新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
开发者 Henry Dibie 开源了帮助作者完成书籍的 AI 工作区 The Scribe。系统通过 9 步访谈构建带版本管理的 voice profile，用 pgvector 余弦相似度检索作者自己的写作素材和见证，并将前文章节摘要作为章节记忆编入 voice brief，再以此驱动 Claude 生成 1500-2500 词的章节草稿。支持 general、fiction、christian 三类题材包，LLM 侧默认在 Ollama、Groq、Anthropic 间轮换并带健康冷却机制，提供 Docker Compose 本地部署和 Render+Supabase+Vercel 的生产部署路径，附带端到端 smoke test 脚本。
GitHub 上的 BEYOND 是一个构建在用户自有网络与设备上的本地 AI 助手，目前处于早期开发阶段（计划第 10 阶段），可复用 Local AI Studio 等已有 AI 服务器，自带 AI 引擎要到第 33 阶段才推出。它支持浏览器聊天、流式输出与停止按钮，可用 /remember、/memories、/forget 管理最多 40 条、每条 200 字符的记忆，用 /rule 管理最多 25 条、5–300 字符的家规，并提供 /calc、/convert、/roll 等可完全离线的命令；对话保存在本地 beyond.sqlite3 中。
GitHub 开源项目 Mnemosyne Core 为 AI 助手提供分层记忆架构，包含 30 分钟 Ephemeral Buffer、Working Memory、SOUL.md 人格层、USER.md 用户画像和时间记忆，并通过 Memory Consolidation Engine 写入向量数据库实现跨会话持久性。项目兼容 OpenAI GPT-4、Claude API 及 Ollama、Llama.cpp 等本地模型，提供 React Web 界面和 CLI 工具，支持 47 种语言。最低系统要求为 8 GB 内存、Python 3.9+ 与 Node.js 16.x。
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。