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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。
字节发布全球首个预测未来基准FutureX，Grok-4 拿下冠军
字节跳动发布全球首个实时未来预测基准测试FutureX，杜绝模型作弊。在25个模型评测中，Grok - 4夺冠。它从多网站构建问题，分四级难度。人类专家在部分等级仍领先AI 。
机器人GPT时刻！英伟达WAM赋予全机器人零样本操作能力
英伟达发布世界动作模型 DreamZero，通过耦合视频生成与动作预测，让机器人有物理直觉，能在陌生环境完成复杂任务。它用异构数据学习，适配不同机体，还经优化实现高速推理。
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。
Lumina-DiMOO：多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO，它基于离散扩散建模，打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型，它解决了生成慢、质量受限等问题，在多项评测中夺魁。
大涨240%，Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式
在ChatGPT引领的AI革命中，大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案，构建M4DocBench评测，性能远超现有方案，还适用于多产业场景。
Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索
Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。
你的 AI 助理一闭嘴就在「发呆」？上交大 ProAct：把 Agent 的空闲时间变成生产力
上海交通大学 APEX 实验室提出 ProAct 架构，能把对话空闲时间转化为主动准备机会。它有预测、筛选、交付三级流水线，经 ProActEval 评测效果佳，证明算力用对地方更重要，让 Agent 能提前为用户准备。
杜克大学、Zoom推出LiveMCP‑101：GPT‑5表现最佳但未破60%，闭源模型Token效率对数规律引关注
杜克大学与Zoom研究者推出LiveMCP - 101，这是针对真实动态环境的MCP - enabled Agent评测基准。含101个任务，实验显示先进模型成功率低于60%，研究为提升Agent能力提供改进方向。