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很多人没有意识到：靠自己实践出来的信息是非常值钱的

现在有了AI，大家普遍觉得信息差被缩小，但作者认为靠自己实践得到的信息仍最值钱，AI暂时替代不了。作者通过去咖啡馆、使用AI模型集合网站、上班等例子说明实践获信息的重要性。

开源项目Hyperframes刷屏，它是基于HTML的视频渲染框架，不用视频大模型，用普通语言模型就能生成可控视频。它与Remotion有区别，选了对AI友好的路，还介绍了安装、使用方法和适用场景。

苹果又失去四名AI研究员，其中机器人研究小组首席AI研究员Jian Zhang跳槽到Meta，基础模型团队三人分别去OpenAI和Anthropic。苹果AI进展不顺，此前已有6人跳槽，离职潮预计还会持续。

LeCun宣布年底离开效力12年的Meta，创立专注「世界模型」的AI公司。Llama 4翻车成其离职导火索，他的离去意味着学院派在Meta的AI战略中被边缘化，也预示硅谷AI路线之争进入新阶段。

作者认为2026年搞个人AI知识库，自己的东西放Obsidian，别人的放NotebookLM。介绍了Obsidian接入AI的两种方法，还称NotebookLM性能强，最后总结这两套方案最适合个人。

7月26日，77岁的AI教父Hinton首度访华，与周伯文教授进行17分钟尖峰对话。Hinton称多模态大模型已有「意识」，建议分技术训练「聪明」与「善良」AI，两人还探讨AI发展路径并寄语青年科研者。

中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题，提出「方向鲁棒性」概念，揭示 PEFT 模块合并失败主因，给出 RobustMerge 解决方案，提升性能，成果开源。

Meta发布新开放AI模型Muse Glimmer底层参数，未来几周将开放Muse Spark 1.2模型权重。扎克伯格力挺开源，称要为数十亿人提供免费强大AI，还为模型蒸馏辩护。Meta此举有现实压力，也想创造算力需求。

AI 对程序员的影响引发热议，吴恩达在 Newsletter 中给出加速排序：前端 > 后端 > 基础设施 > 科研。他认为前端开发被加速最厉害，后端需更多人工引导，基础设施和科研领域 AI 作用有限。同时指出初级、缺乏协作和创造性的工作易被取代。

文章指出Scaling Law面临挑战，数据对AI愈发重要，数据库正从存储介质向AI运行的地基进化。OceanBase提出构建Data×AI能力，正从一体化数据库向一体化数据底座演进，全力拥抱AI。