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6月9日周二
6月8日周一
6月6日周六
6月4日周四
6月3日周三
  1. GitHub Org · ollama48

    Ollama 官方 VS Code 扩展

    Ollama 在 GitHub 上提供官方 VS Code 扩展,仓库为 ollama/ollama-vscode。该扩展定位为 Ollama 面向 VS Code 的官方扩展,原文未给出版本号或更多功能细节。

6月2日周二
5月23日周六
5月21日周四
5月20日周三
5月14日周四
5月11日周一
  1. Thinking Machines Lab · News72

    Thinking Machines 宣布交互模型研究预览,TML-Interaction-Small 原生支持实时多模态协作

    Thinking Machines Lab 宣布交互模型研究预览,从零训练出 TML-Interaction-Small(276B 参数 MoE、激活 12B),可实时接收音频、视频和文本并即时回应。

    推荐理由:原文说明交互模型如何把实时互动内建到模型本身而非外部脚手架,并给出与主流实时模型在智能与响应上的基准对比。

5月8日周五
5月5日周二
  1. goose 官方博客63

    goose 如何跨多个智能体编排复杂工作流

    goose 官方博客介绍如何用编排功能协调多个智能体并行处理复杂工作流,把复杂任务分解成子任务后分派给子智能体、ACP provider 或其他 goose 实例。

    推荐理由:goose 官方讲解如何编排多个智能体并行协作,附可直接复用的提示词示例和读并行写串行的实践原则。

5月4日周一
5月2日周六
5月1日周五
  1. ARC Prize · 官方博客71

    ARC Prize 用 ARC-AGI-3 分析 GPT-5.5 与 Opus 4.7 的三种推理失败模式

    ARC Prize 团队复盘 160 段 GPT-5.5 与 Opus 4.7 在 ARC-AGI-3 上的对局和推理轨迹,归纳出三种失败模式并开源分析包,两者在半私有数据集上得分分别为 0.43% 和 0.18%。

    推荐理由:ARC-AGI-3 的逐局推理复盘呈现 GPT-5.5 与 Opus 4.7 失败方式的不同,比总分更能说明两者推理差异。

4月30日周四
4月29日周三
  1. goose 官方博客71

    goose v1.26 集成 Peekaboo,走出终端操控 macOS 桌面

    goose v1.26 用 macOS CLI 工具 Peekaboo 重构 Computer Controller 扩展,使智能体能识别屏幕界面并点击、输入、滚动、拖拽操作 Mac 上的应用。

    推荐理由:原文解释了用元素 ID 取代像素坐标的桌面操作设计,并给出适用场景与使用限制,可帮助读者评估智能体 GUI 自动化在自己工作流中的可靠性。

4月27日周一
4月22日周三
4月20日周一
  1. Berkeley AI Research47

    GRASP:面向世界模型长时程规划的梯度规划方法

    Yann LeCun 等研究者提出 GRASP,一种基于梯度的世界模型规划器,使长时程规划变得可行。该方法将轨迹提升到虚拟状态使优化跨时间并行、在状态迭代中加入随机性以促进探索,并重塑梯度让动作获得干净信号,避开经高维视觉模型的脆弱“状态-输入”梯度。长时程规划此前易因梯度爆炸或消失、非贪心结构造成的糟糕局部极小而失效。

4月17日周五
  1. GitHub Org · browser-use65

    browser-use 开源 browser-harness,让 Claude Code、Codex、Cursor 使用真实登录的 Chrome

    browser-use 在 GitHub 开源 browser-harness 项目,让 Claude Code、Codex 或 Cursor 使用用户本人已登录的真实 Chrome 浏览器。工具一次提示词即可完成设置,采用 MIT 许可证开源。

    推荐理由:原文给出让 Claude Code 等智能体操作用户已登录真实 Chrome 的开源方案,一次提示词即可完成配置。

4月14日周二
4月9日周四
4月8日周三
3月28日周六
3月27日周五
3月26日周四
3月25日周三
  1. ARC Prize · 官方博客70

    ARC Prize 发布 ARC-AGI-3 交互式基准,ARC Prize 2026 奖金超 200 万美元

    ARC Prize 发布 ARC-AGI-3,这是 ARC-AGI 系列首个完全交互式基准,由数百个人类游戏设计师手工打造的回合制环境和数千个游戏式关卡组成,不提供任何说明、规则或目标,要求智能体自主探索玩法并将经验带入越来越难的关卡。

    推荐理由:人类得分 100% 而前沿 AI 仅 0.51%,这组对比数字直观呈现了智能体自主探索能力的缺口。

3月23日周一
3月20日周五
3月16日周一
  1. GitHub Org · modelscope45

    modelscope MCore-Bridge:让 Megatron 训练像 Transformers 一样简单,支持 300+ 大语言模型与 200+ 多模态模型

    modelscope 的 MCore-Bridge 项目为前沿大模型提供 Megatron-Core 模型定义,让 Megatron 训练像 Transformers 一样简单。项目支持 300+ 大语言模型(含 Qwen3-Next、GLM-5.3、Deepseek-V4、MiniMax-2.7 等)和 200+ 多模态大模型(含 Qwen3.8、Qwen3-Omni、Gemma4 等)。