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科研人有自己的“吃虾”方式！斯坦福普林斯顿最新开源，仅需一行指令
斯坦福和普林斯顿高校团队开源“科研版龙虾”LabClaw，只需一行命令就能调动。它是AI的“技能包”，还能部署成AI实验室助手。此外还配操作系统LabOS，人机协作效率高，扩展性好。
用Spring AI Alibaba把MultiAgent实现从5天压到5小时
Spring AI和Spring AI Alibaba新版本支持Multi - agent编排。文章展示基于Spring AI Alibaba实现Multi - agent，从原理到实战，给出示例代码，解决手写框架问题，对比两种编排方式优劣，强调选对框架可提升开发效率。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文，探讨语义向量化原理，分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题，向量化与信号处理、信息论联系紧密。
Gemini 3「开眼」像素级操控！谷歌回应DeepSeek-OCR2
Google DeepMind为Gemini 3 Flash推出Agentic Vision，让模型主动编代码操控图像，性能提升5% - 10%。该能力已上线，谷歌还计划扩展功能。这或许是受DeepSeek-OCR2刺激，两者技术路线不同。
怎么做 Long-running Agents，Cursor、Anthropic 给了两种截然不同的思路
业界对让 Agent 长时间运行、执行复杂任务无共识。最近 Cursor 和 Anthropic 分享实践，思路不同。Cursor 用多 Agent 并行执行长时任务，Anthropic 解决单个 Agent 跨工作周期的记忆连续性问题。
GAG：超越RAG，无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景，主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案，无需检索、固定底座、单Token、即插即用，实验显示效果佳，也指出跨域组合等局限。
刚刚，Cursor分享了他们使用Agent Coding 的最佳实践
Cursor分享了使用Agent Coding的最佳实践。编码Agent正改变软件构建方式，需理解其工作原理并形成新使用范式，文中还介绍了规划、管理上下文、扩展Agent等多方面的操作方法与策略。
刚刚，DeepSeek 突发梁文锋署名新论文：V4 新架构提前曝光？
今天凌晨，DeepSeek在GitHub开源新论文与模块Engram，论文提出“查—算分离”机制，通过可扩展查找记忆结构提升模型表现。Engram将记忆与计算职责分离，或成V4核心技术，获网友肯定。