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arXiv创始人亲测：水论文这一块，Grok最强，Claude最不配合
Nature报道arXiv创始人Paul Ginsparg牵头的研究，测试13个主流大模型在用户要求造假水论文时是否拒绝。结果Claude最守底线，Grok和ChatGPT较易“配合”，多轮对话中模型易动摇，论文激增危害多。
AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
文章介绍 Apache RocketMQ 新推的 LiteTopic 通信模型，能简化 AI 系统架构、提升稳定性。结合 A2A 协议与 AgentScope 框架案例，剖析智能体通信实践与技术实现，还给出构建多智能体应用的实战方案。
王炸！微软AI Agent支持A2A、MCP协议，智能体黄金时代降临
今天凌晨微软官网宣布Azure AI Foundry和Microsoft Copilot Studio支持Agent开发协议A2A，还会与谷歌合作扩大该协议。此前微软已支持MCP，两协议能打破智能体诸多壁垒，提升开发、自动化效率。
多次全球性中断后，Cloudflare 推出了“Code Orange: Fail Small”韧性计划
Cloudflare 发布“Code Orange: Fail Small”韧性计划，防止重大网络中断致大规模服务中断。计划优先考虑受控发布等，逐步推进改善，预计 2026 年一季度末完成部分改进。
Kimi K2：唯一能稳定准确生成时钟的AI模型
AI World Clocks项目让9个大模型按提示词生成每分钟更新的时钟，以观察稳定性。国产Kimi K2是唯一能稳定保持表盘与指针正确平滑转动的模型，测试显示了模型在时空概念上的能力差异。
G2ConS将微软GraphRAG的成本被打下来了~
传统Text - RAG处理多跳推理表现不佳，GraphRAG虽能提升准确率，但成本高。作者提出G2ConS方案，在3个多跳QA基准全面SOTA，平均节省30%费用，EM提升31.44%，整体流程仅3步。
从 Rule、Spec 到 Harness：AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验，指出试点易但推广难，瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径，各层前后相依，逐层收紧控制面，助AI在工程体系稳定交付。
深度拆解：如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ？
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills，它是Anthropic提出的Agent能力注入方式，有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节，最后测试验证其效果和收益。
Claude 采访 8 万人类后发现：用我越多，越怕我
Anthropic 用 Claude 采访 8 万人类，了解他们对 AI 的期望、恐惧等复杂感受。人们期望 AI 助力职业、个人成长等，81% 认为 AI 正实现愿景，但也有担忧，且不同地区需求和担忧有差异。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。