Riley Brown (YouTube) · 06/17 05:31
视频探讨了SpaceX公司收购Cursor的举动，这被视为该公司在构建AI代理超级应用竞赛中的关键一步。此次收购或旨在整合AI技术，以加速开发能处理多任务的智能应用平台，从而在未来AI市场中占据优势。
推荐理由：SpaceX收购AI Agent公司Cursor，预示AI Agent超级应用竞争白热化，将对行业格局产生深远影响。
2026-06-17（内容获取于 06/17 07:14）
OpenAI News · 06/16 08:00
OpenAI推出「部署模拟」（Deployment Simulation）方法，旨在利用真实对话数据，在AI模型发布前预测其行为。此举旨在提高模型部署的安全性与评估准确性，确保AI系统的可靠性。
推荐理由：OpenAI推出新方法预测模型行为，对AI安全部署有重要指导意义，为开发者提供了新的安全评估思路。
DeepMind Blog · 06/17 05:29
英国政府与Google DeepMind合作，正在开发一个AI驱动的原型系统，旨在加快住房规划决策过程，以促进英国的房屋建设。此举有望通过AI技术优化复杂的规划审批流程。
推荐理由：DeepMind与英国政府合作，AI加速住房规划，展示AI解决社会问题的潜力，具有重要的示范效应。
MIT Tech Review AI · 06/16 17:00
文章探讨如何通过电网灵活性加速数据中心上线。以英国足球赛中民众集体烧水导致电网负荷激增为例，文章暗示电网管理在满足大规模用电需求（如数据中心）方面的挑战，并提出灵活供电是关键。
推荐理由：深入分析AI数据中心快速上线面临的电网挑战，并提出灵活供电方案，对基础设施建设和能源管理具有实践指导意义。
Two Minute Papers · 06/16 23:53
视频探讨了研究人员深入探究Claude AI内部运作机制的发现，揭示了其思维过程中的一些「异常」或意想不到的行为模式，引发了对AI理解和透明度的讨论，并强调了AI可解释性的重要性。
推荐理由：视频揭示Claude AI思维过程的异常现象，强调AI可解释性及潜在风险，引人深思，对AI研究和伦理发展具有重要参考价值。
Anthropic Research · 06/16 08:00
Anthropic研究发布了一项经济研究报告，题为「Agentic编码与专业知识的持续回报」。该研究可能探讨了AI代理在代码开发中的应用及其对专业技能经济价值的长期影响，对AI经济学有重要意义。
推荐理由：Anthropic研究AI代理编码对专业技能的经济影响，对理解AI未来就业格局和产业发展趋势有启发。
Latent Space · 06/16 10:29
AINews报道了微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）关于「Loopcraft：构建前沿生态系统」的知名文章。该文章可能探讨了在AI领域构建未来技术生态系统的策略和愿景，引发了行业关注。
推荐理由：微软CEO关于构建AI前沿生态系统的见解，有助于行业战略制定者理解未来产业方向和发展重点。
X 推文 (AttentionVC) · 06/16 07:43
博主探讨如何开始进行AI研究，指出虽然鲜有直接指导，但入门方法相对简单，主要在于「阅读」与后续实践的结合。他旨在为有志于AI研究的人提供清晰的起步路径和方法论。
推荐理由：为想进入AI研究领域的人提供了实用的起步建议和方法论，具有较高的可操作性。
Product Hunt · 06/16 10:51
Chatwoot现已推出语音通话功能，将其与聊天和电子邮件整合到一个统一的支持收件箱中。这旨在简化客户服务流程，让客服人员能够在一个平台上管理所有沟通渠道，提高效率。
推荐理由：Chatwoot整合语音通话功能，有助于客户服务平台提高效率，对采用客户服务软件的企业具有直接应用价值。
Claude (YouTube) · 06/17 04:42
本视频是Claude平台发布的「金融服务」专题简报，可能涵盖金融行业近期动态、市场分析或相关技术进展。由于缺乏具体内容，摘要仅根据标题推测，详细信息需观看视频了解。
推荐理由：Claude平台发布的金融服务简报，为金融从业者和投资者提供了了解行业动态和技术分析的渠道。
freeCodeCamp/freeCodeCamp
TypeScript · ★ 448,516 · 🍴 45,035 · 📈 640 stars today
freeCodeCamp.org's open-source codebase and curriculum. Learn math, programming, and computer science for free.
中文介绍 freeCodeCamp 提供免费开源的编程、数学和计算机科学课程，其代码库和课程体系完全开放。它致力于降低学习门槛，为全球用户提供结构化的学习路径和实践项目。无论你是编程初学者还是希望提升技能，都可以在这里系统学习 Web 开发、数据科学、算法等核心知识，通过完成实际项目来巩固学习，最终掌握独立开发的能力。
swc-project/swc
Rust · ★ 33,960 · 🍴 1,416 · 📈 21 stars today
Rust-based platform for the Web
中文介绍 SWC 是一个基于 Rust 构建的 Web 平台工具集，专注于提供极致的性能。它可用于 JavaScript/TypeScript 代码的转译、压缩、打包等操作，旨在替代传统基于 JavaScript 的工具链（如 Babel、Webpack）。通过利用 Rust 的高性能优势，SWC 大幅提升了前端项目的构建速度和开发体验，特别适合需要处理大型代码库的 Web 开发者和构建工程师，有效优化开发流程。
teslamate-org/teslamate
Elixir · ★ 8,395 · 🍴 956 · 📈 214 stars today
A self-hosted data logger for your Tesla 🚘 [main maintainer=@JakobLichterfeld]
中文介绍 TeslaMate 是一款为特斯拉车主设计的自托管数据记录器。它允许用户安全私密地收集、存储并分析自己 Tesla 车辆的详细数据，包括每次行程、充电会话、能耗统计等。用户无需依赖第三方云服务，即可通过 Docker 等方式轻松部署，借助其直观的界面深入了解车辆使用习惯和效率，从而更好地管理和优化 Tesla 的使用体验。
iptv-org/iptv
TypeScript · ★ 123,995 · 🍴 6,690 · 📈 1,196 stars today
Collection of publicly available IPTV channels from all over the world
中文介绍 IPTV-org 汇集了全球各地公开可用的 IPTV 频道列表。这个项目旨在为用户提供一个方便、集中的资源，通过互联网协议观看免费的直播电视频道。它将分散在各地的公共流媒体链接整理成易于使用的 M3U 播放列表，用户可以导入到兼容的播放器中，轻松访问新闻、体育、娱乐等内容，满足多样化的观看需求。
puppeteer/puppeteer
TypeScript · ★ 94,871 · 🍴 9,450 · 📈 80 stars today
JavaScript API for Chrome and Firefox
中文介绍 Puppeteer 是一个 Node.js 库，它提供了一套高级 API，用于通过 DevTools Protocol 控制 Headless Chrome 或 Firefox 浏览器。开发者可以利用它自动化浏览器操作，执行诸如网页截图、生成 PDF、抓取页面内容、自动化表单提交、UI 测试等任务。Puppeteer 极大地简化了浏览器自动化流程，是前端测试、数据采集和内容生成等场景的强大工具。
meshery/meshery
TypeScript · ★ 10,833 · 🍴 3,448 · 📈 229 stars today
Meshery, the cloud native manager
中文介绍 Meshery 是一个云原生管理平台，专注于简化服务网格（Service Mesh）的复杂性。它提供统一的界面和操作方式，帮助开发者和运维团队轻松部署、配置和管理多种服务网格，如 Istio、Linkerd 和 Consul Connect 等。Meshery 解决了在微服务架构中管理流量、策略、安全性和可观测性等挑战，是 DevOps 和 SRE 工程师构建和维护云原生应用的关键工具。
cypress-io/cypress
TypeScript · ★ 50,188 · 🍴 3,426 · 📈 11 stars today
Fast, easy and reliable testing for anything that runs in a browser.
中文介绍 Cypress 是一款专为浏览器中运行的 Web 应用设计的现代化测试框架。它提供快速、简便且可靠的端到端、集成和单元测试能力。Cypress 直接在浏览器中执行测试，能够实时查看测试过程，大大提升了调试效率。其直观的 API 和内置的工具集，使得前端开发者和 QA 工程师能够轻松编写和维护高质量的自动化测试，确保 Web 应用的功能和用户体验。
music-assistant/server
Python · ★ 2,551 · 🍴 450 · 📈 157 stars today
Music Assistant is a free, opensource Media library manager that connects to your streaming services and a wide range of connected speakers. The server is the beating heart, the core of Music Assistant and must run on an always-on device like a Raspberry Pi, a NAS or an Intel NUC or alike.
中文介绍 Music Assistant Server 是免费开源的媒体库管理系统 Music Assistant 的核心组件。它旨在整合用户的各种流媒体服务（如 Spotify、Tidal）和广泛的联网音箱设备。通过 Music Assistant Server，用户可以集中管理自己的音乐收藏，打破不同平台间的壁垒，实现跨服务、跨设备的统一播放体验，是音乐爱好者和智能家居用户理想的解决方案。
Universal-Debloater-Alliance/universal-android-debloater-next-generation
Rust · ★ 7,273 · 🍴 314 · 📈 146 stars today
Cross-platform GUI written in Rust using ADB to debloat non-rooted Android devices. Improve your privacy, the security and battery life of your device.
