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AI Labs 都在用，ClickHouse 能成为 AI 日志的实时分析引擎吗？
过去18个月，ClickHouse发展迅猛，2025年末ARR达1.6亿美元，付费云客户超3000。它原是Yandex项目，适合LLM推理日志分析。通过收购拓展为数据平台，进入多市场竞争。文章探讨其增长原因、产品、市场及优劣势等。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
单Agent时代结束，AI们开始组团上班
月之暗面发布并开源K2.6，重点升级代码能力与多Agent协作的“Agent集群”能力。K2.6在Artificial Analysis上取得全球开源第一，实测能并行交付多格式成果，还展现出强大的全栈应用开发能力。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。
Meta 143亿挖角后首个作品来了：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议，且模型在长时程智能体等方面有短板。
重磅！Anthropic又一个平台级产品炸场:Harness难题一次性解决，把Agent宠物变成牲口
Anthropic推出Claude Managed Agents，一套为云端大规模构建和部署智能体设计的API套件，已在Claude Platform上线公测。它全托管基础设施，专为Claude模型优化，多家企业已在生产环境使用，还同步发布工程博客解释架构设计思路。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
卡帕西都整破防了：AI Coding没门槛，可部署环节真嗯啊的难
AI Coding界明星卡帕西公开吐槽，代码不再是AI编程瓶颈，部署才是。他以自己开发「菜单图片生成器」的经历为例，指出部署环节问题频发。他认为应让AI调用和配置，还推荐了Stripe Projects等优化产品。
清华开源教育龙虾，沉浸式互动课堂，运行成本仅为传统的千分之一
清华大学团队将校内验证两年的AI课堂系统OpenMAIC开源。它能把主题或文档转化为互动课堂，运行成本仅为传统MOOC的千分之一。有多种组件，多智能体协作，还支持多种大模型，已获学生积极反馈。