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Claude Opus 4.7发布！这是你在别的公众号看不到的五个发现
Anthropic发布Claude Opus 4.7，编码和视觉能力提升，但长上下文能力下降。其231页的System Card藏着不少有趣发现，如Opus 4.7非最强模型、Claude知道被测试、模型审查自身评估等。
Nature重磅！清华团队揭秘大模型新规律：告别参数内卷，智能密度每3.5个月翻一番
清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律，指出为获同等智能，模型参数量呈指数级下降，最大能力密度约每3.5个月翻一番，还探讨模型压缩、边缘智能等内容。
Eino ADK：一文搞定 AI Agent 核心设计模式，从 0 到 1 搭建智能体系统
大语言模型发展下，Agent成AI落地主流，但传统开发有痛点。Eino ADK为Go开发者提供智能体开发框架，解决核心难题，还介绍了Agent功能、ADK模式、构建方法及多Agent协作场景等。
当代码遇上大模型：智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验，剖析研发痛点，介绍技术架构，还探讨未来发展方向，如认知增强、工具整合等。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
马斯克官宣1万亿瓦芯片计划，红杉合伙人力挺：xAI会赢！
马斯克宣布自建晶圆厂“Terafab”，目标每年1太瓦算力，还要把数据中心送上天，引发争议。红杉合伙人Shaun Maguire力挺xAI，认为其会赢，还指出马斯克有识别技术拐点的能力，虽错过语言模型转向，但已修正。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
Thinking Machines首款产品重大更新：K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了
由前OpenAI CTO创办的Thinking Machines Lab推出的首款产品Tinker API有重大更新。取消候选名单面向所有用户，还可微调Kimi K2 Thinking，新增兼容OpenAI API接口，支持Qwen3 - VL视觉输入，降低模型训练门槛。
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解，现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架，可实现精细视觉指代与推理，在多项任务表现领先，轻量版性能优，还开源两类数据集。