Anthropic 的 Claude Science 首次绘制完整紫外天图
Anthropic 的 Claude Science 首次绘制出完整的紫外天图，该项目意在展示 AI 如何接手研究人员长期搁置的繁琐数据工作。Claude Science 协调多个 AI 智能体从多个太空任务下载数据、进行校准并合并，再用 inpainting 技术补全缺失区域；测试中预测值与实际测量平均偏差约 10%。
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The DecoderAI 评分6060
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 MIT Technology Review：如何把 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 基于对 300 名数据与 AI 高管的调研发现，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，知识、上下文缺失与遗留数据系统是主要失败点。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，基于重构的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。