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刚刚，Anthropic分享了构建Skills的最佳实践
Anthropic获300亿美元融资，估值达3800亿美元，发布《The Complete Guide to Building Skills for Claude》指南。介绍Claude Skills本质、与MCP关系、应用场景、技术实现、设计模式及测试迭代方法。
Nature 正刊收录！清华 FIB 实验室揭示：AI 提升科学家个人影响力，却收缩科学整体探索空间
清华大学 FIB 实验室牵头研究表明，AI 在自然科学应用广泛，提升科学家个人影响力，但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据，还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。
太强了！这个 NotebookLM Skill，真的把 NotebookLM 搬进了命令行！
Google的NotebookLM凭借强大模型能力成AI圈“现象级”产品，如今开发者将其搬到命令行，开源神器notebooklm - py诞生，具备AI Agent工具、研究自动化等功能，有多种使用方式。
把 Nano Banana/Gemini 3 Pro 榨干！这几点你必须知道
Gemini 3 放出 Pro 和 Nano Banana Pro 两条线，前者主打长上下文、多模态推理，后者专攻像素级生成。文章提炼精髓，给出“通用 + 像素”双模实战笔记，介绍两者使用要点及创意场景实测。
Nature新研究：AI竟然分不清事实和信念
斯坦福大学团队在Nature发表研究，测试15个大模型，发现其区分事实、信念和知识存在严重缺陷。如处理第一人称信念准确率低，对语言线索依赖高，在高风险领域应用令人担忧。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。
Codeforces难题不够刷？谢赛宁等造了个AI出题机，能生成原创编程题
LiveCodeBench Pro团队推出AutoCode框架，利用LLM自动化竞赛编程问题创建与评估。该框架结合验证器 - 生成器 - 检查器框架与双重验证协议，在测试用例生成上可靠性佳，还能生成新问题，同时揭示了LLM在创作上的优劣势。
麦肯锡调研了 50 个一线 AI 智能体的项目总结出来的六条经验
麦肯锡调研50个AI智能体真实项目，提炼出开发智能体的6个关键因素，如关注整体流程、明确适用任务、避免制造“AI垃圾”等，助企业从智能体中捕获价值。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南，提出三级分级系统，阐述构建流程与能力增强方法，涵盖知识组织、注入、工具集成，还提及基准评估和未来研究方向，促进AI与自然科学融合。
7年了，OpenAI官方给出五代GPT对比，网友却怀念起「狂野」初代
OpenAI总裁分享给定相同提示下，GPT-1到GPT-5输出的差异，对比显示GPT系列在知识储备等方面不断进步，但网友看法不一，不少人怀念初代模型的‘狂野’。