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开源3天斩获 2K Star，这个开源 Skills 技能把 AI 的“记忆缺陷”补上了！

最近含金量极高的 Skills 指南 planning-with-files 开源上线 3 天，GitHub Star 达 2k。它复刻 Manus AI 核心模式，将 Markdown 作为 AI Agent 工作内存，采用三文件模式解决 AI 记忆问题。

由 Sam Altman 支持的现代终端 Warp 正式在 GitHub 开源，OpenAI 成新代码库创始赞助商。Warp 团队认为传统开发模式遇瓶颈，开源可汇集全球创意，还在功能上开放，引发社区热议。

本文介绍闭源决策模型Jev的开源替代品Laya，对比两者性能差异，分析Laya的优势与局限性，给出适用场景，为开发者提供选型参考。

IBM研究院AI模型副总裁David Cox认为开源AI应持续繁荣并最终胜利，开源生态是创新发动机。如今部分‘开源模型’未真正开放，真正开源AI潜力巨大，开发好处多，还能解决地缘政治相关问题。

英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention，核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性，保留关键部分。它使内存消耗降10倍，吞吐量提2.5倍，还提供vLLM集成和MLX实验性支持。

Databricks 开源高性能限流系统设计，抛弃 Redis，通过内存分片和批量上报机制，实现 10 倍性能提升。还将限流算法改为令牌桶，解决了精度控制、在线迁移等问题，权衡了分布式一致性。

蚂蚁正式开源 LingBot-Map，这是基于几何上下文 Transformer 的纯自回归流式 3D 重建基础模型。它能在恒定内存下实现超万帧长视频实时三维重建，处理速度约 20 FPS，在多基准测试中超越现有流式方法。

本文整理自金煜阳博士在QCon大会分享。介绍大模型推理挑战，如规模增大、架构复杂。阐述算子优化、内存管理、量化、异构调度和并行优化方法，还介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片的实践成果。

Jev爆火一周后，开发者推出适配Apple MLX框架的Laya-MLX，是开源决策模型Laya的原生本地版，最低仅需不到700M内存即可在Mac运行，速度快准确率高，适合高频短决策任务。

开发者运行OpenClaw成本高，Sipeed推出超轻量开源项目PicoClaw。它内存占用小于10MB，成本只需10美元硬件，启动快、可移植，功能全，还介绍了入手方式和技术路线。