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给Claude Code加个音效提醒
文章指出Claude Code缺少提醒功能，作者用Claude Code自带的hooks功能和macOS系统的afplay工具，实现音效提醒。需要确认时播放塞尔达传说BGM，完成时播放超级马里奥BGM，还介绍配置方法。
清华突破「光毒性」难题，活体显微进入无扰观测时代
清华大学团队研发出LF-denoising自监督去噪算法，可在超低光毒性下实现长时间高保真三维亚细胞成像，突破了长时间活体成像的光毒性限制，为多领域研究提供新工具。
Google Cloud 最新 AI 创业者报告：应用公司不用做自己的模型，速度和认知才是壁垒
Google Cloud 发布面向 AI 创业者的趋势报告，邀请众多创业者和投资人谈 AI 趋势等内容。给出创业者建议，如动作要快、深耕细分领域等，还探讨平台级应用机会、AI 应用壁垒、增长方法、出海素质及投资人看好的赛道。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度，DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
AI真能搞钱了！这家公司把大模型玩成闭环赚钱机器
当全行业还在卷大模型参数、烧算力时，零犀科技走出不同路。其自研因果大模型，用AI智能体帮企业提升销售。2025年已实现规模盈利，成为最早跑通商业闭环的大模型应用公司。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
Skill 火了，但它可能只是个过渡品
大家认为给 Agent 装技能包是未来，但云玦科技的“零 Skill Agent”能自己造工具并碾压基于 Gemini 3 Pro 的 Agent。文章回顾 Agent 用工具三阶段，指出 Skill 是过渡品，不过现阶段仍实用，未来会进化。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。