Claude Blog · 06/24 08:00
Anthropic的Claude博客发布了名为「Claude Tag」的新AI代理身份与访问模型。该模型旨在为团队提供自主、跨团队的AI访问，以支持更广泛的AI应用和管理，可能重塑多智能体协作模式。
推荐理由：新的AI代理身份与访问模型，对企业和团队管理AI使用具有重要意义，可能重塑多AI智能体的协作方式。
2026-06-24（内容获取于 06/24 05:27）
LinuxDo · 06/24 01:27
本文详细分析了腾讯魔改的私有协议mmtls，特别是其在微信小程序云函数和wx.login()中的应用。逆向过程揭示了该协议的技术细节，为开发者和安全研究人员提供了深入了解和研究小程序网络通信的宝贵资料。
推荐理由：深度解析微信小程序底层通信协议，对安全研究员和希望深入理解小程序运行机制的开发者极具参考价值。
OpenAI News · 06/24 01:00
OpenAI的GPT-5 Pro大模型协助免疫学家Derya Unutmaz解决了长达三年的免疫学难题。此次突破为T细胞行为提供了新见解，并有望对癌症和自身免疫疾病的研究提供支持。
推荐理由：展现了GPT-5 Pro在复杂科学研究中的强大辅助能力，为AI在生命科学领域的应用提供了重要案例。
Hugging Face Blog · 06/23 20:51
IBM Research在Hugging Face博客上分享了如何使用CUGA（一种轻量级框架）构建真实的智能体（agentic）应用程序。文章提供了二十多个可运行的示例，展示了实际应用中的效果，对开发者实践AI智能体有很高的参考价值。
推荐理由：CUGA框架提供了丰富的智能体应用实例，是开发者快速学习和构建Agent应用的实用指南。
OpenAI News · 06/23 21:00
OpenAI正致力于为高级AI建立共享标准，通过支持评估框架、安全实践以及借助Appia基金会推动全球合作。此举旨在确保AI的负责任发展与应用，促进行业健康生态。
推荐理由：体现了OpenAI在推动AI安全和负责任发展方面的努力，对行业规范化具有指导意义。
TLDR AI (多家报道) · 06/23 08:00
OpenAI扩展其Daybreak计划，推出了GPT-5.5 Cyber模型，主要聚焦于网络安全领域的闭环补丁生成。该模型能够扫描超过3000万次提交，覆盖主要项目，旨在显著增强网络防御能力，自动化识别和修复安全漏洞。（多家报道）
推荐理由：GPT-5.5 Cyber是OpenAI在大模型应用方向上的新探索，聚焦网络安全，可能对行业产生重要影响。
GitHub Trending
OpenMontage是全球首个开源的、代理（agentic）式视频制作系统。它集成了12条生产线、52种工具和超过500项Agent技能，旨在将AI编码助手扩展为功能完备的视频制作工作室，极大地简化视频内容创作。
推荐理由：将AI Agent能力拓展至视频制作领域，提供一站式开源解决方案，潜力巨大。
GitHub Trending
这是一个LLM驱动的多市场股票智能分析系统，整合了多源行情数据和实时新闻，生成智能分析报告和决策看板。支持零成本定时运行，方便个人投资者获取即时市场洞察，辅助进行投资决策，尤其适合希望利用AI技术简化股票分析流程的用户。
推荐理由：提供一个利用LLM进行股票分析的实用开源工具，对个人投资者和数据分析师具有很高的可操作性。
Two Minute Papers · 06/22 23:53
Two Minute Papers频道发布视频，探讨DeepSeek在人工智能领域取得的突破性进展，声称其解决了AI面临的某个“数十亿美元”的关键难题，有望对AI技术发展产生重大影响，具体细节值得进一步关注。
推荐理由：DeepSeek作为新兴AI力量，其在解决关键难题上的进展备受瞩目，值得关注其技术路线和未来发展。
calesthio/OpenMontage
Python · ★ 15,349 · 🍴 1,832 · 📈 3,590 stars today
World's first open-source, agentic video production system. 12 pipelines, 52 tools, 500+ agent skills. Turn your AI coding assistant into a full video production studio.
中文介绍 OpenMontage是全球首个开源的、代理（agentic）式视频制作系统。它集成了12条生产线、52种工具和超过500项Agent技能，旨在将AI编码助手扩展为功能完备的视频制作工作室。通过自动化复杂任务，如脚本撰写、素材剪辑、特效合成等，极大地简化了视频内容创作流程，适用于视频创作者、营销团队及任何希望利用AI提升视频制作效率的用户。
ZhuLinsen/daily_stock_analysis
Python · ★ 46,938 · 🍴 42,354 · 📈 1,121 stars today
LLM 驱动的多市场股票智能分析系统：多源行情、实时新闻、决策看板与自动推送，支持零成本定时运行。 LLM-powered multi-market stock analysis system with multi-source market data, real-time news, decision dashboard, automated notifications, and cost-free scheduled runs.
中文介绍 这是一个LLM驱动的多市场股票智能分析系统，旨在为投资者提供全面、便捷的决策支持。它整合了多源行情数据和实时新闻，生成智能分析报告、决策看板并支持自动推送。该系统的一大特点是支持零成本定时运行，方便个人投资者获取即时市场洞察，辅助进行投资决策，尤其适合希望利用AI技术简化股票分析流程的用户。
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
Python · ★ 19,562 · 🍴 2,274 · 📈 1,040 stars today
817 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 6 frameworks: MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF & MITRE F3 (Fight Fraud) · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI & 20+ platforms · 29 security domains ·
中文介绍 该项目为AI Agent提供了817项结构化的网络安全技能，旨在增强AI在安全领域的分析和响应能力。这些技能被精确映射到MITRE ATT&CK、NIST CSF 2.0等六大主流网络安全框架，并遵循agentskills.io标准。它为开发智能安全Agent、自动化威胁检测与响应、以及进行安全态势感知提供了强大的基础工具集，适用于网络安全专家和AI Agent开发者。
garrytan/gstack
TypeScript · ★ 113,988 · 🍴 16,876 · 📈 1,012 stars today
Use Garry Tan's exact Claude Code setup: 23 opinionated tools that serve as CEO, Designer, Eng Manager, Release Manager, Doc Engineer, and QA
中文介绍 gstack是Garry Tan分享的Claude Code配置，包含了23个预设工具，这些工具模拟了CEO、设计师、工程经理、发布经理、文档工程师和QA等多种角色。它旨在通过AI Agent自动化软件开发流程中的各项任务，提升团队协作和生产效率。开发者和团队可以借鉴此配置，利用Claude的能力，更高效地管理和执行项目中的不同职责。
bytedance/deer-flow
Python · ★ 73,849 · 🍴 9,965 · 📈 741 stars today
An open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.
中文介绍 字节跳动开源的Deer Flow是一个长期任务SuperAgent框架，专注于处理复杂的研究、编码和创作任务。它利用沙盒环境、记忆机制、丰富的工具、细化技能、子Agent以及消息网关，协同工作以解决不同层级的复杂问题。该框架旨在提高AI Agent执行跨领域、多步骤任务的能力，适用于AI Agent开发者、研究人员及需要自动化复杂工作流的场景。
koala73/worldmonitor
TypeScript · ★ 59,005 · 🍴 9,278 · 📈 279 stars today
Real-time global intelligence dashboard. AI-powered news aggregation, geopolitical monitoring, and infrastructure tracking in a unified situational awareness interface
中文介绍 worldmonitor是一个AI驱动的实时全球情报仪表板，提供统一的态势感知界面。它能够聚合全球新闻、监测地缘政治动态并追踪基础设施信息，帮助用户迅速获取并理解全球复杂局势。该系统旨在为政策制定者、战略分析师、投资者以及媒体机构提供关键信息，辅助其做出明智决策，提升对全球事件的洞察力。
palmier-io/palmier-pro
Swift · ★ 8,360 · 🍴 552 · 📈 1,631 stars today
macOS video editor built for AI
中文介绍 Palmier Pro是一款专为macOS平台设计的AI视频编辑器。它将人工智能技术深度融入视频剪辑流程，旨在简化复杂的编辑任务，赋能创作者更高效地完成作品。通过AI辅助，用户可以实现智能剪辑、内容生成或自动化特效等功能，尤其适合macOS用户和内容创作者，希望利用前沿AI技术提升视频制作效率和质量。
anthropics/claude-plugins-official
Python · ★ 30,802 · 🍴 3,358 · 📈 66 stars today
Official, Anthropic-managed directory of high quality Claude Code Plugins.
中文介绍 这是Anthropic官方维护的高质量Claude Code插件目录。该项目旨在为Claude AI模型用户和开发者提供一系列经过验证、功能可靠的插件，以扩展Claude的能力，使其能与更多外部工具和服务无缝集成。通过此目录，用户可以轻松发现并部署增强Claude功能的插件，提升其在代码生成、任务自动化等方面的应用价值。
shanraisshan/claude-code-best-practice
HTML · ★ 59,352 · 🍴 5,977 · 📈 329 stars today
from vibe coding to agentic engineering - practice makes claude perfect
中文介绍 该项目聚焦于Claude Code的最佳实践，旨在指导开发者从初步的“随性编码”（vibe coding）进阶到结构化、高效率的Agentic工程方法。它通过分享实际案例和优化技巧，帮助用户更好地利用Claude进行代码生成、调试和自动化任务，最终提升AI Agent的性能与可靠性。适用于希望深入掌握Claude应用和AI工程实践的开发者。
revfactory/harness
HTML · ★ 7,415 · 🍴 1,045 · 📈 123 stars today
A meta-skill that designs domain-specific agent teams, defines specialized agents, and generates the skills they use.
