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深度解读《AI 智能体的上下文工程》：构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章，结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点，如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等，还给出总结与核心启示，对 Agent 开发有借鉴意义。
西湖大学王东林团队论文：机器人需要“通古今，知未来”丨CVPR 2026
西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA：Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》，介绍HiF-VLA模型，它以“运动”表达时间信息，实现稳定连续决策，性能提升且计算成本低，推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。
Karpathy最新发文：醒醒！别把AI当人看，它没欲望也不怕死
Andrej Karpathy在推文中反驳将大模型视作「更聪明人类」的观点，指出大模型是「非生物」智能，其进化压力、学习机制、运行方式与人类不同。清楚这是全新智能，对理解大模型很重要。
Memvid：把你的文档库变成一个小巧的视频，还能瞬间搜出你想要的！
传统向量数据库因高成本和复杂运维让开发者却步。开源项目Memvid将文本数据存入视频文件，能高效检索，解决存储冗余、检索延迟和网络依赖问题，使用简单，虽处概念原型阶段但值得尝试。
MIT给微型机器人做了颗芯片，功耗仅6毫瓦，能实时3D建图
麻省理工学院研究团队开发出名为 Gleanmer 的微型芯片，功耗仅 6 毫瓦，能实时生成三维占据地图。它解决了机器人导航核心问题，通过多项优化提升性能，或让小设备拥有空间理解能力。
「香蕉革命」首揭秘！谷歌疯狂工程师死磕文字渲染，竟意外炼出最强模型
谷歌最新图像模型nano banana横空出世，能融合图片、理解地理等结构，实现多轮创作。它凭借Gemini知识与交错生成技术，重塑AI图像生成边界。谷歌团队揭秘其技术，还谈及未来发展方向。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
Claude Opus 4.7 发布！留给人类的时间，不多了
Anthropic 发布 Claude Opus 4.7，核心升级是让 AI 跑长且复杂任务，还能自我验证结果。它视觉能力超强，编程能力提升，新增 /ultrareview 功能，API 多了调节档，不过 token 数量或增加，成本可能上浮。
Poe：DeepSeek使用率下降50%，快手崛起、OpenAI暴涨
2025年春季，Poe发布AI模型使用趋势报告。DeepSeek使用率降超50%，OpenAI因文生图功能暴涨。文本、视频、推理、图像和音频5大领域中，各模型表现不一，如快手Kling家族、谷歌Imagen 3家族等有亮眼表现。