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OpenAI 報告指出，ARC-AGI-3 官方 harness 因丟棄 private reasoning 與 rolling truncation，讓 GPT-5.6 Sol 難以累積互動經驗；改用 Responses API 的 retained reasoning 與 compaction 後，公開集 RHAE 從 13.3% 到 38.3%，output tokens 降 6 倍。
Threads 討論 Kimi K3 2.8T / 896 experts 上架後，Hugging Face 社群快速出現 GGUF、llama.cpp 與 vision 支援。本文查證 moonshotai/Kimi-K3 與 Unsloth GGUF model card，整理 MXFP4、Q4/Q8 體積差與部署 caveat。
arXiv 2607.24280 提出 Multi-Agent Protocol Distillation，將閉源老師模型的探索軌跡轉成任務類型、推理計畫與事實依據 JSON，再與 RL 目標共同訓練開源學生模型。
Modal 是 serverless AI infrastructure：把 Python 程式丟到雲端執行 CPU/GPU/data-intensive compute，支援推論、訓練、batch、web endpoint、cron，按實際使用計費、不付 idle resources。對 AI 產品 MVP，價值是少管 Kubernetes/GPU 機器，先把功能跑成服務。
Threads 貼文提到 Hugging Face 的免費聊天介面 HuggingChat。查證後可確認：HuggingChat 是官方入口，chat-ui 介面程式碼為 Apache-2.0，可自行架設；但免費入口、介面開源、模型授權與推論成本必須分開看。
整理 Threads、Poolside 官方 blog 與 Hugging Face model card：Laguna S 2.1 是 118B total / 8B activated 的 MoE coding model，OpenMDW-1.1 授權、1M context、支援 vLLM/SGLang/llama.cpp；跑分是官方/榜單 claim，需等第三方複測。
Threads 介紹 OpenFormosa 公開 AlchemistPlaybook：一套 evidence-based training recipe skill，把論文、官方 config、公開訓練紀錄轉成 pretraining/SFT/DPO/RLHF/RLVR/LoRA/QLoRA/ASR/TTS 的可執行調參與除錯流程；GitHub repo voidful/AlchemistPlaybook 無明確 LICENSE，需視為研究/流程公開而非已可任意商用重用。
Threads 文章解釋 Kimi Linear Attention（KLA/KDA）的核心：以 75% Kimi Delta Attention 線性注意力處理局部/有限狀態記憶，再保留 25% Multi-Head Latent Attention 做全局觀察。官方 arXiv 論文與 Hugging Face 模型卡驗證：Kimi Linear 48B-A3B 採 3:1 KDA-to-global MLA ratio、1M context、MIT license，宣稱最高可減少 75% KV cache、1M context 解碼吞吐最高約 6x。
Threads 介紹 turbovec：Rust 向量索引引擎、Python bindings，基於 Google Research TurboQuant。實查 GitHub RyanCodrai/turbovec：MIT license、約 13.4K stars、支援 2/4-bit 壓縮、online ingest、SIMD search、allowlist filtered search；Google Research blog 確認 TurboQuant 將於 ICLR 2026 發表。
Threads 介紹 Apache Ossie：一個 Apache Incubator 專案，目標是標準化 BI、AI、analytics 平台之間的 semantic model / metadata 交換。實查 GitHub：Apache-2.0、incubating、core spec 0.2.0.dev0 draft，包含 JSON/YAML spec、converters、examples、validation。
Jauer Chen 釋出大學部中文教科書《財務時間序列分析》PDF 與 19 份 R 線上附錄，涵蓋 ARMA、GARCH、CAPM/因子、PCA、LASSO、DML、VAR、共整合與局部投影。
Ant Group/Robbyant 開源 LingBot-Map：以普通相機影片做 streaming 3D reconstruction，README 稱約 20 FPS、518×378、單 GPU、可跑超過 10,000 frames；核心是 Geometric Context Transformer，透過 anchor context、pose-reference window、trajectory memory 統一座標錨定、局部幾何與長距離漂移修正。GitHub 實查約 11.8K stars、Apache-2.0，模型放 Hugging Face，但落地機器人導航仍需驗證延遲、尺度、鏡面/動態干擾與精度掉落。
NASA JPL 科學家 Slava Turyshev 的估算指出，火星地球化理論上不違反物理，但要把火星變成可自由呼吸的第二地球，需要增加大氣、升溫約 60°C、產生約 8.2×10^17 公斤氧氣，電解水能源至少 1.2×10^25 焦耳；即使拉長到 1,000 年，功率需求仍約為地球目前全球能源消耗的 20 倍。短中期更合理的方向是高壓溫室與自給定居點。
Noam Shazeer 從 Google Gemini 轉往 OpenAI 是 AI 人才戰訊號；對廣告投手與營運團隊來說，重點不是押 Gemini 或 GPT，而是建立可替換、可驗證的多模型 workflow。
Rapid-MLX 是針對 Apple Silicon 的本地 AI engine，基於 MLX 與 Metal/unified memory，主打 OpenAI-compatible API、prompt cache、tool calling recovery、reasoning separation 與多 agent harness 相容。真正價值不是單一速度數字，而是讓 Mac 本地模型更接近可用於 agent workflow。