AgentRouter 是一个开发者平台，提供统一 API 来访问和切换多个 AI 模型，例如 GPT 和 Claude 变体，用于编码、推理和自动化任务。
Humanity’s Last Exam 的一个更新版本，这是一个用于AI评估的基准，名为 HLE-Diamond，已经宣布并发布。
一个研究项目，展示了一个 GUI harness，允许用户或 LLM 使用简单的矢量图形函数构建复杂应用程序，具有集成代码执行、历史记录管理以及支持多种开放权重 LLM。
PersonalJarvis是一个开源、自托管的AI工具，允许使用本地模型或基于API的模型，具有集成浏览器使用、例程、自学习记忆系统，以及超过40个插件，支持自定义MCP服务器和技能。
介绍Strands harness，这是一款新的开源代理框架，提供前沿性能，令牌成本比Claude Code等其他框架低28%，支持多种AI模型并易于部署。
作者开源了Jev Decisions v1，这是一个包含1200万条示例的数据集，用于训练AI模型在代理决策（如工具选择和路由）方面的任务，以解决代理决策中的数据缺口。
作者分享了利用 Jev 和 Pi 构建自定义框架的初步想法，重点关注门控、路由和验证器，并计划在后续文章中进行更深入的探讨。
本文是一篇教程，介绍如何使用 Pi SDK 和 Jev 构建自定义 AI 代理框架。Jev 是一个小型决策模型，用于在代理循环中高效处理工具调用和检查。
Bonsai-Llama-Jev 是一个开源的、支持视觉的类型决策推理系统，可在本地运行，具有低显存占用和高准确率，在多样化基准测试中超越其他系统。
一种名为JEVfire的新技术使现有的大型语言模型如Qwen在无需重训的情况下，通过修改决策过程来更像Jev，从而实现显著更快的JSON生成，并使本地AI代理能在消费级硬件上高效运行。
OpenTrainDNN 是一个开源的客户端Web应用，它能在浏览器中实时可视化深度神经网络的训练过程，包括反向传播和权重更新。
这篇文章描述了如何使用DSPy代码从原始文本生成基于选择的JEV决策训练数据，重点强调了使用像gpt-6-luna和deepseek-v4.1-flash这样的廉价模型的成本效益。
这篇文章分享了使用GPT 6-Sol在Codex中制作3D游戏的工作流，指出人物建模和大型场景资产方面的挑战。
Stuntd 是一个开源的本地代理，它记录LLM决策调用，训练一个轻量级模型在本地处理这些调用，减少成本的同时保持与教师模型的高一致性。