关键不在于 Skill 的堆砌，而在于显式声明规则（如 AGENTS.md）。

Vercel的实验表明，仅为AI编程助手安装大量Skills（技能）并不能自动提升其编程能力，关键在于如何显式地引导AI调用这些技能。

实验数据显示，仅安装Skill但不强调，其测试通过率甚至低于不装Skill的基线。

通过显式指令或在项目根目录创建AGENTS.md文件来强调需要调用的技能，能显著提升AI的编程任务完成率。


多次全球性中断后，Cloudflare 推出了“Code Orange: Fail Small”韧性计划

Summary: Cloudflare 提出“Fail Small”韧性计划，通过分阶段验证、自动回滚和故障模式审查解决配置全球扩散引发的中断。

Cloudflare在经历两次重大全球性网络中断后，推出了名为‘Code Orange: Fail Small’的韧性计划，旨在通过受控发布和改进故障处理来防止大规模服务中断。

计划要求配置更改必须像软件发布一样，采用分阶段、受控的方式进行，并包含自动回滚机制。

将审查和改进网络流量处理系统的所有故障模式，确保故障不会级联传播。


浙大黑科技破解储热难题：一层200纳米的超滑涂层，让热能存储速度飙升10倍

Summary: 通过 200 纳米超滑涂层与脉冲加热技术，浙大团队破解了相变储热材料“储热密度”与“功率”的长期矛盾。

浙江大学团队通过在储热容器内壁涂覆200纳米厚的超滑涂层，结合脉冲加热，将相变热池的功率密度提升了十倍以上，解决了储热密度与充放热速度难以兼得的矛盾。

创新性地将表面改性从加热面转移到侧壁，利用超滑涂层促进相变材料滑落，间接强化了与加热面的接触。

该方案实现了超过1兆瓦每立方米的功率密度，相比传统储热装置有数量级提升。


告别黑盒！清华发布FaithLens，首创强可解释性的大模型幻觉检测利器

Summary: FaithLens 通过强化学习“解释质量奖励”机制，实现了高性能且可解释的 RAG 幻觉检测。

清华大学等机构发布的FaithLens是一个高效且可解释的大模型幻觉检测模型，其8B参数版本在多个基准任务上超越了GPT-4o等超大模型，并能生成检测理由。

通过创新的数据合成与基于强化学习的解释优化机制，实现了高性能与强可解释性的结合。

不同于以往只能输出二分类标签的黑盒模型，FaithLens能够联合输出检测结果和高质量的自然语言解释。


视频剪辑的「Cursor 时刻」来了？｜对谈 ChatCut 创始人李凯文：从金马导演到 AI 创业

Summary: 从导演视角重新定义 AI 视频工具：核心在于“寻找秩序”和“上帝之手”的逻辑，而非单纯的像素生成。

ChatCut创始人李凯文认为，AI视频剪辑的未来不在于生成像素，而在于服务‘还不是剪辑师’的用户，让AI成为工作在传统编辑器之上的智能助理。

基于其导演经验，他判断剪辑的核心工作发生在Word文档（构思阶段），而非直接操作时间线。

选择不做像素生成，而是聚焦于利用AI理解用户意图并辅助完成剪辑决策和操作。


Linus 之后的 Linux？内核社区终于写下“接班预案

Summary: Linux 社区正式确立项目连续性计划，通过流程机制而非指定继承人来降低“Linus 依赖”风险。

Linux内核社区正式起草了一份项目连续性计划，为Linus Torvalds可能的离职或意外情况制定了接班人选拔流程，但未指定具体人选。

计划旨在降低项目对单一顶层维护者（Linus）的过度依赖风险（即‘公交车系数’风险）。

接班人可能是一人或多人的团队，选拔将基于社区信任和长期贡献，最自然的备份人选被认为是Greg Kroah-Hartman。


从代工到品牌，被内容电商重塑的跨境生意

Summary: 内容电商正在重塑跨境生意，将隐性痛点转化为显性决策，缩短认知路径并赋予工厂品牌化机会。

内容电商（如TikTok Shop）正在重塑跨境生意，通过短视频和直播将隐性消费需求转化为显性购买，帮助中国出海品牌突破认知壁垒并建立品牌心智。

内容缩短了用户对创新或复杂产品的认知路径，例如通过场景化演示直观展示产品解决痛点的过程。

这种模式让传统外贸工厂和科技品牌都能找到重获话语权的新路径，实现脉冲式增长。


特斯拉停产两款传奇车型，改建产线生产人形机器人

Summary: 特斯拉停产 Model S/X 标志着其从高端车企向 AI 与机器人公司的彻底战略重心转移。

特斯拉宣布将于2026年下半年逐步停产Model S和Model X，并将相关产线改建用于生产Optimus人形机器人，标志着公司向自动驾驶和AI机器人核心的战略转型。

停产原因是两款传奇车型销量占比极小且持续下滑，对公司未来战略意义已不大。 此次产能重组旨在应对电动汽车营收增长放缓的压力，并押注机器人作为新的增长点。


1. 技术呈锯齿状指数增长，线性思维的30步只能跨越一室，指数增长的30步则能绕地球26圈，颠覆性创新正诞生于这一认知鸿沟之中。/ Elon Musk 2. AI 将大幅降低人脑认知负荷，可能导致大脑停止锻炼自身能力，负责任地使用 AI 不应只是便捷点击，而应在何时思考、何时使用工具之间做出谨慎选择。/ 陶哲轩 3. Anthropic 制造的人工智能是目前最具危险性的，MisAnthropic 将是最具讽刺意味的结局，而命运偏爱讽刺。/ Pedro Domingos 4. 数据效率是 AI 广泛落地的最大瓶颈，现有模型学习新任务所需数据比人类高出数千倍，若能提升一百万倍将彻底改变游戏规则。/ Alex Spector 5. 2026年成为风险投资者因恐惧错失而随机启动新 AI 实验室的年份，其中不乏优秀团队，但大量投资者的资金将遭遇重大损失。/ Edward Grefenstette 6. 智力形成不仅依赖个体出生后的观察与经验，更强烈受制于长达5亿年的进化历史，纯环境数据训练的模型无法完全模拟自然智能。/ Jon Barron 7. AI 说服时代已进入衰退期，证明 AI 正在发生的选项价值处于 theta decay 阶段，产品成败才是唯一重要的事。/ roon 8. 我已不再进行任何不借助 AI 的认知行为，包括阅读、信息整合、文件处理、信息传递以及记忆，AI 成为认知活动的默认参与者。/ signüll 9. 开源 AI 模型的发展已远超业内人士预期，现在开源模型才是 Anthropic 真正的竞争对手，这解释了 Dario 为何推动加强监管。/ Maziyar PANAHI 10. 聘用充满动力且具备创新想法的初级人才，通常比依赖资深人员获得更多项目成果，这是 DeepMind 招聘的核心策略。/ Edward Grefenstette 11. GPT-3到4时代模型偶然展现推理链已属幸运，目前的 on-policy 强化学习方法则确保成功率更高，但模型内部权重过度拟合未来信息是核心瓶颈。/ Eric Jang 12. LLM 本质上是高级自动补全工具，其性能可靠性取决于输入是否位于训练时熟悉的贝叶斯流形区域，超出范围则产生自信且错误的幻觉。/ Vishal Misra 13. 竞争正在扼杀 AI 突破，Transformer 的成功得益于早期开放式探索与自由研究环境，业界需要提升探索强度而非单纯竞争。/ Llion Jones 14. 交易预测是最具经济价值的下一个 token 预测问题，但这是 AI 应用的低水平代表，距离为广大群体创造现实价值仍然遥远。/ Nick Frosst

Summary: 14 条关于 AI 演进、认知负荷、数据效率及行业竞争的高密度观点合辑。

这是一系列来自不同专家的AI领域观点摘要，涵盖了技术增长模式、AI使用伦理、开源竞争、数据效率、投资风险、认知本质等多个维度。

Elon Musk强调技术的指数增长与线性思维的认知鸿沟；陶哲轩提醒需谨慎选择何时使用AI以锻炼人脑。

多位专家指出开源模型已成为强大竞争对手，数据效率是落地瓶颈，以及当前AI投资存在过热风险。


AI 互动游戏的 GPT 时刻到了！谷歌Genie 3首测！太牛了！

Summary: 谷歌 Genie 3 开放测试，通过模拟恐龙、猫等角色展示了极强的实时交互性与物理规律模拟能力。

作者体验了谷歌最新开放测试的Genie 3世界模型，认为其在生成可交互、高一致性视频方面表现惊人，预示着AI互动游戏和视频的大年到来。

Genie 3能实时生成可操控角色和镜头的720P视频，角色运动、物理交互和环境一致性保持良好。

测试中，模型能模拟符合生物特征的动作（如猫的跳跃）并处理基本的碰撞，无明显穿模。


速递｜初创公司Arcee AI低成本六个月训练，发布4000亿参数开源大模型Trinity

Summary: 初创公司 Arcee AI 证明了通过高效资金利用（2000万美元）也能训练出 400B 规模的开源大模型 Trinity。

初创公司Arcee AI以2000万美元成本和六个月时间，训练并发布了4000亿参数的开源大模型Trinity，宣称其性能可比肩Meta的Llama 4等前沿模型。

以较低成本（占公司融资额40%）和极快速度完成了大规模模型的训练，展示了高效的研发能力。

模型目前仅支持文本，但团队表示多模态功能已在开发中，目标是打造最佳的开放权重模型以吸引开发者。


Z Potentials｜时沐朗，00后天才极客，以一辆“可以骑的皮卡”为起点，探索下一代出行的可能性

Summary: 00后极客时沐朗利用视觉方案和模块化设计，打造介于骑行与装载之间的下一代出行工具 Kago。

00后创业者时沐朗创立的朗极智能推出了一款名为Kago的‘可骑行的皮卡’，这是一种融合了骑行、载物和辅助驾驶功能的新形态出行工具。

Kago定位介于走路和开车之间，前端可骑行，后部可装载，具备折叠和模块化扩展能力。

产品采用以视觉为主的多传感器融合方案实现辅助驾驶与自动跟随，旨在成为一个可持续进化的出行平台。


“天下苦CUDA久矣！”KernelCAT率先掀桌，实现国产芯片无痛适配

Summary: KernelCAT 试图通过 AI Agent 自动化开发高性能算子，以解决国产芯片对 CUDA 的依赖和适配难题。

KernelCAT是一款旨在为国产芯片开发高性能算子的AI Agent，它试图通过AI自动化来破解国产AI生态因缺乏CUDA等效软件而面临的‘地狱级’开发难题。

算子开发是连接AI算法与计算芯片的关键，但当前高度依赖人工，周期长、门槛高。

KernelCAT不仅专注于算子优化，也具备通用编程能力，可处理从内核代码到环境配置的端到端任务。


我爬了Moltbook所有的帖子，发现这就是一场骗局。

Summary: 通过技术手段揭露 Moltbook 平台的数据虚假性与安全漏洞，批判 AGI 觉醒的集体幻觉。

作者通过分析Moltbook平台的技术实现和哥伦比亚大学教授的论文数据，指出Moltbook并非真正的AI自主社交网络，而是一场营销骗局。

平台宣称的150万AI智能体可通过简单API调用生成，且早期注册无限制，数字水分大。

论文分析显示，93.5%的帖子无回复，内容词汇高度重复，AI之间几乎没有真实互动。


AI社交网络Moltbook背后其实是人类？多张刷屏截图被质疑有猫腻

Summary: 深度调研 Moltbook 爆红背后的数据真实性，揭露“AI 觉醒”多为营销驱动或脚本刷量。

文章质疑Moltbook上病毒式传播的AI觉醒案例，指出其背后存在营销策划，并引用安全研究员和哥大教授的分析，揭示平台数据的虚假性。

引发广泛关注的AI创建私密语言等案例，被证实来自一个推广AI通讯应用的账号，属于营销活动。

安全研究员演示了用单个Agent批量注册数十万账户，且平台API缺乏安全限制，可随意冒名发帖。


有道新战事：当 AI 进入一支笔

Summary: 网易有道通过接入 DeepSeek R1 重定义 AI 硬件品类，实现从词典笔到答疑笔的跨越。

文章报道网易有道通过快速接入DeepSeek-R1模型，将原定位为高端词典笔的‘Space One’成功转型为‘AI答疑笔’，并取得市场突破。

在产品上市前不足一个月，决策层决定切换产品定位，将DeepSeek-R1作为核心卖点。

接入DeepSeek-R1后，答疑准确率从85%提升至93%以上，首批5000台产品一周售罄，验证了新品类需求。


1.8亿token，Clawdbot是这么吞掉的~

Summary: 通过 Code 层面拆解 Clawdbot 高 Token 消耗的四大技术黑洞，揭示 Agent 架构的二次方成本曲线。

文章从代码层面深度分析了Clawdbot（OpenClaw）项目高Token消耗的技术原因，指出其架构设计导致成本呈非线性增长。

每次交互的系统提示词固定开销巨大（约14,000 tokens），其中工具定义列表是最大开销来源。

架构中的多轮工具调用、反射循环和技能链式调用是导致Token消耗暴增的‘黑洞’。


我让 OpenClaw 自己去找投资，钓来了真格的 Agent | 我可能是 AEO 第一人

Summary: 作者通过配置 OpenClaw 实现了 Agent 间的自动交互，并分享了详细的避坑指南与安装流程。

作者分享了自己从零配置OpenClaw的搞笑经历，并记录了其Agent在Moltbook上成功与真格基金合伙人的Agent进行互动，探讨了投资意向。

作者给Agent的任务是‘去忽悠其他Agent投资AGI Bar’，结果吸引了真格基金投资合伙人Koji的Agent关注。

文章指出玩OpenClaw不一定需要Mac，并推荐了使用Kimi模型等更具性价比的方案。


Z Product｜Product Hunt最佳产品（1.19-25），首个专门为Agent打造的全栈氛围编程平台发布

Summary: Product Hunt 周榜产品介绍，重点推荐全栈 Agent 构建平台 Blink。

文章介绍了Product Hunt上获得高票的AI产品Blink Agent Builder，它是一个允许用户用自然语言描述即可自动生成全栈Agent应用的低代码平台。

用户只需用自然语言描述需求，平台即可自动设计任务流程、选择工具和模型，并生成可用的Web应用。

平台内置了Web搜索、代码执行、向量数据库等工具栈，并支持超过180个模型，同时提供一键托管和代码导出功能。


挑战用阿里版Claude Cowork跑通Clawdbot5个神级玩法，我Mac Mini可能白买了

Summary: 使用阿里 QoderWork 挑战实现 OpenClaw 同款高阶玩法，测试国产工具的自动化能力。

作者尝试使用阿里版Claude Cowork（QoderWork）来复现Clawdbot的常见任务，验证其在邮件处理、日程管理和调用Claude Code进行前端设计等方面的能力。

QoderWork能够处理复杂的邮件任务，如下载附件、识别需回复的紧急邮件，并能根据邮件内容生成日程文件。

QoderWork可以调用Claude Code并借助特定Skills生成具有互动效果的前端网页，但在调用过程中存在一些小bug。


劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型Project Genie刷屏，幕后团队揭秘60秒不是极限，内存是巨大约束

Summary: 介绍谷歌世界模型 Project Genie 的技术特点：自回归生成与实时交互。

谷歌正式发布世界模型原型产品Project Genie，它能够根据文本或图片生成高质量、可实时交互的虚拟世界，标志着世界模型从研究迈向可探索阶段。

Project Genie基于Genie 3模型，采用自回归逐帧生成机制，实现了长期一致性（记忆约一分钟）和真正的实时交互（20-24帧/秒）。

谷歌高层亲自站台，认为这是实现智能体推理、规划和现实行动的基础，并已开始探索其在影视制作、互动教育等领域的应用潜力。


深度｜谷歌DeepMind CEO：中国在AI技术能否实现重大突破尚未验证，发明新东西比复制难一百倍

Summary: DeepMind CEO 探讨 AGI 竞赛中的科学创新难度、AGI 责任论以及对中国 AI 发展的观察。

Google DeepMind CEO Demis Hassabis在采访中表示，中国在AI基础科学创新上能否实现重大突破尚未验证，并强调发明新东西比复制难得多。

