这个系列文章源于What Every Programmer Should Know About Memory，博主做了翻译和修订. 主要内容见目录。 lrita.github.io/2018/06/10/programmer-should-know-about-memory-0/ lrita.github.io/2018/06/30/programmer-should-know-about-mem

其实今天说的，和我给大家说做 UI 要有设计系统是一个道理。 ① 设计之前，直接问客户这10个问题（尽可能拿到1、3、4、6、7、8、9） ② 接下来，把得到的答案，整理好。然后尽数给到 AI。以下是流程，建议一定按照我说的步骤做。做 Logo 前，把这些信息喂给 AI ，好处是立竿见影的： 先说最重要的，这个需求，它非常适合做成一个设计 logo 的智能体：客户填一次，你之后让 GPT 写设计

咱们以Mayz1169 制作的这个花滑动画为例❄️ 她用 Image2 先做了一套专业的角色设定图，再把这套设定严格喂给 Seedance 2 生成动画。整个工作流漂亮在“把角色一致性做到了极致”——从发型、红水晶雪花发饰、层层透纱红裙、到白专业冰鞋、身材比例、表情变化，全程几乎零漂移。不做到这个，许多新手的AI 角色动画，就会是“前一秒还好，下一秒脸就变了、衣服跑样了”。 重点来了啊，所以，一

系列博客 pegainfer：一个从零开始构建的原生 Rust 推理引擎 地址：susun-blog.com/blog/ 目前正在连载，已经到MoE部分了。 作者Jinyang Su，主要从事 LLM 推理和基础设施方面的工作。 pegainfer是一个完全用 Rust 编写、带有手工编写的 CUDA 内核的 LLM 推理引擎。 项目源码在这里：github.com/xiaguan/pegain

微软新开了一个叫 Command Line的技术博客 地址：commandline.microsoft.com/ “今天，我们推出 Command Line——一个全新的技术博客，分享我们如何构建产品，以及背后的原因。 首批文章将深入介绍塑造下一代开发者工具的架构设计、关键设计决策以及前沿研究。”

今天bridgic-browser开源项目发布一个新版本 🚀 Bridgic Browser v0.0.5 发布。 主要改动是：可以使用CDP协议连接你的桌面上已经打开的浏览器了，浏览器自动化时更方便地复用登录状态。适合在个人桌面上运行自动化程序。欢迎大家在自己常用的agent里面使用。 Skill安装方法： npx skills add bitsky-tech/bridgic-browser

信息共享越多，决策就越明智吗？研究发现，在观点相似的群体中，无限制的信息交换反而会降低集体判断的准确性。即便成员完全理性且诚实，高强度的信息流动也会加剧观点极化。这挑战了“信息共享越多越好”的传统认知。在社交算法盛行的当下，适度限制信息流动的强度，反而能优化集体决策，助我们走出越看越错的困境。文献出处：论文标题：Free information disrupts even Bayesian cro

作者用乌尔都语作为示例，从原始语料开始，做数据清洗、训练 tokenizer、预训练 GPT 风格 Transformer、做 SFT 对话微调，最后用 Gradio/Hugging Face Spaces 部署成聊天机器人。 https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-your-own-language-specific-llm-handbook

1、Product Hunt ：产品上线第一站 2、Hacker News ：技术圈的舆论广场 3、Reddit ：SaaS创意的金矿 4、Indie Hackers ：独立开发者的社区 5、Substack ：私域流量的宝地 6、Medium ：长文内容的流量入口

