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12项世界第一！国产基模一战封神，11亿参数逆袭70亿大魔王
蚂蚁灵波的LingBot-Depth 2.0空间感知模型，在测试中拿下12个世界第一，解决了玻璃、细小物体等行业难题。它还与奥比中光达成合作落地商业应用。其核心预训练基模LingBot-Vision被开源，有望加速具身智能生态发展。
NUS、牛津等联合发布音视频智能综述：系统梳理大模型时代的AVI全景图
NUS领衔近10家机构发布音视频智能综述，系统梳理大模型时代AVI发展全貌，涵盖感知、生成与交互，复盘子方向工作，构建任务蓝图，整理评测体系，总结基础技术，还探讨应用、安全及未来研究方向。
《动手写AI Agent》上下文工程：比 Prompt Engineering 更重要的事
文章围绕AI Agent的上下文工程展开，指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织，包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令，还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。
OpenClaw 火了半年，Agent 执行层依然是工程空白
当前主流 Agent 工具链执行层基本空白，Violoop 是少数在执行层做系统化设计的项目。它是桌边触屏硬件，获取三类运行时数据，具备感知 - 判断 - 执行运行时，有多种核心能力，适合特定场景团队评估。
下一代搜索：通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合
本文探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 间建桥梁，创建智能搜索应用。介绍搜索从关键词到代理的演变，还通过电商、可观测性等场景演示代理搜索实践，显示 MCP 与 OpenSearch 结合能带来上下文感知的智能数据访问体验。
建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
又一家AI基金暴雷了
7月AI抛售潮来袭，鲸岩资本等AI基金损失惨重，如鲸岩资本7月暴跌21.7%，亏光半年收益。这背后是AI基建落地慢回报少，且国产开源模型冲击，让投资者质疑此前的AI投资。
Agent总 “掉链子”？它只是缺这 4 项外挂必备技能
Anthropic工程师团队揭秘给智能体定制技能包，解决现实问题。Anthropic总结智能体在现实任务中目标模糊、步骤混乱等短板，针对性设计任务拆解、状态感知等4大核心技能，让其扎根现实搞定复杂任务。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。