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智能体的尽头是Harness基建！上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑，指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境（Harness）如何重塑概率生成，介绍各模块特点及前沿趋势。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
字节Seedream 4.0将全量开放！抢先评测来了，我们摸索出AI生图20种「邪修」玩法
近日，字节跳动内测豆包・图像创作模型 Seedream 4.0，支持多模态生图，核心能力显著提升。它将全量上线并开放给企业客户。实测显示其多模态融合出色，还与谷歌 Nano Banana 对比，各有优势。
OpenAI：我们正朝着什么方向优化 ChatGPT？
OpenAI 官网文章称，ChatGPT 发展方向是成‘对你有用’的工具，不追逐 DAU 或让用户沉迷。它介绍了有用的使用场景，还提及健康使用方面的改进及与专家合作提升响应能力等内容。
Meta Shuffling的MoE Grouped GEMM kernel benchmark
作者拷贝fbgemm开源的moe grouped gemm kernel，修复小bug后与SGLang的Grouped GEMM Triton Kernel对比，结果显示fbgemm在MoE模型上性能提升显著，可应用到SGLang的ep - moe的grouped gemm kernel中。
任何错误只犯一次：TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践
文章聚焦 TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践，从组织协作现状出发，阐述其原理、结构、构建方法，通过多方面测试验证其价值，提炼出设计原则，指出其核心是治理系统，目标是提升协作带宽。
我用 Moxt，开了一家 AI 公司
作者体验 Moxt 后，用其创建 AI 团队做炒股分析、开发产品、设计桌游。Moxt 是 AI 原生协作平台，AI 同事有持久记忆，Workspace 灵活。个人和团队用它能提升效率，实现与 AI 深度共事。
硅谷亲手砸掉自己饭碗？930万岗位正进入AI风险区
Tufts大学发布全美首个「AI就业风险指数」，显示未来2 - 5年，美国约930万个岗位面临被AI替代风险，硅谷等科技重镇首当其冲。高技能、知识密集型职业风险高，而低薪职业相对安全。
当具身智能遇到“大脑”瓶颈，一家国家队公司决定拆掉围墙共筑基石｜甲子光年
2月28日“启智涌现”开发者大会举行，启智机器人试图解决行业软硬件耦合深等矛盾。它打造通用技术底座，用大衍数据平台等构建技能进化引擎，还以新商业模式构建生态飞轮，推动机器人融入各行业。