人工智能：Ars Notoria 和即时知识的承诺
13世纪曾流行过一本宣称能让人快速掌握全部大学知识的神秘手稿《Ars notoria》，后被神学家判为“非法且无用”。它提醒我们，“绕过大量学习直接获得知识”的诱惑从未断绝，今天的AI大模型不过是把这个古老承诺搬到了数字时代。
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esengine / DeepSeek-Reasonix
esengine 团队发布了 DeepSeek-Reasonix——一个以 DeepSeek 为原生预设的终端 AI 编程代理，用单个 Go 静态二进制分发，通过配置和插件驱动，并针对 DeepSeek 前缀缓存做了 token 成本优化。
一个仪表板、20 多个 AI 模型 — 只需 79 美元即可获得 ChatGPT、Claude、Gemini 等
ChatPlayground AI 推出 79 美元终身订阅服务，聚合 GPT-4o、Claude、Gemini、DeepSeek、Llama、Perplexity 等 20 多款主流模型，让用户在一个界面里并排对比和调用。对频繁切换多款 AI 工具的团队和个人来说，这是一次“多模型工作流”的打包式降价。
Bolcho AI
Product Hunt 上出现了一款名为 Bolcho AI 的新产品，但截至本文写作时，官方页面未提供详细功能说明，产品形态与核心能力仍待验证。它是否值得关注，取决于后续披露的技术路线与实际落地效果。
Codex 用 Sol 指挥 Luna Max 省额度翻倍产出
OpenAI Codex 重度用户正在流行一种“Sol 当包工头、Luna Max 当工人”的分工用法——让最贵的 Sol 只做规划和审核，把写代码、改 bug、跑测试等体力活委托给更便宜的 Luna Max，同一份订阅额度下产出量可大幅提升。
字节跳动开源 AI 超级员工 近 8 万 GitHub Stars，能研究、写代码、做网页、生成 PPT，还会自己组建 AI 团队，DeerFlow 2.0 部署教程。 字节跳动开源了一个真正能“干活”的 AI：DeerFlow 2.0 🦌 它不只是陪你聊天。给它一个目标，它会：拆解任务 → 调用工具 → 分配子智能体 → 执行代码 → 检查结果 → 交付文件 GitHub 已接近 8 万 Stars，下面教你 5 分钟部署👇 Dee…
字节跳动开源了 DeerFlow 2.0，一个 GitHub 已接近 8 万星标的“AI 超级员工”项目。它不是聊天机器人，而是能拆解任务、调用工具、分派子智能体并交付文件的多智能体工作系统，任何人都可以部署到本地电脑上。
前manus大佬开源的agent team产品codexloom：把 Codex 的 thread 变成长期在岗的数字员工，再组织成一支团队。解决了一个人无法同时高效管理几十个agent的场景，一旦agent多了人就是最大的瓶颈，主要面向手里养着数十以上专职 agent、想让agent各守一个细分场景、还能被同事或用户通过飞书直接调用的高级个人/一人公司。 现在大家用 code agent 都是任务式的：开 thread，交代背景，拿…
前 Manus 团队核心成员开源了 CodexLoom，把 Codex 的一次性对话线程改造成长期在岗的“数字员工”，并支持把它们组织成团队协作。它尝试回答一个被多数 Agent 产品绕过的问题：当 Agent 数量多到人管不过来，组织关系该怎样重新设计。
The exact thing that happens is the loop leaves a comment on the issue. and attaches all of the context. When you respond to the comment with additional details and unblock the process, the agent just continues workin…
Linear 团队已经在用 AI 代理（Agent）跑通“Issue → Agent → PR → Release”的完整开发闭环，约 30% 的 bug 能全自动走完流程并发布。它提示软件开发的日常运作方式正在发生变化：维护者的核心工作，可能从写代码转向设计循环和制定标准。
在 MI355X 上运行 Kimi K3，其性价比优于 B300
Wafer.ai 把 2.8T 参数的开源模型 Kimi K3 部署到了 AMD MI355X 上，在每美元推理吞吐上明显跑赢 NVIDIA B300 和 B200。它说明超大模型推理不再只能依赖英伟达 Blackwell，高显存容量的 AMD 芯片也能成为性价比选项。
Half of adults admit they would publish work created mainly by AI and not say so — despite believing other people should do just that
一项覆盖 7200 人的调查发现，AI 辅助创作已成常态，但人们对“署名”和“标注”的标准充满矛盾——多数人愿意把 AI 生成成果当自己的作品，却认为别人的 AI 作品应该被标注。这意味着 AI 正在重塑内容创作的所有权规则，而现有版权与伦理框架尚未跟上。