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Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代

Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。

Fortune爆出Anthropic因CMS配置失误，致新模型Claude Mythos信息泄露。该模型有阶跃式进步，在多领域表现超前代，网络安全能力突出。此事反映AI迭代快但安全待提升，安全成模型评估关键。

谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。

Kimi论文‘ATTENTION RESIDUALS’引发AI圈热议，马斯克等大佬高度评价。该论文由17岁高中生陈广宇参与，提出‘注意力残差’机制，解决标准残差问题，分全、分块注意力残差，权衡开销与效果。

现有大型视觉语言模型（VLM）在实时场景表现不佳，宁波东方理工大学沈晓宇团队提出TaYS，让VLM从“帧文交错”切换到“并行”，实现“边看边想”，在准确性和延迟上表现出色，推动VLM走向更真实应用。

Google发布Gemini Embedding 2，首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型，支持交错输入，覆盖超100种语言。与多模型串联方案比，延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。

Anthropic新模型Opus 4.5编程能力强大，开发者无需逐行审查代码，可直接向智能体下达指令获取成品，这冲击了Cursor代码编辑器业务。虽Cursor收入增长，但面临焦虑，正努力自研模型、拓展企业客户。

Anthropic与Mozilla合作，让Claude Opus 4.6对Firefox代码库做漏洞挖掘，两周发现22个漏洞，14个高危。Claude发现漏洞能力强，但利用漏洞能力弱。还研究用LLM做「补丁Agent」，为AI辅助安全研究建规范。

北卡罗来纳大学教堂山分校团队提出 One Hand to Rule Them All，构建统一描述空间，使不同灵巧手共享动作表达与策略结构。该方法解决跨手泛化难题，实验证明其在多方面有效，有望推动机器人操作研究发展。

理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文，提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」，解决大模型部署在端侧设备的难题，实现软硬协同设计，提升模型性能和研发效率。