跟 Playwright MCP 比，它们不是竞争关系，而是各有适用场景。Playwright 在测试和自动化领域依然是成熟方案，但如果你需要操控真实浏览器会话、调试生产问题，Chrome 这边的方案更有优势。想象一下这个场景：你跟龙虾Agent🦞说"帮我订下周五从北京飞上海的机票"，它打开浏览器，找到机票网站，点开日历，选好座位，直接确认。这个场景一直以来都有点像科幻。AI 操控浏览器不是不行

当奥特曼两次遇袭后，谷歌 DeepMind 悄悄做了一个反常规的决定：招一位哲学家。这是头部 AI 实验室第一次变相承认，AGI 已经不再只是工程问题。谷歌 DeepMind 近日宣布新设一个全职岗位，头衔直接写作 Philosopher，哲学家。出任者是剑桥大学学者 Henry Shevlin，5 月正式入职，研究方向为机器意识、人机关系与 AGI 准备度，同时以兼职方式继续在剑桥的研究和教学。

当RL训练从纯文本单轮走向全模态Agentic，数据异构、系统脆弱、角色耦合三重困境不再是可以分别解决的独立问题。Relax的回答是一套协同设计：全模态原生pipeline解决数据异构，服务化隔离+DCS快速恢复解决系统脆弱，micro batch级全异步流水线解决资源利用率——三者因果闭环，缺一不可。Relax的落地有赖于开源社区的支持，研究团队希望在此致谢：Slime和SGLang团队在Ray

李飞飞空间智能独角兽World Labs再度传来新消息——开源3D高斯溅射渲染引擎Spark 2.0。距离新模型Marble 1.1&1.1-Plus发布不到一个周，李飞飞空间智能独角兽World Labs再度传来新消息——。我们为3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）打造了可流式传输的LoD系统，重新定义了web 3D渲染的可能性。Spark 2.0基于Three.js构建，

我很高兴ChatGPT以健康的方式看待竞争，但更重要的是，它承认Claude的一项特定功能——更便捷的迁移——提高了门槛。Anthropic能够敏锐地捕捉到这一趋势，值得称赞。当人们抛弃ChatGPT改用替代方案时，只有Claude让切换过程变得异常轻松。我询问了ChatGPT对近期AI领域从ChatGPT转向Claude的趋势有何看法。它回复如下：“至于我的感受：我对此没有特别的感觉，也没有品牌

OWASP 最近发布的 Agentic Skills Top 10（AST10），本质上就是想把这一层单独拎出来：模型负责思考，MCP 负责连接工具，而 skill 负责定义“这个 Agent 到底会怎么干活”。Skill 是 Agent 的行为封装层，也是现实世界攻击面真正落地的一层。对 OpenClaw、Claude Code、Cursor/Codex、VS Code 这类生态来说，skill

用英伟达自己的话说，Ising系列模型极大地简化了对复杂物理系统的理解，为量子纠错和校准提供了高性能、可扩展的AI工具。英伟达最新AI开源，瞄准了量子计算：推出——。用英伟达自己的话说，Ising系列模型极大地简化了对复杂物理系统的理解，为量子纠错和校准提供了高性能、可扩展的AI工具。而量子纠错和校准，正是构建混合量子-经典系统时最关键的两大挑战。老黄亦对Ising寄予厚望：AI对量子计算的实用化

而随着我们把越来越多的科研问题「翻译」成机器可以理解的格式，这个「无人区」只会越来越大。历史告诉我们，每一次技术跨越「从0到1」的门槛之后，「从1到100」的速度都会远超所有人的预期。1997年深蓝击败卡斯帕罗夫时，人们说「国际象棋只是一个游戏」。2016年AlphaGo击败李世石时，人们说「围棋终究是有规则的」。2026年，当9个Claude副本在真实科研任务上碾压人类专家时——我们还能说什么？

扎克伯格携手Broadcom签下五年长约，自研芯片、GW级数据中心、百亿美元挖人——Meta正式向「人手一个超级智能」的终极目标发起冲锋。就在刚刚，硅谷传来一则重磅消息——Meta宣布，与芯片巨头Broadcom（博通）的定制AI芯片合作将延续至2029年，初始承诺投入超过的算力！这个数字什么概念？足够供美国75万户家庭的日常用电。但这还只是开胃菜。是的，你没看错——。这一刻，距离他在Facebo

体验完MaxClaw和Expert，我最大的感受是：MiniMax Agent这一波更新太猛了。它不仅把MaxClaw的灵活性与Expert的专业性打了一套完美的组合拳，不断放大AI的落地能力。更重要的是，它进一步推平了Agent的使用门槛。放在三周前，你想玩转🦞，还得懂点代码和部署；而现在，只需动动鼠标点两下，顶级生产力直接就位。如果你还在天天焦虑跟不上AI的发展，或者觉得现在AI工具都不顺手