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80万条数据揭示隐患：AI正在「污染」病历，你的诊疗数据可能越来越不靠谱

新加坡国立大学等机构团队研究显示，AI生成临床文本用于训练新模型，会使病理信息在数据迭代中消失，降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据，还提出缓解方法。

阿里开源的前端增强项目 PageAgent 火了，在 GitHub 获 8k+ star。它是纯前端 JavaScript GUI 智能体框架，可让网页拥有 AI Agent，通过自然语言控制界面，有自动填表单等功能，使用简单。

大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。

OpenClaw爆火，但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题，指出需关注稳定性等指标，还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。

作者分享给传统研发平台接入 Agent 开发能力的经验，介绍技术选型、方案落地、系统提示词优化、知识库建设等内容，还提及工具接入、上下文管理等方面，为想自建 Agent 的人提供启发。

Clawdbot爆火致Mac Mini断货，它是本地高权限的个人AI助理，功能与Claude Code类似，但有接入聊天软件、长期记忆、开源等特点。文章给出安装教程，也提醒因权限高有安全风险，使用要谨慎。

MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines，主攻大模型预训练。他履历耀眼，博士论文破解LLM三大难题，构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观，平均年薪超OpenAI等公司。

2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。

韦氏词典宣布“slop”当选2025年度词汇，指AI生成的低质量数字内容。过去一年它频繁用于形容AI内容，如今AI生成网络文章占比超50%，还催生“slop经济”，但AI内容或优胜劣汰。

威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。