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MRAgent记忆框架：让AI Agent不再金鱼记忆，Token成本暴降96%
📰 本文选自自游人今日AI科技日报
引言 2026年，AI Agent遍地都是。Claude Code帮你改代码，Cursor帮你写需求，各种"智能助手"跑在你的终端里，看着很聪明。
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LLM 49
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GLM-5.2 本地部署实战：M3 Ultra 跑出 21.6 tok/s
📰 本文选自 自游人今日AI科技日报
GLM-5.2 是什么？ 2026年6月17日，智谱（Z.ai）正式上线并开源 GLM-5.2。它不是一个普通迭代——这是目前 开源模型中综合实力最强的，MIT 协议，不做地域限制。
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Prompt Injection无解之谜：模型分不清「你是谁」和「你什么角色」
📰 本文选自 自游人今日AI科技日报
一个四年无解的漏洞 Prompt Injection（提示词注入）从2022年被发现至今，始终占据OWASP LLM Top 10威胁榜首[^1]。四年过去了，没有任何单一技术能根治它——不是因为安全社区不努力，而是因为它不是代码漏洞，是架构级别的结构性缺陷。...
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Qwen-AgentWorld上手指南：用语言世界模型训练Agent
📰 本文选自 自游人今日AI科技日报
Agent训练的范式转换 训练AI Agent一直有个麻烦：你得给它真实的环境去交互。想让Agent学会用终端？搭个沙箱。学会操作浏览器？开个Chromium。学会用操作系统？配个虚拟机。每种环境都要配一套独立的执行引擎——开发成本高、速度慢、还容易出错。
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Self-Harness：让AI Agent学会自我修复的框架
📰 本文选自 自游人今日AI科技日报
Agent的上限在Harness，不在模型 AI Agent领域2026年有个越来越明确的共识：一个Agent在真实任务里能不能跑顺，核心决定因素不完全是模型本身。系统提示怎么写、工具怎么暴露、错误怎么恢复、什么时候验证中间产物、什么时候停止无效探索——这些围...
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GLM-5.2 本地部署与量化实战指南
GLM-5.2 是 Z.ai 发布的 GLM-5 系列升级版本，Unsloth 提供 GGUF 转换与动态量化版本，用于本地推理。
很多人想在本地跑大模型，但往往受限于硬件配置，效果打折扣。这篇文章帮你搞清楚 GLM-5.2 的真实能力边界，告诉你它适合什么场景、怎么部署、怎么选量化，尤其适合想在本...
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Gemma 4 12B 无编码器多模态终章：本地跑的AI Agent时代已来
📰 本文选自 自游人今日AI科技日报
引言 2026年6月3日，Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B。这不是一次普通的参数规模更新——它在技术上做出了一个关键转向：不再给语言模型外挂视觉/音频编码器，而是把所有模态统一到一个 Decoder-only Transformer...
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Nvidia RTX Spark 发布：本地运行 120B 大模型的 AI PC 新时代
还在为笔记本跑不动大模型而烦恼吗？想在本地流畅运行120B参数的AI助手却只能望洋兴叹？Nvidia刚刚发布的RTX Spark系列芯片可能就是答案！这颗革命性的Arm架构CPU不仅能在消费级笔记本上本地运行120B参数大语言模型，还带来了完整的Windows生态和游戏兼容性。本文将为你深度解析这款...