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Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
AGI真方向？谷歌证明：智能体在自研世界模型，世界模型is all You Need
谷歌DeepMind研究人员表明，通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型，还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域，对AI发展和安全意义重大。
π0.7来了！涌现出组合泛化、跨本体迁移能力，VLA又行了？
具身赛道玩家 Physical Intelligence 发布新模型 π 0.7，它展现出组合泛化和跨本体迁移能力，还能通过知识蒸馏学会优化技巧。其强大源于杂数据和细提示，未来有望解决复杂任务。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
Claude Sonnet 4 支持百万上下文了，AI Coding 的想象力更大了
Anthropic宣布Claude Sonnet 4支持100万Token上下文窗口，容量为之前5倍。该功能已在部分平台公测，将推给更多用户。它支持复杂任务，有新定价和成本优化方案，获早期用户高度评价。
告别Transformer！北大、北邮、华为开源纯卷积DiC：3x3卷积实现SOTA性能，比DiT快5倍！
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC，抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT，推理速度快 5 倍，证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。
Gemini新版蝉联竞技场榜一，但刚发布就被越狱了
谷歌深夜官宣Gemini 2.5 Pro推出新版本（0605），在代码、推理等任务表现提升，超o3，Elo评分也提高。但发布两小时就被越狱，还被指部分指标较早期版本退步。
重复一下提示词，Gemini准确率竟从21%飙升至97%！
Google Research团队研究发现，重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现，在多模型多基准测试中优势明显，且不增加延迟。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。
上下文工程又进化了：Harness实现AI完全自主化
近期Harness Engineering讨论火热，Harness是围绕AI模型的支撑架构，Anthropic用其突破AI局限，解决AI完成复杂任务时的偷懒问题，还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发，经实战检验效果良好，后续还对其进行简化。