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Anthropic：上下文工程在AI Agents的正确打开方式！
在‘提示工程’后，‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸，因信息过多模型会‘失焦’，上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
Harness Engineering 实践：Fitness Function 如何成为 AI 交付的防腐层
文章探讨 Harness Engineering 实践中，Fitness Function 如何成为 AI 交付防腐层。指出在 AI Agent 参与开发时，判断任务完成是难题，介绍 Routa 项目构建 Fitness 架构及规则执行等实践。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源
使用大语言模型时，提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息，有完整开源。它历经多版本演进，还能用于安全防御，使用简单，值得开发者跟踪。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
宇树机器人“撞人逃逸”火到国外，王兴兴回应：下次不遥控了
宇树机器人“撞人逃逸”片段在国外疯传，引发对机器人安全性的担忧。分析发现，“元凶”可能是人类控制员交接遥控器时未及时避让。宇树创始人王兴兴表示下次让机器人自主奔跑，还透露未来有更多突破。
刚刚，NeurIPS退让了
AI顶会NeurIPS发布长推文，就编制2026手册时错误加入美国政府制裁工具链接一事解释、道歉并承诺。但网友不买账，中国科协也停止受理参会资助申请，学术社区信任受损难弥合。
当数据库的主要用户不再是人类：我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征，通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法，还提到新需求催生开源项目 mem9，并给出实践教训，指出 AI 时代数据基建重要性。
白嫖微软开源Web Agent，独立开发者的第二双手：自动刷网页、跑脚本、盯进度，全交给 Magentic-UI
Magentic-UI是微软开源的Web Agent界面，能控制浏览器、执行代码等，解决长流程、重复且让人不放心全交给AI的任务。它可视化操作，有可复用计划图库等亮点，使用体验好，适合特定开发者。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。