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G2ConS将微软GraphRAG的成本被打下来了~
传统Text - RAG处理多跳推理表现不佳，GraphRAG虽能提升准确率，但成本高。作者提出G2ConS方案，在3个多跳QA基准全面SOTA，平均节省30%费用，EM提升31.44%，整体流程仅3步。
cursor 2.0实测：cursor的摆烂之作
作者实测Cursor 2.0后大失所望。它交互粗糙，多智能体虽有多个回答但选方案操作不明；因Claude涨价推出智能分发和自研Composer，后者除快无优势且需魔法；内置浏览器交互麻烦，窗口管理离谱，语音模式基本不可用。
医生版 ChatGPT 3 年估值 60 亿美金，被低估的 AI 硬件新玩法：相框
OpenEvidence被称为医学领域的Google和医生版ChatGPT，成立3年估值达60亿美金。它用高质量数据训练小而专模型，有“无幻觉”机制，直接面向医生推广，产品进化为临床决策助手，收入来自制药广告。
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。
Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 ！
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上，Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’，信任是落地‘生死线’，记忆是架构设计，多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
GPT-6或将比GPT-5强10倍！奥特曼揭秘ChatGPT如何诞生
奥特曼在访谈中表示ChatGPT从1到10的艰难已过，未来从10到100或更易。他还探讨AI变革、企业洗牌、工作替代等问题，揭秘ChatGPT诞生过程，阐述OpenAI愿景及AI普惠方案。
Anthropic官方解密：3招上下文优化，破解Agent性能暴跌
本文是Anthropic官方文章翻译，从提示词工程拓展到上下文工程，阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成，还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。
不靠英伟达，中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系，硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain，在超长文本处理上百倍加速，在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型，开辟新道路。
吴恩达：自动化测试在 AI 编程时代将变得极其重要
吴恩达分享团队用AI编程助手的经历，如Agent删代码。他认为AI辅助编程时代，自动化测试愈发重要，智能体测试能发挥作用，还强调优先测试基础设施代码，后端测试更关键。