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Vibe Coding爆火，YouWare靠「社区+产品思路」突围
AI时代，Vibe Coding兴起，谷歌DeepMind与OpenAI围绕AI Coding人才和技术博弈。YouWare创始人明超平洞察到AI Coding作品分享的断层，以「社区+产品思路」打造平台，在Vibe Coding领域突围。
亚马逊Alexa+助手用户数量超过100万
Techcrunch消息，亚马逊升级版AI助手Alexa+自2025年2月推出后用户稳步增长，6月底未全面公测时已超百万。它体验个性化，有新能力，还能促使用户行动，初步合作多知名平台。
ACL'25 | CIGEval：一种基于多模态大模型的可控生图评测智能体
阿里国际AI团队提出CIGEval，这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱，通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性，已在ComfyUI - Copilot上线。
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。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈，浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架，将分割定义为多步视觉决策过程，实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
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。
黄仁勋 GTC 2026 演讲实录：所有SaaS公司都将消失；Token成本全球最低；“龙虾”创造了历史；Feynman 架构已在路上
北京时间2026年3月17日，英伟达CEO黄仁勋在GTC演讲，展示AI“全家桶”。他回溯CUDA 20年，介绍数据处理新软件库，还提及AI原生企业爆发、Token成本优势、Vera Rubin平台等，强调英伟达在AI领域的全面布局。
迈向可编程观测：在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
文章从CUDA基础讲起，以矩阵乘法为例介绍性能调优，再到PTX汇编知识，最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进，提供新分析视角。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
Coze 开源 ：全整理
字节跳动开源AI Agent开发平台Coze，含核心产品Coze Studio和Coze Loop。前者可零代码或低代码编排AI Agent；后者是运维中心，解决全链路挑战。采用Apache 2.0协议，安装门槛低，意在构建生态闭环。