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破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致，新框架使出“解铃还须系铃人”
语言模型存在位置偏见，影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架，将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差，设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2，在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。
才知道百度和阿里为什么能联手瓜分市场了
AI热度未减但问题转变，企业更关注全栈能力。沙利文报告显示2025年上半年阿里云和百度智能云占一站式AI云市场超一半。阿里和百度长期投入，全栈能力让其在竞争中更笃定，苹果也选它们为中国AI伙伴。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
智能PPT生成系统
MultiAgentPPT是基于A2A + MCP + ADK的多智能体系统，能流式并发生成高质量PPT。它通过多智能体协作，从大纲生成到内容汇总，提高效率与准确性，还介绍了使用界面、项目结构、快速开始步骤等。
Claude 这个更新，让模型能力提升10%+！
Claude开放100万上下文长度更新，实际可用空间接近8倍提升。数据显示，上下文越长Claude与其他模型差距越大。API取消溢价，还更新图片/PDF上限、将Adaptive Thinking转正式版。
具身智能的第四阶段：「造系统」？
进入2026年下半年，业内形成共识：具身智能竞争从单一模型比拼转向系统工程与产业基础设施角逐。鹿明机器人推出具身智能开发与验证平台Lumos Station Lite，提出“产业具身”理念，助力具身智能落地。
Strix AI驱动的漏洞动态验证能力分析
传统SAST工具只能发现‘可能有问题的代码’，无法确认漏洞是否可被利用，导致高误报率。Strix采用‘静态分析 + 动态验证’的混合模式，先定位可疑点，再对漏洞进行真实攻击验证，显著降低误报率。
AI时代：判断力为何比技术能力更重要？
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题，如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失，判断力成关键差异，未来职业将向战略判断转变。
Agent记忆系统：6大核心操作全景解读
自LLM进入Agent时代，记忆模块成研究重点。以往研究有缺憾，作者提出全面AI记忆研究框架，对记忆表示分类，引入六种基本记忆操作，并映射到多方面，还阐述各部分具体方法。
Anthropic 推出 MCP 隧道，供私有代理访问内部系统
Anthropic扩展Claude Managed Agents平台，推出自托管沙箱和MCP隧道功能。自托管沙箱公测，支持多服务商运行工具；MCP隧道处研究预览，可让代理连私有MCP服务器，满足企业管控需求。