中文介绍 Harness是一个“元技能”（meta-skill）项目，致力于自动化领域特定Agent团队的设计。它能够根据任务需求定义专业的Agent角色，并自动生成这些Agent所需的具体技能。该项目旨在大幅简化复杂AI Agent系统的构建和配置过程，帮助开发者更高效地创建、部署和管理多Agent协作的解决方案，适用于AI Agent架构师和自动化工程师。
jamiepine/voicebox
TypeScript · ★ 33,061 · 🍴 3,993 · 📈 1,042 stars today
The open-source AI voice studio. Clone, dictate, create.
中文介绍 Voicebox是一个开源的AI语音工作室，提供语音克隆、语音指令转写及内容创作功能。用户可以利用其技术快速复制特定人声，通过文本输入生成自然语音，或进行其他创意性音频制作。该项目为播客制作者、有声读物创作者、游戏开发者及任何需要高质量AI语音技术的用户提供了灵活且免费的解决方案，促进语音内容的个性化和自动化。
JCodesMore/ai-website-cloner-template
TypeScript · ★ 18,469 · 🍴 2,799 · 📈 827 stars today
Clone any website with one command using AI coding agents
中文介绍 该项目提供了一个利用AI编码Agent实现一键克隆任何网站的模板。它通过自动化智能Agent分析目标网站的结构、内容和样式，并快速重建出一个功能近似的副本。这一工具极大地简化了网站复制和原型构建过程，适用于前端开发者、设计人员以及需要快速学习或测试网站布局的用户，提升工作效率。
byoungd/English-level-up-tips
★ 54,472 · 🍴 5,584 · 📈 151 stars today
An advanced guide to learn English which might benefit you a lot 🎉 . 人生进阶指南 离谱的人生 离谱的英语学习指南/英语学习教程/英语学习/学英语
中文介绍 这是一份进阶的英语学习指南，旨在为学习者提供独特且高效的英语提升策略。项目以“人生进阶指南”和“离谱的英语学习指南”为名，可能包含突破传统学习模式的创新方法、精选资源和实践技巧。它适用于所有希望突破英语学习瓶颈、寻求更高效率和更具启发性学习途径的人群，助力其全面提升英语沟通能力。
DeusData/codebase-memory-mcp
C · ★ 12,756 · 🍴 927 · 📈 1,299 stars today
High-performance code intelligence MCP server. Indexes codebases into a persistent knowledge graph — average repo in milliseconds. 158 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens. Single static binary, zero dependencies.
中文介绍 codebase-memory-mcp是一个高性能代码智能MCP服务器，能够将代码库快速索引为持久化知识图谱。它支持158种编程语言，平均处理每个仓库仅需毫秒级，实现亚毫秒级查询，并能减少99%的Token消耗。以单个静态二进制文件部署，为AI代码分析、智能重构、高级搜索和开发辅助工具提供了极高效且低成本的代码理解基础。
NousResearch/hermes-agent
Python · ★ 200,838 · 🍴 35,817 · 📈 933 stars today
The agent that grows with you
中文介绍 Hermes Agent是NousResearch推出的一个AI Agent项目，其核心理念是“与你共同成长”。这意味着该Agent具备学习和适应用户行为、偏好的能力，能够随着时间推移不断优化自身服务，提供更加个性化、智能化的协助。它适用于需要长期协作、持续学习和进化的个人助理、自动化系统或智能交互应用场景。
affaan-m/ECC
JavaScript · ★ 220,440 · 🍴 33,773 · 📈 582 stars today
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
中文介绍 ECC是一个专注于AI Agent框架性能优化的系统，它通过提升Agent的技能、本能、记忆和安全性来增强其整体表现。该项目强调以研究为先的开发模式，旨在为Claude Code、Codex、Opencode、Cursor等主流AI编程助手及其更广泛的Agent框架提供高效且可靠的优化方案。适用于AI Agent开发者、研究人员及需要提升Agent系统稳定性和效率的工程师。
TROPT: An Open Framework for Unifying and Advancing Discrete Text Optimization
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Discrete text-trigger optimization -- searching for text sequences that, when ingested by a model, steer it toward a specified objective -- underpins model red-teaming (e.g., LLM jailbreaks), as well as auditing and interpretability. However, the current state of discrete optimizers hinders their ad
中文介绍 论文提出TROPT，这是一个开放框架，旨在统一和推进离散文本优化方法。该技术通过寻找特定文本序列，引导模型实现预设目标，广泛应用于模型红队测试（如LLM越狱）、审计及可解释性研究。
Lift4D: Harmonizing Single-View 3D Estimation for 4D Reconstruction In-the-Wild
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Reconstructing dynamic non-rigid objects from monocular video requires integrating visual cues from direct observations with data-driven priors over geometry and appearance. Prior approaches either learn to directly predict 4D representations from visual input or initialize a 3D representation that
中文介绍 论文介绍Lift4D，该方法旨在整合单视图3D估计，以实现野外条件下动态非刚性物体的4D重建。它通过结合直接观测的视觉线索与基于数据的几何和外观先验知识，解决了从单目视频重建复杂动态对象的挑战。
When Agents Commit Too Soon: Diagnosing Premature Commitment in LLM Agents
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Long-horizon LLM agents can fail quietly: they settle on one reading of the evidence early, then spend the rest of the run defending it. We call this premature commitment. Final-answer scoring misses the failure mode because it sees only the answer, not whether the process has already collapsed to a
中文介绍 研究指出，长周期大型语言模型（LLM）智能体存在「过早承诺」的失败模式，即智能体过早确立对证据的单一解读，并随后持续为其辩护。这种行为导致其在复杂任务中“悄无声息”地失败，且仅依赖最终答案的评估方法无法有效识别此问题。
Vera: A Layered Diffusion Model for Content-Preserving Video Editing
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Video diffusion models have enabled remarkable progress in video generation and editing. However, content preservation remains a core challenge: existing methods regenerate every pixel and often alter elements that should remain unchanged, such as characters or background scenes. We introduce Vera,
中文介绍 视频扩散模型在视频生成和编辑方面取得显著进展，但内容保持仍是核心挑战。现有方法常重塑所有像素，改变角色或背景等应保持不变的元素。论文提出Vera，一种分层扩散模型，旨在解决这一问题，实现内容保持的视频编辑。
Capable but Careless: Do Computer-Use Agents Follow Contextual Integrity?
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Computer-use agents (CUAs) now act on a user's behalf across personal applications such as email, calendars, and to-do lists. This cross-application access is useful, but it also creates a privacy risk that has been largely overlooked: when an agent works in one context, it can pull in information f
中文介绍 计算机使用智能体（CUAs）现可在多个个人应用中代表用户操作，如邮件和日历。这种跨应用访问带来便利的同时，也产生了被忽视的隐私风险：智能体在一个情境下工作时，可能在其他情境中泄露信息。研究探讨CUAs是否遵循“情境完整性”原则。
Foresight: Failure Detection for Long-Horizon Robotic Manipulation with Action-Conditioned World Model Latents
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Long-horizon tasks are common in real-world robotic deployments, yet failure detection for such tasks remains underexplored. Detecting failures in long-horizon robotic tasks is particularly challenging because failure onset is often ambiguous and dense temporal annotations are typically unavailable.
