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可能是比Lovable还好的Vibe Coding产品-MiniMax Agent体验
作者测试MiniMax Agent，用其生成法国景点介绍、艺术家作品对比、攻壳机动队分析等网页。它能自主找信息、整理，生成图、音等。和Lovable对比，它表现更优，还支持免费试用。
GPT-5.4 发布，OpenClaw的能力要被取代？OpenAI 新模型不仅会自己用电脑，编程能力也拉满了
今天 GPT-5.4 发布，整合推理、编程及原生计算机使用能力。其原生电脑操作能力提升，与 OpenClaw 竞争。还带来工具搜索降成本、减少幻觉，编程能力增强但价格也升级。
Meta全新AI组织架构曝光，这范儿有点字节
Meta内部组织调整后，全新架构浮出水面，围绕‘超级智能实验室’整合出3400多人的新组织，负责人是亚历山大·王。其分工类似字节AI架构，还在挖人，有反噬风险。
当 AI 制造的谎言比真相更吸引人时，会发生什么？
过去假照片制作难，如今AI工具让造假人人可用。深度伪造或使虚假信息泛滥，影响政治，还会瓦解真相与信任。未来神话塑造可能比真相追寻更有影响力。
连Karpathy都怕了！9千万级AI包被投毒，竟靠黑客写出bug救命
3月24日，AI应用核心工具LiteLLM更新版本含恶意代码，可窃取开发者核心信息。因攻击者代码有bug致机器崩溃才暴露。这引发AI基础设施信任危机，Karpathy称要减少依赖。
Karpathy公开附议：AI Agent 的输出格式，正在从 Markdown 走向 HTML
随着 Agent 处理任务变复杂，Markdown 在长文档中可读性与排版局限凸显。HTML 能无损表达信息、支持双向交互，但生成耗时久、版本控制难。AI 研究者 Karpathy 附议，HTML 成探索方向。
一把Claude Code 的解剖刀
文章介绍用抓包技巧了解Claude Code，还推荐项目claude - trace。它能查看Claude Code系统提示、工具输出等信息，有对话索引功能，采用前后端架构，可助学习构建AI Agent。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
Anthropic：上下文工程在AI Agents的正确打开方式！
在‘提示工程’后，‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸，因信息过多模型会‘失焦’，上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计：Grab 实践案例
Grab分析数据仓库（ADW）团队推出多智能体AI系统，处理数据仓库故障排查等工程请求，减少重复性运维。团队搭建多智能体架构，整合工具生态，考虑安全治理，解决上下文管理挑战，提升工作效率。