MIT AI forecasts extreme weather without historical data
MIT 研究人员开发出一种不依赖历史气象数据即可预测极端天气的 AI 模型，直接通过物理原理和当前观测数据进行推理，为气候预测提供了一种全新思路。
AI 工具排错、提示词与实用教程
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我扒完了 GitHub 上 55 个 AI 成片产线，得出一个结论
一位开发者扫完了 GitHub 上 55 个“AI 成片产线”项目，发现竞争焦点已从剪辑工具转向让 Agent 当导演的自动化流水线，下一步比拼的可能是把产线封装成 Agent 可调用的 Skill。
AI 做海报、HTML构图手册：16 种控制焦点与动势的海报构图——上册（附样图和提示词）
设计爱好者 Adrian Punk 整理了一份包含 32 种海报构图方法的 AI 提示词手册，首发前 16 种，旨在解决 AI 生成海报“像 PPT”的构图失控问题，并通过可直接复制的模板提升图像模型与 HTML 落地页的生成质量。
海量智能背后的全栈技术
OpenAI 首次公布了自研推理芯片 Jalapeño 的实测性能数据，并同步阐明了其“全栈式”算力策略——从芯片、数据中心到模型和应用统一优化，而非单纯堆叠硬件。
Granite 4.2 LLMs 是如何打造的
IBM 发布 Granite 4.2 系列开源推理大模型（3B/8B/30B），采用五阶段预训练加多阶段强化学习打造，支持 512K 上下文与“思考/非思考”模式切换，并首次在 8B/30B 版本中加入真实沙箱环境内的智能体强化学习训练。
Misc. bug: Slow decode speed with large tool sets
该问题发生在 llama-server 处理携带大量工具定义（200+ MCP tools）的聊天请求时，解码速度明显下降。优先排查 llama.cpp 构建版本，并确认是否已包含 PR #27679 的修复。
Anthropic tells staff to work from home due to possible security team strike
Anthropic 因安全团队可能发起罢工，已通知员工居家办公。该事件由 Hacker News 用户讨论发酵，反映出 AI 头部公司在安全治理、员工权益与内部信任之间正面临前所未有的张力。
OpenAI’s Jalapeño chip is built for fast inference at scale, benchmarks show
OpenAI 在 Hot Chips 会议上首次公布了自研推理芯片 Jalapeño 的基准测试成绩，显示其在每千瓦吞吐量和每位用户 Token 数上优于当前英伟达 Blackwell 系统，但量产要到 2026 年底才小规模开始。
Gamma acquires Accel-backed design startup Lica
AI 演示文稿工具开发商 Gamma 宣布收购设计初创公司 Lica（曾获 Accel 投资），将 Lica 的设计能力整合进其 AI 内容生成平台，以强化原生设计体验。
Jalapeño’s first results show industry-leading speed and efficiency in AI inference
OpenAI 自研推理芯片 Jalapeño 公布首批测试结果，在功耗、延迟和吞吐量上同时优于现有商用系统，意味着 AI 推理性能的竞争从“堆芯片”转向了“全栈协同设计”。