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“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
JSON 瑞士军刀，效率直接起飞！
现在很多接口、日志、配置文件用JSON，数据结构复杂时处理麻烦。`jq`是专门处理JSON的工具，支持格式化、过滤、提取等操作，语法简单，在多场景常见，安装方便。
北航，清华，北大联合发布： 异构智能体协同强化学习！
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式，实现异构智能体双向互学与独立部署统一；还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低，为多智能体协同学习指明方向。
MiniMax Agent 接管桌面：动动嘴，电脑就把活干完了 | 10+个技巧分享
介绍 MiniMax Agent 桌面端，它是 Web 端进化版，能控制浏览器、处理本地文件。文中分享了其使用技巧，如环境配置、文件管理、垃圾清理等，还提及多种实战场景及玩法，凸显其主动性优势。
Feed-Forward 3D综述：三维视觉如何「一步到位」
这篇由12所机构联合撰写的综述论文，总结2021 - 2025年间数百项创新工作，建立Feed - Forward 3D方法谱系与时间线，介绍五大技术分支、应用场景、评测指标与结果，还指出未来挑战与方向。
文本已死，视觉当立！Karpathy狂赞DeepSeek新模型，终结分词器时代
DeepSeek新成果DeepSeek - OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑，开源一夜获4.4k星。Karpathy力挺，认为应赶走分词器，展望视觉成通用输入前景，马斯克有更科幻猜想。
从Transformer到GPT-5，听听OpenAI科学家 Lukasz 的“大模型第一性思考”
2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，重塑AI版图。其作者“Transformer八子”中，Lukasz Kaiser加入OpenAI，参与GPT-4、GPT-5等研发。他10月将出席大会分享见解，曾预言多模态等趋势已渐成现实。
谷歌版小钢炮开源！0.27B大模型，4个注意力头，专为终端而生
谷歌开源Gemma 3 270M，几分钟就能完成微调，性能超Qwen 2.5同级模型。此模型小巧高效，可本地运行，还能用它构建OCR应用。它有多项亮点，适合多场景，上手简单。
解密 Cursor：一位深度用户的原理探析与实验验证
文章作者作为 Cursor 付费用户，通过实验分析其与大模型通信机制和设计原理。用 OpenAI 的`gpt - 4o`模型做实验，发现它是‘基模 + 若干工具’组合，也指出在真实项目因上下文不足表现不佳。
3.8K星爆款！Google「langextract」可视化溯源，信息抽取神器
Google的「langextract」在GitHub获3.8K星，是信息抽取神器。它有精准源定位、可靠结构化输出等特点，支持多种LLM，适用于各领域，文章还给出实战代码示例。