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腾讯频繁发大招，这次轮到企业微信了
腾讯近期动作频繁，企业微信迎来大版本更新，有智能助理大圆、记录面聊等功能，还升级了智能“服务总结”和智能文档。这些功能实用性强，解决社群管理痛点，AI 能无缝融入工作流。
Headroom：Netflix 工程师开源的上下文压缩工具，省 token 还是烧 token？
Netflix工程师Tejas Chopra开源Headroom，定位为AI Agent的上下文压缩层，压缩工具输出等内容，有可逆压缩等特性。官方数据显示节省token效果好，但微软工程师实测结果中性偏负面。
英伟达想革光模块的命
AI数据中心建设浪潮推动光模块行情上涨，A股光模块三剑客市值超茅台。但英伟达欲用CPO革光模块的命，将光器件集成到电芯片，与台积电合作推进。这会打击中国光模块集成商，不过短期内光模块仍有市场。
Claude Code 桌面版烂爆了，Anthropic 终于把 “100% AI 编码”演砸了
Anthropic将Claude Code做成桌面应用，本值得期待，然而新桌面版却问题频出，如卡顿、崩溃、自动化功能不稳定等，还出现大量基础功能问题。此前Anthropic宣称代码由AI编写比例高，但产品质量堪忧。
Google大神开源Agent Skills：专治AI偷懒
AI编程工具常偷懒致上线问题多，Google大神Addy Osmani开源Agent Skills，含19个覆盖全流程的技能、7条快捷指令和反借口机制，可通过一条命令使用，支持多种工具。
AI读不懂文档结构？计算所重构Agentic RAG文档推理能力
大语言模型工具使用能力推动RAG进化，现有Agentic Search框架有“结构盲”问题。中科院计算所团队提出DeepRead，将文档结构转化为坐标系统，用两大工具协同实现类人推理，在多数据集验证效果显著。
MMLU已死？「人类最后考试」登Nature：全球AI模型集体不及格！
AI发展迅猛，现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」（HLE），涵盖多领域难题，目前最强AI准确率不足50%，凸显AI与人类专家的差距。
来自MiniMax M2.5的震撼 ：小尺寸几乎打平opus4.6，巨便宜，巨能干活，速度巨快
MiniMax M2.5正式发布，是优秀国产模型。它专注极致优化，部署方便、价格实惠、性能顶尖。在多项基准测试表现出色，速度提升、成本降低，多维度实现突破，已在MiniMax Agent全面部署。
马斯克说到做到：开源X平台核心推荐算法
X（原Twitter）开源内容推荐Feed on X召回、精排推理、策略代码，模型参数配置较小，应是简化Demo版。召回用双塔模型，精排用双层Transformer，还介绍了系统架构、模型细节等。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域，但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”，架构师介绍构建挑战与使用模式，还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。