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知识第一次，能像代码一样利滚利。前OpenA 创始团队成员、特斯拉前 AI 高级总监 Andrej Karpathy，提出一个狠招：别再用 RAG 检索你的知识库，让大模型把它「编译」成一座持续生长的活 Wiki。两个多月，他在GitHub屠出 5000+ star。
2026 年 6 月，大模型行业正在经历一场前所未有的「开源海啸」：英伟达放出了 550B 参数的混合架构模型，谷歌送出多模态的 Gemma 新版本，智谱用最宽松的协议全量开源了自家旗舰模型。
前些天，CMU 助理教授、TVM/XGBoost/MLC-LLM 的创造者陈天奇发布了一本免费在线书籍《Modern GPU Programming For MLSys（面向机器学习系统的现代 GPU 编程）》。
刚刚，Claude Code迎来一次重大升级。
刚刚，在维也纳落幕的机器人顶会ICRA 2026上，最佳论文奖（自动化方向）颁给了一支中国团队。
Google DeepMind在6月份对外分享了DiffusionGemma的技术报告，明确指向了一条与现有主流完全不同的演进道路。当大家都在绞尽脑汁让大模型逐词吐字的速度变快时，谷歌干脆把生成顺序改了。
近年来，个性化语言模型迅速普及。 从 ChatGPT、Claude 到各类垂直 agent，用户 “长期记忆” 功能也逐渐成为标配，它们被广泛部署在推荐系统、客户服务、情感陪伴等场景中。
近年来，大语言模型（LLMs）在长篇视觉叙事中展现出卓越潜力，生产方式正迅速从单一模型生成转向面向生产的智能体系统。但长视频剪辑仍然是一个极难控制的长期任务。模型有时会在缺乏素材依据的情况下强行生成，甚至在面对明显断档的转场或人物不一致时依然“盲目拼接”。
来自博世中央研究院与清华大学的研究人员提出 FunctionEvolve 框架，在两大基准测试上大幅刷新了这项任务的结果。在 LLM-SRBench 的 129 个合成科学方程任务上，FunctionEvolve 最终给出的公式在 55.8% 的任务上与真实公式等价（SA@1 = 72/129），是此前最好结果的 3.6 倍；
还记得那个火爆全球的 AI Vtuber neuro-sama 吗？一个能实时和观众互动的 AI 虚拟主播。