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Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
智谱GLM-5.1深度评测：8小时连续工作，开源大模型进入"工程交付"新纪元
2026年4月8日智谱发布GLM-5.1，它是全球首个通过真实工程任务验证8小时持续工作能力的开源模型，在SWE-Bench Pro上超越GPT-5.4等登顶。该模型性价比高、技术创新多，还适配国产硬件，开源生态友好。
爆删80%系统提示词！Anthropic核心成员揭秘Claude 5最新玩法：上下文工程全面大换血
Anthropic针对Claude Opus 5、Claude Fable 5等新模型，删超80%Claude Code系统提示词，编码测试成绩无明显下降。CC技术团队成员发文指上下文工程规则重写，还总结新旧规则对比，并给出内容撰写建议，还上线新命令。
“Claude Code更新废了”！热议Issue：思考深度下降67%，已无法胜任复杂的工程任务
AMD的Stella Laurenzo分析发现，Claude Code某次更新后思考深度降67%，无法胜任复杂工程任务，行为走样。团队回应redact - thinking是UI改动，2月两项改动或有影响，但网友并不买账。
世界模型原生新一代范式！极佳视界斩获全球第一后，GigaBrain-0.5M*再进化
具身世界模型新一代原生范式登场，GigaBrain-0.5M*在多真实机器人任务中数小时零失误。它依托世界模型，创新引入人在回路机制，研发采用四阶段闭环训练流程，优势显著。
天下苦VAE久矣：阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE，带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG，结合自监督预训练与端到端微调，去除对VAE依赖，在训练效率和生成效果上有突破。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
全新线性注意力范式！哈工深张正团队提出模长感知线性注意力！显存直降92.3%！
哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。
LLM 语境下，「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解？
本期通讯解读 3 个 AI 业内要事，包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题，测试中 HOPE 表现优，但也遭质疑，当前 LLM 研究更关注改善记忆。