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【万字长文】Claude Skills完全指南：从概念到实战

这是万字Claude Skills指南，从概念到实战。介绍了Skills是模块化能力包，有渐进式披露设计，对比了与MCP、Subagent区别，阐述其优势。还讲了创建、设计、使用方法及分类体系，提示安全风险并推荐资源。

蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型，在 7 个模型和 5 个任务上提升性能，推理与普通 LLM 一致，不增成本。

近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。

伦敦国王学院研究者让GPT - 5.2、Claude Sonnet 4和Gemini 3 Flash三款模型模拟核危机博弈。不同时间框架下模型表现不同，还展现复杂战略推理能力，95%对局用了战术核武，暴露诸多问题。

雷峰网第八届GAIR大会邀请微分智飞高飞，探讨具身智能在飞行机器人领域应用。高飞指出其与传统无人机本质区别，介绍应用场景、分布式集群技术，还谈世界模型价值、挑战及创业契机，认为具身智能是历史拐点。

这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。

近年来，多模态大语言模型兴起，但视频理解仍是难题。快手Keye团队推出Keye-VL-1.5，通过Slow-Fast编码策略、渐进式四阶段预训练和全面后训练流程等创新，实现视频理解突破，综合性能领先。

随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。

上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD，缓解训练崩溃问题，提升性能。还构建多模态强化学习框架，推出MMK12数据集和MM - PRM模型，开源相关成果。

英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。