Kimi 和 DeepSeek 为什么出现在同一张模型架构图里
雷峰网梳理大模型 Attention 路线的变迁，指出 GLM-5.3-Flash 的 45 层架构中 34 层采用 Kimi 路线的 KDA 线性注意力，11 层采用 DeepSeek 路线的 KPool-DSA 稀疏注意力。
#开源生态
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今日 2 条雷峰网AI 评分6060 Ars Technica · AIAI 评分2222 Firefox 157 重新设计界面，Mozilla 的 Firefox 负责人谈如何从 Chrome 争夺用户
Mozilla 随 Firefox 157 在桌面和移动端推出界面重新设计，并恢复紧凑模式、增加自定义选项。Firefox 负责人 Ajit Varma 称目标是让更广泛用户因产品体验而非价值观选择 Firefox，并借 AI 工具提升开发速度。
雷峰网AI 评分6262 从 Codex Harness 开源，看 AI 公司的护城河是什么？
OpenAI 于 8 月 19 日正式开源 Codex Harness，开放的是支撑 Codex App、CLI 和 IDE Extension 运行的 Agent Loop，开发者可通过 SDK 和 App Server 接入任务管理、工具调用、事件回传与人工审批。
Simon WillisonAI 评分2222 Simon Willison 回顾 2026 年 LLM 进展：从 Claude Opus 4.5 到 OpenClaw
Simon Willison 在 WeAreDevelopers World Congress North America 的主题演讲中，按时间线梳理了 2026 年 LLM 的关键进展。
NVIDIA NewsroomAI 评分4040 NVIDIA 谈 AI 安全：如何在智能体栈的每一层解决这一工程问题
NVIDIA 提出 AI 安全是工程问题，需要明确的安全需求、可执行的管控、责任人和防护有效的证据，并主张在模型、harness 与运行时构成的智能体栈各层都部署管控。其开源安全运行时 NVIDIA OpenShell 在智能体触及范围之外执行策略并提供沙箱化执行，Cisco DefenseClaw 在其上增加治理层，JFrog 则集成 OpenShell 扫描和验证智能体技能。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解五大 AI 热梗：读代码、RAG 已死、Skills 杀死 MCP？
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门论断：AI 生成代码仍需阅读，但审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是可读的 Markdown 打包经验，后者提供工具与数据的标准接入；RAG 并未消亡，检索能为模型提供训练数据外的文档、内部知识与代码库上下文，减少 token 浪费并降低答案不完整的概率。