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上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
Karpathy最新分享！给大模型做好“服务”将是巨大机会
近日，Karpathy在AI Startup School演讲，提出AI正从根本改变软件。他将软件分三个时代，认为LLM是全新操作系统，还指出其特长与局限，点明AI时代两大机遇：部分自主应用和构建Agent友好工具。
准确率92.7%逼近Claude 3.5、成本降低86%，开源代码定位新神器LocAgent来了
OpenHands 等团队发布 LocAgent，这是用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，准确率达 92.7%。它把代码库解析成图，提供工具接口，经实验效果出色，开源微调模型降本增效，还能提升问题解决率。
卡帕西都整破防了：AI Coding没门槛，可部署环节真嗯啊的难
AI Coding界明星卡帕西公开吐槽，代码不再是AI编程瓶颈，部署才是。他以自己开发「菜单图片生成器」的经历为例，指出部署环节问题频发。他认为应让AI调用和配置，还推荐了Stripe Projects等优化产品。
杀死UI！普通人也能做最酷炫的 5 种 AI 动态网页
文章介绍5种酷炫AI动态网页制作方法，无需专业UI能力。涵盖赛博飞驰、流光动效、星际探索、敦煌古风、都市现代风等风格，给出各案例制作流程、提示词，还提及借助Claude Code等工具合成网页。
一步步实战 CopilotKit（AG-UI协议）：快速集成前端UI与后端Agent的神器【上】
文章介绍AG - UI协议及CopilotKit，前者为前端UI与后端Agent集成标准，后者是其参考实现。结合实例展示CopilotKit能力，包括前后端State共享、调用前端“工具”等，还给出构建演示Demo的详细步骤。
0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面，现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect（LoD），不依赖攻击样本和手工规则，从模型内部激活学安全模式，实验效果好且代码开源。
一次代码提交=250万美元！xAI被开除工程师大爆料，揭秘马斯克“人类模拟器”秘密项目
xAI技术成员Sulaiman Ghori在播客披露公司内幕被开除。他透露了“人类模拟器”项目、算力工厂建造细节、内部工作文化等敏感信息，还描绘了充满马斯克风格的xAI工作画像。
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。
Gemini 3+Nano Banana Pro+3D 生成+手势控制=？藏师傅教你炫酷展示运动成果
作者作为户外运动爱好者，用Nano Banana Pro做户外运动成果展示的图片提示词和海报效果佳，还将图片转3D模型、加手势控制，文章分享制作方法、提示词及工具使用方式。