Hermes Agent 已通过 OpenRouter 处理超过 17 万亿 tokens。使用指南包括设置流程、选择支持 64K 上下文窗口的模型，以及调整路由策略以兼顾成本与可靠性。

在OpenRouter上追加`:floor`可获取最便宜提供商，通过`max_price`设定花费上限，并可免费使用20多个零成本模型。同时需注意避免计费陷阱。

OpenAI 发布三门 Academy 课程，帮助用户掌握实用 AI 技能、创建可重复工作流，并在日常工作中应用 AI 智能体。

Anthropic对近5.2万美国人调查显示：48%将治愈癌症等疾病列为首要期望，36%希望AI帮助残障人士。64%担忧AI导致失业，56%担忧认知依赖，52%担忧信息误导。超70%支持政府监管，最关注隐私（56%）、儿童安全（52%）和责任归属（49%）。仅15%信任AI公司决策。多数议题上观点不因党派或地域严重分裂。调查于2025年11-12月由YouGov线上执行并加权至人口普查基准。

OpenRouter 推出 advisor 服务器工具，允许快速、便宜的模型在生成过程中向更强模型咨询。用户可用 GPT-4o Mini 处理常规任务，在关键环节调用 Claude Fable 进行更高质量的推理。

缺少 LLM 网关时，供应商中断会直接变成用户可见的错误，AI 支出也难以追踪。文章从路由、合规性和设置时间三个维度比较了最佳方案。

OpenAI 正考虑大幅降价，Gary Marcus 认为这暴露了公司的疲软竞争力。

Gemini 2.5 Flash API 支持配置思考预算（thinking budgets），用户可跨提供商进行比较，并在5分钟内完成首次API调用。

原文回顾了与 Steve Eisman 的最新访谈，并指出一些可能具有关键意义的新闻，未提供具体细节。

GitHub Copilot CLI 现在可以通过安装和配置 LSP（Language Server Protocol）服务器来替代原始的暴力 grep 或反编译方式，从而获得真正的代码智能。

本文介绍了如何将 GitHub Actions 的 CI 作业迁移到 Hugging Face Jobs 上运行，以解决 GitHub Actions 速度慢、缺乏 GPU 支持等问题。通过使用 huggingface/jobs-actions 桥接，将 GitHub Actions 的 job 转为临时自托管运行器：GitHub App 监听 `workflow_job.queued` webhook，dispatcher Space 验证后启动对应硬件（CPU 或 t4-small、h200 等 GPU）的 HF Job，由 ephemeral runner 执行 CI 并上报结果。作者基于 Trackio 项目实际落地，CPU 作业时间减少约 30%，并新增了 GPU 测试套件。文章分步说明了复制 dispatcher Space、创建并安装 GitHub App、配置 webhook 和 HF_TOKEN 的具体步骤。

Nextdoor 工程师利用 Codex 搭配 GPT-5.5 调查难以复现的问题、实现跨平台构建，并集中精力于产品成果。

Anthropic 发布 Claude Fable，这是一款提供截然不同推理体验的 AI 模型。它擅长规划与生成复杂代码库，在需要精确构建代码结构或理解程序员深层需求的场景中，其表现相比 Claude Sonnet 有了大幅提升。用户描述与它协作更像与一位直觉敏锐的资深工程师合作，其对代码意图的捕捉和方案生成能力令人惊叹，但并非通用型 AI。

GitHub Copilot CLI 新增自定义 AI 智能体功能，使 CLI 能够理解开发者的技术栈和团队工作流，将一次性终端提示转变为可重复、可审查的流程。

Gemini 2.5 Flash API 的定价与快速入门指南，指导用户配置 thinking budgets、比较不同提供商，并在 5 分钟内完成首次 API 调用。

一个编码Agent调用HuggingFace上的两个Space，从零构建了展示巴黎地标3D高斯散点图的交互式画廊。Agent先用ideogram-ai/ideogram4生成每个纪念碑的黑色背景图像，再通过VAST-AI/TripoSplat从单张图像重建3D高斯散点（.ply），自动完成坐标系校正、取景、压缩为.ksplat（体积缩小约3倍），并构建基于Three.js的滚动切换、拖拽旋转查看器，最终部署为静态Space。整个过程无需客户端库，每个Space通过`agents.md`暴露可调用API。

