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AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。
让AI智能体拥有像人类的持久记忆：基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南
文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开，深入探讨Agent Memory概念，聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现，详解存储、管理、检索技巧，还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
扒光谷歌Gemini 2.5：一份官方“翻车报告”，揭露AI Agent的8个秘密。
谷歌DeepMind发布Gemini 2.5技术报告，以玩《宝可梦 红/蓝》为例，展示构建有效智能体的案例。该系统架构由多部分组成，但运行状况百出，如上下文过长变差、产生幻觉等，也有亮点，还能提炼避坑方法。
最强协作模型？MiniMax M2.7 实测：AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布，强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness，完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平，在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
多 AI 协同 + SDD 编程实践：一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速，但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式，构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流，介绍 SDD 理念、技术选型，详述多模型协作机制、工作流程与保障机制，分享实践步骤。
AI办公硬件新标杆：未来智能携viaim亮相CES 2026，斩获微软人工智能创新奖
1月6 - 9日，CES 2026在拉斯维加斯启幕，中国企业未来智能携viaim参展。其讯飞AI会议耳机Pro3与Air2吸引观众，还获微软“人工智能创新奖”。产品精准定位办公场景，全球化布局成果初显，正构建全场景AI办公生态。
AI 工程化进行时：当上百个专家探讨“落地”这件事
10月23 - 25日，QCon全球软件开发大会·上海站（2025）举办，超1300人参与。极客邦科技创始人霍太稳称AI进入‘深水区’，工程化落地是关键。多位专家演讲，探讨AI基础设施、智能体等话题，27个分论坛覆盖AI工程化全链路。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。