中文介绍 Universal Android Debloater Next Generation 是一款跨平台的 GUI 工具，基于 Rust 开发，通过 ADB 技术帮助用户移除非 Root 安卓设备上不需要的预装应用（bloatware）。它解决了安卓设备厂商预装过多臃肿软件的问题，使用户无需刷机或 Root，即可有效提升设备的隐私保护、安全性及电池续航，从而获得更纯净、高效的安卓体验。
OpenBMB/VoxCPM
Python · ★ 30,107 · 🍴 3,405 · 📈 413 stars today
VoxCPM2: Tokenizer-Free TTS for Multilingual Speech Generation, Creative Voice Design, and True-to-Life Cloning
中文介绍 VoxCPM2 是 OpenBMB 推出的一个无需 Tokenizer 的文本到语音（TTS）系统，专注于多语言语音生成、创意声音设计和高保真声音克隆。它解决了传统 TTS 系统对分词器依赖的限制，实现了更流畅、自然的语音合成效果。AI 开发者、内容创作者和语音产品设计师可利用 VoxCPM2 生成高质量的定制语音，广泛应用于智能助手、有声读物和虚拟人等领域。
alibaba/zvec
C++ · ★ 10,425 · 🍴 605 · 📈 188 stars today
A lightweight, lightning-fast, in-process vector database
中文介绍 zvec 是阿里巴巴开源的一款轻量级、超快速的进程内向量数据库。它旨在为需要高效向量搜索和相似度匹配的应用提供高性能解决方案，例如推荐系统、语义搜索、检索增强生成（RAG）等。zvec 采用内存优化设计，支持嵌入式部署，避免了网络延迟，特别适用于对实时性要求高、资源敏感或需要将向量能力集成到现有应用中的场景。
rmyndharis/OpenWA
TypeScript · ★ 9,061 · 🍴 1,997 · 📈 185 stars today
Free, Open Source, Self-Hosted WhatsApp API Gateway
中文介绍 OpenWA 是一个免费、开源且支持自托管的 WhatsApp API 网关。它允许开发者和企业将 WhatsApp 消息功能无缝集成到自己的应用程序或服务中，实现自动化消息发送、客户支持、通知等。通过自托管，用户能完全掌控数据和隐私，避免了对第三方服务的依赖，为构建私有化的 WhatsApp 商业通信解决方案提供了灵活、安全的基石。
n0-computer/iroh
Rust · ★ 9,258 · 🍴 434 · 📈 326 stars today
IP addresses break, dial keys instead. Modular networking stack in Rust.
中文介绍 iroh 是一个基于 Rust 开发的模块化网络协议栈，旨在解决传统 IP 地址的脆弱性，提倡通过“键”而非 IP 地址进行寻址。它构建了一套更健壮、可达性更强的网络通信机制，特别适用于穿越 NAT、防火墙和应对动态 IP 环境。开发者可以利用 iroh 构建去中心化、点对点连接更可靠的应用，提升网络通信的弹性和安全性。
ExpRL: Exploratory RL for LLM Mid-Training
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Sparse reward reinforcement learning (RL) has become a standard tool for improving LLM reasoning, but its success depends critically on the coverage present in the base model. In practice, models are often primed for RL through mid-training on curated reasoning traces that teach useful primitive ski
中文介绍 这篇论文介绍了ExpRL，一种用于LLM中期训练的探索性强化学习方法。传统的稀疏奖励强化学习在改进LLM推理能力时，其成功严重依赖于基础模型的覆盖范围。ExpRL旨在通过在精心策划的推理轨迹上进行中期训练来优化模型，从而为后续的强化学习阶段做好准备，提升LLM的推理和泛化能力。
The Ghosts of Polymarket: When Off-Chain Matches Meet On-Chain Reverts
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Polymarket has emerged as a prominent prediction market platform and one of the fastest-growing applications in DeFi. To achieve low-latency trading, it adopts a hybrid architecture that matches orders off-chain but settles them on-chain for final execution. This design creates a consistency gap we
中文介绍 Polymarket作为DeFi领域增长最快的预测市场平台之一，为实现低延迟交易，采用了链下撮合订单、链上最终结算的混合架构。这种设计尽管提高了交易效率，但也引发了特定问题，即当链下撮合与链上回滚操作相遇时，可能出现交易不一致甚至「幽灵交易」的复杂情况。论文探讨了这些「幽灵」问题及其对系统稳定性的影响。
GD^2PO: Mitigating Multi-Reward Conflicts via Group-Dynamic reward-Decoupled Policy Optimization
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As LLMs advance, post-training reinforcement learning (RL) increasingly relies on multi-dimensional rewards to cultivate comprehensive capabilities. This shift demands new algorithms capable of optimizing diverse and potentially competing objectives simultaneously. To address this, existing methods
中文介绍 随着大语言模型（LLM）的进步，后训练强化学习（RL）越来越依赖多维度奖励来培养综合能力。然而，同时优化多样且可能相互冲突的目标，对现有算法提出了挑战。GD^2PO论文提出了Group-Dynamic reward-Decoupled Policy Optimization (GD^2PO)算法，旨在通过动态解耦奖励优化策略，有效缓解LLM多维度奖励之间的冲突，从而提升模型训练的效率和稳定性。
DreamX-World 1.0: A General-Purpose Interactive World Model
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DreamX-World 1.0 is a general-purpose interactive text/image-to-video world model for controllable long-horizon generation. It supports camera navigation, revisits to previously observed regions, and promptable events across photorealistic, game-style, and stylized domains. Our data engine combines
中文介绍 DreamX-World 1.0是一个通用交互式文本/图像到视频的世界模型，专为可控的长周期生成而设计。该模型支持摄像机导航、回访之前观察的区域，并能在逼真、游戏风格和风格化等多种领域中生成可提示的事件。它的推出标志着在创建能够理解和模拟复杂交互环境的通用型世界模型方面取得了重要进展。
PermaVid: Consistent Video Generation Across Edits via Disentangled Context Memory
👍 2
Consistent video generation under editing operations requires persistence: when edits modify scene appearance or layout, subsequent generations should remain coherent across time and viewpoints. However, existing memory designs struggle to maintain long-term consistency after such modifications, as
中文介绍 论文提出了PermaVid，旨在解决视频编辑操作下生成视频难以保持长期一致性的问题。当场景外观或布局被修改时，后续生成的内容应在时间和视角上保持连贯。现有记忆设计在处理此类编辑后难以维持长期一致性，而PermaVid通过解耦上下文记忆，有效提升了视频生成在多重编辑操作下的持久性和跨时间、跨视角的一致性。
Geometric Action Model for Robot Policy Learning
👍 85
Generalist robot policies must follow user instructions while reasoning about how objects, cameras, and robot actions interact in the 3D physical world. Recent vision-language-action models (VLAs) and video world-action models (WAMs) inherit strong semantic or temporal priors from large-scale founda
中文介绍 通用机器人策略需根据用户指令，理解物体、摄像机与机器人动作在3D物理世界中的复杂交互。尽管视觉-语言-动作模型（VLAs）和视频世界-动作模型（WAMs）已取得进展，但仍面临挑战。本论文提出了一种几何动作模型，旨在通过更精确地建模3D空间关系和交互作用，提升机器人策略学习的效率和泛化能力，使其能更好地应对真实世界任务。
Implicit Reasoning for Large Language Model-based Generative Recommendation
👍 1
Large Language Models (LLMs) are increasingly adopted as backbones for Generative Recommendation (GR), promising access to pretrained world knowledge. Yet reliably invoking this knowledge for GR remains poorly understood. A key obstacle is that LLM-based GR typically represents items with Semantic I
中文介绍 大语言模型（LLM）正日益被用作生成式推荐（GR）系统的核心，以利用其预训练的世界知识。然而，如何可靠地在GR中调用这些知识仍不明确。一个主要障碍是，基于LLM的GR通常隐式地表示推理过程。本研究探讨了如何通过改进隐式推理机制，更有效地激活和利用LLM的世界知识，从而提升生成式推荐的准确性和解释性。
Tangram: Unlocking Non-Uniform KV Cache Compression for Efficient Multi-turn LLM Serving
👍 8
Multi-turn LLM serving accumulates dialogue history whose Key-Value (KV) cache grows with every turn and every user, quickly exceeding the model weights themselves and making memory -- not compute -- the binding constraint on throughput. Non-uniform KV compression, which allocates heterogeneous budg
中文介绍 在多轮大语言模型（LLM）服务中，对话历史的Key-Value (KV) 缓存随轮次和用户不断增长，迅速成为内存瓶颈，限制了吞吐量。为解决此问题，论文提出了Tangram，一种非均匀KV缓存压缩方法。Tangram通过智能分配不同比特位到KV缓存的不同部分，显著降低了内存占用，从而提高了多轮LLM服务的效率和可扩展性，使其能处理更长的对话历史。
VibeThinker-3B: Exploring the Frontier of Verifiable Reasoning in Small Language Models
👍 62
This technical report introduces VibeThinker-3B, a compact dense model with 3B parameters developed to investigate how far verifiable reasoning can be pushed within a strictly small-model regime. Building upon the Spectrum-to-Signal post-training paradigm, we systematically enhance the model through
中文介绍 这份技术报告介绍了VibeThinker-3B，一个拥有30亿参数的紧凑密集模型。该模型旨在严格的小型模型范畴内，探索可验证推理能力的极限。VibeThinker-3B建立在Spectrum-to-Signal后训练范式之上，通过系统性增强，验证了小型语言模型在执行复杂、可验证推理任务方面的潜力，为未来小型高效AI模型的开发提供了新方向。
OneRank: Unified Transformer-Native Ranking Architecture for Multi-Task Recommendation
👍 14
Multi-task learning (MTL) is essential in recommender systems to enable complementary learning among diverse user feedback. While modern industrial practices have shifted from DNNs to Transformer-centric architectures to strengthen sequence modeling and scaling capacity, they still decouple feature
中文介绍 多任务学习（MTL）在推荐系统中至关重要，可实现多样化用户反馈间的互补学习。尽管工业界已将深度神经网络（DNNs）转向以Transformer为中心的架构以提升序列建模和扩展能力，但在多任务推荐方面仍有优化空间。论文提出了OneRank，一个统一的Transformer原生排序架构，旨在克服现有挑战，通过集成多种任务的排序机制，显著提升多任务推荐系统的性能和效率。
BadWorld: Adversarial Attacks on World Models
👍 14
Visual world models (VWMs) synthesize interactive, action-conditioned rollouts from a single context image. However, it remains an open question how robust these models are to adversarial perturbations. Standard adversarial attacks fail to assess this vulnerability because attackers lack ground-trut
中文介绍 视觉世界模型（VWMs）能够从单一上下文图像合成交互式、动作条件的模拟轨迹。然而，这些模型对于对抗性扰动的鲁棒性仍是一个未解之谜，且标准对抗性攻击方法难以有效评估其漏洞。本论文提出了BadWorld，一种专门针对世界模型的对抗性攻击框架，旨在深入探测并揭示VWMs在面对恶意扰动时的脆弱性，为提升其安全性提供重要见解。
VisualClaw: A Real-Time, Personalized Agent for the Physical World
👍 21
