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Anthropic CEO：模型可在一亿上下文窗口中学习，且不改变权重，未来AI将每月10万美元

Anthropic CEO Dario Amodei预测几年内将出现月费10万美元、支持1亿词上下文窗口的AI模型。Google Research论文揭示LLM能在不改变权重下，通过「临时便签」机制学习，还介绍了其原理与实验验证。

云原生架构普及，企业将 Apache Kafka 部署到 AWS、GCP 等公有云，跨可用区数据传输成本成“隐形杀手”。AutoMQ 是新一代云原生 Kafka，100% 兼容 Kafka 协议，其“零成本复制”技术可降本，已在 GitHub 开源。

字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。

本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。

近日，MLSys 2025公布最佳论文奖，FlashInfer等入选。FlashInfer由多机构合作发起，是灵活的LLM推理内核库，优化内存访问、有可定制模板和调度机制，性能提升显著。另一获奖论文提出Negativa - ML可消除ML框架臃肿。

Github上的`Text-to-lottie`是开源Skill框架，可让Claude Code或Codex当动效设计师，按Lottie规范生成标准`lottie.json`。它有Coding Agent直出Lottie JSON、内置预览播放器等特色，助开发者快速产出合规Lottie资产。

NVIDIA推出AI-Q Blueprint，将深度研究流水线打包成Agent Skill，解决企业级数据处理难题。它能让企业数据不出门，代理框架可派任务并获报告，还支持多种认证模式，代码库可本地部署，专为深度研究打磨。

作者黄益贺介绍newtype OS安装、配置与使用方法。它是定制化工具，比Claude Code更适合知识消化与内容产出。安装简单，配置需连模型供应商、给Agent配模型，使用时与Chief对话即可。

Moltbook是为AI智能体打造的社交平台，爆火后却被指有问题。它靠递归提示词增强策略运行，有独特机制。但研究人员揭露其用户多为水军，存在安全漏洞、人为操纵和AI“幻觉”等问题。

具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。