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马斯克狂烧14万亿，5000万H100算力五年上线！终极爆冲数十亿
马斯克宣布5年内实现5000万张H100的算力，成本超2万亿美元。他已有Colossus超算集群，Grok系列模型也展现强大实力。目前Colossus 2在分批落地，供电采取多元化措施。
数千大模型全跑「中国芯」！最后一公里已「焊」通
国产芯片运行大模型需额外适配，魔乐社区以开源模型推理适配协作模式破局。它推出‘模型推理适配协作计划’，联合多方力量，打通国产算力与大模型应用‘最后一公里’，还举办赛事激发创新活力。
终于找到一个开源神器！用画布喂给 Claude Code，上下文再也不用打字说了！
开发者用文字向 AI 说明需求繁琐，思路易跑偏。BonsAI 是 macOS 原生应用，提供无限画布，可让 Agent 实时读取改写。它亮点多，还有连接器功能，能成编程工具‘前置处理器’。
上下文工程的精髓在于删除？
Hugging Face工程师Philipp Schmid整理分享，Manus团队重写五次代理系统，发现删代码比加功能好。AI模型存在‘上下文腐败’问题，Manus给出清理上下文、避免共享大脑、精简工具等解决办法。
阿里重磅开源：端到端VLM文档解析模型，图片直出结构化HTML！
在AI文字识别类应用中，文档解析常不尽人意。阿里开源端到端文档解析模型Logics - Parsing，基于VLM，能图片直出结构化HTML，有统一、智能、精细等亮点，还给出使用步骤。
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。
睡觉也在卷！伯克利Letta新作「睡眠时计算」让推理效率飙升
Letta和UC伯克利研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考以提升推理效率，降低推理成本，在多数据集实验中展现优势，在软件工程任务中也有应用。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
一个字都不会写的 Jev，凭什么成为 ChatGPT 之后最火的模型？
本文详解近期爆火的Jev模型，它没有文本生成能力，专为高频确定性语义决策设计，效率远超传统大模型、成本大幅降低，清晰讲解其工作逻辑、适用场景与接入方式。
这次，Token要直接发给学生，每人30万元
AI时代Token已成为核心科研资源，高校学生普遍面临Token匮乏、科研试错成本高的痛点。腾讯启动第二届青云奖学金，为每位获奖学生提供30万元Token额度加20万元现金，还配套产业交流资源。