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OpenAI 发布了个 ChatGPT 优化计划，不是GPT-5

OpenAI未发布GPT - 5，而是推出ChatGPT「健康使用」优化计划，旨在助用户成长而非让人上瘾，措施包括休息提醒、改进生活建议功能等，还与专家合作改进响应方式。

文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。

Agent成大模型主战场，构建方法待探索。Manus发blog揭秘，认为成功的AI Agent依赖上下文工程。团队选此实现快速迭代，虽实践不易，但总结出围绕KV缓存设计等关键点，其经验影响Agent表现。

KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。

AI时代，教育界信任面临挑战。休斯顿大学学生Leigh Burrell熬夜写的作业被AI检测判为ChatGPT代笔，靠15页证据才洗清冤屈。AI检测工具误判频出，误判率最高达9%，教育界信任正在崩塌。

浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。

上周台积电研讨会公布2026 - 2028年技术路线图，其晶圆级系统集成技术SoW有新进展。半导体正从单一制程向系统级整合转型，台积电以制程与封装双轨驱动定义规则，还面临高成本等挑战。

文章指出生成式AI改变软件开发方式，LLM在编码领域成果显著。但AI辅助编码有局限，如‘70%问题’。还介绍有效模式，提及软件工程智能体兴起，最后认为未来对经验丰富工程师需求或增加。

在具身智能赛道，‘落地’常被滥用。聆动通用在‘工业落地’上很果决，以‘商业有闭环’和‘批量可复制’为核心指标。他们选择物流场景起步，推出LDB机器人，还面临量产和运营难题。

南科大教授余沛源创业成立三向纪元，构建可验证材料模型。他认为AI+材料研发难在验证，当下是产业化窗口期，中国有优势，初创企业与大厂各有优劣，公司有独特技术与商业模式。