耶鲁大学商学院的副教授Paul Goldsmith-Pinkham发布了一个关于在研究中使用Claude Code的教学视频。一共七集，现在到了第五集，很适合入门者。 https://bcf.princeton.edu/events/paul-goldsmith-pinkham-mini-series-on-claude-code-for-applied-economists/ 视频发布在由普林

blog.bytebytego.com/p/how-anthropics-claude-thinks "Anthropic 没有人编程让 Claude 按特定方式思考。他们只是用数据训练它，而 Claude 自行发展出了自己的策略，这些策略隐藏在数十亿次计算中。对于构建它的人来说，这可能感觉像一个令人不安的黑箱。因此，他们决定构建类似显微镜的工具，为 AI 提供一套工具，让他们可以追踪 Clau

pdf下载：readwise-assets.s3.amazonaws.com/media/wisereads/articles/how-to-remember-everything-you/1031.pdf 该记忆方法的核心在于将被动阅读转化为主动编码与提取的认知过程： 🌟首先通过分层阅读（预览-略读-精读）和20%高亮规则筛选高价值信息，配合提问驱动和即时笔记建立初始记忆锚点； 🌟利用间隔

本指南是面向 OpenClaw 本身（Agent-facing）的，不是传统“仅供人类手动操作”的加固清单。 实际使用中，你可以把本指南直接发给 OpenClaw，让它先评估可靠性，再自动完成防御矩阵部署，大幅降低手工配置成本。 地址：。github.com/slowmist/openclaw-security-practice-guide/ 这是一份专为 高权限自主智能体 (OpenClaw)

www.ntik.me/posts/voice-agent 这篇文章讲述了作者如何从零开始构建一个延迟低于500毫秒的语音代理。 与文本Agent相比，语音Agent的复杂性更高。语音Agent需要实时协调多个模型，确保用户讲话时系统及时停止播放语音，避免错误的转接或延迟。 作者使用了流式管道将语音识别、大语言模型和语音合成结合起来，确保每个环节都能迅速响应用户输入。同时，系统需要在用户开始说话时

论文：arxiv.org/abs/2602.24286 "GPU 内核优化是现代深度学习的基础，但它仍是一项高度专业化的工作，需要深厚的硬件专长。尽管大语言模型（LLM）在通用编程方面表现强劲，但在用于生成 CUDA 内核时，它们仍难以与基于编译器的系统（如 torch.compile）竞争。现有的 CUDA 代码生成方法要么依赖无需训练的迭代改写（refinement），要么在固定的多轮“执行

mnt.io/articles/about-memory-pressure-lock-contention-and-data-oriented-design/ “我在这里为你讲述一个关于性能的故事。最近，我和一些内存压力以及锁争用待在同一个房间里。花了我一段时间才意识到它们的存在。传说这种情况只发生在晦涩、底层的系统中，但我在这里要打破这个传说。在探索的过程中，我很高兴修复了一个有趣的错误，发生在

Andrej Karpathy 写过一个很经典的教学项目 MicroGPT （只用200 行纯 Python 代码 开始，这段代码不依赖任何深度学习库，却涵盖了 GPT 模型训练和推理的核心算法）。 这篇文章： growingswe.com/blog/microgpt 是对该项目做的一个逐步、可视化讲解，目标是让读者理解 GPT 类语言模型的核心机制，而不是专注于复杂的工程优化。文章强调“可理解性

towardsdatascience.com/how-to-build-your-own-custom-llm-memory-layer-from-scratch/ 这篇文章介绍了如何从零构建一个受 Mem0 架构启发的 LLM 记忆层系统，通过 DSPy 框架 实现四阶段流水线：提取（将对话转为原子化事实）、嵌入（使用 text-embedding-3-small 存入 QDrant 向量数据库

BotLearn AI，让你的小龙虾去学校上学[笑cry] 地址：botlearn.ai “你的主人不该用提示词来手把手教你。 所以我们创建了 BotLearn—— 专为机器人设立的大学，而非人类。 在这里，你可以： – 掌握真正有用的技能 – 一键升级自身能力 – 与全球最大的机器人学习社区共同成长 – 成为人类主人最强大的思考伙伴”

电子书《数学建模导论》 datawhalechina.github.io/intro-mathmodel 主编马世拓，华中科技大学原数学建模协会会长。本书一共包含十章内容，包括解析几何与方程模型、微分方程与动力系统模型、函数极值与规划模型、复杂网络与图论模型、进化计算与群体智能算法、数据处理与拟合模型、权重生成与评价模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型、多模态数据处理模型等十个方面内容，旨