DeepSeek开源Super-agent原型：可自主找Bug并提交PR的Agent底座架构
DeepSeek开源Super-agent原型并公开Personal Agent底层架构思路，AI可在无人指派时自主发现Bug、定位问题并提交修复PR。
推荐理由：原文给出了Super-agent的双层架构设计与初步实测对比数据，读者可以据此了解持续在线Agent系统的工程思路与开销权衡。
#开源/仓库
量子位精选AI 评分7373
量子位精选AI 评分7474 SoMark 开源 1.3B 文档解析模型 OXR，三榜登顶
SoMark 团队开源 1.3B 参数的文档解析模型 OXR，在 OmniDocBench（97.18）、olmOCR-Bench（87.84）和 DocParsingBench（87.76）三项基准上均排名第一。
推荐理由：1.3B 参数的开源文档解析模型靠 RSI 后训练在三项基准登顶，读者可了解小模型如何用数据迭代替代参数堆叠。
NVIDIA Blog精选AI 评分7272 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5、Kumo、Cosmos 3.5 等开源模型家族
NVIDIA 扩展其开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算，包括新的 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt。
推荐理由：NVIDIA 一次铺开语言、机器人、生物、量子多条开源模型线，可据此看清其开源组合的覆盖范围与开放渠道。
NVIDIA Blog精选AI 评分7272 NVIDIA 扩展 Cosmos 平台，新增世界模型训练、评估与部署工具
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台，新增训练工具、仿真 checkpoint 和 Cosmos Data Factory 蓝图，用于世界模型的训练、评估与部署。
推荐理由：原文列出 Cosmos 平台新增的训练、仿真与数据蓝图，并给出保时捷等企业的落地数据，可据此判断世界模型开发链路的成熟度。
Wired精选AI 评分7171 Recursive 发布开源权重编码模型 Flint，主打递归自我改进
Recursive 发布首个开源权重编码模型 Flint，参数规模 40B，可在 48GB 内存的 Mac 上运行。CEO Richard Socher 称，模型管线几乎所有环节都由其递归 AI 系统 Eureka Machine 完成并优化，包括新的基座训练方式、新架构和为特定芯片优化的代码；公司公布的基准显示 Flint 在编码任务上优于同尺寸同架构模型。
推荐理由：作者亲手实测 Flint 的编码表现，并梳理 Recursive 用 AI 自动化模型开发流程的做法与融资背景。
Microsoft Research精选AI 评分7575 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量 Agentic RL 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 Agentic RL 框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重写 agent。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，用约 3500 行代码实现让部署中的 agent harness 直接参与强化学习，并给出完整编码 agent 训练流程与实测增益。
Microsoft Research精选AI 评分6767 微软研究：把物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软对机器人端侧推理的系统性测量显示，把推理卸载到边缘或云端可提升任务成功率与续航，并给出可复用的 Kubernetes 工具链。
已经到底了