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拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
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Anthropic 上周在 Claude Code 中发布动态工作流，Claude 可为任务即时编写定制 harness。工作流通过执行 JavaScript 脚本，用 agent()、parallel() 和 pipeline() 生成并协调各自拥有独立上下文窗口的 subagent，以缓解单上下文中的 agentic laziness、自我偏好偏差和目标漂移。
推荐理由：Anthropic 员工讲解 Claude Code 动态工作流的原理、六种组合模式和适用边界，并给出 token 预算等实用技巧。
Rohan Paul@rohanpaul_ai精选AI 评分7575推荐理由：Karpathy的学习方法贴，虽然只是一张图，但可能是你今年最该抄的作业，直接改掉低效学习模式。
Together AI 作为 MiniMax M3 的首选云合作伙伴，介绍了为该模型提供生产级推理服务的工程方案。M3 采用 MiniMax Sparse Attention 块稀疏注意力，使 prefilling 提速超 9x、decoding 提速超 15x，支持 1M token 上下文与原生多模态。
推荐理由：原文由服务方工程团队拆解 MSA 的内核优化与多模态网关预处理方案，给出可参考的长上下文推理工程路径和实测吞吐提升数字。
Google AI Developers@googleaidevs精选AI 评分6868从杂乱到清晰。观看 @Antigravity 中的并行子智能体对数百个营销资产进行分类和重命名，消除手动文件管理。
推荐理由：Google 官方演示的并行子代理整理文件，是 AI agent 在办公自动化里最实用的展示之一，做内容管理和营销的可以看看。
Google Gemini@GeminiApp精选AI 评分7171轻松将自己添加到Gemini的视频创作中。 以下是如何使用Gemini Omni创建一个外观和声音都像你的数字分身。🧵
推荐理由：官方给了个傻瓜教程，看一遍就能在视频里塞进自己的数字分身，做短视频和教学的可以省掉真人出镜的麻烦。
OpenRouter@OpenRouter精选AI 评分7575
OpenRouter 上的 Guardrails 是市场上最强大的：为你的 AI 流量提供集中式安全与治理 预算限制、ZDR、模型与提供商限制、提示注入防御，以及 DLP / 敏感信息检测，分层融入你掌控的规则中！🧵
推荐理由：如果你在跑 agent 并担心成本爆炸，OpenRouter 这个教程手把手教你设预算上限和注入防御，抄完就能上线，别再裸奔了。
StepFun@StepFun_ai精选AI 评分8080我现在正在一台 dgx spark 上运行 stepfun 新的 step 3.7 flash。 198b 的视觉模型，跑在一台就摆在桌上的机器上。以下是如何帮你省下大约 3 小时抓耳挠腮的加载时间，因为我已经替你抓过了。 官方 README 告诉你需要 stepfun 自己的 llama.cpp fork。你不需要，主线 ggml-org 就能跑得好好的，视觉功能什么的都行，64k。别花一个小时去构建一个 fork，结果发现不用它模型也能加载。 下面这个才是真正会吃掉你一整晚的：模型占了你约 121gb 统一内存池中的 104gb，而 spark 没有 swap。请求的上下文太大，它不会干净地崩溃，而是会静默地颠簸，内核把模型页换出、再从磁盘反复读回，循环往复，而你只能盯着“loading”发呆。 判断的信号是 read_bytes。如果它涨过 104gb 的模型大小还继续涨，同时进程内存钉在 99% 且日志毫无进展，那就是卡死了。杀掉它，它不会自己恢复。 在 q8 kv cache 上加载视觉投影器时，64k 就是 128gb 机器上的上限，超过它就会在 clip loader 里颠簸，模型加上 KV 加上视觉缓冲区全都在争抢你剩下的那约 17gb。 想要完整的 256k 上下文？去掉视觉，换成 q4 kv cache，这样就能装下，121gb 里用 114gb。这就是他们 README 没有明说的取舍：大上下文是真的，只不过得用 q4 cache，而且仅限文本。 而且它是个推理模型。问它点东西，如果你得到空白回复，不是你把它弄坏了，是你把 max_tokens 设得太低，它把整个预算都花在思考上了。答案就在 reasoning_content 里。给它留点空间。 这就是那 3 小时。确切可用的参数和权重在回复里。
