Hugging Face 工程师用 ML Intern 以约 103 美元自制 7 个小模型

The model that didn't exist, so you made it yourself

Hugging Face 工程师 yuvraj sharma 用 HuggingChat 的 ML Intern 模式在几天内做出 7 个模型，包括可在 CPU 运行、99.7% 有效输出的 0.8B 提示词重写器，以及将柑橘病害识别准确率从 14.9% 提升到 52.8% 的 Qwen3.5-2B 微调模型等，全部计算成本约 103 美元。

Anthropic 用 Claude Managed Agents 构建定时智能体自动化的实践指南

Building effective agent automations

Anthropic 发布基于 Claude Managed Agents（beta）的每日简报参考实现，按计划读取 Slack 和 GitHub 来源并向 Slack 发布简报。

Tessl 工程博客：AI 不是笨，是瞎——企业级 Agent 记忆的三个关键设计决策

Your AI isn't stupid. It's blind.

作者基于为跨公司工作的 Agent 构建记忆系统一年的经验指出，AI 失败的常见原因不是模型推理差，而是它看不到关键决策上下文，多数 agent memory 只是给瞎子更大的档案柜。

Unsloth 开源教程：本地训练 Qwen3.5 0.8B 决策模型，准确率从 20.7% 提升至 74.3%

You can now train your own Decision model like Jev locally!

Unsloth 发布教程与开源仓库，可将 Qwen3.8、Gemma 4 等 LLM 微调为输出选项概率的决策模型，Qwen3.5 0.8B 在 3 个决策基准上的合计准确率从 20.7% 提到 74.3%，仅需 4GB 显存。

NVIDIA KGMON 团队分享 KDD Cup 2026 数据分析智能体的构建经验

Building Reliable Data Analytics Agents: Lessons from the KDD Cup

NVIDIA KGMON 团队在 KDD Cup 2026 Data Agents 竞赛获得第二名，并发布构建可靠数据分析智能体的方法复盘。