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1美元时薪？这才是打工人的「梦中情模」
Anthropic 的 Opus 4.6 好用但贵，MiniMax 推出 M2.5 与之抗衡。M2.5 在多方面表现卓越，参数量小，成本低，推理速度快，还经实测能成打工人得力助手，其背后有独特训练体系。
高效智能体的「幕后推手」是谁？一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升，业界关注智能体落地，而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述，从记忆、工具学习、规划三机制出发，还谈及基准评测、挑战与展望。
破防了！全球顶尖AI惨败，人类最后防线竟是「重启试试」？
GSMA联合权威组织发起全球电信AI故障排查挑战赛，吸引超1000支队伍。赛事依托权威评估框架，设丰厚奖励，分多个赛道，还将开展智能体任务，预示电信运营模式重构。
抨击 AI 炒作、曝企业需求为先，Anthropic 联创：模型提 0.01 性能就血赚，算力烧钱但值！
Anthropic 由 7 位前 OpenAI 核心成员创立，联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 在接受采访时表示，“AI 安全”是核心优势，企业客户对安全性的高要求与之匹配。Anthropic 以“不要相信炒作”为价值观，谨慎对待支出和算法效率。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
高保真、多控制集成于「统一画布」，组合式图像生成新范式！
Canvas - to - Image是新型图像生成框架，将多种控制方式整合到统一画布，用户可直观操作生成高保真、多控制图像。它简化创作流程，解决了现有方法控制单一分散、交互性差的问题。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
刘鹏飞组发布上下文工程2.0：人机交互的全新视角
刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》重新梳理上下文工程领域。它追溯其20多年历史，给出形式化定义与四阶段模型，探讨关键问题，将其从技术技巧升为系统学科，为理解人机交互提供新视角。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。