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25.2K Star！OpenAI 官方开源的 Claude Code 插件，可直接调用 Codex 的审查能力！
OpenAI 官方发布全新插件 codex - plugin - cc，可让 Claude Code 和 Codex 在同一工作流协作，解决开发者在多工具间切换痛点。插件有工作流无缝衔接等亮点，提供 7 个核心命令，还给出快速上手步骤。
为什么 Coze 把他们最核心的框架都开源出来了？
Coze开源了Coze Studio和Coze Loop项目，前者工作流完整，有工作流引擎和插件框架；后者可调试、优化Prompt。采用Apache 2.0许可，适合个人和企业，还介绍了参与开源项目的方法及开源原因。
阿里SkillClaw：让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务，但技能部署后静态不变，改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构，将多用户交互作为技能改进信号，通过Agentic Evolver更新技能，经夜间验证后部署。
小目标检测难点分析和解决策略
文章基于24年综述论文，分析小目标检测难点，如特征不足、难区分背景等，还给出主流改进方法，涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面，介绍多种算法及效果。
AI学会左脚踩右脚自进化？Meta华人新研究改写Agent法则
Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents（DGM - H）。它打破任务能力与自我改进能力需对齐的局限，能跨任务自我改进，还自动生成基础设施，或改写Agent竞争规则。
田渊栋AI创业估值315亿，老黄苏妈都投了，姚班施天麟也是合伙人
离职Meta的田渊栋成AI创业合伙人。Recursive Superintelligence获6.5亿美元融资，估值46.5亿美元。谷歌GV等领投，英伟达等参与。8位联创阵容豪华，要做AI自我改进，押注递归式自我改进。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
Vercel 开源 Open Agents，支持后台运行 AI 编码工作流
Vercel 开源 Open Agents，支持创建和运行后台编码智能体，提供全栈解决方案。它采用三层架构，核心是智能体与沙箱解耦，支持多步执行等功能，定位为参考实现，引发不同反响。
优步通过实时信号与 Listwise 排序改进餐厅推荐
优步在Uber Eats推荐系统引入实时用户信号与Listwise排序法，用实时信号处理层替换早期特征流水线，还引入Listwise排序优化候选餐厅排序，降低特征漂移，保障系统性能。