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Anthropic：我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验，该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法，也提及生产环境的挑战，此系统处理开放式研究任务价值大。
关于 Multi-Agent 到底该不该做，Claude 和 Devin 吵起来了
有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验，指出适合特定任务；Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。
ACL 2025｜为什么你设计的 Prompt 会成功？新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。
40岁开始预防衰老最有效！1.9万人脑扫描揭秘：大脑衰老有“关键窗口期”
一项发表于《美国国家科学院院刊》的研究，分析超1.9万人功能性磁共振成像，发现大脑衰老非线性，与胰岛素抵抗增加相关。还发现酮体可绕过胰岛素抵抗供能，40 - 59岁干预效果最佳。
20人团队提前实现DeepSeek构想，AI算力变天？直击大模型算力成本痛点
国内20人玉盘AI团队推出SRDA全新计算架构方案，试图从硬件源头解决当前AI算力核心瓶颈。该架构有诸多创新设计，能应对大模型训推痛点，与DeepSeek构想契合，或成大模型专用架构分水岭。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
效果逼真到让人窒息！开源Ctrl-Crash模拟车辆事故
近年来视频扩散技术在生成车辆碰撞真实场景时面临挑战，因驾驶数据集中事故样本稀缺。Mila团队提出Ctrl - Crash可控碰撞视频生成模型，支持反事实场景生成，但也存在一些局限。
开启 AI 自主进化时代，普林斯顿Alita颠覆传统通用智能体，GAIA榜单引来终章
普林斯顿大学AI Lab推出通用智能体Alita，秉持「极简即是极致复杂」哲学，采用「最小化预定义」与「最大化自我进化」设计范式，可自主创造MCP工具，在GAIA基准测试中表现卓越，还能实现MCP复用。
辛顿、杨立昆等 AI 先驱都源自信号处理——对话 IEEE 首位华人主席、美国双院院士刘国瑞 | 万有引力
本文是对IEEE首位华人主席刘国瑞的访谈。他分享了科研、创业经历，谈到AI先驱多源自信号处理，鼓励年轻人追梦，还探讨了科研模式、合成数据、AI应用及未来生活图景等话题。
重磅开源！首个全异步强化学习训练系统来了，SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍
清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²，坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念，实现异步 RL 训练，训练速度最高提升 2.77 倍，支持多轮智能体强化学习训练。