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当 AI 写了几乎所有代码，软件工程会怎样？
文章探讨 AI 写大部分代码时软件工程的走向。最新模型让开发者有‘顿悟时刻’，如 Google 工程师用 Claude Code 一小时完成去年的工作。AI 编程能力在 11、12 月迎来拐点，专业知识贬值，软件工程师核心能力更重要，也带来诸多挑战。
LibTV这个邪修功能，大大减少AI视频抽卡次数！
作者分享在LibTV用「深度动作捕捉」功能做AI视频，将视频动作提取成深度图，可减少AI视频生成失败率，且不花积分，深度图管几何，提示词管外观，提一次能用多次。
Claude Opus 4.7炸场，6美元造《我的世界》，临门AGI前强调安全，打工人却更慌了
Anthropic 发布‘目前最强 Opus 模型’Claude Opus 4.7，能力跃升，在多榜单夺冠。写代码、看图表等能力提升，也有网页搜索等能力下降。还展现出游戏开发实力，同步上线Claude Code新功能，加强安全防护。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」！OpenAI给大模型上强度，AI能赢吗？
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集，其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度，能揭示 AI 能力边界，推动模型发展，帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色，未来 AI 能力上限充满可能。
豆包 Seed 2.0 来了：字节模型跨越鸿沟
春节前字节发布豆包大模型 2.0，其在 Text 领域进入榜单前十，视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型，有多种能力升级，文中用多个案例展示其强大，还强调字节重原生能力非简单蒸馏。
Prompt、Skills、MCP：大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。
第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式，用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式，阐述其技术要点、优缺点及适用场景，还对多模式进行对比。
美团开源新模型，多项能力实测第一
美团发布5600亿参数的LongCat - Flash模型，有创新动态计算机制和高效训练推理架构。它在多项测评中领先，尤其在代理工具使用测试表现出色，还以宽松许可开源，降低使用门槛。