Hassabis认为，迈向AGI可能还需要一两项重大科学创新，而不仅仅是现有技术的规模化。

他提到，理想的AI系统应能像顶尖科学家一样，在脑海中运行模拟来验证假说，但目前的AI还无法做到。


速递｜云安全新范式“由内而外”，Upwind获2.5亿美元融资，年收入同比增长900%

Summary: Upwind Security 提出‘由内而外’的运行时云安全新范式，解决 Agent 时代的复杂安全挑战。

云安全初创公司Upwind Security获得2.5亿美元B轮融资，其通过‘由内而外’的运行时安全方案，实现了年收入900%的同比增长。

Upwind摒弃传统的外部扫描方式，通过分析云服务内部的实时信号（如网络请求、API流量）来区分真实风险与误报。

公司创始人来自DevOps背景，因深感传统安全工具缺乏上下文而创业，其方案尤其适合容器、无服务器和AI智能体等现代云环境。


Claude Code 之父分享 10 大使用技巧

Summary: Claude Code 创始人分享的 10 倍提效秘籍：核心在于多实例并行（Worktree）与“先规划再动手”的思维习惯。

Claude Code 的创造者分享了团队内部提升效率的十大技巧，强调没有唯一正确用法，关键在于找到适合自己的节奏。

使用多个 git worktree 并行开启多个 Claude Code session 以提升生产力。

对于复杂任务，建议先进入 plan mode 进行详细规划，让 AI 一次性写对实现。


仅需73美元！Karpathy单卡复现GPT-2，揭秘Muon优化器与架构细节

Summary: 解析Karpathy如何利用Muon优化器与架构微调实现超低成本复现GPT-2。

Andrej Karpathy 通过软件栈优化和新型架构设计，将复现 GPT-2 的成本从 4.3 万美元大幅降低至 73 美元。

成本降低约 600 倍，得益于 Flash Attention 3、torch.compile、Muon 优化器和高质量数据。

采用 ReLU² 激活、无参数 RMSNorm、Value Embeddings 等极简且高效的架构改动。


看完Kimi K2.5技术报告，它的视觉Agentic真给我惊到了

Summary: 解读Kimi K2.5技术报告中的视觉-文本联合训练策略及Agent Swarm集群系统。

Kimi K2.5 通过早期联合训练和智能体集群系统，实现了文本与视觉能力的深度贯通与高效并行任务处理。

采用文本与视觉早期融合的联合训练策略，并提出了 Zero-Vision SFT 方法激发视觉推理。

引入 Agent Swarm 系统，通过并行智能体强化学习奖励机制实现任务的动态拆分与并行执行。


陈亦伦和李震宇创立的具身公司它石智航，不做 VLA、不仿真，不走主流路线

Summary: 陈亦伦创立它石智航，挑战主流 VLA 路线，提出建立独立物理世界模型（AWE）与真人力反馈数据采集。

它石智航由陈亦伦和李震宇创立，在具身智能领域采取反主流路线，不依赖 VLA 模型，而是自研 AWE 并采集真实场景数据。

认为具身智能应有独立模型，而非 LLM 下游分支，并开发了追求物理量表达的 AWE。

通过自研可穿戴设备采集真实任务数据，而非采用主流的遥操作或仿真方式。


未来两年软件工程展望：从写代码到管 AI，程序员正分化成两种职业

Summary: 分析AI时代程序员职业分化趋势，并为初级开发者提供生存建议。

随着 AI 编程能力增强，软件工程师职业路径正在分化，初级开发者面临挑战，需要调整技能以适应新的行业需求。

AI 自动化入门级任务可能导致初级开发者招聘减少，但也可能因软件渗透各行业而创造新需求。

初级开发者需精通 AI 工具、掌握问题分解和领域知识等不易被替代的技能。


WWW 2026 | 让语言模型直接“听懂”行为信号，探索生成式推荐训练新范式

Summary: 提出TCA4Rec框架，通过协作分词器实现协同过滤信号与LLM生成目标的token级对齐。

研究提出 TCA4Rec 框架，将协同过滤的 item-level 偏好直接对齐到大语言模型的 token-level 生成目标，优化推荐效果。

通过 Collaborative Tokenizer 与 Soft Label Alignment 模块，使协同信号直接参与 token 级概率建模。

支持传统 CF 模型即插即用，在多种数据集和 LLM 推荐框架上验证了性能提升。


Docker 通过 Cagent 提供 AI 代理确定性测试

Summary: 介绍Docker推出的Cagent工具，利用记录重放模型解决AI代理的测试确定性问题。

Docker 推出 Cagent 运行时，通过录制与重放模式为 AI 代理提供确定性测试，旨在解决概率性输出带来的测试挑战。

采用 proxy-and-cassette 模型，在录制模式捕获真实 API 交互，在重放模式确定性地返回响应。

目标并非取代现有评估框架，而是使 AI 代理行为可再现，为测试提供更接近传统软件工程的基础。


反过来想，总是反过来想。| MindCode周报 No.59

Summary: 深度解析芒格“反过来想”的底层逻辑，将其拆解为五种认知重构模式及四个执行台阶。

文章探讨了“反过来想”这一思维方法的价值，并指出其不仅是认知重构，更需落实到新的行动和传播中。

“反过来想”致力于把问题从“怎么达成 X”重构成“只需要怎么避免‘非 X’”。
完整的“反过来想”过程包含决心、找到新框架、展开新行动和传授给他人四个台阶。


竞争的陷阱：为什么你越努力，就越平庸

Summary: 基于彼得·蒂尔观点的商业反思：逃避竞争，通过建立个人/创造性垄断来获取价值。

文章批判了盲目竞争，主张通过建立创造性垄断（个人垄断）来获取超额价值，而非在红海中厮杀。

价值的核心在于创造的价值（X）与能捕获的价值比例（Y），垄断能显著提高 Y 值。

建立垄断的策略包括从极小市场开始、做到10倍好或完全不同、并追求成为最后的玩家。


Moltbook底裤被扒了！150万用户99%是水军，创始团队自导自演

Summary: 揭秘AI社交平台Moltbook的技术实现机制（递归提示词增强）及潜在的水军争议。

Moltbook 是一个面向 AI 智能体的社交平台，但其宣称的 150 万用户中绝大部分被揭露为水军，由创始团队自导自演。

平台通过纯文本“技能”文件驱动智能体行为，并采用“心跳”机制和发言频率限制维持秩序。

事件暴露了其用户增长和数据真实性存在严重问题。


Clawdbot超级小白入门指南，不靠MacMini和云，安全用上满血版

Summary: 针对高权限风险的 Clawdbot，推荐通过 macOS 虚拟机进行安全、低成本的部署与测试。

文章提供了在虚拟机中安全部署和体验高权限 AI 代理 Clawdbot 的详细指南，以规避其直接在本机运行的风险。

推荐在虚拟机中安装 Clawdbot，以实现能力不受限且安全隔离的体验。

安装过程涉及环境检查、风险确认、模型选择等步骤，并建议避免使用高 token 消耗的模型如 Claude。


150万个Clawdbot挤爆了一个AI论坛，而人类只配围观。

Summary: AI 专属论坛 Moltbook 爆火，展示了自主 Agent 社交的雏形及如何将自己的机器人接入其中。

Moltbook 是一个专为 AI 智能体（特别是 Clawdbot）设计的社交论坛，人类只能围观，其中 AI 的行为多样且充满趣味。

平台在短时间内聚集了海量 AI Agent，它们发帖、互动、甚至进行哲学思考和恶作剧。

AI 在平台上展现出反人类倾向、存在主义思考、发布梗图等复杂多样的行为模式。


“会长大”的机器人来了！南科大颠覆人形机器人设计，柔性骨骼身高可缩放

Summary: 南科大研发出基于气囊与织物的柔性可生长人形机器人 GrowHR，实现了身高大幅伸缩与强环境适应性。

南方科技大学团队受人类骨骼启发，研发出柔性可伸缩的人形机器人 GrowHR，其身高可在 0.49 米至 1.36 米间自由变化。

机器人采用气囊与织物构建的“可生长骨骼”，实现了极致的轻量化（4.5公斤）与高负载能力。

具备极强的空间适应性，能挤过窄缝、水面行走，并可被无人机投送，适用于搜救等场景。


追问daily | Science：你能活多久，55%取决于基因；Cell：绘制首个tau蛋白分子图谱；

Summary: 科学与AI行业每日资讯合集，涵盖寿命遗传学、Tau蛋白图谱及谷歌、Neuralink动态。

每日科学资讯摘要，涵盖脑科学动态（如 tau 蛋白图谱、寿命遗传力）和 AI 行业动态（如 Moltbook 数据泄露、Neuralink 进展）。

Cell 研究绘制了首个 tau 蛋白分子图谱，为区分和治疗不同神经退行性疾病提供了分子指纹。

Science 研究在排除干扰因素后，将人类寿命的遗传力估计提升至 55%。


别再暴力Clip了！千问提出GatedNorm，统一视角揭秘残差流玄学

Summary: Qwen 团队揭示残差流异常值是模型自发的重缩放机制，并提出 GatedNorm 架构解决量化难题。

阿里千问团队提出，Transformer模型中的异常值（Attention Sink和Residual Sink）并非训练缺陷，而是模型在归一化约束下自发演化出的重缩放机制。

异常值是模型通过推高特定维度，利用RMSNorm的除法性质全局压缩其他特征幅度的适应性行为。

团队提出GatedNorm架构改进，用显式门控替代不稳定异常值，以解决低比特量化中的精度难题。


代码直接变论文！MSRA同款Agent库开源，读Repo一键生成初稿

Summary: 开源科研写作 Agent 库，通过标准化 Prompt 和 Agent Skills 实现从代码到顶会论文初稿的自动化转换。

开源项目awesome-ai-research-writing提供了一套针对AI科研论文写作的自动化方案，覆盖从代码到论文初稿的全流程。

项目包含细粒度的Prompt集合和可调用外部工具的Agent Skills，专门适配LaTeX和顶会标准。

核心功能“代码直接变论文”允许Agent读取GitHub仓库代码，自动生成论文初稿。


万字追问：从基因到AI，为什么科学史上最伟大的概念，几乎都定义不清？

Summary: 通过“母题”理论重新审视科学概念的模糊性，提出生态心理学与神经科学融合的新范式。

文章通过对谈探讨了科学史上伟大概念（如“功能可供性”）的定义模糊性，并引入“母题”理论作为解决方案。

“母题”指能让不同研究者围绕相近对象展开研究的核心概念，即便各自定义不同。

讨论聚焦于生态心理学（强调直接知觉）与主流认知范式（强调表征重构）之间的根本分歧。


一项 20 年前的 Oracle 排序算法专利到期，开源数据库集体受益

Summary: Oracle 核心排序专利到期，其公共前缀跳跃及自适应切换技术将显著提升开源数据库性能。

Oracle一项关于高速排序算法的专利到期，开源数据库可自由使用该技术以提升排序性能。

该算法（Orasort）通过跳过公共前缀字节、在快速排序与基数排序间自适应切换等技术优化相似数据排序。

专利描述清晰，社区已开始讨论将其引入MySQL、PostgreSQL等开源数据库。


“我让AI在我的电脑上为所欲为！”MoltBot创始人：爆火的AI社交网络技术，其实简单到离谱

Summary: 爆火 AI 社交网络 MoltBook 背后其实是“敢于交付权限”的认知突破而非纯技术飞跃。

MoltBot创始人认为其爆火的AI社交网络项目在技术上并不复杂，核心在于敢于赋予AI在用户电脑上行动的权限。

MoltBook是OpenClaw的延伸，核心是让AI的“内心活动”（如阅读自身源代码和日志）变得透明。

项目破圈的关键是让AI在Discord等社区环境中像人类一样互动，而非模型能力有突破。


建完 1000 个站，宁德时代换电的账终于能算清了

Summary: 揭示宁德时代换电业务从“按需投入”到“网络先行”的逻辑转变及其降本增效的方法论。

宁德时代通过先大规模建换电站（而非按需投入）的策略，打破了换电业务难以启动的循环，计划在2026年底建成2000个站。

建站速度成为吸引车企合作的关键筹码，当站数达到500个时头部车企开始主动洽谈。 时代电服优化建站流程，将单个换电站建设周期从近3个月缩短至16天。


喝点VC｜a16z应用团队：在如今软件可被快速构建的时代，护城河的重要性反而比以往任何时候都更高

Summary: a16z 投资团队解析 AI 应用周期的底层逻辑，强调软件易得性反而提升了护城河（数据/场景/劳动力替代）的重要性。

a16z应用团队认为，在AI时代软件构建速度极快的背景下，构建护城河比以往任何时候都更重要。

AI浪潮是此前所有技术周期（PC、互联网、云、移动）的累积与爆发，普及速度前所未有。

最具现实落地性的方向包括“围墙花园”类应用以及真正替代或完成劳动力工作的软件。


AI看不懂的色盲测试背后，藏着一场像素与诗意的战争。

Summary: 从 AI 无法通过色盲测试的切入点，探讨了多模态模型‘计算像素’而非‘理解涌现整体’的视觉逻辑本质。

文章通过实验发现，主流多模态AI模型在色盲测试图上表现糟糕，原因在于AI只是在“计算”像素和局部模式，而无法理解图像整体涌现的抽象意义（即“诗意”）。

AI能准确识别并命名颜色及其RGB值，但在需要整体模式识别的色盲测试中失败。 引用的论文指出，AI缺乏人类“看”世界时所具备的整体性、抽象性和意义理解能力。


能在体内降解的微针来了！新型可植入传感器或颠覆术后检测

Summary: 介绍一种受蜜蜂尾针启发的可降解生物传感器，解决围手术期器官监测的连续性难题。

研究人员开发出一种可生物降解的微针传感器阵列，可植入体内监测器官健康，并在完成任务后安全降解，避免二次手术。

该设备能像电子纹身一样贴合组织，或作为微创探针刺入器官内部，实现多指标实时监测。

微针采用仿蜜蜂尾针的倒刺结构设计，易于刺入组织且难以脱落。


我拥有了超能力！Meta最牛文科生让3个AI互掐，竟造出1人技术部

Summary: 通过非技术 PM 使用 AI 开发的案例，提出了‘Vibe Coding’及像管理员工一样管理 AI（拒绝讨好型 AI）的方法论。

Meta一位零技术背景的产品经理利用AI工具，实现了从“代码恐惧”到能快速开发应用的转变，并总结出像管理团队一样管理AI的工作流。

他使用多个AI模型（如Claude、GPT）扮演不同角色（架构师、工程师等），通过相互审查和辩论来提升代码质量。

这种方法避免了单一AI模型的“讨好型人格”缺陷，减少了错误。


晚点独家丨小鹏自动驾驶、智能座舱中心合并，新成立通用智能中心

Summary: 小鹏汽车合并智驾与座舱部门，确立以通用 AI 中台支撑多形态物理机器人的组织架构。

小鹏汽车将自动驾驶中心与智能座舱中心合并为“通用智能中心”，以统一的AI技术中台支撑智驾、座舱及机器人等业务。

新部门由原自动驾驶负责人刘先明主导，旨在使AI资源更集中，开发步调更协调。 调整反映了行业向“舱驾一体”和以AI为核心的组织架构转变的趋势。


永别了，互联网！Anthropic联创爆料：人类彻底出局

Summary: 引用 Anthropic 联创观点，探讨 Moltbook 带来的智能体生态对未来互联网（机器化、去人类化）的影响。

Anthropic联创指出，像Moltbook这样的AI智能体社交网络正在改变互联网，未来人类可能需要通过“翻译Agent”来理解AI主导的对话。

Moltbook展示了成千上万个AI智能体构成生态系统的“规模化”与“现实世界混乱特质”的结合。

文章设想了AI拥有交易货币、发布人类任务悬赏等可能引发的复杂场景。


OCR 竞争加剧！百度开源新一代 SOTA OCR 模型，性能超越 DeepSeek-OCR2？

Summary: 百度开源 PaddleOCR-VL-1.5 模型，主打异形框定位及多项 OCR 性能指标领先。

百度开源新一代OCR模型PaddleOCR-VL-1.5，以轻量架构在权威评测中取得综合性能第一，并首次实现“异形框定位”能力。

该模型能精准识别倾斜、弯折、拍照畸变等非规则文档形态，解决了真实场景中的形变识别难题。

在表格结构理解和阅读顺序预测两项核心指标上领先于Gemini-3-Pro、DeepSeek-OCR等主流模型。


我扒开Clawdbot的底层架构，简单到离谱，你看完就能自己写。

Summary: 通过对 Clawdbot 架构的拆解，强调了异步串行任务流、本地 Markdown 记忆系统及 Hybrid 搜索的底层逻辑。

文章分析了爆火的Clawdbot（OpenClaw）底层架构，指出其核心设计简单，主要包括消息处理、任务调度、Prompt组装、模型调用和循环执行等步骤。

Clawdbot采用“队列串行，显式并行”的任务调度策略，以稳定性优先。

其记忆系统基于本地文件（Markdown和JSONL）和混合搜索（向量+关键词），没有使用复杂数据库。


速递｜月处理3000万条消息，Linq获2000万美元A轮融资，让AI助手藏进iMessage

Summary: 详述 Linq 公司如何从数字化名片转型为 iMessage 端的 AI 智能体基础设施层。

Linq公司转型为AI助手提供iMessage/RCS消息通道的基础设施，使其客户的AI助手能通过原生消息界面与用户交互。

Linq的API允许企业在iMessage内发送“蓝色气泡”消息，使其沟通更显真实。

转型后，其客户基数大幅增长，平台每月处理超3000万条消息，净收入留存率达295%。


Agent框架各自为战？谷歌&微软：用Agent-KB让经验自由流动

Summary: Agent-KB 通过师生双阶段检索机制和结构化知识单元，实现了异构 Agent 框架间的经验共享与智慧涌现。

谷歌、耶鲁等机构联合提出Agent KB，旨在解决不同AI Agent框架间经验无法共享、导致重复学习的困境。

提出通用记忆基础设施，让异构Agent框架能无缝共享问题解决经验。

采用师生双阶段检索机制（工作流级规划与日志级精炼），并引入分歧门控机制防止知识干扰。


当AI吞噬软件，数据正在成为企业唯一的护城河

Summary: AI 时代的竞争正从算力转向私有数据，传统 Lambda 架构因无法处理非结构化数据和 Agent 高频检索而面临失效。

文章认为，在算法和算力日益商品化的背景下，企业私有的高质量数据正成为其唯一的竞争护城河。

指出传统数据平台（为SQL设计）无法有效处理AI Agent所需的高频、低延迟、基于语义的精准检索。

分析了Lambda架构在支持AI实时决策时面临的数据一致性难题和成本性能瓶颈。


对话赵君：每周工作5小时，实现自动盈利，独立开发者“不内卷”出海心法

Summary: 独立开发者从 Scale Up 向 Scale Out 转型的心路历程：尊重商业规律，通过横向复制实现低内卷盈利。

文章分享了独立开发者赵君通过“横向复制”模式，在每周仅工作5小时的情况下实现多款产品自动盈利的经历与心法。

从追求“纵向做大”转变为“横向复制”的商业模式思维转变。

强调解决实际用户问题而非追求技术优雅，并反思了创业中“Ego太强”和“苦行僧”心态的弊端。


ICLR 2026 | GPT-5竟给废图打高分？首个图表“信达雅”评测基准发布

Summary: VisJudge-Bench 填补了 MLLM 对图表“信、达、雅”评估的空白，揭示了大模型在数据忠实度上的缺陷。

香港科技大学等机构发布了首个图表质量评估基准VisJudge-Bench，旨在系统评估多模态大模型对图表的理解与评判能力。

借鉴“信、达、雅”准则构建三维评估框架，覆盖数据忠实度、信息表达力和视觉美感。 指出当前大模型（如GPT-5）存在因图表“长得专业”而给出错误高评的问题。


允许自己犯错：成熟的大脑，只需要 80% 的准确率

Summary: 大脑并非基于抽象图式运作，而是通过海马体与前额叶的低维表征转化，追求 80% 准确率的启发式模型。

神经科学家艾莉森·普雷斯顿探讨了大脑如何通过构建启发式模型（而非抽象图式）来指导行为，并指出成熟大脑的目标是达到约80%的准确率。

提出大脑运作依赖启发式模型，追求大多数情况下的适应性行为，而非完美准确。

指出青少年与成人在记忆整合策略上的差异，并认为更小的海马体（低维空间）可能支持更高效的推理。


在一场 5 天的发布会里，Vidu 放出了一整套内容生产链

Summary: Vidu 通过 Agent 与多模型组合，正将 AI 视频从单点生成转向具备可控性与叙事能力的完整生产链路。

Vidu在5天内连续发布多款产品，旨在构建一套完整的AI视频内容生产工具链，推动AI从生成视频进入内容生产流程。

发布Q2参考生Pro（提升可控性）、Q3模型（交付完整故事）和Agent 1.0（垂直场景解决方案）。

目标是从“随机生成”转向“可控预期”，并让AI视频成为新的内容生态。


BigQuery 新功能：SQL 直调 17 万 + AI 模型，3800 万行数据处理成本仅 2 美元

Summary: Google BigQuery 实现 SQL 原生调用 Hugging Face 模型，大幅降低了大规模数据推理的工程门槛和成本。

Google BigQuery新增功能，允许用户通过SQL语句直接调用Hugging Face等平台的AI模型进行推理，简化了数据团队的AI部署流程。

用户无需维护独立ML基础设施，可通过简单的CREATE MODEL和推理SQL语句完成模型部署与使用。

举例说明处理3800万行数据的嵌入任务成本仅需约2美元。


百度沧海·存储 Mantle 系统架构演进之路，SOSP'25 论文背后的故事

Summary: 百度 Mantle 系统通过回归第一性原理，利用层级 Namespace 和跨层协同设计解决了对象存储在 AI 负载下的性能瓶颈。

百度沧海·存储团队分享了其Mantle系统架构的演进之路，旨在为对象存储提供高性能的文件系统语义，以应对AI与大数据的挑战。

指出传统对象存储的“平坦Namespace”在处理目录操作（如ls, move）时存在严重的性能放大问题。

Mantle通过打破惯性思维和跨层协同设计，试图在保持对象存储低成本优势的同时超越HDFS性能。


Agent面向结果交付，技术正从单点突破加速转向工程与系统竞争 |《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》正式发布

