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用 LLM Wiki 给自己搭一个会越用越值钱的第二大脑

这是基于Andrej Karpathy的LLM Wiki模式构建的开源项目，能方便实现第二大脑。上传资源后Claude会主动提取实体、建立概念网络，知识会‘自己生长’，用得越久边际价值越高。还介绍了安装及使用方法。

Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词，认为目前问题解决策略多靠人工写入，理想情况应通过该学习产生，这也引出诸多待明确细节和新问题。

宾夕法尼亚州立大学和俄勒冈州立大学研究发现，普通用户难察觉AI训练数据中种族与情绪绑定的偏见，直到AI性能表现出明显偏见才会警觉。不同族裔对偏见感知有差异，黑人更易识别。

腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。

介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown，它支持20+格式智能转换为结构化Markdown，专为LLM文本分析场景优化，解决开发者处理多格式文档痛点，还阐述其功能、技术架构等内容。

本周国产开源LLM集中爆发，Qwen、华为盘古、腾讯混元、小米等接连发布模型。如Qwen3 - 4B性能提升，Qwen - Image文生图能力强；华为开源盘古模型并宣布CANN开源；腾讯混元小尺寸模型特点多且已落地业务。

谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o，用扩散Transformer生成CLIP图像特征，采用顺序预训练策略。对比多种设计方案，确定CLIP + Flow Matching最佳，模型在多任务测试表现卓越且全开源。

当下具身智能进入加速期，但具身模型从Demo走向真实世界运行路径复杂，存在技术路线未收敛、数据匮乏等问题。量子位等联合发起沙龙，4月25日周六14:00，一线从业者与研究者将分享经验，探讨具身智能关键环节。

Aim Security发现“EchoLeak”漏洞，利用RAG Copilot设计缺陷，攻击者无需特定用户行为就能窃取M365 Copilot上下文数据。文章详述攻击流程、利用方法，此研究在AI安全领域有多项突破。

AI科技评论独家消息，前DeepMap创始人、英伟达业务副总裁吴夏青2025年12月离开英伟达，正考察机器人数据领域创业。他是资深地图人，DeepMap曾被英伟达约30亿美元收购。