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这个AI精准模拟人类行为大脑状态，上Nature了
德国团队开发出人类认知通用计算模型Centaur，登上Nature。它基于Llama 3.1 70B，用5天训练，参数仅Llama的0.15%，能模拟人类在160项实验中的行为，性能超传统模型。
AI的新技能不是提示词，而是上下文工程
最近，“上下文工程”在AI领域备受关注，人们讨论焦点正从“提示词工程”转移至此。构建有效AI智能体的秘诀在于提供的上下文质量，而非代码复杂程度，这正是上下文工程的意义。
刚刚，DeepSeek全新多模态技术开源！
DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文，提出“视觉基元推理”框架，解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型，性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。
DeepSeek急招Agent方向！一口气放17个岗位，重度Vibe Coding用户优先
DeepSeek一口气开放17个招聘岗位，核心聚焦Agent方向，覆盖算法研究、数据评测、基础设施等全链条。岗位要求显示其Agent布局从研究落地到能力建设，还追求数据闭环与技术栈全面布局。
北约将活蟑螂的神经接入AI，化身无孔不入的赛博格侦察兵
德国SWARM Biotactics公司将电子系统与活体蟑螂结合，打造赛博格侦察兵，可进入传统设备难以到达区域。公司追求以生物繁殖代替工业制造扩展能力，该项目获融资正从实验室走向现场。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
推理时扰动高熵词，增强LLM性能
香港科技大学（广州）研究团队发现LLM推理时，一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法，含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance，无需额外训练，能提升模型推理能力。
ComposeMe：让发型、服饰与身份随心组合的人体图像生成新范式
人像生成中保持效果清晰真实且自由调整细节是难题，Snap推出ComposeMe，引入‘属性特定图像提示’思路，能灵活组合属性。还建立数据集、提出训练方法，虽有局限，但表现较优。
最强AI编程工具Claude Code，五个使用Tips
作者认为Claude Code是最强AI编程工具，因Anthropic对其针对性强化训练且不计上下文消耗。国内介绍少因自媒体水平差。作者分享五个使用Tips，如/init初始化、Plan Mode规划等。
今天，Anthropic偷偷移除了Pro用户的Claude Code访问权
Anthropic一度将Claude Code从Pro套餐移除，引发开发者不满，数小时后官网回滚，负责人称是小范围测试。Claude Code因高消耗或调整收费，Anthropic正修正订阅模型，这或改变开发者工具格局。