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Jina Code Embeddings: 为高质量代码搜索而生的0.5B/1.5B向量模型
本文介绍了 Jina AI 开源的代码向量模型 `jina-code-embeddings`，含 0.5B 和 1.5B 规模，有 GGUF 量化版本。它性能顶尖，支持多任务与 15 种语言，还介绍了训练方案、使用方法等。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
谷歌用Gemini 3同时革了OpenAI和英伟达两家的命
谷歌发布Gemini 3全家桶，打断英伟达和OpenAI双赢美梦。它实现原生多模态，对OpenAI构成代际优势；用TPU训练模型，摆脱CUDA依赖，冲击英伟达算力神坛。谷歌全栈自研，其发展或改变AI格局。
MCP 和 Skills 到底什么区别？一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议，可降低开发成本，但会吃掉上下文窗口；Skills 采用渐进式披露设计，自带脚本，能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作，MCP 用于远程连接。
年轻人的第一个爱马仕
AI圈的Hermes是Nous Research开发的开源Agent框架，GitHub星数超35000。作者写76页《Hermes Agent从入门到精通》，介绍其设计思路、使用方法等，中英文版可在GitHub免费下载。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。
YC CEO把自己第二大脑系统开源了：专供OpenClaw与Hermes，全息记忆打造迷你AGI
YC总裁Garry Tan开源第二大脑系统GBrain，可让AI agent拥有持续成长的知识库。它将各类信息汇入可检索知识库，每轮对话让agent更聪明，适用于OpenClaw和Hermes Agent，有多种使用路径。
Claude Cowork 解读和 Open-Cowork开源实现
Claude Cowork是Anthropic推出的AI工作代理工具，可操作文件、执行长期任务，现处研究预览阶段。因使用门槛高，GitHub出现开源项目Open - Cowork，零代码门槛、多模型支持，有文件管理等功能。
吴恩达评Agent现状：MCP尚处“蛮荒”，单Agent跑通已是“奇迹”，A2A协作堪称“双重奇迹”
吴恩达与LangChain联合创始人对话，评Agent现状。他认为MCP尚处‘蛮荒’，单Agent跑通不易，A2A协作更难。还谈了Agentic架构、AI系统构建、工具使用、语音技术等，给出创业建议。