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AI自己写代码做科研还跑赢了前沿算法？清华团队开源Alchemy框架
清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。
吴恩达：自动化测试在 AI 编程时代将变得极其重要
吴恩达分享团队用AI编程助手的经历，如Agent删代码。他认为AI辅助编程时代，自动化测试愈发重要，智能体测试能发挥作用，还强调优先测试基础设施代码，后端测试更关键。
MCP 或将成弃子
Anthropic工程师发博客‘背刺’自家MCP，提出新方案让token消耗大减。新方案把MCP服务器转成代码文件运行，Skills或成MCP替代品，虽MCP还有价值场景，但多数情况下代码+Skills更优。
MCP上下文爆炸怎么办？Anthropic给出了新答案（图文示例）
文章结合Anthropic和Cloudflare关于MCP的文章，指出MCP上下文过长存在工具定义预加载和数据反复流经AI两个核心问题，提出让AI写代码调用工具的解决方案，包括按需加载工具和代码在沙箱执行。
GPT之父把AI扔回1930年：没见过一行代码，却「发明」了Python！
GPT之父Alec Radford带队发布总参数130亿的大模型「talkie」，其训练数据冻结在1930年，没学过编程却能写Python代码，证明LLM可用旧知识推理。团队后续还有升级计划。
为AI智能体选型、验收、优化提供量化依据：首部评估标准公开征集中
AI智能体成2025年十大战略技术趋势之首，到2028年至少15%日常工作决策将由其自主做出。但企业面临信任鸿沟，缺乏评估规范。首部聚焦AI智能体应用的团体标准公开征集起草单位与起草人，适用于多方，有核心内容与价值。
以加代乘？华为数学家出手，昇腾算子的高能设计与优化，性能提升30%！
大模型落地面临推理难题，华为团队基于昇腾算力发布三项硬件亲和算子技术研究，包括以加代乘的AMLA算子、融合算子技术、SMTurbo加速技术，实现能效、协同和速度突破，未来将拓展应用场景。
Science重磅：AI编程新手与资深开发者之间的差距巨大
《科学》杂志发表的AI编程全球调查研究显示，美国程序员提交的Python代码中29%由AI代笔，资深开发者借此拉大与新手差距。研究团队用GraphCodeBert模型分类器扫描代码，揭示技术扩散差异与隐忧。
Andrej Karpathy 辣评Veo 3：视频生成将直接优化人类的注意力，TikTok只是弟弟
Andrej Karpathy发文对Google的Veo 3视频生成模型发表见解，指出视频生成技术进步带来四个关键转变，认为视频将成AI与人类交流绝佳界面，也引发众人对其利弊的讨论。
AI写代码终于不瞎烧钱了：边车路由让顶级性能成本直降35%
传统模型路由用于写生产代码易掉链子，Cognition发布的Devin Fusion混合模型框架可解决该问题。官方测试显示，它能降35%编码智能成本且质量无明显下滑，从实际测试案例可看出其适用边界。