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从Atari到AlphaGo，从AlphaStar到SIMA，DeepMind用游戏做AI研究已走过十余年，每换一个战场，研究问题就升一个量级。这一次的战场是EVE Online：一个跑了23年、从未重置的活宇宙。
我最近当 AI 班狗刷抖音，一周里被同一个项目推流了三次。项目叫 MiniMind。打开 GitHub，50.4K stars，持续上涨种。这个项目大致就是：几块钱，几个小时，从 0 开始训练一个几十 MB 的小模型。
重庆一家科技公司就推出了一个起床神器：「Sunflower X AI唤醒灯」。在现代社会，手机闹钟几乎零成本，但一盏功能类似的台灯，却要319美元（约合人民币2168元），而这还是他们在Kickstarter上的早鸟价。
虾在前，马当道，居然还有新物种能在Agent赛道突出重围。OpenHuman连续霸榜GitHub Trending第一，狂揽9k+ Star，一天就涨千星。和虾马不一样，Human不用你花心思养，还能反过来主动了解你。
用Claude Code写论文的一整套流水线，有人打包开源出来了。完全戳中了学生党的痛点，github星标直达6.4k。项目名叫academic-research-skills（以下简称ARS），是一套Claude Code技能包。
Anthropic 刚刚出了一份 36 页的创始人手册：创建一家 AI Native 的公司，几个人，做几百人的事儿。由着这个问题，手册把创业拆成四个阶段（想法、MVP、上线、规模化），每个阶段讲清楚该做什么、容易踩什么坑、Claude 的三个产品形态（Chat、Cowork、Code）分别在什么时候用
上个月我遇到一个挺尴尬的事。同事指着屏幕上一张零件截图问我："这个法兰盘，外径多少，孔位怎么分布的？"我张嘴比划了半天，最后打开SolidWorks重新画了一遍给他看。明明脑子里是完整的三维造型，传到另一个人那里就变成了一堆说不清的数字和手势。
这两天打开X，发现一个开源项目刷屏了——Hyperframes。GitHub上两天干了17.4k star，1.6k fork，Codex、Cursor、Claude Code的插件全线覆盖。
当前VLA模型常依赖视觉线索而非语言指令，导致在新场景下表现不佳。论文提出LangForce方法，通过引入对数似然比损失，强化模型对语言的依赖，提升其在分布外环境中的泛化能力，并保留语言核心功能。
上次开源 guizang-ppt-skill（github.com/op7418/guizang-ppt-skill） 之后，大家都非常喜欢，短短几周 Github Star 来到了 6000 多。