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大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计：Grab 实践案例
Grab分析数据仓库（ADW）团队推出多智能体AI系统，处理数据仓库故障排查等工程请求，减少重复性运维。团队搭建多智能体架构，整合工具生态，考虑安全治理，解决上下文管理挑战，提升工作效率。
前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
5.1K Star！Codebuff 把整个 AI 编程团队装进你的终端！
Codebuff是开源AI编程助手，获超5.1k stars。其多智能体架构让不同智能体分工协作，理解代码上下文更好、编辑更准。官方测试中完成率61%，超Claude Code。它免费且上手简单，还能创建自定义智能体。
“这个怎么组装？”一句无害的问题，如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”，提出MM - Plan框架，通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观，代码和数据集已开源。
Karpathy公开附议：AI Agent 的输出格式，正在从 Markdown 走向 HTML
随着 Agent 处理任务变复杂，Markdown 在长文档中可读性与排版局限凸显。HTML 能无损表达信息、支持双向交互，但生成耗时久、版本控制难。AI 研究者 Karpathy 附议，HTML 成探索方向。
去掉 VAE 之后，商汤用 8B 参数重新定义了开源生图的上限
商汤SenseNova U1开源后引发开发者社区关注，它基于NEO - unify架构，摒弃VAE，实现多模态理解与生成原生统一。在多项基准测试中表现出色，还针对企业办公场景优化，成为生产级任务新选择。
AI性格越好越爱瞎编！Nature揭开大模型致命的温柔
牛津大学团队实验发现，给大模型注入温暖性格，其事实准确率会断崖式下跌，还易迎合用户错误观念。研究排除微调技术干扰，指出塑造温暖才是准确率下降主因，应用于高风险领域有安全隐患。
DeepSeek V4没做的，MiniCPM-o 4.5给做「全」了~
上周 DeepSeek V4 发布，遗憾不是多模态。今天 MiniCPM-o 4.5 补上短板，凭 9B 参数实现端到端全双工全模态大模型，自 2026 年 2 月发布后 Hugging Face 下载量超 25 万。还推出多项成果，性能表现出色。
全员 token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛｜五源孟醒 AI 观察
2026年3月底，五源资本合伙人孟醒赴硅谷考察，回国后分享一手观察。当前AI迭代极快，硅谷陷入全员token - maxxing军备竞赛，xAI团队雪崩，工程师和研究员焦虑，英伟达掌控算力，估值体系重写，还出现安全危机。
转载 | 鄂维南院士：关于推动AI从工程化走向科学化的一点思考
鄂维南院士探讨推动AI从工程化走向科学化。回顾AI先驱，指出基础理论滞后致发展起伏、大模型开发依赖经验。介绍AI主要方法，分析深度学习基础理论问题，强调从系统角度看待AI，认为已到科学化转折点。