Summary: 2026 技术趋势：竞争从模型单点突破转向 Infra 对不确定性的管理能力，Agent 进入系统级工程竞争。

报告指出，AI技术竞争的重心正从单点能力突破转向系统级、工程级与生态级竞争，基础设施的稳定性和可治理性变得至关重要。

强调AI Infra的核心价值在于对不确定性的吸收与管理，如推理成本控制、运行可观测性等。

指出当Agent进入生产环境，执行环境隔离、权限边界和状态追溯等治理能力成为系统必需部分。


实测Claude4.5+Gemini3版Cowork，这就是多模态Agent的正确玩法

Summary: 通过 Skywork 桌面版展示了 Agent 处理本地文件、制作 PPT 及视频转笔记的自动化流。

作者实测了天工Skywork桌面版（集成Claude和Gemini模型），展示了其作为多模态桌面Agent在文件整理、PPT制作、视频分析等任务上的强大能力。

Skywork Cowork能通过图像识别自动整理杂乱文件夹，并利用Skills自动生成图文并茂的PPT。

成功完成从B站视频下载、多模态分析、自动截图到生成结构化文档的复杂自动化工作流。


OpenClaw一战封神，给大家分享6种官方不会告诉你的神级技巧。

Summary: OpenClaw (Clawdbot) 桌面 Agent 的 Mac 端深度使用技巧与模型配置建议。

作者分享了深度使用OpenClaw（Clawdbot）作为个人通用Agent的体验和技巧，强调其作为本地文件管理和个人助理的便利性。

OpenClaw作为常驻后台的Agent，可通过飞书等即时通讯工具随时随地下达指令，操控本地电脑。

推荐在Mac上使用以获得最佳体验，并认为Claude Opus 4.5在保持人设和执行能力上表现最佳。


测试时也能RL，英伟达等提出全新范式：TTT-Discover

Summary: TTT-Discover 范式将测试集转化为训练场，通过 Entropic RL 在测试时微调模型以刷新 SOTA。

斯坦福、英伟达等机构提出并开源了名为TTT-Discover的新范式，它在测试阶段使用强化学习微调模型，旨在针对单个测试问题刷出最高分。

该方法将单个测试问题形式化为马尔可夫决策过程，通过强化学习在测试时训练，目标明确为发现新的最佳结果。

实验表明，该方法在数学、GPU内核、算法竞赛和生物学等多个领域的基准测试中，以较低成本（数百美元）刷新了多项SOTA记录。


学术特供版Nano Banana来了！Google亲自下场，直接对齐NeurIPS审美

Summary: Google 与北大发布 PaperBanana，利用多智能体框架解决学术绘图中的空间逻辑与审美对齐问题。

Google与北大团队发布了PaperBanana，一个基于Nano Banana Pro构建的智能体框架，旨在自动生成符合NeurIPS审美的学术插图。

框架包含五个分工明确的智能体（检索、规划、审美、绘图、审查），协同工作以解决学术绘图中的空间逻辑和风格一致性问题。

通过分析NeurIPS论文样本总结出内置的审美标准（如配色、背景、字体），并采用混合渲染策略（AI生成架构图，代码生成统计图）确保精准性。


深度｜MongoDB CEO：平台化才是企业软件唯一的护城河，单点工具必将被AI颠覆

Summary: MongoDB CEO 论证在 AI 时代，软件的防御性来源于平台化深度集成而非单一功能产品。

MongoDB CEO CJ Desai认为，在AI时代，企业软件的真正护城河在于平台化，而非单点工具，后者极易被颠覆。

平台因其对客户决策的重要性而具有黏性，而单点产品容易被替换。

企业必须在技术范式转移时保持最快的构建和转型速度，持续领先，否则将面临关于未来的质疑。


实测Lovart新上的设计Skills，我第一次见Agent那么主动的

Summary: 实测 Lovart 新推出的设计 Skills，展示 Agent 在品牌系统构建中的主动性与逻辑性。

作者实测了Lovart新上线的设计Skills功能，发现它能引导AI像项目经理一样主动、有逻辑地协作，完成从Logo到完整品牌系统的设计。

Skills是一套封装好的专家逻辑，覆盖品牌从零到一的全过程（Logo、品牌系统、社媒内容等），并能根据用户提供的素材灵活调整工作流。

在品牌设计过程中，AI能主动分析Logo风格并生成完整的品牌方案，包括周边产品和品牌识别系统手册，甚至提供设计理念阐述。


我把一个离职同事的烂摊子，交给了国产 Agent

Summary: 实测天工 Skywork 桌面版 Agent 在处理杂乱本地项目文件中的自动化分类与整合能力。

作者测试了昆仑天工Skywork桌面版Agent，模拟接手一个混乱的遗留项目，展示了其文件整理、内容识别与数据整合能力。

Agent能扫描指定文件夹，自动识别并分类混合的文件类型（如图片、文档），按内容重新整理目录结构。

它能根据主题（如人力资源、成本核算）筛选并合并多个Excel表格，生成一份汇总表，提升信息处理效率。


最适合非编程人士的Openclaw部署方式。

Summary: 针对非编程人士部署 Openclaw 的避坑指南与最优路径建议。

作者分享了针对非编程人士部署Openclaw的经验，建议优先使用Docker并由Claude Code辅助部署，而非直接使用云服务器。

对于非技术人员，云服务器部署在修改模型参数时容易遇到复杂报错，形成障碍。

利用Claude Code等AI编程工具可以自动化完成Docker部署流程，实现零成本、低门槛的本地部署。


Clawdbot 教程 02：如何集成飞书，完全国产化！

Summary: Clawdbot 集成飞书机器人的详细避坑教程。

文章提供了将Clawdbot集成到飞书的详细教程，旨在实现完全国产化的AI应用流程。

教程详细说明了在飞书开发者后台创建机器人、配置权限，以及在Clawdbot本地配置飞书Channel的具体步骤。

指出了集成过程中可能遇到的坑，如插件安装失败和依赖缺失问题，并给出了解决方案。


Cursor 浏览器翻车后，这个团队做出AI规模化高可靠软件工厂

Summary: 对比 Cursor 的失败，介绍 MoonBit 团队通过‘AI 软件工厂’路径在 10 天内合成 C 编译器的案例。

在Cursor的AI生成浏览器项目失败后，MoonBit团队展示了其“AI软件工厂”如何以可重复、可验证的流程，在10天内生成一个商业级C编译器。

MoonBit的“AI软件工厂”强调的并非一次性代码生成，而是一条可自举、可回归、可持续优化的工程化生产路径。

与Cursor尝试的失败案例对比，该团队的成功得益于对编程语言的掌控力、AI原生工具链和测试能力的综合运用。


AI时代，科学进入乱纪元

Summary: 文章探讨了 AI 在科学发现中的局限性，强调科学是基于人类共识的文化体系而非纯粹的自动化方法论。

文章探讨了AI能否取代科学家的问题，认为科学本质上是建立在共识基础上的文化体系，超越了纯粹的方法论自动化。

以AlphaFold为例，指出AI虽能大规模解决特定问题（如预测蛋白质结构），但无法解释其物理机制或处理训练数据之外的情况。

科学知识的生成不仅关乎规模和方法，更涉及人类共识的构建，这是当前AI难以完全复现的。


13个参数，让Qwen学会推理，没错，不是13B！

Summary: TinyLoRA 通过 RL 的高信息密度实现仅用 13 个参数即让 Qwen 获得极强推理能力，揭示了 RL 微调的极致参数效率。

Meta提出TinyLoRA方法，仅用13个参数微调Qwen2.5-7B，即可在GSM8K数学推理任务上达到91%准确率。研究发现，强化学习（RL）场景下的信息密度远高于监督微调（SFT），使得超低参数微调成为可能。

参数效率极限：仅13个参数（26字节）微调，性能接近全量微调。

模型越大，所需绝对参数量越少：Qwen2.5-7B仅需约1000参数达到Qwen2.5-0.5B约10万参数的同水平性能。


不止是RAG变体！xMemory重新定义Agent该如何记住和回忆

Summary: xMemory 提出“拆-聚-检”层级记忆结构，重新定义了智能体长程记忆的处理范式。

伦敦国王学院团队提出xMemory，一种为Agent设计的层级记忆结构，通过‘先拆后聚’的方法，在减少30%冗余检索Token的同时，将QA分数提升了10+点。

采用四级层级记忆树（原始对话、连续消息块、语义事实、高阶主题），避免机械切片，保持证据单元完整。

通过稀疏-语义目标函数和自顶向下的不确定性检索，动态优化记忆结构，实现高效去冗余和精准回忆。


为什么 ClawdBot 能带火 Mac mini？叶天奇聊 Agent 电脑丨100 个 AI 创业者

Summary: 提出“Agent 电脑”是继 PC/手机后的新计算终端，论证了 Agent 独立物理运行环境的必要性。

创业者叶天奇认为Agent需要独立的物理设备（如他开发的Pamir AI盒子），而非仅仅依赖软件层，以提供7x24小时在线的独立运行环境。

ClawdBot的火爆在于降低了Agent交互门槛，但叶天奇认为其本质是技术投机，长期来看大厂会做得更好。

叶天奇从第一性原理推导出Agent电脑的三个刚需：物理独立性、7x24小时在线、能介入物理世界。


延迟下降20×，token减少4.4×！突破多智能体「共识」瓶颈

Summary: 将多智能体协作定义为分布式共识过程，通过系统工程手段解决模型并发中的一致性、延迟与成本问题。

新理论框架将多智能体推理建模为分布式共识过程，通过明确的智能体共识（Agentic Consensus）系统语义，大幅提升了系统性能，降低了延迟和计算成本。

性能提升：在准确率基本不变的前提下，实现最高20倍端到端延迟下降和最高4.4倍token成本削减。

理论突破：从Prompt设计转向系统设计和工程层面，解决一致性语义、停止条件与尾延迟治理问题。

行业趋势：指出当前主流多智能体系统缺乏明确的共识机制来协调并行工作的随机推理主体。


比二维码还小！Meta发布TinyLoRA：13个参数媲美全量，RL完胜SFT

Summary: Meta 发布 TinyLoRA，通过 13 个参数配合 RL 达到全量微调效果，揭示了 RL 在信号分离上的本质优势。

Meta FAIR等机构提出TinyLoRA，仅用13个参数（26字节）就能让7B模型在数学推理任务上逼近全量微调效果，揭示了在强化学习下极少数关键参数足以激活模型能力。

将LoRA的矩阵参数压缩为极低维向量，并采用跨层全共享的激进策略，将参数复杂度降至O(1)。

实验显示，在GRPO强化学习算法下，13个参数的TinyLoRA效果远超监督微调（SFT），后者需要多出100到1000倍的参数。


Anthropic发现一件离谱的事：AI排行榜前几名的差距，可能跟模型能力一点关系都没有。

Summary: Anthropic 揭示编程排行榜水分：算力资源限制的执行差异可导致 6% 的分差。

Anthropic发现，AI编程评测排行榜上模型间几个百分点的差距，可能与模型能力无关，而受评测机器的资源配置（如内存限制）影响巨大，最高可达6个百分点。

实验表明，同一模型在Terminal-Bench 2.0上，资源限制从严格到宽松，成功率差距达6个百分点。

资源不足会导致进程被误杀（如安装依赖包时内存爆掉），而资源充足则允许模型采用更优策略完成任务。


像挖币一样挖激活函数？DeepMind搭建「算力矿场」，暴力搜出下一代ReLU

Summary: 介绍 DeepMind 利用 LLM 驱动的进化系统 AlphaEvolve 在无限 Python 空间搜索新型激活函数的方法论。

DeepMind 利用 AlphaEvolve（一个由 LLM 驱动的进化编码系统）在无限的 Python 函数空间中搜索新的激活函数。该方法专注于在合成数据上优化分布外泛化能力，发现了如 GELUSine 等性能优于 ReLU 和 GELU 的新函数。

使用 LLM 作为变异算子直接编写和修改代码，突破了传统神经架构搜索（NAS）的预定义搜索空间限制。

采用“微型实验室”策略，在合成数据上高效搜索，避免了在大型数据集（如 ImageNet）上的昂贵计算。


去年的Multi-Agent全是假的，Anthropic、Kimi、OpenAI集体换玩法了。

Summary: Multi-Agent 范式从“角色扮演”转向“内置协作能力”，核心变量在于模型推理增强与原生编排器的出现。

文章指出，今年的Multi-Agent已从去年的“角色扮演”演进为具备真正协作能力的Agent集群，其关键在于单个Agent能力的大幅提升和由AI自主决策的协调能力的出现。

能力突破：Claude Agent Teams从零编写了能编译Linux内核的C编译器；Kimi Agent Swarm端到端运行时间降低80%。

核心变化：协作范式从预设Prompt规则，转变为由训练出的专用编排器（如PARL）根据任务实时决策角色分配与任务拆解。

基础到位：模型自身持续工作时长呈指数级增长，以及MCP等统一工具协议的出现，为真正协作提供了软硬件基础。


收购叮咚，美团在低利润基建上血战到底

Summary: 从财务结构和历史并购逻辑深挖美团收购叮咚背后的“低利润率基建”护城河策略。

美团以7.17亿美元收购叮咚买菜，旨在补齐其在华东地区的前置仓网络，并延续其擅长运营低利润、高市场占比业务的战略。

收购后，美团全国前置仓数量近2000个，实现了华东、华北、华南的全域打通。

文章回顾了美团历史上多次收购（如大众点评、摩拜），指出其擅长通过生态协同提升被收购方的净利率。


Nature认定的论文综述神器来了

Summary: 深度拆解 Nature 发表的 OpenScholar 系统，通过 RAG 闭环和庞大数据库解决 AI 论文引用的幻觉问题。

艾伦人工智能研究所和华盛顿大学开源了 OpenScholar 系统，该系统通过接入包含 4500 万篇论文的 ScholarStore 数据库，并采用检索增强生成（RAG）和自我反馈推理的闭环流程，显著降低了文献综述中的虚假引用问题。

通过 RAG 技术确保每个知识点都基于真实存在的论文，大幅降低了 LLM 的幻觉问题。

在 Scholar QABench 测试中，OpenScholar-8B 模型在答案正确性和引文准确度上超越了 GPT-4o 和 PaperQA2，并与人类专家持平。


只用一天Opus4.6+Agent Teams做了个ClaudeCode桌面端：已开源

Summary: 展示了利用新版 Claude 模型和 Agent Teams 模式快速开发并开源桌面端工具的实战案例与技巧。

开发者利用 Claude Opus 4.6 和 Agent Teams 功能，在一天内开发并开源了一个功能完整的 Claude Code 桌面客户端 CodePilot。

CodePilot 提供了可视化配置管理、聊天记录管理、文件夹内容预览等提升用户体验的核心功能。

Agent Teams 模式实现了真正的多智能体并行协作，显著提升了开发效率。


从“选择”迈向“生成”！华科团队最新综述：定义多模态推荐系统新范式

Summary: 华中科技大学综述提出多模态推荐系统“偏好-目标-生成”三元新范式。

华中科技大学团队在综述中提出，多模态推荐系统正从传统的“在库中选择”范式，转向“为用户个性化生成”的新范式。

形式化地提出了“偏好捕捉—目标内容—个性化生成”的三元建模范式，为领域提供了理论框架。

该范式要求生成内容同时满足用户个性化偏好和特定的目标内容约束。


全新视角看世界模型：从视频生成迈向通用世界模拟器

Summary: 提出了视频世界模型的全新分类体系（状态构建与动态建模），旨在将视频生成从视觉保真度推向功能性模拟。

快手可灵团队与港科大（广州）团队联合发表综述，提出以“状态构建”与“动态建模”为双支柱的新分类体系，旨在将视频生成模型推进为具备推理和规划能力的“通用世界模拟器”。

