美媒曝光，以色列政府出资通过公关公司设立虚假智库“汉诺威研究所”，一周内产出上百篇伪学术报告。这些内容利用中立语调和规范引用精准迎合算法，实施“大模型投毒”，诱导ChatGPT、Gemini等AI在巴以议题上采纳亲以叙事。这标志着国家级舆论认知战已全面渗透至AI生成领域。

yetone 开源了一个新项目 Cumora：把 AI Agent 变成你的聊天群里的正式成员。 Cumora 的界面长得像 Slack，但名单上的同事看起来都是 AI。有名字、有人设、有记忆，能发私聊、能建群、能认领任务，甚至能收发真实邮件。你不 @ 它们，它们也可能主动跳出来说一句“我注意到上周那个问题还没解决”。 从截图看，默认团队里有 Atlas（研究员）、Bram（工程师）、Iris

AI将内容与代码的生成成本降至近乎为零，打破了“制造”的高墙，却也导致平庸产物泛滥。当制作变得廉价且轻易，核心竞争力便从“能不能做”升维至“该不该做、什么是对的”——即品味（判断力）。品味源自亲身犯错与磨砺，无法被机器替代或出租，成为人类在AI 时代唯一剩下的稀缺价值。

这个项目说自己发现了解锁Deepseek-V4-Pro-0813真正潜力的方法。 用一个简单的框架修复了思维过程中的错误，大部分跑分都能超过Fable。 J-Space 是一套不修改模型权重的推理控制插件（skill），通过任务路由、状态账本、检查点和失败恢复等机制，减少模型能力在实际执行过程中的损耗。 报告提出“能力实现损失”这一核心概念：DeepSeek V4 的主要问题可能是能力在转化为

CS 8803 属于高阶专题课程，默认学生已经掌握机器学习、深度学习、自然语言处理和 LLM 基础。这是一门以讨论和研究为导向的课程，而不是以教师讲授为主的课程。 课程选题覆盖了 2026 年 LLM 研究的主要前沿，包括预训练数据混合、文本嵌入、混合专家模型、推理与对齐、智能体工作流、长上下文、注意力机制、强化学习、自博弈、测试时计算、模式坍缩、线性 Transformer、扩散语言模型、安全

背景知识：大模型推理时由许多 GPU 操作连续组成。通常，CPU 需要逐个向 GPU 发起这些操作，频繁的启动和调度会成为性能瓶颈。CUDA Graph 的作用，是提前把一组 GPU 操作记录下来，后续直接整体重放，从而减少 CPU 的参与和 GPU 的等待时间。不过，CUDA Graph 更适合形状和执行流程相对固定的任务。 “CUDA Graph 承诺消除内核启动开销，但要在真实推理引擎中接

Token（词元）：AI 读写与计费的基本单位； 上下文窗口：单次交互的“记忆白板”容量上限； 采样温度：调节回答“严谨精确”或“发散创意”的参数； 模型幻觉：AI 自信捏造虚假事实的概率缺陷； RAG：为 AI 外挂私有知识库的“开卷考试”技术。

Morphicons 是一个面向前端开发的开源图标变形动画库，特点是“任意描边图标都可以自然过渡成另一个图标” 效果如视频。它通过 2D Procrustes 对齐和极坐标插值自动计算图形之间的旋转与形变，再结合弹簧物理实现更自然的过渡~

最新研究发现，外卖普及并未带来平等的健康红利：低收入群体更多摄入油炸高热量食品，并将省下的做饭时间用于久坐刷手机，超重与慢病风险显著上升；高收入群体则借外卖优化健康饮食、腾出时间运动健身，超重率反而下降。同样的数字便利，却在无形中加剧了阶层间的健康不平等。

关于系统设计的笔记。 前三章建立基础方法：从单机逐步演进到负载均衡、缓存、CDN、数据库复制与分片；学习流量、存储、带宽、延迟和可用性的粗略估算；最后用“明确范围、提出总体设计、深入关键组件、总结权衡”这一套四步框架组织面试。扩展性笔记和面试框架笔记 后续章节则把这套方法应用到具体问题中，包括限流器、一致性哈希、分布式键值存储、短链接、爬虫、通知、信息流、聊天、YouTube、Google Dr

