What Meta’s $17B social media addiction settlement means for California teens
Meta 与各州达成的具有里程碑意义的和解协议是史无前例的，因为它迫使 Meta 为青少年重新设计 Instagram 和 Facebook 的主要功能。
Run Qwen3.8-27B as a Local AI Coding Agent in Just 3 Commands
下载 Ollama，拉取并提供 Qwen3.8-27B，并仅使用三个命令行通过 OpenCode 启动它。
DoTr seeks over P247B for infra in 2027
根据预算文件，交通部 (DoTr) 正在寻求 2027 年基础设施资金 2,475.4 亿比索，高于今年的 864.9 亿比索。根据预算和管理部发布的 2027 年支出预算和融资来源报告，DoTr 提议的 2027 年基础设施支出将由 [...]
「家族に代わる付き添い」－中国で広がる“高齢者向け病院付き添いサービス”
■概要 在中国，负责陪同老人去医院的“医护人员”这一职业正在引起人们的关注。此次培训在人口快速老龄化的上海推广，也是将传统上由家庭进行的部分医疗支持（家庭内护理）社会化为专业护理和生活支持服务的举措。 ■目录 简介 1 - 上海市的举措 - 将“体检师”制度化，为老年人提供服务 2 - 为什么中国需要“体检师” 3 - 为什么体检师培训在上海很受欢迎？ 4 - 未来问题 在中国，人们关注的焦点是“体检师”，这是一个为老年人陪护、接待、检查、与医生沟通、会计、领取药品等提供专业支持的职业。2026年5月，上海市公布了一项促进老年人医院陪护服务的政策，并于7月12日起实施。这也是一场将传统上由家庭
EA-37B Compass Call 是一款添加了电磁频谱设备的湾流 G550 公务机。它携带由 L3Harris 集成的 BAE Systems 电子攻击套件，其机身上的共形整流罩和天线阵列在视觉上与众不同。它取代了 EC-130H，几十年来 EC-130H 一直在 C-130 机身上执行相同的任务。
在苏门答腊岛（印度尼西亚）发现海盗蜘蛛（Araneae：Mimetidae）并描述了三个新物种摘要从印度尼西亚苏门答腊岛描述了蜘蛛属 Mimetus（Mimetidae）的三个新物种：Mimetus falcifer sp.。名词(♂♀)，M. nataliae sp。名词(♀) 和 M. telum sp。名词(♂♀)。这是 Simetidae 科的第一个记录，1881 年来自苏门答腊岛。提供了详细描述、数码照片和分布图。Fomichev, A. A. & Omelko, M. M. (2026b)。在苏门答腊岛（印度尼西亚）发现海盗蜘蛛（Araneae：Mimetidae）并描述了三个新物
Going Deeply into the Weeds & Standing Up a New Local LLM: THURSDAY MAMLMS
餐桌下的LLM大比拼：开源权重alibaba/qwen3.8:27b的发布，以及在一台顶配M5 Max MacBook Pro上测试四个本地LLM……
How to Utilize OKF Efficiently to Enable Knowledge Exchange Among LLMs
Google 的开放知识格式 (OKF) 是一个 Markdown+YAML 框架，用于在人类和 AI 代理之间共享知识。这篇文章在一项非常具体的工作中重用了该框架——在三个 Qwen2.5-Coder 模型（7B、3B、1.5B）之间进行预标记化整数数组的代理到代理的交接，并显示了 28-37% 的 TTFT 减少以及一个确保整个安全的全词汇等效性检查。如何有效利用 OKF 来实现 LLM 之间的知识交换的文章首先出现在 Towards Data 上科学。
Topdressing DC 3s (7) - ZK-AZL
我将按字母顺序在 DC 3 上发布这个系列，但 ZK-AZL 确实值得更多关注，因为它是 1954 年的原始 Ag Dak！道格拉斯 C-47B-35-DK（c/n 16568/33316）由俄克拉荷马城道格拉斯飞机公司制造，配有 2x 1200HP 14 缸发动机R-1830-92 双黄蜂星形发动机，编号为 44-76984 1945 年 5 月 18 日美国空军通过“租借法案”转移并出口到新西兰，飞往新西兰 NZ3545 1945 年 6 月 17 日 RNZAF 1 ASU，汉密尔顿。 1945 年 6 月 22 日，新西兰皇家空军 1 ARU。新西兰皇家空军 40 中队，弗努阿派 19
Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
ABBEL 与传统递归摘要相比的概述。信念取代了完整的交互历史作为代理的工作环境，信念分级通过监督每个信念状态的内容来提高性能。随着任务范围的增长，LLM 环境无法永远扩展。自总结可以实现简洁、可解释的上下文，但会带来显着的性能成本，特别是对于高质量数据稀缺的人工辅助领域，例如协作代码生成。我们用 ABBEL 来解决这个问题：一个框架，以自然语言信念状态的形式隔离和监督摘要的信息内容。动机：递归摘要的成本对于语言模型来说，要有效地协助日益复杂的任务，例如软件开发，它们必须能够与我们进行数百甚至数千个步骤的交互。对于如此长的任务，将整个交互的历史记录保存在上下文中是不切实际的。迄今为止使用的启发
一个沾满烟灰的头盔和