EP156 · Jalapeño 实测、Claude 记忆、雷鸟眼镜 · 08-26 早报

OpenAI 首颗自研推理芯片 Jalapeño 公布首批实测：在 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1、Kimi K2.5 1T 三个公开模型上，每瓦峰值算力提升 1.5 到 1.9 倍，端到端延迟降低 1.7 到 3.6 倍，数据来自 SemiAnalysis 的 InferenceX 公开基准。芯片开发本身也有 AI 参与，从初始设计到流片仅 9 个月，部分 AI 生成算子比人工版本快 1.5 到 1.8 倍。评估推理成本与自研算力成色，可细读附录对比。

Anthropic 把 Claude 的记忆打通到 Cowork：日常聊天积累的项目背景，交给云端执行任务时直接可用，反向亦然。记忆更新改为边聊边写入，提到的事下一轮对话即生效，可随时暂停或重置。健康、信仰等敏感主题默认不存储，需手动开启；全部记忆按主题整理，可逐条查看、编辑或删除。对在多个界面切换的用户，省去的是反复交代背景。

爱范儿在 iO 眼镜发布前夕专访雷鸟创新 CEO 李宏伟与 AI 负责人程思婕。这款定位「人类增强」的眼镜主动放弃摄像头与大芯片，换取全天佩戴和续航；核心功能全天智记持续记录沟通并生成每日总结。李宏伟判断智能眼镜的「iPhone 时刻」可能要到 2027 年，形态收敛要到 2029 年左右，最难的是第一视角多模态数据。取舍与时间表都给得很实。

本文介绍一种基于渐进式披露和 Harness Engineering 的 Service Refactor Skill，通过五阶段流程标准化服务重构，提升可靠性与可复用性。

Canva 联合创始人 Cliff Obrecht 在这场深度对谈中讨论 AI 时代的设计、产品增长飞轮、全球化组织，以及为何应以快速原型替代冗长规划。

对话 14 年机器人从业者叶阳生，从 WRC 现场观察出发，拆解人形机器人行业从概念展示转向实战落地，破除出货量与预训练神话，给出展台 Demo 鉴别指南与数据底层痛点分析。

本文介绍了一套严谨、面向生产的 LLM 系统评估框架，强调产品决策、集成式测试、贴近生产的数据以及错误分析。

Granite 4.2 推出了一系列从头开始在 15T 个 token 上训练的密集、仅解码器推理 LLM（3B/8B/30B），采用五阶段预训练、SFT 以及包含用于工具使用的智能体 RL 的多阶段 RL 流程。

Raphael De Lio 介绍了语义路由、语义缓存与语义护栏等向量搜索模式，在智能体花费 Token 或调用工具之前减少不必要的 LLM 请求。

视频介绍了 WebMCP：网站可暴露可发现的工具，让 Codex 更高效地执行操作，并在丰富的交互体验中与人协作。