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LLM驱动的威胁情报提取框架，从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。
来自 OpenAI 离职员工的爆料：关于 OpenAI 的一些思考
OpenAI 前员工分享工作感悟，谈及公司文化、代码管理、个人收获及 Codex 发布情况。指出公司成长快但扩张中问题多，文化自下而上且精英主义，代码库大且围绕聊天构建，Codex 发布迅速成果佳。
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。
紧急警告：LiteLLM PyPI 包被植入恶意代码，请停止更新
月下载量9700万的Python库LiteLLM被黑客植入恶意代码，36%云环境或受影响。恶意代码分三阶段，可窃取敏感信息。攻击源于供应链漏洞，黑客利用被盗凭证发布恶意版本。官方已采取措施，建议用户自查。
构建 Claude Code 的经验：我们如何使用 Skills
本文来自Anthropic内部团队，总结构建Claude Code使用Skills的经验。介绍Skills类型，如库与API参考、产品验证等；给出编写技巧，涵盖避免说废话、建踩坑点章节等；还提及分发、管理及衡量效果的方法。
告别死记硬背！SkillRL自动提炼Skills持续进化
大型语言模型智能体常孤立运行，难从经验学习。SKILLRL受人类技能启发，提出有效经验迁移需抽象。它通过经验驱动的技能蒸馏、分层技能库和递归技能进化机制，在多实验中表现出色。
Telegram创始人搞了个狠活：100%隐私的去中心化AI网络
Telegram创始人帕维尔·杜罗夫推出专注机密AI计算的去中心化网络Cocoon，或终结中间商垄断。它基于TON区块链，有三层架构，四步完成AI查询，但面临延迟和竞争挑战，未来将采用DAO治理。
jina-reranker-v3刷新全球重排榜，效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。
别焦虑！不会用AI也不会被淘汰，工程师老哥实测各类工具：10倍生产力神话太夸张了
工程师科尔顿·沃奇实测Claude Code等AI开发工具后发现诸多问题，如难以理解大型代码库上下文、跟不上标准等。他认为‘10倍生产力’是神话，AI需工程师引导，大家不必因AI而焦虑。
极致优化Android平台APK的大小
文章以Android为例，介绍UE包可裁剪部分的优化思路与实践，优化APK大小和Native库运行时内存占用。从压缩NativeLibs、代码体积优化、资源裁剪等方面着手，还给出优化效果和额外资料。