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太狠了！为了锁死DeepSeek，Anthropic要求加大AI芯片出口管制
全球著名大模型平台Anthropic发布文章，赞同并建议特朗普制定更激进规则限制AI芯片出口，以保持美国在与中国AI竞争中的领先地位，还污蔑中国运输芯片方式，拿DeepSeek举例说明芯片限制影响，并提出三点限制建议 。
刚刚，腾讯姚顺雨署名首篇论文发布，「下半场」先搞上下文学习
腾讯混元团队和复旦联合团队发布姚顺雨署名首篇论文《CL - bench》。论文证实模型在上下文利用上有能力短板，还构建了CL - bench评测基准，评估发现前沿模型在上下文学习上表现差，未来要让上下文学习走向现实。
并购激励金都不要了？全程踩中AI Coding，Windsurf核心工程师离开DeepMind
AI Coding 赛道核心工程师 Ronak Malde 离开 Google DeepMind，还放下后续经济激励。他曾参与 Codeium、Windsurf 相关项目，在 DeepMind 推进 Agentic Coding 研究。离职之际他总结心得，下一站备受关注。
吴恩达来信：利用编程智能体实现更高效开发
吴恩达认为编程智能体正加速各类软件工作，按加速程度排序为前端开发、后端开发、基础设施、研究。前端开发加速明显，后端开发有提升但幅度小，基础设施和研究方面加速有限。
所有AI工具共享记忆！MCP协议杀疯了：100%本地运行，Cursor、Claude都能用
当下多数AI工具各自独立运行，会话结束上下文即消失。OpenMemory MCP能解决AI工具记忆痛点，实现不同工具间共享上下文信息，支持100%本地运行，有跨平台支持等丰富功能。
津渡生科邓司伟：「AI+生物制造」到底是什么？全链智能已经实现
当前生物制造迈向大规模工业化，AI深度介入。津渡生科邓司伟在大会指出，应构建全链路智能闭环，将AI渗透到发现、验证、生产三阶段，重塑工艺边界，实现专业经验去中心化。
上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路
上海交大联合多机构提交综述论文，首次以「外部化」为统一视角，梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施，而非模型能力提升。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
苹果提出新型反向传播：一台iPhone 15 Pro Max就能微调LLM
苹果提出内存高效型反向传播（MeBP），可在内存使用量和计算时间上比零阶优化（ZO）有更好权衡，收敛更快、性能更优，还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性，且公开了实现链接但目前为空。
大模型也需要睡觉！让AI打个盹，醒来更聪明
卡内基梅隆大学和马里兰大学研究发现，大模型处理长上下文易累傻。受人脑机制启发，设计睡眠机制，让模型在上下文窗口快满时打盹，反复咀嚼信息，压缩进长期权重。测试显示，增加“睡眠”轮次能提升深度推理表现。