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10月20日周二
  3. elvis58

    Viggle 发布 JST-2，官方称其为全球首个全栈物理原生世界基础模型，整套模型栈在 3D 空间构建，可在数秒内生成 3D 场景并实时扩展。该模型附带 PINOC MCP server，向 Claude Code 发一条提示词即可生成角色、按文本驱动动画并组装场景；角色与动作共用同一骨架，因此智能体无需中途做重定向处理。

    引用ViggleAI@ViggleAI

    Today we are releasing JST-2, the world's first full-stack physics-native world foundation model. Many world models learn in pixel/video space. We went back to first principles and built the entire model stack in 3D. Generate a 3D scene in seconds and expand it in real time. Create characters with motion built in, all through one general architecture.

10月19日周一
  5. elvis58

    Nace 发布多模态决策模型 Drex Max，支持文本、图像和视频输入，单次决策耗时 34 ms，262K token 下低于 1 秒，输入价格为 $0.06/1M tokens。该模型可直接从截图、录屏、扫描文档、科学图表和照片中做决策，适合 computer-use 与 browser-use 智能体。Nace 称其在 Mind2Web 上达到 88.3%，超过 Jev 1.14，Decision Index 得分为 67.6（Jev 1.14 为 60.70）。

    引用Nace AI@NaceAI

    Drex Max is here: our multimodal decision model text, images, and video 34 ms/decision, under 1s at 262K tokens $0.06 / 1M input tokens available today at https://nace.ai/drex

  6. elvis22

    学习如何用智能体和开放模型构建应用，现在正是最好的时机。 我鼓励学生们应用上下文工程技术，然后构建自己的领域专用 harness。别忘了在这个过程中构建 evals。 如果你想找一个起点，Nebius AI Builder Program 正在扩展到欧洲，提供 1000 万美元的计算资助、资金和社区支持。

    引用Nebius@nebiusai

    The AI Builder Program is expanding across Europe with $10M in total support across compute grants, capital, and community programs. Are you building open models, developer tools, or applications on top of them? The program helps builders go from experimentation to scale-up through: - Compute grants for selected projects in areas such as open models, coding agents, post-training, and evals - VC connections to help turn open source projects into companies - Hackathons and demo days with communities including @AITinkerers, @techeurope_ , and @esra_robotics to build, connect, and share your work We’re kicking off the European expansion this week at #NVIDIAGTC Berlin with @NVIDIAAI, @Accel, and a network of European VCs. Building AI in Europe? Details below. 👇

  7. elvis20

    有工程师分享与 AI 智能体高效协作的建议，把系统思维列为首要能力，即从系统各子部分出发去理解和构建。作者补充应尽早学会衡量结果、搭建评估（evals），否则难以判断是否取得真实进展。可借助智能体起步，但始终要查看数据和 traces。

    引用Thorsten Ball@thorstenball

    I often get emails from junior engineers asking me what to do. Here's what I just wrote to one of them

  11. 极客公园30

    端侧 AI 商业化难在哪？麒麟软件、后摩智能等五位一线操盘手讲透了

    后摩智能 10 月 14 日在北京举办生态合作伙伴大会，圆桌环节五位来自操作系统、应用、数据工程、整机集成和芯片领域的从业者讨论端侧 AI 如何成为一门生意。麒麟软件姚翎称涉密场景下本地安全没有商量余地，罗格数据刘学鹏认为企业要把 AI 数字员工招进内部而非放在云端。后摩智能陈仲铭表示正通过 M 系列做大算力和先进封装做大带宽，突破算力、带宽、功耗的「不可能三角」。

  15. Turing Post (Ksenia Se)22

    Turing Post 整理了 10 篇值得关注的 Looped Transformer 论文，涵盖 Recurrent Looped Transformer、Looped Prediction Transformer（LPT）、Loop Flow Transformers（LiFT）、Looped Diffusion Transformer、LAST、LoopCD、Hyperloop Transformer、OperLoop、LoopQuant，以及基于 looped transformer 的 Recursive Multi-Agent Systems。文章以速览指南形式介绍各方法是什么、如何工作、何时使用。

10月18日周日
  1. Lisan al Gaib17

    它们又消失了

    引用Lisan al Gaib@scaling01

    these just appeared in the OpenAI API: aurora-blue-alpha aurora-green-alpha aurora-red-alpha there was an openrouter model called aurora-alpha earlier this year which was likely GPT-5.3-Codex-Spark so these could also be specialized codex coding models, or high-speed inference versions of GPT-6 models

  3. Turing Post (Ksenia Se)38

    微软企业 AI 的 Lewis Liu 将 AI 智能体记忆拆成三种目标：个性化让智能体适配特定用户，自我改进让过往经验改变任务执行方式，组织记忆让公司积累的知识触达需要的人。他指出“记忆”背后隐藏着关键设计决策：什么能跨会话保留、何时重新浮现、如何影响下一次决策。Turing Post 据此发布了一份智能体记忆完整指南，从 7 个视角探讨如何把经历转化为更好的工作成果。

10月17日周六
  1. DeepSeek78

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短，在性能与成本上实现帕累托改进。该模型已在 DeepSeek 网站、App 和 API 上线，并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化，使用 DeepSeek Harness 需升级到 v0.2.1-rc.1 或更高版本。

    推荐理由：官方给出新版本在基准表现、任务完成速度和输出长度上的变化，并说明已上线网站、App 与 API。

  3. Simon Willison42

    Addy Osmani 等谈 Claude Code 团队的代码审查方式

    Addy Osmani、Morgan Westlee Lunt 和 Qing Wang 在《How the Claude Code team does code review》中提出，"人是否读过代码"只是判断变更风险的粗略替代指标，更该问哪项检查能抓住问题。他们称代码审查已从 PR 末尾的关卡变成持续进行，多数变更在人工查看前已被 Claude 至少审查并修复过一次。

  4. OpenAI Developers42

    以下是我们 OpenAI 的工程师如何使用 Codex 深入我们的代码库、找出需要关注的地方，并逐步清理维护积压：

    引用Rodrigo Roim@rrroim

    Software maintenance is changing. A few months ago, I had to tell Codex exactly where to look for dead code. Now it can find candidates in Slack, check them against production telemetry, and draft cleanup PRs. Here’s how we do this at OpenAI. https://developers.openai.com/blog/maintaining-software-with-the-gpt-6-family

  6. OpenAI78

    OpenAI 升级 ChatGPT 中的 GPT-6 Astra Pro，响应速度更快，对插件和工具的使用也有所改进。新增能力是多个智能体可以并行处理同一任务的不同部分，用户能查看每个智能体的进度，并打开已完成任务查看结果。该功能现已向 Chat 标签页的 Pro 用户开放。

    推荐理由：原文交代了 ChatGPT 中 GPT-6 Astra Pro 的响应速度、插件调用和多智能体并行三项变化，读者可据此判断现有工作流会受何影响。