推荐理由：把 198B 的视觉模型塞进一台桌面盒子，还跑通了，这本身就是个小里程碑。更关键的是，这篇实战直接帮你绕开了三个大坑，省下的三小时够你喝杯咖啡慢慢试了。
作者展示了如何在浏览器中通过 Pyodide 和 Service Worker 运行 Python ASGI 应用。此前的 Datasette Lite 使用 Web Workers，但无法执行 `<script>` 标签中的 JavaScript。新方案由 Claude Opus 4.8 协助完成开发，解决了这一问题。作者已展示了基础的 ASGI FastCGI 演示和运行 Datasette 1.0a31 的演示，并计划后续将此方法应用于升级 Datasette Lite。
推荐理由：Simon Willison 用 Service Worker 让 Python ASGI 在浏览器里真正跑了起来，这个技巧补上了 Datasette Lite 长期缺的 JS 执行能力，搞 Pyodide 的值得看看。
Google 使用其开发工具 Google AI Studio，通过氛围编程（vibe coding）方式，创建了一个关于 Google I/O 2026 主要公告的在线测验。
推荐理由：Google 用 AI Studio 自己 vibe code 了个 I/O 测验，是想展示普通人也玩得转，但 quiz 本身信息量不大，想体验 vibe coding 的可以顺手玩玩。
本文是 PyTorch profiling 系列的开篇，从最简单的矩阵乘法加偏置操作出发，逐步讲解如何使用 `torch.profiler` 进行性能分析。涵盖 profiler 设置、导出统计表格与 Chrome trace、解读 CPU 和 GPU 活动的时序关系，以及 `torch.compile` 对底层 CUDA kernel 调用链的影响。实验基于 NVIDIA A100-SXM4-80GB GPU 运行，面向基本掌握 PyTorch 但缺乏 profiling 经验的读者。
推荐理由：PyTorch profiling 的陡峭学习曲线劝退了很多人，这篇用从零开始的方式把 trace 拆解得明明白白，想做性能优化的同学该收藏。
通义实验室发布教程，演示如何在 Android 手机上部署 MCP 感知服务器，使手机具备本地视觉与听觉分析能力。核心基于端侧 MNN 推理引擎和 Qwen3-VL 2B 模型（约 1.3GB），摄像头与麦克风采集的音视频在本地实时转化为结构化 JSON，再通过 MCP Tool 供 Claude Code 等云端 Agent 远程调用。整个过程不上传原始数据，仅传输语义提取结果。项目已开源，实测可识别红绿灯状态等场景。
推荐理由：如果你做Agent总觉得AI对物理世界是瞎子，这篇教程就是解药。把Qwen3-VL塞进手机当本地眼睛，不传原始视频只给结构化文字，隐私友好又能被Claude直接调用。
LMSYS团队（Intel与SGLang）通过Dynamo和SGLang框架，为视觉语言模型（VLM）启用了异构编码-预填充-解耦（EPD）架构。该方案将视觉编码任务从GPU卸载至CPU（如Intel Xeon 6747P），与GPU协同工作。在Qwen3-VL-8B-Instruct模型的测试中，采用4 CPU + 1 GPU作为编码器、4 GPU作为预填充解码器（能力比R=12）的配置，在ISL/OSL 128/256、1080p 8张图像的负载下，实现了P99 TTFT和请求吞吐量约1.2倍至1.3倍的提升，并将P99 TPOT降低了约1.3倍至30倍。
推荐理由：做VLM服务部署的可以认真看一下，用CPU头节点做异构EPD分离，几乎零成本换来了TTFT和TPOT的显著提升，有完整脚本和benchmark，能直接上手试。
Google在Kaggle举办的Tunix黑客马拉松，挑战开发者利用TPU和有限算力，将小型基础模型转变为通用推理引擎。获胜团队通过多阶段后训练流程实现了这一目标，该流程结合了监督微调（SFT）与GRPO、SimPO等先进对齐技术。比赛结果表明，社区能够借助开源资源成功训练出高能力的结构化推理模型。
