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少 61% Token、多10倍成功率，这个终端 AI 编程代理火了！
现在多数AI编程工具问题多，而在Github上火爆的`oh-my-pi`是运行在终端的AI编程代理，有哈希锚定编辑等实用功能，支持多模型，经基准测试效果好，还能解决实际开发痛点。
Veo何止生成视频：DeepMind正在用它模拟整个机器人世界
通用型机器人策略发展带来挑战，传统评估方法有局限，前沿视频模型虽有潜力但面临困难。Google DeepMind团队提出基于Veo的机器人策略评估系统，经实验验证有效，展示了视频仿真评估的可行路径。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。
字节Seed提出序贯策略优化方法，突破同传“质量-延迟”权衡问题
AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT，在70亿参数规模实现SOTA，翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。
100万亿Token看懵硅谷！全球一半算力写代码，另一半在「搞颜色」 ？
OpenRouter和a16z联合发布报告，基于100万亿Token实证数据揭秘2025年AI发展。开源模型流量占比达30%，推理模型成主流，编程和角色扮演是主要使用场景，亚洲付费使用量翻倍，中文成全球第二大交互语言。
24K+ star！AI 专用无头浏览器，快11倍、内存省9倍！
Lightpanda是专为AI代理、网页抓取和自动化测试而生的开源无头浏览器，用Zig语言重写核心引擎。官方称其速度比Chrome快11倍，内存占用仅为1/9，兼容主流自动化库，目前处于Beta阶段，已获24k+ Star。
这一年，DeepSeek消耗14万亿Token，编程仅占1/10，超一半用于角色扮演？
a16z和OpenRouter基于100万亿token研究揭示LLM使用情况：开源模型占三成市场，编程任务成刚需，角色扮演是金矿。还提到‘玻璃鞋效应’影响用户留存，市场分层为‘高端闭源+性价比开源’双轨制。
英伟达下一代GPU登场，Rubin CPX一次推理数百万Token，网友：这是头野兽
在周二的AI基础设施峰会上，英伟达宣布推出专为超100万token长上下文推理设计的Rubin CPX GPU。它将与其他产品组成新平台，性能卓越，还能复用现有平台，预计2026年底上市。
Karpathy：别再问AI「你怎么看了」，这是错误的提示词策略！
Andrej Karpathy提出不要把大语言模型看作实体，应视作模拟器。他建议探索话题时避免用‘你怎么看’提问，给出‘什么样的一群人适合探索，他们会怎么说’的更优策略，还指出不同领域影响有别。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。