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突发！中国商务部已启动对Meta收购Manus的审查。
据英媒爆料，中国商务部启动对Meta约20亿美金收购AI初创公司Manus审查，重点评估其技术出口管制及地缘政治风险，审查处早期阶段，此事件给AI创业者释放监管信号。
即将开源 | 阿里云Tair KVCache Manager：企业级全局 KVCache 管理服务的架构设计与实现
阿里云Tair KVCache团队联合多团队将开源Tair KVCache Manager，介绍其架构设计与实现。该服务应对Agentic AI下KVCache存储挑战，解决传统模式难题，具备企业级管理能力，后续还会完善多方面功能。
给你家 AI Agent 装个「长期记忆」，这个开源库一行代码搞定
Memori是开源的LLM记忆引擎/Python库，为聊天机器人等提供统一长期记忆层。它功能亮点多，如自动记忆分类、精准召回等，集成成本低，还有进阶玩法和企业安全能力。
多人会话视频生成新突破：香港科技大学，浙江大学用单人数据实现多人交互视频生成
香港科技大学、浙江大学等开源 AnyTalker，提出音频驱动多人交互生成新范式。它用创新机制和两阶段训练策略，以少量数据实现多人视频生成，还构建评估指标，性能超现有方法。
这款开源AI卡片笔记，让我果断卸载了Obsidian！
开源君推荐开源项目Blinko，它是自托管、AI驱动的个人笔记工具，主打“快”与“智能”，将RAG技术和LLM能力融入笔记管理，数据自主可控，适合注重数据安全和知识管理的人。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享，结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络，探讨未来超大规模 RL 发展方向，涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
Meta这两篇最新Agent Learning论文，有些意思！
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文，从‘如何低成本获得高质量经验’出发，形成技术链，为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图，还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
告别黑箱解释！首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。
Karpathy 评 DeepSeek-OCR：分词器必须消失！马斯克：光子才是 AI 的终极语言
Andrej Karpathy 发长文讨论 DeepSeek - OCR 论文，提出图像输入比文本更高效，还表达对分词器的厌恶，认为其必须消失。马斯克称 AI 主要交互将是视觉。开发者分享实践经验，也有人提出质疑。