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OpenAI重回巅峰：GPT‑5.5全球SOTA，碾压Opus 4.7
OpenAI发布GPT - 5.5，定位为‘为真实工作而生的新一代智能’。它在编码、科研、办公等多领域表现出色，能力重心转向‘自主完成任务’，在多项评估中成绩优异，还能加速生物医学研究，且Token效率大幅提升。
代码Agent的苦涩教训！首次拆解上下文检索，直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体，揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务，由专家标注「黄金上下文」，用多指标评估。研究显示，复杂架构未必效果好，模型重召回轻精确等。
一夜暴涨至2100亿！开源新王MiniMax M2.5，革了Opus 4.6的命
新智元报道，国产AI春节档，MiniMax M2.5昨夜登场，今日市值涨至2108亿港元。其编码性能逼平Claude Opus 4.6，价格仅为1/20，适配开发者工具，在办公、深度研究等场景表现出色，基于Agent RL技术体系。
专治Demo玩家：「具身灵巧操作奥林匹克」大赛三项第一，全被国内这家公司拿下
星动纪元凭借自研VLA具身智能模型，在具身界灵巧操作奥林匹克Benjie's Olympics大赛中，于翻袜子（银牌难度）、开锁和剥橘子（金牌难度）三项任务上击败技术领先者PI，拿下全球第一，展现全栈技术优势。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资
文章解读重磅论文，该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型，在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明，混合智能策略是稳健收益最佳路径，未来量化投资是人机和量化模型三元融合。
LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
扎克伯格看OpenAI直播挖人，北大校友孙之清加入Meta
本周五，前OpenAI研究科学家Hyung Won Chung晒照，显示他、孙之清与Jason Wei已加入Meta新成立的超级智能实验室。孙之清曾是ChatGPT Agent核心开发者，还和山姆・奥特曼直播发布该产品，一个月后跳槽。
这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了
文章从历史时间线出发，介绍AI诞生、发展历程，涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用，如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念，分析调优方法和‘幻觉’问题，展望其未来前景。
小扎不死心Manus“自研”了一个，但模型用的Claude……
Meta推出智能体平台Hatch，功能类似Manus，开发阶段用Claude，计划正式上线时切换到自研模型Muse Spark，10月推出新模型Watermelon。Hatch注重消费数字生活，与Meta社交生态深度绑定，高端订阅有默认分发优势，但面临真实环境考验。