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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。

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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。

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腾讯把IMA知识库开源了!WeKnora支持Agent调用、MCP协议扩展,企业级RAG零成本落地

腾讯开源WeKnora,这是面向复杂异构文档的LLM框架,走完整RAG流程。它有Agent模式,支持多种知识库类型和格式,有Web UI。适合公司、研究者、开发者等,还给出了上手步骤和部署提醒。

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最强编码模型Claude 4来了!Mcp集成无需Client,扩展提示缓存增强Agent长上下文保持能力

Anthropic 昨日推出新一代 Claude 模型,包括 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4,在编码、高级推理和 AI Agent 方面树立新标准,有卓越编码能力、显著提升的 Agent 能力、全新 API 功能,Claude Code 也全面上市。

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Claude Managed Agents 公测发布!Agent 开发成本直降 500 倍

Claude 宣布 Managed Agents 进入公测,可大幅降低 Agent 开发成本。它能自动生成配置和代码,接管多项任务,实现长时间自主运行。多家早期客户使用后效果显著,还介绍了定价、接入方式及与自建的差异。

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Agent失忆怎么办,Anthropic教你做好工作交接

文章指出AI Agent跨上下文窗口执行长任务时易失败,Anthropic用Opus 4.5实验发现,问题根源是交接差。解决办法是让Agent像人类工程师一样留文档、进度和测试,拆分流程,严格规范,提升测试覆盖率。

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开源多智能体开发框架:支持MCP、Agent SDK,超2000颗星。

著名企业孵化器Y Combinator支持的开源多智能体开发框架Rowboat,支持MCP服务和Agent SDK,几分钟就能开发复杂智能体工作流。它由Agent、Playground、Copilot组成,还支持创建面向用户的助手,在Github超2000颗星。

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他们想用AI发现不存在的物理学,然后用它去半人马座

美国初创公司 Physical Superintelligence(PSI),计划用 AI 加速物理发现。其核心平台 Emmy 能拆解研究问题。商业应用从 AI 数据中心切入,还参与费米探索者星际探测任务,目标平衡学术与商业。

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将注意力旋转 90 度!今天,Kimi 的「注意力残差」火了

Kimi团队发布技术报告Attention Residuals,用依赖输入的注意力机制取代标准深度递归,解决传统残差连接的信息稀释和隐藏状态爆炸问题。实验显示其有计算优势,下游任务表现佳。

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DeepSeek又又又又发新论文了!这一次,他们重构了AI看图的方式

DeepSeek发布论文DeepSeek - OCR 2,指出传统AI看图方式有误,提出视觉因果流概念。其两阶段级联推理解法效果显著,还可能整合进即将发布的DeepSeek V4,有望实现原生多模态。

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