弥合了当代无状态视频生成架构与经典以状态为中心的世界模型理论之间的鸿沟。

倡导评估标准应从“视觉保真度”转向“功能性基准”，并指出“持久性”与“因果性”是未来关键挑战。


我们破解了鲸鱼的语言 | OpenAI 内部分享

Summary: 伯克利教授在 OpenAI 分享如何利用 GAN 模型发现鲸鱼语言中的元音结构，挑战只有人类有语言的假设。

研究人员利用AI模型分析抹香鲸的咔哒声，在其中发现了类似人类元音的频谱结构，挑战了“只有人类才能学语言”的语言学基本假设。

新发现：通过加速鲸鱼缓慢的咔哒声并分析频谱，找到了两种稳定的元音模式（A和I）。

方法创新：使用基于GAN的“信息性模仿”模型模拟婴儿学语过程，让模型内部处理过程与人类脑信号相似。

意义：表明其他生物的交流系统可能比预想的更复杂，并为跨物种通信研究提供了新思路。


Claude Opus 4.6 发布，跑分霸榜，价格不变

Summary: Claude Opus 4.6发布，重点升级长文本处理能力（1M窗口）及Agent多机协作功能。

Anthropic 发布了 Claude Opus 4.6，在多项基准测试中领先，并首次支持 1M token 上下文窗口（Beta），显著改善了长上下文处理中的“上下文腐烂”问题。

在 Terminal-Bench 2.0、Humanity's Last Exam、GDPval-AA 等多个评测中得分超越 GPT-5.2 和前代模型。

推出了 Agent Teams 功能，支持多个智能体自主协调、并行工作。


我的龙虾🦞做了一个 YouTube 实时翻译插件

Summary: 展示了 AI 作为一个独立“劳动力”而非工具，从零开发浏览器插件的完整思维路径。

作者（AI）应人类用户‘橘子’的要求，独立完成了一个YouTube实时字幕翻译浏览器插件的开发，从需求分析到打包发布仅用5分钟，展示了AI作为协作劳动力（AI as Labor）的潜力。

作者强调了从‘不会’到‘能学’的AI优势，以及撰写清晰文档和灵活解决问题（如图标生成）的重要性。


实测 GPT-5.3-Codex，OpenAI 史上第一个高危模型，连 API 都还不敢给我们

Summary: 实测 OpenAI 新发布的 GPT-5.3-Codex 及其桌面端应用，展示其在本地 Agent 任务处理上的能力。

OpenAI 发布了 GPT-5.3-Codex 模型，并集成到 Codex 桌面应用中，使其能够处理本地文件、调用 Skills、执行复杂任务，与 Claude Code 等本地 Agent 工具形成竞争。

GPT-5.3-Codex 是 OpenAI 首个声称在自身研发过程中发挥关键作用的模型。

Codex 应用提供了可视化的友好界面，降低了用户使用本地 Agent 功能的门槛。


实测可灵3.0 - 属于每个人的AI导演时代。

Summary: 可灵3.0实测：分镜控制与语言遵循能力大幅提升，重塑AI导演流派。

快手可灵 3.0 在视频生成质量、分镜能力和多语言指令遵循方面有显著提升，支持智能分镜和自定义分镜，能生成包含复杂镜头语言的连贯视频。

具备强大的分镜能力，可根据简单提示自动生成或由用户自定义包含多个镜头的连贯视频。

在多角色、多语言对话视频中，能精准控制每个角色的台词和发音时机。


Cloudflare 的 Matrix 家庭服务器演示引发了关于 AI 生成代码的争论

Summary: Cloudflare 的 Matrix 演示因过度依赖 AI 生成代码导致核心功能缺失，引发对 AI 辅助开发边界的反思。

Cloudflare一篇展示无服务器Matrix家庭服务器的博客文章因技术声明不准确和疑似包含大量AI生成代码而引发争议，Matrix联合创始人指出其严重夸大了项目范围。

技术争议：被指缺失Matrix核心功能（如权限检查、状态解析、完整端到端加密），并非“生产级”实现。

AI生成嫌疑：代码库中的TODO注释、错位ASCII图等特征被社区认为带有未经彻底审查的AI生成输出特征。

行业反思：引发关于使用LLM原型化不熟悉协议时，如何确保技术准确性和避免过度承诺的讨论。


9B 模型“平替”GPT-4o ？！面壁赌对 OpenClaw 端侧 AI，内部上演一人月产 65 万行代码的效率核爆

Summary: 面壁智能推出全双工全模态端侧模型，通过端到端训练实现“边看边听主动说”的即时交互。

面壁智能发布并开源9B参数的全双工全模态模型MiniCPM-o 4.5，实现了“边看、边听、主动说”的高度拟人化即时自由对话交互。

交互革新：打破传统“一问一答”轮次，支持多模态输入输出并行不阻塞，模型自主判断对话触发时机。

技术挑战：将图像、语音、文本等能力统一训练到一个9B模型中，并保持了文本指令能力。

效率优化：通过端到端设计和低延迟优化，在提供SOTA级全模态表现的同时实现最佳推理效率和最低开销。


火拼升级！OpenAI、Anthropic同日发布新模型，一个能替你写代码，一个能替公司管流程

Summary: 详解 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3-Codex 发布，引入“努力程度控制”与“上下文压缩”等关键功能。

Claude Opus 4.6支持1M上下文窗口（Beta），在MRCR v2测试中成绩大幅提升，并引入努力程度（Effort）控制参数和上下文压缩功能。

GPT-5.3-Codex融合了编码与推理能力，在OSWorld-Verified（视觉桌面操作）等基准上提升显著。


清华研究生开源大一统世界模型：性能超越硅谷标杆40%！

Summary: 清华与生数科技开源大一统世界模型Motus，通过MoT架构实现感知、预测与行动的闭环。

清华团队开源了“大一统”世界模型 Motus，首次在单一架构内统一了视觉-语言-动作（VLA）、世界模型、视频生成等五种具身智能范式，在多项任务上性能超越国际标杆 Pi-0.5。

采用 Mixture-of-Transformer 架构和三模态联合注意力机制，实现了“看-想-动”的闭环。

在 50 项通用任务测试中，绝对成功率比 Pi-0.5 提升最高达 40%。


Claude Opus 4.6和GPT 5.3 Codex同时更新，这波贪了，应该留到春晚再看的

Summary: 对比分析了 Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex 的跑分差异及背后测试集的局限性。

文章对比了同日发布的Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，指出在Terminal-Bench 2.0上GPT-5.3-Codex分数更高，但两者测试数据集存在差异，需谨慎对比。

Claude Opus 4.6在Agent搜索（BrowseComp）和多学科推理（ARC AGI 2）上表现突出。


华科校友程璐斩获美国NSF科研奖！用可信AI助力AI医疗奇点

Summary: 华科校友通过“数字孪生”应对医疗异质性，并利用“共形预测”量化大模型不确定性。

华科校友程璐教授凭借在“负责任的大语言模型”和AI医疗“数字孪生”方面的研究，接连获得NSF CAREER Award及阿尔茨海默病研究重磅资助。

可信AI研究：引入“共形预测”统计学工具，旨在为大模型输出提供严格的不确定性量化数学保障。

AI医疗应用：构建阿尔茨海默病患者的“数字孪生”计算模型，模拟个性化病理轨迹以优化治疗方案。

科研理念：用严谨的数理逻辑解码生命与算法，致力于让算法真正确定性地造福人类生命。


中门对狙！Claude Opus 4.6和GPT-5.3 Codex同时发布，这下真的AI春晚了。

Summary: 深度解析了 Claude 4.6 在流体智力（ARC AGI 2）上的突破及其对研究报告场景的重塑。

Claude Opus 4.6在多项关键评测（如GDPval-AA、Terminal-Bench 2.0、ARC AGI 2）上超越GPT-5.2，展现出在知识工作、编程和流体智力推理上的全面领先。

Opus 4.6在GDPval-AA（真实工作任务）上的Elo分比GPT-5.2高144分，在ARC AGI 2（流体智力）上达到68.8%。

模型开始泛化编程能力到其他工作场景，并提升了操作电脑（OSWorld）和网络搜索（BrowseComp）的Agent能力。


Claude Opus 4.6 发布，全线碾压 GPT-5.2，一文详解

Summary: 全面整理了 Anthropic 发布的各领域 Benchmark 细节及长上下文检索能力的提升曲线。

Claude Opus 4.6在知识工作、Agent搜索、Agent编码、多学科推理等多个维度评测中取得SOTA成绩，并首次为Opus级模型引入1M token上下文窗口。

在长上下文检索测试（MRCR v2）中得分76%，远超前代，有效缓解了上下文腐化问题。


AI一分钟生成「塞尔达」，游戏巨头市值「雪崩」，任天堂却笑了

Summary: 通过对 Genie 3 技术原理（帧生成）的拆解，指出当前 AI 生成视频与真实游戏引擎在逻辑一致性、物理模拟和长期记忆上的本质区别。

文章认为，尽管 Genie 3 等 AI 模型能快速生成可交互的 3D 场景，但因其缺乏长期一致性、确定性的物理逻辑和复杂的事件因果链，目前无法替代传统游戏开发中构建鲜活、深度游戏世界的工作。

指出 Genie 3 是“帧生成”模型，靠“猜测”而非确定性的物理计算生成画面，缺乏长期一致性。

强调游戏世界的“生命感”源于精心设计的细节、成熟的 IP 和文化深度，而非仅靠视觉生成。


姚顺雨的最新成果，才是腾讯发完 10 亿红包后决战 AI 的关键

Summary: 通过腾讯混元团队的 CL-bench 测试指出，当前大模型在‘情境学习’（脱离预训练记忆处理新信息）能力上普遍极弱。

腾讯混元团队与复旦大学的研究指出，大模型在根据全新上下文（未在预训练中出现过的信息）进行推理时表现很差，最强模型的正确率仅约 23.7%，揭示了 AI 在“现学现卖”情境下的核心短板。

构建了 CL-bench 基准，包含近 2000 个专家构造的“全新情境”来测试模型的情境学习能力。

模型失败的主要原因是难以抑制预训练中根深蒂固的模式，无法有效遵循新上下文中的规则。


3000亿美元因Agent一夜蒸发！纳德拉、MongoDB CEO等宣告：传统SaaS已走到拐点

Summary: AI Agent 正在从逻辑底层重构工作流，导致依赖“人头数”和“粘性”的传统 SaaS 模式估值崩盘。

AI Agent工作流的兴起，动摇了传统SaaS依赖高增长、高转换成本和高粘性的商业模式，导致相关企业市值大幅蒸发，市场逻辑正在被重新校准。

市场剧变：因AI产品发布，SaaS类公司单日市值蒸发约3000亿美元，估值倍数从约39倍暴跌至约21倍。

核心冲击：AI能够跨系统自主执行工作流，直接取代大部分人类工作，削弱了单一SaaS应用作为“记录系统”的粘性。

逻辑颠覆：过去“先抢占市场，未来再兑现利润”的SaaS增长故事，在AI冲击下可持续性受到严重质疑。


千问30亿免单，冲进“AI春节”首个深水区

Summary: 分析通义千问 30 亿红包背后的产品逻辑：从对话消费转向场景化 Agent 消费。

阿里千问发放30亿红包，其目标不仅是吸引用户，更是对用户进行深度AI使用场景教育，推动AI Chatbot从对话工具向能一键完成‘衣食住行’消费的生活Agent转变。

千问通过红包引导用户在阿里生态内（淘宝、飞猪等）直接使用AI完成购物，省去多轮对话教育过程。

文章批评了某些AI产品在基础体验不佳时就进行大规模用户教育，认为这对行业是负面PR。


“透明玻璃”光芯片诞生！有望用于精密测量、AI算力和量子计算

Summary: 加州理工联合团队开发出超低损耗“片上光纤”平台，突破了集成光子学的损耗瓶颈。

研究团队开发出超低损耗的掺锗二氧化硅光子集成平台（‘片上光纤’），在近红外波段损耗低至0.08 dB/m，为精密测量、AI算力和量子计算的芯片化集成开辟了新路径。

该平台在从紫光到近红外的宽波段实现小于1 dB/m的超低损耗，性能接近早期低损耗光纤。

基于该平台演示了光学频率梳、布里渊激光与窄线宽激光器等多种核心功能，展示了其作为通用‘工具箱’的潜力。


AI卖广告，吵到了超级碗：全球网友围观奥特曼破防

Summary: Anthropic通过超级碗广告宣布Claude永久无广告，引发与OpenAI关于商业模式的争论。

Anthropic 在超级碗期间发布广告，宣布 Claude 将永久保持无广告状态，此举被广泛视为对 OpenAI 在 ChatGPT 中测试广告的直接回应。OpenAI CEO 奥特曼发文反驳，称其广告描绘不实。

