GPT-6.1 Sol 在 Codex 与 Work 默认扩容至 500k
GPT-6.1 Sol 在 Codex 与 Work 默认扩容至 500k 默认上下文从 272k 提高到 500k，面向需要长期保留仓库信息和任务细节的工作，减少上下文压缩。
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LLM 专题
共 40 篇文章，按时间倒序展示。
Antigravity 新增 Claude 5.5，并公布旧模型移除时间 官方模型矩阵现列出 C
Antigravity 新增 Claude 5.5，并公布旧模型移除时间 官方模型矩阵现列出 Claude Opus 5.5 与 Sonnet 5.5 的 thinking 版本，面向非试用 Google AI Pro 和 Ultra，免费、Plus 与 Enterprise 不在该次开放范围。
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【Gemini 3.7 Flash：在“快”与“贵”的夹缝中寻找生态位】 谷歌在 3.6 Fla
【Gemini 3.7 Flash：在“快”与“贵”的夹缝中寻找生态位】 谷歌在 3.6 Flash 发布仅三周后便祭出 3.7 版本，核心卖点是针对 Agent 和编程场景的推理增强，并伴随一个极具迷惑性的“试用价”：价格减半至每百万输入 Token 0.75 美元，但该优惠将于 2026 年底到期。
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【药房AI“劝退”潮：当救命的处方撞上不靠谱的智能体】| blog 连锁药房 Kinney Dr
【药房AI“劝退”潮：当救命的处方撞上不靠谱的智能体】| blog 连锁药房 Kinney Drugs 近期紧急下线了其 AI 助手 Burt，原因是该系统在处理处方药时表现糟糕：语音混乱、甚至搞错药剂数量。
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【PromptCache：让 AI 学会“记性”的省钱术】 这是一个 Go 语言编写的开源语义缓
【PromptCache：让 AI 学会“记性”的省钱术】 这是一个 Go 语言编写的开源语义缓存 Proxy，旨在通过识别相似请求来降低大模型调用的成本与延迟。
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【你读的科研论文，可能只是被LLM挤压出来的"学术口水"】| blog unslop.run对1
【你读的科研论文，可能只是被LLM挤压出来的"学术口水"】| blog unslop.run对12,750篇arXiv论文进行了采样分析，发现在2026年初，近39%的新提交论文带有明显的机器编写痕迹，计算机科学领域这一比例甚至高达65%。
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微软开源 iOS 流式 Markdown 渲染库 SwiftStreamingMarkdown
微软开源 iOS 流式 Markdown 渲染库 SwiftStreamingMarkdown 微软在 GitHub 上开源了 SwiftStreamingMarkdown，这是一个面向 iOS 的高性能 Markdown 渲染库，专为流式文本场景设计，可在文字逐段到达时保持平滑动画与滚动，适合聊天或 LLM 回复界面。
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用AI快速写代码的背后，藏着程序员的隐性焦虑 | blog AI 极大地缩短了“想法”到“结果”
用AI快速写代码的背后，藏着程序员的隐性焦虑 | blog AI 极大地缩短了“想法”到“结果”的路径，这虽然缓解了许多人的任务瘫痪，却也带来了一种空虚感。
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别让 AI，废掉你的编程内功 | blog 快速阅读：LLM 降低了开发门槛，却也带来了技能萎缩
别让 AI，废掉你的编程内功 | blog 快速阅读：LLM 降低了开发门槛，却也带来了技能萎缩的风险。
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无限上下文来了，RAG却没死：时效性、可追溯性与成本的三重考验 无限上下文解决的是“装得下”的问
无限上下文来了，RAG却没死：时效性、可追溯性与成本的三重考验 无限上下文解决的是“装得下”的问题，RAG真正的价值在于知识的时效性、可追溯性和成本控制。
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Hermes Agent：一个完全开源的AI智能代理，能安装在你的服务器上，自动连接Telegr
Hermes Agent：一个完全开源的AI智能代理，能安装在你的服务器上，自动连接Telegram、Discord、Slack、WhatsApp等多个聊天平台，成为你持续进化的个人助手。
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LLM的幻觉根源：不到0.1%的神经元在作祟 | 帖子 中国研究者发现，LLM中不到0.1%的特
LLM的幻觉根源：不到0.1%的神经元在作祟 | 帖子 中国研究者发现，LLM中不到0.1%的特定神经元可以可靠预测幻觉的发生，这些神经元早在预训练阶段就已形成，并与模型的“过度顺从”行为直接相关。
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从50%到7%：大厂校招断崖式下跌背后的真实原因 | 帖子 Forbes数据显示，Big Tec
从50%到7%：大厂校招断崖式下跌背后的真实原因 | 帖子 Forbes数据显示，Big Tech新员工中应届生占比已从疫情前的50%以上骤降至7%。
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Wolfram想当AI时代的“地基”，但开源社区不这么看 | blog Stephen Wolf
Wolfram想当AI时代的“地基”，但开源社区不这么看 | blog Stephen Wolfram宣布将Wolfram Language作为LLM的“基础工具”，通过MCP服务、Agent One API等形式接入各类AI系统。
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《从零开始构建智能体》从基础理论到实际应用，全面掌握智能体系统的设计与实现 Hello-Agen
《从零开始构建智能体》从基础理论到实际应用，全面掌握智能体系统的设计与实现 Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。
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Vector RAG系统构建流程 1. 数据采集与预处理 用爬虫（如Firecrawl）、数据连
Vector RAG系统构建流程 1. 数据采集与预处理 用爬虫（如Firecrawl）、数据连接器（数据库、API）或专门的平台（如Unstructured.io）收集并清洗数据，确保后续切片和向量化质量。
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