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NVIDIA团队让编程Agent接管真实机器人实验，成功率达99%
NVIDIA GEAR 实验室负责人介绍 ENPIRE 项目，首次在机器人硬件实现自动化研究。让 8 个 Codex Agent 驱动闭环，完成高精度任务，成功率 99%。项目计划开源，还提出 MRU 与 MTU 指标。
第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照，介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制，包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者，按是什么、解决什么问题等展开，还分析了Agent工程核心挑战。
AI 行业悄悄统一了一件事：Agent Skills 开放标准全解析
Agent Skills 是一套开放标准格式，超 30 家主流 AI 开发工具已采纳。它结构简洁，有精妙的三层加载机制，解决了 AI Agent 上下文窗口问题。与 MCP 解决不同层面问题，生态正快速成型。
东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
OpenAI发布Symphony：AI时代的敏捷看板
OpenAI在GitHub发布Symphony项目，处于工程预览阶段。其核心理念是将项目工作转化为自主运行，通过看板管理工作流程。几乎同时，Paperclip项目宣布开源，提供完整企业架构。二者标志AI辅助开发向流程层面转变。
Agent面向结果交付，技术正从单点突破加速转向工程与系统竞争 |《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》正式发布
2025 年技术热点不断，竞争重心从单点突破转向系统级等竞争。InfoQ 研究中心发布《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》，盘点技术发展，还展望 2026 年十大技术趋势。
“我让AI在我的电脑上为所欲为！”MoltBook创始人：爆火的技术，其实简单到离谱
MoltBook创始人Peter Steinberger称其是OpenClaw的延伸，外界对它解读“戏剧化”，但从技术角度看没什么震撼之处。真正关键的是敢让模型在电脑上自由运行，他还想让Agent“做梦”，项目会保持开源。
Meta开源多语言语音识别系统，支持1600种语言，可轻松扩展新语种！
Meta研究团队开源Omnilingual ASR，能理解1600种语言，用几条语音 - 文本配对样本就能零样本扩展新语种。提供三种架构，满足不同需求，性能超现有多语种模型，应用场景广泛。
为什么软件工程治理很重要：降低风险但不拖累速度
Sarah Wells 在哥本哈根 Goto 会议称，软件工程治理助团队决策、支持价值交付。糟糕治理会拖慢进度、增加成本。技术策略和组织技术雷达可辅助决策，还能从 DORA 能力学治理。
用户被通知烦到关掉 Instagram？Meta：我们反思了，用 AI 给自己“限流”
Meta为Instagram推出新机器学习排序框架，引入‘多样性算法’，在现有互动模型上加‘多样性过滤层’，通过‘乘性惩罚’减少重复内容推送，解决通知疲劳，还计划探索新策略和用大语言模型优化。