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国内“内卷”没用，企业怎么靠AI出海获利？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨中国技术出海破局增长。嘉宾认为企业要判断国内经验能否迁移海外，还分享出海成功案例，给出战略选择建议，如先欧美后国内等，还提及验证产品的关键指标。
我们做了比你更懂 Java 的 AI-Agent -- Arthas Agent
Arthas是强大的Java诊断工具，但门槛高。Arthas Agent可将自然语言意图转化为Arthas操作，输出诊断报告。它技能优先、安全优先、循证闭环，通过多案例展示其诊断优势，还介绍使用方法和提效建议。
日志采集效能跃迁：iLogtail 到 LoongCollector 的全面升级
2025年，iLogtail正式升级为LoongCollector，实现日志采集和处理领域的新跨越。它架构升级，有多样Pipeline形态，性能提升，稳定性和隔离性增强，还具备网络探测、无缝迁移等优势，将带来可观测数据全栈采集新体验。
实测最强的Cowork Agent模型M2.7，这是龙虾最好的模型搭子
实测MiniMax新发布的M2.7模型，解决了Agent的笨拙感，是国内最强的Cowork Agent模型。它技能命中率高，能自进化，对办公场景做了优化，还能解决生产效率问题，加强了人设保持能力。
在软件工程中，对 AI 的过度依赖，会加速工程师的无能
资深软件工程师Doug Slater指出，在软件工程中对大语言模型（LLM）过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维，它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险，且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
Claude Sonnet 5：更强，但更贵，每任务成本反超Opus 4.8
Anthropic 发布的 Claude Sonnet 5 智能指数追平 GPT - 5.5，但每任务成本比 Opus 4.8 贵 15%。它在知识工作类任务表现佳，推出促销价，不过促销后成本待察。评估迁移时需算 token 消耗。
Meta 放出大招：让 AI 实现自我进化，Karpathy 的 autoresearch 沦为小弟
Meta联合多机构发布论文，提出HyperAgents框架，让AI不仅改进自身，还能改进「改进自己的方法」。它打破传统AI自我改进瓶颈，在多领域测试表现出色，还自发形成记忆机制，有迁移和叠加效果。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
在 Mac 上安装最新版 OpenClaw 并接入企业微信之后，一切都改变了
文章介绍在Mac上安装最新版OpenClaw及接入企业微信的方法。新版本功能增强，安装后可连接多种工具。接入企业微信后，能实现诸多功能，如分析股价、制定健身计划等，还能拓展写作等技能。