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Vercel 创始人 Guillermo Rauch 表示，一个名为 Jev 的 AI 产品正在被“所有人”采用，其真实数据与坊间传闻同样可观；他把这一现象归因于“AI 太贵、太慢”的行业情绪，而非单纯的产品力。

Aditya Agarwal 在 X 上抛出判断：AI 正在经历一场“轮回”，过去被淘汰的技术路线和产品形态，正以新的形式重新回到舞台中央。这提醒从业者，别急着给旧方案判死刑。

Scale AI 创始人、Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在 X 上转发了一份名为 Muse 的提示词，它的用途是让 AI 智能体替用户守住日历里的通勤、专注和休息时间。这条动态本身没有附带完整原文，但它把一个问题摆到了台面上：当 AI 开始替你决定时间怎么花，日历就成了智能体落地的新战…

Hacker News 上有人提出，如果不同大模型的 KV 缓存可以互相理解，就能让模型之间直接“传缓存”通信，省掉重复预填充和交接延迟。帖子引用了 Ramp Labs 的相关讨论，但目前公开信息显示，这仍是一个概念设想，而非已落地的产品。

一篇发表在 ICLR'26 的论文提出 Cache-to-Cache（C2C），让多个大模型不再靠输出文字互相"对话"，而是直接在 KV-Cache 层面传递语义，平均准确率比文本通信高约 3.1–5.4%，延迟快约 2.5 倍。