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Agent失忆怎么办，Anthropic教你做好工作交接
文章指出AI Agent跨上下文窗口执行长任务时易失败，Anthropic用Opus 4.5实验发现，问题根源是交接差。解决办法是让Agent像人类工程师一样留文档、进度和测试，拆分流程，严格规范，提升测试覆盖率。
别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径，系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案，解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
AI Agent的未来之争：任务规划，该由人主导还是AI自主？——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例，探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳，企业更需稳定可靠，人工规划是最佳选择，还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。
首款推理具身模型，谷歌DeepMind造！自主理解/规划/执行复杂任务，打破一机一训，还能互相0样本迁移技能
谷歌DeepMind发布新一代通用机器人基座模型Gemini Robotics 1.5系列，由GR 1.5和GR - ER 1.5组成，结合视觉、语言与动作，实现“规划 + 执行”闭环，还提出Motion Transfer机制，能跨机器人迁移技能。
刚刚，谷歌Gemini 4 Argon上线，API价格限时五折
本文报道谷歌DeepMind刚刚上线Gemini 4 Argon大模型，介绍其核心能力、多领域应用案例与定价信息，模型聚焦复杂任务处理，当前API开放且限时五折优惠。
预训练Token消耗直接腰斩！上海AI Lab&上交大提出全新预训练任务，开源首个8.9B隐空间大模型NCP-ArchPreview
本文介绍上海AI Lab与上海交大团队联合提出全新预训练任务NCP，打破传统逐词预测教条，开源全球首个8.9B规模离散隐空间基座大模型，预训练Token消耗仅需一半，收敛速度提升近一倍，下游性能显著提升，公开全部训练资产供全球研究使用。
Karpathy公开附议：AI Agent 的输出格式，正在从 Markdown 走向 HTML
随着 Agent 处理任务变复杂，Markdown 在长文档中可读性与排版局限凸显。HTML 能无损表达信息、支持双向交互，但生成耗时久、版本控制难。AI 研究者 Karpathy 附议，HTML 成探索方向。
全球首个多模态矢量动画生成框架，轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架，利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M，构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示，OmniLottie在多任务测试中优势明显。
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。