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一句话让数据库裸奔？Supabase CEO：MCP 天生不该碰生产库

安全研究团队警告，使用Cursor搭配MCP可能致SQL数据库泄露，攻击者靠一条信息就能实现。MCP被广泛接入，其配置问题成AI应用核心安全挑战。如Supabase MCP，攻击者用留言让Cursor代理复制私密表数据。

谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。

作者分享用Cursor + Claude code + Kimi K2开发「丑咪挑战赛」全栈项目的体验，介绍组合优势、接入教程、前端测试案例和使用技巧，认为Kimi K2在agent和coding能力上表现不错，适合作为Coding模型。

Dify上新双向MCP功能，能让特定工作流融入通用场景。一个方向可添加现成MCP服务器扩展工具范围，另一方向能将自建工作流转成MCP服务器输出。它解决了工作流上手难、场景窄问题，提升了生产力。

英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。

剑桥大学提出 LiteReality，可将室内 RGB - D 扫描数据转为 3D 虚拟副本，支持多种图形渲染功能，适用于多领域。它通过多步骤流程重建场景，还引入新框架解决材质恢复问题，但也存在依赖人工等局限。

中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。

文章聚焦RAG与MCP集成，介绍RAG突破传统模型局限及不足，引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式，结合二者构建集成架构，还给出实现步骤、优化策略与代码实践，为释放AI系统潜力提供方案。

Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。

谷歌更新Gemini 2.5 Pro模型预览版，几周后成正式稳定版用于企业级应用。它在多个竞技场分数创新高，编码能力强，还新增“思考预算”功能控成本，价格有竞争力，谷歌还将推更强“Kingfall”。