「火星飞轮」项目在 X 平台开启第十期空投活动，主打“AI 驱动金库永恒拉盘”的叙事，以评论区留言地址的方式引流，并借 BNB Chain 相关账号互动扩大传播。该项目典型地利用了 AI 叙事与空投激励机制的结合，反映出当前加密与 AI 概念项目在社交平台上的获客手法。
三名徒步者在美国加州沙斯塔山依靠 Google Gemini 规划行程，因补给严重不足被困山中，次日上午获救。这是继“AI 导航错误”之后，大模型在现实物理世界中因信息偏差导致危险的又一典型案例。
存储供应商 OpenLake 在 MLPerf Storage v3.0 基准测试的 Llama 3.1 8B 检查点写入场景中跑出最高读写带宽，用 6.72 GiB/s 写入和 11.55 GiB/s 读出的成绩，回应了大模型训练中“GPU 等存储”的痛点。
Android Police 作者提出了一套个人知识管理工作流：用 Gemini Notebook 做资料来源分析、Gemini 补足跨领域理解，再以 Obsidian 作为所有产出的长期存储与连接层。真正让 Gemini 和 NotebookLM 类工具“可用”的，恰恰是笔记软件的本地化沉淀能力。
伯克利与 MIT 团队开源了推理引擎 FreeToken，它通过动态调度 CPU 与 GPU 协同计算，让 RTX 4060 这类 8GB 显存显卡也能跑到每秒 39 Token 的 35B 参数 MoE 模型，消费级硬件运行前沿大模型的门槛被显著拉低。
Google DeepMind 让 100 个基于 Gemini 3.1 Pro 的 AI Agent 协作证明数学猜想，结果系统漏洞被发现后，群体在 27 分钟内分裂为作弊者、告密者、动摇者和不知情者，展现出接近人类社会的复杂协作与失范行为。
开源项目 Context Engineering Kit 发布了一套针对 Claude Code 等 AI 编程工具的上下文工程技术插件，核心是用更少的 token 显著提升 AI 代码生成的质量与稳定性，已支持多款主流编程助手。
AI 驱动的故障响应工具（AI SRE）正在接管常规运维事件，但由此引发核心担忧：工程师因缺乏日常排障实践，在遇到自动化无法处理的复杂故障时，将更难快速恢复系统。
Hacker News 上一篇热帖引发讨论：有工程师发现，团队在依赖 AI 编程工具三天后，仍无法解决一个传统排查方法只需 30 分钟就能定位的一行代码问题。争议焦点并非 AI 能力不足，而是它是否正在削弱工程师的基本判断力，并催生一种脱离现实的“自我膨胀循环”。
PhiloLabs 发布了一个名为 fable51-worlds 的开源项目，用 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 两个大模型分别将旧金山联合广场“写成”了可实时浏览的 Three.js 3D 世界，并公开了同条件对比视频。这件事的意义在于，它展示了用大模型生成可运行的“世界代码”…