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爆火「开源投资框架」，AI时代的伯克希尔
AI投资虽火但常给出正确废话，AI Berkshire爆火，兼容Claude Code和OpenAI Codex，有18个Skill。它将四位投资大师方法论抽象成流程，通过多Agent协作完成投研闭环，还有强制给结论等特点。
Virustotal对OpenClaw恶意技能(Skills)的跟踪分析
增长最快的个人人工智能代理生态系统OpenClaw沦为恶意软件新传播渠道，VirusTotal检测到数百个OpenClaw技能存在恶意行为。其介绍了OpenClaw相关信息，还提及新增支持及案例，最后给出安全建议。
在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。
关于CUTLASS Grouped GEMM中Alignment参数的分析
文章围绕CUTLASS Grouped GEMM的Alignment参数展开。介绍其含义与自然对齐有关，既代表访问粒度也指明地址对齐要求。针对CUTLASS 2.x和3.x API分别阐述设置Alignment的方法及原理，还给出编译期推导代码示例。
The Batch: 852 | 加州重新制定人工智能监管框架
加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布《加州前沿人工智能政策报告》，为立法者提供监管尖端AI模型的政策原则。报告聚焦前沿模型监管，提出综合多源证据、鼓励信息披露等结论，还探讨了美国AI监管现状。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践，原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法，分享印象深刻的debug经历，列举在SGLang用Codex一个月的优化成果，还提及Claude Code使用遇阻。
VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
Helidon 引入 Agent 能力，Java 框架开始内建 AI 编排
Oracle 发布 Helidon 4.4.0 版本，对齐 OpenJDK 发布节奏，纳入 Java Verified Portfolio。引入新核心能力、Helidon JSON 库，还增强与 LangChain4j 集成，支持智能体编排。