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HarnessEval 来了！开启 RSI 时代的新评测范式！
过去一年AI进入RSI时代，但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval，将Harness引入评测领域，使评测成为具备自我进化能力的智能系统，还率先应用于交互式世界模型评测。
刚刚开源就斩获 2.7K Star！吴恩达老师开源了一个 AI 员工 OpenWorker！
吴恩达老师开源了桌面 AI Agent OpenWorker，对标闭源 Agent。它能交付成品，本地优先、支持多模型，重要动作需审批。有 25+ 连接器，支持定时任务和角色模板，提供多方式上手。
模型不是企业的护城河，那什么才是？
文章指出企业AI进入深水区后，真正的竞争是将AI变成企业自己的智能引擎。衔远科技创始人周伯文提出泛化基础上的深度专业化是企业竞争力来源。衔远发布EnterpriseClawBench，揭示企业需私有化评估和可持续进化能力。
王云鹤眼中的Harness：复杂优化问题，AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering，指出Agent=Model+Harness，多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性，认为它是复杂优化问题，关乎AI“灵魂”之争。
8.8k星星！开源的211个专家级Agent，一键接入，一个人就是一个团队
今天推荐agency-agents-zh库，它是agency-agents深度汉化版，有211个精选Agent，适配国内生态。需注意，skill并非越多越好，按需选择，避免浪费资源和输出无效结果。
ThinkingAI硅谷首秀，发布企业级Agent平台Agentic Engine｜甲子光年
美国当地时间4月16日，ThinkingAI在硅谷举办发布会，宣布更名并发布企业级Agent平台Agentic Engine，还与Minimax达成合作。该平台有行动闭环、全域感知、私有化部署三项核心能力，能让系统替企业完成业务全流程。
“开源已死”？怕被 OpenAI 和 Mythos 把代码挖成筛子，4 万 Star 项目突然闭源！
近日，开源初创公司 Cal 宣布将旗舰开源项目转为闭源，因无力应对 AI 攻击开源代码风险。其联合创始人称，现有开源安全模式难以抵御 AI 攻击。此举引发开发者质疑，也凸显 AI 对开源模式的冲击。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
9.9K star 惊艳，一行代码即可生成！
介绍了基于Python的开源工具MapToPoster，它能通过一行代码将全球任意城市地图转化为极简艺术海报。项目在Github有9.9k+ star，有多种功能特性，操作简单，降低了地图设计门槛。
让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域，但可解释性研究是‘黑箱’，且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架，可解释且不降质，还带来新图像编辑方式。