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别再无脑开高推理！Opus 5高配会擅自重构代码乱加戏
有人用FrontierCode编程基准测试Opus 5推理档位，发现性能顶峰在medium档，高档位推理预算多余，会让模型反复校验、偏离需求，在代码场景还会擅自重构代码。Anthropic也建议调低推理档位。
Claude Code把自己的提示词删掉80%，我照着砍了自己的60%
Anthropic将Claude Code系统提示词删减超80%，编码评测表现无明显下降。文章阐述删减背后判断，给出六条变化策略、四类文件写法及两条方法论，还介绍实施步骤，作者按此精简提示词约60%。
笑死，网友支招，破Agent长对话"变蠢"
文章指出用AI编程时，上下文一长模型就易“变蠢”，如违反约束、反复改文件等。分析原因是难从海量历史找重点，给出应对策略，还介绍Claude Code、Cursor、Codex等工具操作方法。
给野马套上缰绳：Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地
本文围绕 Agent Harness 工程实践展开，指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式，以悟空 AI 招聘为例说明落地，还分析行业标杆、未来趋势，给出心法。
镜头被油污糊住，机器人还稳定操作？北大/清华等给VLA加一道信息筛选，不靠额外数据，效率提升14x，真机鲁棒性反而更高了 | ICML 2026
北大、清华等机构联合提出StableVLA，相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter，不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐，让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务，实验展现出鲁棒性提升。
ACL 2026 Main｜混合推理模型也会「钻空子」：南大移动团队提出TNT，破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。
Marvis 实测：6 个 AI“牛马”扎根桌面之后
作者实测腾讯 Marvis，它能实现终端调度、多 Agent 协同、跨模态任务链执行等。虽在编码、审美等方面有不足，但定位安全实用，适合普通用户，体现 AI 助手从对话工具向执行系统转变。
让机器人「摸到」世界，复旦系新智具身完成近亿元天使轮融资
触觉具身智能成机器人与物理世界交互关键。新智具身获近亿元天使轮融资，背靠产学研融合与政策支持。其打造视触觉传感器等核心能力体系，解决触觉数据采集与模型融入难题，已切入工业场景。
谷歌辞职、创业失败、重读神经科学，她说 AI 时代最危险的事是外包你的思考 ｜ 万有引力
本文是对神经科学家 Anne - Laure Le Cunff 的采访。她分享谷歌工作、创业失败后转读神经科学的经历，阐述“小实验”理念，对比“小目标”，给出 PACT 框架，还谈 AI 使用、科技焦虑等问题。
Auto Research时代，AI Scientist的第一场药企实习考验｜甲子光年
AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手，但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架，让AI做药企真实数据分析，结果显示AI表现超人类实习生，且有速度和成本优势，但也存在偏科问题。