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Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
翻译：代码日趋廉价，软件依然昂贵
Claude Code等大语言模型工具强大，让软件构建门槛崩塌，迎来个人化软件时代。但构建有价值软件门槛仍高，代码虽廉价，软件维护等成本贵。工程师价值转向系统架构，真正挑战是分发和分辨实用价值。
基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
文章围绕基于AI大模型的故障诊断与根因分析展开，介绍项目背景、目标与原理，阐述要解决的运维痛点及技术架构、知识库构建，还提及ReAct模式实现、Dify工作流及ClaudeCode对比，目前根因定位成功率有所提升。
Karpathy最新发文：醒醒！别把AI当人看，它没欲望也不怕死
Andrej Karpathy在推文中反驳将大模型视作「更聪明人类」的观点，指出大模型是「非生物」智能，其进化压力、学习机制、运行方式与人类不同。清楚这是全新智能，对理解大模型很重要。
让AI Agent自动接Issue、写代码、上线：我用200行代码搭了一个全自动开发流水线
文章介绍AI Agent驱动的全自动开发流水线，对比传统流程，指出开发者角色转变。列举开源工具，给出200行代码的最小实现，分析半自动与全自动差异及信任鸿沟，点明开发自动化趋势，还给出落地建议。
字节会师何恺明！开源连续扩散语言模型Cola DLM
字节会师何恺明，开源连续扩散语言模型Cola DLM，释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚，把生成过程交给连续空间，在实验中展现出稳定scaling趋势，其动机是表征而非diffusion。
模型「漂移」新范式，何恺明新作让生成模型无须迭代推理
训练生成模型复杂，传统扩散模型训练费时费力。何恺明团队提出「漂移模型」新范式，不依赖微分方程，支持一步推理，实验验证其在多领域性能佳，有望解决生成式AI质量与效率权衡问题。
AAAI 2026 Oral｜LENS：基于统一强化推理的分割大模型
文本提示图像分割技术有战略意义，但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架，采用强化学习机制，还介绍其架构、奖励机制，该框架在测试中表现优异，代码已开源。
HexStrike代理：让大模型继承专家经验，显著提升渗透测试效率
HexStrike是开源渗透测试工具，以MCP为底座。其核心智能组件IntelligentDecisionEngine是专家系统，将安全专家经验规则化，通过知识库和算法提供工具选择和参数优化，提升渗透测试效率。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。