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感觉这次扣子 2.0 触碰了模型和工程的天花板
2026 年，真正好用的 AI Agent 应能拆解目标、推进过程和交付验收。扣子 2.0 正式发布，从“给指令的工具”变为“能干活的工作伙伴”，有技能和长期计划两大核心升级，还具备扣子编程功能，拓宽了 AI 能力边界。
大模型公司不搞浏览器搞Agent，实测找到原因了
文章实测阶跃星辰桌面Agent小跃，它能操作命令行，可自然语言驱动计算机功能，有悬浮球形态，能联网、搜索、处理表格等，还支持复用操作、定时任务，但也存在速度慢等不足。
SEO->GEO？大模型时代如何构建人类获取信息新范式
文章指出百度信息入口根基被侵蚀，或被DeepSeek替代。还阐述互联网大势格局，如基模最终收敛，互联网盈利模式从用户免费-营销付费向用户付费转变，高价值真实信息将重构互联网。
大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，能输出可解释分析文本，助力考古破译。
光刻机巨头ASML，108亿控股了一家大模型公司
光刻机巨头ASML领投法国AI明星公司Mistral AI的C轮融资，砸13亿欧元成第一大股东，推高其估值至100亿欧元。Mistral开源与商业化并行，ASML投资或提升光刻机效能。
大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本，助力考古工作。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
为什么Cloudflare无法阻止Google为AI 模型爬取网站数据？
Cloudflare推出阻止AI爬虫抓数据功能，却对Google无效。因Googlebot身兼两职，Cloudflare难区分其请求目的。出版商流量因Google AI功能下降，网站主在被剥削和失去流量间两难。
Karpathy最新分享！给大模型做好“服务”将是巨大机会
近日，Karpathy在AI Startup School演讲，提出AI正从根本改变软件。他将软件分三个时代，认为LLM是全新操作系统，还指出其特长与局限，点明AI时代两大机遇：部分自主应用和构建Agent友好工具。
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。