数据 Agent 落地别瞎试：3项实践
最近我看到两个团队解决了同一个问题：你让 AI 助手查报表，它答错口径，你敢直接用吗？数据 Agent 喊了一两年，敢把「问数」交给 AI 的团队少之又少。原因不是模型不会写 SQL，现在的模型生成查询已经很稳了。真正卡住的，是数据本身。
大模型的下半场，拼的是记性
互联网时代，人类最重要的进步之一，就是借助网络访问千里之外服务器上的公开信息，我们自此有了从无限的信息中找到答案的能力。
九条机制，零 LLM 调用：一个记忆系统怎么防止自己骗自己
一套只改 harness、不动模型的记忆系统，跑了几个月自我感觉良好，直到拿三篇 2026 年 9 月的 RSI 论文逐条对照，才发现四种病一个不落全占了。这篇是完整的落地复盘：九条机制，全部纯规则、可复现，以及每一处"差点骗过自己"的数字。
林马AI日报｜11月7日：Meta推送Muse专用模型
2026年11月7日 星期六。新品关注 Meta 向 Muse / Meta AI 推送专用模型、Thinking Machines 的 Inkling 2 Small、谷歌 Gemini Omni 1.2 Flash，以及蚂蚁百灵 Ling-3.
TiDB 唐刘：AI 编程缺失的抽象层
编者按：在“AI 会不会取代程序员”的讨论声中，这篇文章提供了一个更有历史纵深的视角：AI Coding 本质上可能是计算机发展历史中又一次抽象层的升级，而我们正处在新的概念体系尚未成型、旧的抽象层已经松动的“真空期”。
2026 年，AI 不再只是“能回答”，而是开始接受“能交付”的检验
本文承接上一篇《别再被 AI 黑话绕晕了：从 LLM 到 Agent、Harness，一次讲清大模型时代的“进化路线图”》。
DIKWP AI安全与机制可解释性评估框架报告
DIKWP-Based AI Safety and Mechanistic Interpretability Rubric从数据、内部机制到行为验证与部署控制的多层次可操作评估框架（2025-2026 文献整合与工程化提案）Prepared date: 2026-04-15Doc
MemoryBear 如何让AI精准记住你几个月前提到的一件小事？
试想一下，假设你跟一位 AI 助手时常聊天。你们从工作目标聊到人生经历，从日常生活聊到兴趣爱好，聊天中包含大量关于你自己的小事。在经历了长达几个月，跨越数百轮的对话后，如果你突然问AI助手一个很久前你曾提到过的某个细节，它是否能准确记得你当时说的话？