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AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
一个只有70行的文件，凭什么拿下GitHub 10万星？
GitHub上‘andrej - karpathy - skills’项目爆火，核心是不到70行的CLAUDE.md文件，给出AI编程助手行为准则。其火的原因有解决痛点、名人背书等，价值在于证明‘上下文工程’重要。
智能流体力学专题研讨会特邀报告2｜肖恒：turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX：基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告，研究来自斯图加特大学相关机构。
星标超 29 万，OpenClaw 两天两次大更！适配GPT 5.4，告别“抽卡式 Prompt”
GitHub星标超28万的AI Agent开源项目OpenClaw，在周六与周日迎来两轮重量级更新，集中在模型能力、Agent架构、工程部署及安全机制四个方向。2026奇点智能技术大会将邀专家探讨其产业实践价值。
前资深亚马逊工程师高效使用Claude Code指南
前资深亚马逊工程师Eyad分享高效使用Claude Code指南，包含先思考再打字、用好CLAUDE.md、避开上下文窗口陷阱等实用技巧，助开发者与工具流畅协作。
6.2k 谷歌开源LangExtract，主打精确溯源的长文档抽取
谷歌开源 Python 库 LangExtract，能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等，具备精确源接地、可靠输出等特性，支持多模型，无需微调，适用于各领域。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
一行 Python，生成绝美城市地图海报！
开源君发现宝藏项目`prettymaps`，这是巴西开发者Marcelo Prates的开源作品，能从OpenStreetMap拉取数据画定制地图。它功能丰富，安装简单，可让普通人轻松进行地图视觉创作。
Routa 桌面版发布：内建 Harness 工程的 AI Coding 研发协作工作台
Routa桌面版发布，它是内建Harness工程的AI Coding研发协作工作台。围绕Routa构建Harness工程框架，Kanban成为任务协议，多Agent沿泳道接力协作，重新定义了‘done’，让AI Coding进入协作与交付问题域。
让记忆学会“进化”：探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。