推荐理由：Google 官方比赛总结，证明用 Kaggle TPU 和开源工具就能把 Gemma 训练出不错推理能力，对想自己微调模型的小团队是个实用参考。
OpenRouter@OpenRouter精选AI 评分6969推荐理由：OpenRouter 这个 Flex/Priority 层级用法看似细枝末节，但你如果同时调 OpenAI 和 Vertex，知道怎么分层能免掉很多无谓的速率限制和成本焦虑。
本教程在Google Colab中构建一个完整的pgvector实验环境，展示PostgreSQL如何作为向量数据库服务于现代AI应用。内容涵盖安装PostgreSQL、编译pgvector扩展、通过Psycopg建立连接，并注册向量类型以实现与Python的平滑集成。最后使用SentenceTransformers创建并存储嵌入向量。
推荐理由：这份教程把 pgvector 的稀疏向量、量化搜索等高级功能打包成 Colab 代码，用 PostgreSQL 做向量数据库的团队可以直接复制粘贴跑起来。
本文分享了使用 Claude Opus 构建威胁模型、发现代码漏洞并进行验证、分类和修复的最佳实践。其核心流程是一个六步循环：威胁建模、沙箱隔离、漏洞发现、验证、分类和修复。作者指出，漏洞发现现在易于并行化，瓶颈已转移到后续的验证与处理阶段。以他们对开源软件的扫描为例，截至2026年5月22日已披露1,596个漏洞，其中97个已修补。指南建议结合代码库文档和专家访谈来构建准确的威胁模型，以降低误报，提升发现的可利用性。
推荐理由：Anthropic把这套用Claude扫代码漏洞的方法全公开了，1596个已披露漏洞，验证成了最大瓶颈，安全工程师的饭碗可能要重新定义。
Google Gemini@GeminiApp精选AI 评分7777使用 Gemini Omni 轻松将您的视频转换为新的视觉风格。 只需上传视频或照片，并要求 Gemini 为您的最终输出应用某种外观或风格。
推荐理由：Gemini 终于把图像风格迁移做到视频上了，并且直接集成到 Omni 里，不需要任何剪辑软件，对短视频创作者是个小但实用的更新。
Anthropic 发布了针对企业部署自主 AI 智能体的安全框架，指出前沿大语言模型正将漏洞利用周期从数月压缩至数小时。部署智能体面临双重风险：基础设施易受 AI 加速攻击，且智能体自身具备自主决策与执行能力。文章提出一个三层零信任架构（基础、高级、优化级）及八阶段实施流程，并概述了提示注入、工具投毒、记忆投毒等特有威胁。
推荐理由：当漏洞利用从数月压缩到数小时，安全架构必须同步进化。这篇框架把零信任落地到Agent场景，八阶段路线图和三级成熟度模型比泛泛的安全声明具体得多，企业安全团队值得细读。
Reachy Mini 机器人现可通过 `speech-to-speech` 库实现完全本地化的语音交互，无需依赖云端。该方案采用级联流水线架构，对外提供 Realtime API 兼容的 WebSocket 接口。默认组件包括 Silero VAD 用于语音活动检测、Parakeet-TDT 作为语音转文本模型、通义千问（Qwen3-TTS）作为文本转语音模型。大语言模型推荐使用 llama.cpp 运行 Gemma 4。所有数据均在本地处理，保障了隐私且无 API 费用。
推荐理由：小众硬件的本地语音实战，但HF这套开源管线证明端到端对话已完全可用，所有组件都可自由替换，想做本地化语音助手的人可以照抄。
Greg Brockman@gdb精选AI 评分6666你现在可以使用 Codex 实时转录会议，并在会议进行过程中向 Codex 提问！ 我更新了我的新 Codex Meeting Recorder 技能，使其使用 GPT Realtime Whisper。告诉 Codex 使用该技能，它就会开始转录并在预览窗格中显示。你可以在转录生成过程中就转录内容提问。会议结束后，告诉 Codex 结束，你就会得到完整的转录文本和一个格式化版本（格式化版本还需要改进；已在我的待办清单上）。 请注意，由于这使用的是 GPT Realtime Whisper 端点，它比在会议结束时再转录更贵，每分钟 $0.017（所以一场 30 分钟的会议大约 $0.51）。我正在考虑未来添加一个本地实时选项，比如使用 Nemotron Speech Streaming。 GitHub 链接在帖子串中，还有一些说明。
推荐理由：Greg 转发的这个 Codex 技能把实时会议转录和问答直接塞进了编辑器，0.5 美元一场会，做会议纪要的可以立刻用起来。