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英伟达说，小语言模型（SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型（SLM）是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿，可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色，文中还分析了SLM优势及代理架构。
AI x 保险图谱：第一家 AI-Native 的保险独角兽会长什么样？
保险业规模庞大但运营效率极低，超 60%流程依赖人工，索赔周期长、客户满意度低。过去两年，LLMs 提升了 AI 处理非结构化信息的能力，使 AI 接管保险核心流程成为可能。GenAI startup 围绕保险流程构建产品，AI-native 保险公司也应运而生。
国产LLM大爆发的一周，Hugging Face热榜被承包了！
这一周国产开源LLM集中爆发，GLM - 4.5、Qwen3的5连发、Step3等接连发布。GLM - 4.5是新一代开源SOTA模型；Qwen3各版本在不同能力上提升显著；Step3是多模态推理模型；腾讯还发布了混元3D世界模型1.0。
Qwen3-ASR的MLX原生实现：让SOTA语音识别跑满苹果芯片
Qwen3 - ASR是强大开源语音识别模型，但官方实现无法充分利用苹果芯片GPU能力。开发者完成MLX重写，让其能在苹果芯片上原生运行，实测性能佳，还有诸多核心功能及安装使用示例。
在 Sora 诞生之前，胡修涵做了两年多的「二次元版 Sora」
Sora发布后迅速获数百万用户，全球刷屏。国内创业公司捏Ta在其诞生前两年就开始做类似产品，专注二次元和OC人群。捏Ta创始人胡修涵分享对Sora的看法，认为它是新形态产品，还在探索需求。同时谈及捏Ta发展阶段、特色功能及社区运营理念等。
别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径，系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案，解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
17000 tokens的GPT-5系统提示词被意外泄露，以及八点总结~
OpenAI GPT - 5的system prompt被曝光在github，约17803 Tokens、78960 Characters。文章对提示词做八点分析总结，如互动风格、写作要求、工具使用等，还给出工具部分重点。
大神卡帕西又一构想落地！Claude Code + Obsidian 爆火：创建你的「第二大脑」
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。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题，混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script（MTSS）新视频描述范式，将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题，在视频理解和生成任务表现显著。
为 AI 智能体设计记忆机制：揭秘 LinkedIn 的认知记忆智能体
LinkedIn推出认知记忆智能体（CMA），作为生成式AI技术栈一部分，解决大语言模型缺乏状态记忆问题。CMA有三层记忆，集成多种机制，在多智能体系统中作用关键，还将人工校验融入招聘应用。