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生成时间：2026-01-22 08:15:03
AI 推荐要点
**GLM-4.7-Flash 成为本地推理新宠**（来源：AINews）
30B-A3B MoE模型，支持200K上下文，在SWE-Bench等基准表现优异，可在24GB内存机器上本地运行，已集成至llama.cpp和Ollama生态。
**Google AI 揭示推理模型的“思想社会”机制**（来源：AINews）
研究发现推理模型性能提升源于内部出现类似辩论的模式（质疑、探索、分歧、收敛），这种机制能带来超过20%的准确率优势。
**合成推理数据研究：在相同计算预算下，“更多采样”优于“更大模型”**（来源：AINews）
DeepMind研究总结，用更小模型生成更多合成推理数据，比用更大模型生成更少数据效果更好，训练收益最高达31.6%。
**microsoft/agent-lightning**（来源：GitHub Trending）
微软开源的AI智能体训练框架，无需修改代码即可通过强化学习、自动提示优化等方法提升现有智能体性能，兼容主流框架。
**Show HN：Grov——AI编程代理的多玩家协作平台**（来源：Hacker News）
开源AI编程助手上下文层，为团队AI代理提供共享持久记忆，记录决策原因并支持分支管理，优化token使用。
**Show HN：Infinate——O(k)常数时间空间注意力，实现无限LLM上下文**（来源：Hacker News）
开源注意力机制，利用3D语义空间和最近邻限制实现O(k)常数复杂度，在CPU上处理千万级token仅需7-14毫秒，内存恒定1.5MB。
**Ask HN：你在AI智能体上下文工程中遇到的最大挑战是什么？**（来源：Hacker News）
AI代理开发中，上下文管理成为主要瓶颈，包括调试决策依据、多代理间上下文协调及历史存储优化。
**Anthropic 开源其原始家庭作业任务**（来源：Hacker News）
开源其性能优化面试题，涉及为虚构的VLIW SIMD CPU架构优化无文档的Python程序，是理解底层优化的绝佳案例。
**三类LLM工作负载及其服务策略**（来源：Hacker News）
讨论LLM工作负载分类（交互式、批处理、流式）及对应的服务策略，为后端工程师设计AI服务架构提供参考。
**软删除的挑战**（来源：Hacker News）
深入探讨数据库软删除在数据一致性、查询性能、存储膨胀和级联删除等方面带来的工程挑战与解决方案。
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