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OpenAI获五角大楼2亿美元订单，迈向军工领域
OpenAI推出“OpenAI for Government”计划，为美国政府提供AI工具。首个合作是与五角大楼的试点项目，合同上限2亿美元，用于变革行政运营，州和联邦层面已有应用实例。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
Sam Altman 最新文章：悄然而至的奇点，一场温和的革命
Sam Altman在《The Gentle Singularity》中指出，人工智能的“技术奇点”正以温和方式开启，是渐进过程。越过临界点后社会将巨变，解决“对齐”问题、确保技术普惠，人类将迎美好未来。
什么是芯片可测性设计（DFT）技术？
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
继MCP、A2A协议之后，又一个Agent协议AG-UI来了
AI Agent交互协议不断演进，在MCP、A2A协议后，copilotkit发起AG - UI项目，构建开放、轻量级、基于事件的Agent - 用户交互标准化协议，侧重前端交互，已获部分框架兼容。
EMNLP 2026 | 通过分解生成与动态自反馈，构建工具调用合成数据
本文是被EMNLP 2026主会录用的算法论文，针对现有工具调用合成数据「先生成再筛选」的缺陷，提出分阶段分解加动态自反馈的ToolLoop方法，有效提升合成数据质量，实验效果优于现有方案。
别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径，系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案，解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
MCP 已死？不，它正在进化：三个关键变化
本文针对网传“MCP已死”的说法，解读最新版MCP模型上下文协议的三大核心变化，对比MCP Tasks与A2A的区别，给出选型建议，帮助开发者适配企业级Agent场景需求。
一行 Python，生成绝美城市地图海报！
开源君发现宝藏项目`prettymaps`，这是巴西开发者Marcelo Prates的开源作品，能从OpenStreetMap拉取数据画定制地图。它功能丰富，安装简单，可让普通人轻松进行地图视觉创作。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。