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Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
ICML 2026史上最严新规：LLM不得列为作者，滥用AI直接退稿
ICML 2026论文征稿开启，截止2026年1月28日。组委会强调三点：LLM不署名；禁提示注入，否则拒稿；扩大AI审稿。还明确允许用LLM辅助，但作者担责，另有参会、版本发布等政策变更。
美团之后，京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型，激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术，在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色，还通过多Token预测等技术加速推理，为商业场景落地扫清障碍。
Claude 现在能直接操作你的 iPhone 了，无需越狱
LLM操作手机以往方案有局限，phone - harness利用macOS Sequoia的iPhone镜像功能，通过截取镜像窗口、注入操作、截屏验证实现Claude操作iPhone，还介绍安装步骤、踩坑及已知限制。
开源两周狂涨4.3K star!!这个能"隐身"的开源AI桌面助手，真的很6了~
介绍开源项目Glass，它是AI桌面助手，“隐身”不占空间，能将操作和对话变知识。支持macOS，Windows在测试。有实时会议记录等功能，安装简单，开源两周获4.3K star。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
Anthropic 发布 Computer Use 最佳实践
Anthropic发布Computer Use开发者最佳实践，涵盖截图处理、模型选择、上下文管理等多方面。如缩小截图提升点击准确率，不同模型各有所长，还给出应对小目标、提示注入等问题的策略及教学、顾问模式。
3年手搓ChatGPT！剑桥天才少年在Minecraft游戏中爆火回归
MC大神sammyuri时隔3年发布新作，在MC中复刻ChatGPT，名为CraftGPT。虽参数量小，但用Transformer架构，能和用户交互。模型训练用Python和小数据集，视频存档公布助理解原理。
解读Qwen3文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。