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AI 智能体未来之争：是迷你应用（GPTs）？还是模块化代码（Skills）？开发者，你站哪边？
Anthropic 公布全新 Skills 功能，让开发者可通过模块化组件扩展 Claude 能力，功能覆盖网页、代码环境及 API 接口。它与 OpenAI 的 GPTs 等不同，更强调透明可审计，受开发者称赞。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
GPT-6 Astra 省 Token & 使用技巧大全
本文原创分享GPT-6 Astra的Token节省与实战使用技巧，通过实测对比不同模型搭配的配额消耗效果，给出排雷指南，还介绍了一款开源工具可将普通ChatGPT网页版爆改成全功能Codex，干货充足实用性强。
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
tokens烧钱太快？试试这个四层模型组合
ClaudeCode等智能体兴起，开发者面临tokens不够用、主流模型降智问题。网络给出多模型策略缓解，网友将2026年主流模型分四档，还介绍了实际路由策略、部署建议，指出单模型依赖危险。
月吞100万亿Token！AI中转站OpenRouter赚爆了
OpenRouter宣布完成1.13亿美元B轮融资，估值达13亿美元。它每周处理25万亿个tokens，全球用户超800万。其提供AI推理统一控制层，解决企业多模型管理难题，开源模型崛起使其价值凸显。
卡帕西Anthropic最新头衔：技术员工（MTS）
卡帕西在Anthropic头衔为技术员工（MTS）引关注，不止他，很多大佬加入Anthropic和OpenAI职级都是MTS。MTS年薪可观，其制度有防猎头、促文化认同等好处，但也被指有‘粉饰’之嫌。
MoltBot（Clawdbot）之父的20条AI哲学
MoltBot（Clawdbot）爆火，其开发者分享20条AI哲学，涵盖心态、学习、闭环验证等方面，指出AI改变编程体验，强调系统性思维、prompt技能等重要性，还提及对未来程序员的影响。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）
文章为《深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）》，讲解各系统模块，如SandBox沙箱系统、记忆管理等，还介绍自进化、工作区与路由等机制，最后展望企业级智能体架构和应用方向演进。
大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文，探讨语义向量化原理，分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题，向量化与信号处理、信息论联系紧密。