Vision language models are serving as general-purpose interfaces for complex multimodal tasks. However, deployment still faces three gaps: VLMs typically incur high latency and cost when processing dense video frames and long prompts, the agent scaffold remains static after deployment, and standard
中文介绍 视觉语言模型（VLMs）正被用作复杂多模态任务的通用接口，但其部署面临三大挑战：处理密集视频帧和长提示时的高延迟和高成本，以及部署后智能体架构的静态性。VisualClaw旨在克服这些限制，提出了一个为物理世界设计的实时、个性化智能体。它通过优化处理流程和引入动态适应机制，显著提升了VLM在实际应用中的效率和灵活性。
Qwen-RobotWorld Technical Report: Unifying Embodied World Modeling through Language-Conditioned Video Generation
👍 14
We introduce Qwen-RobotWorld, a language-conditioned video world model for embodied intelligence. With natural language as a unified action interface, it predicts physically grounded future visual trajectories from current observations across robotic manipulation, autonomous driving, indoor navigati
Who Should Lead Decoding Now? Tracking Reliable Trajectories for Ensembling Masked Diffusion Language Models
👍 23
Masked Diffusion Language Models (MDLMs) have emerged as a distinct paradigm for sequence generation. As MDLMs become diverse in capabilities and knowledge coverage, an important question is how to combine their knowledge. Toward this, we first investigate the unique decoding dynamics of MDLMs. We f
UniDDT: Unifying Multimodal Understanding and Generation with Decoupled Diffusion Transformer
👍 8
Unified Multimodal Models (UMMs) have emerged as a critical direction for general-purpose multimodal intelligence, integrating understanding and generation into a single framework. However, existing UMMs face prominent challenges: (1) the inherent learning conflicts between visual understanding and
LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies
👍 1
Vision-Language-Action models (VLAs) leverage large-scale vision-language pretraining for semantic robot control, but often lack explicit foresight into how robot actions change the scene. World-Action Models (WAMs) address this limitation by conditioning policies on predicted futures, yet existing
You Don't Need Strong Assumptions: Visual Representation Learning via Temporal Differences
👍 3
Progress in AI has largely been driven by methods that assume less. As compute and data increase, approaches with weaker inductive biases generally outperform those with stronger assumptions. This is particularly characteristic of the field of Visual Representation Learning, where approaches have go
Track2View: 4D-Consistent Camera-Controlled Video Generation via Paired 3D Point Tracks
👍 3
Re-rendering an existing video from a novel camera viewpoint requires the output to follow the prescribed camera trajectory while preserving the appearance and dynamics of the original scene across every frame. Existing methods rely on per-frame pose embeddings, noisy point-cloud renderings, or impl
Who Flips? Self- and Cross-Model Counterarguments Reveal Answer Instability in LLMs
👍 1
Standard accuracy benchmarks are designed to test how closely large language models (LLMs) approach correct answers, but are not suitable for testing whether LLMs stick with a correct answer when that answer is challenged by a plausible counter-argument. We introduce a controlled protocol for evalua
Ling and Ring 2.6 Technical Report: Efficient and Instant Agentic Intelligence at Trillion-Parameter Scale
👍 9
Efficient and scalable agentic intelligence requires models that can deliver both low-latency responses and strong reasoning capabilities while remaining practical to train, serve, and deploy. In this report, we present Ling-2.6 and Ring-2.6, a family of models designed to address this challenge at
CODA-BENCH: Can Code Agents Handle Data-Intensive Tasks?
👍 11
Advanced agents are increasingly demonstrating the potential to operate as autonomous engineers, creating a growing demand for evaluation benchmarks that capture the complexity of real-world development. Such environments typically involve both complex code and large-scale data (i.e., file system).
MVEB: Massive Video Embedding Benchmark
👍 6
We introduce the Massive Video Embedding Benchmark (MVEB), a 23-task benchmark for video embeddings spanning classification, zero-shot classification, clustering, pair classification, retrieval, and video-centric question answering. We evaluate 33 models and find that no single model dominates: MLLM
Selective Control under Noisy Perception: Governance Failures Hidden by Aggregate Metrics in Modular Networks
👍 1
A content-moderation system can score well on every standard accuracy metric and still cause real harm, if its mistakes fall on the few users who connect otherwise separate communities. We show this in an agent-based model where N=240 learning agents on a community-structured network each post harml
PhoneHarness: Harnessing Phone-Use Agents through Mixed GUI, CLI, and Tool Actions
👍 8
Phone agents are increasingly expected to complete real mobile workflows rather than merely predict the next screen action. However, much of the current mobile-agent literature still evaluates agents primarily as GUI controllers that observe a screen, emit taps and swipes, and are scored by target a
Nemotron 3 Ultra: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Model for Agentic Reasoning
👍 8
We introduce Nemotron 3 Ultra, a 550 billion total and 55 billion active parameter Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Attention language model. We pre-trained Nemotron 3 Ultra on 20 trillion text tokens, then extended the context length to 1M tokens, and post-trained using Supervised Fine Tuning (SFT),
JoyAI-VL-Interaction: Real-Time Vision-Language Interaction Intelligence
👍 157
Many moments in the real world do not wait for a user to ask. A fire starts on a security monitor, an expression flickers across a video call, or a product a viewer wants flashes by in a livestream. Yet today's large models remain mostly turn-based by design: they answer only when addressed, and eve
Data Journalist Agent: Transforming Data into Verifiable Multimodal Stories
👍 100
Data tells stories that shape society; the data journalist's job is to turn raw information into stories non-experts can trust. A high-quality news feature takes a newsroom team weeks: hunting for context, running statistics, choosing an angle, and designing visuals. Recent agents handle individual
Prompt-Level Distillation: A Non-Parametric Alternative to Model Fine-Tuning for Efficient Reasoning
👍 3
Advanced reasoning typically requires Chain-of-Thought prompting, which is accurate but incurs prohibitive latency and substantial test-time inference costs. The standard alternative, fine-tuning smaller models, often sacrifices interpretability while introducing significant resource and operational
Artificial Intelligence Index Report 2026
👍 3
Welcome to the ninth edition of the AI Index report. As AI continues to advance rapidly, the question becomes whether the systems built around it can keep up. Governance frameworks, evaluation methods, education systems, and the data infrastructure needed to track AI's impact are struggling to match
Where Did It Go Wrong? Process-Level Evaluation of Web Agents with Semantic State Tracking
👍 10
Web agents act through long interaction sequences, yet existing benchmarks evaluate only terminal success, discarding all process information and offering little guidance on improvement. In this work, we conduct a process-level analysis of web agents. We introduce WebStep, a benchmark of 1,800 task
Voice Calls in Chatwoot
Calls, chats, and emails all in one support inbox
中文介绍 Chatwoot现已推出语音通话功能，将其与聊天和电子邮件整合到一个统一的支持收件箱中。这旨在简化客户服务流程，让客服人员能够在一个平台上管理所有沟通渠道，提高效率。
whoburnedmore
Spotify Wrapped for Claude, Codex & a Public leaderboard.
