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Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
别学提示词，学逻辑
作者黄益贺认为别学提示词、别买相关课程，因其本质是通用沟通技巧，靠逻辑和方法论。还提到提示词上层是针对模型优化，但普通用户做好底层就行，靠提示词收割流量挺无聊。
开源一个非常漂亮的文章配图 Skill
作者将给文章配图的经验做成 `guizang-material-illustration` Skill 开源。它能把文章等内容变成带中文标签解释图，适配多种场景，解决配图难题，还做了多项优化，介绍了适用场景、安装使用方法。
懂方言，通诗词，精通30国语言，阿里发布语音识别大模型Fun-ASR1.5
阿里发布语音识别大模型Fun - ASR1.5，可精准识别30种语言，覆盖中文七大方言体系及二十余种地方口音，强化古诗词诵读专项识别，后处理环节优化标点预测和文本归一化，降低人工成本。
Claude Code迎来大更新：Agent能力增强
Claude Code 2.1.0正式发布，围绕Agent能力、开发者体验和安全性全面升级。有大量功能新增，如技能与Agent的热重载、上下文分叉等；修复诸多问题，还进行了性能、可靠性等方面的优化。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
万亿AI存储鸿沟如何填平？
文章指出AI存储迎来爆发期，新一代分布式存储成主流。分析存力需求变化、传统存储架构问题，介绍Universal Storage架构优势，还提及对标Vast Data的公司画像，认为新一代存储软件赛道值得关注。
训练MoE足足提速70%！华为只用了3招
Scaling Law下，MoE成扩展模型能力法宝，但训练难题凸显。华为构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案，还打造DeployMind仿真平台，解决了MoE训练中通信等待、负载不均等问题，使训练吞吐提升72.6%。
OpenClaw 和 Claude Code 的本质分歧
文章对比了OpenClaw和Claude Code的差异。Claude Code是人本位，在终端运行，适合开发者；OpenClaw是AI本位，在聊天软件里使用，适合非开发者。两者代表AI Agent两条进化路线，各有优势。
不写、不看、不审查：这家安全公司决定不再让人类碰代码，还把这套模式开源了
2026年2月，安全公司StrongDM公开“软件黑灯工厂”式生产线成果，人类不直接写代码和审查，由Agent自动生成。该模式开源，虽有开发者指出问题，但获学界认可，不过面临成本高的现实问题。