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MIT工科生跨界AI，独作论文登Nature：只需3.5小时修复600年前名画
MIT理工男Alex Kachkine跨界艺术，独作论文登Nature。他设计的AI算法将名画修复时间从数月/数年压缩至几小时，提出“以数字方式修复一幅画，并在物理上实现效果”的新方法。
清华大学联合无问芯穹开源具身智能云原生纳管平台RLark，5分钟接入、10秒启动任务
本文介绍清华大学联合无问芯穹推出并开源的面向具身智能的云原生纳管平台RLark，解决具身智能多设备、多集群协同管控痛点，大幅降低接入和启动耗时，现已完成跨地域真机实测。
吴恩达开源的OpenWorker，为什么「不 Work」了？
美国时间7月23日，吴恩达与Rohit Prasad发布开源桌面Agent OpenWorker。它把Agent工作流压缩成桌面应用，但上线一周暴露出多模型兼容、数据流向和权限控制等问题，反映出Agent赛道走向成熟产品的挑战。
鼠标点3下就能锁定打击？五角大楼曝光美军AI大脑
美国国防部首席数字与人工智能官Cameron Stanley演示Maven系统，将美军杀伤链从小时压缩到分钟。Maven整合多系统，Palantir的AIP嵌入大模型改变战争决策逻辑。Anthropic因坚守安全红线与五角大楼冲突。
DeepSeek-OCR 2 架构创新性能暴涨 3.73%
DeepSeek-OCR 2核心技术突破集中于DeepEncoder V2架构创新与端到端优化。如视觉Tokenizer低参高效压缩Token，LLM式视觉编码器用双流注意力驱动因果建模等，还采用三级训练流水线提升效率。
云计算一哥，给 Agentic AI 工程做“减法”
2025 年亚马逊云科技 re:Invent 大会聚焦 Agent，其首席执行官提出未来各领域将运行数十亿 Agent。该公司欲在 Agentic AI 上重构，推出系列工具，如 Amazon Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等，还在模型训练和工程化方面做减法。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
大模型也需要睡觉！让AI打个盹，醒来更聪明
卡内基梅隆大学和马里兰大学研究发现，大模型处理长上下文易累傻。受人脑机制启发，设计睡眠机制，让模型在上下文窗口快满时打盹，反复咀嚼信息，压缩进长期权重。测试显示，增加“睡眠”轮次能提升深度推理表现。