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LEMMO 是一个面向长原始IQ录音的大型电磁模型，结合线性注意力编码器与预训练LLM，可处理多达八百万复数采样，并在EM-Bench、LEMMO-ShortQA等任务上显著超越MERLIN-LoRA，同时开源1.38TB语料库。
MemoryDojo：LLM智能体记忆投毒基准测试
MemoryDojo是首个跨记忆架构的LLM智能体记忆投毒基准测试，包含155条多会话轨迹，覆盖四个领域和五种记忆系统。评估显示所有记忆系统均易受攻击，下游影响差异显著，并提出了记忆感知的投毒优化方法。
ROSE：风险感知正交子空间导航，破解多模态大模型终身知识编辑难题
ROSE框架通过风险感知正交子空间导航解决多模态大模型终身知识编辑中的灾难性遗忘与局部性侵蚀问题，在超1000次顺序更新后保持稳定，代码已开源。
BitDecoding-FP4：原生FP4 KV缓存解码的算法系统协同设计
BitDecoding-FP4提出算法-系统协同设计，通过双残差查询量化、下溢感知概率缩放和离群值感知键量化，将FP4 KV解码精度差距控制在0.5点内，并在NVIDIA B300上实现2.4-3.0倍吞吐提升。
仅哈希发送器能否超越经典压缩？预注册实验揭示边界
一项预注册实验对比仅哈希发送器与PPM压缩器在短文本传输中的成本。结果显示哈希发送器每条消息多花18.4比特，空中时间全面落后，但在特定内存区间内比特成本最低。研究揭示了发送端记忆与比特的权衡边界。
CodeQuant2：低精度推理模型量化新突破，推理速度提升2.85倍
CodeQuant2是一种基于聚类的LUT量化框架，专为低精度大型推理模型设计。通过旋转缩放抑制离群值、自适应码本尺寸和改进校准策略，在推理基准上显著提升准确率，相比BF16最高实现2.85倍加速。
GitHub一周热点：五个高星项目满足不同开发需求
本周GitHub热点盘点：claude-mem记忆插件、Claude-Code-Game-Studios游戏工作室模板、t3code手机遥控、worktrunk目录管家、反AI位设计规范，五个高星项目分别解决AI记忆、多智能体隔离、远程编码和设计校验问题，附各自落地代价分析。
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SQLite扩展实战：C与Rust实现parse_number性能对比
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Paul Ford新作引热议：Web本身已经足够
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斯坦福AI原生工程课：智能体时代如何教编程
斯坦福CS146S课程第二轮改革：Mihail Eric将开源维护者引入课堂，让学生面对陌生真实代码库提出改动，探索智能体时代AI原生工程的教学方式，从写代码转向工程决策能力培养。
LLM世界观地图：大模型对各国审查制度的回答差异
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从零手写K-Means：一位开发者的机器学习进阶之路
一位开发者分享从零手写K-Means聚类算法的第59天进展：已完成监督学习全部算法，进入无监督学习阶段。本文解析手写K-Means的初始化策略、向量化距离计算、收敛判定与空簇处理等工程要点，并探讨从零实现算法对深入理解机器学习的价值。
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