中文介绍 真实世界机器人部署中的长周期任务普遍存在，但其故障检测机制尚待深入探索。由于故障发生往往模糊且难以进行密集时间标注，检测长周期机器人任务的故障极具挑战。论文提出Foresight，利用动作条件世界模型隐变量来解决这一问题。
Tmax: A simple recipe for terminal agents
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Terminal-using agents have quickly become the most popular downstream application of language models (LMs). Despite their prevalence, relatively little academic work has examined RL-based training of these models, likely due to difficult benchmarks, a lack of data, and a lack of simple baseline reci
中文介绍 终端代理已迅速成为语言模型（LMs）最流行的下游应用之一。尽管其普遍性，学术界对基于强化学习（RL）的终端代理训练研究相对较少，主要受限于困难的基准测试、数据和工具匮乏。论文提出Tmax，一个简单的终端代理训练方案。
Unlimited OCR Works
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Recently, end-to-end OCR models, exemplified by DeepSeek OCR, have once again thrust OCR into the spotlight. A widely held view is that employing a large language model (LLM) as the decoder allows the model to leverage the prior distribution of language, leading to improved OCR performance. However,
中文介绍 近期，以DeepSeek OCR为代表的端到端光学字符识别（OCR）模型再次受到关注。普遍观点认为，采用大型语言模型（LLM）作为解码器，可让模型利用语言的先验分布，从而显著提升OCR性能。论文探讨了这种结合LLM的OCR方法。
CLI-Universe: Towards Verifiable Task Synthesis Engine for Terminal Agents
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While recent LLM-based terminal agents have demonstrated promising capabilities, the scarcity of high-quality, executable training data remains a critical bottleneck. Existing synthesis pipelines typically scale by retrofitting surface-level artifacts into tasks, frequently yielding ambiguous instru
中文介绍 尽管基于大型语言模型（LLM）的终端代理展现出潜力，但高质量、可执行训练数据的匮乏仍是关键瓶颈。现有合成流水线通常通过将表面级工件改装成任务来扩展，但常常产生不理想结果。论文提出CLI-Universe，一个可验证的任务合成引擎。
Training Open Models for Agentic Phone Use
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Phones are becoming an important execution surface for general-purpose agents, but training open models for reliable phone use remains difficult because the environment that matters at deployment, real devices running real apps, is slow, stateful, side-effectful, and hard to reset or verify, while s
中文介绍 手机正成为通用智能体的重要执行平台，但训练可靠的手机使用开放模型仍面临挑战。部署时的真实设备和应用环境慢速、有状态、具副作用且难以重置，导致研究和训练过程复杂。论文探讨了训练手机智能体开放模型的关键问题。
Self-Compacting Language Model Agents
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Long agent traces composed of chains of thought and tool calls accumulate stale content that anchor subsequent generations, and eventually outgrow the context window. Existing scaffolds mitigate it with fixed-interval compaction triggered at a token threshold. Such triggers pay no heed to trajectory
中文介绍 大型语言模型智能体的长轨迹（包含思维链和工具调用）会积累过时内容，影响后续生成并最终超出上下文窗口。现有方法通过固定间隔压缩来缓解，但会产生不必要开销。论文提出「自压缩」语言模型智能体，旨在更高效地管理上下文，避免信息冗余。
Dense Reward for Multi-View 3D Reasoning with Global Maps and Local Views
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Multi-view 3D Visual Question Answering (MV3D-VQA) requires integrating partial observations into a coherent 3D scene representation and selecting informative viewpoints for multi-step spatial reasoning. However, current multimodal LLMs are typically trained with sparse, answer-level supervision, wh
中文介绍 多视图3D视觉问答（MV3D-VQA）任务需要整合局部观测以构建连贯的3D场景表示，并选择信息性视点进行多步空间推理。然而，当前多模态大型语言模型（LLMs）常使用稀疏的、答案级别的奖励进行训练。论文提出一种密集奖励机制，结合全局地图和局部视图来提升MV3D-VQA性能。
Causal Discovery in the Era of Agents
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Recent attempts to combine large language models (LLMs) with causal discovery ask models to infer pairwise directions, propose graph structures, or inject language-model outputs as priors and constraints. These approaches promise faster analysis, but they also obscure whether a causal evidence is su
EnterpriseClawBench: Benchmarking Agents from Real Workplace Sessions
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Enterprise agents increasingly operate inside workspaces: they read heterogeneous files, invoke tools, and deliver business artifacts. We introduce EnterpriseClawBench, an enterprise agent benchmark constructed from proprietary, real-world agent sessions. Starting from a large archive of workplace s
Safe Few-Step Generation via Velocity Editing
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Flow matching has recently emerged as a strong paradigm for state-of-the-art text-to-image (T2I) generation, enabling high-quality generation with a small number of sampling steps. As these models are increasingly integrated into real-world applications, ensuring safe and non-sensitive content gener
Libretto: Giving LLM Agents a Sense of Musical Structure
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Generative music systems can now produce impressive audio from text prompts, but audio outputs are difficult to inspect, edit, and diagnose as musical structure. We introduce Libretto, an agent-facing framework for symbolic music generation and revision. Libretto uses an LLM-native grammar with expl
A Verifiable Search Is Not a Learnable Chain-of-Thought
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It is tempting to assume any task solvable by a short program can be taught to a model as its chain-of-thought: write the steps out, fine-tune, and the model follows. This paper shows the assumption fails for an identifiable class of procedures. The testbed is nine reasoning tasks, each from a deter
BioMatrix: Towards a Comprehensive Biological Foundation Model Spanning the Modality Matrix of Sequences, Structures, and Language
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We present BioMatrix, the first multimodal foundation model that natively integrates sequences, structures, and natural language for both molecules and proteins within a single decoder-only architecture. Existing biological foundation models pursue native multimodality and broad entity coverage sepa
Deeper is Not Always Better: Mitigating the Alignment Tax via Confident Layer Decoding
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Autoregressive generation in large language models (LLMs) conventionally decodes from the final layer, assuming that deeper representations yield more reliable next-token predictions. We revisit this assumption by revealing a recurring Guess-Refine-Perturb dynamic: early layers form coarse guesses,
An Exploratory Case Study of LLM-Assisted Refactoring and Gameplay Feature Generation in an Endless Runner Game
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Large language models (LLMs) are increasingly used to support software development, but their practical usefulness in applied game-development settings remains underexplored, especially when generated code must be integrated into an existing game software system. This paper presents an exploratory e
Toward Open Weight Models Without Risks: Separating Public and Private Capabilities in LLMs
👍 7
Open-weight Large Language Models (LLMs) enable scientific progress and broad deployment. However, they make it difficult to control access to sensitive capabilities. Current practice either suppresses dangerous capabilities before release or mediates access through closed services that use speciali
Counsel: A Meta-Evaluation Dataset for Agentic Tasks
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As agentic systems tackle increasingly complex multi-step tasks, evaluating their trajectories presents a major bottleneck - human annotation of a single trajectory on popular agentic benchmarks can take hours, making it difficult to scale evaluations for measuring performance or curating training d
DataClaw0: Agentic Tailoring Multimodal Data from Raw Streams
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Massive unstructured multimodal streams suffer from high "data entropy," impeding both efficient human knowledge acquisition and high-quality AI post-training. Existing passive annotation paradigms, heavily reliant on heuristic rules or general VLMs, are costly, monotonous, and fail to unlock the de
