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谷歌Dreamer大神离职！「辛顿门徒」自曝错过Transformer
谷歌世界模型大牛Danijar Hafner宣布离任，他自2016年起在谷歌相关团队工作近十年，曾获辛顿指导，主导开发Dreamer系列。他还自曝曾错过Transformer，当时未在意其优势。
“OpenClaw 类”自进化智能体代表项目介绍
文章指出传统 Agent 存在记忆短暂、能力固定的瓶颈，介绍了 OpenClaw 生态中“自进化”的不同形态，还列举了 Nanobot、AutoResearchClaw 等多个代表性项目，阐述其特点和应用场景，最后抽象出自进化智能体的共同要素和工程模式。
Karpathy揭秘开源成功密码：像细菌一样写代码
Andrej Karpathy提出构建繁荣开源社区要像细菌写基因组一样写代码，强调代码小巧、模块化、自给自足。他指出此方式有局限，应兼顾细菌与真核生物基因组优点，还称“More gists, less gits!”。
一篇自进化Agents技术最新综述：迈向人工超级智能
LLMs有局限性，研究者关注自进化Agents系统，其范式转变为人工超级智能铺路。文章回顾自进化智能体研究进展，围绕‘什么要进化’‘何时进化’‘如何进化’展开，提供理论和实践指导。
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。
StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
这个Skill太香了！Karpathy说的AI写代码的毛病，直接治好
GitHub上的开源Skill andrej - karpathy - skills受Karpathy启发，能解决AI写代码的毛病。它将Karpathy洞察提炼成四条原则改造AI Agent行为，安装简单，可自定义，能约束Agent，让开发者关注关键判断。
Turso：用 Rust 重写 SQLite，让数据库跑在每一个边缘节点
Turso用Rust重写SQLite内核，解决其单写者限制和缺乏网络同步能力的短板。它有嵌入式副本、边缘同步和向量搜索等特性，适用于AI Agent、多租户SaaS等场景，与竞品相比优势独特。