阶跃星辰发布技术博客《Inside Step 5 Preview: Architecture and Training for Agentic Work》，介绍架构与训练如何协同设计以支持更长、更复杂的智能体任务。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/sfo28hcg7e908xrf9t8fwnaiw
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我们还将 Step Code 更新到了 v0.1.4，这是我们围绕 Step 5 Preview 构建的开源智能体框架。 它帮助智能体在漫长复杂的任务中始终牢记目标、持续取得进展，并对照可验证的结果检查任务是否真正完成。 开源以来已发布四个版本，大约每 3 个工作日一次，主要由社区反馈驱动。感谢每一位试用并分享反馈的人。 https://github.com/stepfun-ai/Step-Code 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/aab0jeoosukw1ewssbsg5iu5h
自娱自乐，自我感觉良好 发布出去，一份也卖不掉 - Vibe Coding 的日常 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/yd9o8n08x1cdyw8gd1lbpmxv2
作者解读 Google「5天 AI Agents 课程」第5份白皮书「Spec-Driven Production Grade Development in the Age of Vibe Coding」中「Team Culture & Process Evolution」一章，并附白皮书 Google Drive 链接。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/kjaewkn3x6xehrdkhk4zpxwzl
SynthID 入选 @TIME 2026 年度最佳发明。 已有超过 1800 亿张图片和视频被加上水印，让人们更容易区分 AI 生成内容与其他媒体 → https://goo.gle/4jsZxWF 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/iafldynq5tj9lwvz274wyf2as
Rohan Paul 转述黄仁勋在 Bg2 Pod 访谈中的说法：每个 1GW AI 数据中心所用 Nvidia 设备价值从约 $18B 增至超 $40B，因为 Nvidia 现在同时销售 GPU、网络、CPU、存储计算和安全软件，且预计继续上升。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/ue0rpm3pve0zzavs3r7b0sw0q
原标题：《LFM2.5-24B-A2B: Built for Fast On-Device Agents》 评分: 245 | 作者: gmays 💭 每秒删库 250 次，算 Agent 还是事故加速器？ 🎯 讨论背景 LFM2.5-24B-A2B 是 Liquid AI（开发高效本地语言模型的美国 AI 实验室）发布的 open-weight MoE 模型，主打在手机、笔记本和消费级 GPU 上运行 Agent。其宣传重点是 Apple M5 Max 上 184 tokens/s、NVIDIA B300 GPU 上最高 21K output tokens/s，以及 AutomationBench（评估自动化 Agent 任务的基准）等工具型基准的成绩。讨论的核心背景是本地模型用户常需在模型质量、显存占用、量化精度和响应速度之间取舍，并以 Qwen（阿里开源模型系列）、Gemma（Google 开源模型系列）作为 coding 与推理能力参照。由于 MoE 模型可把部分专家放到系统内存，普通硬件也可能运行较大模型，但缓存机制、推理引擎和权限隔离决定其在真实 Agent 工作流中的
AIPOCH 推出 Open-Science V1.0.0，面向所有有研究想法的人，支持从资料检索、分析计算到结果审阅的完整研究流程。该工具通过 .science 打包分享研究记录和文件版本，方便其他研究者在已有工作基础上继续探索，让研究工作可被检查和复现。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/kqtzbxgbt76gestsgo7fk96kc
黄仁勋谈“主权AI” 当被问及如果一个国家的AI运行在美国芯片上，怎么还能称之为“主权”时，他说芯片只是工具。 让AI具备主权性的，是拥有自己的数据、文化和知识，并确保没有人能切断你的访问权限，就像一个国家保护其电力和供水一样。 ---- 完整视频见“Bloomberg Tech” YouTube频道，（链接在评论中） 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/rfb7ov2mdq85ozvcae2hs7hso
感谢 @atomic_chat_hq 在本地测试 Ling-3.1-flash，并分享 LEGO 埃菲尔铁塔演示！🧱 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.news/items/qi8id7uuseu4vlq1vle3dmv0y