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GPT-5系统提示词突遭泄露，17803 token曝光OpenAI小心思！

一份全新GPT - 5系统提示词在GitHub泄露，有17803 token。此提示词设计精细，覆盖用户对齐、拟人风格、输出质量等。还展示了通用关键要求、安全对齐等方面内容。

Meta的「超级智能实验室」发起内部革命，加速AI开发。扎克伯格豪赌AI，投巨资重组团队、吸引人才。内部文件显示，Meta强制员工用AI，还让员工弃自研系统，用Vercel等平台。

在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。

本文深入剖析 OpenClaw 的 Agent 任务引擎，介绍其‘工作室’、整体架构、调度与并发控制、高可用与容错机制等。指出其架构有工程智慧，对构建生产级 Agent 系统有参考价值，下篇将介绍更多实践。

微软首席执行官分享新发布的医疗AI系统MAI - DxO，它模型无关，能适配不同语言模型，模拟医生诊断流程。测试显示其准确率远超专业医生，成本大幅下降。此外还发布序贯诊断基准SDBench。

Anthropic发布Claude Opus 5，接近Claude Fable 5智能且价格减半，测评成绩出色，科研和视觉输出能力也有进步。同时发现砍掉Claude Code 80%系统提示词，编码评测分数不变，还总结出上下文工程新方法论。

LSTM之父Jürgen Schmidhuber替学生Sepp Hochreiter发声，称残差学习30年前已诞生，1991年Sepp就用循环残差连接解决梯度消失问题，为残差思想奠基。他觉得将成果全归何恺明团队有失偏颇。

作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。

MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。

普林斯顿大学研究团队发布强化学习框架OpenClaw - RL，能捕捉用户反馈与环境结果信号，有独立解耦异步机制，融合打分与文本指导，经真实场景验证效果良好，蹚出自我进化新路径。