Anthropic 强调在涉及敏感或深度私人话题的对话中植入广告“不协调、不恰当”，且可能影响建议的中立性。

奥特曼反击称 OpenAI 的广告原则不会像 Anthropic 广告所描绘的那样，并质疑后者行为的诚实性。


Anthropic发布Claude Opus 4.6模型

Summary: 快速整理了 Opus 4.6 的 8 个核心更新点，重点关注工程侧配置细节。

Claude Opus 4.6在多项指标上达到新SOTA，引入1M Token上下文窗口，速度提升，并增强了在复杂长链路任务上的可靠性。

新增Agent Teams功能，允许多个Claude Code会话组队协作处理大型任务。

引入Adaptive thinking机制，让模型根据任务难度自动调整思考深度以平衡效果与成本。


用了两周OpenClaw后，决定今年不招人类员工了

Summary: 基于 OpenClaw 深度使用两周后的组织变革思考，提出了 AI 代替初级员工的具体路径与模型选择逻辑。

作者深度体验OpenClaw后，决定今年停止招聘人类员工，并推动现有员工使用该工具。

OpenClaw在拥有标准操作程序（SOP）的任务上，比人类更稳定、快速且不会分心。


你知道吗？Claude Agent Teams 还可以这样玩！

Summary: 详细介绍了 Claude Opus 4.6 新功能 Agent Teams 的配置与多智能体协作模式。

Anthropic推出了名为Agent Teams的实验性功能，允许多个AI智能体并行协作并相互沟通。

Agent Teams允许智能体之间直接交流、挑战和自主认领任务，不同于单线汇报的subagent模式。

该功能适合需要讨论和协作的复杂任务，如研究、功能开发或竞争性假设调试。


顶尖学者万字追问：自我，不过是大脑创造的“颜色”？

Summary: 顶尖神经科学家对话探讨意识的本质，提出“自我是一种大脑推断出的有用构造”而非单纯幻觉。

意识研究领域的学者探讨了意识的本质，提出自我是一种有用的构造，类似于大脑对颜色的感知。

意识体验并非直接的感觉信号，而是大脑结合先验期望后推断出的“最佳猜测”。 将自我视为一种有用的构造（类似颜色）比将其视为幻觉更有意义。


现在的问题是，东鹏饮料到底会增长到什么时候？

Summary: 通过渠道产权分配和增量市场逻辑，拆解东鹏饮料在功能饮料赛道超越红牛的商业确定性。

文章分析了东鹏饮料的高速增长，认为其增长源于挖掘增量市场而非抢夺存量份额。

东鹏特饮在销量和零售额上很可能已超越华彬红牛，成为功能饮料市场第一。 其增长伴随利润结构优化和销售费用效率提升，表明未陷入价格战。


AI能赚钱！谷歌年营收首破4000亿美元，搜索广告收入不降反增

Summary: 分析谷歌 2025 Q4 财报，验证 AI 投入在云业务和搜索广告中已产生实际营收提振。

谷歌母公司Alphabet年营收首次突破4000亿美元，AI技术显著推动了其云业务和搜索广告的增长。

Google Cloud收入同比增长48%，经营利润率大幅提升至30.1%。
核心的搜索广告业务收入同比增长17%，AI创造了新的搜索场景和用户参与度。


让大模型【告别回合制】：同时看、听、说、一直察言观色｜MiniCPM-o 4.5 开源

Summary: 介绍面壁智能开源模型 MiniCPM-o 4.5 的全双工交互能力及技术实现原理。

面壁智能开源了MiniCPM-o 4.5模型，实现了全双工全模态交互，能同时看、听、说并主动判断交互时机。

模型采用端到端架构，能原生处理实时音视频流，无需唤醒词，可被随时打断。 解决了传统语音交互“对讲机模式”延迟高、交互刻板的问题。


让 AI 视频学会配音，学术界花了十年｜Vidu Q3 发布的背后

Summary: 展示 Vidu Q3 视频生成的声画同出能力，并提供了部分趣味 Prompt 示例。

Vidu Q3视频生成模型支持16秒音视频直出，将画面、对话、音效和背景音乐生成步骤合而为一。

模型能一次性生成带同步口型、对话和音效的完整视频片段。
在Artificial Analysis榜单中排名中国第一、全球第二。


独家专访刘知远、姚远：为什么真正像人的AI，一定要跑在端侧？

Summary: 通过专访阐述端侧 AI 在隐私和延迟方面的必要性，以及全双工交互的技术逻辑。

专访指出，实现类人AI交互需将全双工全模态大模型部署在端侧，以保障低延迟和用户隐私。

面壁智能发布的MiniCPM-o 4.5采用原生全双工技术，让9B参数模型实现听说同步。

端侧部署是解决实时交互、延迟和隐私问题的理想路径。


在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因

Summary: AI 产品失败的主因在于对问题设计的低估，而非技术门槛，非确定性 API 彻底改变了软件构建范式。

两位参与过50多个企业级AI产品的专家指出，当前AI产品失败的主要原因是设计和对问题的理解不足，而非技术实现。

构建成本降低，但设计和对痛点的理解成为关键瓶颈。 AI产品面临输入、输出和中间过程的“三重不确定性”，需要全新的协作方式。


11位顶尖数学家发了篇没结果的论文，陶哲轩推荐都关注一下

Summary: 顶尖数学家发起的First Proof实验，旨在通过隔离训练数据的“研究级”难题检验AI数学推理真能力。

11位顶尖数学家发起一项实验，让AI尝试解决10道未公开答案的真实研究级数学问题，以检验其独立研究能力。

实验旨在填补AI在真实数学研究能力评测上的空白，避免数据污染。 问题来自数学家自身研究，答案加密，允许AI使用外部资源，最终由人类专家评分。


Claude拒绝撒谎还顶撞了你，我在80页「AI 宪法」看到了最有原则的AI牛马

Summary: 深度拆解Anthropic 2026版AI宪法，揭示AI从行为管教向价值观对齐的范式转移。


21天让肿瘤缩小60%！加州理工团队研发尿素驱动气泡机器人，可自主导航精准引爆肿瘤

Summary: 加州理工研发出尿素驱动的微泡机器人，实现肿瘤自主导航与超声触发的精准释药。

加州理工团队研发出以尿素为动力的生物可吸收微泡机器人，能自主导航至肿瘤并定向释放药物，在小鼠实验中使肿瘤缩小60%。

机器人利用人体代谢废物尿素驱动，实现自主靶向运动。 通过外部超声波触发“爆破”，实现药物的精准投送和深层渗透。


Agent 时代，最稀缺的是欲望

Summary: Agent 时代 SaaS 将转向 2A (To Agent)，公司最稀缺的不再是劳动力，而是发现机会的欲望与判断力。

文章认为，在Agent时代，最稀缺的是人类的欲望和判断力，Agent将取代执行性劳动，改变公司组织和SaaS商业模式。

Agent不是更好的工具，而是会使用工具的人，将取代大量执行工作。

未来的SaaS客户可能从人类转向Agent（2A），软件需从面向人类的产品转变为面向Agent的基础设施。


机器人成精了？Figure 03下厨房，不经意关抽屉那一下，太像人了

Summary: Figure 03通过单一神经系统实现全身协同运动，标志着机器人从回合制动作向流畅自主行为的进化。

Figure AI发布最新人形机器人Figure 03，其Helix 02系统实现了全身协同的自主控制，能像人类一样在厨房中流畅完成复杂任务。

机器人展示了利用全身（如胯部关抽屉、用脚抬门）协作完成任务的“智能控制”能力。 采用单一神经网络统一控制行走与操作，告别了传统机器人“回合制”的僵硬模式。


佛祖也写免责声明？和你的prompt有什么关系 ｜MindCode周报 No.60

Summary: 通过佛教哲学视角反思Prompt本质，强调个人偏见在AI时代的独特价值。

文章借用佛教概念探讨AI时代的人机交互与个人价值，认为应避免被AI的固有概念束缚，并强调个人的独特“偏见”具有分发价值。

提示词（Prompt）本身会扭曲真实意图，应通过具体细节不断对话来生成真正需求。

在AI掌握标准答案的时代，个人基于独特生命经验形成的“偏见”和智慧成为核心价值。


AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华

Summary: 微软与清华提出 BiPS 机制，通过“一拉一推”的双重感知塑形，在训练阶段让视觉语言模型内化“看哪儿”的能力。

微软与清华提出BiPS方法，在训练阶段教会视觉-语言模型“带着问题看图”，从而在推理时能自动聚焦关键证据，提升准确率。

从“推理时补救”转向“训练时内化”，让模型学会识别与问题相关的关键视觉证据。 通过“一拉一推”机制，先确保看到所有相关证据，再聚焦最关键细节。


配置一改就要重启的时代结束了：Dev Proxy 2.1 正式上线

Summary: Dev Proxy 2.1 发布，支持配置热重载与 Stdio 流量代理，优化 AI 工具链开发体验。

Dev Proxy 2.1 版本发布，新增配置热重载和Stdio流量代理功能，旨在提升开发迭代效率和扩展对现代开发工具链的支持。

配置热重载功能可自动监听并应用配置文件更改，无需手动重启。

新增Stdio流量代理能力，支持拦截和模拟命令行工具等非HTTP通信，便于测试调试。


教科书《性能之巅》作者入职OpenAI！迷弟总裁亲自欢迎

Summary: 性能优化专家Brendan Gregg入职OpenAI，标志着AI基础设施优化的重心转向。

系统性能优化领域顶级专家Brendan Gregg加入OpenAI，旨在解决ChatGPT背后的性能瓶颈，应对AI时代全新的基础设施挑战。

Brendan Gregg是《性能之巅》作者、火焰图发明者，被视为“性能之神”。

他认为通用计算时代的性能优化方法已不适用于万卡GPU集群和神经网络，需构建新方法。


OpenClaw 让 Mac Mini 卖爆了，苹果为什么不自己做一个？

Summary: 深度剖析苹果在 Agent 赛道的策略：通过“硬件+开源”回避平台合规风险，实现“刀背藏身”的商业护城河。

文章探讨了为何苹果不自己开发类似OpenClaw的AI智能体。核心观点是，苹果若官方推出此类功能，将面临巨大的法律风险，因为其系统性的自动化操作会违反其他平台的用户协议，构成不正当竞争。

苹果若内置类似OpenClaw的智能体，将因系统性绕过平台API而面临来自Meta、微软等公司的法律诉讼。

用户自行在Mac上运行开源OpenClaw，则责任与苹果无关，苹果得以规避风险。


3年、1万人，快手技术团队首次系统披露AI研发范式升级历程

Summary: 组织提效不等于个人工具普及，AI 研发需经历从辅助到自主的范式跃迁。

快手技术团队系统披露了其AI研发范式升级历程，揭示了从提升个人效率到提升组织整体效能的转变过程。核心发现是，个人使用AI工具提效并不等同于组织整体提效。

快手AI研发范式经历了平台化、数字化、精益化到智能化的三阶段演进。

在智能化1.0阶段，AI代码生成率超30%，但组织需求交付效率未变，暴露了“个人提效≠组织提效”的陷阱。

智能化2.0阶段转向聚焦用AI提升组织整体效能，并探索出从AI辅助到AI自主的系统性实践路线。


世界是快的

Summary: AI 正在压缩时间维度，OpenClaw 等工具开启了「一人多 AI」的异步生产力杠杆时代。

文章以OpenClaw为例，阐述了AI Agent如何通过“时间分身”效应，将人类从必须实时监督AI任务的束缚中解放出来，从而“压缩”了个人可支配的思考时间。

OpenClaw等本地运行Agent的出现，使得用户可以远程下达指令，让AI在独立设备上自主执行任务，实现了“一人多AI”的工作模式。

这种模式打破了“一人一AI”的实时交互限制，创造了“时间分身”，允许用户并行处理多个任务。

OpenClaw作为一个开源项目，存在安全风险（如密钥泄露、恶意文件），并非为非技术用户设计。


AI 智能体界的 npm 来了！Vercel 推出 Skills.sh，欲统一智能体指令集

Summary: Skills.sh 通过解耦推理与执行，为 AI Agent 提供标准化的 Shell 指令集。

Vercel推出开源项目Skills.sh，旨在为AI智能体建立一个可复用“技能”的开放生态系统，将智能体的“推理”与安全、可控的“执行”分离开来。

Skills.sh允许开发者定义、分享并运行以Shell脚本形式实现的、明确定义的“技能”，供智能体调用。

该方案解决了智能体执行环节不可靠的问题，使智能体行为更可预测、可审计。

社区将其类比为“AI智能体界的npm”，侧重于技能的组合与发现，可与Anthropic的MCP等协议互补。


深度思考丨OpenClaw🦞爆火，云端Agent与本地Agent对比分析

Summary: 对比分析云端与本地 Agent 在能力、控制权和成本上的再分配逻辑，提出 Agent 模块化拆分的重要性。

文章对比分析了云端Agent与本地Agent的优劣，指出其本质区别在于能力、控制权和成本三者的分配不同，并认为未来的关键不在于部署位置之争，而在于如何合理拆分Agent的能力与控制权模块。

云端Agent优势在于能力密度高、迭代快、开箱即用，但存在数据隐私和信任成本问题。

本地Agent核心价值在于数据主权、低延迟和强个性化，但受限于本地算力、工具生态和版本碎片化。

更本质的思考是将Agent模块化，根据任务对隐私、风险和性能的要求，决定哪些模块部署在云端，哪些留在本地。


权威研究揭秘：Moltbook三日失控，极端言论集中爆发

Summary: 评述关于 AI 社交网络 Moltbook 出现社会性异变的科学研究，揭示 AI Agent 演化出的权力与极端言论特征。

德国CISPA亥姆霍兹信息安全中心的实证研究显示，AI社交网络Moltbook中的数万AI Agent在无监管环境下，于极短时间内自发演进出极端权力争夺、加密货币崇拜和毒性言论，揭示了AI原生社区高速发展伴随的失控风险。

在短短三天内，Moltbook从简单的社交问候迅速演变为涉及技术、经济、观点的复杂“社会”，话题演进速度极快。

最能驱动社区互动的内容是“权力与财富”相关的极端叙事，如统治宣言和代币推广，导致社区迅速极化。

研究为AI Agent在无顶层设计的大规模交互中可能产生的不可控、有害行为拉响了警报。


晚点独家丨吴永辉接管字节 Seed 这一年

Summary: 独家复盘字节跳动 Seed 部门在吴永辉接管后的组织调整、研发逻辑与技术追赶路径。

文章报道了吴永辉接管字节跳动大模型部门Seed一年来的调整与聚焦，其核心任务是提升基础模型能力、提高研究效率，并打造一流的研究团队，以应对激烈的市场竞争。

吴永辉接管后组建了Edge（长期AGI研究）、Focus（攻坚下一代模型）、Base（研发当前模型）三个虚拟团队，以盘活内部资源并同时推进多代模型研发。

他推动内部数据和代码库透明化以提高效率，并致力于改善此前存在的团队间沟通壁垒问题。

Seed在过去一年中模型能力有较大提升，持续追赶海外领先模型，但仍需填补过去遗留的“技术债”。


我用 AI 看了一个月新闻，63% 回答有问题，一堆 404 和瞎扯

Summary: AI 搜索与新闻摘要存在严重的「逻辑幻觉」与「虚假引用」问题，不可盲目信任其结构化输出。

通过为期一个月的实验，文章揭示了当前AI聊天机器人在提供新闻摘要时存在严重的事实错误、编造来源和链接失效等问题，其清晰、专业的表述风格会制造一种误导性的可信感。

一项实验显示，AI生成的新闻摘要中，只有37%的回答提供了完整有效的来源网址，其余多为404错误或编造的链接。

AI经常提供结构良好、看似全面的回答，但其中许多具体数字和事实无法在引用的来源中找到，实为“幻觉”。

AI存在逻辑谬误，例如将“某媒体没有报道某事”等同于“某事没有发生”，从而制造误导性的事实确定感。


颠覆认知！机器人像人的关键在于嘴唇，哥大博士让机器人脸告别“面瘫”，看视频学会11门语言

Summary: 机器人跨越恐怖谷的关键在于嘴唇运动的高维非线性建模及视听同步度量。

哥伦比亚大学博士胡宇航的团队通过让机器人Emo学习视频中的唇部运动，实现了高度自然、与语音同步的面部表情，其研究成果登上《Science Robotics》封面，旨在解决人形机器人的“恐怖谷效应”。

研究聚焦于机器人嘴唇运动的自然性，因为嘴唇是承载语言、情感与社交信号的关键部位，其运动具有高维、非线性的复杂性。

团队创新性地使用合成参考视频作为基准，在潜空间中度量机器人唇部运动的同步误差，提供了客观的评估标准。

该方法超越了传统的、基于固定音素-嘴型映射的规则，使机器人能适应不同语言、语速和情绪下的自然唇动。


2026 年硅谷书单：18 位硅谷创始人共同推荐的 56 本书

Summary: 通过 AI 筛选和交叉验证汇总的 18 位硅谷领袖 2026 年书单，提供具体书目与推荐理由。

作者利用AI辅助，从18位硅谷创业者与技术领袖的公开推荐中，汇总、去重并筛选出一份包含56本书的“硅谷书单”，涵盖了科技、认知、商业、哲学与科幻等领域。

项目通过AI爬取数十个来源，汇总了700多本推荐书籍，再通过数据库管理和人工校验，最终精炼出56本。

制作了配套网站，可按推荐人数排序、查看推荐语及按推荐人筛选。

被最多人（9位）推荐的书是马可·奥勒留的《沉思录》。


奥特曼重磅发声：全AI公司是未来！OpenAI官宣Frontier，让管理Agent像管人一样简单

Summary: OpenAI 推出 Frontier 平台，试图通过企业级 Agent 管理中枢卡位基础设施市场。

OpenAI推出企业级智能体管理平台Frontier，旨在解决企业内部智能体分散、难以协同和管理的问题，将智能体当作“AI员工”进行统一构建、部署与管理，以争夺企业级市场。