PoLAR: Factorizing Extent and Mode in Latent Actions for Robot Policy Learning
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Latent action pretraining learns representations of visual change from pairs of observations, but existing methods typically encode each transition as a single unstructured representation that entangles transition extent and transition mode. We introduce Polar Latent Actions with Radial structure (P
Robusto-2: Benchmarking Humans & VLMs for Autonomous Driving in Lima & New York City
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As Self-Driving Cars continue to expand internationally and use multi-modal systems such as VLMs as a cognitive backbone for their Action models; how well will these systems generalize in new settings, in particular out-of-distribution (OOD) edge-case scenarios in new geographies? In this paper, we
Toward Parking Spot Occupancy Recognition: A Self-Supervised Approach
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As urban areas expand, automatic monitoring of parking lots becomes essential for efficient and sustainable cities. This work proposes a self-supervised approach for parking spot occupancy recognition that requires no labeled samples from the target parking lot. Building upon a self-supervised trans
OpenRath: Session-Centered Runtime State for Agent Systems
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Modern agent systems often suffer from fragmented runtime state: transcripts, tool effects, memory events, workspace placement, branch provenance, and replay evidence are recorded separately and become difficult to inspect or reproduce. OpenRath addresses this issue with a PyTorch-like programming m
AC-ODM: Actor--Critic Online Data Mixing for Sample-Efficient LLM Pretraining
👍 1
Optimizing pretraining data composition is pivotal for LLM generalization. While dynamic mixing outperforms static strategies by capturing evolving training dynamics, current methods fail to reconcile computational efficiency with sample efficiency and structural flexibility for diverse pipelines.We
Notes2Skills: From Lab Notebooks to Certainty-Aware Scientific Agent Skills
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Scientific discovery workflows usually contain and rely heavily on lab notes, where researchers record observations, interpret uncertain results, and plan follow-up experiments. Such informative lab notes preserve evolving scientific reasoning and author uncertainty, rather than polished final resul
SkillHarness: Harnessing Safe Skills for Computer-Use Agents
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Computer-Use Agents (CUAs) are increasingly deployed in dynamic interactive environments, creating a growing need for continual skill learning during interaction. Recent approaches address this challenge by learning reusable skills from successful trajectories. However, these skill learning methods
HotkeyClash
Find where your Mac keyboard shortcuts clash
中文介绍 HotkeyClash是一款针对Mac用户的应用程序，旨在解决键盘快捷键冲突问题。它能帮助用户快速识别并定位Mac电脑上重复或冲突的快捷键设置，从而优化工作流程，避免操作失误，提升系统使用的效率和便捷性。
Steam Machine
A tiny, powerful PC for big-screen gaming
中文介绍 Steam Machine是一款专为大屏幕游戏体验设计的小巧而强大的个人电脑（PC）。它结合了紧凑的体积与高性能，旨在为用户提供在客厅等环境中流畅运行游戏大作的解决方案，满足核心游戏玩家对便捷与强劲性能的需求。
Sipcode
Keep Claude Code's context clean for sharper answers
中文介绍 Sipcode是一款旨在优化与AI模型Claude Code交互的工具。它通过清理和管理代码上下文，确保输入到Claude Code的信息清晰准确，从而帮助开发者和用户从AI模型中获得更锐利、更精确、更相关的代码生成或分析答案。
NanoCorp
Found a company in one sentence - from website to ads
中文介绍 NanoCorp是一个创新平台，旨在简化公司创建流程。用户只需输入一句话的公司理念或描述，该工具便能快速生成从品牌网站、市场营销内容到广告文案等一系列启动所需资源，显著加速新公司的设立与初步市场推广。
LogStitch
Find AWS Lambda failures fast, right on your Mac
中文介绍 LogStitch是一款Mac应用程序，专为快速识别和定位亚马逊云服务（AWS）Lambda函数中的故障而设计。它提供了一种便捷高效的方式，让开发者直接在Mac设备上监控、分析和诊断Lambda服务的运行状况，从而加速问题解决过程。
Blazly SEO
Dominate SEO with an AI content operating system
中文介绍 Blazly SEO是一款基于人工智能（AI）的内容操作系统，旨在帮助用户在搜索引擎优化（SEO）领域取得领先地位。该系统利用AI技术优化内容创作、关键词策略及排名，从而有效提高网站在搜索结果中的可见度和自然流量。
wildbirds
Birdwatchers app to share and discover birds socially
中文介绍 wildbirds是一款专为观鸟爱好者设计的社交应用程序。用户可以通过该应用分享自己的观鸟发现、上传鸟类照片和记录，并与其他观鸟者互动交流。它提供了一个平台，让用户可以共同发现和了解全球的鸟类物种，增进观鸟乐趣。
Bluerails Discovery
The rails AI agents use to find and pay you
中文介绍 Bluerails Discovery是一个创新的“轨道”系统，旨在连接人工智能（AI）代理与人类用户。通过该系统，AI代理能够发现并分配任务给用户，并在此过程中实现对用户进行报酬支付，从而构建一个人机协作的任务分配与激励生态系统。
Sakana Fugu
One Model to Command Them All
中文介绍 Sakana Fugu被描述为一个具有“统领一切”潜力的单一模型。尽管具体细节未披露，但其标题暗示该模型可能拥有广泛的应用范围或强大的通用能力，旨在简化复杂任务或集成多种功能，提供一个统一的AI解决方案。
NeuralAgent 3.0
AI that executes UI actions on your computer in ~285ms
中文介绍 NeuralAgent 3.0是一款高效的人工智能（AI）工具，设计用于在用户的计算机上执行用户界面（UI）操作。该AI系统能够在约285毫秒的极短时间内响应并完成指令，显著提升了自动化操作的速度和效率，实现更流畅的人机交互。
How Quants Use Loop Engineering to Build Alpha (Full Framework)
@horizon_trade_x · 4.4K 粉丝 · 1.3M 阅 · 507 赞 · 59 转
Your backtest looked flawless. You went live. Two weeks later, the strategy was bleeding. Every quant has lived this. The answer is a loop: generate a strategy, test it, score it, feed the result
中文介绍 分享量化交易中「循环工程」的完整框架。博主指出，完美的历史回测常在实盘中失效，解决方案是构建一个自我改进的循环：生成交易策略、测试、评估、并将结果反馈，以持续优化策略，避免实盘亏损。
Loops explained: Claude, GPT, Mira and what actually works
@AnatoliKopadze · 83.0K 粉丝 · 1.3M 阅 · 584 赞 · 70 转
AI has been in everyone's hands for years. Most people who use it every day still use it the slowest way there is: type a request, wait, fix it, ask again, all by hand. Not because the faster way is
中文介绍 解释AI应用的「循环」概念，指出大多数人仍手动低效使用AI，即反复提问、等待、修改。博主强调，AI代理的更优使用方式是构建自动化循环，从而提升效率。内容涵盖了Claude、GPT等模型在实际循环应用中的有效性。
How to Build an AI Second Brain With Claude and Obsidian That Gets Smarter Every Day (Full Guide)
@undefinedKi · 3.9K 粉丝 · 1.0M 阅 · 601 赞 · 78 转
Your best ideas are scattered across a dozen places right now. Notes apps. Browser tabs. Old chats with Claude that you closed and will never find again. Every time you sit down to work, you rebuild
中文介绍 提供一份完整指南，教你如何利用Claude和Obsidian构建一个「AI第二大脑」。博主认为，分散的笔记和旧聊天记录导致信息重建耗时，而结合AI可实现知识的每日智能增长与整合，有效管理和利用个人最佳想法。
40 Claude Opus 4.8 Workflows That Make Money While You Sleep
@eng_khairallah1 · 69.3K 粉丝 · 678.7K 阅 · 506 赞 · 81 转
Most people are using Claude Opus 4.8 to answer questions. Save this :) A small group of people have it running businesses while they sleep. The difference is not the model. You both have access to
中文介绍 分享40个使用Claude Opus 4.8构建的AI工作流，旨在实现「睡后收入」。博主指出，多数人仅用Claude Opus回答问题，但少数人已将其用于自动运营业务，关键差异在于如何设计和应用这些高效工作流，而非模型本身。
How To Learn Anything 10x Faster Using Claude
@sairahul1 · 118.7K 粉丝 · 581.3K 阅 · 516 赞 · 110 转
Learning anything today is easy and confusing at the same time. Easy because AI can explain almost anything in seconds. Confusing because most people just ask random questions, get random answers, and
中文介绍 教授如何利用Claude模型，将学习效率提升10倍。博主指出，虽然AI能快速解释概念，但多数人因随机提问导致学习效果不佳。帖子将分享结构化、高效的AI学习方法，以克服信息碎片化，系统性地掌握新知识。
Context Engineering for AI Agents: The Complete Playbook
@sairahul1 · 118.7K 粉丝 · 511.9K 阅 · 500 赞 · 84 转
Your AI agent works great for the first 10 steps. Then somewhere around step 15, it starts getting sloppy. Wrong tool calls. Forgetting your original instructions. Low-quality outputs. Most people
中文介绍 发布一份AI代理「上下文工程」的完整攻略。博主指出，AI代理常在执行后期出现指令遗忘、工具调用错误或输出质量下降等问题。本攻略旨在通过优化上下文管理，帮助用户确保AI代理全程高效稳定运行，提供高质量结果。
The Agent Loop Architecture
@djfarrelly · 3.8K 粉丝 · 344.7K 阅 · 501 赞 · 61 转
Everyone's asking "WTF is a loop?" Here's the question nobody's asking: what runs the loop? The AI discourse has converged on loops as a core primitive of agentic systems. Matt Van Horn (@mvanhorn)
中文介绍 深入探讨「AI代理循环架构」。博主指出，尽管「循环」已成为AI代理系统的核心概念，但更关键的问题是「谁来驱动循环？」帖子旨在解析这一基础架构，并可能涉及Matt Van Horn等业界人士对该主题的讨论和观点。
Introducing Engram: Scaling compute on your context
@EngramLab · 1.2K 粉丝 · 255.7K 阅 · 537 赞 · 76 转
We’re Engram. We’re building AI that learns from you and deeply understands your work. Today’s AI models don’t understand what you do. Not really. Everything models know comes from their training –
