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港大nanobot4,000行代码复刻Clawdbot
港大nanobot用4000行代码复刻Clawdbot，解决AI从‘被动回答’到‘主动服务’问题。它有核心架构Agent Loop，三大主动触发机制，模块化设计，还坚持少即是多原则，让AI成自动化助手。
MIT成果登Nature正刊：90天，「AI科学家」完成3500次电化学测试
美国麻省理工学院李巨团队在Nature发表论文，展示多模态机器人平台CRESt。它结合多模态模型驱动的材料设计与高通量自动化实验，大幅提升催化剂研发速度和质量，还解决了实验结果可重复性不足问题。
Ilya震撼发声！OpenAI前主管亲证：AGI已觉醒，人类还在装睡
OpenAI前主管、Anthropic联创Jack Clark称AI已「活」，人类却装作没看见。他既对AI技术进步乐观，也有深切恐惧，还指出AI虽未达自我改进阶段，但未来有独立思考设计自我的可能。
教你构建私有 AI Coding 平台：Pi、DSH、Codex Harness 扩展能力对比与选型。
文章聚焦构建私有AI Coding平台，对比Pi、DeepSeek Harness、Codex Harness的架构、扩展能力及选型策略。介绍三者交互集成方式，分析其扩展特点，并为不同需求团队给出选择建议。
CVPR 2026 | EmoStyle：情感也能“风格化”？深大VCC带你见证魔法！
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。
太可爱了！会跳舞的 Claude Code 来了
英国工程师 Ben James 为 Claude Code 打造物理外设 USB-Clawd，它会在 Claude Code 需确认或等指令时跳动提醒。此外他还做了迷你传真机。Claude Code 创造者 Boris Cherny 认可该设计，Ben 打算组装剩余零件售卖捐款。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
AI编程学习：Chrome DevTools MCP 到底有多强？
作者体验了Google新出的Chrome DevTools MCP，它在小红书自动发帖、YouTube智能观看等场景表现出色。与Playwright对比，其Token消耗低、报错处理稳。还揭示设计思路差异，给出上车指南。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
从 Shopify 构建 Agent 的经验中可以学到的
Shopify 分享构建 Agent 经验，采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议，还指出工具控制在20个内，可用 SubAgent 分摊上下文；用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。