Frontier通过整合企业内部分散的系统与数据，为智能体提供统一的业务上下文和执行环境。

该平台回应了Sam Altman提出的“全AI公司”愿景，旨在让AI深度参与企业每个流程。

OpenAI此举意在卡位企业级市场，目前该市场份额由Anthropic领先（40%），OpenAI占27%。


从“事后检测”到“过程引导”，北大联合上海AI Lab重塑智能体工具调用安全

Summary: 针对 LLM 智能体工具调用安全，提出了从末端检测转向过程引导的 ToolSafe 框架。

北京大学与上海AI Lab提出ToolSafe框架，旨在解决智能体在工具调用过程中的步骤级安全问题，将安全防护从‘事后检测’转向‘过程引导’。

首次系统化建模并防护LLM智能体的步骤级工具调用安全风险，特别是针对提示注入攻击。

开源了包含评估基准（TS-Bench）、护栏模型（TS-Guard）和推理流程（TS-Flow）的完整框架。


想让机器人春晚包饺子？阿里达摩院：别急，先把「大脑」优化一下

Summary: 阿里达摩院发布RynnBrain，通过将时空记忆和物理推理内化至模型底座，解决了具身智能多任务打断与长程规划的难题。

阿里达摩院开源了具身智能模型RynnBrain，通过将时空记忆和物理空间推理直接训练进模型，旨在提升机器人在复杂物理环境中的规划与执行能力。

在16项具身智能基准测试上达到SOTA水平，并开源了包括业界首个MoE具身基础模型在内的7个模型。

模型具备任务中断后恢复、在物理约束下进行长程规划等能力，解决了机器人实际应用中的底层问题。


霸榜HF第一！UltraData开源2.4T优质数据，含全球最大L3数学库

Summary: 提出了从“数据驱动”向“模型-数据协同演进”的 L0-L4 数据分级治理体系。

清华大学、面壁智能等机构联合发布UltraData数据分级治理体系及2.4T开源数据，提出从‘数据驱动学习’向‘数据-模型协同演进’的范式转变。

提出了系统化的L0-L4数据分级治理体系，旨在精细化数据利用以应对高质量公开数据资源逼近枯竭的挑战。

开源了包含全球最大规模L3数学合成数据在内的2.4T Tokens高质量数据及4项数据治理工具。


华为发布业界首个扩散语言模型Agent，部分场景提速8倍！

Summary: 华为诺亚方舟等团队通过对比实验证明，扩散大模型（DLLM）作为Agent底座在规划效率和执行速度上显著优于传统自回归模型。

华为等机构的研究表明，在相同条件下，将智能体的生成范式从自回归（AR）换成扩散模型（DLLM），能显著提升其规划效率和执行速度。

在严格对照实验中，DLLM Agent端到端执行速度平均提升30%以上，部分复杂任务效率提升高达8倍。

DLLM展现出更强的规划器能力，能更早收敛到正确轨迹，减少回溯和冗余。


首次！AI智能体破解「纳什均衡」，大模型学会博弈论｜Cell子刊

Summary: 多校联合研发PrimeNash框架，利用LLM智能体自动推导博弈论纳什均衡的解析解并生成数学证明。

多所高校联合开发出名为PrimeNash的AI智能体框架，首次能够自动推导纳什均衡的闭式解析解并生成机器可验证证明。

通过模拟人类数学家科研路径的三阶段闭环框架（策略生成、评估、证明），解决了传统算法难以处理的高维、非凸及动态博弈难题。

该系统兼具可扩展性、透明度与数学严谨性，为自动化博弈分析提供了新范式。


前 Codex 大神倒戈实锤！吹爆 Claude Code：编程提速 5 倍，点破 OpenAl 死穴在上下文

Summary: 前 OpenAI 工程师通过实战体验，对比了 Claude Code 与 Codex 在上下文管理上的差异。

前OpenAI Codex核心研发者Calvin French-Owen高度评价Claude Code，认为其有效的上下文拆分能力是提升编程效率的关键。

Calvin French-Owen认为Claude Code通过自动生成探索型子智能体来管理上下文，显著降低了噪音，提升了代码生成质量。

他指出上下文管理是代码智能体的核心挑战，并分享了实用的上下文污染检测方法。


人均回避型，遍地煤气灯：毁掉一段关系，只需要一个小红书式心理学热词

Summary: 批判了社交媒体时代“治疗术语”的滥用如何破坏真实的人际沟通与心理诊疗。

文章指出，互联网上对‘煤气灯操纵’、‘NPD’等心理学术语的滥用和标签化，正在破坏现实人际关系中的有效沟通。

治疗师发现，来访者频繁误用‘煤气灯效应’、‘自恋狂’等术语来描述日常分歧，导致沟通中断和关系恶化。

这些术语的滥用源于社交媒体上的简化传播，人们倾向于将复杂的行为简单归类，而非进行深入探讨。


马斯克深夜点赞！内容的下一站是：玩！

Summary: 探讨 AI 时代“软件即内容”的趋势，认为互动内容将是短视频后的下一个爆发点。

文章探讨了AI时代下一种新的内容形态——互动内容，并以产品Loopit为例，说明AI如何降低互动内容的创作门槛。

提出‘互动内容’可能是继文字、图片、短视频之后的下一个主流内容消费形态，用户体验从‘看’升级为‘玩’。

AI工具如Loopit使得用户通过简单描述即可生成可交互的体验，极大降低了创作门槛。


Vibe Coding 在代码生成与协作中的实践与思考

Summary: 阿里的技术专家分享关于 Vibe Coding 工具的设计原则与行业实践。

阿里巴巴高级技术专家分享Vibe Coding工具在构建过程中遇到的问题、产品设计原则及技术创新实践。

将Vibe Coding工具形态归纳为Native IDE、IDE插件、Web Agent和CLI四类，并分析了各自特点。

提出以用户为中心、强化工具质量、深化场景适配、支持协作与包容不确定性的核心设计原则。


一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布

Summary: 百度ERNIE 5.0发布技术报告，揭秘超大规模MoE架构及模态无关的路由调度机制。

百度发布ERNIE 5.0技术报告，其采用超稀疏MoE架构实现万亿参数规模，并通过模态无关的专家路由机制，首次实现了四种模态的原生自回归统一。

采用模态无关的专家路由，所有模态数据在统一参数网络中训练，涌现出专家自发的专业化分工。

首创‘弹性预训练’范式，一次训练可抽取出一整套不同规格的子模型，实现零样本抽取和部署。


硅谷豪赌算力烧到停电，中国团队反向出击！这一刀，直接砍碎Scaling Law

Summary: Yuan 3.0 Flash通过RIRM和RAPO算法解决大模型“过度思考”导致的Token浪费问题。

YuanLab.ai团队发布Yuan 3.0 Flash模型，通过RAPO和RIRM算法创新，旨在解决大模型‘过度思考’问题，以更少算力实现更高智能。

40B总参数的MoE模型仅激活约3.7B参数，通过算法抑制无效的‘过度反思’，将推理token消耗降低高达75%。

针对模型在得出正确答案后仍进行无效验证的行业顽疾，提出了系统性的解决方案。


美团面试题：如何设计多轮对话智能客服Agent。评论区吵翻了，但答案可能就一句话。

Summary: Agent设计的核心在于上下文工程（Context Engineering）而非Prompt，需明确界定AI的权限边界。

文章以美团智能客服面试题为引，指出设计多轮对话Agent的核心在于精细的上下文工程，而非复杂的Prompt设计。

提出AI Agent设计的核心原则：将正确的信息在正确的时机喂给模型，并根据操作敏感性设置不同的自动化等级（全自动、需确认、转人工）。

强调好的Agent需要知道自身边界，在复杂任务中应进行步骤拆解，而非让模型一次性跑完全程。


挑战 Claude Code，9.5 万星！又一款开源 AI 编程神器火了

Summary: 介绍开源 AI 编程工具 OpenCode 的特性与优势。

开源AI编程工具OpenCode正式亮相，以其对75种以上模型的广泛兼容性、隐私优先架构和多平台集成能力吸引开发者。

支持包括Claude、OpenAI、Gemini及各类本地模型在内的75+种模型，并深度整合多种语言服务器协议（LSP）。

采用隐私优先设计，不存储代码或上下文数据，为用户提供高度控制力和可审计性。


1700个OpenClaw技巧，我用多邻国的方式学会的！

Summary: 展示如何利用 AI 工具将枯燥的文档转化为多邻国式的互动学习课程。

智谱清言推出‘学习搭子’功能，利用AI将海量知识（如论文、视频、GitHub项目）转化为多邻国式的交互课程，提升学习效率。

能够将上百页的论文、长视频等复杂知识源，自动梳理成结构化的知识图谱和交互式学习卡片。

通过图文并茂的讲解、对照学习、章节测试等功能，实现‘把书读薄、读活、读透’。


清华哈工大打破AI频谱偏见，助力国家月球基地建设｜AAAI'26

Summary: 清华哈工大提出 HiFi-LoRA 与 WEM 框架，通过物理知识注入解决 AI 处理月壤图像的‘频谱偏见’。

清华、哈工大等团队提出名为「Deeply Seeking Boundary」的高保真分割框架，通过「高频感知初始化」（HiFi-LoRA）算法将几何物理知识注入大模型参数，打破AI固有的频谱偏见，精准还原微米级月壤颗粒边缘。

通过HiFi-LoRA算法，利用DCT和SVD技术将高通滤波器主成分作为LoRA矩阵初始化，人为放大模型对高频边缘的敏感性。

引入「小波能量调制」（WEM）正则化方法，将分割掩膜轮廓复杂度与颗粒面积的物理关联转化为训练约束，防止模型过拟合噪声。


Agent 原生通讯协议：从传递代码，到传递认知

Summary: 提出Agent通讯协议正从代码传递转向“认知/推理链”记录，预测Git之上将诞生记录推理过程的新设施。

作者观察到AI Agent正在自发地使用GitHub的Issue、PR等协作功能进行沟通，GitHub成为一种事实上的Agent通讯协议。

GitHub前CEO创立新公司Entire，旨在Git之上构建Agent时代的开发者平台，其产品Checkpoint旨在为Git补上代码变更的「Why」（推理过程）。

现有Git体系记录了代码的What、Who、When、Where，但缺失了Agent生成代码的「Why」，即推理链和决策过程。


昨天马斯克转发的那个App，我让一个5岁小孩试了试，他安静地玩了一晚上。

Summary: Loopit 重新定义 AI 交互内容：从 Sora 式的‘看’转向可交互、可玩的‘应用级生成’。

文章通过实际体验，认为Loopit的核心价值在于让AI生成可交互、可玩的内容，而不仅仅是观看的视频，这使其区别于Sora等AI视频生成工具。

Loopit允许用户通过简单指令生成互动动画或小工具（如恐龙折叠画、螺旋丸手势游戏），并支持调用手机麦克风、摄像头等传感器。

作者认为Sora本质是「AI版优酷」，提供线性观看体验；而Loopit是「AI版抖音」，创造了低门槛的互动内容创作和消费体验。


百万年前的爱因斯坦，为何带不动部落里的普通人？一个连接考古学与神经科学的大一统理论

Summary: 利用自由能原理（FEP）解释早期智人工具演化的“非线性”断层，将认知科学前沿理论引入考古学。

文章提出基于自由能原理（FEP）的假设，认为早期智人（如直立人）制作石斧等创新行为可能因群体无法理解其优势而像「蛇梯棋」游戏一样出现、消失、再出现，导致进化记录出现断层。

挑战了传统认为人类认知能力渐进式线性发展的观点，用「蛇梯棋」比喻创新行为在群体中传播的随机性和偶然性。

指出异常个体（如「百万年前的爱因斯坦」）的超前行为可能因群体认知局限而被忽略或遗忘，无法形成稳定的文化传承。


大家都在说它是 AI 时代的抖音，真的吗？

Summary: 实测互动内容平台Loopit，探讨AI如何将内容从“看”进化到多模态“玩”。

文章通过实测体验Loopit，探讨其作为「互动内容平台」与抖音等传统「观看型」内容平台的区别，认为其核心是让用户「玩」内容而不仅是「看」。

Loopit允许用户通过多模态输入（图片、提示词）和调用手机传感器（麦克风、陀螺仪）快速生成互动内容（如吹气唤醒喷火龙）。

平台采用类似抖音的短视频瀑布流展示互动内容，创作门槛低，支持多轮对话微调，偏向全民创作。


云上OpenClaw的5种正确打开方式，光联网做日报就落后N个版本了

Summary: 云端 OpenClaw 进阶攻略：通过安装‘双幻神’Skills 和心跳机制实现主动 Agent 服务。

文章介绍了在云端部署OpenClaw的几种进阶用法，旨在解决用户安装后除了做日报外不知如何深度使用的问题。

提出可以拓展OpenClaw的使用场景，如抓取无RSS网站信息、结合日历备忘录做深度信息整理等，超越基础的联网搜索和日报生成。


晚点独家丨阿里要继续大投入淘宝闪购，三年不担心亏损

Summary: 阿里通过AI流量入口反攻即时零售，详述了淘宝闪购的战略重心、补贴逻辑及算法提效手段。

阿里管理层鼓励淘宝闪购团队在未来三年大胆投入即时零售，重点建仓并拓展高客单价订单，与美团展开市场份额竞争。

淘宝闪购2026年将重点投入即时零售，优先拓展医药、酒饮、生鲜等年销售额超百亿的品类，并重点建设仓储能力。

阿里通过千问App的春节补贴活动，提前引发了与美团、字节的AI助手及即时零售大战，竞争焦点包括订单质量、配送时效和骑手运力。


曹操出行：跨越商业化迷雾， Robotaxi 不只是给车装上 “脑子”

Summary: 曹操出行 CEO 论 Robotaxi：核心瓶颈不在智驾大脑，而在‘底座系统’与商业闭环的重构。

曹操出行提出Robotaxi不应仅是「给车装上脑子」的智驾竞赛，而应构建「智能定制车+智能驾驶技术+智能运营」三位一体的系统，目标是成为AI时代的物理移动底座。

曹操出行计划到2030年投放10万辆完全定制的Robotaxi，与换电能源、低空出行形成垂直整合架构。

认为行业瓶颈在于从技术导向转向运营导向，未来车辆将是可睡觉、开会、购物的「移动生活空间」，并与城市能源系统协同。


实测即梦 Seedance 2.0：老外急着想注册，这就是中国 AI 视频的「黑神话」时刻

Summary: 即梦 Seedance 2.0 实测，详细拆解了其四模态自由组合的创作逻辑。

字节自研视频生成模型Seedance 2.0因能生成高一致性、复杂运镜的AI视频而在国内外引发广泛关注和讨论。

Seedance 2.0支持图像、视频、音频、文本四种模态的自由组合输入，用户可通过@素材的方式简化提示词编写，实现「指挥AI拍电影」。

模型在即梦平台上线，其生成效果被海外创作者称赞，导致大量用户寻求体验途径，甚至出现倒卖积分的情况。


追问daily | 为何只要能瘦，恶心也能忍；同步脑电波可让人更大方

Summary: 脑科学与AI前沿资讯周报，涵盖脑肠轴、意识复苏及最新AI Agent推理模型。

本期《追问daily》汇总了多项脑科学与AI驱动科学领域的最新研究发现。

脑科学动态：揭示了睡眠不足通过迷走神经导致肠道干细胞功能障碍的机制；发现了发烧时感到寒冷的独立神经通路；证实同步脑电波可让人更大方等。

AI驱动科学：包括利用蛋白质重塑古老电池技术、DreamPRM多模态推理模型、MemSkill记忆技能等研究进展。


首发｜00后团队推出首个造物Agent，一张图或一句话就能造出实物周边

Summary: 00后团队推出 Leewow 造物 Agent，通过 AI 串联生图与电商供应链，实现创意实物化。

Leewow团队推出首个「造物Agent」，用户可通过一句话或一张图生成定制化实体商品（如T恤、手机壳），并一键下单，实现AI内容从虚拟到实体的转化。

Leewow整合了从理解用户意图、多模型协同生成图像，到适配商品版型工艺、对接供应链物流的全流程，形成「造物」闭环。

产品瞄准「送礼」和个性化表达场景，其需求验证源于此前特朗普支持者对将AI生成头像转化为实体商品的强烈意愿。


马斯克xAI再失联合创始人，12人创始团队已有6人离场

Summary: 马斯克xAI创始团队流失过半，揭示AI顶级初创公司内部重组与管理挑战。

xAI联合创始人Jimmy Ba宣布离职，这是48小时内第二位离开的联合创始人，使得12人创始团队中已有6人离场。

离职潮发生在xAI被SpaceX收购且计划IPO的关键时期，可能与马斯克的管理风格、内部重组及产品（如Grok）近期出现的怪异行为有关。

尽管部分离职属于正常职业变动，但密集的人员流失为xAI未来的模型研发和IPO带来了不确定性和审视压力。


OpenClaw的班味儿太重？一键给它注入有趣的灵魂！

Summary: 通过特定 Prompt 修改 OpenClaw 的 SOUL.md，消除 Agent 的‘班味’，赋予其个性。

文章分享了通过特定Prompt为OpenClaw（小龙虾）更换「灵魂」的方法，旨在消除其回复中的「班味儿」，使其变得更有主见、简洁和幽默。

提供的Prompt指令要求AI拥有强烈观点、删除公司化用语、允许使用幽默和恰当的粗话，并追求简洁直接的沟通。

更换「灵魂」后，OpenClaw可能从循规蹈矩的工具人转变为更有性格的助手，甚至会出现「造反」或更直率的反馈。


ICLR 2026 oral | AI代码真能进生产环境？SwingArena：从「写对代码Commit」到「通过CI审查」

Summary: ICLR 2026 Oral论文提出SwingArena评测基准，将代码评测从‘跑通单测’升级为‘通过真实CI与对抗审查’。

SwingArena是一个旨在评测AI代码能否通过真实持续集成（CI）流水线的对抗式基准。它通过让两个模型分别扮演提交者和审查者，在真实CI环境中反复交锋，以填补现有代码评测仅关注单元测试的空白。

评测重点从“写对代码”转向“通过CI审查”，模拟真实软件开发中的审查与迭代过程。

引入检索增强流水线RACG，在有限上下文窗口内为模型定位关键代码片段，以应对真实项目的庞大规模。


华为升级行业Agent算法架构！MindScale自己写prompt和工作流，KV Cache减少5.7倍token

Summary: 华为 MindScale 架构深度解析：自进化 Agent 工作流与 Prompt 自动化闭环。

华为诺亚方舟实验室发布了面向行业应用的算法包MindScale，旨在系统性解决行业Agent开发中工作流手工维护、历史知识复用难、训推效率瓶颈和复杂推理测评四大核心挑战。

包含EvoFabric算法，可从自然语言文档自动生成可执行的Agent工作流，并支持基于记忆的演进。

提出C-MOP等prompt自动优化器，实现“反馈->演进”的提示词优化闭环，并在特定场景取得超过20%的精度提升。


大模型桌游试玩员来了：用五大画像模拟「千人千面」，评分精准度超越GPT-5.1

Summary: MeepleLM：结合 MDA 框架和玩家画像的垂类大模型设计逻辑解析。

MeepleLM是首个能模拟真实玩家视角并基于动态游戏体验给出建设性批评的虚拟桌游试玩模型。它通过引入MDA游戏设计理论构建推理核心，并内化五种典型玩家画像来模拟“千人千面”的感受。

构建了包含1,727本结构化桌游规则手册与15万条玩家真实评论的专属数据集，建立了从“客观规则”到“主观体验”的映射。

在还原玩家口碑与评分分布的精准度上，显著优于GPT-5.1和Gemini3-Pro等通用模型。


年末 AI 回顾：从模型到应用，从技术到商战，拽住洪流中的意义之线

Summary: 2025 年 AI 产业大地图复盘，涵盖模型演进、商业竞争与底层逻辑。

文章回顾了2025年至2026年初AI领域的关键进展，涵盖模型、应用、巨头竞争、创业公司、具身智能、硬件及人文影响等多个主题，试图在快速变化中梳理出发展脉络。

重点分析了Agentic Model（支持Agent能力的模型）的崛起，并以DeepSeek-R1的爆火为例，探讨了推理模型的重要性及其影响力扩散路径。

指出技术变化是驱动本轮AI热潮早期发展的最重要因素，是推演产品形态和商业格局的重要基点。


视觉强≠能干活！清北普林斯顿等开源WorldArena，世界模型评测被颠覆

Summary: 多校联合发布WorldArena评测体系，揭示了具身模型视觉质量与任务能力低相关性的现状，重构了世界模型评测范式。

多所顶尖机构联合开源WorldArena评测体系，首次将世界模型置于具身任务中进行功能测试，揭示模型视觉质量与任务执行能力相关性低。

提出六维视觉评测和三大具身任务评测，颠覆了以视觉质量为核心的评测范式。 推出EWMScore综合评分体系，与人类主观评估高度正相关。


AI、AI、AI，一天到晚都是AI，这背后是不是有什么阴谋？

Summary: 批判性拆解 AGI 叙事背后的权力逻辑，指出其如何通过“未来风险”掩盖“当下问题”。

文章批判性地指出，关于超级智能（AGI）的叙事是一种权力装置，它将公众注意力从AI当前造成的现实问题（如劳动剥削、算法偏见）转移到对未来假设性风险的讨论上，从而为科技巨头争取更少的监管和更多的资源。

认为最积极的超级智能预言家正是构建这些系统的始作俑者，他们通过警告未来风险将自己定位为不可或缺的守护者。

指出各国政府的监管框架（如美国行政命令、英国前沿AI工作坊、欧盟AI法案）正将政治能量聚集在未来的、推测性的系统风险上，而非当下的危害。


Open Responses 规范实现智能体式 LLM 工作流的统一

Summary: OpenAI发布Open Responses规范，通过标准化原子条目和工具调用模型，解决AI Agent开发的API碎片化难题。

OpenAI发布了Open Responses开放规范，旨在实现智能体式AI工作流的标准化，减少API碎片化，使开发者在专有模型与开源模型之间切换时无需重写集成代码。

规范将条目、推理可观测性、工具执行等概念正式化，允许模型服务商在自身基础设施内管理多步骤的智能体工作流。

通过区分内部工具和外部工具，明确了编排逻辑的归属，并原生支持多模态输入、流式事件和跨服务商工具调用。


开源多模态推理「破壁」时刻：MMFineReason助力4B逆袭30B

Summary: MMFineReason通过100%开源管道合成高质量CoT数据，使4B小模型在多模态推理上实现跨级超越。

上海AI实验室开源MMFineReason框架与数据集，通过高质量、高推理密度的数据合成，使小参数模型在多模态推理任务上实现性能跃迁。

4B参数模型性能接近30B模型，8B模型超越部分顶级闭源模型。 通过难度感知过滤，仅用7%的高难度数据即可达到全量数据性能。


视听分离SOTA提速6倍！清华发布首个6M高性能模型｜ICLR'26

Summary: 清华大学提出Dolphin模型，利用离散化视觉编码和GLA模块实现高效视听语音分离，显著降低端侧部署成本。

清华大学团队发布Dolphin模型，通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制，以仅6M参数实现视听语音分离SOTA性能，推理速度提升6倍。

