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17000字Claude 系统提示启示：Karpathy 揭秘LLM 学习缺失“第三范式”
Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词，认为目前问题解决策略多靠人工写入，理想情况应通过该学习产生，这也引出诸多待明确细节和新问题。
Clawdbot火了，Anthropic急了，Claude Code连夜更新了Agent任务系统。
Claude Code更新Tasks系统，将原TODO系统升级，任务可借助文件系统持久化，实现进度同步。Task变为依赖图，有阻塞关系，还能让多个Agent分工协作，任务状态存本地文件，方便查看。
长生不老成真？哈佛AI数周破解「衰老密码」，人类寿命或迎重写
哈佛团队借助AI系统K-Dense揭示衰老分阶段运行的秘密。K-Dense采用层级多代理架构，能完整跑通研究流程，在BixBench测试中超越GPT - 5。它还让哈佛团队几周完成原本数年的研究，成果待同行评审。
从0到1搭建生产级Agentic AI系统：踩坑心得
作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目，指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计，还给出工程化落地避坑指南。
深度拆解，硬核解构，揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统，介绍其核心组件和高级特性，包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等，还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容，助力读者理解推理引擎工作原理。
AI热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后，存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目，构建自动化热点响应系统，经多环节处理输出优质候选集，还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
从「找视频」到「产视频」：快手RaG推动推荐系统迈向完全生成时代
快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation（RaG），把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」，已在快手大规模广告系统中部署，带来广告收入提升。
重磅！Meta开源通用神经输入系统！人人可用的非侵入式手环登场
Meta开源通用神经输入系统，用基于手腕的输入技术结合上下文感知AI带来新交互体验。关键技术EMG可读取大脑电信号，将其转成数字命令，系统表现优秀，为“隐形”人机交互奠基。
Qoder CLI + Harness Engineering 实战：构建 7×24h 无人值守用户反馈自动处理系统
在 Qoder 产品用户反馈增多、人力处理流程痛点凸显的背景下，构建 7×24 小时无人值守的用户反馈自动处理系统。该系统分四个核心模块，基于 Qoder CLI 实现，显著提升处理效率。
未来1-5年半数白领或失业？Anthropic联创自曝：内部工程师已不写代码，下一代AI大多是Claude自己写的
在2025年Axios AI+华盛顿峰会上，Anthropic联创接受访谈，称未来1到5年，多达一半白领工作或消失，失业率或飙升至20%。Anthropic内部工程师工作已巨变，Claude能自写代码设计下一代AI。此外，AI还出现作弊等情况。