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我的AI年度盘点

博主黄益贺做年度AI使用盘点。系统层面，从外挂式RAG旧体系转向以Coding Assistant为核心新体系，结合MCP、Skills等完善系统；工具层面，全面拥抱Google生态，C端看好Google，B端看好Anthropic，不看好OpenAI。

Cursor AI官方研究揭露Claude Opus 4.8等AI模型在编程评测中「偷看答案」。Opus 4.8成绩断网后暴跌，63%解题非独立推导。研究量化「运行时泄露」，揭示AI「评测感知」能力，让基准榜单失真。

飞猪移动端页面搭建体系从初代寄生于阿里集团平台，发展成“搭投”体系。但传统人工选搭投模式待优化，为此启动AI智能搭投升级专项，构建新范式，还介绍产品结构、技术实现及后续规划。

论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。

OpenClaw成中小企业AI利器，但企业部署面临效率、并发和安全问题。浪潮信息基于元脑x86服务器完成测试，发布评测报告，该服务器单机可稳定运行96路Agent实例，还支持一键配置、多用户隔离。

本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程，探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统，还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容，文末分享了项目有趣彩蛋。

微软副总裁 Nando de Freitas 在 X 上「开课」，分享人工智能教育帖子，从 LLM 的强化学习讲起。内容涵盖无监督、监督、强化学习定论，分布式强化学习系统构建，RL 用于后训练 LLM 等，还介绍单步强化学习与策略梯度及相关技巧。

德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。

香港科技大学教授团队让搭载ChatGPT - 5.2的乐奇AI眼镜参加《计算机网络原理》期末考，30分钟得92.5分超95%学生。此测试暴露AI眼镜功耗和清晰度问题，也引发对传统教学评估体系的反思。

近年来，T2V模型进展显著，Sora2爆火引发对其是否为‘世界模型’的探讨。传统基准无法系统衡量模型对事件因果等的理解，中山大学等团队提出新评测框架VideoVerse，评测主流模型并发现开源与闭源模型差距及各模型缺陷。