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Karpathy盛赞，啥都没有的创业公司刚融了1.8亿美元，要用小数据造强智能

AI创业公司Flapping Airplanes几乎无产品、盈利，也不急于商业化，却获1.8亿美元融资及Andrej Karpathy力挺。它专注解决“数据效率”问题，探索新思路，目标是做改变范式的研究。

作者记录在SGLang开源一年学到的开发和Profile技巧。包括解决perfetto可视化PyTorch Profiler结果时kernel丢失问题、PR切换分支方法，还介绍让SGLang无视版本运行以定位bug的方法。

2026年4月，Andrej Karpathy提出LLM Wiki，将LLM使用范式推向「知识生产系统」。6月27日，RGK用Claude Code + Obsidian构建“第二大脑系统”，解决记忆、上下文、执行问题，还引入反馈机制、优化Token成本。

中山大学梁小丹团队提出《ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation》，通过分层建模和逐步对齐，引入视觉语言模型作监督，解决视频生成模型物理建模问题，提升物理正确性和视频质量。

阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。

当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时，MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源，能实现无界上下文处理，可让任意大语言模型处理 10 万 +token。

Kimi团队发布技术报告Attention Residuals，用依赖输入的注意力机制取代标准深度递归，解决传统残差连接的信息稀释和隐藏状态爆炸问题。实验显示其有计算优势，下游任务表现佳。

Sam Altman认为人类已跨过临界点，构建出超人类智能系统，虽未现科幻场景，但显著提升生产力。预计2025 - 2027年AI有重大进展，奇点是渐进过程，要解决安全与可及性问题。

mem0项目推出OpenMemory MCP，这是专为兼容MCP的AI客户端设计的私有记忆层，能解决跨AI工具的Context共享问题。它强调隐私和本地控制，功能实用，获用户积极反馈。

Current Robotics 发布跨本体、多模态物理世界模型 CurrentWorld-0，它从真实数据学规律，整合跨本体、多视角和力触预测，可评测机器人，解决动作可控性等问题，让评测成训练数据入口。