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mem0推出王炸mcp工具OpenMemory，打造用户私有、跨应用的共享记忆层
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。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
太炸了！小扎2亿美金挖走了庞若鸣，比库克年薪还高
外媒爆料小扎花2亿美金挖走苹果智能基础模型负责人庞若鸣，薪酬比库克高，且大部分与绩效挂钩。庞若鸣履历出色，领导苹果自研大模型核心团队，成果关乎苹果产品未来。
2026 AI Memory最新综述：从理论到实战，一文读懂AI记忆的进化全景
2026年北邮百家MemoryOS团队联合华为发表《Survey on AI Memory》，涵盖AI记忆理论基础、4W分类体系、单/多智能体架构、评估方法与前沿趋势，梳理详尽全景图，还剖析未来挑战与方向。
一个超级搜索Agent开源，超低成本拉满搜索推理能力！小参数、慢思考。
MiroThinker 1.5发布，打响2026年AI模型进步第一枪。它以小参数实现高性能，解决信息雾霾、AI幻觉、决策无力等问题，通过交互式扩展和时序敏感训练沙盒技术，展现强大搜索推理能力。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。
小扎狂砸3亿美金薪酬包！奥特曼放狠话：传教士终将打败雇佣兵
新智元报道，Meta挖走近十位OpenAI研究员，小扎砸3亿美金薪酬包。奥特曼内部喊话“传教士将打败雇佣兵”，抨击Meta挖人，还暗示评估薪酬方案。当前硅谷AI抢人大战白热化，人才薪酬暴涨。
小红书首次公开AI技术体系，为最大规模校招拼了
小红书在「问出好offer 第二季」校招直播间官宣2026最大规模校招，技术岗需求涨2.5倍。还首次公开AI技术体系，涵盖AI Infra等五板块，重点讲搜索与推荐，连麦回应职业规划等问题，介绍专属培养计划。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
刚刚，小云雀的短剧Agent上线了，背后是字节自己的Seedance 2.0。
字节的小云雀短剧Agent上线，以Seedance 2.0为底层模型。它能根据剧本或设定自动生成高质量短剧，提升了AI短剧创作效率，且不挑风格。文中还介绍了使用流程及剧本创作方法。