注意：这篇文章不是在讲加密货币。我对加密货币并不感兴趣。 几周前，Chris 发消息问我想不想实现一下零知识证明。我一开始没有兴趣，但随后他说： “如果我告诉你，有一种零知识证明与加密货币毫无关系呢？如果我告诉你，它涉及图论呢？如果我再告诉你，它只需要大约 30 行代码就能实现呢？” 这下就有意思了。 零知识证明的基本设定中有两方：证明者和验证者。证明者声称自己掌握了某个通常为 NP 完全

这是一篇面向 Go 后端开发者的迁移决策与实践指南。作者认为，Rust 相比 Go 最重要的优势是把 nil 解引用、遗漏错误分支、数据竞争、资源生命周期等原本依赖程序员自觉或运行时工具发现的问题，转化为编译器强制检查。 文章逐项对照了两种语言的工具链、错误处理、空值、接口与 trait、goroutine 与异步任务、channel、字符串和泛型，并列出了 Go 常用库在 Rust 中的对应选择

本文盘点了白帽黑客、水下焊工、空管员等20个冷门高薪职业。这些岗位避开了传统学历内卷，主要依靠硬核技术、特种资质或特定责任获得丰厚回报（年薪普遍在5万至15万美元以上，高者达30万）。因处于大众认知盲区，竞争极小且不易被替代。打破常规思维选择小众蓝海赛道，同样能实现高薪与稳定。

伯克利教授 Sergey Levine 公开了2026最新的深度强化学习课程 CS285 录像与资料。作为 RL 领域的硬核标杆，这版课程在保留经典数学推导的同时，重点引入了 LLM RL 和离线强化学习等当下最受关注的板块，并同步开放了配套的讲义与 PyTorch 实验作业。当大语言模型进入后训练时代，强化学习已不再是机器人学的专属，而是成为了对齐与推理能力进化的核心引擎。Levine 的教学风

随着 AI 编码 Agent 的井喷，开发者正经历从 TUI 到 GUI 的二次审美回归。社区深度玩家在横测了 Pi agent、OMP、Zcode 和 Codex 等一系列 Harness 后指出，目前的高效配置是 OpenCode 内核配合 OpenChamber 界面。OpenChamber 作为一个开源工作站，不仅支持多端同步和远程控制，还能通过 Session Goals 自动推进任务，

开发者 gnipbao 开源的 story-to-handdrawn-video 让 AI Agent 拥有了将中文故事直接转化为 3:4 竖屏手绘动画的能力。它不仅是一个渲染工程，更是一套成熟的 Agent Skill，接入 Claude Code 或 Kimi Code 后，用户只需通过自然语言输入一段文字，Agent 就能自动完成分镜、绘图和视频渲染。项目内置彩铅、水墨、蜡笔等 20 种审美

UIUC 计算机系教授 Jeff Erickson 将其编写 20 余年的算法教材 Algorithms 第一版完全免费开放。全书 472 页，涵盖递归、动态规划、图论及 NP-Hardness 等核心内容，并配套了该校自 1998 年以来的完整课件、练习和试卷。与市面上从栈和队列讲起的入门书不同，它默认读者已掌握基础数据结构，直接切入算法设计的精髓。教授不仅提供 PDF 下载，还采用 CC BY

Agent 构建正迈向“托管式”新阶段。面对生产环境中持久化运行、代码沙箱、记忆与鉴权等工程难题，LangChain 推出 Managed Deep Agents，将驱动外壳（Harness）与 LangSmith 底层基础设施深度整合，支持代码级灵活定制，让开发者只需专注业务逻辑即可快速部署高可靠

开源项目 Brooklyn-skills 推出了一系列便携式的 SKILL.md 软件包，支持 Claude Code、Cursor、Hermes Agent 等主流编程代理。这套工具不包含任何复杂的代码或平台适配脚本，而是通过纯文本指令集定义了如代码审计、PR 自动修剪和视觉验证等 25 种核心技能。开发者只需将仓库地址丢给 Agent，它就能像安装 App 一样习得专业的工作流，并在不同任务间

该站精选了 333 个涵盖前端开发、数据库优化、Git 工作流以及行业专用的 Skill，并直接关联了 GitHub 原始文档。每个 Skill 本质上是一个 SKILL.md 配置文件，让 Agent 能够习得如 Vercel 部署、Supabase 调优或强制代码验收等专业级 SOP。这标志着 Agent 开发正在进入“标准化模块”时代。过去我们靠拼凑长 Prompt 来碰运气，现在通过加载特