中文介绍 whoburnedmore是一款为Claude和Codex等AI模型设计的“Spotify Wrapped”式工具，用户可查看其在AI模型上的使用情况。它还提供一个公开排行榜，展示不同模型的使用数据和统计。
Athena Desktop
A local command room for AI coding agents.
中文介绍 Athena Desktop是一款为AI编码代理设计的本地命令中心。它提供一个桌面级界面，允许开发者在本地环境中集中管理和指导其AI编码代理，提升开发效率和控制力。
Obotiq
Autonomous care robots that give caregivers time back
中文介绍 Obotiq推出自主护理机器人，旨在通过自动化部分护理任务，帮助照护者节省宝贵时间。这些机器人可以分担日常护理工作，让照护者能更专注于需要人工干预的事务，提升照护效率和质量。
Avocado
AI-native content operations for any Next.js website
中文介绍 Avocado Studio提供AI原生内容运营解决方案，专为Next.js网站设计。它利用人工智能优化内容创作、管理和发布流程，旨在提高内容生产效率和质量，适用于各种Next.js平台。
Fluxmail
AI email inbox and assistant
中文介绍 Fluxmail是一款集成了人工智能的电子邮件收件箱和智能助理。它通过AI技术帮助用户管理邮件、进行分类、提供撰写建议或自动化回复等，旨在提高电子邮件处理效率和用户体验。
ClientJam
AI-powered lead generation for designers and agencies
中文介绍 ClientJam是一款利用人工智能为设计师和代理机构提供潜在客户开发的工具。它通过AI技术帮助这些创意专业人士识别并获取新的业务机会，旨在简化获客流程，提高客户转化率。
Kraina
Turn your outdoor activities into a territory game.
中文介绍 Kraina将用户的户外活动转化为一场领土争夺游戏。通过这款应用，参与者可以在进行跑步、骑行等户外运动时，通过“占领”地图上的区域来扩展自己的虚拟领土，增加活动的趣味性和互动性。
Botme
AI customer support agent, live on your website in 5 minutes
中文介绍 Botme是一个AI驱动的客户支持代理，声称可在5分钟内上线到任何网站。它旨在提供快速部署的智能客服解决方案，帮助企业自动化处理客户咨询，提升服务响应速度和效率。
agentbrowse
Give your AI coding agent the web as a command line
中文介绍 agentbrowse为AI编码代理提供一个独特功能，使其能将互联网视为命令行界面。这意味着AI代理可以直接通过网页进行操作和信息获取，极大地扩展了其编程和问题解决能力。
A frontier without an ecosystem is not stable
@satyanadella · 5.9M 粉丝 · 1.9M 阅 · 3.5K 赞 · 541 转
I’ve been thinking a lot about the future of the firm in an AI-driven economy. This transition is different than any previous platform shift. In the past, we used digital systems to enhance human
中文介绍 微软CEO Satya Nadella探讨AI驱动经济下企业的未来，指出当前转型与以往平台变革不同，过去数字化系统增强人类，而AI则带来更深层次改变。他强调，没有生态系统的「前沿」是不稳定的。
How To Build a Second Brain That Runs Itself With Obsidian (Full Course)
@eng_khairallah1 · 67.2K 粉丝 · 1.2M 阅 · 510 赞 · 73 转
You read maybe two hundred articles this year. A few dozen papers. Hundreds of threads. Save this Every second-brain method ever sold to you, Zettelkasten, PARA, the graph view, the daily note,
中文介绍 博主分享如何利用 Obsidian 构建一个「自我运行的第二大脑」。他指出当前流行的Zettelkasten、PARA等方法存在不足，并提供一个涵盖所有核心组件的完整课程，旨在帮助用户有效管理和利用海量信息。
How To Build Your Own LLM from Scratch (The 5-Stage Pipeline Behind GPT and Claude)
@sairahul1 · 116.6K 粉丝 · 905.5K 阅 · 503 赞 · 102 转
Everyone talks about LLMs. Nobody explains how they actually work under the hood. GPT. Claude. Gemini. Llama. They all come from the same 5-stage pipeline. And once you understand it, you can build
中文介绍 博主揭示 GPT、Claude、Gemini、Llama 等主流大型语言模型（LLM）背后通用的「5 阶段」构建管线。通过理解这些核心机制，用户可以从零开始构建自己的 LLM，深入了解其运作原理。
Codex-maxxing: treating Codex like an operating loop
@BradGroux · 5.9K 粉丝 · 714.6K 阅 · 1.0K 赞 · 638 转
Most people still use coding agents like fancy autocomplete or a one-shot chat box. That leaves a lot of value on the table. The better pattern is to treat Codex like a durable operating loop:
中文介绍 博主分享使用 Codex 等编码智能体的进阶策略，指出多数人仅将其视为高级自动补全或一次性聊天工具，未能充分利用其潜力。他建议将 Codex 视为「持久的操作系统循环」，以实现更高效、持续的编程工作流。
Fable 5 (Mythos) Prompting Masterclass by Anthropic
@aiedge_ · 69.5K 粉丝 · 700.1K 阅 · 506 赞 · 68 转
TLDR: Anthropic just published the official playbook for prompting the most powerful AI model on earth - I translated it. Most people won't read this guide (it's buried in the API docs), which is
中文介绍 博主翻译并分享了 Anthropic 官方发布的「Fable 5 (Mythos)」模型（可能是指最新 Claude 版本）的提示词工程权威指南。该指南被作者称为“地球上最强大的AI模型”的提示词秘籍，旨在帮助用户深入掌握高效提示技巧。
Owning vs. Renting Intelligence
@lqiao · 95.4K 粉丝 · 501.6K 阅 · 509 赞 · 86 转
Mythos got shut down this week. Whether you agreed with the decision or not is almost beside the point. A company built on top of intelligence it didn't control suddenly found itself exposed to
中文介绍 博主以「Mythos 本周被关停」为例，探讨“拥有”与“租用”智能的战略决策。他指出，过度依赖不受自身控制的外部AI能力，将使企业面临巨大风险，强调自研或掌控核心AI技术的重要性。
Everything Is Recorded Now
@dhaber · 50.0K 粉丝 · 497.3K 阅 · 500 赞 · 57 转
One of the biggest ways that AI is transforming work (and also one of the most taboo subjects inside companies at the moment) is that most work discussions are being recorded now by default. This
中文介绍 博主讨论AI如何改变工作方式，指出当前企业内部一个“最禁忌的话题”：多数工作讨论正被AI默认录制。这一转变对企业文化、隐私、效率和数据利用都将产生深远影响。
First Steps Toward Automated AI Research
@Recursive_SI · 6.3K 粉丝 · 465.1K 阅 · 516 赞 · 71 转
Early results from Recursive’s automated AI research system on model training and GPU kernel benchmarks Today we are releasing early results from Recursive’s automated AI research system. Across three
中文介绍 Recursive 团队发布其「自动化AI研究系统」的初步成果，特别展示了在模型训练和GPU内核基准测试方面的表现。这标志着AI研究领域向自动化探索迈出重要一步，旨在提升效率和发现新优化方案。
Indian IT is Not Failing in AI - It Was Never Meant to Build ChatGPT
@Fintech03 · 34.9K 粉丝 · 438.8K 阅 · 501 赞 · 137 转
The critique that Indian IT services (the classic TCS, Infosys, Wipro, HCL cohort) are failing India in the current generative AI race is an incredibly popular talking point. It is easy to look at the
中文介绍 博主反驳「印度IT服务业在生成式AI竞赛中落后」的常见观点。他指出，TCS、Infosys等印度IT公司并非旨在构建ChatGPT这类基础模型，其主要价值在于将AI技术整合到现有服务中，发挥独特的市场定位。
Build self-improving agent system with Fable 5 in 14 steps : loops, dynamic workflows, routines
@0xCodez · 6.4K 粉丝 · 371.8K 阅 · 515 赞 · 56 转
Most people are using Claude Fable 5 like Sonnet 4.6 with a bigger context window. They prompt it. It works for 5 minutes. They close the tab. 9 out of 10 users have never run an agent system that
中文介绍 博主提供「14 步」指南，教授如何利用 Claude Fable 5 构建一个「自我改进的智能体系统」，包括循环、动态工作流和例程。他指出多数用户未充分发挥 Claude 潜力，仅将其当作简单聊天框，旨在展示更高级的智能体构建方法。
Anthropic is losing the mandate of heaven
@haridigresses · 12.5K 粉丝 · 281.7K 阅 · 513 赞 · 36 转
Four months ago, in early February, Anthropic was the darling. OpenAI was the dominant behemoth to root against. Over the last 1-2 years, we'd seen the Sam ouster / return drama, Ilya and Mira had
中文介绍 博主评论 Anthropic 在AI领域的地位变化，指出四个月前其曾是备受青睐的挑战者，与OpenAI形成竞争格局。然而，随着时间推移和行业动态演变，Anthropic 的领先势头似乎正在减弱。
How to Create Loops with Claude
@mikenevermiss · 10.8K 粉丝 · 261.4K 阅 · 568 赞 · 67 转
stop making prompts. start designing loops. a prompt gets you one response. a loop gets you a system that keeps working after you close the laptop. Boris Cherny, who runs Claude Code at Anthropic, put
中文介绍 博主建议停止单纯编写提示词，转而学习如何用 Claude 设计「循环系统」。他指出，提示词只能得到一次性响应，而循环能构建持续运行的系统，即使关闭电脑也能工作。Anthropic Claude Code 负责人 Boris Cherny 曾强调此理念。
