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10万token自然语言推理，让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示，30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具，经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线，有望用于更多科学问题。
清华退休教授余志平谈国产EDA发展之路
余志平教授全程参与“熊猫集成电路CAD系统”研发，获国家科技进步一等奖。他带领团队成立公司深耕垂直领域，推动构建国产EDA生态链。他认为突围要把握“缝隙效应”，还强调用AI辅助科研，培养高素质人才。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
对话唐波 x 伍斌：OpenClaw 最强的地方，为什么也成了它最大的短板？ | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命，对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势，后成短板，还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
百度 TURA 三阶段架构：让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互，分检索、规划、执行三阶段，已在百度亿级流量场景跑通。
V0做不到、Bolt搞不定，Youware用MCP一键解决网页生成最大难题
Youware可快速将AI生成网页部署到线上。其更新后支持调用MCP生成网页，深度适配主流MCP服务，使用门槛低且免费。还上线积分系统，首页分类筛选更详细，作品页增随机按钮。用案例展示了其强大的网页生成能力。
比RAG高出8.9%，百度TURA：让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互，其核心分检索、规划、执行三步，已在百度亿级流量场景跑通。
基于大模型的领域场景开发：从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段，现设计架构升级，选用层级指挥模式的React框架，实现单智能体对工具调用的反思规划，后续还将迭代实现多智能体协作，同时提及技术选型、系统架构等内容。
一文读懂 Deep Research：竞争核心、技术难题与演进方向
文章梳理了深度研究系统，包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼，评估走向专业化，未来系统将在多方面突破。
对话 Elys 创始人 Tristan：人的灵魂是所有 context 的总和，我们从未被真正连接过
本文是极客公园创始人张鹏与 Elys 创始人 Tristan 的对话。Tristan 认为产品应围绕 context 构建，Elys 结合记忆、推荐等系统，要打造低熵社交世界，还介绍了产品设计、用户导入等方面内容。