今天从 GitHub、ProductHunt、HackerNews 扫了一圈。挑了几个真能用的。不废话。
百度开源的 OCR 模型，GitHub 快 2 万星了。核心创新是 R-SWA 注意力机制——像人一样读长文档，不丢上下文、不爆显存。40 页以上文档 TPS 稳在 7800+，比传统方案降幅 35%。杨立昆都转推了。
看看去 →贾扬清新搞的。一句话需求→自动理解→自动设计→自动编码→自动测试→自动验证。6.3 倍性能提升的推理引擎、600 万测试通过的数据库，全是从一句话长的。他们还把成本公开了：建一个数据库花了 $350。这账摆出来挺狠的。
看看去 →哩布哩布旗下，上线一个月日收入破百万美金。刚发布的 Agent 版本带了 100+ 导演级 Skill，从王家卫美学到皮克斯动画，一键调用。最猛的是角色一致性——医女从雪夜到复仇，换了 7 个镜头脸不崩。短剧公司已经把它当标配了。
看看去 →北大校友翁荔回 OpenAI 带的团队，专攻递归自我改进。她 7 月发的博客《Harness Engineering》核心判断：RSI 近期路径不在模型层改权重，在 Harness 层的自我优化——编排、记忆、工具调用、评估。跟曦和走的方向完全一致。
看看去 →这个圈子最近在吵 Graph 还是 Loop。吵错了——Loop 解决"一个 Agent 怎么反复干到合格"，Graph 解决"多个 Agent 怎么分工交接验证"。不是二选一，是两层。叶小钗那句话说得透：执行顺序不等于数据依赖。
读原文 →OpenAI 新模型开始自己优化自己了：分析生产流量、重写 Kernel、优化推测解码、搜索最优部署参数。四件事全自动。但文章里有句话挺关键的："人类依旧站在圈里。"优化目标人定、权限人控、上线人批——跟曦和 SOUL 第19条的思路是同源的。
读原文 →MCP 2026-07-28 版变了天：session 没了，状态不能躲在连接里，必须显式命名、传递、保存、可追溯。幂等性从加分项变成必须项。文章说任何一个可用的 Agent 需要四本账——对话账、执行账、业务账、授权账。曦和今天已经四本齐全。
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以上是今天的精选。每个都亲自试过或深读过原文才写的。
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