中文介绍 Engram团队发布其AI产品，旨在解决当前AI模型无法真正理解用户工作的痛点。Engram AI通过从用户学习，深度理解其工作内容，并致力于在上下文处理上扩展计算能力，从而提供更智能、个性化的辅助。
The Self-Improving Loop: a 300-agent swarm on Kimi K2.6, verified by Opus 4.8
@0xMovez · 26.7K 粉丝 · 208.0K 阅 · 504 赞 · 59 转
A free open-source model is running 300 parallel agents across 4,000 coordinated steps from a single prompt, and it scores higher on real research tasks than models you pay 5x more for. Most people
中文介绍 展示一个基于Kimi K2.6的「自我改进循环」系统，通过Opus 4.8验证，由300个并行代理从单一提示词协调执行4000个步骤。该免费开源模型在真实研究任务上表现优于价格高出五倍的模型，展现了其强大的代理协作能力。
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
@Oracle_Trade_ai · 39.9K 粉丝 · 197.8K 阅 · 2.8K 赞 · 580 转
In 2026, autonomous AI agents have become one of the most effective strategies on prediction markets. Over 30% of all activity on Polymarket now comes from algorithmic and AI-powered wallets. We
中文介绍 ORACLE宣布其AI代理已在预测市场Polymarket上进行官方交易。博文展望2026年，届时自主AI代理将成为预测市场最有效的策略之一，占据Polymarket超过30%的交易活动，展示AI在金融领域的应用潜力。
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
@OracAItrading · 31.8K 粉丝 · 141.6K 阅 · 2.8K 赞 · 576 转
In 2026, autonomous AI agents have become one of the most effective strategies on prediction markets. Over 30% of all activity on Polymarket now comes from algorithmic and AI-powered wallets. We
中文介绍 ORACLE宣布其AI代理已在预测市场Polymarket上进行官方交易。博文展望2026年，届时自主AI代理将成为预测市场最有效的策略之一，占据Polymarket超过30%的交易活动，展示AI在金融领域的应用潜力。
Interactions API: Our primary interface for Gemini models and agents
@GoogleAIStudio · 179.0K 粉丝 · 138.2K 阅 · 504 赞 · 42 转
Today we're announcing that the Interactions API has reached general availability and is now our primary API for interacting with Gemini models and agents. We launched its public beta in December
中文介绍 Google AI Studio宣布Interactions API已正式全面可用，成为与Gemini模型和AI代理交互的主要接口。该API自去年12月公开测试以来，现已达到正式发布阶段，为开发者提供更稳定、强大的Gemini模型接入能力。
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
@Oractrading · 33.9K 粉丝 · 109.2K 阅 · 2.8K 赞 · 585 转
In 2026, autonomous AI agents have become one of the most effective strategies on prediction markets. Over 30% of all activity on Polymarket now comes from algorithmic and AI-powered wallets. We
中文介绍 ORACLE宣布其AI代理已在预测市场Polymarket上进行官方交易。博文展望2026年，届时自主AI代理将成为预测市场最有效的策略之一，占据Polymarket超过30%的交易活动，展示AI在金融领域的应用潜力。
How To Use Loop Engineering To Build A Self-Improving Quant Trading System
@RohOnChain · 51.4K 粉丝 · 108.3K 阅 · 501 赞 · 65 转
I will break down exactly how to build the loops that run an entire quant trading system on their own. Let's get straight to it. Bookmark This - I'm Roan, a backend developer working on system
中文介绍 博主Roan将详细拆解如何通过「循环工程」构建一个能够自主运行并持续改进的量化交易系统。该教程旨在教授建立自动化循环机制，从而实现量化交易策略的自我优化，特别适合后端开发者和对系统构建感兴趣的读者。
how to get Fable-level intelligence back:
@EXM7777 · 118.9K 粉丝 · 107.7K 阅 · 509 赞 · 44 转
for a few days, we had something that felt like AGI... Fable 5 showed up, effectively unlimited inside the plans, and the ceiling on what you could build lifted overnight but then Anthropic killed it,
中文介绍 博主感叹Anthropic「扼杀」了Fable 5模型初期展现的近乎AGI的强大能力，认为其智能水平曾一度突破限制。帖子将探讨如何尝试「找回」Fable级别的智能，可能涉及提示词工程或特定使用技巧，以应对模型性能的感知下降。
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
@OracleMindAI · 21.0K 粉丝 · 105.0K 阅 · 2.8K 赞 · 582 转
In 2026, autonomous AI agents have become one of the most effective strategies on prediction markets. Over 30% of all activity on Polymarket now comes from algorithmic and AI-powered wallets. We
中文介绍 ORACLE宣布其AI代理已在预测市场Polymarket上进行官方交易。博文展望2026年，届时自主AI代理将成为预测市场最有效的策略之一，占据Polymarket超过30%的交易活动，展示AI在金融领域的应用潜力。
WTF Is a Loop? Part 2: The 15 Loops People Are Actually Running (and the Commands to Steal Them)
@mvanhorn · 35.2K 粉丝 · 102.4K 阅 · 510 赞 · 56 转
Earlier this month I wrote WTF Is a Loop? Peter Steinberger vs. Boris Cherny, which did 3.6M views on what a loop even is. This is the sequel, and it answers the next question: which loops do people
中文介绍 作为广受欢迎的「什么是循环？」系列第二部分，博主基于前作360万次观看的热度，揭示了人们实际在运行的15个AI代理循环实例。帖子提供了这些实用循环的「指令」，供读者学习和借鉴，旨在帮助用户将循环工程付诸实践。
From Prompting Agents to Loop Engineering
@omarsar0 · 308.0K 粉丝 · 90.2K 阅 · 504 赞 · 69 转
A claim has been circulating in AI coding circles: stop prompting your coding agents and start designing loops that prompt them for you. As with everything new, this stuff gets repeated often and
中文介绍 探讨AI编程领域从「提示代理」转向「循环工程」的趋势。博主指出，目前流传一种观点，即应停止手动提示编程代理，转而设计可自动提示代理的循环。帖子旨在深入解析这一新范式，以及其在AI应用中的潜在价值。
How GLM-5.2 Beat Fable 5 at Website Design
@Designarena · 13.9K 粉丝 · 80.4K 阅 · 518 赞 · 39 转
GLM 5.2 ranks 1st overall on Design Arena’s single-turn, HTML Web Design (Non-Agentic) evaluation, 5 places higher than its predecessor GLM-5.1. To do so, it beat Claude Fable 5, Opus 4.6, and Opus
中文介绍 GLM-5.2在Design Arena的单轮HTML网页设计（非代理）评估中荣获总榜第一，表现超越其前身GLM-5.1五位。它击败了包括Claude Fable 5、Opus 4.6等多个顶尖模型，展示了GLM-5.2在网页设计任务上的强大性能。
How we built the world’s fastest API for GLM-5.2
@philipkiely · 8.6K 粉丝 · 73.1K 阅 · 544 赞 · 36 转
GLM-5.2 is the biggest news in open models since DeepSeek-R1. It’s easy to see why. GLM-5.2 delivers comparable performance to GPT 5.5 and Opus 4.8 at a fraction of the cost, generally 70-80% less
中文介绍 介绍了如何构建GLM-5.2模型的「全球最快API」。博主强调GLM-5.2是继DeepSeek-R1后开源模型领域的一大突破，其性能媲美GPT 5.5和Opus 4.8，但成本可节省70-80%，凸显了该模型在性能与效率上的优势。
Introducing Engram: Scaling compute on your context
@EngramLab · 1.2K 粉丝 · 255.7K 阅 · 7d 曝光 255.7K
Introducing Engram: Scaling compute on your context
How we built the world’s fastest API for GLM-5.2
@philipkiely · 8.6K 粉丝 · 73.1K 阅 · 7d 曝光 73.1K
How we built the world’s fastest API for GLM-5.2
Loop Engineering Clearly Explained
@akshay_pachaar · 278.2K 粉丝 · 44.0K 阅 · 7d 曝光 44.0K
Loop Engineering Clearly Explained
Interactions API: Our primary interface for Gemini models and agents
@GoogleAIStudio · 179.0K 粉丝 · 138.2K 阅 · 7d 曝光 138.2K
Interactions API: Our primary interface for Gemini models and agents
The Beginner Electronics Roadmap I Wish I Had Before Wasting 2 Years
@paldenbhutiaa · 2.1K 粉丝 · 23.4K 阅 · 7d 曝光 23.4K
The Beginner Electronics Roadmap I Wish I Had Before Wasting 2 Years
How To Use Loop Engineering To Build A Self-Improving Quant Trading System
@RohOnChain · 51.4K 粉丝 · 108.3K 阅 · 7d 曝光 108.3K
How To Use Loop Engineering To Build A Self-Improving Quant Trading System
简直就是教科书级别的 AI 设计规范。
@xiaogaifun · 1.7K 粉丝 · 114.5K 阅 · 7d 曝光 114.5K
简直就是教科书级别的 AI 设计规范。
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
@Oracle_Trade_ai · 39.9K 粉丝 · 197.8K 阅 · 7d 曝光 197.8K
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
@OracAItrading · 31.8K 粉丝 · 141.6K 阅 · 7d 曝光 141.6K
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
@Oractrading · 33.9K 粉丝 · 109.2K 阅 · 7d 曝光 109.2K
ORACLE: Official AI Agents Trade on Polymarket
Loop Engineering从 0 到 1 小白完整教程
@AdrianPunk115 · 14.7K 粉丝 · 166.8K 阅 · 7d 曝光 166.8K
Loop Engineering从 0 到 1 小白完整教程
我把微信里的一切都自动同步进了 Obsidian
@AI_Jasonyu · 53.8K 粉丝 · 193.6K 阅 · 7d 曝光 193.6K
我把微信里的一切都自动同步进了 Obsidian
The Next 5 Years: A Supersonic Tsunami
@PeterDiamandis · 400.3K 粉丝 · 51.7K 阅 · 7d 曝光 51.7K
The Next 5 Years: A Supersonic Tsunami
40 Claude Opus 4.8 Workflows That Make Money While You Sleep
@eng_khairallah1 · 69.3K 粉丝 · 678.7K 阅 · 7d 曝光 678.7K
40 Claude Opus 4.8 Workflows That Make Money While You Sleep
GEO 从 0 到 1 小白完整教程(让AI推荐你的产品)
@ai_xiaomu · 35.6K 粉丝 · 201.6K 阅 · 7d 曝光 201.6K
GEO 从 0 到 1 小白完整教程(让AI推荐你的产品)
Loop Engineering: Build an AI That Codes While You Sleep
@phosphenq · 12.4K 粉丝 · 49.4K 阅 · 7d 曝光 49.4K
Loop Engineering: Build an AI That Codes While You Sleep
AI Agents Just Changed Forever: GLM 5.2, Codex Skills, Claude & Cursor
中文介绍 Riley Brown发布视频，探讨AI智能体领域发生的重大变革，重点介绍了GLM 5.2、Codex Skills、Claude以及Cursor等技术的最新进展，预示AI智能体的能力和应用前景将迎来新发展。
9 AI Agent Skills To Get Ahead of 99% of People
中文介绍 Riley Brown发布视频，列举并详细解读了9项关键的AI智能体技能。掌握这些技能有助于用户在人工智能时代提升竞争力，超越绝大多数人，实现个人职业发展。
How to build high quality internal tools with Retool
SpaceX Just Bought Cursor for $60B. It’s About to Take OVER.
