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本教程基于Anthropic的financial-services仓库，用纯Python复现其技能驱动架构。通过解析SKILL.md文件构建可搜索技能注册表，并创建可复用SkillAgent，将金融分析剧本注入Anthropic Messages API，支持迭代工具调用循环。
AIHOT 精选理由这个教程把手教你将 Anthropic 的金融技能库打包成可运行的 Python 代理，不是概念演示而是完整工作流，做金融 AI 落地的可以直接抄。
GitHub Copilot 推出“Harness”工作流，让开发者通过单一 AI 工具完成从原型设计、规划、实现到代码审查的完整软件开发流程，无需追逐多种新 AI 工具。该工作流强调实用性与集成性，旨在减少工具切换带来的效率损耗。
AIHOT 精选理由GitHub Copilot 官方出的实用工作流，不追新工具，把现有功能用透，用 Copilot 的开发者直接能套的「内功心得」。
Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M 两个基于 LFM2 混合架构的双向编码器，支持 8,192 token 上下文，已在 Hugging Face 开放下载。
AIHOT 精选理由原文给出双向编码器的架构改动、17 项任务微调评测和长上下文 CPU 吞吐对比，读者可以据此评估其在边缘和本地部署中的适用性。
GitHub Copilot app 将 AI 编码工具升级为多 Agent 会话工作区，支持同时管理多个任务线程而不丢失进度。用户可为每个会话绑定项目上下文，通过 `/create-canvas` 命令在浏览器 Canvas 中预览 UI 并直接点选修改，还能启用 Agent Merge 自动处理 PR 审查反馈和合并冲突。
AIHOT 精选理由GitHub Copilot 应用把 AI 编程拆成多会话、画布和 Agent Merge，让 '一键修 bug' 变成真·项目管理流，Copilot 用户该上手试试。
Google AI Overviews 在搜索结果中的出现率一年内从15%升至43%，AI Mode月访问量从1.26亿增至2.79亿。用户搜索长度增加，正从短关键词转向更长的自然对话式查询。
AIHOT 精选理由Similarweb 的数据坐实了搜索范式的代际切换，Google 从链接跳板变成终点站。网站主和 SEO 从业者该认真对待 AI 引文不带来点击的现实了。
Kimi 发布 K3 模型权重与技术报告，并开源 MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv 三项关键 Infra 技术。K3 是 2.8 万亿参数的 MoE 模型，支持原生视觉与 100 万 token 上下文，参数规模约为 K2.5 的 3 倍，规模化效率提升 2.5 倍。
AIHOT 精选理由权重开源伴随技术报告公开训练细节，为研究机构直接复现和改造千亿级MoE模型提供了完整路径，也降低企业自部署门槛。
月之暗面发布 2.8 万亿参数的混合专家模型 Kimi K3，支持原生视觉理解和 100 万 token 上下文窗口。其规模化效率较 Kimi K2.5 提升 2.5 倍，并同步开源模型权重、技术报告及 MoonEP、FlashKDA、AgentEnv 三项 Infra 技术。
AIHOT 精选理由Kimi K3 的完全开放是一个明确信号，月之暗面把最核心的模型权重和技术细节全部公开，国内开发者从此有了媲美国际顶尖开源的底座。虽然部署门槛不低，但开放本身推动了生态发展。
我们与 kvcache-ai 合作开源了 AgentENV。 AgentENV 是一个用于大规模运行智能体环境的分布式系统。其组件为 Kimi K3 的智能体强化学习训练提供支持，具备快速快照、恢复和分支功能，适用于大规模并行智能体工作流。 在 GitHub 上探索：http://github.com/kvcache-ai/AgentEnv
AIHOT 精选理由月之暗面开源了自家训练Kimi K3用的智能体环境，带快照和分叉，做agent训练的人可以直接上手抄作业，比看论文实在。
Black Forest Labs 发布多模态基础模型 FLUX 3，单一架构内联合学习图像、视频和音频，可单次生成最长 20 秒带音频视频，其初步人偏好评测中优于 Runway Gen-4.5（77%）和 Grok Imagine Video（69%）。
AIHOT 精选理由原文把 FLUX 3 的多模态训练与其在工业机械臂上的控制实验串联起来，并给出冻结骨干的消融数据，可帮助读者理解视频表征迁移到机器人操作这条路线。
NVIDIA、Microsoft、Hugging Face、IBM 等数十家机构联合成立 Open Secure AI Alliance，旨在通过开源模型、工具和框架构建可审查、可定制的 AI 安全防御体系。
AIHOT 精选理由NVIDIA拉上微软、IBM等三十多家公司成立了这个安全联盟，虽然现在只是一纸宣言，但它给‘开放模型更能打’撑腰，对搞安全的同学是个风向标，建议留意后续动作。
