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Karpathy：LLM渴望的不是生存，而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅，动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择，而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等，两者在多层面有差异，LLM受商业进化影响大。
拆箱开源版Coze：Agent核心三件套大公开，48小时揽下9K Star
扣子两款子产品扣子开发平台和扣子罗盘近期开源，加上此前开源的开发框架Eino，覆盖了Agent开发全链路。其采用宽松的Apache 2.0开源协议，降低开发门槛，有望带动Agent在更多场景落地。
Karpathy：我不是要造新词，是「上下文工程」对 Agent 来说太重要了
Andrej Karpathy 认同Shopify CEO关于「上下文工程」的观点。它指为大语言模型提供恰当信息和工具，比提示词工程更重要。文章介绍其概念、与提示词工程区别，及写入、筛选等落地策略。
量子芯片离商用还有多远？解读半导体的下一代革命
本文深度拆解量子芯片全产业链，指出其成突破半导体产业天花板核心方向。全球多技术路线并行研发，虽有进展但距商用有差距。其商用面临三重壁垒，将分阶段落地，普及后会重塑产业与社会，与传统芯片互补。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
17 条举措出台，大步迈进 AI 消费时代！
6月18日，商务部等八部门发布《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》，文件覆盖广，有三层逻辑，还藏着新信号。不过AI消费落地有挑战，该文件标志AI行业拐点，消费时代序幕已拉开。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
实锤了，Meta 正式收购 Manus
近日，Manus 官网官宣“加入 Meta”。Manus 致力于打造通用 AI Agent，能处理复杂任务。这是笔待完成交易，未披露条款。Meta 在 AI 落地应用缺具象答案，收购它或是选已跑通逻辑的产品融入底层。
中国大模型如何破圈？开源不能太“独角戏”，也不是“上传 GitHub 就完事儿”
InfoQ 专访 Linux 基金会 Mark Collier，他分享对 AI 时代开源看法。指出开源是协作哲学，AI 开源与传统不同，倡导开放数据，认为商业限制不利生态，还谈及 Agent 与中国大模型开源等问题。
高效智能体的「幕后推手」是谁？一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升，业界关注智能体落地，而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述，从记忆、工具学习、规划三机制出发，还谈及基准评测、挑战与展望。