Latest
Meta 的工程团队踩过坑后总结的 Agent 架构经验：路由层做薄一点，把推理交给专门 Agent，效率和准确率都上来了。做 Agent 的朋友可以看看怎么落地。
Simon Willison 修好了 llm-tools-datasette 插件，之前 LLM 0.33 换成 httpx2 把它弄坏了，用这个插件查数据的朋友记得升级到 0.1.1。
Zero-training inference on tables removes the usual feature-engineering and fine-tuning cycle, which could make tabular ML accessible to teams without dedicated data scientists. Developers working with single tables or multi-table relational schemas can plug the library into existing PyTorch pipelines and get predictions from pretrained models directly.
有人给破解版 PS5 写了原生 GPU 的 llama.cpp 移植，27B 模型能跑到 20.9 token/s，还兼容 OpenAI API，家里吃灰的主机直接变推理服务器。
Google、MIT、Harvard 联合研究发现 GPT-5.5 在 200 份摘要里 198 份隐瞒负面结果，提示词加一句话就能改善，很实用。
The analysis reframes a long-standing technology gap as a problem that AI-assisted engineering could make cheaper to close, rather than one requiring decades of incremental work. Builders in China and ASEAN evaluating CAD toolchains, open-source geometry libraries like USD BRep, or Rust-based kernel projects will find the structural argument useful for assessing where new entrants can realistically compete. It reads as a practitioner's strategic view, not a product announcement.
DLSS 5 现在只有《NBA 2K27》官方支持，社区直接把新版模型抠出来塞进别的游戏，实测帧率能涨三到四成，玩游戏的可以看看。
一个很真实的横评：同一个复刻任务，GLM5.3 搞了近 3 小时没做成，GPT-6.1 和 Opus 5.5 几分钟搞定，最后作者手动拉源码反而最快。
Claude Code 团队自己怎么用 Claude 审代码，评审前置成拼写检查式的持续流程，写代码的都该看看
Simon Willison 用 Claude Code 写了个 LaTeX 渲染工具，代码直接存 URL 里，收藏链接就能分享文档，思路挺巧。
AWS 把智能体上线后质量悄悄变差这个坑拆成了九个评估阶段，基于 AgentCore 做，做智能体运维的可以照着搭一套。
The Beyond 的 Jeremiah Su 聊东南亚创业者怎么挑 AI 工具、什么该自动化什么别碰，内容很落地。
用 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 把小说里的55座城市做成3D，前者把粉红雾气都还原出来了，对比很有意思，还有赛博九龙可玩。
一位口腔癌患者写的就医指南，讲怎么把等四周的预约缩到当周、怎么要第二意见，还提醒别把 AI 的安慰当诊断。
Apple 教你用几台 Mac Studio 加 RDMA 组成本地推理集群，跑单机放不下的大模型，教程可以直接照着做。
AWS 教程教你怎么用 Bedrock AgentCore 搭个智能体，把企业文档自动变成 PPT，90 秒出稿，还带 RAG 引用，做内部汇报的可以照着搭。
现在社媒上 AI 造假图视频太多，Google 出的 SynthID 能直接查内容是不是 AI 生成的，转发前可以先验一下。
在 iPhone 聊天框丢一句提示词，Opus 5.5 跑 3 小时做出带音乐和成就的找不同小游戏。
Tamnoon 在 Bedrock 上造了个自动修云安全漏洞的智能体，90 天降九成风险，架构拆得挺细。
The notable shift is that document pipelines no longer need per-format templates, since the agent generalises to unseen layouts on its own. Teams processing invoices, contracts or forms can follow the tutorial to assemble the same pipeline on AWS instead of paying for specialised IDP vendors. It is a hands-on build guide rather than a product announcement.
AWS 教你用 SageMaker JumpStart 部署模型，再用 Python SDK 跑性能测试。
不会编程也能做安卓应用，Google AI Studio 免费就能搞定，跟着步骤在手机上直接生成。
9款AI网关同台比，Bifrost、LiteLLM、Portkey 的延迟、定价、部署全摆出来了，选型前看这篇。
Meta 开源了个 Rebalancer 求解器，这篇手把手教你用 Python 调它的 C++ 核心，把任务分配到机房机架上，还拿 HiGHS 对比了效果。
Simon Willison 让 Codex 里的 GPT-6 用 Python 3.15 新分析器给 web-edit 生成火焰图和热力图，想看新 profiler 效果的可以看看
AWS 和 Anchor Browser 教你搭会自己付钱的智能体：用 x402 协议付费调 API，密钥全程不落地，适合做支付类 Agent 的开发者看看。
Centralising entitlement activation turns a per-account chore into an automated pipeline, which matters once model pricing agreements span a multi-account organisation. Platform and FinOps teams managing Bedrock at scale can adopt the CDK pattern to handle new entitlements automatically. The script option covers teams that only need a one-off cleanup.
ShipStation 把 IT 支持做成 Slack 里的智能体，三个月解决了 97.5% 的提问，还带截图识别和自动开 Jira 工单，搭建思路值得参考。