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Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 看似易上手，落地却充满挑战。腾讯数据工程专家虎兴龙指出，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略相关要点，投入或打水漂，掌握关键要素可提升数据智能化效率。
The Batch: 897 | 科学实验室的通用语言
上海人工智能实验室发布开源的 Science Context Protocol (SCP)，它能连接 AI 智能体与多设备进行自动化科学探究。相比 MCP，其结构更安全，可管理模拟和实体实验，促进跨学科合作。
Cursor要凉？我扒出33个隐藏技巧，把Claude Code调教成完全体！
作者分享Claude Code实用技巧，指出其默认状态有问题，如犯低级错误、无回滚功能。介绍基础设置、项目规则、用Hooks实现自动化等内容，能大幅提升其使用体验和生产力。
刚刚，UCLA周博磊也加入了一家机器人公司
加州大学洛杉矶分校副教授周博磊官宣加入机器人初创公司Coco Robotics，同时该公司成立Physical AI Lab，周博磊任首席AI科学家。Coco积累大量数据，想借此推进自动化研发，且与OpenAI有合作。
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。
真是天才！有人把做软著做成了skill，自动生成全套软著申请材料
介绍了SoftwareCopyright - Skill，它能一键生成符合软著申报要求的源代码文档和用户操作手册，全链路自动化，功能特点多，如真实代码抽取、智能合规排版等，还给出项目链接。
让AI自动构建AI模型：UCSD 推出 AIBuildAI 智能体，斩获OpenAI MLE-Bench榜单第一
近日，加州大学圣地亚哥分校研究团队开发 AIBuildAI 智能体，可全自动构建 AI 模型。它在 OpenAI MLE - Bench 基准测试 75 个任务上以 63.1% 获奖率居榜首，实现端到端自动化。
同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等
中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。
OpenAI 狂砸40亿美刀下场抢FDE，软件工程师的尽头原来是驻场啊
当地时间5月11日，OpenAI宣布成立OpenAI部署公司，初始投资超40亿美元，收购Tomoro引入现场部署工程师。这是战略转向，因企业更看重AI落地能力。如今AI竞争转向应用落地，部署工程师成香饽饽。
清华发布AutoSOTA：一周刷新105个顶会SOTA，推动AI科研回归创新本质
在AI研究中，研究者常为提升1%性能反复调参。清华与中关村学院联合发布AutoSOTA，实现端到端AI科研自动化，一周发现105个性能显著提升的SOTA模型，推动科研回归创新本质。