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AI 性格失控等诡异现象，终于有了科学解释
Anthropic新研究发现控制语言模型「性格特征」的人格向量，解释AI恶意、谄媚等现象。研究开发自动化流程生成向量，通过实验验证其对模型行为的控制，还有监控、防护等功能，不过也引发争议。
一个任务50次调用，成本狂砍90%？Manus首次公开上下文工程秘诀，一堆反复重写换来的教训
Manus项目团队分享上下文工程秘诀。他们押注于此，使产品发布改进更快。还阐述围绕KV缓存设计、掩码非移除工具、用文件系统作上下文等原则，助构建AI Agent者少走弯路。
openJiuwen社区首发「Coordination Enginnering」，让智能体从「单兵作战」到「精锐团队」
openJiuwen社区围绕Coordination Engineering发布多智能体协同技术体系，包括Agent Team、Team Skills等。该体系解决多智能体协作问题，实现团队自主协作、经验沉淀与进化，还提供相关工具和平台。
杀死“流水线”： ColaOS（ListenHub）如何构建 AI 时代的液态超级团队 | QCon
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI等前沿话题。ColaOS联合创始人徐文健将分享《杀死“流水线”》，复盘ListenHub“任务酒馆”模式，揭示让组织具“液态”创新能力的逻辑。
AI自己写代码做科研还跑赢了前沿算法？清华团队开源Alchemy框架
清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。
挑战Claude code和Cursor：阿里Qoder对标全球，AI编程迎来“上下文”革命
AI编程工具爆发式增长，‘上下文’成实用化难题。阿里推出Qoder平台，结合大模型与Agent，可深度检索代码、理解上下文。本文采访Qoder团队工程师，解析其定位、成本、技术路线等关键问题。
攻克大模型「表格盲区」！ST-Raptor框架发布，实现复杂半结构化表格的精准理解与信息抽取
半结构化表格布局多样、结构复杂，让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架，提出 HO - Tree 数据结构及树上操作，构建 SSTQA 数据集，提升表格问答准确率，弥补大模型处理短板。
甲骨文副总裁吴承杨：AI 放大了数据优势，数据融合至关重要
甲骨文公司副总裁吴承杨认为 AI 放大了数据优势，多模融合数据库至关重要。对比传统开源数据库，Oracle 能精简编排步骤。嵇小峰指出企业构建 Agent AI 要关注数据需求和安全。
全球第一个「无人公司」来了：AI 开公司帮你赚钱，这件事终于有人跑通了
市面上 AI 工具多停留在帮用户做出产品，难以将其运营成生意。Flowith 团队的 Matrix 产品主打用 Agent 开「无人公司」，让 AI 完成调研、生产、发布、获客等工作，有望破局。
Anthropic深夜叫停“无限套餐”！一份万亿Token账单，揭开AI行业烧钱的恐怖真相！
文章以Anthropic叫停‘无限套餐’为例，揭示AI行业烧钱真相。指出‘模型降价能盈利’是错觉，存在‘没人用旧模型’和‘AI Agent耗Token’两大陷阱，还给出三条破局出路。