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谷歌推出 LLM-Evalkit，为提示词工程带来秩序与可衡量性

谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit，让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节，与谷歌云工作流集成，有无代码界面，已在 GitHub 发布。

西湖大学AGI Lab推出Auto - Slides，输入论文PDF可自动生成演示文稿，支持自然语言交互修改。它采用多智能体协作框架，经实验验证优势明显，有望用于学术会议等场景，助力知识传递。

LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。

SpaceX与英伟达合作设计Starmind AI1卫星计算载荷，每颗卫星搭载NVIDIA GPU和CPU，将数据中心算力部署太空，该设计也用于地面数据中心。但项目投入大，还面临管理集群等难题。

文章介绍“数字化大研发体系”，Geega捷做设计研发协同平台从三维度重塑研发管理，解决五大问题；Geega工艺专家数智引擎系统让工艺环节智能化跃升，该体系能带来立体价值，提升企业效率。

北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。

清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。

中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出，当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式，构建AV - UIE数据集、Crab框架，实现任务互助，在多任务上超垂类专家模型，数据、模型、代码开源。

Claude写代码常犯重复错误，根源是无跨会话记忆。Claude code创始人Boris Cherny爆料团队让Claude自纠错，并分享配置让其自动发现、修复错误且不再重犯，介绍各步骤及完整配置和前后对比。

AI Hedge Fund项目将12位世界级投资大佬“炼化”成Agent，可实时分析股票、完善交易策略，还内置回测模块。它兼容13种大模型，部署门槛低，开源后获高星。不过多数框架未实盘，投资有风险。