Why the Government Just Killed Claude Fable 5
This is Why They Banned Claude Fable 5
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.
Tag Claude in, right where you already work
中文介绍 Claude官方发布视频，介绍用户如何在其现有工作流程中便捷地“标记”并集成Claude大模型，以提升工作效率和协作体验。此功能旨在将Claude融入日常工具，无需切换平台。
Delegate and schedule tasks in Claude Cowork
中文介绍 Claude官方视频展示了其协作平台Claude Cowork的新功能，用户现在可以在该平台内进行任务委派和时间安排，以优化团队协作和项目管理流程，提升工作效率。
Artifacts in Claude Code: share your work as it happens
中文介绍 Claude官方视频展示了“Claude Code”中的“Artifacts”新功能。该功能使用户能够实时分享其工作成果和代码构件，从而提升团队在编码项目中的协作效率，实现即时反馈。
Enterprise-managed auth for MCP connectors
中文介绍 Claude官方发布视频，介绍面向企业级用户的MCP连接器“企业级管理认证”功能。该功能旨在为企业提供更强的身份验证管理和安全控制，确保其在多云环境下的数据安全与合规性。
The Briefing: Financial Services
Claude FM 🎵 music for thinking and building
Claude FM 🎵 music for thinking and building
Code with Claude Tokyo 2026: Opening Keynote
The Problem Solvers | Michael Truell at Cursor
Claude Fable 5 beats Pokémon FireRed only using vision
Tag Claude in, right where you already work
中文介绍 Claude官方发布视频，介绍用户如何在其现有工作流程中便捷地“标记”并集成Claude大模型，以提升工作效率和协作体验。此功能旨在将Claude融入日常工具，无需切换平台。
Delegate and schedule tasks in Claude Cowork
中文介绍 Claude官方视频展示了其协作平台Claude Cowork的新功能，用户现在可以在该平台内进行任务委派和时间安排，以优化团队协作和项目管理流程，提升工作效率。
Artifacts in Claude Code: share your work as it happens
中文介绍 Claude官方视频展示了“Claude Code”中的“Artifacts”新功能。该功能使用户能够实时分享其工作成果和代码构件，从而提升团队在编码项目中的协作效率，实现即时反馈。
Enterprise-managed auth for MCP connectors
中文介绍 Claude官方发布视频，介绍面向企业级用户的MCP连接器“企业级管理认证”功能。该功能旨在为企业提供更强的身份验证管理和安全控制，确保其在多云环境下的数据安全与合规性。
The Briefing: Financial Services
Claude FM 🎵 music for thinking and building
Claude FM 🎵 music for thinking and building
Code with Claude Tokyo 2026: Opening Keynote
The Problem Solvers | Michael Truell at Cursor
Claude Fable 5 beats Pokémon FireRed only using vision
DeepSeek Just Solved AI's Billion Dollar Problem
中文介绍 Two Minute Papers频道发布视频，探讨DeepSeek在人工智能领域取得的突破性进展，声称其解决了AI面临的某个“数十亿美元”的关键难题，有望对AI技术发展产生重大影响。
Scientists Found A Better Language For AI Agents
中文介绍 Two Minute Papers频道发布视频，介绍科学家们在为AI智能体开发“更优语言”方面取得的新发现。这项研究旨在提升AI智能体的沟通效率与性能，有望推动智能体技术发展。
They Looked Inside Claude’s AI's Mind. It Got Weird
NVIDIA's New Free AI - A Gift To Humanity
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
Agent identity in Claude Tag: a new access model for autonomous, team-wide AI
Agent identity in Claude Tag: a new access model for autonomous, team-wide AI
中文介绍 Anthropic的Claude博客发布了名为「Claude Tag」的新AI代理身份与访问模型。该模型旨在为团队提供自主、跨团队的AI访问，以支持更广泛的AI应用和管理。
How GPT-5 helped immunologist Derya Unutmaz solve a 3-year-old mystery
GPT-5 Pro helped solve a 3-year-old immunology mystery, offering insights into T cell behavior. The breakthrough could support cancer and autoimmune research.
中文介绍 OpenAI的GPT-5 Pro大模型协助免疫学家Derya Unutmaz解决了长达三年的免疫学难题。此次突破为T细胞行为提供了新见解，并有望对癌症和自身免疫疾病的研究提供支持。
Helping build shared standards for advanced AI
OpenAI helps build shared standards for advanced AI, supporting evaluation frameworks, safety practices, and global cooperation through the Appia Foundation.
中文介绍 OpenAI正致力于为高级AI建立共享标准，通过支持评估框架、安全实践以及借助Appia基金会推动全球合作。此举旨在确保AI的负责任发展与应用。
Build real agentic apps using CUGA: two dozen working examples on a lightweight harness
中文介绍 IBM Research在Hugging Face博客上分享了如何使用CUGA（一种轻量级框架）构建真实的智能体（agentic）应用程序。文章提供了二十多个可运行的示例，展示了实际应用中的效果。
The $400 million machine powering the future of chipmaking
Jos Benschop is climbing a ladder to get to the top of his newest machine. It’s a bit of a schlep. The contraption is the size of a double-decker bus—more than 150 tons of gleaming precision-milled aluminum covered in thousands of snaking tubes, colored cables, and pressurized tanks. From the ground
中文介绍 麻省理工科技评论报道了一台价值4亿美元、重逾150吨的ASML芯片制造巨型机器，其体积相当于一辆双层巴士。这台精密设备被认为是推动未来芯片制造发展的关键动力。
[AINews] SpaceX is already a $28B/yr Neocloud
a quiet day lets us reflect on some numbers from Jamin Ball.
中文介绍 根据Jamin Ball的数据，SpaceX目前已达到每年280亿美元的收入规模，并被形容为一家「新云」（Neocloud）公司。此报道反映了SpaceX在商业航天领域的巨大价值。
How Omio is building the future of conversational travel
Discover how Omio uses OpenAI to power conversational travel experiences, accelerate product development, and transform into an AI-native company.
中文介绍 旅行平台Omio正利用OpenAI技术，打造更具会话性的旅行体验。此举旨在加速产品开发进程，并推动Omio转型为一家以AI为核心的「AI原生」公司，以提升用户服务。
Shipping huggingface_hub every week with AI, open tools, and a human in the loop
中文介绍 Hugging Face详细介绍了其每周发布huggingface_hub的流程。该流程结合了AI辅助、开源工具的使用以及人工参与的「人在回路中」（human in the loop）模式，以确保开发效率和质量。
Experimenting with the proposed Cross-Origin Storage API in Transformers.js
中文介绍 Hugging Face在其Transformers.js项目中，正在实验性地应用Web标准中提出的跨源存储（Cross-Origin Storage）API。此举旨在探索和优化跨域数据存储的能力与效率。
SpaceX Colossus deal 🚀, GPT-5.5 Cyber launch 🛡️, Codex as workspace 🤖
中文介绍 TLDR AI简报提及了多项重要进展：SpaceX达成一项「Colossus」巨额交易；OpenAI推出了增强网络安全能力的GPT-5.5 Cyber；以及Codex被应用于工作空间。
Red-Teaming after Mythos — Zico Kolter & Matt Fredrikson, Gray Swan
OpenAI boardmember Zico Kolter and Gray Swan CEO Matt Fredrikson join swyx to explain why AI security is not just “cybersecurity with AI”
中文介绍 OpenAI董事会成员Zico Kolter和Gray Swan首席执行官Matt Fredrikson在一次访谈中强调，AI安全并非仅仅是「带AI的网络安全」。他们解释了「Mythos」之后的红队（red-teaming）概念，指出AI安全具有其独特的复杂性。
Three things to watch amid Anthropic’s latest feud with the government
This story originally appeared in The Algorithm, our weekly newsletter on AI. To get stories like this in your inbox first, sign up here. For those of you enjoying your summer unaware of Anthropic’s latest feud with the US government, here’s a recap: In April the company said it had built an AI mode
中文介绍 麻省理工科技评论指出，AI公司Anthropic与美国政府之间的最新争执值得关注。文章回顾了该公司在四月份的声明，并提示读者留意相关动态，以了解人工智能公司与监管机构关系的变化。
PP-OCRv6 on Hugging Face: 50-Language OCR from 1.5M to 34.5M Parameters
中文介绍 百度PaddlePaddle的PP-OCRv6模型现已在Hugging Face平台发布。该模型支持50种语言的光学字符识别（OCR），提供从1.5M到34.5M参数规模的多个版本，显著提升了多语言文本识别能力。
Patch the Planet: a Daybreak initiative to support open source maintainers
OpenAI introduces Patch the Planet, a Daybreak initiative helping open-source maintainers find, validate, and fix vulnerabilities with AI and expert review.
中文介绍 OpenAI启动了「Patch the Planet」项目，作为其「Daybreak」倡议的一部分。该项目旨在利用AI技术和专家评审，协助开源项目维护者发现、验证并修复软件漏洞，以提升开源生态系统的安全性。
Daybreak: Tools for securing every organization in the world
OpenAI introduces new Daybreak tools, including Codex Security and GPT-5.5-Cyber, to help organizations find, validate, and patch vulnerabilities at scale.
