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Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
Coding Agent 的一个啊哈时刻
作者翻用Codex在SGLD做Qwen - Image/HunyuanVideo的modelopt fp8支持的记录，发现Coding Agent思考过程与人类思路高度一致，如对比中间图和结果图判断量化精度，Infra领域核心技能或被其解决。
晶圆级芯片和存算一体结合：中科院提出15万tokens/s晶圆级芯片方案丨ASPLOS'26
当前大模型发展对计算硬件需求增长，数据搬运成隐性开销。中科院团队成果Ouroboros实现晶圆级芯片，解决数据搬运问题，虽面临挑战，但性能与能效表现显著，验证了“存算一体+晶圆级集成”路线可行性。
实测Claude Opus 4.7，好好的模型也开始不说人话了。
作者实测Claude Opus 4.7，它已全渠道上线，价格不变。该模型有多处更新，如隐形涨价、视觉能力提升、审美进步，但也出现不说人话的问题，还新增了effort档位、/ultrareview命令和Cyber Verification Program。
从 0 到 25 万行：一个 100% AI 编码项目，真正难的不是生成，而是治理
作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验，指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况，阐述项目长出反馈系统的过程，包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。
360 如何用 AutoMQ 解决千亿级 Kafka 冷读难题
360 集团作为互联网安全公司，业务数据规模膨胀，Kafka 集群运维难题凸显。AutoMQ 存算分离等特性适配 360 需求，360 验证其性能后用于日志检索平台，解决冷读难题，未来将推广到更多业务线。
痛点突破：YOLOv26引入AAttn区域注意力机制，精度提升1.3个百分点
文章介绍YOLOv26引入AAttn区域注意力机制，解决传统机制在复杂场景下的不足。它通过划分特征图区域学习权重，提升检测精度，且实现简单。经实验验证，精度提升显著，还给出实现细节与优化建议。
不要建一千个 Agent：Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化
美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元，在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构，Policy Agent 开发过程，定义“正确”标准，建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。
如何定义“人味儿”？——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变，情感智能评测缺失的背景下，作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench，介绍其设计、评估方式、迭代过程等，还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。
我们给OpenClaw加了一双眼睛，来观察我们这平凡的一天。
内容创意组小伙伴用Pocket 3作OpenClaw的“眼睛”，俯拍工位区，截取图片喂给多模态模型描述场景，下班时让OpenClaw分析趣事。还开发了“OpenClaw人类观察计划”，开发过程简单，降低了Agent体验门槛。