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登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。
5 分钟搞懂开源大模型选型核心维度，16G显卡也能选对
文章以作者自身经历引入，指出开源大模型选型易陷入‘越大越好’误区。讲透选型4个核心维度，含实操步骤与避坑指南，还介绍选后评估方法，助新手快速锁定适配模型。
打破学科壁垒！400篇参考文献重磅综述，统一调查「人脑×Agent」记忆系统
哈工大等多机构联合发布重磅综述，打破认知神经科学与人工智能学科壁垒，统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等，还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。
最后参编机会！全国首部AI数据标注合规标准即将发布
随着AI技术落地，数据标注合规影响产业发展。全国首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》即将报批，现仍有参编机会。标准整合经验，实操性强，欢迎相关机构加入。
全国首部AI大模型私有化部署标准，公开征集起草单位和个人！
大模型浪潮下，企业对AI投入加大，私有化部署需求凸显，但缺乏成熟实施框架。全国首部AI大模型私有化部署标准《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》应运而生，已聚集30余家单位参编。
解决Agent幻觉：HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节！
近年来，LLM和Agent在记忆管理上存在挑战，现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准，通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为，为开发可靠记忆机制提供指导。
强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中，‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限，Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系，解决记忆难题，在性能、泛化等多方面表现出色。
Talos Linux：为 Kubernetes 操作带来不可变性和安全性
Sidero Labs开发了专为运行Kubernetes的不可变操作系统Talos Linux及集群生命周期管理平台Omni。InfoQ采访Sidero团队，探讨其以极简和安全优先理念简化Kubernetes操作，还谈及产品战略、应用场景等。
即将截止征集 | 全国首部AI数据标注合规标准，欢迎加入！
由中国电子商会归口、智合标准中心组织、中移互联网牵头起草的全国首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》，历时7个月，经多轮研讨，即将修订报批，仍有参编机会。
LeetCode刷够100小时，学会找人内推，OpenAI员工下场教你拿Offer
OpenAI新研究员Bas van Opheusden分享长达8页的面试指南，涵盖心态调适、准备策略、编程技巧等方面。他强调身心健康、享受过程，给出准备时间建议，还介绍各面试环节技巧及通过后注意事项。