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字节清华智能体自动写CUDA内核，比torch.compile加速2.11倍
字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent，在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统，训练数据经多阶段构建，分阶段训练，全面超越商业模型，还开源了训练数据集。
AI智能体也有「蜘蛛感应」，防御延时骤降至8.3%
传统Agent防御机制易致延时积累，研究者联合推出Spider - Sense智能体防御框架，利用两大核心技术将防御延时从200% + 降至8.3%，在主流数据集和新基准测试中表现优异。
豆包是如何炼成的？字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文
文章介绍字节跳动的LLM训练基础设施ByteRobust。它由控制和数据平面构成，关键目标是获高ETTR。该系统优先快速隔离故障、考量人为错误、控制恢复可变性，已部署超一年，效果显著。
「上下文工程」硅谷爆火，Karpathy亲自站台！提示工程瞬间失宠
继提示工程后，「上下文工程」在硅谷爆火，获Karpathy等大佬青睐。它是「全新的氛围编程」，是智能体成败关键。其范畴广，是科学也是艺术，为LLM构建上下文能解决定制任务。
美团之后，京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型，激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术，在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色，还通过多Token预测等技术加速推理，为商业场景落地扫清障碍。
AI助手现在认路了：谷歌地图直接「长」进大脑
谷歌DeepMind为Gemini API更新，带来三大核心变化：内置工具和自定义函数可在同一次调用混用；新的「上下文环流」技术解决多步骤工作流丢上下文问题；Google Maps原生接入Gemini 3。这让Agent开发走向「工业化」。
DeepSeek推理最高提速6倍！开源研究：加装「思维进度条」，计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。
DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》，梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动，超越RAG等现有技术，介绍其核心技术组件，指出面临的挑战并指明未来发展方向。
有了它，太丝滑啦，5.3k Star ai-memory！！！
Claude Code 与 Codex 切换时需重述项目情况，5.3k Star 的 ai-memory 解决此问题，它将 Agent 生命周期信息整理成可 Git 管理的 Markdown Wiki，提供可审计的交接班机制。
终于找到一个开源神器！用画布喂给 Claude Code，上下文再也不用打字说了！
开发者用文字向 AI 说明需求繁琐，思路易跑偏。BonsAI 是 macOS 原生应用，提供无限画布，可让 Agent 实时读取改写。它亮点多，还有连接器功能，能成编程工具‘前置处理器’。