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逆向工程：ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测，详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’，分析工作原理、实现方案，探讨其对提升用户体验的作用，认为‘用户洞察’是关键。
DeepSeek开源的文件系统，是如何提升大模型效率的？
2月28日，DeepSeek开源高性能分布式文件系统3FS以解决人工智能训练和推理挑战。介绍了分布式文件系统优势，深入解读3FS的组件、CRAQ协议等，还探讨其与其他系统差异及性能相关问题。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
实时语音翻译
Sokuji 是跨平台桌面应用，用 OpenAI、Google Gemini 等 API 提供实时语音翻译。支持多系统，有桌面版和浏览器插件，适配会议场景，还具备音频可视化、虚拟音频设备等特色功能。
Anthropic 官方：Genspark 是如何构建 Agents 的？
Genspark借助Claude打造自适应AI Agents，突破传统搜索工作流限制。其Super Agent以Claude为核心，实现动态协调，变革用户创造和研究方式，带来显著商业影响，揭示AI开发新原则。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述，给出首个统一形式化定义，梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线，用六个视角串起技术版图。
AI Agent 总翻车？这篇综述戳破了 3 个关键误区
很多团队做AI Agent停留在‘LLM+工具’表面拼接，运行易出问题。该综述指出AI Agent是‘系统’，介绍其架构，还给出常见误区的应对方法、落地检查清单，展望应用前景。
Meta超级智能实验室首篇论文：重新定义RAG
Meta超级智能实验室首篇论文提出REFRAG框架，重新定义RAG。它通过“压缩、感知、扩展”流程优化LLM处理外部知识方式，最高将首字生成延迟加速30倍，且性能无损。
OpenAI官方GPT-5 提示词泄露：这套“反向Prompt”技巧，让模型听话得像条狗。
GPT5提示词被破解，结合官方《GPT - 5 Prompting Guide》有不少技巧。如Metaprompting让GPT - 5优化Prompt，指导AI编码可明确知识、培养自信等，还有控制AI主动性的方法。
刚刚，苹果WWDC掀AI重构风暴！端侧模型全开放、AI版Siri却成最大「鸽」王
北京时间今天凌晨，苹果全球开发者大会 WWDC 召开。苹果宣布系列系统更新，展示 AI 融入产品计划，开放端侧大模型，推 Xcode 26。但增强版 Siri 跳票，股价下跌，网友不满。