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LyapLock首次让大模型在上万次知识更新中稳住旧记忆、精准学新知。它用「虚拟队列」实时监控遗忘风险，动态平衡新旧知识，理论保证长期不崩盘，编辑效果比主流方法提升11.89%，还能赋能现有模型，让AI真正学会「持续成长」。
随着大语言模型 Agent 开始在对话、问答与复杂交互环境中长期运行，“记忆该如何设计” 正在成为一个绕不开的核心问题。
巨硬，马斯克旗下一个连名字都在嘲讽微软的项目，如今已乱成一锅粥了。 事情要从去年 8 月说起。 彼时马斯克高调宣布了一个新项目 Macrohard（巨硬），从名字上不难看出，这个项目本身是对「Microsoft」的调侃式致敬，针对得也相当工整。
从电脑崩溃到半小时拿下Lean形式化证明，数学大神陶哲轩用亲身踩坑经历警告：AI越强大，人类越不能偷懒，应时刻保持「人类在环」的绝对清醒。
不卷VLA，这家公司给机器人造生成式大脑。
具身智能的胜负手，可能并不在机器人本身。
对比学习已成为表征学习中的一种强大范式，能够在不依赖标签的情况下有效利用无标注数据。
![[小山译] Claude Skill 编写与实战指南](https://www.aitntnews.com/pictures/2026/3/11/a659f881-1cf1-11f1-af9f-fa163e47d677.webp)
最近沉迷折腾龙虾，想把日常工作都 Skill 化，试了挺多方法都不怎么好用。正好最近 Anthropic 出了一份官方指南，我边学边翻，分享给你。
最近在研究 OpenClaw，这个工具的火热程度不用再赘述。
NUS、ZJU、UW、Stanford、CUHK 联合提出 「ThinkMorph」，主张让文字与图像在统一架构里「原生协作」、「共同演化」，而不是像当下大多数多模态模型那样，看完图像就闭上眼睛，后续完全靠文字链条推进。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩甚至超越 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Flash。