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Anthropic重磅更新skill-creator：创建skill全面告别“草台班子”时代
Anthropic升级skill - creator，让普通人创建skill更友好且有效。将测试等机制引入创作，能验证skill有效性。还支持多智能体并行测试、A/B测试，优化触发描述，为未来自然语言定义skill过渡。
一个只有70行的文件，凭什么拿下GitHub 10万星？
GitHub上‘andrej - karpathy - skills’项目爆火，核心是不到70行的CLAUDE.md文件，给出AI编程助手行为准则。其火的原因有解决痛点、名人背书等，价值在于证明‘上下文工程’重要。
Pinterest 部署生产级模型上下文协议生态系统，赋能 AI 智能体工作流
Pinterest 工程团队搭建内部模型上下文协议（MCP）生态系统，驱动 AI 智能体，实现工程任务自动化。架构上线生产级服务器等，替换零散对接方式，让语言模型调用工具、访问数据，还能执行多种任务。
又走一个！OpenAI研究VP离职，转投Anthropic做RL研究员
OpenAI研究副总裁Max Schwarzer宣布离职，转投Anthropic做RL研究员。他曾主导o1、o3和GPT - 5系列post - training，因渴望回归一线研究而离开。OpenAI近年人才流失严重，而Anthropic虽面临与五角大楼交锋危机，但仍吸引人才。
Veo何止生成视频：DeepMind正在用它模拟整个机器人世界
通用型机器人策略发展带来挑战，传统评估方法有局限，前沿视频模型虽有潜力但面临困难。Google DeepMind团队提出基于Veo的机器人策略评估系统，经实验验证有效，展示了视频仿真评估的可行路径。
6.2k 谷歌开源LangExtract，主打精确溯源的长文档抽取
谷歌开源 Python 库 LangExtract，能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等，具备精确源接地、可靠输出等特性，支持多模型，无需微调，适用于各领域。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
一行 Python，生成绝美城市地图海报！
开源君发现宝藏项目`prettymaps`，这是巴西开发者Marcelo Prates的开源作品，能从OpenStreetMap拉取数据画定制地图。它功能丰富，安装简单，可让普通人轻松进行地图视觉创作。
全球首例！科学家将腿部肌肉线粒体注入盲人眼球，瞳孔光反射短暂恢复
对于视神经严重受损致盲，临床缺有效修复手段。美国研究人员从失明女性腿部肌肉提取线粒体注入其双眼，初步验证了自体线粒体眼内移植的安全性，患者眼部有生理变化，但未恢复视力，实验疑问多。
Routa 桌面版发布：内建 Harness 工程的 AI Coding 研发协作工作台
Routa桌面版发布，它是内建Harness工程的AI Coding研发协作工作台。围绕Routa构建Harness工程框架，Kanban成为任务协议，多Agent沿泳道接力协作，重新定义了‘done’，让AI Coding进入协作与交付问题域。