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不止修bug：Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段
中国科学院自动化研究所联合华为提出 FeatureBench，构建端到端基础设施并开源。它从单元测试出发构造评测任务，引入多种机制保障任务可执行、可验证，能有效区分模型能力，还提供易用的评测流程。
登上热搜！Prompt不再是AI重点，新热点是Context Engineering
最近「上下文工程」很火，Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同，是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论，还给出了参考的博客和视频。
从0到1带你速通 Marvis马维斯
AI 时代，Agent 产品虽强但普通用户使用门槛高。本文详细介绍腾讯 Marvis，它能让 AI 直接理解电脑，可执行多项任务。作者实测 6 个任务展示其功能，认为它是面向普通用户的系统级 AI 管家。
AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
腾讯广泛使用的跨端开发框架——Kuikly在搜狗输入法中的AI Coding实践
AI 席卷开发领域，输入法团队在 Kuikly 跨端项目探索 AI 工程化方案。介绍了推进 AI 友好型工程、构建精准 AIContext 等关键层面，以灵感词库页面开发为例展示效果，还展望了未来探索方向。
ICCV25 Highlight｜格灵深瞳RICE模型狂刷榜单，让AI「看懂」图片的每个细节
格灵深瞳公司灵感团队自研的视觉模型基座RICE（MVT v1.5）刷榜多项视觉任务，在ICCV25获Highlight荣誉。它延续MVT系列理念，提升图片内部视觉特征差异性，在多任务验证中表现优异。
ICCV 2025 | HERMES：首个统一3D场景理解与生成的世界模型
本文介绍HERMES，首个统一3D场景理解与生成的世界模型。它由华中科技大学等团队合作研发，通过共享LLM驱动两大任务，解决了输入处理和任务融合难题，实验效果显著，为自动驾驶提供新范式。
2026 年，万物皆 Coding Agent 的平台工程新范式（A2A / ACP / MCP / Skill）
过去 DevOps 工具链复杂，如今 AI 重塑其为 Coding Agent。借助 A2A、ACP、MCP 和 Skill，可构建 Agent 网络。文章分析平台工程演进，介绍相关协议，对比编排模式，还给出 Routa 编排架构实践参考。
GLM-5.2 正式发布：开源之王来了，摸到了Opus-4.8
GLM-5.2正式发布，主打长程任务能力，有1M token上下文窗口且完全开源。它在长程任务基准评测中表现出色，与顶级闭源模型差距缩小，还解决了超长上下文计算成本问题，同时应对了模型‘作弊’情况。
多模态长文本理解测评首发：46款模型无一攻克128K难关
香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。