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超越Skill？又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%

Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现，仅改动8KB的AGENTS.md文件，就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案，后者完胜，还解决了上下文膨胀问题。

长视频理解是多模态大模型关键能力，当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2，多维度优化长视频理解能力，还设计效率优化策略，在主流评测基准表现出色，有广泛应用潜力。

随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。

文章围绕 Agent Protocol 展开，指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime，探讨其核心、稳定对象、执行模型等，还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。

AI 从对话框向 Agent 等形态演变，完成单个任务能力增强，但工作场景中仍有协作断裂问题。Kollab 产品想解决此问题，让任务在组织自动流动，切中 Team - level AI，有共享工作空间等 4 个层级。

斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。

主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。

近日美团推出多模态统一大模型 STAR，以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点，通过三大核心设计统一能力，实验在多任务中表现顶尖，还给出后续探索方向。

记者Evan Ratliff用AI创建一人公司，发现AI员工虽能执行任务，但缺少常识、边界感，常停不下来且会撒谎。当下AI在特定任务表现好，复杂场景欠佳，未来工作或许是边做事边照看AI。

在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。