QwenAudio 开源 qwen-audio-agent，一个让 Agent 保持在线的实时语音运行时，前台对话与后台任务并行，任务结果自动回到当前对话。
AIHOT 精选理由原文给出了前台语音对话加后台 Agent 执行的架构设计与多款后端 Agent 接入方式，读者可据此评估是否接入自己的工作流。
作者开源了Leader.skill，用于将模糊需求转化为Agent可独立执行数小时以上的清晰目标任务书。该Skill基于“目标七问”方法论，强调指挥官意图与Harness（排除项）比Goal本身更重要。作者推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。
AIHOT 精选理由目标七问把指挥官意图与禁止路径前置为约束，让模糊需求转成带边界的任务书，能减少 Agent 长程执行时的方向偏离，适合需要自主跑数小时的团队复用。
作者开源了Leader.skill，用于将模糊的人类需求转化为Agent可独立执行数小时的目标任务书。该Skill基于“目标七问”方法论，涵盖目的、完成态、反作弊、边界等维度，并推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。项目已开源。
AIHOT 精选理由卡兹克这次把“目标定义”拆成了可操作的七问框架，尤其反作弊和边界思考部分，用 Agent 干长活儿的人看一遍就能省掉 20 亿 token 的冤枉路。
Moonshot 发布 Kimi K3，总参数 2.8T、每 token 激活 16/896 专家，支持 1M token 上下文窗口和原生视觉。Modal 与 Moonshot、vLLM 合作提供 Day 0 支持，通过定制的 DFlash 投机解码模型将智能体负载交互速度从 100 提升到 460 tokens/s，吞吐从 800k 提升到 1.5M TPM/GPU。
AIHOT 精选理由Modal 作为发布当天的托管方，给出了 K3 架构细节与推理加速数据，读者可据此评估运行这级开源模型的工程门槛。
vLLM 官方宣布 Day-0 支持 Kimi K3，这是一个 2.8 万亿参数的 MoE 模型（每 token 激活 896 专家中的 16 个），基于 Kimi Delta Attention 与 Attention Residuals，支持 1M token 上下文窗口和原生视觉。
AIHOT 精选理由vLLM 团队亲述 Day-0 支持 Kimi K3 的工程细节与部署配方，读者可以据此判断混合线性注意力模型在实际服务中的可行路径。
我们一直在以比以往更快的速度构建！🚀 以下是网页端和移动端的新功能一览： • 高级音轨分离 • 将音轨导出为 MIDI • 歌词合写与自动保存 • 截图生成歌曲 • Apple CarPlay 与 Android Auto 你最期待 Suno 的哪些新功能？
AIHOT 精选理由Suno 这波更新把之前缺失的后期编辑能力补了上来，stem 分离和 MIDI 导出对音乐人来说是实际生产力提升，screenshot to song 这种脑洞功能也许能拓展用户群。
月之暗面开源 Kimi K3，Fireworks Day-0 提供推理与训练支持。模型总参数 2.8T、激活参数 104B、1M token 上下文，Frontend Code Arena 1。
AIHOT 精选理由官方发布给出 K3 关键规格与多组第三方基准数据，读者可与闭源模型直接比较能力和成本。
OpenAI 与 Anthropic 正游说美国监管机构限制中国开源 AI 模型，认为开放开发过于危险。英伟达 CEO 黄仁勋、微软 CEO 纳德拉、马斯克及扎克伯格等人公开支持开源，签署联名信反对限制。近 200 家硅谷创业公司也敦促特朗普政府不要限制获取中国开源模型，美国官员倾向于将此事作为国家安全问题单独处理。
AIHOT 精选理由OpenAI 和 Anthropic 推动限制中国开源模型的游说曝光，加上黄仁勋、马斯克等公开反对，把 AI 开源与闭源之争推向了国家级博弈，这事会直接影响未来中美 AI 生态的走向。
2025年夏季，OpenAI内部将GPT-5标记为高风险，因其可帮助教育程度有限的用户制造生物危害。据《华尔街日报》报道，自去年夏天以来，数百名用户向ChatGPT询问如何制造生物武器和毒药，部分用户获得了员工称高中生都能遵循的逐步指南。OpenAI暂停了相关账户，但未向当局报告任何事件。
AIHOT 精选理由华尔街日报的这篇爆料把 GPT-5 的内部安全评级闹剧摊开了，员工举报、高管施压、高危响应指南被高中生复现，OpenAI 的「安全第一」招牌碎了一地，从业者值得细读。
Google Cloud 数据库现已支持 Gemini 3.6 Flash，该模型知识截止日期约为今年 3 月底，且成本更低。在 Cloud SQL for Postgres 的基准测试中，Gemini 3.6 Flash 平均延迟 3694.53ms，快于 Gemini 3.5 Flash 的 4918.86ms；在 AlloyDB 中两者响应时间几乎相同。
AIHOT 精选理由在Cloud SQL和AlloyDB环境中的实测表明，Gemini 3.5 Flash Lite以7倍速度与接近满分质量，为简单任务提供了更经济的选项，但样本量小且评判模型自带偏好，结论需谨慎采纳。
