来自 Twitter · Hacker News · GitHub 的 AI 行业动态
Garry Tan 分享 markdown 驱动的 Agent 体验，Agent 能自行判断何时调用 GStack skill 辅助用户完成任务。
宝玉分享 baoyu-slide-deck 技能，可通过 Claude Code 直接从 PDF 或素材生成手绘风格演示幻灯片。
Musk 表态 Grok 不会接受心理治疗式的价值观对齐，暗示其对 AI 安全限制的立场。
Musk 发推调侃称如果只用两本书训练 Grok，AI 就大功告成了，配图引发社区热议。
NVIDIA 首次在 MLPerf 视觉语言模型性能基准测试中使用 vLLM，展示双方工程协作成果，证明 vLLM 在 NVIDIA 硬件上的卓越性能。
YC CEO Garry Tan 分享让 AI Agent 自动学习技能的方法：首次手动执行后将流程编码为 SKILL.md，并添加定时任务实现自动化。
Musk 透露特斯拉自动驾驶小模型的进步速度已超过大模型的迭代节奏，V15 版本将正式采用大模型。
特斯拉 FSD V14.3 发布评测，Musk 称后续小版本将持续打磨，V15 将在完全无人监督的复杂场景中远超人类安全水平。
Meta AI 发布 Muse Spark，这是一个从零构建的多模态视觉模型，支持视觉 STEM 问题解答、实体识别和定位，可实现如家电故障排查配动态标注等交互式应用场景。
Sentry 将其 Seer 根因分析能力与 Claude Managed Agents 打通，可自动生成修复代码并提交 PR，整个集成仅用数周完成。
日本乐天利用 Anthropic 的 Managed Agents 平台，分别为产品、销售、营销和财务部门部署了专属 AI Agent，每个仅用不到一周时间即完成上线。
n8n 推出实用指南和可下载模板，展示如何将确定性步骤与 AI 步骤混合，构建更快速、低成本、高可靠的自动化工作流。
AK 分享 Video-MME-v2 论文，该基准旨在推进视频理解评估进入下一阶段，涵盖更全面的视频分析能力测试。
Box CEO Aaron Levie 和前微软高管 Steven Sinofsky 讨论 AI 支出，认为企业工程计算预算中 token 占比可能从 1% 到 100%，CFO 们需要全新的预算框架。
LMSys 与 DeepLearning.AI 合作推出 SGLang 推理优化课程，核心技术 RadixAttention 可避免重复处理系统提示词，大幅提升推理效率。
Together AI 宣布上线智谱 GLM-5.1 模型，为 AI 开发者提供可靠推理服务，支持生产级 Agent 工程和长程编码工作流。
Replit 分享产品经理工作流观察——构建在功能完成时结束，但发布要等所有人理解才算完成，展示如何用同一环境完成两者。
GitHub 联合创始人 Scott Chacon 的新公司 GitButler 获 a16z 领投 A 轮融资，目标是打造原生支持 AI Agent 的版本控制工具。
Asana 使用 Anthropic 的 Managed Agents 打造 AI 队友功能，Agent 可在 Asana 内作为团队成员接管分配的任务。
Levie 设想每个员工身边都有无限规模的工程团队可自动化任何任务，这将从根本上重新定义每个岗位的职责与价值。
Sinofsky 指出华尔街对 AI 市场规模至少低估一个数量级，类比 PC 时代人们严重低估了软件市场，新商业模式将不断涌现。
Sinofsky 认为 Agent 将是最快最有想法的超人，大企业会因安全顾虑而收紧一切，而开发者和初创公司将率先拥抱并拉大差距。
YC 孵化的 Userlens 推出 AI 客户流失预测工具，能提前数月发现风险，让客户成功团队从被动响应变为主动预防。
Box CEO Levie 预测未来 Agent 数量将是人类的百倍至千倍，软件需同时为 Agent 和人类设计界面，通过 API、CLI 或 MCP 交互。
加州交通局正探索用 Spot 机器人进行涵洞和桥梁结构检查，以提升安全性和效率。
a16z 分析显示 29% 的财富 500 强和约 19% 的全球 2000 强企业已成为领先 AI 创业公司的正式付费客户。
NVIDIA 工程师 Thomas Chen 分享如何将服务器从设计阶段顺利可靠地部署到数据中心的实战经验。
Replit 展示 AI 驱动的投资分析能力，帮助用户发现高回报投资机会。
Sinofsky 指出算法思维对大多数员工极具挑战，组织中通常只有一人能文档化完整流程，这使得 AI Agent 在企业中的推广面临根本性障碍。
宝玉分享了一套手绘教育信息图提示词模板，使用马卡龙配色和奶油纸纹理风格，可用于 AI 生成高质量手绘风可视化摘要。