ICLR上新 | 多模态生成与具身智能的前沿突破
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中信建投：AI4S系列报告2·干湿闭环构筑数据壁垒，大分子有望抬升产业天花板
来源：中信建投证券研究文｜应瑛 张敏AI4S 正由模型能力竞赛迈向产业化临界点，技术、产业、需求、政策四重共振，价值锚点由模型能力向科研生产力、数据资产与系统化生物设计升维。
Coding Agent 技术全景图：Context Engineering、Subagents 与 Harness，一年范式转移全解析
近日，Thoughtworks 的全球 AI 辅助软件交付负责人 Birgitta Böckeler 在 QCon 纽约站进行演讲，深度解析了过去一年 Coding Agent 领域的范式转移:从如何通过 Skills 和 Subagents 精准调控上下文，到如何在云端实现低监督甚至无监督的自主开发，再到最核心的问题:我们如何构建一套确定性的 Harness 作为安全网，来约束非确定性的模型产出?
断网还能查地图和百科，这台电脑装了半个互联网
家里突然断网时，电脑里保存的网页很快就看完了。GitHub上一个叫Project N.O.M.A.D.的项目走得更远：它把维基百科、地图、电子书、医疗资料、课程和本地AI装进同一台电脑。路由器没有外网，手机和平板仍能连到这台电脑，在浏览器里继续查资料。项目名称里的N.O.M.A.
多 Agent 协作：一个任务拆给好几个"人"靠谱吗
摘要：AutoGen、CrewAI、LangGraph 这些框架让"把好几个 Agent 组队干活"变得很容易。直觉上"人多力量大"，但不少团队真用起来发现：加人之后，任务反而更慢、更贵、更不准。这篇文章讲清楚多 Agent 什么时候是真的强、什么时候纯属给自己添乱。
ChatGPT 5.6全面评测（2026）：新功能、实测性能对比与使用指南
2026年7月9日，OpenAI正式向全球用户全面开放GPT-5.6系列模型。这不仅是模型能力的又一次跃升，更标志着ChatGPT从“回答问题”的工具，向“能接任务、读上下文、调工具、操作环境并交付结果”的执行系统迈出了关键一步。