NeuroBait是基于Google gemma-3-12b-it微调的AI对话助手，旨在帮助ADHD患者克服“知道该做什么但无法开始”的执行功能障碍。采用16-bit LoRA（r=16, alpha=16）在Unsloth上训练3个epoch，学习率2e-4，最大序列长度2048，使用单张H100 80GB GPU。数据集为基于真实ADHD场景手工合成的少量数据。部署于Hugging Face Space（ZeroGPU），使用Gradio和标准transformers+peft，运行时以4-bit NF4加载基础模型并应用LoRA适配器。NeuroBait不生成待办清单，而是根据用户上下文给出3-6句温暖流畅的回复，引导用户找到一件微小可立即执行的动作，从而激发多巴胺、降低启动阻力。

在无设计稿和后端代码的条件下，Qwen3.7-Max 仅凭一份约 15 万字的产品调研文档，于隔离环境中全自动完成移动端与 Web 端两套真实应用从 0 到 1 交付，单端耗时约 4 小时，中途无人工接管。模型不具备图像理解能力，通过像素坐标反推布局约束实现界面还原。实验采用“分阶段注入约束→逐层验收→带错纠正”的闭环控制系统：任务拆分为规划、架构、编码等阶段，验收覆盖静态检查、编译自检（0 error）、路由完整性（Web 端 34 条路由全部可达）、功能扫描及真机冷启动冒烟。失败时错误文本自动注入下一轮重试，使模型数小时内收敛。移动端产出可安装 APK，Web 端 typecheck 与构建均通过。

OpenAI 发布计划，阐述让 AGI 造福所有人的愿景。该计划聚焦于 AI 的可及性、安全性和共享繁荣，确保技术进步惠及每个人。

将AI比作一个闪耀着能力的星系，其核心存在一个肉眼不可见的巨大黑洞——数据。这个比喻揭示了AI模型惊人能力背后对海量数据的依赖，样本效率的瓶颈如同引力中心，将各色能力凝聚在一起。

三大力量重塑 AI 成本：前沿闭源模型持续涨价，开源模型在多数场景已足够好，买家开始替代。Coinbase 将提示词路由至更便宜模型，成本持平但 token 用量指数增长。Lindy 全切至 DeepSeek v4，节省数百万美元且多项核心性能提升。Harvey 在 Legal Agent Benchmark 上通过 SFT 使 Kimi 2.6 all-pass 率达 15%，超越 Opus 的 14%，同一 100 任务成本 $84 vs $954（约 11 倍价差）。Cursor 后训练 Kimi K2.5 得到 Composer 2.5，称其“性能优异且效率高达同类模型 10 倍”。闭源越来越贵，开源平价且性能接近，选择决定企业单位经济学的斜率。

用五个不同实验室的AI模型（OpenAI、NVIDIA、OpenBMB及一个自微调的5亿参数模型）各自驱动一个智能体构建经济市场，试图复现此前单一模型下出现的银行挤兑式价格崩溃。结果同一场景下模型不仅不抛售反而囤积，导致价格不跌反涨。通过纯谣言、库存泛滥、加大做空三种方式均无法重现崩溃。最终在结算环节直接覆盖价格，使崩溃成为设计事实。实验表明，AI智能体的涌现行为是偶然的而非稳健的，有效系统需在涌现纹理与确定性控制之间找到精确接缝。

OpenRouter 的 Agent SDK 新增人类参与循环（HITL）工具，用于 AI 智能体的合规监督。该工具可帮助 AI 智能体满足欧盟 AI 法案、科罗拉多州自动化决策技术法（SB26-189）以及 NIST AI 风险框架（NIST AI RMF）的监管要求。

Pakistan Notice Helper 是一款安全工具，帮助巴基斯坦用户在点击链接、拨打电话、分享 OTP 或支付前识别可疑消息。它接受文本或截图输入，返回风险等级、简短解释、可见警示标志和安全下一步建议。工具支持英文和乌尔都语，乌尔都模式采用从右向左布局并全界面翻译。最终部署选用 Qwen3.5 4B Q8 模型（通过 llama.cpp + CUDA），在 10 个测试用例中通过了所有高风险诈骗和截图场景。此前曾测试 Qwen3.6 27B（质量高但成本高）和 MiniCPM-V 4.6 Q8（速度慢且不稳定），最终选择了精度、速度和成本平衡的 4B 模型。项目受限于 hackathon 的 32B 模型上限规则。