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如何通俗的读懂算力？
文章以拼图比赛作比，介绍了通用、科学、智能、AI专用这四种算力类型及其作用，指出摩尔定律失效下工程师探索创新提升算力。还阐述算力生态各环节，最后点明未来AI成算力市场核心引擎，中国算力发展亮眼。
微软开源浏览器Agent，可实时跟踪、控制智能体，超4000颗星
微软在官网开源用于浏览器网络任务的Agent——Magentic - UI，基于Magentic - One开发，支持人机协同。GAIA测试显示其能提升任务完成率和准确率。它以人为本，有独特机制，框架含多阶段，在Github超4000颗星，支持MIT许可证商用。
斯坦福教授直播训练535B大模型，模型训练背后的「黑箱」正在被打开？
斯坦福教授Percy Liang宣布由Marin开放实验室启动训练Marin 535B - A23B模型，全程公开。过去大模型训练像“黑箱”，此次尝试让训练可观察、可讨论、可协作，引发网友关注。
所有Harness终将长成“龙虾”，但最后活下来的只有几只
在用户需求驱动下，工具从 LLM 向 Agent、Harness 再到 Claw 自然进化，但用户能容纳的 Claw 有限。Sam Bhagwat 拆解进化路径，指出各阶段核心竞争力，开发者应抢占用户心智空间。
Karpathy刚进Anthropic，转头又投了它
AI初创公司Engram成立8个月，估值达6亿美金，获9800万美元融资。它聚焦AI记忆，用Cartridges技术降内存、提速度，将推理和记忆层拆开，团队成员背景强大，押注AI范式新转向。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
吴恩达：最快的团队，人人都是产品经理
吴恩达在最新编辑信中指出，AI编程工具提升开发速度后，瓶颈转移到‘决定做什么’。传统团队配比失衡，最快团队让工程师身兼PM和工程师。Claude Code团队实践与之相符，AI时代人人应成通才。
Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模，灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces！
4月10日晚，灵初智能发布大模型、数据集与合作计划，包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线，靠系统协同，在MolmoSpaces评测中表现优异，体现自主研发路线先进性。
训练即服务！让模型训练回归算法语义，150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架，采用Client - Server架构，支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环，底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性，有多种特点和优势，代码已开源。