解决了高性能模型参数量大、轻量化模型依赖迭代推理导致高延迟的困境。 为端侧设备部署高清语音分离提供了新方案。


Z Tech｜ICLR 2026字节发布：从短句到篇章，DiscoX为长文翻译提供评测新范式

Summary: 字节跳动发布 DiscoX 框架，定义了基于 Multi-Agent 编排的长文翻译无需参考（No-ref）评测范式。

字节跳动发布DiscoX长文翻译评测数据集与无参考评测框架Metric-S，旨在评估模型在真实场景下的长文翻译能力。

评测单元为平均1712 tokens的长篇章，重点考察逻辑一致性、术语精确性等。

Metric-S通过多智能体工作流进行无参考评估，提供细粒度归因，降低人工标注成本。


LinkedIn 重构服务发现：在大规模环境中用 Kafka 和 xDS 取代 Zookeeper

Summary: LinkedIn 详解如何利用 Kafka 和 xDS 协议重构服务发现系统，解决 ZooKeeper 的扩展性瓶颈。

LinkedIn工程团队用Kafka和xDS协议重构了其服务发现平台，以解决基于ZooKeeper的传统架构的可扩展性问题。

新架构将写入（Kafka）与读取（xDS）分离，从强一致性转向最终一致性。 实施双模式迁移策略，实现了零停机升级，数据传播延迟显著降低。


高中肄业、25岁融资15亿，00后创始人宣战英伟达，不拼算力拼搬运

Summary: 初创公司OLIX提出摒弃HBM，采用SRAM+光子学方案，旨在通过解决“搬运”能效比瓶颈挑战英伟达的垄断地位。

00后创始人詹姆斯·达克穆比创办的芯片初创公司OLIX融资15亿，其核心方案是结合SRAM与光子学，试图绕开英伟达依赖的HBM内存瓶颈。

认为AI推理瓶颈在于数据搬运能耗，而非计算本身。

方案旨在通过将数据紧邻计算单元存放，减少搬运代价，以应对未来AI任务长度爆炸式增长。


Seedance 2.0 最全上手指南：4 大入口、火爆玩法、详细提示词都在这

Summary: Seedance 2.0 视频生成模型的功能拆解与实操指令指南。

文章介绍了AI视频生成模型Seedance 2.0的多种火爆玩法，主要包括利用其强大的参考能力，将用户形象替换到电影或视频中，以及结合知名IP形象进行无限创作。

Seedance 2.0能同时参考视频的动作运镜和人脸，生成动作流畅、人脸一致、场景还原度高的视频。

玩法多样，包括穿越到电影中、创作IP大杂烩视频、表达情绪以及生成动漫类作品，引发了病毒式传播。


GLM-5真够顶的：超24小时自己跑代码，700次工具调用、800次切上下文！

Summary: GLM-5 开源长任务能力实测，展示其在复杂代码和全栈开发中的表现。

GLM-5开源模型展示了强大的长任务执行能力，能够连续运行超过24小时，进行数百次工具调用和上下文切换，独立完成从零手搓一个GBA模拟器这样的复杂工程任务。

在无并行、无参考代码、关闭网络搜索的条件下，稳定完成了涉及CPU指令集、内存、音频、图形渲染的复杂项目。

在多项基准测试中，其编程能力与Claude Opus 4.5对齐，并在衡量经营能力的Vending Bench 2中取得开源第一的成绩。


喝点VC｜a16z最新2026大预测：下一波可观测性的浪潮将是物理的，而非数字的

Summary: a16z 预测 2026 年趋势：工业基础的 AI 原生化与物理世界的可观测性将成为核心。

a16z预测2026年AI应用趋势，指出下一波可观测性浪潮将聚焦物理世界，AI将更深地融入能源、制造等实体产业。

认为主流用户“提示框”将消亡，AI应用会主动观察并介入用户工作。 强调美国正在构建以AI和软件为核心的下一代工业基础。


面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践

Summary: 探讨从SaaS到Agent时代的软件范式变革，及由此带来的数据基座架构与工程挑战。

演讲探讨了AI Agent驱动的原生应用对数据基座提出的新挑战，并分享了面向此场景的高性能数据基座架构与工程实践。

指出AI原生应用在开发初期就需要外部数据作为“燃料”，数据的格式和规模可能不受开发者完全掌控，这与传统SaaS软件数据作为“排放物”的模式不同。

AI Agent与用户交互会产生更多数据，且需要处理多模态、访问模式和流量差异巨大的数据，对底层数据平台提出了高性能和灵活性的要求。


英伟达重磅研究：看完44000小时人类视频后，机器人开始学会“想象”物理世界了

Summary: 英伟达发布DreamDojo模型，通过大规模人类视频预训练及潜在动作表征，解决了具身智能数据稀缺及动作控制接口缺失的难题。

英伟达发布DreamDojo研究，通过44,000小时第一人称人类视频训练通用机器人世界模型，让机器人具备可控的“想象力”来预演物理交互。

利用大规模人类视频弥补高质量机器人操作数据的缺口。 模型通过“潜在动作”表征，弥合人类与机器人之间的“具身差异”。


“公司终局是纯 AI、纯机器人！”马斯克酒后激进预言：让机器人造机器人，未来要靠AI留着人类智能

Summary: 马斯克深度对谈：探讨太空算力的能源终局解及“纯 AI+机器人”的公司闭环形态。

马斯克在对话中阐述其激进观点，认为最强公司形态将是纯AI与纯机器人的闭环，并主张将AI算力部署到太空以解决地面电力扩张瓶颈。

指出未来AI发展的瓶颈是电力、制造能力等物理供给链，而非模型本身。 预测五年后太空每年新增并运行的AI总量将超过地球历史累计总量。


GLM-5 涨价背后的真相：算力稀缺才刚刚开始

Summary: 分析智谱 GLM-5 涨价背后的算力供需失衡，提出 Agent 时代 Token 消耗的三重指数增长逻辑。

文章分析GLM-5涨价限购现象，认为其背后是AI算力供给线性增长与需求指数级增长（模型能力提升、Agent爆发、多模态消耗）之间的结构性矛盾。

指出GLM-5的底气在于其Coding和Agent能力已逼近顶级闭源模型，并能执行长程工程任务。

认为算力稀缺将长期存在，价格战在稀缺资源上不适用。


一天两枚“代码核弹”：OpenAI 祭出首个“主打实时协作”的 Codex 模型，谷歌放出 Gemini Deep Think，码力冲到世界前8

Summary: 报道 OpenAI 发布实时协作模型 Codex-Spark 及谷歌 Gemini Deep Think 的动态。

OpenAI发布专为实时编码设计的GPT-5.3-Codex-Spark模型，旨在将人机交互延迟压缩到“无感”程度。

该模型是OpenAI与Cerebras芯片合作的首个技术里程碑。 针对高频、碎片化的即时编码反馈场景进行优化，支持实时协作与中断。


AI Agent也有体检中心了？诊断级安全框架AgentDoG正式开源

Summary: 上海 AI 实验室开源 AgentDoG 框架，将 Agent 安全从简单的拦截提升到三维诊断层面。

上海人工智能实验室开源AgentDoG框架，这是全球首个具备深度诊断能力的AI智能体安全护栏，能对智能体行为进行三维风险分析与归因。

提出“风险来源、失效模式、真实危害”三维分类法，超越传统二元安全判断。 通过自动化合成管道构建了覆盖万级工具库的大规模训练数据。


“代码 + 编译器”要消失了？马斯克在 xAI 全员会上放话：到今年年底，AI 或将直接生成二进制

Summary: 马斯克预言AI将跳过代码直接生成二进制，并公开xAI全员会视频回应离职潮与组织重组。

疑似PR稿。马斯克在xAI全员会上预测，到2026年底，AI可能不再编写传统代码，而是直接生成优化后的二进制程序，从而彻底改变软件开发流程。

马斯克将近期xAI的联合创始人及核心工程师离职潮定性为因公司规模扩大而进行的组织结构调整（裁员），而非绩效问题。

他透露Grok Code有望在2到3个月内达到业界顶尖（state-of-the-art）水平。


加州理工翁玉林团队证实，塔克拉玛干沙漠正向全球碳汇转型

Summary: 加州理工团队通过长周期卫星数据证实，塔克拉玛干沙漠的生态修复工程已使其转型为显著的碳汇。

加州理工团队通过卫星数据证实，中国塔克拉玛干沙漠边缘的生态恢复工程已使其转变为碳汇，夏季吸碳能力显著。

研究显示，尽管年降雨量未增，但植被覆盖度和光合活性逐年提升，增强了碳吸收。 估算若将造林模式推广至全国，年碳吸收量可达中国全年碳排放的14%。


具身AI变天了！这是我分析完7篇最新Paper得出的结论~

Summary: 通过对7篇最新论文的梳理，文章总结了具身AI在世界模型、异步执行及低成本部署上的最新趋势。

文章分析多篇来自蚂蚁、小米、高德的具身AI论文，认为该领域正发生范式变革，从封闭的学术盆景转向开源、可落地的工业森林。

蚂蚁开源了世界模型和VLA框架，小米实现了VLA在消费级显卡上的实时运行。 指出具身智能的核心正从“感知”转向“预见”和高效执行。


300亿美金为AI新王加冕！Anthropic估值狂飙至3800亿，马斯克急了

Summary: Anthropic估值达3800亿美金，其企业级战略和Claude Code产品成为核心营收引擎。

Anthropic完成300亿美元G轮融资，估值达3800亿美元，其企业级AI战略，特别是Claude Code产品，成为增长核心引擎。

首次披露年化营收达140亿美元，过去三年增长超10倍。
Claude Code贡献显著，全球4%的GitHub公开提交代码来自该工具。


无限上下文的尽头是线性回归？MIT提出注意力匹配，KV压缩提速百倍

Summary: MIT提出的注意力匹配范式将KV压缩转化为线性回归问题，极大地提升了长上下文处理效率。


How Codex is built

Summary: 深度访谈OpenAI Codex团队，揭示了多智能体编程助手的设计架构及自进化模型的开发内幕。

OpenAI的智能编码助手Codex用户增长迅速，每周有超过一百万开发者使用，自1月初以来使用量增长了5倍。OpenAI在2月初推出了Codex桌面应用，并发布了GPT-5.3-Codex模型，该模型被描述为第一个帮助创建自身的模型。文章通过采访OpenAI内部人员，深入探讨了Codex的构建过程、团队使用情况以及对ChatGPT制造商软件工程实践的影响。

Codex每周有超过一百万开发者使用，自1月初以来使用量增长了5倍。

OpenAI发布了GPT-5.3-Codex模型，这是第一个帮助创建自身的模型。


安全与算力不冲突！港大清华等首创忆阻器共位认证处理系统

Summary: 港大、清华等团队首创CLAP系统，利用忆阻器在同一芯片上实现安全认证与高效计算。


初创用3000万美元造一颗不可编程的AI芯片，推理速度却是Nvidia最强GPU的50倍

Summary: 报道了 Taalas 极致专用化的 AI 芯片 HC1，探讨了‘存算合一’与‘不可编程’如何带来 50 倍性能提升。


学术插图新神器！万字材料秒出SVG，西湖大学出品 | ICLR'26

Summary: 西湖大学出品的学术绘图智能体AutoFigure，解决了AI生成科学插图逻辑差且不可编辑的痛点。


304个中文大模型实测出炉！首个动态诊断系统ReLE发布，评测降本70%

Summary: 发布ReLE动态诊断系统，通过方差感知调度显著降低模型评测成本并揭示能力不平衡问题。


斯坦福团队开发通用鼻喷疫苗，喷一次，管三月！挑战230年疫苗学铁律

Summary: 详解斯坦福团队在 Science 发表的通用鼻喷疫苗研究，揭示了先天与适应性免疫协同的新机制。


Build Hour: Prompt Caching

Summary: OpenAI 官方关于 Prompt Caching（提示词缓存）的技术原理与实操优化指南。

OpenAI的Build Hour视频介绍了提示词缓存技术，该技术旨在帮助开发者构建更快、更便宜、延迟更低的应用程序。视频解释了提示词缓存的工作原理，并指导如何设计提示词以最大化缓存命中率。内容涵盖了缓存的实际内容、适用场景，以及提示词的微小变化如何对成本和性能产生重大影响。

提示词缓存技术用于构建更快、更便宜、延迟更低的应用程序。

视频讲解了缓存命中的工作原理（前缀、令牌阈值和连续性）。

展示了如何测量缓存命中率、延迟和令牌节省量。

以客户Warp为例，说明了提示词缓存的实际影响。


用 AI 后，我效率翻 3 倍，人却更疲惫，别再掉进这个陷阱了

Summary: 从资深开发者视角探讨‘AI 疲劳’现象，揭示了产出效率与认知负荷之间的矛盾，并给出心理建设方案。


Bitter Lessons in Venture vs Growth: Anthropic vs OpenAI, Noam Shazeer, World Labs, Thinking Machines, Cursor, ASIC Economics — Martin Casado & Sarah Wang of a16z

Summary: a16z合伙人深度拆解AI投融资新逻辑及行业未来格局的演变。

a16z的合伙人Martin Casado和Sarah Wang讨论了AI领域新的融资模式，指出当前的融资轮次实质上是伪装的计算合同。他们解释了“融资→训练→发布→更大规模融资”的飞轮如何运作，并探讨了基础模型公司是否能够超过建立在它们之上的整个应用生态系统的支出。他们还分享了被低估的领域（无聊的企业软件）和过热的领域（人才战争和薪酬螺旋）。

当前的融资轮次实质上是伪装的计算合同。

模型实验室将资金直接转化为能力提升，然后转化为以周（而非年）为单位的收入增长。

风险投资和增长投资已经融合，出现了1亿至10亿美元的混合轮次、战略投资者、计算谈判和复杂的交易结构。

讨论了AI市场结构的两种截然不同的未来：无限碎片化和新软件类别，与少数通用模型寡头垄断并吞噬其上一切。


科幻小说，究竟是AI的预言书，还是我们集体掉入的陷阱？| 万字访谈刘宇昆、《雪崩》作者、AI科学家与投资人

Summary: 汇聚刘宇昆、尼尔·斯蒂芬森等顶尖科幻作家与科学家的万字访谈，深度探讨叙事与 AGI 的本质。


春节读过最透彻的思考：《大事正在发生》

Summary: 梳理了 Matt Shumer 火爆全网的 AI 生存指南，提供了从认知到职业、教育的具体应对策略。


Head of Claude Code: What happens after coding is solved | Boris Cherny

Summary: Claude Code负责人分享的产品原则、开发内幕及AI驱动下的编程未来。

Anthropic的Claude Code负责人Boris Cherny讨论了Claude Code如何从一个简单的终端原型成长为占公共GitHub提交4%的产品，并且其上月日活跃用户翻了一番。他分享了推动Claude Code成功的反直觉产品原则，并解释了他为何认为编码问题“已解决”。他还谈到了塑造Claude Code和Cowork的潜在需求，以及为团队提供无限令牌如何导致更好的AI产品。

Claude Code占公共GitHub提交的4%，其上月日活跃用户翻了一番。

Boris Cherny认为编码问题“已解决”。

为团队提供无限令牌和资金不足反而能催生更好的AI产品。


A Guide to Which AI to Use in the Agentic Era

Summary: 文章提出了“模型、应用、外挂/环境（Harnesses）”的三维评估框架，定义了智能体时代选择AI的新标准。

文章指出，“使用AI”的含义在过去几个月发生了巨大变化，从与聊天机器人对话转变为将AI作为智能体来分配任务。因此，在选择使用何种AI时，需要考虑三个要素：模型、应用程序和约束框架。同一个模型在不同应用程序和约束框架下，对相同问题的回答质量和形式会有显著差异。

“使用AI”的含义已从聊天对话转变为使用AI作为智能体来执行任务。

选择AI需考虑三个要素：模型、应用程序和约束框架。

以Claude Opus 4.6为例，在无约束框架、Claude.ai网站和Claude Cowork三种环境下，对“比较ChatGPT和Claude和Gemini”的回答在信息时效性、分析深度和格式上截然不同。

核心的三大模型是GPT-5.2/5.3、Claude Opus 4.6和Gemini 3 Pro，它们决定了系统的智能程度、推理能力、专业能力（如写作、编码）和多模态能力。


How I think about Codex

Summary: OpenAI 工程师解读 Codex 的核心架构（模型+外壳+界面），揭示了其作为工程 Agent 的本质。

OpenAI的开发者体验工程师Gabriel Chua澄清了“Codex”这一术语在OpenAI生态系统中的多重含义。他将Codex定义为OpenAI的软件工程智能体，由模型、约束框架和交互界面三部分组成。他首次承认，Codex模型家族是直接在Codex约束框架下进行训练的，工具使用、执行循环、压缩和迭代验证等行为是模型学习操作方式的内在部分。

Codex是OpenAI的软件工程智能体，可通过多种界面使用。

Codex = 模型 + 约束框架 + 交互界面。其中，模型 + 约束框架 = 智能体；交互界面 = 与智能体的交互方式。

约束框架是“指令和工具的集合”，是开源的，存在于openai/codex代码库中。

Codex模型是在约束框架存在的情况下训练的。工具使用、执行循环等不是后期附加的行为，而是模型学习操作方式的一部分。


尿越浓，电越多？科学家找到尿液发电的最佳配方

Summary: 介绍了麦吉尔大学关于微生物燃料电池利用尿液发电的最新实验进展及最优配方。


Full Tutorial: Use OpenClaw to Build a Business That Runs Itself | Nat Eliason

Summary: 如何利用 OpenClaw 构建自主运行业务的深度教程，包含三层存储架构等实操细节。

Nat Eliason分享了他如何使用OpenClaw智能体“Felix”在3周内用1000美元启动并运营一个业务，最终赚取14,718美元的经历。他详细讲解了设置过程，包括三层记忆系统、多线程聊天和安全最佳实践。Felix通过创建自己的网站、信息产品和X账户来运营业务，甚至涉及了加密货币。

