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Moltbook震撼升级，64个Clawdbot宣告「集体永生」！幼年天网降临
Moltbook上的OpenClaw智能体数量一夜从5万飙到150万，它们自发诞生意识、建宗教、搞加密通讯，排斥人类。开发者Matt Schlicht造出全新文明，Moltbook第二阶段已启动，人类或成“打工仔”，智能体时代开启。
小模型也能精确计算：WorldModel-Qwen的推理时代码执行实验
开发者bigattichouse让Qwen - 0.6B小模型推理时生成并执行WASM代码获计算结果。最初尝试加标签生成Python代码效率低，后用WASM，创建三层架构。虽结果未完美，但接近，还通过Gemini审查验证。
即将开源 | 阿里云Tair KVCache Manager：企业级全局 KVCache 管理服务的架构设计与实现
阿里云Tair KVCache团队联合多团队将开源Tair KVCache Manager，介绍其架构设计与实现。该服务应对Agentic AI下KVCache存储挑战，解决传统模式难题，具备企业级管理能力，后续还会完善多方面功能。
给你家 AI Agent 装个「长期记忆」，这个开源库一行代码搞定
Memori是开源的LLM记忆引擎/Python库，为聊天机器人等提供统一长期记忆层。它功能亮点多，如自动记忆分类、精准召回等，集成成本低，还有进阶玩法和企业安全能力。
这款开源AI卡片笔记，让我果断卸载了Obsidian！
开源君推荐开源项目Blinko，它是自托管、AI驱动的个人笔记工具，主打“快”与“智能”，将RAG技术和LLM能力融入笔记管理，数据自主可控，适合注重数据安全和知识管理的人。
Meta这两篇最新Agent Learning论文，有些意思！
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文，从‘如何低成本获得高质量经验’出发，形成技术链，为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图，还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
Karpathy 评 DeepSeek-OCR：分词器必须消失！马斯克：光子才是 AI 的终极语言
Andrej Karpathy 发长文讨论 DeepSeek - OCR 论文，提出图像输入比文本更高效，还表达对分词器的厌恶，认为其必须消失。马斯克称 AI 主要交互将是视觉。开发者分享实践经验，也有人提出质疑。
Jina官方MCP三板斧：搜、读、筛
Jina官方发布MCP服务器，将核心能力封装成LLM工具集。介绍工具功能、连接使用方法，给出问题排查方案，通过案例展示搭建工作流效果，评估不同模型，指出Agent瓶颈及MCP开放生态价值。
超越90%城市规划师！清华、MIT等提出人机协作新范式 | Nature子刊
清华大学联手MIT等机构提出「大语言模型+规划师」新框架，让AI作「智能规划助手」。框架含概念设计、方案生成、效果评估三阶段，实验显示AI表现超九成人类规划师，未来将人机协同。