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大厂的AI不限量补贴终会结束！Hermes Agent作者：开源框架真正的狠招是把Claude对Anthropic的忠诚抢过来
科技创作者 Peter Yang 对话 Hermes Agent 作者之一 Karan Malhotra，探讨 Hermes Agent 与其他产品的差异、模型谄媚问题、开源意义等。Karan 指出其独特自我改进系统与专注用户需求特点，还提及让模型更贴合用户的方法。
美国具身也没成熟！PI：中国公司何必总当“中国版XX”｜RSS 2026
量子位参加RSS 2026后，发现国内外具身智能关注点有时差。会上听到不少与国内不同的判断，如北美具身智能公司未成熟，中国硬件领先。还探讨了世界模型与VLA、数据、全身智能及产业出海等问题。
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。
AI 怎么自我改进？Lilian Weng 的答案是：先写好Harness
提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进，强调‘harness’重要性，介绍其设计模式、优化方法，还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等，优化方式多样但也面临评估器弱等问题。
训练世界模型，开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段，第一视角视频虽缓解数据量问题，但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式，配套NeuroMatrix和NeuroBooster，将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
比 Playwright 更给力，这个新开源的项目6啊~
GitHub上的BrowserAct项目是面向AI Agent的浏览器自动化CLI，是为AI Agent设计的真实浏览器执行层。它有三层反检测突破体系、三种浏览器模式等功能，能解决Agent操作浏览器的诸多问题，适合多场景。
LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长，成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化，如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE，以降低长上下文推理成本。
压缩即是全部 —— 菲尔兹奖得主给数学和 AI 的一封信
2026年3月，菲尔兹奖得主Michael Freedman发表论文《Compression is all you need》，用代数模型回答人类构建数学、人类与形式数学区别、人类数学家与AI协作三个问题，答案是“压缩”。文章还探讨了压缩在多领域的体现及对AI的意义。
6 天、96 万行 Rust、直接合并？Claude Code 被 Bun 的内存泄漏拖垮后，Bun 让 Claude 亲手重写了自己
2026 年 5 月，Bun 创始人 Jarred Sumner 宣布将合并 Rust 重写版本，终结 Zig 版。此次迁移仅用六天，涉及 96 万行代码。此前，Bun 内存泄漏影响 Claude Code，促使 Anthropic 让 Claude 重写 Bun。不过，AI 重写也引发对代码质量和流程的争议。