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除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？

文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。

Andrej Karpathy 在 YC 旧金山创业大会演讲，介绍软件从 1.0 到 3.0 的演变，指出软件 3.0 由 LLMs 驱动，自然语言提示成编程方式。还阐述 LLMs 特性、机遇与挑战，强调为 Agent 构建软件等内容。

2025年Agent成AI热词，科技巨头与初创公司纷纷布局。微软和Salesforce掌门人公开“互呛”，代表两种不同落地路径。前者主张通用框架，后者强调垂直集成。当前二者Agent均有落地，但面临技术、成本等挑战。

新网站上线后，如何快速获得谷歌的曝光和点击？哥飞和良辰美通过新词新站理论，实现了网站流量的大幅提升。但排名波动和曝光点击数的差异，背后的原因究竟是什么？

Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image，引入智能体机制，能编写代码、网络搜索，有自主修正能力，支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video，两模型均与Meta产品深度整合。

AI递归自改进和研究自动化正从概念走向现实，哈萨比斯称人类站在「奇点山脚」。Claude已独立编写超80%代码，Anthropic工程师效率大幅提升。但AI递归也带来安全风险，全球实验室陷入「囚徒困境」。

面壁智能实现全球首例国产AI造AI，用AI编写预训练框架ForgeTrain，性能超英伟达Megatron，还训练出MiniCPM5 - 1B模型。该模型可作桌宠，小尺寸高智能，还能自定义人格，提供工具链。

在Google Cloud Next上，Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景，到自研硬件血泪史，再到软硬件协同设计，还探讨了AI未来瓶颈，如能源、硬件等，以及代码编写现状。

Anthropic和OpenAI推出新模型后，基础大模型较量进入实战比拼。中国团队Feeling AI的CodeBrain - 1在Terminal - Bench 2.0榜单排全球第二，它聚焦代码编写运行，还能动态调整计划策略，展现出高含金量。

AI加速代码编写，但也留下更多安全坑，传统扫描工具和人工渗透测试难以应对。新晋GitHub Trending榜首工具Shannon是全球首个开源全自动AI渗透测试员，多智能体架构，功能强大，适合AI编程团队。