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大模型系统提示词逆向（2）—— Cursor
作者研究大模型提示词注入时，用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因，还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。
刚刚，Claude 5.1 发布！全球最强模型来了
Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1面向普通用户等，Mythos 5.1面向高风险领域伙伴。Fable 5.1性能优、价格低，在多测试中表现提升，还能用于科研，且安全防护机制升级。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展，但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制，结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色，为构建 Agentic 系统提供指导。
Google发布"Nano Banana"图像生成模型，号称全球第一
Google推出新图像生成和编辑功能，社区称其为‘Nano Banana’，号称‘世界第一’且免费开放。它有风格转换、背景编辑等亮点，用户反馈整体积极，但也存在API限制等问题，与对手有差距也有优势。
别听模型厂商的，Prompt 不是功能，是 bug
风险投资Conviction创始人Sarah Guo分享2025年AI创业观察，指出从用户体验看，prompt是缺陷非功能；传统低技术行业正快速拥抱AI；还分析了AI能力进展、应用案例及投资机会等。
大模型系统提示词逆向（1）—— ChatGPT
文章介绍大模型系统提示词逆向原理，利用‘认知冲突’让AI意外‘泄密’。还给出逆向提示词示例，并展示了ChatGPT系统提示词原文及翻译，包含其角色设定、工具使用规则等内容。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
人类记忆 vs 大模型记忆，到底差在哪？
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章，探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效，呼吁构建“类人情景记忆”AI，还剖析差异并给出评估方法和展望。
不玩Harness，卷Model，Meta说：模型即计算机
当下AI圈热捧Harness Engineering，Anthropic让Harness从概念成产品，众多企业纷纷入局。但Meta反其道而行，发布Muse Spark模型，还联合提出神经计算机领域，其论文对相关概念做了介绍并展示实验结果。
2025，大模型文档解析（OCR）年终盘点
2025年6月以来文档解析方法快速增长，有10余种。按“技术路线 + 工程形态”可归为4大类：传统级联流水线、轻量多模态两段式、通用多模态大模型一段式、轻量多模态一段式，各有优劣，4条路线覆盖所有OCR落地场景。