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本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
智能体的尽头是Harness基建！上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑，指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境（Harness）如何重塑概率生成，介绍各模块特点及前沿趋势。
【万字长文】Anthropic发布Prompt Engineering全新指南
Anthropic发布全新Prompt Engineering指南，涵盖元提示、模板等关键技术。介绍了prompt类型、必备要素，还给出优化技巧，如添加示例、思维链精炼等，涉及XML标签、链式提示等方法，也提及减少幻觉、提高一致性等内容。
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案
文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。
华为| 祭出FlashComm1，FlashComm2、FlashComm3，解决LLM推理通算瓶颈
在大模型推理面临通算难题背景下，华为数学家祭出FlashComm 1、2、3。如FlashComm 1优化AllReduce通信，提升推理性能；FlashComm 2重构计算流程，提升推理速度；FlashComm 3实现多流并行，激增模型吞吐。
DSpark推理速度提升80%后，OpenAI宣布新方法将推理成本降低了一半
近日，OpenAI 工程师开发优化技术，将模型推理成本降一半。业内猜测或基于公开成果，也有人认为是模型量化。此前 DeepSeek 推出 DSpark，使 V4 模型推理速度提升 60%-85%，还引入峰谷定价机制。
硅谷亲手砸掉自己饭碗？930万岗位正进入AI风险区
Tufts大学发布全美首个「AI就业风险指数」，显示未来2 - 5年，美国约930万个岗位面临被AI替代风险，硅谷等科技重镇首当其冲。高技能、知识密集型职业风险高，而低薪职业相对安全。
当具身智能遇到“大脑”瓶颈，一家国家队公司决定拆掉围墙共筑基石｜甲子光年
2月28日“启智涌现”开发者大会举行，启智机器人试图解决行业软硬件耦合深等矛盾。它打造通用技术底座，用大衍数据平台等构建技能进化引擎，还以新商业模式构建生态飞轮，推动机器人融入各行业。
自媒体误读了 DeepSeek-OCR：一图胜千言
近期，DeepSeek-OCR引发关注，但很多媒体误读其为OCR工具，实际是视觉语言模型。它是为大文档等场景优化的视觉压缩与识别系统，架构新颖，训练讲究，效果出色，为行业带来新思路。
Agent能自己“复盘”和“进化”，这个开源框架牛了！
文章介绍了自进化AI，其核心是执行、评估、进化的反馈循环，能自动修改Prompt和工作流。还讲解了SEW、TextGrad等优化器原理，并以SEW为例展示逻辑，最后推荐开源框架EvoAgentX。