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AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
大语言模型的解耦：人工智能基础设施的下一轮进化
人工智能模型发展快，但基础设施滞后，传统单体式服务器架构成瓶颈。文章介绍大语言模型推理的预填充与解码阶段差异，指出解耦架构可突破困境，还阐述其经济影响、实施策略、应用案例及未来展望。
谷歌开源非结构化数据抽取工具
谷歌开源 Python 库 LangExtract，用 LLM 从非结构化文本文档提取结构化信息。它定位精确、输出可靠，针对长文档优化，有交互式可视化，支持多模型，适应多领域，还给出快速开始示例。
狂涨20.8K star！GitHub 官方出品，强烈推荐！
介绍开源项目 `GitHub Desktop`，它基于Electron开发，用TypeScript编写并使用React框架，支持Windows和Mac，集成常用Git操作，有直观图形界面等特色，助开发者轻松使用Git，目前获20.8K star。
百度Qianfan-VL，发票/图表/合同等PDF识别94.75%刷新纪录！
当前主流视觉 - 语言模型在企业级应用有难点，百度千帆团队提出Qianfan - VL系列多模态大模型，在通用和企业级任务表现出色，基于自研芯片训练，还提供框架与管线降低成本。
YC 编写的 《Vibe Coding 指南》
本文是 YC 编写的《Vibe Coding 指南》，采访多位创始人总结出 AI 协作编程指南，涵盖规划流程、版本控制、测试框架等多方面，还提及 AI 在编码外的应用及持续改进方法。