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14k颗星！你的电脑屏幕，正在成为AGI的“眼睛”！这款开源神器让你一键记录所有操作

介绍开源项目ScreenPipe，它是跨平台桌面数据抓取API，能全维度记录数据，有沙盒化插件系统等功能。因能为AGI提供数据、对开发者友好而火，还给出安装和创建插件命令，称其有成为AGI时代“现实采集器”的野心。

本文整理自蚂蚁集团支付宝AI端云交互负责人魏凤笛的大会分享，系统介绍支付宝AI入口产品“阿宝”背后的xUI技术体系，涵盖通信、交互、执行、多Agent协同四大核心方向，分享了大厂移动端Agent落地的工程实践与未来规划。

OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在Sequoia Ascent大会上表示，AI Agent正改变软件与工作模式。编程基本单位从写代码变为给Agent下达指令，软件3.0以上下文窗口为程序，LLM为解释器。他还提出理解AI能力分布的框架，给出创业建议。

有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。

近年来，T2V模型进展显著，Sora2爆火引发对其是否为‘世界模型’的探讨。传统基准无法系统衡量模型对事件因果等的理解，中山大学等团队提出新评测框架VideoVerse，评测主流模型并发现开源与闭源模型差距及各模型缺陷。

文章指出 AI 应用规模化下半场，拼的是五大软件“新基建”。从云原生到 AI 原生，应用基础设施面临诸多挑战，如从代码中心到智能体管理等。作者提出构建智能体协作网格、认知记忆平台等五座技术灯塔，助力 AI 原生应用发展。

英伟达论文指出小语言模型（SLM）是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿，可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色，文中还分析了SLM优势及代理架构。

在2025年，大语言模型已演变为智能体，但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述，系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战，提出三定律，还介绍了优化技术、应用案例等，并指出未来方向。

大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。

被禁用多日的Fable 5疑似开始部分解禁，在少部分用户的Claude手机App中出现，代码更新也释放其将整合进Claude订阅服务的信号。同时，Claude Sonnet 5可能落地，且旧版Sonnet使用限制取消。6月26日美国商务部需对大模型访问权限答复。