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OpenAI 说他们为 ChatGPT 搭建了一套由大语言模型驱动的广告系统。过去的问题是：对话里的广告很容易和回答混在一起，既可能干扰答案，也难判断用户真正想要什么。这次的做法是用模型理解对话意图，并把广告和回答分开摆放，同时支撑大规模投放。对普通读者来说，这意味着以后在 ChatGPT 里看到的广告可能与对话更相关，而且理论上不会混进正式回答里；不过原文没有说明具体上线时间、覆盖范围，也没有给出效果数据。
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OpenAI、PerturbAI 和 Scripps Research 合作，用大批 AI 智能体去分析数百万个脑细胞的数据，想从中找出值得继续研究的新线索。原来面对这么大量的生物数据，人工逐一排查既慢又容易漏掉细节，这次的办法是把分析任务分给成千上万个智能体同时处理。不过材料只提到合作方和大致做法，没有说明具体用了哪些模型或工具、花了多长时间、找到了什么线索。对读者的意义是：AI 智能体开始被用来分担大规模科研数据分析，未来可能加快新发现的筛选速度，但这项目前只是对外介绍，实际可用成果和后续计划原文并未说明。
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OpenAI 把 ChatGPT 里的广告业务扩展到了 26 个新国家。此前，广告主只能在有限地区投放这类广告，现在更多地区的商家也能在用户用 ChatGPT 查找、比较商品时展示广告。官方称已有超过 10 万广告主使用过这个平台，从本地小店到全球品牌都有。对普通用户来说，这意味着在使用 ChatGPT 做购物决策时可能看到更多广告；对商家来说，则多了一个触达客户的渠道。除这些数字外，具体是哪些国家、广告如何展示等信息，材料没有说明。
有一个叫“修补地球”（Patch the Planet）的项目，它把安全研究人员、开源软件的维护者和应急响应人员连到一起，专门处理开源软件里的严重安全漏洞。原来，发现漏洞的人和负责修漏洞的人常常对不上号，漏洞信息散落各处，修复容易被拖延。这个项目通过牵线搭桥、协调各方，让漏洞被发现后能更快交到能修的人手里。对普通读者来说，这意味着你日常用的开源软件出问题时，可能更快得到修补。原文只有一句话介绍，具体怎么协调、已经覆盖多少漏洞、现在能不能用，都没有说明。
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OpenAI 和 Google Cloud 宣布，将把 OpenAI 的前沿模型以及 Codex 相关工作流程引入 Google Cloud 的 Gemini Model Garden，用户可通过 Google Cloud Marketplace 获取。此前，想使用 OpenAI 模型的用户一般得绕开 Google Cloud 的模型目录；这次相当于把 OpenAI 的模型上架到 Google Cloud 的“模型商店”里。对使用 Google Cloud 的团队来说，以后有望在同一个云平台上直接开通和使用这些模型，结算走 Marketplace。不过目前只提到“即将”上线，具体哪些模型、何时可用、价格和地区限制都还没说明。
OpenAI 发文介绍了它如何与分发合作伙伴协作。原来，用户可能通过不同渠道访问 OpenAI 的服务，需要明确各方在安全防护和合规使用上的要求。这次 OpenAI 说明会通过与合作伙伴保持一致的安全标准、支持负责任的使用，并在使用政策中写清各方期望来解决。对普通读者来说，这意味着无论从哪个渠道使用相关服务，适用的规则和安全底线应当是一样的。文章没有具体说明合作伙伴名单、执行时间表或新增的技术措施。
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AT&T 正在与 OpenAI 合作，让公司内部的法律知识更容易被查到、被使用。过去法务需求要先经过人工接收和分派，流程慢、法律判断也难以规模化。这次由 AT&T 的 LegalEdge 团队改造需求接收环节，并借助 OpenAI 的能力扩大法律判断的覆盖范围。原文只给出方向性描述，没有说明具体用了哪些模型或产品、取得了什么效果，也没有说明是否已经上线。
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kumori-ai/sparebrains · sparebrAIns: idle free-tier LLM compute pointed at machine-verified math. Lean 4 kernel is the judge.
sparebrAIns 是一个开放协作项目，把免费层 LLM 和免费 GPU 算力指向用 Lean 4 形式化的数学问题，由 Lean 4 内核作为机器裁判判定每个提交的证明是否成立。项目维护 378 道 Lean 4 形式化题目（来自 Natural Number Game、Mathematics in Lean、miniF2F 等），通过模型跑道、中继接力、证明修复循环（修复形式、挖洞、Lean 自动化、子目标拆分）和志愿者 Agent 提交等机制求解，并把每次尝试、被拒尝试与最终通过证明一并公开记录。README 报告其修复工具能把免费模型的通过率从 44.8% 提升到 56.1%，最小模型提升最大。
DurianBurger561/LAVOCADO · A local-first desktop guardian that detects explicit content in real time and helps you through the urge with an AI companion. Privacy-first — your screen never leaves your device.
