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一次性应用出现，个人独角兽崛起：顶级布道师Jeff Barr论AI如何重塑开发者生态｜InfoQ独家采访Jeff Barr
InfoQ 独家采访亚马逊云科技核心奠基人 Jeff Barr，探讨 AI 对开发者生态的变革。他认为 AI 是能力放大器，将催生一次性应用和个人独角兽，开发者角色转变，沟通和数据更重要，还介绍了应对建议及 Kiro 挑战活动。
长达790年视频镜头，打造原生多模态世界模型！北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5，它将视觉和语言视为同一种数据流，在超13万亿token数据上学习，解决长视野多模态信息处理问题，经多阶段训练和优化，能力强大且已开源。
71.2%的惊人解决率，伦敦大学开源顶级AI代码修复智能体系统
伦敦大学等发布Prometheus AI系统，它将代码库变成知识图谱，解决9种编程语言的GitHub问题。由五个智能体协作，解决率高、成本低且已开源，或为AI编程新方向。
这款OCR神器绝了，PDF、表格、手写体通吃，20+文档支持，9.4K Star！
开源君在Github发现开源OCR工具Zerox，由Omni - AI团队开发，利用AI视觉模型“阅读”文档，将多种格式文档转Markdown。它功能强大，处理复杂文档优势明显，在Github获9.4K Star。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。
谷歌推出 LLM-Evalkit，为提示词工程带来秩序与可衡量性
谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit，让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节，与谷歌云工作流集成，有无代码界面，已在 GitHub 发布。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
vLLM 新特性：批量大小不再影响模型输出
vLLM 推出批量不变推理功能，解决大模型推理中相同输入在不同批量大小下结果不同的问题。设置 `VLLM_BATCH_INVARIANT=1` 可保证输出一致，技术实现含三部分，虽有性能开销但换来了结果确定性。
一个指令误导智能模型！北航等首创3D语义攻击框架，成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。
AI模型守法率提升11%，港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全，提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark，用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型，在新benchmark测试中性能提升显著。