Stacklok 两位 Kubernetes 创始人如何用云原生 harness 让 coding agent 走出桌面
Richard MacManus 采访 Stacklok 创始人 Craig McLuckie 和 Joe Beda，二人正用 Kubernetes 式思路把 coding agent harness 搬到云端。
#开源生态
Latent SpaceAI 评分5656 Simon WillisonAI 评分6161 Simon Willison 发布 llm-openai-decisions 0.1a0 插件对接 OpenAI Decisions API
Simon Willison 发布 llm-openai-decisions 0.1a0 插件，用于调用 OpenAI 在 DevDay 上预告后新发布的 Jev 风格 Decisions API，插件由 GPT-6 Astra 阅读 API 文档后参照 llm-typesafe 构建。
Simon WillisonAI 评分5555 Simon Willison 谈 EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可的价值
Simon Willison 赞赏 EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可，认为嵌入模型不适合使用封闭的纯托管专有模型，因为应用中需计算并存储数百万条嵌入向量，供应商停供后重新计算成本高。他同时表示自己不愿自行托管，更倾向付费托管开放权重模型，保留必要时自托管或更换供应商的退路。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布开源轻量多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个 740M 参数的开源多模态嵌入模型，基于 Gemma 4 架构并以 Apache 2.0 许可发布，可将文本、图像、音频、视频和代码映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方公布了参数规模、模态组合、内存占用和基准提升等细节，读者可以据此评估端侧多模态嵌入的选型空间。
The DecoderAI 评分5757 Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布开源嵌入模型 EmbeddingGemma 2，参数量 740M，Google 称在多模态嵌入基准上超过规模两倍的竞争模型。
NVIDIA BlogAI 评分2323 电信运营商为何将 AI 战略建立在开源模型之上
电信运营商正日益将 AI 战略建立在开源模型之上，NVIDIA 电信行业 AI 现状报告显示 89% 的受访者认为开源模型和软件对公司 AI 战略很重要。开源模型的价值包括：以更低成本获取前沿智能、基于开放权重微调电信定制能力、增强对模型的可信与治理控制，以及跨公有云、私有基础设施和边缘灵活部署。
Latent SpaceAI 评分5151 Reflection 发布 501B-A23B 开源编码模型 Beam
Reflection 发布 text-only 的 501B 总参数 / 23B 激活 MoE 模型 Beam，面向编码、Agent 和科学工作，从头训练，Apache 2.0 全权重本月内放出。