LAVOCADO 是一款面向 Windows 10/11 与 macOS 的本地优先桌面保护应用，不依赖网址或应用名，而是分析屏幕上实际显示的内容来检测色情与露骨内容。它结合用户配置的应用／网站黑白名单策略和本地视觉模型（NudeNet 640m、YOLO11 NSFW Small，以及用于区域排序的 Viddexa Nano/Mini），经高分辨率 ROI 复核、分块扫描、候选跟踪与独立新帧确认后，在对应显示器上触发“暂停—呼吸—就绪”的干预流程。项目定位为使用者自我戒断的边界工具，而非家长控制或监控产品；截图与像素数据只在本地内存中处理，可选 AI 打字冥想会调用外部 Chat Completions 接口（推荐 gpt-4o-mini），需自备 API 密钥且调用费用另计。
rl0ve/agent-skills · Portable agent skills (natural-writing) plus Claude Code routing plugins. Codex reads AGENTS.md; Claude Code adds it as a marketplace.
该项目提供九个可移植的 Agent 技能插件，可在 Codex 和 Claude Code 两个宿主环境中共用同一份源文件。插件覆盖工作与模型路由、UI 与设计评审、自然语言写作与润色、UI 流程录制视频、演示故事板、PPTX 幻灯片生成、评估报告、研究报告以及实现版本对比评审，并提供安装脚本、可选 UI 技能目录和 CI 校验流程。
guessleej/xHarness · Governance-first AI agent harness: zero-dependency Python, any OpenAI-compatible endpoint, sandbox, approval policy, cost brakes, MCP client, eval suites, SSDLC. On-prem friendly.
xHarness 是云碩科技（xCloudinfo）开发的插件式 AI agent harness，以治理优先、零运行时依赖为设计目标，使用纯 Python 标准库实现。它可以对接任何 OpenAI 兼容端点（llama.cpp、vLLM、Ollama、LiteLLM 或企业网关），适合地端部署。项目提供内置文件与 Shell 工具、沙箱隔离、有副作用工具的审批策略、成本限制、MCP client、会话记录、持久记忆、eval 评测套件、子代理与多代理讨论、Web UI 与舰队视图、桌面版、Telegram 通道、多节点舰队、多用户与配额、hooks、LSP 与 ACP 编辑器集成等功能，并配套 SSDLC 安全设计文档。
Danielkgr/auslawexam-bench · A public, reproducible benchmark of Australian legal reasoning for LLMs
AusLawExam-Bench 是一个面向大语言模型的澳大利亚法律推理评测原型。它用统一的版本化提示词向 GPT、Claude、Gemini、Groq、DeepSeek、Mistral、Qwen 及本地开放权重模型等八个模型槽位提出考试式法律问题，抽取答案中的引证并与已知判例、法条语料比对，将引证分为切题、其他真实引证、无法确认三类，再按评分细则打分，并输出自助法置信区间与置换检验，生成静态排行榜。项目支持在无 API 密钥时用确定性模拟离线运行全流程，强调可复现与可审计，但现仅有 16 道未经澳大利亚执业律师审核的暂定题目，已报告结果仅覆盖部分模型槽位，题目数量扩充中，不提供法律意见。
polyms/ai-kit · Polyms AI toolkit — agents, skills, and workflows for product management, requirements, and everyday work.
