1、Claude Design系统提示词 通过提示词能看出这是一套完整的Design Agent，有独立沙箱、文件系统，不是靠几个Skill就能实现的。我觉得是基于Anthropic自家的Claude Managed Agents搭建出来的，也就是说，咱们基于Claude Managed Agents也能实现其他领域的Agent。 泄露的提示词：https://gist.github.com/GordenSun/b5c6316f078d694645ca466386875296
2、Ternary Bonsai：1.58 bit模型 8B参数的模型仅1.75GB大小，仅比1 bit的模型多占用600M内存，但是评分高5分，评分高于Mistral 3 8B。手机上可以运行。 模型：https://huggingface.co/collections/prism-ml/ternary-bonsai
3、Firecrawl Web Agent Firecrawl把自家的Web Agent开源了，这是一个偏基础设施的Agent，可以从网络上获取结构化的数据，进一步处理可以做成Deep Research/价格监控/媒体内容生成等产品。框架使用的是LangChain的Deep Agents，网页抓取API使用的是Firecrawl。 Github：https://github.com/firecrawl/web-agent
4、Google Simula：合成“数据集级别”数据的框架 训练AI需要海量数据，但专业、隐私敏感、长尾场景的数据稀缺，合成数据是必需的。 现有的合成方法（人工Prompt、进化算法、种子扩展）是“样本级别”的优化，一次只能搞一个数据点，缺少可扩展性、可解释性和可控性。 Simula设计了合成“数据集级别”数据的机制，通过调节全局多样性、局部多样性、复杂度、质量来实现高质量的数据合成。 官方介绍：https://research.google/blog/designing-synthetic-datasets-for-the-real-world-mechanism-design-and-reasoning-from-first-principles/
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