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别再手写 Skill 了！微软最新研究：像神经网络一样训练 Skill
微软研究提出 SkillOpt 方法，把 Skill 文档当「权重」训练，在 52 个测试组合中全部最优或并列最优，平均提升 23.5 分，碾压人类手写。该方法跨模型、环境有效，已开源，使用方便。
美团之后，京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型，激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术，在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色，还通过多Token预测等技术加速推理，为商业场景落地扫清障碍。
能进化的Skill，才是好Skill~
2026年，我们追求“越干越好”的Agent。AutoSkill和XSKILL两篇论文指出，静态的Skill只是高级Prompt，能自我进化的Skill才是真正的数字资产，还介绍了两者的设计、优势及未来Skill的标准形态。
SGLang × RoleBasedGroup（RBG）：打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大，SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难，存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目，结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享！
当大模型训练成本飙升、数据枯竭，推理阶段扩展Test-Time Scaling（TTS）成研究热点。论文提出四维正交分析框架，梳理主流技术路线，提炼发展路径，给出操作指南与未来思考，本周六将直播分享该综述。
翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
用AI复制人脑可行！MIT论文估算500亿美元、10到25年可实现
美国麻省理工学院研究生艾萨克·弗里曼团队论文指出，大脑仿真正从梦想变为可量化工程问题。关键技术加速发展，成本降低、算力接近需求，未来或可用于医疗等领域。
几分钟扫完细菌全基因组，MIT团队用AI找出大量未知的抗病毒防御系统
MIT科学家开发AI模型DefensePredictor，能从细菌基因组快速找防御系统。用约1.7万个细菌基因组训练，借助ESM2蛋白语言模型，几分钟扫描完一个细菌全基因组，还开源供科学界使用，潜力巨大。
Claude Managed Agents 公测发布！Agent 开发成本直降 500 倍
Claude 宣布 Managed Agents 进入公测，可大幅降低 Agent 开发成本。它能自动生成配置和代码，接管多项任务，实现长时间自主运行。多家早期客户使用后效果显著，还介绍了定价、接入方式及与自建的差异。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。