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mem9：让微信里的龙虾不再失忆
文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。
6 个关键维度：如何把 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台。
文章探讨如何将 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台，从多租户与共享、安全管控、企业应用集成等六个维度进行系统化设计，给出不同场景适用模式及管控思路，助力其在企业安全、高效运行。
MiniMax M2.7国服第一！龙虾自我进化，海外开发者疯狂刷屏
MiniMax M2.7发布后在全球开发者社区引发巨大反响，在PinchBench榜单上拿下全球第四、国产第一。它具备多智能体协作、自进化等能力，在代码、办公、科研等场景表现出色，还推出开源项目OpenRoom。
LeCun新公司10.3亿美元种子轮融资，三顾茅庐拉谢赛宁入伙
图灵奖得主LeCun主导的AMI获10.3亿美元种子轮融资，投前估值35亿美元。团队抛弃大模型路线，转向联合嵌入预测架构，为通用人工智能提供新解法，还将落地多领域，且承诺开源研究。
成本下降 90%后，Figure 的下一步是机器人「自己造自己」？
近期，海外人形机器人公司 Figure 首席执行官 Brett Adcock 接受访谈，围绕「Figure 的核心技术与产品迭代」，就全栈端到端神经网络架构、数据壁垒与垂直整合等核心议题，阐述其通用人形机器人技术路线、产业逻辑与商业化实践。
回村拜年、赶集舞狮：一台小机器人的县城奇幻漂流｜甲子光年
2026马年春节，人形机器人迎来高光。‘清华系’加速进化公司将小型人形机器人Booster K1带回乡村，在多样场景测试。该公司走小而美路径，产品性能优、销量好，通过B端、C端策略打开市场。
阿里Qwen3.5小模型发布：0.8B参数就能处理视频，边缘AI时代真的来了
阿里通义千问发布Qwen3.5系列四款小模型，采用Gated DeltaNet混合注意力机制。有原生多模态设计，解决“内存墙”问题。在多基准测试中表现出色，开发者反响好，但也存在幻觉级联、调试局限等问题。
了解下 FlashInfer SKILLS 写法
文章介绍 FlashInfer 的三个 SKILL 文件，涉及调试、性能测试、添加新 kernel 等开发场景。如通过装饰器做 CUDA 调试，提供两种计时方式做性能测试，还给出添加新 kernel 的 10 步流程及最终文件清单，实用价值高。
清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。
面壁MiniCPM-SALA模型，稀疏-线性注意力，单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。