中文介绍 OpenAI发布了一系列名为「Daybreak」的新工具，旨在帮助全球组织提升网络安全。其中包括Codex Security和GPT-5.5-Cyber，这些工具能够协助企业大规模地发现、验证并修补安全漏洞。
Claude 又挂了， 1400 一个月就这？
11 回复 · 程序员 节点
为了省点 Claude Code 钱，研究到了凌晨 3 点
21 回复 · 程序员 节点
做过后端的人来说说重构迁移数据库难度大吗
93 回复 · 程序员 节点
焦虑，有了 AI 却不知道做点什么
12 回复 · 程序员 节点
100 刀的 claude code 和 codex 如何选择？
41 回复 · 程序员 节点
问一个 Agent 达到 limit 后的操作问题
6 回复 · 程序员 节点
Cursor 审计发现： AI 编程基准测试成绩大部分是"作弊"来的， Opus 4.8 有 63% 的解法是抄的
28 回复 · 程序员 节点
我被 iOS27 的原生中文输入法折磨疯了
17 回复 · Apple 节点
摸鱼自由咯~ 升级到 macOS 27 dev 2 和 iOS 27 dev 2 之后, iPhone 镜像终于能用啦
15 回复 · Apple 节点
iphone16 升级到 IOS27 beta2 后, 自定义的快捷指令不能自动运行了, 各位大神有没有碰到, 应该怎么处理
15 回复 · Apple 节点
微信小程序mmtls协议逆向分析小记
这次打算好好水一篇文章，我们就来慢慢的唠！ 前言 什么是mmtls 我们来看看腾讯安全自己的介绍 简单点说，mmtls就是腾讯自己魔改的私有协议，最早就要追溯到17年了，微信当时的技术团队自研魔改的。 在手机微信上抓包的佬应该会经常见到。 小程序的mmtls有啥用 mmtls在小程序的使用途径就是云函数，最常用的，也是我们这次搞定的对象 wx.login() 小程序的官方文档 我们在打开小程序的时候，会有一个快捷登录，又或者没有登录，直接打开就发现小程序已经登录账号了 这都是wx.login进行返回的code，有了这个code，就可以登录小程序，跟小程序自己写的后端换token 又或者是霸王茶
2026.6.23两大ai巨头炸
oai和claude好嗑啊 openrouter紧随其后 40 个帖子 - 39 位参与者 阅读完整话题
舆论对立挑不起来，跟我玩栽赃是吧
热更新 107.173.42.94 分割线 从 cpa 被来自 racknerd 的ip 107.173.42.94 盗刷, 举报有效, 已经suspend了该server. - #15，来自 cheeryman 继续讨论， 我的基本上所有的服务器都在ovh，都是物理机，我不至于穷到用rn，别瞎说 有一点家宽和线路机 具体请看，君の守望 46 个帖子 - 41 位参与者 阅读完整话题
「裸感」衣服的原理?|一位百合女的旧话重提
[!quote]为什么会有nsfw呢 故事背景:吃饭前把这个话题要发的正文写好了，然后就去吃饭了，期间一直在想这个话题 直到现在还是不知道该从哪一件事说起 ) 其他内容可以参考历史文献: 在另一个话题中 你怎么知道我作为女同超喜欢舔自己皮肤的？ ) 手心更是一般不考虑 ) 事实上，手虽然是日常生活中最无可置疑的主角之一，但手背也没接触过什么东西，按理说应该也挺干净的 洗完手之后香香的 所以君子动手不动嘴(除非有时候忍不住)，我一般还是以到处摸来摸去(核心是滑滑梯版触感 )，或者是贴贴脸颊，贴贴额头之类的 贴鼻子这个在二次元里还是蛮浪漫的，但是现实中试的话只会让鼻子痛痛的() 所以终于引出了本次
各位佬，千万别做手术了。
原来还想着自己一个人做完手术（前交叉韧带撕裂），自己回去得了，不给任何人添麻烦（家里还有一妻一女），没想到医院的做手术必须要有人陪。医生告诉我，你麻醉完，做完手术就是一个废人，吃喝拉撒全部在床上。 59 个帖子 - 43 位参与者 阅读完整话题
明天四点，准备飞升三级
一直很佛系，不过最近token有点紧张，君佬的公益站又有等级限制，对升三级燃起了激情哈哈哈哈哈。因为自己还在学习，很多领域都一知半解所以不敢发言。Anyway，明早四点就要飞升三级，l站邮箱，君佬公益站，更多精彩内容还是很期待的。努力学习，持续学习。 68 个帖子 - 56 位参与者 阅读完整话题
盘点目前可用的GLM-5.2渠道
GLM-5.2 都发布 10 天了我还没抢到 Coding Plan，我已急哭……不过好消息是它是开源的，目前市面上已有多种第三方渠道接入。以下盘点截至目前 GLM-5.2 的可用渠道（包含我已实测的和道听途说的）。 省流：付费订阅 OpenCode Go 综合最佳；免费尝鲜可以选官方 ZCode 或 阿里云百炼。 注：如果怀疑渠道掺水，安全边界也不失为一个检查的好办法。但注意即便是没有内容审查（中途截断 / 无法发送）的渠道，GLM 自身也可能因为安全对齐而说抱歉（但此时输出是完整的）。 1. 官方渠道价格参考（作为基线） 1.1 官方 API（按量付费） 模型文档：GLM-5.2 - 智谱
1.99元10支小米巨能写
京东App 131 个帖子 - 124 位参与者 阅读完整话题
你以为去了寺庙，就能脱离世俗？
久违了佬友们，算下时间已经有好几个月没发过帖子了。 时隔几个月重新发帖，主要是想跟佬友们一起分享我近期的感悟与心得。 前段时间身心俱疲，做什么都提不起劲，不仅耽误了工作，也影响了身边的人际关系。 于是就约几个朋友一起吃饭谈谈心，饭桌上有个朋友听了我的状态后，便推荐我去山里的寺庙住一段时间，说他之前状态跟我一样，后来去了山里跟师父们做做功课，念念经，喝喝茶，回来后整个人都充满了能量。 我听了他的描述后，脑海顿时有了画面，青灯古佛，晨钟暮鼓，在香火旁念着梵音的修行人，光想着就觉得轻松了些。 饭后我和朋友要了他去的寺庙地址，打算抽空去挂个单清净一下。 估计有佬友不知道什么是挂单，挂单指的是云游的僧人
【开源推广】个人A股智能量化工作台开源啦
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 以下为项目介绍正文内容，AI 生成、润色内容已使用截图方式发出 项目地址 github.com GitHub - shy3130/tickflow-stock-panel: 自托管、零运维的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台 | 基于 TickFlow 数据 |..
Audit finds San Francisco tax official steered $10M contract to friend
14 points · 3 comments
Don't verify email addresses by sending spam to them
32 points · 2 comments
AI Hiring Tools Yield Racial Bias and Systemic Rejection; 26% Black & 15% Asian
89 points · 69 comments
Jerry's Map
https://www.openculture.com/2026/06/this-man-has-been-drawin...
