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AI Daily Harvest — 2026-02-28

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Must Read — 深度解析 DeepSeek 新论文 DualPath 架构 · WWW 2026 论文揭示了 LLM 推荐系统在微调中存在的上下文偏置问题并提出…

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Top sources: Simon Willison (3) · PaperWeekly (2) · 晚点LatePost (2)

90 V4底座浮现？DeepSeek唤醒闲置网卡，「双路径」破解长上下文I/O瓶颈 — PaperWeekly

85 [WWW 2026

大模型推荐真懂你吗？首次揭示微调中的上下文偏差](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247718066&idx=2&sn=51d708263e802a02fbb90c8f0daf5d37) — PaperWeekly

Must Read

V4底座浮现？DeepSeek唤醒闲置网卡，「双路径」破解长上下文I/O瓶颈 — 90/100

PaperWeekly · AI/Tech · 收藏

深度解析 DeepSeek 新论文 DualPath 架构，如何通过重构 I/O 链路释放长文本推理性能。

WWW 2026 | 大模型推荐真懂你吗？首次揭示微调中的上下文偏差 — 85/100

PaperWeekly · AI/Tech · 收藏

WWW 2026 论文揭示了 LLM 推荐系统在微调中存在的上下文偏置问题并提出 GDRT 优化方法。

Worth Reading

Introducing the Stateful Runtime Environment for Agents in Amazon Bedrock — 78/100

OpenAI Blog · AI 使用 · 精读

Amazon Bedrock 推出 Agent 有状态运行环境，支持持久化编排与内存。

亚马逊Bedrock平台推出了面向AI智能体的Stateful Runtime环境。该环境为基于OpenAI等模型的多步骤AI工作流提供了持久化的编排、记忆和安全执行能力。这意味着开发者可以构建更复杂、能记住上下文并安全运行的AI应用，从而提升自动化工作流的可靠性和功能性。

亮点1：为AI智能体引入了持久化编排、记忆和安全执行功能。
亮点2：该功能旨在支持由OpenAI等模型驱动的多步骤AI工作流。

Why it matters: 对开发者而言，这意味着可以构建状态更持久、更复杂的AI自动化应用。

Free Claude Max for (large project) open source maintainers — 75/100

Simon Willison · AI 使用 · 精读

Anthropic 向符合条件的开源维护者提供免费的 Claude Max 计划。

Anthropic公司为大型开源项目的维护者提供免费的Claude Max高级服务。符合特定条件的开源项目核心维护者可以申请获得价值200美元/月的Claude Max 20x计划，免费使用六个月。这表明AI公司正通过支持关键开源贡献者来培育生态系统，并可能吸引更多开发者使用其高级模型。

亮点1：免费提供价值200美元/月的Claude Max 20x计划，为期六个月。
亮点2：申请者需是拥有5000+ GitHub星标或100万+月NPM下载量的公共代码库的主要维护者或核心团队成员，且近三个月内有贡献记录。
亮点3：即使不完全符合标准，如果项目对生态系统至关重要，仍可申请说明情况。
亮点4：该计划总共接受最多10,000名贡献者申请。

Why it matters: 对开源维护者意味着可以免费获得强大的AI编码辅助工具，提升项目开发效率。

Minimax出了个OpenClaw变体，把6个超好用Agent都传云上用了 — 75/100

卡尔的AI沃茨 · AI/Tech · 精读

详细实测了 MiniMax 版 OpenClaw（MaxClaw）的多智能体协作能力与具体应用场景。

Neutral

An AI agent coding skeptic tries AI agent coding, in excessive detail — 73/100

Simon Willison · AI 使用 · 精读

一位怀疑论者对 AI Agent 编程能力的实测记录，展示了从简单脚本到重写 Rust 库的演进。

一位原本对AI编码智能体持怀疑态度的作者，通过一系列逐步复杂的项目亲自尝试后，改变了看法。作者从简单的项目开始，最终尝试用AI智能体将Python的scikit-learn库移植到Rust。这一经历表明，最新的编码模型（如Opus 4.6/Codex 5.3）相比几个月前的模型有了质的飞跃，其能力提升之大甚至难以公开描述而不显得夸张。

亮点1：作者通过从简单到复杂的项目序列测试AI编码智能体，最终尝试用AI辅助将Python的scikit-learn库功能移植到Rust。
亮点2：作者认为最新的编码LLM（如Opus 4.6/Codex 5.3）比仅仅几个月前发布的模型有了“数量级”的提升。
亮点3：作者感到难以公开表达这种巨大的进步，因为担心听起来像夸大其词的AI炒作。

Why it matters: 对开发者而言，这意味着需要重新评估最新AI编码工具的实际能力，它们可能已能处理非常复杂的工程任务。

METR’s Joel Becker on exponential Time Horizon Evals, Threat Models, and the Lim… — 73/100

Latent Space · AI 使用 · 精读

METR 专家探讨 AI 指数级时间跨度评估、威胁模型及生产力极限。

METR的研究员Joel Becker在访谈中讨论了AI评估中的复杂性，特别是关于其著名的“时间范围”评估图表。他指出，在社交媒体上广泛传播的图表往往忽略了其中的细微差别、免责声明和误差范围，而纠正这些误解的内容却鲜有人关注。这揭示了在AI基准测试和结果外推中存在大量复杂性，尤其是在涉及指数增长和S型曲线时。