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《多模态大语言模型技术发展报告》正式发布 | 中科算网算泥社区
2月5日，中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程，剖析核心技术创新，展示应用实践，分析挑战与机遇，为各界提供参考，推动多模态AI技术发展。
上下文工程的精髓在于删除？
Hugging Face工程师Philipp Schmid整理分享，Manus团队重写五次代理系统，发现删代码比加功能好。AI模型存在‘上下文腐败’问题，Manus给出清理上下文、避免共享大脑、精简工具等解决办法。
DeepMind哈萨比斯最新认知都在这里了
谷歌DeepMind CEO哈萨比斯在访谈中谈AGI，称若未来十年实现，将开启科学黄金时代。他指出当前AI瓶颈，如非真正“博士级智能”、无“真正创造力”，还介绍公司多模型进展及机器人战略等。
以示范应用推动技术迭代｜“幻镜”AI视听测评季正式开启！
8月19日，“幻镜”AI视听测评季在首创·郎园Station启动，由多方指导与主办。它采取“AI作品创作征集+技术测评”结合模式，首季征集“我AI北京”主题作品，将促进视听技术迭代。
含全文！OpenAI发布GPT-5官方Prompt指南
OpenAI 发布《GPT-5 prompting guide》，介绍新模型变化及使用方法。新增 `reasoning_effort` 和 `verbosity` 参数，还有 Responses API。Cursor 分享实战心得，同时提及控制 Agent 积极性、解决指令冲突等内容。
AI智能体的上下文工程：Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得，包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容，还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
Cursor 0.50 版本升级后如何省钱又高效？一份给开发者的避坑指南
本文围绕Cursor编程助手日常应用展开，讲解计费机制、工具调用等核心要点，结合实践给出高效使用方法论与避坑指南，如合理选模型、巧用工具、设置规则等。
华南理工开源小智AI硬件后端服务，支持MCP。
华南理工大学刘思源教授团队研发开源后端服务项目 xiaozhi-esp32-server，基于人机共生智能理论，为 xiaozhi-esp32 硬件提供支持，采用多语言实现，支持 MCP 接入等功能，适配多配置方案。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
AI 编程越来越厉害了，我要怎么提升自己的系统架构能力？
文章指出 AI 写代码能力提升，对程序员系统架构能力要求更高且难被替代。介绍系统设计概念，分析做系统设计的难点，给出新人提升系统设计能力的方法，还说明 AI 可辅助提升该能力。