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搜狐架构演进技术实践：我们如何用 MCP Registry 根治 AI Agent 的“千具之灾”
本文讲述搜狐团队在构建企业级 AI Agent 时遭遇‘千具之灾’，当前路由模型方案引发‘治理噩梦’。后通过研究 MCP Registry 获新思路，设计新架构，构建 PoC 原型，并对混合路由等问题展开思考。
超越 Prompt 和 RAG，「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手，它指在正确时间为 Agent 提供正确信息，超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略，如转移、压缩等，并结合 *The Bitter Lesson* 启示，探讨构建面向未来的 AI Agent。
扎克伯格的豪赌初见成效？Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架，解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码，让首个token生成时间加速达30.8倍，扩展上下文，且精度不降反升，不过价值待实际检验。
谷歌大脑之父首次坦白！茶水间闲聊引爆万亿帝国，AI自我突破触及门槛
AI界传奇Jeff Dean在「登月播客」深度访谈中，回顾个人成长、Google Brain早期故事及AI未来思考。他揭秘诸多细节，还谈到神经网络发展、注意力机制突破、LLM可解释性等内容，也提及未来五年规划。
从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。
麻省理工大学：《通往通用人工智能之路》的研究报告
麻省理工科技评论洞察与Arm公司合作发布《通往通用人工智能之路》报告，探讨AGI定义、实现时间表、当前AI局限性及技术路径等。指出当前AI有局限，实现AGI需解决诸多障碍，还强调计算能力和异构计算的重要性。
Lumina-mGPT 2.0：自回归模型华丽复兴，媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
Default Alive：警惕 AI 公司“亏损死亡螺旋”｜ AGIX PM Notes
文章围绕AI公司发展展开，指出要警惕“亏损死亡螺旋”，真正存活的公司需平衡创新与盈利。还总结本周市场，如对冲基金加仓全球股票，同时介绍多起AI动态，像OpenAI发布GPT - 5等。
南大周志华团队最新力作：一个算法通吃所有，在线学习迎来新范式？
世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。