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Karpathy加入Anthropic要做的事，被Google提前做了

Karpathy官宣加入Anthropic要组建新团队‘用Claude加速预训练研究’，话音未落，Google&Meta等发论文‘LLMs Improving LLMs’验证了该思路。论文让Claude Code搜索最优推理策略，结果全面超越人类设计。

卡内基梅隆大学和马里兰大学研究发现，大模型处理长上下文易累傻。受人脑机制启发，设计睡眠机制，让模型在上下文窗口快满时打盹，反复咀嚼信息，压缩进长期权重。测试显示，增加“睡眠”轮次能提升深度推理表现。

前蔚来AI平台负责人白宇利创立上海补天石科技，聚焦具身数据Infra方向。该公司为机器人模型训练提供高效工程体系，首轮融资由红杉领投，团队正处早期组建阶段。

香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架，通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习，解决传统 VLA 模型落地难题，在长程任务中性能提升显著，重新定义智能体理解世界的方式。

学术演示视频制作耗力，Show Lab提出Paper2Video基准数据集和PaperTalker多智能体框架，可从学术论文自动生成演示视频。还引入定制化评价指标，衡量学术演示视频效果。

Rust版OpenClaw——Moltis问世。其零依赖、全沙箱、反泄露，以Rust架构带来多好处，还统一模型接口，支持本地模型离线运行，安全和存储机制出色，是面向生产的Agent框架。

文章分享RAKG框架，解决传统知识图谱构建在文档级构建中的局限。对比GraphRAG的不足，阐述RAKG创新点、框架结构，用MINE数据集实验，显示RAKG准确性等指标优于GraphRAG和KGGen。

目前LLM越狱攻击评估常依赖间接指标或LLM宏观判断，易有偏差。德国、中国等研究团队提出JADES框架，用分解式评分机制，揭示过去高估越狱攻击威胁，为评估建新标准。

Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层，能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。

文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。