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Agentic AI 要终结数据库和 SaaS？大厂掌门人公开互撕，焦虑的 CEO 们押上了不同的技术路线
2025年Agent成AI热词，科技巨头与初创公司纷纷布局。微软和Salesforce掌门人公开“互呛”，代表两种不同落地路径。前者主张通用框架，后者强调垂直集成。当前二者Agent均有落地，但面临技术、成本等挑战。
Claude Opus 5被扒光了！1511行提示词底牌全摊开
Anthropic的Claude Opus 5上线当天，系统提示词被开发者Eversmile1传到GitHub。提示词含产品说明、法务合规手册、推销渠道内容。其记忆规则严格，版权引用限制多，商业推荐有不同策略。上线24小时能力被广泛测试。
世界模型评测的最大盲区，被这个新基准捅破了
过去一年，‘世界模型’成视频生成领域热词，厂商强调产品要模拟真实世界运行规律，但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此，研究者提出新基准MemoBench，测试了主流模型，揭示其短板。
狂揽4万星！换掉OpenClaw太爽了，5美元就能养个AI打工人
Hermes Agent是NousResearch推出的开源Agent神器，上线后在GitHub超4万星。它运行在用户服务器，有六大核心特性，能跨平台对话。技能自维护，形成记忆 - 技能 - 训练数据闭环，应用场景丰富，演进注重安全、稳定与智能。
100万亿Token看懵硅谷！全球一半算力写代码，另一半在「搞颜色」 ？
OpenRouter和a16z联合发布报告，基于100万亿Token实证数据揭秘2025年AI发展。开源模型流量占比达30%，推理模型成主流，编程和角色扮演是主要使用场景，亚洲付费使用量翻倍，中文成全球第二大交互语言。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架，构建进化式评测系统，能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试，展现高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟新路径。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
挑战Claude4的8B Agent！NUS提出AgenTracer：面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但有系统脆弱性问题。NUS研究者在论文中提出AgenTracer框架，构建标注管线，设计AgenTracer - 8B模型，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。