搜索
最近发现了一个很便宜的平替方案，是在X上刷到的一个很有意思的开源项目：OpenSquilla 0.5.0（在Github 已经有5.5K Star）当时我还发了一篇推文。它揭示了一个非常反常识的事：一组便宜的国产模型以一定的方式组合起来，居然可以在公开评测上打赢国外更强的旗舰模型们（Claude Fable 5、Opus4.8、GPT-5.5）
我天天在ai news radar里刷呀刷，真刷出了个新的开源项目，Tutti。光看Readme的时候，我以为它又是一套给Agent套GUI的桌面壳，实际上它提供了一个实时共享的工作空间，我所有agent可以共享上下文，文件，应用和任务。
小红书上，#deepseek 算命、#赛博玄学等话题下，大量玄学爱好者聚集，分享不同占卜体系的prompt、交流 AI 算命心得，仅 #deepseek 算命一个话题，浏览量就达到 5608 万、讨论量 35.4 万；与此同时，更深度的 AI 用户开始在 GitHub 上自行开发占卜 Skills，搜索“astrology”“bazi”等关键词，可以看到相关项目最高 Star 数已达 3.9k。
这个问题，在 AI 行业有一个专业的说法：无状态（Stateless）。而解决这个问题，正是 EverMind 过去一直在做的事情。今天，这个探索走到了一个新的节点：基于自研记忆系统 EverOS 的自进化Harness——Raven Agent 正式发布。
智东西获悉，OpenAI前研究员田永龙（Yonglong Tian）已确认于近期加入腾讯大语言模型部，后续将参与VLM（视觉语言模型）相关研发。在OpenAI期间，田永龙曾参与GPT-5的研发工作。加入OpenAI之前，他在Google Research和DeepMind长期从事视觉表征学习和对比学习等方向研究，对后续视觉模型以及多模态表征学习的发展产生了广泛影响。
2026年5月28日，Nature通讯发表了题为 《Multimodal deep learning model for AI-based functional prognostic risk stratification in patients undergoing radical nephrectomy》 的论文。
7月2日，字节 Seed 发布了一个 Agent评测项目 EdgeBench。看起来又是一个 benchmark，但它问了一个其他榜单不问的问题。EdgeBench 的切口就是把盲区里的东西放进评测，解答一个问题：把Agent扔进一个陌生环境，12小时后，你能变强多少？
MrFlow（Multi-Resolution Flow Matching）就用这样的三阶段，在Qwen-Image等模型上把端到端生成时间从49.32s压到4.77s，实际加速10.35x。文章发布当日即登上Hugging Face Daily Papers；发布三天内，GitHub已收获200+stars；目前也已登上Hugging Face Trending Papers。
朋友，听说你还不会搭不会用Loop？别慌！现在直接来抄作业！有位大神直接在GitHub开源了整套Loop Engineering框架，目前已累计收获4.5k Star。Loop是最近爆火的概念，简单解释就是不用再像以前一样一次次输提示词指挥AI干活。
2023 年大模型刚火的时候，浏览器被认为是 AI 时代最值得抢的入口，用AI颠覆Chrome是大家都能看到的百亿创业项目。实在是这个入口太大了。全球互联网用户已经是 60 亿量级，Chrome 一个产品就是三十亿级用户；Safari 靠 iPhone、iPad 和 Mac 占住十亿级设备入口，Edge 背后是 Windows 和微软账号体系。