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一个文件让 AI Coding 效率翻倍：AGENTS.md 实践指南
文章围绕如何写好 AGENTS.md 展开，介绍其是给 AI 看的项目指令，能解决项目对 AI 不友好的痛点。还阐述了编写原则、实践方法、选择原因、模板和实施建议等，可让 AI 高效理解项目，提升开发效率。
东南大学耿新团队：模型不是不会做，而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026
东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。
硅谷亲手砸掉自己饭碗？930万岗位正进入AI风险区
Tufts大学发布全美首个「AI就业风险指数」，显示未来2 - 5年，美国约930万个岗位面临被AI替代风险，硅谷等科技重镇首当其冲。高技能、知识密集型职业风险高，而低薪职业相对安全。
静态技能已死：cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题，Cognee作为开源知识引擎，将skills视为活的系统组件，通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化，还介绍了相关应用及社区反应。
灵码+Qwen3-Coder——使用Skill机制实现代码审核
本文探讨在灵码内使用Claude Skills能力，介绍其实现机制、灵码适配方案。还以代码审核场景为例，展示自定义Skill的创建方法，总结Claude Skills优势及应用场景，展望其与MCP的发展前景。
首个大规模记忆湖发布，AI Infra跑步进入“记忆”时代
LLM是AI的“第一大脑”，记忆平台是“第二大脑”。当前AI企业应用进入生产力时代，竞争聚焦“隐性知识”记忆化。质变科技发布MemoryLake，具备多方面能力，在性能上优势显著，已服务众多用户和企业。
AI用3年时光，来了解你！首个AI Clone长期记忆基准
现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试，构建合成人生，设计评测任务，实验发现简单方法在检索上更有效，记忆系统应还原信息。
梁文锋署名！DeepSeek再发炸裂论文：提出“条件记忆”新范式，彻底打破GPU推理显存墙
来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆（Conditional Memory）”新范式，推出Engram模块，实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律，构建的Engram模型性能超越纯MoE基线，还打破了GPU显存瓶颈。
Mini-SGLang，30万行代码浓缩为5000行，大模型推理高性能教学与研究模版
SGLang发布Mini-SGLang，将30万行代码缩至5000行，保留核心特性，为大模型推理提供高性能教学与研究模版，解决教育门槛高和科研原型开发难的痛点，还经测试验证了性能。
告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。