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麦肯锡调研了 50 个一线 AI 智能体的项目总结出来的六条经验
麦肯锡调研50个AI智能体真实项目，提炼出开发智能体的6个关键因素，如关注整体流程、明确适用任务、避免制造“AI垃圾”等，助企业从智能体中捕获价值。
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布：扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述，聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用，梳理图像、视频等异常检测任务进展，提供分类体系，展望未来趋势。
一文读懂 Deep Research：竞争核心、技术难题与演进方向
文章梳理了深度研究系统，包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼，评估走向专业化，未来系统将在多方面突破。
把AI变成你的科研搭子，公益培训启动报名！
面对科研难题，AI科研加速营招募启动。由上海人工智能实验室等主办，公益开放。以真实科研任务为主线，用“书生·端砚”实践，课程覆盖多领域，学员可获多种权益。
RAG创新了，MCompassRAG装上了语义指南针
RAG系统存在chunk切分难题，现有方案有额外成本。MCompassRAG不切细、不rerank，给粗chunk加主题元数据当指南针，训练推理分离，实验显示信息效率提升、延迟降低。
Harness Engineering 实践：Fitness Function 如何成为 AI 交付的防腐层
文章探讨 Harness Engineering 实践中，Fitness Function 如何成为 AI 交付防腐层。指出在 AI Agent 参与开发时，判断任务完成是难题，介绍 Routa 项目构建 Fitness 架构及规则执行等实践。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
6K星 Qwen围绕Web AI，打造Agent Search新生态
自Manus带火深度研究代理后，新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合，本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。
干翻全场！OpenAI深夜发布通用Agent。
OpenAI 发布 ChatGPT Agent，将 Operator 和 Deep Research 能力融合，能在虚拟电脑完成复杂任务。它功能强大亮点多，但也存在价格昂贵、安全隐患等问题，或压缩创业公司空间。
Sora 为什么输给 Codex？
本文探讨Sora输给Codex的原因。奥特曼称因Sora太吃compute，Codex优先级更高。Sora算力连续独占，成本难摊薄；Codex算力碎片可复用，能交错服务多任务，资源回报曲线更好。