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一款好的 AI Native 硬件，硬件只是脚手架，真正壁垒一定是 Agent
奇朵团队创始人黄勇认为，做AI原生儿童硬件，应先定义场景或内容驱动的Agent，再为其打造硬件。他们推出面向6 - 12岁国内儿童、3 - 8岁海外儿童的相机与闪卡形态产品，通过与IP合作搭建可信任知识底座。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。
离大谱！15k Star book-to-skill，我惊到了！！！
book-to-skill是将书籍、文档目录或多份资料转换成Agent Skill的命令行工具。它把资料拆成可按需加载的知识资产，有按需加载章节等优势，适合将常用知识编译成技能，不过也有一定局限性。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
不换 Kimi 底座，1/10 成本追平 Opus 4.7？Cursor 用 Composer 2.5 反击 Claude Code
Cursor 发布 Composer 2.5 应对竞争，虽沿用 Kimi K2.5 底座，但通过后训练提升性能。它跑分接近 Opus 4.7，价格更低，在长任务处理上表现更好，还公布多项技术进展，正推进大模型训练。
清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
开源RAG又添新军！港大开源多模态RAG神器，多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索！
在AI信息检索领域，传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything，可提供端到端解决方案，能多格式解析、构建知识图谱和混合检索，优势显著。
开源2天狂揽3.3K Star！超火的隐形AI桌面助手，实时捕捉屏幕与音频，生成结构化知识！
GitHub爆火的隐形AI桌面助手Glass，开源2天Star超3.3K。它由Pickle团队开发，能捕捉屏幕和音频活动，转化为结构化信息。适合会议记录等场景，有屏幕活动捕捉等核心能力，提供不同系统安装方式。
给大模型「持续注入新知识」，北航CASE框架：编辑千次不失忆，额外参数不到1MB丨WWW'26
北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”，破解核心痛点。实验显示，1000次编辑后准确率提升近10%，额外参数不到1MB。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。