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扎克伯格急了！Meta内部文件曝光：宁用竞品，也要废掉祖传系统
Meta的「超级智能实验室」发起内部革命，加速AI开发。扎克伯格豪赌AI，投巨资重组团队、吸引人才。内部文件显示，Meta强制员工用AI，还让员工弃自研系统，用Vercel等平台。
行为记忆+认知记忆，中科大MemWeaver重构LLM个性化记忆
论文MemWeaver被The Web Conference 2026接收，它聚焦用户从隐式到显式文本交互时个性化生成的升级问题。提出将用户历史升级为层次化记忆，构建行为与认知双记忆模块，主实验表现优，消融实验验证其结构设计关键。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
深入体验 A2A SDK：一步步教你构建“服务化”的 Agent 系统
文章基于A2A最新Python - SDK，介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法，涵盖核心架构、概念、交互流程，以及A2A Server端、Client端实现和测试总结，还提及A2A优势。
硬核拆解 OpenClaw：如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统？【上】
本文深入剖析 OpenClaw 的 Agent 任务引擎，介绍其‘工作室’、整体架构、调度与并发控制、高可用与容错机制等。指出其架构有工程智慧，对构建生产级 Agent 系统有参考价值，下篇将介绍更多实践。
1w颗星！多平台 LL M 聊天机器人及开发框架AstrBot！
AstrBot是聊天机器人及开发框架，松耦合、异步，支持多消息平台部署。它功能丰富，支持多种大语言模型，有Agent能力、插件扩展等，还介绍了多种部署方式、平台及提供商支持情况。
锁定角色，「多主体」也可控！个性化文生图，给你PS般交互体验
LayerComposer革新个性化图像生成，能让用户如在Photoshop般操控元素位置、大小，解决传统方法交互性与多主体扩展难题。它有分层画布、锁定机制、模型–数据共设计三大特点，实验表现出色，未来将促进人机协同创作。
Claude Opus 5发布，砍掉了Claude Code 80%的系统提示词
Anthropic发布Claude Opus 5，接近Claude Fable 5智能且价格减半，测评成绩出色，科研和视觉输出能力也有进步。同时发现砍掉Claude Code 80%系统提示词，编码评测分数不变，还总结出上下文工程新方法论。
万字长文！大模型(LLM)推理优化技术总结（非常详细）
文章聚焦大模型推理优化技术，介绍推理过程分预填充与解码阶段，还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等，如多查询注意力减少内存，FlashAttention 优化计算顺序。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。