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深度解读｜LLM Wiki 的工程实践，从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图，指导 Agent 加载上下文；在 Obsidian 构建知识体系，有插件和自定义 Agent 两种方法；还分析其与 RAG 关系，指出可融合互补，不要过度神话 LLM Wiki。
企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。
真·QQ飞车！「电动版F1」上海开赛，Gemini在线解说
Formula E电动方程式赛事和Gemini深度合作，Gemini承担直播解说、Driver Agent分析数据及驾驶指导功能。FE规则类似游戏，其技术或下放到普通汽车，不过自动驾驶发展下，FE未来是否需要人类存疑。
AI让科研人发了3倍论文，但科学本身正在收缩：什么才是科研人真正需要的AI？
2026 年研究显示，用 AI 工具的科学家发文量是不用者 3.02 倍，但科研主题覆盖面缩减、虚假引用增多。通用 AI 提升效率却动摇科研基础，爱思唯尔 LeapSpace 注重可信度与发现力，已开放免费试用。
为什么你的 AI Coding 账单越涨越快？十个节约 Token 的工程办法。
文章指出今年大模型Token账单涨得快，尤其AI编程重度用户。从工程角度总结降低Token消耗的方法，如上下文清场、代码导航等，还分析AI Coding的Token变贵原因及各方法适用边界。
阿里重磅开源！Open Code Review：一周 5k star，为你的代码保驾护航
阿里开源 Open Code Review，它前身是内部 AI 代码评审助手，经大规模验证。该工具结合确定性工程与 Agent，解决通用 Agent 评审代码的问题，在准确率、效率等方面表现出色，还介绍了使用方法和评估方式。
不用头显也能看3D：清华团队把裸眼3D视角扩大到150°
清华大学戴琼海、吴嘉敏团队在 Nature Photonics 发表研究，提出“超斯涅尔扫描光场显示（SSS - LiD）”方案，在 150°超宽视角下实现高分辨率裸眼 3D 显示，还分析了裸眼 3D 技术的商业化前景。
OpenClaw 类自主智能体生态构建
文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开，从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建，还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会，为理解和发展Agent生态提供参考。
审美在线、随叫随到、月薪19刀——Lovart把AI设计师这件事做认真了
Lovart适合无设计预算的人，将专业设计师装进AI工具。其Brand Kit解决风格不稳定问题，Font Generator可生成专属字体，Create Skill能固化学习成本，还有Export PSD、Mock Up等实用功能，月费仅19美元。
深度｜Karpathy为何突然加入Anthropic，只能当Dario的「-2」？
5月19日，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy宣布加入Anthropic预训练团队。他将组建新团队，用Claude加速预训练研究。文章分析了他加入的原因，以及Anthropic招聘他的动机，还指出这一变动标记着技术拐点。