Codex + Obsidian 搭本地知识库：273 篇笔记 27 天实录
Codex + Obsidian 搭本地知识库：273 篇笔记 27 天实录7 月初的时候，我照着 Karpathy 那套 LLM Wiki（简单说就是让 AI 帮你把资料编译成一个能长大的百科）搭了个本地知识库。
来自主题: AI技术研报
7407 点击 2026-08-03 15:53
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7 月初的时候，我照着 Karpathy 那套 LLM Wiki（简单说就是让 AI 帮你把资料编译成一个能长大的百科）搭了个本地知识库。
近年来，视觉 — 语言 — 动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）正逐渐成为通用机器人控制的重要技术路线，但当这些模型真正进入高频闭环执行时，一个矛盾越来越突出：模型越来越大、语义能力越来越强，动作更新却未必足够快。
又一家AI初创公司加入了这场狂飙突进的独角兽俱乐部：Simile。据该初创公司透露，就在结束隐身状态、宣布完成由Index Ventures领投的1亿美元A轮融资仅仅五个月后，公司已完成2亿美元B轮融资，估值达到20亿美元。
Agent的能力越来越强，但使用体验仍有一个尴尬之处： 每换一个Agent甚至换一个session，就像换了一个完全不了解你的新员工。
近日，独立开发者 Harshal Singh 公布了一个仅有 3500 万参数的基础语言模型 BarunLM，并声称：「我预训练了世界上参数量小于 100M 的最好模型」。
2025 年秋天，Meta 上线了一名可以替商家卖货的“AI 员工”。商家不需要重新整理一套资料，它会直接读取品牌过去发布的社交媒体内容、广告、商品目录和网站信息，自动学会这家公司卖什么、用什么语气和顾客说话。
新智元报道 2026年，AI行业最昂贵的新故事，已经不只是「训练一个更大的模型」。 资本开始直接押注：让AI参与制造下一代AI。 4月，AlphaGo核心缔造者David Silver创办的 Inef
最近有个挺有意思的对比实验，来自 Composio 团队。他们用同一个模型 Kimi K3，分别放进三个不同的 agent 框架（harness）里跑 ——Claude Code、Hermes 和 Kimi Code—— 一共测了 28 个完全相同的任务。
过去的 Diffusion RL 多聚焦于奖励设计与优化算法，训练时的采样成本被忽视。DMSampler 指出：在在线 RL 中，限制规模化的不只是奖励信号或优化器，很多时候是 rollout 本身太贵。
今天，全网都被这位25岁「AI先知」的故事刷屏了。 就在刚刚，华尔街上演了一场教科书级别的平仓。这场血雨腥风的主角，是被硅谷奉为「AI预言家」的Leopold Aschenbrenner，以及他那只439%逆天回报率的对冲基金——Situational Awareness（情境感知）。