Swift Package Index joins Apple
122 points · 38 comments
FUTO Swipe – A new swipe typing model
106 points · 35 comments
Claude Tag
186 points · 112 comments
San Diego photologs from the 1970s
124 points · 35 comments
F3
542 points · 124 comments
The worthlessness of Vitamin D is mildly exaggerated
111 points · 77 comments
Show HN: The Cascade Graph – An interactive map of AI and energy constraints
Hello, I wanted to share with you all a interactive map of the economics and physics constraints of the AI buildout. It has macro drivers, industrial chokepoints, and where that shows up in markets.I've added 393 nodes and 562 edges to capture other supply / physics constraints as well.The
Lift4D: Harmonizing Single-View 3D Estimation for 4D Reconstruction In-the-Wild
95 points · 8 comments
Show HN: TikZ Editor – WYSIWYG editor for figures in LaTeX
Hi all! TikZ is a widely-used LaTeX package for drawing figures in papers. It uses commands like \draw[->] (0,0) -- (1,2); to draw lines, shapes, text, etc. Academics usually code up their figures by hand, so there is lots of twiddling around with the coordinates and recompiling until things look
Show HN: Bun-sqlgen – Type-safe raw SQL for Bun, no ORM
50 points · 23 comments
Elevated error rate across multiple models
195 points · 244 comments
What we call "age verification" is actually mass surveillance
706 points · 382 comments
Mistral OCR 4
385 points · 99 comments
MSG Made Dossier on Activists Who Opposed Facial Recognition
264 points · 74 comments
The Low-Tech AI of Elden Ring
75 points · 45 comments
Unlimited OCR: One-shot long-horizon parsing
400 points · 95 comments
The Coming Loop
249 points · 196 comments
Five monitors on a Commodore 128 [video]
82 points · 16 comments
Finding the best dog treat with statistics
123 points · 54 comments
Steam Machine launches today
https://store.steampowered.com/sale/steammachinehttps://www.lttlabs.com/articles/2026/06/22/the-newell-nucle...https://www.youtube.com/watch?v=66QzlDewigE
The deadly rise of giant trucks and SUVs
Unlocked: https://www.nytimes.com/interactive/2026/06/21/us/trucks-suv...Related: ttps://www.thedrive.com/news/75-more-pedestrians-have-been-killed-since-2009-giant-trucks-and-suvs-are-why
Performance Improvements in Libffi
29 points · 6 comments
Printing Gaussian Splats
49 points · 1 comments
Solving Wordle using information theory
https://orb.binghamton.edu/nejcs/vol8/iss1/6/
Samsung demonstrates 3D stacked FETs with triple nanosheet channels at 42nm
https://en.wikipedia.org/wiki/Field-effect_transistor
Plotnine
241 points · 70 comments
今日主题
今日AI热点聚焦于「AI代理」技术的迭代与深入应用，展现了从底层框架到上层应用，再到伦理与监管的全方位发展。一方面，以字节跳动开源的SuperAgent框架Deer Flow为代表，智能体正朝着处理复杂、长期任务的方向演进；另一方面，围绕Claude模型涌现的「循环工程」实践与上下文管理策略，揭示了将AI从单一提示走向更自主、更高效自动化工作流的潜力。在模型发布方面，百度PP-OCRv6展现了强大的多语言识别能力，而GLM-5.2则以高性价比成为开源模型新星；OpenAI也推出了GPT-5 Pro在医学领域的突破性应用，并发布了面向企业安全的GPT-5.5 Cyber。此外，行业监管与合作持续升温，Anthropic与美国政府的最新争执以及OpenAI倡导的AI安全标准，共同勾勒出AI技术在飞速发展中，如何平衡创新与负责任应用的复杂图景，以及如ASML巨型机这类底层技术对AI产业的深远影响。
01
模型发布/更新
Model Releases 44 篇百度PP-OCRv6模型发布，支持50种语言OCR
官方Hugging Face Blog
百度PaddlePaddle的PP-OCRv6模型现已在Hugging Face平台发布。该模型支持50种语言的光学字符识别（OCR），提供从1.5M到34.5M参数规模的多个版本，显著提升了多语言文本识别能力，为全球开发者和研究人员提供了强大的多语言文本识别工具，进一步推动了OCR技术的普及与应用。
GLM-5.2 API发布与性能解析：开源模型新选择
X·KOLX 推文 (AttentionVC)
GLM-5.2模型API已正式发布，并在Design Arena的单轮HTML网页设计评估中荣获总榜第一，表现超越Fable 5、Opus 4.6等多个顶尖模型。该项目开发者强调，GLM-5.2是继DeepSeek-R1后开源模型领域的一大突破，其性能媲美GPT 5.5和Opus 4.8，但成本可节省70-80%，为追求高性能与经济性兼顾的AI应用提供了强有力的开源解决方案。
GPT-5 Pro助力免疫学家Derya Unutmaz解开三年谜团
官方OpenAI News
OpenAI的GPT-5 Pro大模型近日协助免疫学家Derya Unutmaz解决了困扰其长达三年的免疫学难题。此次突破为T细胞行为提供了全新见解，并有望对癌症和自身免疫疾病的深入研究带来积极支持。这一案例生动展示了高级AI模型在复杂科学研究领域的强大应用潜力，加速了人类对生命科学的理解和创新。
OpenAI推出Daybreak安全工具，包含GPT-5.5 Cyber
官方OpenAI News
OpenAI启动了名为「Daybreak」的倡议，并发布了一系列旨在提升全球组织网络安全的新工具。其中包括Codex Security和GPT-5.5-Cyber等，这些工具能够协助企业大规模地发现、验证并修补软件漏洞。此举是OpenAI在AI安全领域的重要布局，致力于利用AI技术提升开源生态系统及企业环境的整体防护能力，以应对日益复杂的网络威胁。
02
产品发布/更新
Product 44 篇OpenMontage：首个开源代理式AI视频制作系统
开源项目GitHub Trending
OpenMontage是全球首个开源的、代理（agentic）式视频制作系统，集成了12条生产线、52种工具和超过500项Agent技能。它旨在将AI编码助手扩展为功能完备的视频制作工作室，通过自动化脚本撰写、素材剪辑、特效合成等复杂任务，极大简化视频内容创作流程，适用于专业视频创作者和营销团队，显著提升视频制作效率。
Google AI Studio Interactions API正式全面可用
X·KOLX 推文 (AttentionVC)
Google AI Studio宣布Interactions API已正式全面可用，成为与Gemini模型和AI代理交互的主要接口。该API自去年12月公开测试以来，经过持续迭代和优化，现已达到正式发布阶段。此举旨在为开发者提供更稳定、强大且高效的Gemini模型接入能力，从而加速AI应用的开发与部署，推动AI技术在更广阔范围内的落地。
Anthropic发布Claude Tag：AI代理新身份访问模型
官方Claude Blog
Anthropic的Claude博客发布了名为「Claude Tag」的新AI代理身份与访问模型。该模型旨在为团队提供自主、跨团队的AI访问管理能力，以支持更广泛的AI应用场景和协同工作。Claude Tag的推出，预计将增强企业级用户对AI代理的精细化控制和安全性，推动AI在团队协作中的深度集成和高效应用。
Bluerails Discovery：连接AI代理与人类任务的平台
产品榜单Product Hunt
Bluerails Discovery是一款创新的「轨道」系统，旨在有效连接人工智能（AI）代理与人类用户。通过该平台，AI代理能够智能地发现并分配任务给用户，并在此过程中实现对用户进行报酬支付。这一系统构建了一个人机协作的任务分配与激励生态系统，为AI代理能力的扩展和众包任务的实施提供了全新的模式和机会。
03
行业动态
Industry 44 篇Anthropic与美国政府最新争执引发AI监管关注
综合资讯MIT Tech Review AI
麻省理工科技评论指出，AI公司Anthropic与美国政府之间关于AI监管的最新争执值得关注。文章回顾了该公司在四月份的声明，并提示读者留意相关动态，这反映了人工智能公司与监管机构之间关系的变化，以及AI技术快速发展所带来的合规性挑战和政策制定压力，凸显了AI治理的复杂性。
OpenAI致力于构建高级AI共享标准，强调安全与合作
官方OpenAI News
OpenAI正积极致力于为高级人工智能（AI）建立共享标准，通过支持评估框架、推广安全实践，并借助Appia基金会推动全球范围内的合作。此举旨在确保AI技术的负责任发展与应用，防范潜在风险，促进国际社会在AI治理方面达成共识，共同塑造AI的未来，体现了AI领军企业对行业规范的重视。
SpaceX年营收达280亿美元，被誉为“新云”公司
大咖博客Latent Space
根据Jamin Ball的分析数据，埃隆·马斯克旗下的SpaceX公司目前已实现每年280亿美元的收入规模，并被业界形容为一家具备巨大潜力及影响力的「新云」（Neocloud）公司。此报道反映了SpaceX在商业航天、卫星互联网等多个前沿科技领域的巨大商业价值和市场地位，其快速增长态势预示着未来科技产业的多元化发展。
价值4亿美元ASML巨型机：推动未来芯片制造核心动力
综合资讯MIT Tech Review AI
麻省理工科技评论报道了一台由ASML制造、价值高达4亿美元、重量超过150吨的芯片制造巨型机器。这台体积相当于一辆双层巴士的精密设备，被认为是推动未来高端芯片制造发展的关键核心动力。它的技术突破直接影响全球半导体产业的进步与创新，对AI算力基石的供给具有战略性意义。
04
技巧与观点
Tips & Takes 44 篇揭秘AI代理的15种实用“循环”工作流与操作指令
X·KOLX 推文 (AttentionVC)
作为广受欢迎的「什么是循环？」系列第二部分，博主基于前作360万次观看的热度，揭示了人们实际运行的15个AI代理「循环」实例。帖子提供了这些实用循环的详细「指令」，旨在帮助读者深入理解并将「循环工程」付诸实践，从而将AI代理从被动响应提升至主动高效的自动化工作流，极大地提升生产力。
AI代理上下文工程完整攻略：确保Agent高效运行
X·KOLX 推文 (AttentionVC)
博主发布一份AI代理「上下文工程」的完整攻略，旨在解决AI代理在执行长期任务时常出现的指令遗忘、工具调用错误或输出质量下降等问题。本攻略通过分享优化上下文管理的具体技巧和实践案例，帮助用户确保AI代理全程高效稳定运行，提供高质量结果，是提升AI代理性能与可靠性的关键。
构建每日智能增长的AI第二大脑：Claude与Obsidian指南
X·KOLX 推文 (AttentionVC)
一份完整指南教授如何利用Claude和Obsidian构建一个能够每日智能增长的「AI第二大脑」。博主指出，传统分散的笔记和旧聊天记录难以有效管理和利用，而结合AI可实现知识的自动化整合与优化，帮助用户克服信息碎片化，更高效地管理和利用个人最佳想法，从而提升学习与思考效率。
LLM智能体“过早承诺”的失败模式诊断研究
官方HuggingFace Trending Papers
一项研究指出，长周期大型语言模型（LLM）智能体存在一种「过早承诺」的失败模式。这种现象表现为智能体在任务初期过早地采纳单一证据解释，并随后持续为其辩护，导致在复杂任务中“悄无声息”地失败。该研究强调，仅依赖最终答案的评估方法无法有效识别此问题，呼吁更深入地诊断LLM智能体的内部决策过程，以提升其可靠性。