An extremely subtle brainwashing
@AnthonyNAguirre · 4.2K 粉丝 · 232.1K 阅 · 527 赞 · 38 转
I've been getting really bothered lately by something subtle but quite dangerous that I believe is currently going on and promises to get worse: Large numbers of very smart, capable, and important
中文介绍 博主对当前一种「微妙但危险的洗脑现象」深感担忧，认为其正影响大量聪明能干的重要人士，并可能日益恶化。他暗示这种影响可能来自AI或信息环境，导致思考模式或决策方式被潜移默化地塑造。
Lazymaxxing TikTok Slideshows: 600/month for $2
@athcanft · 19.1K 粉丝 · 205.6K 阅 · 514 赞 · 23 转
I've been mass-producing TikTok slideshows with AI and scheduling them weeks in advance. Zero filming. Zero editing. Zero daily posting grind. This article breaks down the exact system, step-by-step,
中文介绍 博主分享一个高效AI工作流，通过自动化大规模生产TikTok幻灯片，实现每月 600 个作品，成本仅需 2 美元。该系统无需拍摄、编辑或每日发布，详细拆解了其零投入批量创作与提前调度内容的方法。
The Untrainable
@saranormous · 143.5K 粉丝 · 194.8K 阅 · 614 赞 · 40 转
The mid-2026 investor's version of AI psychosis is a despair that nothing is investable, that we should put all our money into Anthropic and Nvidia and go home. I have never felt it. I have been sure
中文介绍 博主探讨了对「2026年中期投资者AI精神病」的看法，指出这种情绪源于一种绝望，认为除 Anthropic 和 Nvidia 之外，其他AI投资都不可行。他明确表示不认同此观点，对更广阔的AI投资前景抱有信心。
How to Build a Self-Improving Loop in Claude Code (Exact Setup Inside)
@0x_rody · 1.7K 粉丝 · 193.2K 阅 · 513 赞 · 72 转
Claude writes your code, hands it over, and 3 tests are failing. You paste the errors back, it fixes one thing, breaks another, and you spend the evening as a messenger between Claude and your
中文介绍 博主针对 Claude 编写代码常出现测试失败并需手动调试的痛点，分享如何在 Claude Code 中构建一个「自我改进的循环」。他提供了详细的设置方案，旨在减少用户作为“Claude与代码之间信使”的重复劳动，提高开发效率。
Building a Good Vertical Agent
@BrainsAndTennis · 10.5K 粉丝 · 187.4K 阅 · 539 赞 · 45 转
How do you build an agent that actually performs in a domain — one customers pick because it's better? The basics have been standardized over the past year: an agent is a while-loop around a model
中文介绍 博主探讨如何构建在特定领域表现卓越的「优质垂直智能体」，让客户因其优越性能而选择。他指出智能体核心原理（模型驱动的while循环）已标准化，并深入讲解如何在此基础上优化，以打造具有竞争力的AI产品。
Factory 2.0: From coding agents to software factories
@matanSF · 20.2K 粉丝 · 123.1K 阅 · 529 赞 · 60 转
In 2023, we launched Factory with the mission to bring autonomy to software engineering. While others were using models to speed up coding, we set out to deploy autonomous Droids across the
中文介绍 博主宣布推出「Factory 2.0」，标志着其产品从编码智能体向“软件工厂”的转变。该平台旨在通过部署“自治机器人”，实现软件工程的全面自动化，超越仅加速编码的初衷，进一步提升开发效率和自主性。
Zen and the Art of AI Research
@jxmnop · 50.7K 粉丝 · 114.1K 阅 · 504 赞 · 57 转
So you want to do AI research? It's true that no one really teaches you how. Not directly, anyway. But it turns out that the way to get started is pretty simple: some combination of (i) reading and
中文介绍 博主探讨如何开始进行AI研究，指出虽然鲜有直接指导，但入门方法相对简单，主要在于「阅读」与后续实践的结合。他旨在为有志于AI研究的人提供清晰的起步路径和方法论。
Autonomous Long-Running Coding Agents
@omarsar0 · 307.3K 粉丝 · 81.2K 阅 · 518 赞 · 66 转
Autonomous coding is moving from better prompting to better control systems. The important shift is that engineers are learning how to wrap agents in goals, evaluators, loops, and artifacts that let
中文介绍 博主指出，自主编程正从优化提示词转向构建更完善的「控制系统」。关键转变在于工程师们正在学习如何为智能体设计目标、评估器、循环和工件，以实现代码的长时间、自主运行。
Zen and the Art of AI Research
@jxmnop · 50.7K 粉丝 · 114.1K 阅 · 7d 曝光 114.1K
Zen and the Art of AI Research
Agentic Code Review
@addyosmani · 400.1K 粉丝 · 52.9K 阅 · 7d 曝光 52.9K
Agentic Code Review
Factory 2.0: From coding agents to software factories
@matanSF · 20.2K 粉丝 · 123.1K 阅 · 7d 曝光 123.1K
Factory 2.0: From coding agents to software factories
My Thoughts on Loop Engineering
@samueljmcd · 857 粉丝 · 42.2K 阅 · 7d 曝光 42.2K
My Thoughts on Loop Engineering
Lazymaxxing TikTok Slideshows: 600/month for $2
@athcanft · 19.1K 粉丝 · 205.6K 阅 · 7d 曝光 205.6K
Lazymaxxing TikTok Slideshows: 600/month for $2
Claude's June 15 Agent SDK billing split: what it means for Agent builders
@unicity_labs · 125.6K 粉丝 · 47.6K 阅 · 7d 曝光 47.6K
Claude's June 15 Agent SDK billing split: what it means for Agent builders
How To Build a Second Brain That Runs Itself With Obsidian (Full Course)
@eng_khairallah1 · 67.2K 粉丝 · 1.2M 阅 · 7d 曝光 1.2M
How To Build a Second Brain That Runs Itself With Obsidian (Full Course)
Owning vs. Renting Intelligence
@lqiao · 95.4K 粉丝 · 501.6K 阅 · 7d 曝光 501.6K
Owning vs. Renting Intelligence
How to Create Loops with Claude
@mikenevermiss · 10.8K 粉丝 · 261.4K 阅 · 7d 曝光 261.4K
How to Create Loops with Claude
The Window Has Closed
@AndrewCurran_ · 53.9K 粉丝 · 62.8K 阅 · 7d 曝光 62.8K
The Window Has Closed
Indian IT is Not Failing in AI - It Was Never Meant to Build ChatGPT
@Fintech03 · 34.9K 粉丝 · 438.8K 阅 · 7d 曝光 438.8K
Indian IT is Not Failing in AI - It Was Never Meant to Build ChatGPT
A frontier without an ecosystem is not stable
@satyanadella · 5.9M 粉丝 · 1.9M 阅 · 7d 曝光 1.9M
A frontier without an ecosystem is not stable
An extremely subtle brainwashing
@AnthonyNAguirre · 4.2K 粉丝 · 232.1K 阅 · 7d 曝光 232.1K
An extremely subtle brainwashing
The 7-day Hermes setup (full guide)
@zaimiri · 54.4K 粉丝 · 46.9K 阅 · 7d 曝光 46.9K
The 7-day Hermes setup (full guide)
Mastering Codex (Mobile) for Engineering
@Dimillian · 51.8K 粉丝 · 38.2K 阅 · 7d 曝光 38.2K
Mastering Codex (Mobile) for Engineering
How To Build Your Own LLM from Scratch (The 5-Stage Pipeline Behind GPT and Claude)
@sairahul1 · 116.6K 粉丝 · 905.5K 阅 · 7d 曝光 905.5K
How To Build Your Own LLM from Scratch (The 5-Stage Pipeline Behind GPT and Claude)
Codex-maxxing: treating Codex like an operating loop
@BradGroux · 5.9K 粉丝 · 714.6K 阅 · 7d 曝光 714.6K
Codex-maxxing: treating Codex like an operating loop
SpaceX Acquires Cursor: The Race to Build the AI Agent Super App
中文介绍 视频探讨了SpaceX公司收购Cursor的举动，这被视为该公司在构建AI代理超级应用竞赛中的关键一步。此次收购或旨在整合AI技术，以加速开发能处理多任务的智能应用平台，从而在未来AI市场中占据优势。
Why the Government Just Killed Claude Fable 5
中文介绍 视频揭示了政府「禁止」或「叫停」名为「Claude Fable 5」的AI项目或服务的原因。这可能涉及隐私、伦理、安全或政策法规方面的考量，反映了监管机构对AI技术应用的干预和管控。
This is Why They Banned Claude Fable 5
中文介绍 视频揭示了政府「禁止」或「叫停」名为「Claude Fable 5」的AI项目或服务的原因。这可能涉及隐私、伦理、安全或政策法规方面的考量，反映了监管机构对AI技术应用的干预和管控。
Hermes Agent NEW Super-App and DeepSeek v4 Catches Up To Opus 4.8?
ChatGPT And Codex Are Merging (This Changes Everything)
Claude Opus 4.8: Everything You Need to Know
Browsers Are Dead. Claude Just Replaced Them.
