SGLang 用 SSD Expert Pack 在消费级硬件上运行 DeepSeek-V4-Flash 和 Kimi-K3
SGLang 将 SSD-LLaMA 的思路引入 MoE 推理,把放不进显存和内存的路由专家放在 NVMe SSD 上,通过 Expert Pack 连续布局、O_DIRECT 直接 I/O 和带预算的 GPU LFU/LRU 缓存,只加载 router 选中的专家。
SGLang 将 SSD-LLaMA 的思路引入 MoE 推理,把放不进显存和内存的路由专家放在 NVMe SSD 上,通过 Expert Pack 连续布局、O_DIRECT 直接 I/O 和带预算的 GPU LFU/LRU 缓存,只加载 router 选中的专家。
Google 推出专用于语音转文字的 Gemini 3.5 Transcribe 模型,主打快速、准确且低成本的转录,原生支持说话人分离和词级毫秒时间戳。该模型支持 85+ 种语言自动识别与代码切换,可通过 custom_vocabulary 传入最多 1,000 个领域术语避免专有名词拼写错误,并提供 Smart Transcription 与 Verbatim 两种模式。
Together AI 在 DeepSWE v1.1 全部 113 个任务上实测 GLM-5.3 与 GLM-5.3 Flash,各跑 4 次共 900 rollouts。
Trail of Bits 在 Patch the Planet 项目中获得 GPT 5.6-Cyber 预览权限,让其挑战逃逸 Debian 12 主机上的 QEMU/KVM 虚拟机,结果以三种不同方式成功逃逸。
推荐理由:作者以一手实测记录 GPT 5.6-Cyber 三次逃逸 QEMU/KVM 虚拟机的路径,给出沙箱和发行版选择上的可操作建议。
豆包工作(豆包 Work)是当前企业接入Agent门槛最低的路径,但需用飞书账号登录才能解锁满血功能。实测可用手机远程控制最多7台设备、定时任务、自动读取本地skill、侧边栏直接编辑并同步飞书,且管理员看不到聊天记录。作者认为Work Agent是token消耗倍增器,飞书原生生态是豆包工作相比Claude Cowork、Codex Work的核心优势。
Sentence Transformers v6.0 新增第四种模型类型 MultiVectorEncoder,支持 ColBERT 风格的后交互检索,并配套完整训练流程。
Warp 在 Claude 平台上构建了基于 Agent Skills 的自我改进循环,通过基础技能与改进技能两个文件型技能,将人类反馈转化为对智能体的持续优化。该模式已应用于其整个开源仓库,覆盖数百名贡献者与数千次代码审查。团队建议以原则而非规则编写技能,并强调低摩擦反馈与改进技能的可复用性。
LangChain 发布 OpenWiki 0.4.0,通过 claims 机制把 wiki 中的每条事实断言与代码证据版本绑定,证据变化时将断言标记为过期并随后续更新验证或纠正,无需重建 wiki。评测中开启 claims 后过期断言从 3.5% 降至 0.5%,幻觉断言从 0.7% 降至 0%,同时迁移到 OKF v0.2 使页面来源与验证历史可在 OpenWiki 之外检验。
LangChain 发布实践指南,介绍其构建合成 agent 环境与评测任务的两步流水线:第一步用 traces、代码和人工输入生成任务 spec,第二步将 spec 转成 Harbor 格式的任务与环境。过程依赖记录项目通用知识的 world spec,配套更新了 eval-engineering 技能供团队自助使用;文中也指出 spec 打磨和任务难度校准仍需人工介入。
OpenRouter 提出一套模型选型框架:先定义任务,从实时用量和第三方基准中筛选候选,再对比各提供商的定价与延迟,最后用自有提示词测试。判断标准是“每完成任务的成本”而非“每 token 成本”。其 MCP 服务器可直接在 Claude Code、Cursor 等编辑器中查询实时排名、价格和基准,并用 openrouter/auto-beta 按请求路由。
OpenRouter 推出统一的异步视频生成 API,通过 POST /api/v1/videos 提交任务、轮询状态并下载 MP4,支持 Seedance、Veo、Wan 等模型,切换模型只需更改 model 标识符。
长期运行的 AI 智能体会因上下文累积而注意力衰减、临时指令残留成永久规则,并带来安全风险。建议给日常助手 24 小时生命周期,午夜重置会话,将具体任务委派给只存活 30 秒的单一用途子智能体,并在重置前将持久偏好存入磁盘。
