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首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
盘点AI爆火以来的割韭菜骗局，我的照片都被偷拿去搞诈骗了。。。
作者作为AI行业博主，分享AI爆火以来的割韭菜骗局，包括卖盗版软件、天价提示词、卖课、证书与算法课、克隆声音形象等，提醒大家擦亮双眼，避免成为下一个受害者。
北航领衔发布300页代码智能综述：从基础模型到智能体，一次读懂Code LLM全景图
北航领衔联合近30家机构撰写《From Code Foundation Models to Agents and Applications》，系统梳理代码智能领域，串联模型、任务等成完整技术链路，还通过实验等给出实践指南。
陶哲轩：感谢Lean，我又重写了20年前经典教材！
陶哲轩宣布为实分析本科教材《Analysis I》创建「Lean」配套项目，将定义、定理和练习转换成 Lean 版本。Lean 是交互式定理证明器和语言，项目部分依托 Mathlib，可作辅助教材和入门指南。
谷歌开源的 Gemini CLI 扩展助力开发者构建定制化人工智能工作流
谷歌发布开源的 Gemini CLI 扩展框架，引入‘剧本’概念，可让 AI 与外部工具交互。框架增强了 Gemini CLI 功能，支持多组件。谷歌构建开放生态，还为开发者提供模板和指南，其在 AI 驱动 CLI 领域有独特优势。
Anthropic 发布 Computer Use 最佳实践
Anthropic发布Computer Use开发者最佳实践，涵盖截图处理、模型选择、上下文管理等多方面。如缩小截图提升点击准确率，不同模型各有所长，还给出应对小目标、提示注入等问题的策略及教学、顾问模式。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
多模态RAG哪家强？9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测存在不足，华南理工和华科推出 DOUBLE - BENCH 进行多模态 RAG 实战评测，结果显示检索是瓶颈，模型爱胡说。快手开源 Keye - VL - 1.5 - 8B，PaperAgent 有实操指南。
Anthropic 重新定义智能体终局： Bash Is All Agent Need！
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出，最强大的Agent工具是Bash和文件系统，基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容，认为这或是Agent终极形态。
刚刚，Anthropic分享了构建Skills的最佳实践
Anthropic获300亿美元融资，估值达3800亿美元，发布《The Complete Guide to Building Skills for Claude》指南。介绍Claude Skills本质、与MCP关系、应用场景、技术实现、设计模式及测试迭代方法。