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告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
AI发布首个全球科学家社区爆火，硅谷投资圈：科技研究领域的「谷歌地图」来了！
O-DataMap，由AI论论全球打造的全球科学家社区爆火，被赞为科技研究领域的「谷歌地图」。它将全球论文实验数据整合到二维坐标系，形成动态「科技地图」，还分三层助力科研决策，本月18号论论全球将直播演讲。
深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践
本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程，探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统，还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容，文末分享了项目有趣彩蛋。
Agent 如何用搜索？这家最懂 AI 搜索的团队，把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同，人类搜索是静态检索，AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商，分享了为Agent提供搜索服务的经验，包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
规范驱动开发落地经验谈：为什么 AI 编程的关键不在模型，而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式，规范驱动开发（SDD）应运而生。它有诸多价值，但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流，长远看需将规范作为动态指南，实现智能体编排开发的质量转变。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时，样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架，动态调整训练能力、用正交初始化，实验显示其在单图像和多图像任务表现优，用户更偏好其生成图像。
拒绝视频生成，深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5，放弃基于视频生成模型的路线，训练时联合学习动作与未来世界表征，推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线，具跨背景泛化能力，为世界模型提供新思路。
数据合成篇｜多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。
12K Star 的 claude-seo：免费 SEO 审计能替掉哪些付费工具
2026年2月底GitHub上claude - seo仓库有3500 star，五个月后达12.3K star。该项目作者一人开发，能给站点做SEO审计。它把判断层抽出开源，审计后可直接改代码。不过也有动态渲染弱等问题。
全球首个，连续时间具身世界模型！任意帧率自由生成
来自清华AIR与UC Berkeley BAIR的团队提出全球首个连续时间具身世界模型ODEWorld。它学习世界在每个时刻的变化方向与速度，能任意帧率自由生成，统一了离散模型分散的生成能力。