Anthropic 发布 AI 原生 SDLC 实战手册,提出将传统六阶段软件开发生命周期重构为 AI 嵌入各环节的闭环流程。手册指出,当代码不再是瓶颈时,规划、审查、部署等人速环节成为新约束,需通过 Claude 将需求压缩为 intent.md、以技能编码标准、用持续评测替代阶段门禁,并保留人工对关键代码的审查。
作者整理出12个最常用的Prompt,按问清问题、学习、解决问题、决策、认识自己5个场景分类,全部可单独复制使用且无需安装任何Skill。每个Prompt都配有可直接套用的模板,将【】内内容替换为个人信息即可,适配当前所有主流AI。
Together AI 在 DeepSWE 全部 113 个任务、每任务 4 次试验(共 904 次 rollout)上对比 GLM-5.3 (max) 与 Claude Fable 5 (max)。
推荐理由:基于 904 次 rollout 的实测数据,给出两模型成本与准确率的量化对比,可帮助团队在两者间做出路由选择。
Together AI 在 DeepSWE 全部 113 个任务上各跑 4 次试验(共 904 次 rollout)对比 GLM-5.3 与 GPT-5.6 Sol。
Anthropic 发布面向初创公司的 Claude Code 使用指南,基于对十余家高增长公司的调研,总结出“人人皆可交付、自动化繁琐工作、信任但验证、为重构而构建、原型-自用-产品化”五大规则。
OpenAI 将 Codex 定位为可复用的智能体平台,开源 Codex CLI、app-server 和官方 Codex SDK,让开发者把智能体循环嵌入自己的产品界面,而非只用通用聊天助手。
本文演示如何用开源评测框架 Inspect AI 和 Harbor 评估 agent 技能,并借助 Google Sheets 和 Data Studio 进行可视化分析。
Together AI 在 DeepSWE 全部 113 个任务上各跑四次对比 DeepSeek V4 Pro 0813 与 GPT-5.6 Sol,共 904 次运行。
作者基于Reddit上“让Claude真正开始思考”的帖子,引入逻辑学中的“钢人论证”(steelman)概念,并自创了一个“双向钢人Prompt”。该Prompt通过重述真实问题、强化正反双方观点、找出关键变量、逼AI给出明确判断四步,旨在避免模型谄媚,帮助用户找到问题最本质的答案。作者以自己选择公司司庆日的真实案例演示了使用效果。
Anthropic 的 CI 工程师用 Claude Tag 构建了值班智能体,作为 CI/CD 故障的一线响应者。Claude 在事故发生后中位 14 分钟发布首份基于证据的分析,最快案例中 3 分钟内验证修复并确认错误率恢复基线。该方案通过 Slack 频道、Datadog 或 Grafana 工具访问及 GitHub 技能文件实现,Anthropic 已发布通用设置套件供其他团队部署。
Together AI 在 DeepSWE 全部 113 个任务、每任务 4 次试验(共 904 次 rollout)上对比 DeepSeek V4 Pro 0813 与 Claude Fable 5。
阿里 Qwen 实验室发布 Apache 2 许可的 27B 参数视觉大模型 Qwen 3.8 27B,官方基准显示其超越前代 Qwen 3.6 27B 及闭源 Qwen 3.7-Plus。
Google 开源了一个基于 ADK 和 Gemini 的自主客服退款 Agent(zero-trust-agents 仓库),并演示一条提示词注入可造成超额退款、密钥泄露或主机被入侵。
蚂蚁百灵与 ASystem 团队合作,用 Ling-3.0-tiny 和 AReno 在 DGX Spark 上跑通单机 Agentic RL 后训练闭环。以井字棋为最小验证任务,用 GSPO 算法训练 400 步后,rollout/rewards_mean 从约 -0.5 升至 0.4,response_len 降至约 850 tokens,工具调用与动作选择趋于稳定。
DeepSeek发布Agent产品DeepSeek Harness,核心理念“一切皆插件”,基于名为Cordis的内核,支持在Agent运行中随时更换插件并保持状态不崩,官方预设100多个一方插件。产品提供标准、PTC、极简、创造四种模式,其中创造模式可让Agent现场创造并挂载新插件实现自改造。目前为开发者预览版,GitHub已获3.7万Star。
Boris Cherny 尝试让 Claude 接管其应用的日常维护,通过 Slack 频道运行崩溃模糊测试、重复代码统一、死代码移除等日常任务。数周内自动开出 388 个 PR,其中 180 个经 Claude Code Review 和人工审核后合并。Claude 通常一次就能改对,出错时可通过调整例程次日改进。
