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超实用提示词模板！AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力
文章由知名AI科学家Lance Eliot所写，指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’，缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术，能让AI成为主动引导者，并以测试展示效果，还说明了适用场景。
MCP 或将成弃子
Anthropic工程师发博客‘背刺’自家MCP，提出新方案让token消耗大减。新方案把MCP服务器转成代码文件运行，Skills或成MCP替代品，虽MCP还有价值场景，但多数情况下代码+Skills更优。
兄弟们，起飞啦，揭秘Claudable给你写代码的魔力 Github 3k star !!!
Claudable是Opactor AI组织开放的开源项目，它结合Claude Code强大的AI代理能力，能把自然语言描述的产品概念自动翻译成可部署的Web应用，解决传统Web开发痛点，功能强大且应用场景广泛。
拆箱开源版Coze：Agent核心三件套大公开，48小时揽下9K Star
扣子两款子产品扣子开发平台和扣子罗盘近期开源，加上此前开源的开发框架Eino，覆盖了Agent开发全链路。其采用宽松的Apache 2.0开源协议，降低开发门槛，有望带动Agent在更多场景落地。
Prompt三则（2）
文章给出三则Prompt。一是找行业‘老司机’俯瞰行业，设定前辈身份，强调实用指引；二是穿透语言看‘内核特质’，如剥洋葱般挖掘；三是将一句话‘画面化’，让抽象概念成感官盛宴。
从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？
红杉中国团队提出AI基准测试工具Xbench，其双轨测评体系不再单纯执着于测评问题难度，重点量化AI系统在真实场景的效用价值，还构建长青评估机制，以确保评估结果的时效性和相关性。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
AI是一次范式转移，选准生态位，投入自然清晰 | 飞猪CTO陈烨谈战略定力、组织进化与工程落地
QCon 2026 年度联席主席、飞猪 CTO 陈烨指出，AI 是范式转移，企业要明确自身生态位制定战略。飞猪聚焦旅游垂类场景，推出‘AI 问一问’，还在组织、人才等方面做了探索，他预言 2026 年是 Agent 应用落地关键年。
北大提出首个复数大模型，2比特量化，推理仅加法，可手机部署！
北大团队提出iFairy方案，将模型权重量化到复数集合，用2比特表示，压缩至原本1/8。推理仅需加减或交换数据位置，成本更低。Transformer架构“复数化”，iFairy模型PPL降10%，性能反超全精度，相关成果已开源。
Agent不会搞科研？人大微软开源框架&工具包解决盲目试错通病，抱抱脸日榜第一
AI智能体虽能完成多项任务，但大多难以自主科研，易陷入盲目试错。人大和微软研究者提出Arbor框架与工具包，借助Hypothesis - Tree对优化空间结构化探索，多方面表现出色，荣登Huggingface日榜第一。