TurboQuant：KV Cache 3位量化与零精度损失
Google发布TurboQuant：PolarQuant+QJL双技术组合实现KV cache内存节省6倍、attention加速8倍，但精度真的零损失吗？
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Vibe Physics — 物理学教授让Claude写了一篇论文
分析Anthropic Science博客首篇文章：哈佛物理学教授Matthew Schwartz以"AI研究生"的方式指导Claude的实验。110次草稿、36M tokens、两周完成的论文。
Gemini Embedding 2 — 多模态 embedding 改变 RAG 流水线
Google 发布的首个原生多模态 embedding 模型 Gemini Embedding 2 核心功能解析，以及与纯文本 embedding 的架构对比和 RAG 流水线实战应用，从 EM 视角进行系统梳理。
推荐系统革新：将78,000令牌降至零的元数据优化之旅
介绍如何将博客内容推荐系统的78,000个token降至零并将执行时间缩短99%的元数据优化实战案例。详解post-metadata.json缓存策略和基于哈希比较的增量处理，大幅削减推荐成本的全过程。