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我的一人公司，空降腾讯一键开雇！

作者分享一人公司借助腾讯WorkBuddy升级，自建数据分析、编辑部，外聘软件工坊等团队，AI当同事，0元年薪24小时在线，解决一人难扛多事问题，还介绍使用方法。

由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。

作者辅导孩子背诗遇读音疑问，问AI结果更懵，百度则给出清晰准确答案且标注来源。原因在于AI基于大模型‘概率预测’易‘编答案’，百度用‘双层Agent’架构结合内容治理，答案更靠谱。

卡内基梅隆大学研究发现，GitHub约600万颗假星，18617个仓库涉假，AI/LLM项目是重灾区。造假产业化，有分层定价、售后保障。买星为融资，形成恶性闭环，判断项目好坏还得看硬指标。

Anthropic发布Claude Opus 4.7模型，相比4.6版处理长任务更严谨，能自我验证输出。它在视觉、指令遵循、记忆等能力上提升，企业级应用表现出色，还有新功能与安全特性，不过使用成本更高。

文章围绕《动手写AI Agent》的会话与记忆展开，指出LLM无状态、无会话持久化会让对话记录丢失。介绍了解决方案，如把对话存到磁盘及构建长期记忆，阐述设计决策并提到文件系统存储方案。

近日，MiniMax M2.7 模型变更开源使用条款，收紧商业授权，引发社区热议。MiniMax 称此举为防第三方‘阉割降级’模型。但标注‘Modified - MIT’却限制商用引开发者质疑，此前 MiniMax 一直完全开源。

南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World，让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导，用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动，实现闭环持续交互，基于单目视频全自动标注，为AR、机器人交互铺路。

新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。

文章介绍了Claude Code最佳实践地图，它将零散手动探索工程化，把关键模块整理成可导航路线图。核心功能包括三段编排、Subagents、Memory + Checkpointing，还给出不同场景方案及使用方法。