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分享一个我用了2年的深度研究Prompt，半小时帮你搞懂任何陌生领域。
作者分享用了2年的深度研究Prompt，即横纵分析法。该方法结合社会科学和语言学经典视角与商业分析思路，有Prompt和Skill版本且已开源。虽有局限，但能半小时帮人建立认知框架，助其快速入门陌生领域。
手机跑推理模型：Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking
Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型，仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练，性能提升明显，多数性能基准超Qwen3 - 1.7B，在多平台表现佳，还支持主流推理框架。
让AI智能体拥有像人类的持久记忆：基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南
文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开，深入探讨Agent Memory概念，聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现，详解存储、管理、检索技巧，还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。
马斯克从英伟达挖人做AI游戏！第一步：研发世界模型
据《金融时报》报道，今年夏天xAI从英伟达挖来多名资深研究员入局世界模型。马斯克重申2026年底前发布AI生成游戏的目标，xAI首批落点或为电子游戏，还组建全模态团队，若各板块通过世界模型互通，其AI帝国将形成闭环。
伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！
伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。
为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词？
现在很多人觉得模型强大，提示词工程没必要，但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例，介绍迭代创作过程，指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。
新鲜出炉！谷歌nano banana模型刷屏背后技术揭秘
谷歌Nano Banana模型刷屏，其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性，团队用文本渲染能力作评估指标，还靠原生多模态、交错式生成等技术，结合用户反馈实现多方面进步，图像模型做PPT尚处起步。
「流匹配」成ICML 2025超热门主题！网友：都说了学物理的不准转计算机
第42届国际机器学习大会（ICML）2025年7月将在加拿大举行，生成式AI前沿热点转向高质量、稳定、简洁、通用模型形态，流匹配技术踩中热点。它源于流体力学，能将噪声转化为数据，与扩散模型有紧密联系。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。