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魔法原子，105亿瞄准具身智能终局
2026 年很多行业被 AI 重塑，具身智能赛道尤为明显。魔法原子推动生态基金布局，撬动超 105 亿资金，完成 5 亿融资。它推进多维度‘连接能力’，构建系统能力与落地场景，成资本与行业关注样本。
Claude悄悄更新了Skills生成器，这绝对是一次史诗级升级。
Anthropic的Claude悄悄更新了Skills生成器Skill - creator，此次是史诗级升级，新增评估系统、基准测试、多代理并行测试、描述调优等4个全新能力，还演示了其使用方法和效果，建议更新并优化评估所有Skills。
具身智能的「GPT时刻」？高德连发两个全面SOTA的ABot具身基座模型
过去几年，机器人行业面临模型与数据绑定特定场景、能力难以泛化的问题。近日，高德发布 ABot 系列具身基座模型，补齐行业能力缺口，标志具身智能从定制系统转向统一模型，有望降低开发门槛。
我们对 Coding Agent 的评测，可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」，不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向，与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集，结果显示模型过程规范遵循不足，未来训练需引入过程监督。
超棒Claude官方提示词：Anthropic发布Claude 4.x提示工程最佳实践
Anthropic发布Claude 4.x提示工程最佳实践，这些原则在顶尖大模型中一般通用。它强调精准指令驱动性能，构建记忆与状态管理机制，优化工具调用编排，激发高阶认知与专业输出，重塑代码美学与工程规范。
142 TFLOPS 的差距：为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试，发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距，小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
个人电脑也能进行智能体RL训练？尤佳轩团队开源OpenTinker
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker，这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API，让开发者在不同算力设备启动智能体训练，解决传统RL框架难题，指明下一代智能体基建方向。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
SpecKit 在成熟 Java 项目中的 AI 编码实践
文章分享SpecKit在成熟Java项目的AI编码实践，引入其作为规范管理工具，按标准化流程操作。介绍选型、环境准备、执行步骤，分析优缺点，还提及Qwen - Image解决AI绘画文字问题。
为什么所有企业都在谈 Agent？50+ 技术实践给出真实答案
12月19 - 20日北京举办的AICon全球人工智能开发与应用大会，聚焦AI Agent等关键方向。来自腾讯等企业的实践者将分享构建智能系统经验，大会设Keynote和12大平行技术专场，呈现AI技术全景。