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AI圈刚开始谈Loop Engineering，两位95后博士已经盯上了人类闭环数据
AI圈热词Loop Engineering强调AI工程应从单次prompt转向设计持续运行的闭环系统。具身智能争抢人类第一视角数据，脸谱心智由95后博士创立，发布Looped World Models，还提出Ego - NeuroLoop数据范式及相关采集和增强工具。
Meta亿元天团首个大模型交卷！余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月，一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark，发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队，虽在编程和长时间自主运行有差距，但在多模态理解等方面表现突出，不过也有编程翻车情况。
Codex负责人打脸Cursor CEO“规范驱动开发论”！18天造Sora爆款，靠智能体24小时不停跑，曝OpenAI狂飙内幕
本文围绕OpenAI的编程智能体Codex展开，介绍其用户增长、技术突破、应用场景等情况。Codex负责人认为真正的智能体由模型、API和框架构成，它让Sora安卓应用快速上线。还谈及OpenAI文化、AI未来及对工程行业的影响。
AI 时代，编程语言选型更难也更重要：Go、Rust、Python、TypeScript 谁该上场？
AI 写码成常态，编程语言选择更重要。创业者 Armin Ronacher 指出语言权衡需重审，会影响 Agent 代码质量。他认为 Go 在 AI 场景合适，公司绕不开 Python 和 JavaScript。还分析多种语言特点、适用场景及 AI 对编程的影响。
还不会用 OpenClaw？已经有人靠龙虾月入 7 万美元了
文章介绍 OpenClaw 的应用场景，如国外小哥靠它和 11 个应用月赚 7.3 万美元。还阐述其在自动化内容、找网红合作、客户支持、KPI 报告及 X 与 YouTube 内容自动化等方面的作用，强调能节省时间和成本。
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突，它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例，对比有冲突、填充、swizzling三种实现，还分析了swizzling和填充优缺点。
我们就这样在一起搞了两年
作者2024年离开特赛发后创业，用积蓄和炒股所得作为本钱。项目避开大语言模型和视频生成，选教育领域做考研调剂志愿填报，用agent完成工作。产品销售不错，作者虽有心理波动但坚持，未来想尝试新领域。
linux.do：一个被严重低估的中文技术社区，国内懂的人都在偷偷用
本文介绍了中文技术社区 linux.do，它上线两年多，虽访问量已追上老牌社区 V2EX，但很多人不知其存在。其核心围绕 ChatGPT 和大模型，有一手信息、开源协作氛围和活跃管理团队，还给出注册及避坑建议。
在软件工程中，对 AI 的过度依赖，会加速工程师的无能
资深软件工程师Doug Slater指出，在软件工程中对大语言模型（LLM）过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维，它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险，且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。