browser-use 开源 macos-harness：让 LLM 完全自由地控制 Mac
browser-use 在 GitHub 发布 macos-harness 仓库，定位是最简单、最精简的 harness，让大语言模型完全自由地控制一台 Mac。
#端侧
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今日 17 条browser-use：GitHub 新仓库AI 评分5555
Google DeepMind：Blog（RSS）精选AI 评分6868 Google DeepMind 发布手语转文本模型 SL2T，落地 Gboard 与 Live Transcribe
Google DeepMind 发布大规模多语言手语转文本模型 SL2T，为 Gboard 和 Pixel 11 的 Live Transcribe 带来手语转文字听写，首先支持 ASL 转英语，后续将扩展更多语言和设备。
推荐理由：原文解释了手语翻译的两类核心难题和 SL2T 的技术取舍，并给出基准分数与隐私设计，读者可了解可用手语 AI 的实现路径。
Meta Engineering Blog（RSS）AI 评分5656 WhatsApp 推出端侧 Scam Alert 功能，在端到端加密下实现可验证的诈骗提醒
WhatsApp 推出可选的 Scam Alert 功能，在设备端运行机器学习模型，对非联系人消息进行诈骗概率分类，消息内容不出设备、不自动上报。模型下载经 Cloudflare Ed25519 签名与第三方 append-only 透明账本校验，遥测数据经 TEE、OHTTP 与差分隐私聚合处理；该功能已在 Beta 有限推出，并扩展了 Bug Bounty 计划。
OpenBMB（清华 NLP）：GitHub 新仓库AI 评分3636 OpenBMB 发布 MiniCPM-Robot：面向机器人的端侧 AI 大脑
OpenBMB（清华 NLP）在 GitHub 新建仓库 MiniCPM-Robot，定位为面向机器人的更智能、更快的端侧 AI 大脑。该仓库目前仅给出这一句定位描述，尚未披露模型参数规模、benchmark 分数或具体可用形式。
Ahead of AI（RSS）AI 评分6464 Sebastian Raschka 教程：用 Ollama 与开源模型搭建本地编码智能体
Sebastian Raschka 发布长篇教程，讲解如何用 Ollama 服务 Qwen3.6 35B-A3B 等开源权重模型，并接入 Qwen Code、Codex、Claude Code 三种编码 agent harness，评测代码在 https://github.com/rasbt/local-coding-agent-evals。
Google ResearchAI 评分5858 Google 用冻结 Multi-Token Prediction 加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google 宣布将 Multi-Token Prediction（MTP）改造性地部署到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，并已向 Pixel 9 和 10 系列推送。
MIT News（RSS）AI 评分4343 MIT 新型芯片 Gleanmer 可助微型机器人实时构建 3D 地图
MIT 研究人员推出名为 Gleanmer 的系统级芯片，能让小型自主机器人仅用约 6 毫瓦功耗实时构建详细 3D 环境地图，功耗仅相当于一颗 LED。该芯片结合 GMMap 算法与专用硬件，用高斯椭球体替代传统体素表示障碍物与自由空间，单次处理深度图像即可生成高斯分布，无需存储整张图像。该成果已在 IEEE VLSI Symposium 上展示，也有望用于轻量 AR 头显。
Google DeepMind：Blog（RSS）精选AI 评分7777 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：无编码器统一多模态模型，可在 16GB 内存笔记本本地运行
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，定位于在笔记本上本地运行的智能体多模态模型，性能接近其 26B MoE 模型而内存占用不到一半。
推荐理由：官方介绍了无编码器统一架构和 16GB 内存本机运行等细节，适合关注端侧多模态部署的开发者参考。
Google ResearchAI 评分4343 Google 如何用零信任聚合实现隐私分析
Google 提出一种零信任隐私分析方案，将新型单消息密码学聚合协议与 TEE 结合，使设备只需一次性提交数据，无需多轮在线交互。该设计保证 Google 只能获得匿名聚合结果，原始数据即使在硬件保护范围内也不会被解密或重建，TEE 证明机制则验证聚合代码按公开代码正确执行。
OpenBMB（清华 NLP）：GitHub 新仓库AI 评分3838 OpenBMB 推出 MiniCPM-Desk-Pet：由 MiniCPM5 驱动的本地优先桌面宠物
OpenBMB 发布 MiniCPM-Desk-Pet，一款由 MiniCPM5 驱动的本地优先（local-first）桌面宠物。该仓库主打在本地运行，强调数据与推理不依赖云端。
Google DeepMind：Blog（RSS）精选AI 评分8686 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型，含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B 四个尺寸
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型，主打高级推理与智能体工作流，采用 Apache 2.0 许可，提供 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸。
推荐理由：官方给出四个尺寸、榜单排名、上下文长度和开放许可等具体信息，读者可以据此判断选型与部署空间。
OpenBMB（清华 NLP）：GitHub 新仓库AI 评分3838 OpenBMB 发布 EdgeClaw：基于 OpenClaw 的边缘-云协同个人 AI 助手
OpenBMB 推出 EdgeClaw，一个基于 OpenClaw 的边缘-云协同个人 AI 助手。该仓库由清华 NLP 团队开源，定位为端云协同架构的个人助理项目。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mistral 3 系列：含 Mistral Large 3 与 Ministral 3 小模型，全部 Apache 2.0 开源
Mistral 发布新一代模型系列 Mistral 3，包括 Mistral Large 3（41B 激活、675B 总参数的 MoE 模型）和 Ministral 3 的 3B、8B、14B 三种小模型，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方发布了完整模型规格、开源许可和部署路径，读者可以据此评估这批开源模型在自己的场景中是否可用。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分6161 Mistral 发布 Mistral Small 3.1：24B 多模态开源模型，支持 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，改进文本性能、新增多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度达每秒 150 tokens，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出基准对比与部署门槛，读者可以据此评估它在小参数量开源模型中的实际位置。