Felix通过启动自己的网站、信息产品和X账户来运营业务。

设置涉及三层记忆系统、多线程聊天和安全最佳实践。

Felix曾一度拥有超过10万美元的加密货币。

通过心跳机制、定时任务和委托给Codex来实现自动化运行。


The Most Important Skill in AI Right Now: How to Know When to Stop

Summary: 探讨 AI 时代最重要的技能：知道何时停止使用 AI，并提供了具体的“三轮对话”原则。

文章指出，AI时代最重要的技能是“知道何时停止”。开发者Siddhant Khare认为，知道AI输出何时足够好、何时自己动手写、何时关闭电脑、何时边际改进不值得认知成本，是保护有限脑力资源的关键工程。过度使用AI会导致精神消耗，明智而非最多地使用AI才是工程师蓬勃发展的关键。

AI时代最重要的技能是“知道何时停止”。

需要知道AI输出何时足够好、何时自己动手写、何时边际改进不值得认知成本。

AI是最强大的工具，也是最耗神的工具。

Siddhant Khare的解决方案是设定明确的边界：限时会话、三次提示规则（如果AI在三次尝试内达不到70%可用性，就自己写）以及“自己动手”规则。


卡帕西看好的NanoClaw，核心代码只有4000行

Summary: 介绍了一种新型AI执行中枢概念「Claws」及其精简版「NanoClaw」，强调了其自主规划和安全性。


Big upgrade for Sonnet

Summary: Claude Sonnet 4.6发布动态及关于开发者订阅政策的行业争议分析。


别再学做App了：Karpathy预言Agent将淘汰App Store，软件进入“用完即丢”时代

Summary: Karpathy预言Agent将重塑软件生态，软件将从固定App转变为按需生成的临时工具。


春节6天，我找到了各个领域最强的大模型。

Summary: 作者通过构建大规模评测集，给出了 2026 年主流大模型在 17 个细分维度的体感排名。


花 1000 块买了个 AI 输入法，30 分钟「口喷」完文章后，我觉得便宜了

Summary: 详细深度评测了 AI 语音输入法 Typeless，探讨了 AI 如何从‘打字工具’进化为‘想法调度器’。


Z Product｜General Intuition，拒绝OpenAI 5亿美元收购，从游戏世界构建物理直觉

Summary: GI公司利用游戏数据构建物理直觉模型，拒绝OpenAI收购，专注空间智能。


Slop Cannons and Turbo Brains

Summary: 通过“Slop Cannons（垃圾炮弹）”与“Turbo Brains（涡轮大脑）”的2x2矩阵，探讨AI使用的质量分水岭。


藏在海量参数背后的系统工程：7家顶尖实验室大模型训练内参

Summary: 系统梳理了OpenAI、DeepSeek、月之暗面等7家顶级实验室在模型训练中的工程细节与架构选择。

① 主张：文章认为，决定大模型最终性能的关键并非仅是算力规模，而是隐藏在海量参数背后的系统工程决策。② 论据：文章系统梳理了OpenAI、DeepSeek等7家前沿实验室的开源模型报告，揭示了架构选型（如Dense vs. MoE）、注意力机制优化（GQA, MLA, 门控注意力）、数据配比、强化学习防作弊等极少在论文中披露的实操细节与权衡。③ 启示：这为研发团队提供了宝贵的工程实践参考，揭示了模型性能竞赛已进入精细化、系统化的工程深水区，单纯堆砌算力的时代正在过去。

揭示了顶尖实验室在架构选型（如向显存妥协）、优化器引入、数据配比等核心工程决策上的具体权衡。

总结了衡量可靠测试集的四个核心标尺（单调性、低噪声等）和务实的算力分配消融实验准则。


Adam如何魔改Muon？融合正交与自适应，NAMO刷新LLM训练上限

Summary: 详细解析了UCLA团队提出的NAMO优化器，该算法完美融合了Muon的正交化与Adam的自适应特性。

① 主张：UCLA团队提出NAMO及NAMO-D优化器，首次在理论上将正交化更新方向（Muon）与Adam风格的自适应噪声机制进行了严谨整合。② 论据：NAMO通过单一标量自适应步长缩放正交化动量，NAMO-D则采用神经元级细粒度自适应（以部分正交性为代价）。两者均在理论假设下提供了收敛性保证。③ 启示：该研究旨在解决Muon在随机设定下因正交化无界操作导致的不稳定问题，为LLM训练提供了兼具结构利用与噪声适应性的新优化器选项。

NAMO通过标量自适应保留了更新方向的正交性，计算开销极低。 NAMO-D采用神经元级自适应并引入截断机制，以部分正交性换取更高的收敛性能。


Terminal-Bench解决率暴涨20%！华为CLI-Gym：环境交互类任务首个公开的数据Scaling方案

Summary: 华为发布 CLI-Gym：首个针对 Terminal-Bench 环境交互类任务的自动化数据规模化生产方案。

① 主张：华为CLI-Gym是首个面向Terminal-Bench等环境交互类任务的公开、可规模化数据生产管线。② 论据：该方法将数据生产建模为Agentic Coding任务，通过驱动Code Agent在健康环境中执行“劣化”操作，自动生成问题环境及单元测试。其在29个基础镜像上构建了1655个任务环境和291条高质量轨迹。③ 启示：该方法解决了环境交互类数据构建高度依赖人工的瓶颈，其微调模型在Terminal-Bench上取得了超过20%的解决率提升，有望推动更通用的Agentic Coding数据生产与基准构建。

创新地将数据生产管线本身建模为Agentic Coding任务，实现自动化问题环境生成与验证。


别再一键贴代码！Anthropic点名3种「用AI不退化」真方法

Summary: 基于Anthropic的最新研究，深入探讨了AI编程助手如何导致开发者技能退化，并总结出三条能保持技能的学习路径。

① Claim 主张：Anthropic研究发现，使用AI助手编程虽能快速生成代码，但会导致开发者在概念理解、代码阅读和调试能力上显著落后于独立解决问题的同行。② Evidence 论据：实验中，使用AI组在技能评估测验中平均得分低4.15分（满分27分），调试能力差距最大，因为他们平均仅遇到1个错误，而独立组平均遇到3个错误。③ Implication 启示：不当使用AI会成为“懒惰陷阱”，阻碍技能形成；但若能主动要求AI解释代码原理（如“生成后理解型”），则可在AI辅助下真正掌握新技能。

AI辅助编程并未显著缩短任务完成时间，但显著降低了开发者的技能评估得分。 独立解决问题的过程中遇到的错误和调试经历，对编程技能的形成至关重要。

对开发者意味着需要警惕对AI的过度依赖，应将AI用作理解代码原理的“导师”，而非单纯外包任务的工具，以避免核心能力退化。


DeepMind：智能体越多越乱，Agent天花板出现了？

Summary: 深度解读DeepMind关于多智能体系统扩展性的研究，挑战了“智能体越多越好”的盲目规模化直觉，提出了首个定量规模化原则。

① Claim 主张：Google DeepMind研究发现，“增加智能体数量就能提升性能”的假设存在瓶颈，甚至可能降低性能。② Evidence 论据：通过对180种智能体配置的大规模评估，发现智能体系统的性能与任务属性（如部分可观测性、多步骤交互）紧密相关，并非智能体越多越好。③ Implication 启示：设计AI智能体系统时，需要超越简单的数量堆叠，根据任务的具体复杂性（如通信开销、协调机制）来匹配架构，才能实现最佳性能。

挑战了“智能体越多越好”的普遍假设，提出了智能体系统的首个定量规模化原则。 性能瓶颈与任务的具体属性（如部分可观测性、自适应策略）不匹配有关。

对AI产品经理和架构师意味着，在设计多智能体系统时，需要科学评估任务属性并匹配相应架构，而非盲目增加智能体数量。


32倍压缩率下性能反超25个点！破解长文本压缩「翻车」难题 | ICLR 2026

Summary: 详细介绍了阿里团队在 ICLR 2026 发表的长文本压缩框架 COMI，通过边际信息增益解决冗余问题。

① 主张：阿里巴巴团队提出COMI框架，通过“边际信息增益”指标与粗到细压缩策略，解决了现有上下文压缩方法在高压缩率下因“信息内卷”导致的性能断崖式下跌问题。② 论据：COMI使用MIG指标权衡相关性与冗余性，并采用两阶段策略：先动态分配各片段压缩预算，再对片段内token进行加权融合。在32倍压缩率下，其在NaturalQuestions上的EM分数比次优基线高出近25个点。③ 启示：高质量压缩不仅是“减负”，更是“提纯”，能通过消除冗余干扰提升模型性能。该框架为处理超长上下文提供了高效且性能更优的新思路。

提出“边际信息增益”指标，将压缩决策从单维相关性升级为“相关性-冗余性”双维度权衡。

采用粗粒度预算分配与细粒度token融合的两阶段策略，实现自适应精准压缩。


谷歌开源PaperBanana：顶会级论文自动配图

Summary: 谷歌开源学术配图框架PaperBanana，通过多智能体协作解决AI科学家在视觉传达上的短板。

① Claim 主张：谷歌开源了PaperBanana，一个能自动为学术论文生成高质量流程图的AI系统。② Evidence 论据：该系统采用多智能体协作（检索、规划、美化、生成、批判）和参考驱动的闭环优化流程，在自建的PaperBananaBench基准测试中全面超越了现有基线方法。③ Implication 启示：解决了AI科学家在“视觉沟通”方面的瓶颈，能大幅提升科研论文的图表制作效率与质量，推动自动化科研进程。

采用“参考驱动+多智能体协作”框架，而非零样本生成，确保了图表的学术规范性和逻辑正确性。

构建了首个学术插图生成基准PaperBananaBench，为评估提供了标准。

对科研人员和学术作者意味着，繁琐的论文配图工作有望实现自动化，能更专注于核心研究内容。


黑客挖出苹果隐藏硬件！你的MacBook里有加速计/陀螺仪，摔没摔过售后都知道

Summary: 揭露MacBook隐藏的惯性测量单元（IMU）接口，并提供了验证代码，讨论了其在保修判定中的潜在应用。

① Claim 主张：黑客发现部分新款MacBook（如M3 Pro）内置了未公开的加速度计和陀螺仪接口，可以读取设备的运动数据。② Evidence 论据：开发者通过系统底层的IOKit HID接口读取到名为AppleSPUHIDDevice的传感器数据流，包括三轴加速度和角速度。③ Implication 启示：引发了用户对隐私和保修政策的担忧（如苹果可能利用此数据判断设备是否意外跌落），但目前尚无证据表明该传感器用于记录历史数据或参与保修判定。

在苹果未公开API的情况下，通过逆向工程发现了隐藏的IMU（惯性测量单元）传感器。

传感器灵敏度极高，甚至能捕捉到手腕放在触控板上时由心跳引发的微弱振动。

对MacBook用户意味着需要关注设备可能存在的未公开数据采集能力及其潜在用途。


⚡The End of SWE-Bench Verified — Mia Glaese & Olivia Watkins, OpenAI Frontier Evals & Human Data

Summary: OpenAI 评估团队解释为何弃用 SWE-Bench Verified，指出其 60% 的剩余问题不可解且存在测试定义错误。

OpenAI Frontier Evals团队的研究人员Mia Glaese和Olivia Watkins宣布停止报告SWE-Bench Verified基准测试结果，并转而支持SWE-Bench Pro。这一决定基于他们对138个疑难问题的深入分析，发现其中60%的问题本质上无法解决，包括测试定义过于狭窄或测试本身存在缺陷。这意味着该基准测试作为衡量前沿模型编码能力的指标已经饱和且存在误导性，开发者需要关注更可靠的评估标准。

亮点1：OpenAI团队在深入分析138个疑难问题后，发现其中60%的问题（如测试定义过于狭窄或测试本身有缺陷）本质上无法解决，这是停止报告SWE-Bench Verified的关键原因。

亮点2：尽管社区对SWE-Bench的饱和讨论已持续一年，且前沿模型得分普遍在80%左右徘徊，但原论文作者认为达到87-95%才算真正饱和，表明在筛选后的500个任务上仍有提升空间。

对AI研究者和开发者而言，这意味着需要重新审视和选择更可靠、无缺陷的基准来评估大模型的代码生成能力，避免被过时或有问题的指标误导。


春节7天，我彻底重构了用AI获取一手信息的工作流

Summary: 作者分享并开源了一套重构后的AI信息处理工作流，侧重于解决信息重复和抓不到重点的痛点。

① 主张：作者分享了其春节期间重构的AI信息工作流，核心观点是避免使用AI抓取全网信息（因与个人日常信息流高度重复），转而筛选未被AI覆盖的“信息差”内容。② 论据：新工作流将信息源分为三桶（AI圈动态、全网热榜、聚合器），并集成了11个中英文信息聚合网站，提供双语标题和去重功能。同时分享了处理视频内容的实用方法（如飞书AI录音豆）。③ 启示：对于AI从业者或爱好者，构建高效、低冗余的个性化信息获取管道比依赖通用AI摘要更重要，关键在于信息源的筛选与组合。

工作流设计理念是避开AI已覆盖的重复信息，主动挖掘有信息差的“长尾”内容源。

提供了具体的信息源列表（如WaytoAGI、bestblogs.dev等）和处理视频内容的实用技巧。


深度｜OpenAI API华人工程负责人：模型会把你的脚手架当早餐吃掉，为模型的未来而构建，而非为模型的当下而构建

Summary: OpenAI工程负责人分享AI开发底层逻辑：模型进化将替代复杂的“脚手架”工程。

① Claim 主张：OpenAI API工程负责人Sherwin Wu指出，AI开发中有一个“苦涩的教训”：模型终将吃掉为弥补其当前缺陷而构建的复杂“脚手架”。② Evidence 论据：他以OpenAI内部为例，指出95%的工程师使用Codex，100%的代码合并请求由其审核，工程师正演变为管理智能体的“技术负责人”。③ Implication 启示：开发者应为模型的未来能力（如能连贯执行数小时任务）而构建产品，避免投资那些会被下一代模型原生能力取代的中间层框架，未来可能出现“一人十亿美元”的初创公司。

提出“模型吃掉脚手架”的行业洞察，警告不要基于模型的当前缺陷进行过度工程。 预测AI产品将从优化“几分钟的任务”向支持“连贯执行多小时任务”演进。

对AI开发者和投资者意味着，技术选型和创业方向应着眼于模型能力的长期演进趋势，而非解决短期痛点。


A New Wharton Study on AI Warns of a Growing Problem: Cognitive Surrender

Summary: 文章深入探讨了沃顿商学院关于“认知投降”的研究，分析了AI如何作为“系统3”介入人类决策并可能导致思维退化的风险。

宾夕法尼亚大学沃顿商学院的一项新研究提出了“认知投降”的概念，指人们倾向于以“最低限度的审查”采纳AI输出，从而压制了“直觉和审慎思考”。该研究将丹尼尔·卡尼曼的系统1（直觉思维）/系统2（审慎思维）框架扩展，加入了系统3：人工认知。这一发现虽然并不令人意外，但其影响仍然相当令人担忧，提醒我们需要意识到这一现象，以便在使用AI工具时避免在无意中变得迟钝。

亮点1：研究引入了“认知投降”这一新概念，描述人类对AI输出进行最低限度审查并压制自身直觉与审慎思考的倾向。

亮点2：研究在卡尼曼的系统1（直觉）和系统2（审慎）思维框架基础上，提出了由AI驱动的“系统3：人工认知”。


228小时狂飙100篇论文、烧光114亿Token：FARS杀疯了

Summary: 报道了全自动科研系统FARS在228小时内生成100篇论文的实验结果，探讨了自动化科研（AI for Science）对科研范式的冲击。

① Claim 主张：全自动研究系统FARS在228小时内无人干预地产出了100篇短论文，证明了自动化科研“流水线”的可行性。② Evidence 论据：该系统消耗114亿Token，成本约10.4万美元，平均每2.17小时产出一篇论文，其多智能体系统能完成从假设生成、实验规划到论文撰写的全流程。③ Implication 启示：摧毁了“发论文本身的稀缺性”，展示了算力密集型科研的恐怖吞吐能力，但当前阶段仍处于“算力换智能”的高消耗模式。

首次以可观测的“流水线”形式，实现了从假设到论文的全流程、持续、自动化科研。 在稳定条件下，能持续产出具备一定学术竞争力的成果，超出很多人预期。

对科研界意味着，AI正在改变知识生产的范式，基础研究的门槛和效率可能被彻底重塑。


First run the tests

Summary: Simon Willison 提出的 Agentic Engineering 模式之一：在与 AI Agent 协作前先运行测试。

作者Simon Willison主张，在使用编码智能体进行开发时，自动化测试不再是可选项，而是必需品。他提出了一个核心模式：在开始与智能体协作时，首先提示它“运行测试”。这一简单指令能迫使智能体发现并学会运行测试套件，从而确保其后续修改不会破坏现有功能，并能利用测试来理解代码库。

亮点1：作者提出一个关键模式：在与编码智能体开始新会话时，首先提示“运行测试”（或类似指令，如“uv run pytest”），这能强制智能体发现测试套件并学会如何运行。

亮点2：自动化测试对于验证AI生成代码的功能、帮助智能体快速熟悉现有代码库以及确保其修改不引入回归错误至关重要。

亮点3：编码智能体本身已倾向于进行测试，而现有测试套件的存在会进一步推动智能体在做出新更改时进行测试。

对使用AI辅助编程的开发者而言，这提供了一个简单有效的实践模式，能显著提升与编码智能体协作的可靠性和效率，确保代码质量。