按兴趣浏览，循来源深入。
GitHub 项目 Axo 开源，定位为「从 BioSNN 长出的第一个心智」的桌面终端，名字取自六角恐龙，内置角色千岁（阿螈）。其核心机制是把长期记忆、人格锚与偏好权重存成本地文件（SQLite + npz + YAML），模型只通过检索注入读取，换模型即换读者、库一字节不变；上下文采用分层装配加硬 token 预算、超预算反向驱逐与滚动摘要，每轮产出可审计的注入账本。支持 Ollama 本机模型或 DeepSeek 等云端 API，随包离线语音识别（vosk）、ZipVoice 本地 TTS、通话模式、记忆浏览器、睡眠巩固、手机加密同步与插件系统，代码 Apache-2.0，随包 ZipVoice 权重按 CC-BY-NC-4.0 仅限非商业再分发。
推荐理由：这个终端侧记忆与人格方案把记忆库放在本地而不是模型里，换模型不丢人格，工程取舍都写得很具体。
Phova 在 GitHub 发布 uTTT（Universal Test-Time Training）框架，覆盖远端元训练、自动化部署与交互式个性化推理全流程，针对单卡 NVIDIA RTX 5090（32GB GDDR7，Blackwell sm_120）做算子级与显存级优化。核心包括跨层共享快权重池与 SwiGLU 解析式块状梯度（用 torch.bmm 一次算出）、双轨 Checkpoint 管理（base_uttt.pt 加 personas/{user_id}_state.pt）与三级 LRU 缓存，个性化通过流式生成、Chunk TTT 更新、惊奇度门控与弹性锚点实现。
推荐理由：原文给出了从元训练到多租户个性化服务的完整部署链路和指令集，读者可以照着在单卡 RTX 5090 上复现这套测试时训练流程。
GitHub 用户 Raja0sama 发布 openbrain 项目，用固定的 Qwen 2.5 7B 负责对话、3B 负责判断，知识全部存在 SQLite 记忆图中，通过 Ollama 在本地运行。模型只回答被教过的内容，超出记忆时如实拒绝，并可通过 teacher.py 借用 Claude Code 登录向前沿模型提问补缺，每天上限 20 次、全部留日志且不发送个人内容；人格从经历中形成，叠在一个不可被对话侵蚀的固定价值核心上。自建基准中直接召回 8/8、多跳 5/6、诚实拒绝 6/6，Napoleon 泄漏控制测试中底座 7B 答对 5 题、该系统全部拒绝；项目以 Apache-2.0 协议开源。
推荐理由：开源仓库给出了架构拆解和基准数字，包括泄漏控制测试，读者可以据此评估固定小模型加外部记忆这条路线的可行边界。
博爱AI团队在 GitHub 开源 hermes-onboarding v4.39（2026-10-10），提供 hermes_onboarding_guide.md 与方法论文件两个文件，让 Hermes 在首次对话完成用户画像初始化，新用户零配置上手、老用户增量升级不动已有配置。方案包含持续记忆、工作纪律、自动化机制与自进化四大模块，内置 cron 检测更新、monitor 唤醒升级、匿名方法论贡献通道与防投毒红线，v4.37 单版聚合 36 条方法论，项目自身运营维护由 AI Agent 执行。
推荐理由：这套初始化方案把人格、分层记忆和自动化运维纪律落成了可复制的两个文件，其版本台账里的踩坑血训本身就有迁移价值。