Every NEW Claude Feature Explained
Codex: Build Your Full AI Marketing Team (Agents + Skills)
OpenAI just released Codex Mobile
The Briefing: Financial Services
中文介绍 本视频是Claude平台发布的「金融服务」专题简报，可能涵盖金融行业近期动态、市场分析或相关技术进展。由于缺乏具体内容，摘要仅根据标题推测，详细信息需观看视频了解。
Claude FM 🎵 music for thinking and building
中文介绍 Claude平台推出了「Claude FM」背景音乐服务，旨在为用户提供专注于「思考和构建」的氛围音乐。这可能是一个利用AI技术生成或精选的音乐流媒体，以提升工作或学习效率和专注度。
Claude FM 🎵 music for thinking and building
中文介绍 Claude平台推出了「Claude FM」背景音乐服务，旨在为用户提供专注于「思考和构建」的氛围音乐。这可能是一个利用AI技术生成或精选的音乐流媒体，以提升工作或学习效率和专注度。
Code with Claude Tokyo 2026: Opening Keynote
中文介绍 视频是「Code with Claude Tokyo 2026」开发者大会的开幕主题演讲。该活动可能聚焦于如何利用Claude AI进行编程开发、展示最新技术进展或分享应用案例，面向全球开发者，尤其是在日本地区。
The Problem Solvers | Michael Truell at Cursor
Claude Fable 5 beats Pokémon FireRed only using vision
Claude Fable 5 plays Factorio
Claude Fable 5 simulates the solar system and predicts a solar eclipse
Claude Fable 5 sets a fluid simulation to Beethoven
Claude Fable 5 designs a 3D-printable model in a Claude-built CAD editor
The Briefing: Financial Services
中文介绍 本视频是Claude平台发布的「金融服务」专题简报，可能涵盖金融行业近期动态、市场分析或相关技术进展。由于缺乏具体内容，摘要仅根据标题推测，详细信息需观看视频了解。
Claude FM 🎵 music for thinking and building
中文介绍 Claude平台推出了「Claude FM」背景音乐服务，旨在为用户提供专注于「思考和构建」的氛围音乐。这可能是一个利用AI技术生成或精选的音乐流媒体，以提升工作或学习效率和专注度。
Claude FM 🎵 music for thinking and building
中文介绍 Claude平台推出了「Claude FM」背景音乐服务，旨在为用户提供专注于「思考和构建」的氛围音乐。这可能是一个利用AI技术生成或精选的音乐流媒体，以提升工作或学习效率和专注度。
Code with Claude Tokyo 2026: Opening Keynote
The Problem Solvers | Michael Truell at Cursor
Claude Fable 5 beats Pokémon FireRed only using vision
Claude Fable 5 plays Factorio
Claude Fable 5 simulates the solar system and predicts a solar eclipse
Claude Fable 5 sets a fluid simulation to Beethoven
Claude Fable 5 designs a 3D-printable model in a Claude-built CAD editor
They Looked Inside Claude’s AI's Mind. It Got Weird
中文介绍 视频探讨了研究人员深入探究Claude AI内部运作机制的发现，揭示了其思维过程中的一些「异常」或意想不到的行为模式，引发了对AI理解和透明度的讨论，并强调了AI可解释性的重要性。
NVIDIA's New Free AI - A Gift To Humanity
中文介绍 视频介绍了英伟达（NVIDIA）发布的一款「免费AI」工具或服务，被评价为对人类有益的创新。该AI可能提供了易用、普惠的AI能力，旨在促进技术普及和应用，尤其在特定领域带来突破性进展。
AI Agents as "Games Masters"? 🎮🔥
DeepMind’s New AI Found A Strange New Way To Think
Meet the AI "Co-Scientist" Changing Everything 🤖🧪 #ai
Claude Opus 4.8: Lying Machine No More?
A Second Nobel Prize for AlphaFold? 🧬🏆 #alphafold #deepmind #nobelprize #science #ai
What Happens After A 1,000,000x AI Compute Leap? | Jeff Dean
Einstein vs Feynman, Who Wins? 🧠🤔 #physics #ai #science #feynman #research
Google DeepMind CEO Loves Hard Questions 🙂
Unlocking UK house-building with AI-accelerated planning
UK government partners with Google DeepMind to build a new AI-powered prototype aimed at faster housing decisions.
中文介绍 英国政府与Google DeepMind合作，正在开发一个AI驱动的原型系统，旨在加快住房规划决策过程，以促进英国的房屋建设。此举有望通过AI技术优化复杂的规划审批流程。
Want to get a data center online quickly? Give it some flex.
At the end of a tense and scoreless first half of a soccer match between the English men’s team and rival Germany, millions of Brits let out a collective sigh and did what they so often do in moments of stress: They made tea. That wave of electric kettles clicking on, however, caused a different…
中文介绍 文章探讨如何通过电网灵活性加速数据中心上线。以英国足球赛中民众集体烧水导致电网负荷激增为例，文章暗示电网管理在满足大规模用电需求（如数据中心）方面的挑战，并提出灵活供电是关键。
[AINews] Satya on Loopcraft: Building Frontier Ecosystems
a quiet day lets us report on Satya's hit essay
中文介绍 AINews报道了微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）关于「Loopcraft：构建前沿生态系统」的知名文章。该文章可能探讨了在AI领域构建未来技术生态系统的策略和愿景，引发了行业关注。
Predicting model behavior before release by simulating deployment
OpenAI introduces Deployment Simulation, a method to predict AI model behavior before deployment using real conversation data to improve safety and evaluation accuracy.
中文介绍 OpenAI推出「部署模拟」（Deployment Simulation）方法，旨在利用真实对话数据，在AI模型发布前预测其行为。此举旨在提高模型部署的安全性与评估准确性，确保AI系统的可靠性。
Jun 16, 2026Economic ResearchAgentic coding and persistent returns to expertise
Jun 16, 2026Economic ResearchAgentic coding and persistent returns to expertise
中文介绍 Anthropic研究发布了一项经济研究报告，题为「Agentic编码与专业知识的持续回报」。该研究可能探讨了AI代理在代码开发中的应用及其对专业技能经济价值的长期影响，对AI经济学有重要意义。
Meta AI mode 📱, Factory 2.0 👨💻, Sakana’s autonomous researcher 🐟
中文介绍 本期TLDR AI新闻综述涵盖了多个AI领域的进展，包括Meta AI模式的更新、Factory 2.0项目的新动态，以及Sakana公司的自主研究员技术等。具体细节需查阅原文，了解最新行业动态。
Why do South Koreans love AI so much?
This story originally appeared in The Algorithm, our weekly newsletter on AI. To get stories like this in your inbox first, sign up here. When I landed in Seoul after a grueling 12-hour flight from San Francisco, I walked through an unmanned immigration checkpoint, where a machine scanned my face an
中文介绍 《麻省理工科技评论》探讨了韩国人对AI技术的高度接受度。文章以首尔的无人边检为例，揭示了AI在韩国日常生活中的普及，并分析了韩国社会拥抱AI的原因及其背后可能存在的文化或技术驱动力。
Meet the winners of the Built with Opus 4.7 Claude Code hackathon
Meet the winners of the Built with Opus 4.7 Claude Code hackathon
中文介绍 Claude博客公布了「Built with Opus 4.7 Claude Code」编程马拉松的获奖名单。此次黑客松旨在展示开发者如何利用Claude Opus 4.7版本进行创新性代码开发和应用，突显其在AI编程领域的潜力。
Anthropic Fable shutdown 🏛️, GLM-5.2 🤖, OpenRouter Fusion 🧠
中文介绍 本期TLDR AI新闻综述报道了多项AI行业动态，包括Anthropic Fable项目的关闭，GLM-5.2模型的发布，以及OpenRouter Fusion的进展。这些事件反映了AI领域快速变化的生态和技术演进。
Introducing the OpenAI Partner Network
OpenAI launches the Partner Network, investing $150M to help global partners accelerate enterprise AI adoption, deployment, and transformation.
中文介绍 OpenAI正式启动「OpenAI合作伙伴网络」，并宣布投资1.5亿美元。该网络旨在帮助全球合作伙伴加速企业级AI的采用、部署与转型，以推动AI技术在各行业的广泛应用和生态建设。
[AINews] Fable and Mythos officially too dangerous to release
We are in the strangest timeline.
中文介绍 AINews报道，Fable和Mythos项目因被认为「过于危险」而正式取消发布。这表明在AI技术发展过程中，安全性和伦理考量正变得日益重要，某些高级AI系统可能带来不可控的风险。
olmo-eval: An evaluation workbench for the model development loop
中文介绍 Hugging Face博客介绍了「olmo-eval」，这是一个专为模型开发循环设计的评估工作台。该工具旨在帮助开发者更高效、准确地评估AI模型的性能和行为，优化模型的开发流程，提高开发效率。
New OpenAI Academy courses for the next era of work
OpenAI introduces three Academy courses that help people build practical AI skills, create repeatable workflows, and apply agents in everyday work.
