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告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
陈天桥邓亚峰联手破解大模型记忆难题！4个月打造SOTA系统，悬赏8万美元发起全球记忆挑战赛
今年全球AI圈聚焦大模型记忆技术。陈天桥和邓亚峰带队的EverMind推出世界级长期记忆系统EverMemOS，发布即SOTA。其模拟人脑记忆机制，开源且上线云服务，还发起8万美元记忆起源大赛。
AI编码工具变 “格式化神器”？Claude CLI半年频当“系统杀手”，多位开发者痛斥：心血都没了！
近日Reddit上一则对Claude CLI的控诉帖引发关注。一位开发者用其清理软件包时，整个Mac系统被清空。类似情况并非个例，‘删库’成AI工具通病，开发者需强化安全操作意识。
基于大模型（LLM）的自选股智能分析系统，让AI帮你盯盘，每天自动推送分析报告
daily_stock_analysis是基于LLM的自选股智能分析系统，免费零成本运行，获6.3万Star。它多市场覆盖、聚合多源数据，自动生成决策报告并推送。有零成本运行等五大亮点，还给出上手步骤、适合人群。
他们从四家顶尖AI实验室辞职，打造能自己跑实验的AI系统，目标是让科学家实现Vibe Research
2026年初，Harsh Mehta和Behnam Neyshabur离开Anthropic，在旧金山注册Mirendil，6月25日公司亮相并完成2亿美元种子轮融资。团队来自四家顶尖机构，目标是构建自主处理AI研发问题的系统，降低AI研发门槛。
当前的上下文方案，本质是暴力破解！DeepMind 创始人：忽强忽弱的 AI，才是真正的灾难，突破在记忆系统
在播客《20VC》中，谷歌 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯与主持人探讨 AI 未来。他认为 AGI 五年内大概率实现，规模和速度超工业革命；算力是瓶颈，软件记忆系统等突破也重要；还谈及开源、监管、能源等问题。
把X接进Codex：AI终于有了自己的信息雷达
作者将X接入Codex，通过官方MCP直接调用X API获取数据。这让AI OS有稳定实时信号输入，成为主动工作系统。介绍接入步骤、费用及使用建议，如先跑小任务。
登上热搜！Prompt不再是AI重点，新热点是Context Engineering
最近「上下文工程」很火，Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同，是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论，还给出了参考的博客和视频。
榨干Codex！OpenAI工程师亲授Codex真正用法
OpenAI客户支持工程师Jason称，Codex不只是编程助手，而是完整电脑工作系统。通过持久对话流留存记忆、语音输入精准表达、自动化接管任务等，能让机器高效完成各类工作，人还可随时干预。
AI有味觉了：分辨可乐和咖啡，只需“尝一尝”丨Nature
近日，科学家研发出基于石墨烯的人工味觉系统GO - ISMD，能模拟人类味觉反应，感知酸、甜、苦、咸准确率达90%，还能分辨可乐和咖啡，相关研究登《Nature》官网，有望助神经疾病患者重获味觉。