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DeepSeek 推出快速模式和专家模式
DeepSeek web 端灰度测试快速模式和专家模式，快速模式用于日常会话，专家模式适合复杂任务，但不支持文件上传，上下文仅 128k。目前两模式能力与 v3.2 没差别，或为 v4 做准备。
他们想用AI发现不存在的物理学，然后用它去半人马座
美国初创公司 Physical Superintelligence（PSI），计划用 AI 加速物理发现。其核心平台 Emmy 能拆解研究问题。商业应用从 AI 数据中心切入，还参与费米探索者星际探测任务，目标平衡学术与商业。
将注意力旋转 90 度！今天，Kimi 的「注意力残差」火了
Kimi团队发布技术报告Attention Residuals，用依赖输入的注意力机制取代标准深度递归，解决传统残差连接的信息稀释和隐藏状态爆炸问题。实验显示其有计算优势，下游任务表现佳。
AI 会取代你的工作吗？Anthropic 用 200 万对话告诉你答案
Anthropic发布Economic Index第四期报告，分析200万次Claude对话，提出“经济原语”框架。发现AI对高学历任务加速效果更好但成功率低，还揭示Claude.ai与API差异，引入“有效AI覆盖率”等。
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
把X接进Codex：AI终于有了自己的信息雷达
作者将X接入Codex，通过官方MCP直接调用X API获取数据。这让AI OS有稳定实时信号输入，成为主动工作系统。介绍接入步骤、费用及使用建议，如先跑小任务。
Anthropic 重新定义智能体终局： Bash Is All Agent Need！
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出，最强大的Agent工具是Bash和文件系统，基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容，认为这或是Agent终极形态。
别再手动百度了！让 AI 帮你“开挂”搜全网，效率 x10
随着DeepSearch问世，搜索模式正从传统网络搜索向智能体搜索转变。文章拆解Search Agent核心模块，围绕制定任务、搜索、优化、应用和评估分析，介绍各模块特点、架构及优化方向等。