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不改模型、不降质量，谷歌让Gemma 4快了3倍：本地跑大模型彻底变天
谷歌给Gemma 4家族更新Multi - Token Prediction推测解码架构，推理速度最高提升3倍且输出质量不变。介绍了LLM推理慢的原因、MTP解决办法、对开发者的利好、技术细节、使用方式等。
openJiuwen社区首发Team Skills，定义Coordination Engineering新范式
文章围绕多智能体系统协作问题，指出传统任务编排方式的局限。华为JiuwenClaw团队发布Coordination Engineering新范式，通过Agent Team、Team Skills等能力，解决团队组建、技能沉淀、复用及进化等问题，并以旅行规划为例展示实战效果。
Claude Opus 4.7深夜上线，评分碾压
周四晚间，Anthropic 宣布 Claude Opus 4.7 全面上市。它在高级软件工程、视觉效果上表现出色，多项基准测试优于 Opus 4.6。还具备新特性，如自动模式等，安全性能与 Opus 4.6 相似。此外，Anthropic 还有相关更新。
Claude Opus 4.7连夜突袭：或将抢走全球7亿打工人饭碗！
Anthropic正式发布Claude Opus 4.7，定义为当前可广泛使用的最强Claude模型。其核心升级在复杂任务执行、高清视觉理解和长链路工作流，视觉能力大幅提升，在多方面超越对手，普通用户使用有三大变化。
最新！万字综述Harness革命！
作者分享Harness Engineering直播笔记，介绍Harness解决Agent落地卡点，其公式为Agent = Model + Harness，有六大核心组件，还梳理了主线，指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键，且工程师不会失业。
全球AI芯片被一家味精厂卡脖子？份额超95%，英伟达也得排队抢产能
AI芯片卡脖子节点藏在供应链深处，日本味之素作为全球AI芯片封装关键材料ABF近乎独家供应商，市场份额超95%。英伟达Rubin平台对ABF需求大增，但味之素扩产受工艺良率制约。
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。
微软OEL框架：大模型一次部署，终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。
对话贝陪科技：好的 AI 陪伴产品，应该让 AI 少说话
贝陪科技创始人黄缨宁分享打造儿童AI陪伴产品「可豆陪陪」的经验。产品让AI少说话，激发孩子表达欲，上线150天后留存率达51%。黄缨宁认为AI陪伴要营造成长环境，还介绍产品定位、使用场景、设计思路等。
一个大脑控制所有机器人，真的可能吗？特斯拉、Skild AI、Agility 激辩人形机器人的量产路线｜GTC 2026
GTC 2026 上，特斯拉、Skild AI 等公司就人形机器人量产路线展开讨论。涉及数据采集、仿真作用、模型架构等话题，各公司观点不一，如特斯拉强调端到端，Skild AI 看重通用大脑，反映出行业在迈向量产时的探索与分歧。