Particle-1 模型加入 OpenClaw，输出 token 减少约 45%
📌 One-Sentence Summary OpenClaw 集成 Particle-1，这是一种新的 AI 模型，输出 token 减少约 45%，在保持相当准确率的同时，还能实现零数据保留。 📝 Summary 由 @particle_api 开发的 Particle-1 现已可用于 OpenClaw。该模型相较于 DeepSeek V4.1 Flas
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Harness Engineering 2.0：统一 Harness 协议（UHP）与 HarnessRouter 正式发布
📌 One-Sentence Summary 推出统一 Harness 协议（UHP）和 HarnessRouter，作为开源服务器，标准化任意 Harness 中的智能体任务执行，让开发者能无缝切换或对比测试不同的 Harness。 📝 Summary 本推特宣布发布 Harness Engineering 2.0，并隆重推出统一 Harness 协议（U
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用图工程让 AI 智能体更可预测 | Zachary Blumenfeld，Neo4j
📌 One-Sentence Summary Zachary Blumenfeld 展示如何通过显式执行图、上下文图和流程图，让智能体工作流更可预测、可移植，并具备审计能力。 📝 Summary Zachary Blumenfeld 将图工程定义为显式设计智能体工作：节点执行任务，边负责路由状态。他区分执行图、记录实体和决策轨迹的上下文图，以及表达可复用步骤
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AI 智能体不该在意运行在哪里 | Nikhil Harithas，Factory
📌 One-Sentence Summary Nikhil Harithas 介绍 Factory 如何把计算生命周期与智能体会话分离，使企业能够在自己控制的基础设施上运行智能体。 📝 Summary Nikhil Harithas 从企业部署经验讲起：默认智能体沙箱往往无法满足身份、隔离、推理与计算资源归属要求。Blackstone 的项目让团队不断面对两
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EP225 · Hyra 研发科研工具、微软迁移 Copilot、大淘宝闭环验收
📝 今日导语 Hyra 研发科研工具、微软迁移 Copilot、大淘宝闭环验收：从三种实践理解 AI 如何可靠交付。 🏷 今日关键词： 科研工具 Rust 迁移 真机验证 权重编程 Agent 实践 📰 今日精选内容 Hyra 2.0 发布：为模型研发打造可复用工具 腾讯混元 · 文章 · 评分 92 微软杰出工程师 Stephen Toub：为何以及如何将
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真假视频难辨之后，Runway 的世界模型将走向何处？Cristóbal Valenzuela 谈 Continuum
📌 One-Sentence Summary Cristóbal Valenzuela 展示 Runway 如何从逐帧预测走向交互世界模型，并以 Continuum 探索机器人、可交互界面和智能体的视觉推理。 📝 Summary Runway 联合创始人 Cristóbal Valenzuela 认为，扩大逐帧预测模型的规模，可能带来能够模拟交互世界的系统，
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我们如何优化深度智能体的浏览器使用
📌 One-Sentence Summary 本文详细介绍了 LangChain 如何通过选择并改进 Stagehand 工具集来优化深度智能体的浏览器使用，实现 90% 的任务成功率，成本仅为其他方案的 1/13，执行速度快 3 倍。 📝 Summary LangChain 评估了 7 种适用于深度智能体的浏览器工具集，最终选择了 Browserbase
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革命性的权重空间编程实现训练前 6 倍数学提升
📌 One-Sentence Summary 研究人员展示了「权重空间编程」技术，GPT-6 Astra 修改了 Qwen3.5-0.8B 的模型权重，将数学表现提升最高可达 6 倍，指令跟随能力提升 3 倍，无需传统训练方法。 📝 Summary 该推特分享了一项突破性的研究成果，GPT-6 Astra 被要求直接编辑 Qwen3.5-0.8B 的神经网络
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为巴西柔术构建你自己的 LLM
📌 One-Sentence Summary 本文提供了一套完整的方案，通过结合语音纠错、上下文检索头、知识图谱构建、多模态视觉锚定、自定义交叉编码器重排序以及专用 SFT 数据集，来构建一个巴西柔术领域的专家级 AI 教练，实现高精度、低幻觉的回答。 📝 Summary 文章详细介绍了使用 7B 开放权重模型为巴西柔术创建领域专用 AI 教练的七步方法。首
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Meituan 发布 1.6 万亿参数 LongCat-2.5 模型
📌 One-Sentence Summary Meituan 的 LongCat-2.5 采用 1.6 万亿参数和约 480 亿 active/token，采用 W4A4 INT4 推理，称提升 prefill 快 43.3%、decode 快 42.8%，首发 TTFT 缩短 15.9%。 📝 Summary 本条推文宣布 Meituan 发布的 Long