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Oxlint 1.0 稳定版发布：基于 Rust 的 JavaScript 静态检查器
Oxlint是基于Rust的JavaScript和TypeScript静态检查器，其1.0稳定版发布。它有快速检测、规则覆盖广等特点，性能比ESLint高50 - 100倍，能处理多文件规则，开发者反馈积极。
Skill开发黄金法则！谷歌放出5种智能体Skill设计模式
谷歌工程师研究Skill开发生态，浓缩出5条黄金法则与5种设计模式，包括工具封装器、生成器等，每种模式附可运行ADK代码，还能组合使用，助开发者构建更智能的Agent。
BRIGHT榜单SOTA！人大&百度ReasonRank：用推理增强的段落重排序器
传统listwise在复杂查询表现差，近期工作泛化性不佳。人大与百度等提出ReasonRank，通过全自动合成13K推理数据及两阶段训练，在BRIGHT等榜单表现优异，且ReasonRank-7B比Rank1-7B快2.5倍。
AGI真方向？谷歌证明：智能体在自研世界模型，世界模型is all You Need
谷歌DeepMind研究人员表明，通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型，还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域，对AI发展和安全意义重大。
AI版Chrome终于来了
Google正式推出Gemini in Chrome功能，将Gemini整合进Chrome浏览器。Chrome从‘内容展示器’变为‘内容理解器’，有多标签页处理等功能，提升效率，还推动浏览器形态演进，未来或能替用户操作。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
陶哲轩用GPT5-Pro跨界挑战！3年无解的难题，11分钟出完整证明
陶哲轩与GPT - 5 Pro合作解决微分几何领域3年未解难题。GPT - 5 Pro从计算到证明一气呵成，助陶哲轩突破思维局限。陶哲轩认为AI在小、大尺度上有用，中尺度无益，还印证多尺度衡量工具有效性观点。
GitHub 狂飙 2.5 万标星，这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了！
GitHub上爆火的Scrapling项目，是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’，解析器可自动定位元素，请求器能绕过反爬系统，性能强且支持多种会话类型，还能与AI工具集成。
支持30种语言，多种中文方言 [四川话、粤语等]的颠覆性无分词器TTS系统
VoxCPM是无离散音频分词器的语音合成系统。VoxCPM2基于MiniCPM - 4构建，有20亿参数，支持30种语言和9种中文方言，具备音色设计、可控声音克隆等特性，还完全开源，商用就绪。