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大模型系统提示词逆向（2）—— Cursor
作者研究大模型提示词注入时，用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因，还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。
模型越聪明越“不听话”？MathIF基准揭示AI服从性漏洞
上海人工智能实验室与香港中文大学研究团队发布论文，用MathIF基准揭示大模型“聪明”和“听话”有矛盾，越擅长推理越易忽略指令，还分析了原因并给出让模型更“听话”的方法。
从哲库到小米，从造芯之“死”到造芯之生
文章回顾华为、小米、OPPO造芯历程，分析OPPO哲库夭折与小米重启造芯的原因。指出小米重启造芯有财务、组织架构、经验等优势，且赶上制裁“窗口期”，AI时代也需自研芯片。
LLM又曝致命缺陷：根本不会看时钟！博士惊呆，准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷，读取时钟准确率仅38.7%，判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力，虽部分模型有亮点，但整体表现不佳，凸显训练数据和推理方式改进需求。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的？
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事，介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法，还提到该方法的效果及局限性 。
特斯拉为什么非要造Cybercab？｜甲子光年
北京时间9月4日，特斯拉低调发布Cybercab，已进入奥斯汀Robotaxi运营体系。它专为Robotaxi打造，无方向盘与踏板。文章探讨特斯拉造它的原因，涉及成本、生产等，也指出业务面临财务和法规问题。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
不改模型、不降质量，谷歌让Gemma 4快了3倍：本地跑大模型彻底变天
谷歌给Gemma 4家族更新Multi - Token Prediction推测解码架构，推理速度最高提升3倍且输出质量不变。介绍了LLM推理慢的原因、MTP解决办法、对开发者的利好、技术细节、使用方式等。
AI 剪辑杀器 CutClaw 开源了！再也不用手动卡点了！
CutClaw是面向长视频与音乐的端到端自动剪辑系统，可自动解析素材，按文字指令生成踩点短片，部署简单，有短期和长期目标，也给出运行慢的原因与优化建议。
打造4大“AI龙虾” 军团，才懂钉钉为何是企业数智化的最佳答案
企业数智化喊了多年却鲜有成功，多数企业面临技术门槛高、系统不通、数据孤岛等问题。把Copaw这个AI Agent接入钉钉，运行了写日报、商机搜寻、A股财报分析、电商数据整理分析四个案例，展现了钉钉平台化优势，是企业数智化有效解法。