Pi Agent Core 实战（3/10）：40 行跑通第一个 Agent
Pi Agent Core 实战系列第三篇用约 40 行代码跑通最小 Agent：只需初始状态、一个 streamFn 和一次 prompt 调用，无需 registry、pipeline 或 chain 组合器。实验注入确定性 streamFn 替代真实模型，一次带两个并行工具调用的 prompt 共发出 27 个事件、耗时 314.7 毫秒，其中框架调度开销不到 5 毫秒。
#开源/仓库
80aj.comAI 评分4343 80aj.comAI 评分4040 开发者开源水杉输入法：自训练语言模型驱动，全平台纯净无广告
开发者开源了自研输入法“水杉输入法”（MetaSequoia IME），GitHub 仓库分为 Windows 纯净版、全平台版本和自训练中文输入法语言模型 chinese-ime-lm 三部分。该模型用于候选词排序与联想补全，推理完全在本地完成，不依赖云端请求，也不含广告。作者称其思路区别于依赖云端与用户数据的搜狗、百度等商业输入法。
80aj.comAI 评分5555 开发者开源 Claude Code 技能 skill-video-studio，自动生成带配音字幕的产品演示视频
开发者 Toy 在 Hacker News 分享并开源了 Claude Code 技能项目 skill-video-studio，加载后可自动制作产品演示视频，包含专业配音和多语言字幕。制作流程通过协同控制浏览器与终端完成，全程由 AI 驱动，作者帖子中的演示视频即由该工具生成，源代码已发布在 GitHub 上。作者坦言该工具不能替代完整的分发工作，但为产品推广提供了一个起点。
80aj.comAI 评分7272 B站 IndexTeam 发布 Index-Translate 翻译模型家族，覆盖150种语言并开放免费 API
B站旗下 IndexTeam 发布 Index-Translate 多语言翻译模型家族，基于 Qwen3.5 构建，文本模型支持150种语言，覆盖通用文本、多模态图片、配音文案、长篇文档与视频语音四类场景。
The DecoderAI 评分6666 Y Combinator Labs 与 Olam Labs 在 Minecraft 和 Mindustry 中测试 50 个智能体群体
Y Combinator Labs 与 Olam Labs 发布联合研究报告，把 GPT-6.1 Sol 智能体群体放进 Minecraft 和 Mindustry 测试其涌现行为。
80aj.comAI 评分5555 开源网关 FlashRoute 发布：发给大模型的数据先脱敏
V2EX 用户分享开源项目 FlashRoute，这是一款支持数据脱敏的聊天与 AI 网关，在请求发送至 Claude、Codex 等大模型前把真实密钥替换为格式相同的假值，收到回复后再替换回真实值，使敏感数据不离开本地环境。项目已在 GitHub 开源，作者称以 Vibe Coding 方式开发完成。原文同时指出，双向映射替换在复杂工程环境中的鲁棒性仍待验证。
Simon WillisonAI 评分5858 Drew Breunig 将 NES 模拟器嵌入 Qwen3.5-4B 权重
Drew Breunig 受 Divyansh Agrawal 的 qwenputer 启发，把可运行的 NES 6502 CPU 模拟器嵌入 Qwen3.5-4B 的权重中，现在可以在 Qwen 里运行 Super Mario Bros 等 NES ROM，但速度很慢。
Microsoft Research精选AI 评分7676 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量智能体强化学习框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重写智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，用约 3500 行代码把真实 harness 接入强化学习训练，并给出可复现的编码智能体训练结果。
Qwen BlogAI 评分5858 Qwen 发布自动驾驶视觉-语言基础模型 Qwen-Drive-1.0
Qwen 团队提出 Qwen-Drive-1.0，这是首个在预训练阶段统一 3D 感知与视觉问答、并扩展到运动规划的自动驾驶视觉-语言基础模型，且全程保持预训练 VLM 架构无改动。
Qwen Blog精选AI 评分8282 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重发布：125B 多模态 MoE，每 token 激活 6B
Qwen 发布开源权重的多模态 MoE 模型 Qwen3.8-Flash-Next，主模型 125B 参数、另配 51B N-gram Embedding，每 token 激活 6B 参数，并作为 Qwen4 所用模型结构的先导预览。
推荐理由：原文给出了新架构的四个改动方向与训练成本对比，可据此判断 Qwen4 结构走向与性价比取舍。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配到 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出了 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据，可了解跨硬件迁移优化知识的具体做法。