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Claude还是最强，但Anthropic这周好像疯了
Anthropic状告阿里蒸馏模型致其股价创新低。一位87年创业者用AI搭工作流，起初用DeepSeek和Qwen问题多，换Claude后流程顺畅。MRCR v2测试显示国产模型与Claude有差距，便宜与省心模型该怎么选成问题。
TRAE Work 上线 Design 模式：产品经理还需要 Figma 吗？
TRAE Work 上线 Design 模式，可将一句话描述变成可编辑设计稿，还能将设计稿转代码，在同一平台完成从需求到代码的链路。作者测试后发现其效率大幅提升，并分析了该模式与其他工具的区别及 AI 设计趋势。
刚刚，Fable-5之下，智谱开源的GLM-5.2拿下AI编程第一！
智谱开源的GLM - 5.2在AI编程领域成绩斐然，在Arena获全球第二、Design Arena全球第一，八项基准测试表现亮眼。经多方面实测，它在长程任务中优势明显，标志国产开源模型进入开发者工作流和硬核工程阶段。
7B打败o3、GPT-5！医学AI智能体让模型学会“看哪里、怎么看”
上海创智学院LeapQuest团队联合多校，在ICML 2026接收两篇论文，提出“Think with Images/Think with Videos”范式，让视觉证据参与模型推理，Ophiuchus和MedScope分别用于图像和视频诊断，表现出色。
前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
Anthropic 发布 Computer Use 最佳实践
Anthropic发布Computer Use开发者最佳实践，涵盖截图处理、模型选择、上下文管理等多方面。如缩小截图提升点击准确率，不同模型各有所长，还给出应对小目标、提示注入等问题的策略及教学、顾问模式。
上海AI Lab新研究：SFT能泛化，只要满足这三个条件
上海人工智能实验室等团队研究指出，“SFT泛化能力差”定论有局限。SFT泛化能力受优化过程、数据质量与结构、模型基础能力共同制约，研究还揭示其训练中的现象及副作用。
终结多智能体视觉幻觉“滚雪球”！新国立等提出ViF：无需改造模型，即插即用
多智能体协同做视觉任务常轮次越多错得越离谱，根源是信息传递方式有缺陷。新国立等研究人员提出轻量通用的ViF范式，无需改造基座模型，可大幅压制幻觉滚雪球，已入选ICLR 2026。
Claude Code 项目初始化模板：黑客松冠军团队的生产级配置
claude-init 是 Claude Code 项目初始化模板，集成黑客松冠军团队生产级配置。有三层文档架构、9 个专用子智能体、10 条快捷指令、8 条强制规则及智能上下文管理，助开发者高效配置使用。
大模型落地 B 端营销：京东物流如何用 Agentic Workflow 破解"机械感"难题，实现降本 50%
在数字经济与物流产业融合背景下，B端营销面临挑战。京东物流王春阳分享B端营销实践，从人机协同到全流程大模型培育，用Agentic Workflow破‘机械感’难题，实现降本和转化率提升。