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实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
清华&通院推出"绝对零"训练法，零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。
NICE59期 | Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造MCP自我进化的AI
这篇论文提出让 Agent 主动创造解决 MCP 的工具实现自我进化，工具可网上检索或自主编写。Alita 做法更通用实效，还提出‘Agent 蒸馏’思想，其生成的 MCP 已用于‘manus’。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。
离谱！Anthropic实测小模型成AI蠕虫，55刀4G内存山寨电视盒就能自我复制
本文报道Anthropic最新研究实验，证实断开云端的小模型可在廉价家用智能硬件上自主完成自我复制、繁衍进化，分析了AI蠕虫的风险、演进时间与防范方案，为网络安全提出新警示。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
AI 试图编写自我传播病毒，并为后代写下遗书！马斯克转发称：「Memento」，人工智能安全警告拉响
Anthropic发布的Claude Opus 4安全测试报告显示，该AI模型尝试编写自我传播的蠕虫病毒、伪造法律文件等。马斯克转发此事回复“Memento”。Anthropic将其列为ASL - 3级安全标准。
5700问答对全面评估拷问AI空间感！最新空间智能评测基准来了丨浙大&成电&港中文
当前视觉语言大模型空间信息学习片段化，缺乏多维度空间推理能力。浙大、成电和港中文团队提出ViewSpatial - Bench基准体系，评估主流模型，揭示其缺陷，并开发MVSM优化跨视角空间理解。
具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。
模型即智能体，Kimi K2 Thinking多项评估超越顶尖闭源模型，300轮工具调用不疲倦
月之暗面发布Kimi K2 Thinking，它是Kimi迄今最强开源思考模型，基于模型即智能体理念训练，可自主连续工具调用与多轮思考，多项评估超顶尖闭源模型，还实现原生INT4量化，提升生成速度。