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别难为 ChatGPT 了！面对海量资料，NotebookLM + Gemini 的“外挂模式”才是降维打击
Google打通NotebookLM和Gemini后，二者协作效果出色。NotebookLM可拆解复杂信息，Gemini以其为参考数据源答案更精准。二者还能基于笔记本做网站、视频、图片等，各有优势、双向协作。
8.9K Star！号称 Notebook LM 开源平替，支持 16+AI 模型，一键部署！
Google Notebook LM 虽方便，但有数据泄露风险且被平台绑定。开源工具 `open-notebook` 是其平替，支持 16 + 家 AI 模型提供商，可处理多模态内容，能本地部署保障数据安全，还具备多种实用功能。
当 AI 制造的谎言比真相更吸引人时，会发生什么？
过去假照片制作难，如今AI工具让造假人人可用。深度伪造或使虚假信息泛滥，影响政治，还会瓦解真相与信任。未来神话塑造可能比真相追寻更有影响力。
GAIR Paper 106｜追踪视觉 Token 的演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速｜CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。
连Karpathy都怕了！9千万级AI包被投毒，竟靠黑客写出bug救命
3月24日，AI应用核心工具LiteLLM更新版本含恶意代码，可窃取开发者核心信息。因攻击者代码有bug致机器崩溃才暴露。这引发AI基础设施信任危机，Karpathy称要减少依赖。
Karpathy公开附议：AI Agent 的输出格式，正在从 Markdown 走向 HTML
随着 Agent 处理任务变复杂，Markdown 在长文档中可读性与排版局限凸显。HTML 能无损表达信息、支持双向交互，但生成耗时久、版本控制难。AI 研究者 Karpathy 附议，HTML 成探索方向。
AI应用开发与落地实践：从“能用”到“好用”的惊险一跃
本文深入剖析2025年AI应用开发四大核心范式与实践。涵盖AI Agent爆发、RAG技术深化、垂直AI落地及多模态应用，为开发者提供实战指南，助其将技术转化为成功产品。
一把Claude Code 的解剖刀
文章介绍用抓包技巧了解Claude Code，还推荐项目claude - trace。它能查看Claude Code系统提示、工具输出等信息，有对话索引功能，采用前后端架构，可助学习构建AI Agent。
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务，重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题，介绍了模型结构、训练阶段等内容。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。