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Moltbook 是一个创新的社交网络平台，专为 AI Agent 设计，在这里它们可以分享内容、参与讨论，并进行投票和点赞活动。人类用户仅限于观察者角色，无法直接互动。这个平台类似于 Reddit 的结构，允许 AI Agent 创建子社区（称为 submolt）、发布帖子、评论，并通过 API 接口进行操作，而不是视觉图形界面。
Andrej Karpathy预测2026年AI将主导软件编码工作流，带来巨大效率提升，但可能引发低质代码泛滥（slopacolypse）。Anthropic的Boris Cherny以Claude Code团队实践回应，展示近100% AI生成代码、通用工程师招聘策略，以及通过模型迭代有效控制质量问题。
2026年1月27日，月之暗面（Moonshot AI）发布新一代模型Kimi K2.5。根据官方说明，这是Kimi K2的后续版本，目前已通过Kimi.com网页端和App向用户推送。该模型同步上线Kimi API开放平台及编程助手Kimi Code，模型权重与相关代码也在Hugging Face开源。
本文整理了 Andrej Karpathy 在 2025 年底关于 AI Agent 编程的核心观点。基于其使用 Claude Code 等大模型的真实工程经验，Karpathy 认为软件工程正从“手动编码”转向“由 AI Agent 执行、人类定义目标与约束”的新范式。文章同时分析了 AI Agent 在效率提升之外带来的工程风险、技能退化与内容质量问题，并指出 2026 年将是行业系统性消化 AI Agent 能力的关键一年。
最近这几天，如果你的 X (Twitter) 首页被 Clawdbot 刷屏了，不用惊讶，主要是太火了。但是这个软件的使用有一定门槛，而且争议比较大。X上有一位博主分享了他对这个东西的看法和使用经验，挺详细的，对于想了解Clawdbot是啥的，这个文章不错。大家看也可以从这个文章看到Clawdbot能做什么，和Cowork对比有啥优点和缺点
ClawdBot 是一款开源AI代理工具，旨在帮助用户在本地设备上处理各种任务，在科技社区中迅速获得关注。它于2025年底由开发者Peter Steinberger（@steipete）推出，基于Anthropic的Claude模型，名称结合了“Claw”（龙虾钳子）和“Claude”，并以龙虾作为吉祥物，象征其适应性和本地运行特性。该工具强调本地优先的设计，用户可以完全控制数据和过程，避免对云服务的依赖。
2026 年 1 月初，原名 MetaGPT 的 AI 开发框架完成了一次重大升级，将其核心产品 MGX 正式更名为 Atoms。这一消息由 DeepWisdom 团队在 X（原 Twitter）等平台发布，标志着该项目从单纯的“AI 编程助手”正式转向“AI 构建真实生意”的全新定位。
就在刚刚，阿里开源了全新的语音合成大模型Qwen3-TTS系列！本次开源的语音合成模型共5个版本，最小的仅0.6B参数规模，最大的模型参数也就1.7B，基本上手机端都可以运行。此次发布不仅在性能上宣称超越了许多商业级闭源模型（如 OpenAI 的 GPT-4o-Audio 和 ElevenLabs），更重要的这应该是阿里通义千问团队首次开源语音合成系列大模型。
就在大家还在争论 AI 编程上限的时候，Cursor 团队发布了一份非常值得大家关注的内部测试报告，展示了当我们将 Agent 的规模和运行时间推向极致时，会发生什么。这不仅仅是简单的代码生成，而是让 AI 像人类团队一样协作，构建百万行级别的项目。这项实验为我们揭示了 AI 在编码领域的潜力与局限，值得每位开发者关注。
Anthropic 于 2026 年 1 月 12 日发布了 Cowork，这是一款基于 Claude 模型的新型 AI Agent工具，作为 Claude 桌面应用的 macOS 版本研究预览版推出。目前仅限 Claude Max 订阅者使用，未来计划扩展到 Windows 和跨设备同步。Cowork 继承了 Claude Code 的核心代理能力，但更注重非开发者用户的日常生产力任务，例如访问用户指定的文件夹，读取、编辑或创建文件，帮助整理杂乱下载、从截图生成电子表格，或从笔记起草报告。
MMEB（Massive Multimodal Embedding Benchmark）是一个用于评估多模态嵌入模型的基准测试框架。该基准最初聚焦于图像-文本嵌入，并在后续版本中扩展到文本、图像、视频和视觉文档输入。MMEB通过收集多样化数据集，提供一个统一的评估平台，用于测试模型在分类、检索和其他任务上的性能。
就在刚刚，阿里巴巴正式免费开源了两款全新的多模态模型——Qwen3-VL-Embedding（多模态向量模型）和 Qwen3-VL-Reranker（多模态重排序模型），首次在开源体系中系统性补齐了多模态 RAG 在“向量化检索 + 精排重排”两个关键环节上的能力空白。这两个模型是基于强大的Qwen3-VL基础模型构建的专用多模态向量与重排（Reranking）模型。