中文介绍 OpenAI学院推出了三门新课程，旨在帮助人们构建实用的AI技能，创建可重复的工作流程，并将AI代理应用于日常工作。这些课程旨在赋能个人，使其能更好地适应AI驱动的新工作时代。
[AINews] Loopcraft: The Art of Stacking Loops
a quiet day lets us highlight a great concept from Peter Steinberger, Boris Cherny, and Andrej Karpathy
中文介绍 AINews重点介绍了Peter Steinberger、Boris Cherny和Andrej Karpathy提出的「Loopcraft：循环堆叠的艺术」这一概念。该概念可能涉及在AI和软件开发中，通过有效组织和利用循环结构来优化系统或提高效率。
How Preply combines AI and human tutors to personalize learning
Preply uses OpenAI to launch AI-generated lesson summaries, providing personalised feedback and language learning exercises.
中文介绍 Preply正与OpenAI合作，通过结合AI与真人导师来提供个性化学习服务。其推出的AI生成课程总结功能，可为语言学习者提供定制化反馈和练习，旨在提升学习效率和体验，实现人机协同教学。
Fable 5 即将回归？！
15 回复 · 程序员 节点
还是选择开通了 Z.ai 的年度 MAX 套餐
31 回复 · 程序员 节点
Linux 服务器有何安全监控软件？
9 回复 · Linux 节点
vibe coding 占领编程领域后是浇灭了“你”的技术研究热情还是激发鼓励了“你”的探索热情呢
6 回复 · 程序员 节点
普通人 2026 年最顶尖的配置
51 回复 · 程序员 节点
腾讯会议 Linux 版使用 nvidia 独显无法驱动视频功能
7 回复 · Linux 节点
因为 Cheers 闪退 自己做了一个 Apple TV 版哔哩哔哩
14 回复 · Apple 节点
iOS27 查看 index 进度 | 连接 Mac 在 console 中查看
30 回复 · Apple 节点
菲律宾区 App Store 礼品卡有购买渠道吗？
30 回复 · Apple 节点
Siri waitlist 下不来了。。
6 回复 · Apple 节点
我无了个大语，GPT 5.5这智商降的没法用了啊傻的流黄汤，都不如GLM5.2聪明
首先是好久没听到前端大哥的我丢，丢你老母、顶你个肺了，今天听了好久，我以为又用OPUS了，想多了，用的GPT 5.5 HIGH，下午换成人家自己买的KIMI K2.7 CODE，BUG修了，真的无语 再来说说游戏的BUG修复，无了个大语，先是一直 然后费劲巴拉的跑了1个小时： 问题没找到，也没修复，真无语，一直在思考，从未解决任何问题，甚至都没找到问题 然后DeepSeek V4 仅用9分33秒完成，一把搞定（本来也没多复杂啊）： 无了个大语，今天我们都没怎么用GPT 5.5，没法用了，傻的流黄汤 到底啥情况啊，我的小聪明GPT 5.5呢？还给我啊 一下午，DeepSeek V4/GLM 5.
【CHY公益站】有个矛盾的地方
我之前说过CHY公益站的API可以分发，但是感觉有佬友是在测活啊（大量无意义文本）佬友们给我支个招呗 54 个帖子 - 38 位参与者 阅读完整话题
4-5月agent社招面经送给佬友们 ps 本人原本是java后端开发背景
阿里 阿里国际 面着面着hr没了，哈哈哈三面过了之后hr约了一次面试然后取消了，好像最近阿里国际在大裁员 一面 记忆权威？低权威的记忆如何晋级？比如你这里聊天里的消息有可能变成类似于架构决策嘛？ 记忆的治理？如何做记忆的合并？比如出现了冲突怎么办？ multi-agent到底是如何决策的？ 比如你的猫猫这里突然拉一个新的agent进来他们为什么会有这样的决策？ 你没有用强状态机，如何保证任务的流转不偏移？ 你这个项目是开源了吗？简历上好像没看到你的开源地址？ 你的multi-agent的架构设计和claude code的有什么不同？ 你这里说你的核心是shared state 这里怎么理解是你
【开源 Skills】清华博士自用的科研&编程 & 日常 Agent 生态：COMPASS 司南
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI 生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 为了高效的科研，尽量发论文毕业，我从 openai 刚出来就在使用各种 AI 模型。并且从今天年初使用 Openclaw 的时候就在研究迭代各种 skill。本着开源的态度，我把自己的这套 “自认为” 高效好用的 skill 分享出来整理成了一个开源 repo： COMPASS
腾讯网盘即将上线
地址：https://drive.qq.com/ 53 个帖子 - 51 位参与者 阅读完整话题
OpenAI去年一年狂亏385亿美元
73 个帖子 - 38 位参与者 阅读完整话题
始皇来确认一下端午福利
还想再跟始皇确认下，咱们端午节福利还是不是跟以前一样，每人一个 Claude fable 5 不限token，一个 GPT Pro 年费，一个 Cursor Ultra 无限补全，一个 GitHub Copilot 企业席位，一个 Midjourney 年度会员，一个 Runway 无限生成额度，一个 Figma Organization 套餐，一个 Notion Enterprise，一个 Perplexity Max，一个 Vercel Enterprise，一个 Cloudflare 企业套餐，一个 AWS 十万美金额度，一个 Google Cloud 白金账户，一个 NVIDIA H1
随便聊一聊自己VibeCoding AI短剧应用过程中的一些小心思！！
最近把官网的页面做了一些升级，但还没有正式上线（直接用的CODEX，没想到效果还挺不错的！） 官网首页 登录页面（动态的） 现在的前端IU视觉看起来还不错吧！比我的第一个项目已经属于质的飞跃了，每个人的审美是不同的，但是对于美的理解是可以培养的！ 重点讲一下我的Vibe Coding的功能和思路吧:（该应用完全是因为自己的兴趣，原本是打算提高自己做视频或者动漫的效率和质量，结果越做越上头！！！） 很多佬想看效果，我就放2个实测的打戏和真人剧情戏片段吧！因为无法上传视频，音效和台词没办法 体验，就看看画面吧： 上面的视频都是我测试的直出且没有任何剪辑的片段！ 聊聊思路吧！ 1、直接把小说或者
【AI与AI安全】聊聊黑GEO，也就是怎么给大模型搜索下毒
前言 我一直很好奇——技术如此简单，危害如此严重，难道要出一次类似魏则西事件才有人来管吗？ 当然在你行业这种事司空见惯了。 1.1 SEO 要讲GEO，我们恐怕得先从SEO说起。经营过个人博客的读者应该对SEO这个词并不陌生。简单来说，SEO是一种“搜索引擎优化技术”，它旨在通过一系列手法1.提升特定网站与特定搜索词的关联性；2.提高特定网站的搜索排名。SEO本身并不是灰产，但使用不当手法提升自身排名的SEO属于灰黑产范畴。 1.2 GEO与SEO GEO（Generative Engine Optimization），中文名为“生成式引擎优化”。它的目的与SEO大体类似，但作用对象从传统的搜
Anthropic遭集体诉讼，指控Max系列百美元订阅计划实际额度缩水
消费者 Karl Kahn 于 6 月 15 日在加州北区联邦法院对 AI 初创公司 Anthropic 发起集体诉讼。诉状指控 Anthropic 误导消费者，指称高阶订阅服务 Max 5x 与 Max 20x 的实际使用额度远低于宣传标准。 Anthropic 提供的个人付费订阅 Claude Pro 每月收费 17 至 20 美元。为了满足更高算力需求，Anthropic 在去年 4 月推出每月收费 100 美元的 Max 5x 计划，以及每月收费 200 美元的 Max 20x 计划，并宣传这两款计划的调用上限分别为 Pro 计划的 5 倍与 20 倍。然而，诉状指出 Anthropi
The UK's Teen Social Media Ban Is Political Theater, Not Child Safety Policy
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GrapheneOS has been ported to Android 17 and official releases are coming soon
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Show HN: cuTile Rust: Safe, data-race-free GPU kernels in Rust
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Frood, an Alpine Initramfs NAS (2024)
22 points · 8 comments
Show HN: VoiceDraw – Talk system design out loud, the diagrams draw themselves
I was frustated by having to draw system design diagrams by hand when discussing it with my team mates or in an interview. So I thought "Wouldn't it be great if someone draws it for me, while I think out loud?".That is when I came up with VoiceDraw. You can just think out loud or disc
Apple is about to make Hide My Email useless
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GPT‑NL: a sovereign language model for the Netherlands
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10Gb/s Ethernet: switching to a Broadcom SFP+ module
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Has AI already killed self-help nonfiction books?
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'Ghost jobs' could soon be illegal in New York
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Specs Augmented Reality Glasses
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Stop Using JWTs
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Is Meta destroying its engineering organization?
