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随着 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content） 的爆发，我们已经习惯了像 Sora 或 Wan 这样的视频生成模型能够理解「一只宇航员在火星后空翻」这样天马行空的指令。然而，3D 人体动作生成（3D MoGen）领域却稍显滞后。
planning-with-files是开源社区最近疯传的一个Skill，发布仅四天收获3.3k star。目前还在持续增长。
一场AI界的《创造101》火了！LMArena让你盲投选出最强AI，三年从校园项目逆袭，刚刚融1.5亿美元，估值飙到17亿美元。众包投票挑战专家权威，争议四起，却已成行业标杆。你的票，就能决定下一个AI顶流！
Transformer 已经改变了世界，但也并非完美，依然还是有竞争者，比如线性递归（Linear Recurrences）或状态空间模型（SSM）。这些新方法希望能够在保持模型质量的同时显著提升计算性能和效率。
Andrej Karpathy 大神力荐的 Vibe Coding，正在成为开发者的新宠。这种「只需聊一聊，AI 可以把功能写出来」的体验，极大提升了简单任务的开放效率。
这篇文章的思路来自 Philipp Schmid，由 minghao 推荐 https://www.philschmid.de/agent-harness-2026
OpenAI转身牵手AWS，苹果低头找谷歌续命，Meta开源翻车还内斗，马斯克直接把Macrohard挂上数据中心屋顶。2025年AI巨头们那些剪不断的纠葛。
当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward，optimizer step 等⼀系列基本原语，分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联，
2024年7月14日，2024年欧洲杯锦标赛冠军赛如期举行，比赛将决出欧洲最佳国家足球队。在比赛只剩下不到五分钟时，西班牙队和英格兰队比分为1比1平，此时西班牙球员Mikel Oyarzabal在禁区顶端扑球，踢进了看似制胜的一球[1]。然而，在这次进攻中，Oyarzabal的位置接近越位，或者说离球门太远。
有没有一款工具，既有 Claude Code 那么强大的能力，又是完全开源免费的，还能让我自由选择用哪家的AI模型？答案是：有的！就是在GitHub上狂揽50.2K Star的新晋开源编程神器：OpenCode。