技术方向
怎么把模型跑得更快更省钱：推理加速、显存与成本、服务部署与基础设施选型。
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Google 在 Android Dev Summit 上发布 Android Studio Rabbit 2，通过开源 Agent Client Protocol 支持在 IDE 内运行 40 多个编码智能体，包括 Claude、Codex 和 Google Antigravity。
推荐理由：Android Studio 开放第三方智能体接入，并给出终端工具与 MCP 接口的具体做法，可观察移动开发工作流的变化。
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，并返回可在约 12 毫秒内验证的简短证明。在 15 个基准程序上，它比同机最快的现有 zkVM 平均快 10 到 39 倍，在笔记本上每秒可证明 7.2 至 8.7 百万条 RISC-V 指令。
推荐理由：微软研究院把十余年零知识证明研究整合为 Magnetar，读者可了解通用程序证明在速度与密码学假设上的取舍。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重写智能体。
推荐理由：微软研究院开源约 3500 行的智能体强化学习框架，让部署时的 harness 直接参与训练，并给出可复现的编码智能体训练结果。
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX 后端，并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出注意力与 Mamba 两个内核的实测数字，并拆出翻译层带来的增益，可据此判断跨平台内核迁移的可行边界。