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别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径，系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案，解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
MCP 已死？不，它正在进化：三个关键变化
本文针对网传“MCP已死”的说法，解读最新版MCP模型上下文协议的三大核心变化，对比MCP Tasks与A2A的区别，给出选型建议，帮助开发者适配企业级Agent场景需求。
GPT-6数学封神，遭顶尖数学家公开质疑“算力截胡”？OpenAI内部研究员撕开Astra真相：人脑更容易被污染，而AI只看概率
OpenAI推出GPT-6 Astra，接连在埃尔德什单位距离猜想、纳维-斯托克斯方程等多个顶级数学难题上取得突破性进展，引发顶尖数学家对学术伦理与传统研究模式的争议，本文为OpenAI内部研究员的深度对谈编译，拆解AI数学推理的核心逻辑。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
让 Coding Agent 开始「记住过去」：MemoraX Code 的长期记忆系统
过去一年，Coding Agent 改变开发者写代码方式，但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题，构建了本地与云端记忆，让关键信息能被识别召回，且在赛事中表现出色，还能沉淀工程经验。
天塌啦！！！这个开源项目让我失业啦，1300+ Star的开源AI画布，牛到让你怀疑～～～
介绍了 1300+ Star 的开源 AI 画布 Infinite - Canvas，它以画布为创作统一入口，有独特架构和多协议适配，具备多种实用功能、生态插件及两种画布模式，部署简单但需配置，适用于多场景，有优点也有局限。
商汤SenseNova U1深度拆解，原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」，介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构，在数据、训练与推理深度协同，多维度测试成绩亮眼，代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
1美元买10颗星？顶会曝出GitHub假星灰产，热门仓库或藏木马
ICSE顶会论文曝出GitHub上600万颗星可能是刷出来的，大量“热门项目”或为恶意软件仓库。研究团队来自多所高校和公司，公开了检测方法和源码。刷星短期有用，长期是负资产，还可能藏木马，研究团队给出治理建议。
超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发
斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。