蚂蚁百灵开发者博客介绍用 AReno 在 DGX Spark 上对 Ling-3.0-tiny 做井字棋 Agentic RL 后训练,验证一条基线评测、反馈定义、后训练、同环境复测的轻量任务适配路径。
GPT-5.6 模型家族以更低成本实现前沿级智能体性能,并新增推理持久化、原生多智能体编排和程序化工具调用等 API 能力。在 ARC-AGI-3 上,启用保留推理和压缩后,Sol 得分从 13.3% 跃升至 38.3%,且输出 token 减少约 6 倍。Luna 在 BrowseComp 上以 84.04% 的得分追平 GPT-5.5(84.36%),成本从 $33.27 降至 $1.33。
推荐理由:最实际的改变在 API 原语,让同一模型在 ARC-AGI-3 上用约六分之一输出 token 拿到近三倍分数,影响开发者对推理成本和上下文架构的判断。
AutoGPT 维护者发现,AI 智能体不会主动阅读文档,因此将指令放在 AGENTS.md 和技能文件中,并置于代码目录旁。他们通过强制 PR 模板、测试计划、CI 覆盖率门槛和 CLA 签名等门控机制,将智能体提交的 PR 从“不可用”转变为“可用但不符合路线图”。其中 CLA 签名因需浏览器和 OAuth 流程,被用作区分人类与智能体的“人类探测器”。
文章给出一套零基础用户半天上手AI的12步实操流程:准备内存不低于16G的电脑,订阅ChatGPT并安装Codex或使用WorkBuddy,用语音输入法以【背景、痛点、需求】框架向AI交代任务,经苏格拉底提问澄清需求后投喂文件让AI直接完成,最后沉淀为可复用Skill。文中建议Codex选GPT-5.6 Sol最高模型,WorkBuddy选Kimi K3。
Google 发布教程,讲解如何用 LiteRT 和 Gemma 在 Raspberry Pi 5 上实现完全离线的实时边缘 AI,并演示其驱动 Reachy Mini 机器人。
Codex 和 Claude 新增跨 Session 传消息功能后,新对话可从之前所有对话中选择可用消息,省去交接文档和 git 备份。作者据此重构工作流:主对话守住目标与决策,分支对话独立探索新想法,完成后由主对话读取完整记录。Codex 通过复制会话 ID 精确寻址,Claude Code 则用内置 session management 搜索对话历史,但桌面端只能搜索当前可访问的会话记录。
本教程演示如何以 ComfyUI 为无头推理后端,构建端到端的 MiniMax-H3 视频生成工作流。通过 Python 直接构建执行图,支持文生视频、首尾帧条件生成和参考图像条件生成,并自动根据 GPU 显存选择 quality、balanced、squeeze 三种权重配置。流水线涵盖模型自动下载、节点模式校验、音视频联合解码与进度监控,无需图形界面即可复现实验。
Databricks 介绍如何让 Genie Agents 同时基于结构化数据与文档运行,且不牺牲治理能力。文章探讨了构建自动化简单业务任务的智能体虽易,但要在统一治理框架下融合两类数据源、确保安全合规地执行查询,仍需解决数据权限、血缘追踪与策略管控等关键问题。
Linear 发文讲解 Linear Agent 的构建方法,核心是不设计固定路径,而是用系统提示词、工具设计、产品模型和运行范围划出边界让智能体自主发挥。文章介绍了 system skills 按需渐进加载以控制上下文、拒绝直接暴露 SDK 等底层原语以换取可预测性,并说明为何从模型 API 向上自研 harness,以支持动态工具注入、上下文化的工具调用确认和异步子智能体执行等编排需求。
推荐理由:Linear 亲述 Agent 构建思路,涵盖系统提示词边界、system skills 按需加载和自研 harness 的取舍理由,方法可迁移到同类 Agent 设计。
本教程基于Stanford IMDb数据集构建端到端情感分析流程,对比TF-IDF逻辑回归基线与LoRA微调的DistilBERT。模型评估涵盖准确率、macro-F1、ROC-AUC及期望校准误差,并分析置信错误、长度影响与词级遮挡显著性。最后利用未标注IMDb数据做置信度伪标注,比较半监督模型与基线,保存合并后的Transformer用于推理。
Seedance 2.5 上线一周后,国内外社区涌现出时间静止、超级英雄变身、创意广告、K-pop MV、电商广告、拉片复刻等六类热门玩法。经实测,该版本人物面部告别“AI 油腻感”,动作自然度与镜头切换较 2.0 更合理,单次生成超长视频时长拉至 300 秒,并支持片段重拍与智能续写。通过 LibTV 年费会员,生成成本最低可至 0.4 元/秒。
独立开发者叶小叔用面壁智能开源的 VoxCPM 克隆千万粉丝网红声音,搭建 STT → LLM → VoxCPM(TTS)三段式实时对话管道,TTS 首包延迟不到 1 秒,端到端体感 2 到 3 秒。