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腾讯混元正式开源端到端视频音效生成模型 HunyuanVideo-Foley,适用于多场景。它采用新型框架结合 REPA 策略,有三大核心优势,能适配多种场景,抑制底噪,保证音频保真度。
Karpathy力荐必读博客:代码功底,决定AI「开挂」倍数!
Karpathy推荐Atharva博客,指出AI是工程师能力放大器,扎实编程基础搭配精准提示,能借AI打造极致产品。文章还给出用AI开发的策略、战术,以及数据库优化实例。
大神卡帕西又一构想落地!Claude Code + Obsidian 爆火:创建你的「第二大脑」
2026年4月,Andrej Karpathy提出LLM Wiki,将LLM使用范式推向「知识生产系统」。6月27日,RGK用Claude Code + Obsidian构建“第二大脑系统”,解决记忆、上下文、执行问题,还引入反馈机制、优化Token成本。
Agent下半场!比Prompt更重要的是「上下文工程」,Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程,指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程,探讨了其与提示工程区别、重要性,给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
一夜狂揽 6k Star,232 个 AI 专家,真疯了!
开源项目 `The Agency (agency-agents)` 增长惊人,单日获 6K+ Stars,十天新增 3.3 万+。它打包开源 232 个 AI Agent 角色、16 个部门,各 Agent 有完整“人格系统”,支持多种主流工具,不过 Token 消耗大。
MIT这篇RLM论文,给出了Scaling的另一种可能~
当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时,MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源,能实现无界上下文处理,可让任意大语言模型处理 10 万 +token。
Cloudflare 如何将 Quicksilver 迁移到多级缓存并处理数十亿个请求
Cloudflare 工程团队分享将全局键值存储 Quicksilver 过渡到分层缓存架构的故事。从 V1 到 V2 迁移,采用多级缓存策略,解决存储、一致性等问题,提升性能,多数请求可在短时间内响应。
你奶奶也能看懂:DeepSeek-OCR的秘密。
本文介绍DeepSeek-OCR,它并非普通OCR工具,而是用“上下文光学压缩”将大量文本信息转为少量视觉Token。其架构含编码器和解码器,压缩效果惊人,重新定义AI“记忆”,或改变AI认知方式。
多人会话视频生成新突破:香港科技大学,浙江大学用单人数据实现多人交互视频生成
香港科技大学、浙江大学等开源 AnyTalker,提出音频驱动多人交互生成新范式。它用创新机制和两阶段训练策略,以少量数据实现多人视频生成,还构建评估指标,性能超现有方法。
谷歌 Apigee 添加了内置的 LLM 治理 Model Armor
谷歌云推出 Model Armor 公开预览版,这是集成到 Apigee API 管理平台的 LLM 治理框架。它能执行特定策略,检测多种风险,支持多 LLM 提供商,还与 GKE 和 Security Command Center 集成。