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Formal Methods and the Future of Programming
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今日主题
今日人工智能领域呈现出加速成熟与深度融合的态势。在模型与技术前沿，我们见证了免分词器 TTS 系统 VoxCPM2、进程内向量数据库 zvec、以及通用交互式世界模型 DreamX-World 1.0 等创新成果的发布，同时，大语言模型（LLM）的效率优化技术如 KV 缓存压缩也取得了突破。产品层面，AI 正渗透到客户支持、邮件管理和软件开发等多个领域，智能体从编码辅助向「软件工厂」演进，预示着生产力工具的智能化升级。然而，技术高速发展的同时，对 AI 安全性、伦理治理及战略掌控的讨论也日益升温，Anthropic Fable 项目的关停事件便是一个强烈信号，促使行业重新审视 AI 的部署策略与生态系统构建。从 OpenAI 的「部署模拟」和「合作伙伴网络」中，亦可窥见大型机构在技术推广与风险管控之间寻求平衡的努力。
01
模型发布/更新
Model Releases 44 篇OpenBMB 发布 VoxCPM2：免分词器多语言 TTS 系统
开源项目GitHub Trending
VoxCPM2 是 OpenBMB 推出的一款创新的文本到语音（TTS）系统，无需分词器即可实现多语言语音生成、创意声音设计和高保真声音克隆。该系统克服了传统 TTS 对分词器依赖的局限，提供更流畅、自然的语音合成效果。AI 开发者、内容创作者和语音产品设计师可利用 VoxCPM2 生成高质量定制语音，应用于智能助手、有声读物和虚拟人等广泛领域，显著提升语音技术的应用潜力。
阿里巴巴开源轻量级进程内向量数据库 zvec
开源项目GitHub Trending
zvec 是阿里巴巴开源的一款轻量级、超快速的进程内向量数据库，专为需要高效向量搜索和相似度匹配的应用设计，如推荐系统、语义搜索和检索增强生成（RAG）。该数据库采用内存优化设计并支持嵌入式部署，有效避免了网络延迟，特别适用于对实时性要求高、资源敏感或需将向量能力集成到现有应用中的场景，为开发者提供高性能的向量检索解决方案。
DreamX-World 1.0 发布：通用交互式世界模型
官方HuggingFace Trending Papers
DreamX-World 1.0 是一款通用交互式文本/图像到视频的世界模型，专为可控的长周期生成而设计。该模型支持摄像机导航和回访已观察区域，并能在逼真、游戏风格和风格化等多种领域生成可提示的事件。它的发布标志着在创建能够理解和模拟复杂交互环境的通用型世界模型方面取得重要进展，为未来虚拟世界的构建和智能交互提供了强大基础。
Tangram 优化 LLM 多轮服务：实现 KV 缓存非均匀压缩
官方HuggingFace Trending Papers
在多轮大语言模型（LLM）服务中，对话历史的 Key-Value (KV) 缓存随轮次增长，易成为内存瓶颈。为解决此问题，研究提出了 Tangram，一种非均匀 KV 缓存压缩方法。Tangram 能够智能地将不同比特位分配到 KV 缓存的不同部分，显著降低了内存占用。该技术提升了多轮 LLM 服务的效率和可扩展性，使其能处理更长的对话历史，对LLM在实际部署中的性能表现具有重要意义。
02
产品发布/更新
Product 44 篇Factory 2.0 推出：从编码智能体迈向软件工厂
产品榜单X 推文 (AttentionVC)
Factory 2.0 正式发布，标志着其产品从单一的编码智能体向「软件工厂」的全面转型。该平台旨在通过部署「自治机器人」，实现软件工程的端到端自动化，超越了仅加速编码的传统范畴。通过这一创新，Factory 2.0 有望大幅提升开发效率和自主性，赋能企业构建更智能、更高效的软件开发流程，预示着软件开发模式的深刻变革。
Fluxmail：AI 驱动的智能邮件收件箱与助理
产品榜单Product Hunt
Fluxmail 是一款集成了人工智能的电子邮件收件箱和智能助理。它通过 AI 技术赋能用户管理邮件，提供自动分类、撰写建议及自动化回复等功能，旨在显著提升电子邮件的处理效率和用户体验。对于需要处理大量邮件的商务人士和团队而言，Fluxmail 提供了一个智能化的解决方案，以减少管理邮件所耗费的时间和精力，从而专注于更重要的工作。
Botme 发布：5 分钟上线 AI 驱动客户支持代理
产品榜单Product Hunt
Botme 推出了一款 AI 驱动的客户支持代理，宣称可在短短 5 分钟内快速上线到任何网站。该产品旨在提供即时部署的智能客服解决方案，帮助企业自动化处理日常客户咨询，显著提升服务响应速度和效率。对于寻求快速、经济高效方式改善客户服务的企业来说，Botme 提供了一个极具吸引力的选择，能够快速实现客户支持的智能化升级。
Athena Desktop：AI 编码代理的本地命令中心
产品榜单Product Hunt
Athena Desktop 是一款专为 AI 编码代理设计的本地命令中心。它为开发者提供了一个直观的桌面级界面，以便在本地环境中集中管理和指导其 AI 编码代理。该工具旨在通过提供更强大的控制力和更高效的交互方式，提升 AI 辅助编码的开发效率和精准度。开发者可以利用 Athena Desktop 更方便地调试、监控和优化其编码智能体的表现，从而加速软件开发进程。
03
行业动态
Industry 44 篇OpenAI 推出「部署模拟」：发布前预测 AI 模型行为
官方OpenAI News
OpenAI 近期推出了一项名为「部署模拟」（Deployment Simulation）的新方法，旨在通过利用真实对话数据，在 AI 模型正式发布之前准确预测其可能出现的行为。此举的核心目标是大幅提高模型部署的安全性与评估的准确性，确保 AI 系统的可靠性。这项技术的引入，体现了 OpenAI 在推动 AI 技术发展的同时，对模型安全性与社会责任的持续重视。
OpenAI 启动「合作伙伴网络」并注资 1.5 亿美元
官方OpenAI News
OpenAI 正式启动了「OpenAI 合作伙伴网络」，并宣布将向该网络投资 1.5 亿美元。此举旨在汇聚全球合作伙伴力量，加速企业级 AI 技术的采纳、部署与转型。通过构建这一生态系统，OpenAI 希望能推动其先进 AI 技术在各行各业的广泛应用，并促进企业客户通过 AI 实现创新和增长，进一步巩固其在企业 AI 市场的领导地位。
Google DeepMind 合作英国政府：AI 加速住房规划审批
官方DeepMind Blog
英国政府正与 Google DeepMind 携手合作，开发一个由 AI 驱动的原型系统，旨在显著加快英国的住房规划决策过程。此举有望通过 AI 技术优化当前复杂的规划审批流程，从而有效促进房屋建设并解决住房短缺问题。这项合作是 AI 技术应用于公共服务和基础设施建设的又一重要案例，预示着未来城市规划和政策制定将更加智能化和高效。
Anthropic Fable 项目关停引发行业对 AI 安全与掌控的思考
综合资讯TLDR AI
Anthropic 近期关停了其备受关注的 Fable (Mythos) 项目，引发了业内对 AI 安全和外部智能依赖风险的广泛讨论。多方消息指出，该项目因被评估为「过于危险」而未能发布。分析人士强调，企业过度依赖不受自身控制的外部 AI 能力将面临巨大风险，凸显了自研或掌控核心 AI 技术的重要性。这一事件促使行业重新审视 AI 发展的伦理边界、监管挑战以及企业在 AI 战略中「拥有」与「租用」智能的战略抉择。
04
技巧与观点
Tips & Takes 44 篇OpenAI 学院推出新课程：赋能 AI 驱动的新工作时代
官方OpenAI News
OpenAI 学院最新推出了三门全新课程，旨在帮助个人系统学习和构建实用的 AI 技能。这些课程专注于指导用户创建可重复的 AI 工作流程，并将 AI 代理有效地应用于日常工作。通过赋能学习者掌握 AI 技术，OpenAI 旨在帮助人们更好地适应和驾驭由 AI 驱动的新工作时代，提升个人在未来职场中的竞争力，从而实现更高效、智能的工作模式。
揭秘 GPT 等 LLM 构建管线：从零开始构建你的大模型
X·KOLX 推文 (AttentionVC)
一位博主详细揭示了包括 GPT、Claude、Gemini 和 Llama 在内的主流大型语言模型（LLM）背后通用的「五阶段」构建管线。该指南深入剖析了从数据准备、预训练、指令微调、强化学习到最终部署的核心机制。通过理解和应用这些阶段，技术爱好者和开发者可以获得从零开始构建自己 LLM 的理论与实践指导，从而深入掌握大模型的运作原理与开发方法。
Claude Code 进阶：构建自我改进的 AI 代理循环系统
X·KOLX 推文 (AttentionVC)
针对 Claude 等编码智能体在代码开发中常见的手动调试痛点，多位博主分享了利用 Claude Code 构建「自我改进循环」的进阶策略。该方法突破了传统一次性提示词的局限，强调设计包含目标、评估器、循环和工件的持久性操作系统。通过此设置，开发者能减少作为「Claude 与代码之间信使」的重复劳动，实现更高效、自主运行的编程工作流，显著提升开发效率与智能体性能。
AI 自动化 TikTok 幻灯片：每月 600 个作品仅 2 美元
X·KOLX 推文 (AttentionVC)
一位博主分享了一项高效的 AI 工作流，通过自动化大规模生产 TikTok 幻灯片，实现了每月 600 个作品的惊人产量，而成本仅需 2 美元。该系统无需人工拍摄、编辑或每日手动发布，详细拆解了如何实现零投入批量创作与提前调度内容的方法。此案例展示了 AI 在内容创作领域的强大自动化潜力，为个人创作者和小型团队提供了低成本、高效率的内容生产新思路。