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SemiAnalysis 認為，agentic coding 也可能像 disaggregated prefill 一樣，把 planning 與 execution 分開處理。若 spec 寫得夠好，較便宜的模型或許就能負責 execution，降低成本。

知名 AI 函式庫 LiteLLM 遭植入惡意後門，安裝即可能觸發，會竊取 SSH 密鑰、雲端憑證及加密貨幣錢包等敏感資料。

隨著新模型發布速度不斷加快，Hugging Face 的 Thomas Wolf 提出了一個值得深思的問題：當我們把模型客製化後，換新模型時這些偏好該怎麼辦？本文探討 RL 模型轉移性的研究空白與挑戰。

LiteLLM 遭供應鏈攻擊，pip install 就能偷走所有憑證。Karpathy 藉此警告依賴樹風險，主張用 LLM 直接補功能取代多裝依賴。

Claude Code 現在支援雲端排程任務了！只要設定好 repo、時間跟 prompt，就能讓 Claude 在雲端幫你自動跑任務，再也不用讓本機徹夜未眠啦。

Google AI 本週推出了一系列重磅更新！包含在 Google AI Studio 的全端 vibe coding 體驗、Stitch 的 AI 原生設計畫布、Gemini API 的強大升級，以及 Kaggle 上的免費 AI 黑客松平台。

開發者 @danveloper 分享在本地端跑 Qwen3.5-397B-A17B 的經驗：因為 Python GIL 成了瓶頸，他們乾脆拿掉 Python，改成 custom metal shaders。

Claude Computer Use 引發熱烈討論，不少人認為 AI 即將完全取代人類工作。然而原作者指出，AI 雖然能代勞技術操作，卻無法取代人類的判斷力與對文化脈絡的理解。真正的護城河，依舊是對領域知識的深度掌握。

Andrew Ng 與 Oracle 合作推出新課程，教你如何為 AI Agent 建立跨 Session 的持久記憶系統，解決單次對話後就『失憶』的痛點。

Awni Hannun 分享了他使用 coding agents 的感受：高延遲打斷了原本能長時間專注的 flow state，也讓人覺得我們還處在 agent 的撥接時代。

Karpathy 在 No Priors podcast 分享自 12 月起 80% code 交給 agent，提出「AI psychosis」概念——給 agent 太多自主權會讓人失去對 output 的掌控感。他認為工程正經歷不可逆的 phase shift。

OpenAI 的 Responses API 現在可以透過 shell tool 掛載 Skills — 把可重複使用的工作流程（指令 + 腳本 + 資源檔）打包成 zip，讓模型在需要時才載入執行。Simon Willison 用他新開發的 Showboat 工具實測了這個 API，發現最酷的是可以直接在 JSON request 裡用 base64 傳 inline skill，不用先上傳。Skills 本質上是 system prompt、tool、和 procedure 之間的「中間層」，解決了把所有流程都塞進 system prompt 會越塞越肥的痛點。

中國 AI 公司智譜（Z.ai）開源旗艦模型 GLM-5，744B 參數（MoE 架構，每次推理只啟用 40B），在 HuggingFace 上的模型檔高達 1.51TB。更勁爆的是全程用華為 Ascend 晶片訓練，不靠 NVIDIA。Simon Willison 拿到後第一件事就是用他的招牌 prompt「畫一隻鵜鶘騎腳踏車」來測試。鵜鶘畫得不錯，但腳踏車嘛⋯⋯