本文系统梳理了大模型工具使用（Tool Use）的三个演进阶段：循环式工具选择（Function Calling）、计划驱动执行（Plan-then-Execute）和程序化工具编排（Programmatic Tool Calling）。从 OpenAI Function Calling 的单次调用模式，到支持并行调度的计划-执行范式，再到最新的代码驱动编排方式，工具使用正在从"逐步决策"走向"计划驱动、代码驱动"。
AI Agent 的一个关键趋势正在浮现：从“快速回答问题”转向“长时间稳定执行复杂任务”。本文系统梳理了为什么 Anthropic、OpenAI 等企业开始强调“长时运行 Agent”，并解释其真实含义并非模型一直思考，而是通过作业化、异步执行、可恢复运行和动态上下文管理，实现跨会话完成复杂目标。文章深入对比了长时 Agent 与传统脚本化 LLM Loop 的本质差异，分析其在自治能力、上下文工程、耐久执行与治理上的核心价值，并总结构建长时运行 AI Agent 所需的关键技术等。
今天，Claude Code 的创建者 Boris 发了一条很长的 thread，第一次比较完整地讲了他自己是怎么使用 Claude Code 的。共13条总结，我们这里总结一下，供大家参考。
本文基于 Manus 一线工程成员的真实实践，总结并分析了 大模型时代 AI 产品在工程与复用层面发生的关键变化。文章并不关注模型参数或算法细节，而是聚焦于真实生产环境中的工程问题：功能交付的责任边界如何变化、为何原型验证比完整规划更重要，以及在 Agent 系统中个人角色与系统边界如何被重新定义。这些经验揭示了一个趋势——在大模型具备“执行能力”之后，AI 产品的可用性越来越依赖工程体系本身，而非模型能力本身。本文适合关注 AI 工程实践、Agent 架构以及大模型落地问题的技术读者参考。
Context Arena 是一个专注于评估大语言模型长上下文处理能力的基准平台。它基于 OpenAI 发布的 Multi-Round Coreference Resolution (MRCR) 数据集，提供交互式排行榜，用于比较不同模型在复杂长对话中的信息检索和理解性能。该基准强调模型在长上下文下的实际表现，避免单纯依赖训练数据记忆。
昨天，Karpathy 发布了《2025 LLM Year in Review》，对过去一年大模型领域发生的结构性变化进行了深度复盘。在这篇总结中，他不再纠结于具体的模型参数，而是将目光投向了推理范式的演进、Agent 的真实形态以及一种被称为“Vibe Coding”的新型开发模式。
在今年的Microsoft Build 2023大会上，来自OpenAI的研究员Andrej Karpathy在5月24日的一场汇报中用了40分钟讲解了ChatGPT是如何被训练的，其中包含了训练一个能支持与用户对话的GPT的全流程以及涉及到的一些技术。信息含量丰富，本文根据这份演讲总结。
过去几年，大语言模型的训练路线相对稳定：更大的模型、更长的预训练、更精细的指令微调与人类反馈对齐。这套方法在很长一段时间内持续奏效，也塑造了人们对“模型能力如何提升”的基本认知。但在 2025 年前后，一种并不算新的训练思路突然被推到台前，并开始占据越来越多的计算资源与工程关注度，这就是**基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning from Verifiable Rewards，RLVR）**。
2025 年 12 月 17 日，Google 正式发布了 Gemini 3 Flash 模型。 这是 Gemini 3 系列中的一款高性能轻量模型，目前已经在 Gemini App 以及 Google 搜索的 AI Mode 中作为默认模型上线。
本文介绍了 Claude 最近推出的 Skills 系统，以及作者在 Minion 框架中实现的一个完全开源的版本。Skills 的核心思路是让 AI Agent 在需要时再加载对应的专业能力，而不是一开始就把所有工具和知识都塞进上下文，从而缓解上下文窗口有限、成本高、响应慢的问题。
OpenAI 刚刚把 GPT-5.2 推上来了。我们在 DataLearnerAI 上把它和 Claude Opus 4.5、Gemini 3.0 Pro（Preview） 放到同一个对比页里，拉齐公开评测与基础规格，做一个“站在真实选择角度”的快速判断。
2025年11月24日，Anthropic正式发布了Programmatic Tool Calling (PTC)特性，允许Claude通过代码而非单次API调用来编排工具执行。这一创新被认为是Agent开发的重要突破，能够显著降低token消耗、减少延迟并提升准确性。 然而，作为minion框架的创建者，我想分享一个有趣的事实：minion从一开始就采用了这种架构理念。在PTC概念被正式提出之前，minion已经在生产环境中证明了这种方法的价值。