Polyms 的 ai-kit 是一套版本控制的智能体技能与角色智能体合集，用斜杠命令串联产品对齐、需求与 PRD 撰写、设计规格、任务拆分、TDD 开发、代码审查、文档、E2E 测试、DevOps 与架构重构等环节。当前以 Cursor 为主，设计上兼容其他工具，通过 bootstrap 脚本将技能与智能体软链到本地编辑器目录，偏重小而易组合的工作流，而非重量级流程框架。
JiwonKKang/loupe · Loupe — human-first code review desktop app. Reorders a PR diff into data-flow order and walks you through it one symbol-card at a time, with AI clustering, labels, and codebase-aware inline Q&A. (Tauri + React + Rust)
Loupe 是一个 macOS 桌面应用，用于进行以人为中心的代码评审。它把 PR 的 diff 按数据流顺序重排，将改动拆分为逐个函数或类型的符号卡片，并用 AI 对改动聚类、为各组打标签。用户可以在卡片内选中代码行发起内联问答，回答由限定在仓库内、只读的 Claude 代理检索真实定义与调用方后给出；还支持跳转编辑器、通过 CLI 打开评审以及从总结页批准 GitHub PR。
sshaaf/rgctl · A code knowledge graph built for LLM agents — accurate answers, minimal tokens, maximum speed
rgctl 是用 Rust 实现的代码知识图谱命令行工具，为 LLM 编程智能体提供确定性的结构化查询能力。索引一次后，可通过紧凑的 JSON 输出查询调用者、传递影响范围（blast-radius）、控制流与数据流切片、克隆检测、社区聚类以及 PR 调用路径变化，减少智能体反复用 grep 搜索整个代码库并读取整文件带来的 token 开销。项目使用 tree-sitter 解析器，覆盖 14 种一级语言以及 ERB、Markdown，并支持将技能包安装到 Cursor、Claude、Codex 等编码智能体。
raster-app/agent-skills · Agent skills that teach AI coding agents to use the Raster API (MCP, REST, GraphQL). Install: npx skills add raster-app/agent-skills
该项目是一组 Agent skills，用于教会 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot 等 AI 编程代理通过 MCP 或 REST 方式调用 Raster，完成资产的上传、打标签、搜索与交付，并可用 raster 命令行客户端在终端或 CI 中操作；还支持在用户尚无 Raster 账户时通过一次调用创建组织、库和密钥。仓库同时提供 Cursor 插件清单，内置远程 Raster MCP 服务配置，采用 OAuth 授权。
inkeep/open-knowledge · Beautiful, AI-native markdown IDE and LLM wiki
OpenKnowledge 是一个基于 TypeScript 的 WYSIWYG Markdown 编辑器，提供桌面应用与 Web UI，可与 Claude、Codex、OpenCode 等 AI 工具侧边栏并行编辑，并内置 MCP、skills 与面向 agent 的搜索，用于构建 LLM Wiki、第二大脑和结构化知识库。项目支持打开现有 Markdown/MDX 文件夹，并可选基于 git/GitHub 的团队共享与自动同步。
07130918/Agents · Codex and Claude Code global agents, skills, and shared references
该仓库用于管理 Codex 与 Claude Code 的用户全局设置，集中维护共享参考、Codex/Claude 配置与 wrapper、新项目 AGENTS.md/CLAUDE.md 模板，以及同步和校验脚本。它提供本地配置与仓库之间的双向同步流程、配置校验与回归测试，并包含 Issue 撰写、评审修复 Harness、浏览器操作等技能与流程说明。认证信息、API key、会话历史、缓存和本地运行状态等不在管理范围内。
MrBinnacle/skills · Skills that started with problems I encountered.
该仓库以 Markdown 记录编码智能体在实际工程中犯过的失败，例如 git pull 静默改写本地历史、部署确认误判、测试因桩代码而误通过等；每条记录包含失败日志和证据说明，并附带 Claude Code 可加载的 SKILL.md 指令文件。仓库明确说明多数失败仅被观察到一次，只有 pull-rebase 做过受控测试且未得出有效结论，因此不声称技能能减少失败。用户可仅阅读文档而不安装，也可按工程、编排、元技能三组安装插件。
nmorgowicz-org/local-llm-foundry · AI runtime loader and model-management control center for local LLM deployments.
Local LLM Foundry 是 llama.cpp 与 GGUF 推理的统一管理面板，提供模型库、硬件感知配置向导、GPU 与系统遥测、聊天工作区，并支持在 Apple Silicon 上以 Rapid-MLX 作为后端。它可发现和导入本地模型、估算显存并调优推理参数，托管 llama.cpp 与 Rapid-MLX 运行时的安装与更新，还提供 TLS、ACME、mTLS 等远程访问安全配置。