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谷歌推出 LLM-Evalkit，为提示词工程带来秩序与可衡量性
谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit，让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节，与谷歌云工作流集成，有无代码界面，已在 GitHub 发布。
从上下文工程到 AI Memory，本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学，探讨从上下文工程到AI Memory，指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法，对比人类与AI记忆异同，还通过与胡塞尔对话，思考AI意识等哲学问题。
给Agent加上知识图谱，开源版Palantir
Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层，能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。
Claude Code也要龙虾化！凌晨床上发条消息，Mac Mini瞬间亮屏狂敲代码
Claude Code团队宣布新增Channels功能，可通过MCP控制会话，首批支持Telegram和Discord。用户能手机远程控制AI写代码，目前已灰度测试。不过其功能依赖会话存活，后续或接入更多平台。
AI 推理精细化流量治理实战：RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流，传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic，其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’，解决队列头部阻塞和并发效率受损问题，还与阿里云百炼网关合作。
多模态开发革命！Gabber开源：图形化构建实时AI应用，效率提升10倍！
AI应用迈向多模态交互，传统开发方式周期长。开源项目Gabber是实时AI应用引擎，通过模块化与图形化简化开发，有诸多特性，还给出安装指南，适用于多种场景。
YC最新总结顶尖的提示词应该怎么写？
提示工程在大模型时代愈发重要，其核心在于提示词设计。近日，YC在播客分享从与大模型创业公司学到的提示工程实践，涵盖核心原则、进阶技巧、企业级实践、创业者模式等内容。
GPU 开始伸手进算法了：摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026
摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收，旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进，进行系统与算法协同设计，开源后成果显著。
把PLC仿真搬进浏览器，小参数模型也能实现高工程通过率
上海交通大学联合Sema研究团队推出SemaPLC，将AI Agent与PLC工程工具链连接，让自然语言需求转化为可编译、验证、仿真的控制程序。它是面向全流程的智能工作台，实验效果优于业界方案。
深度解读｜LLM Wiki 的工程实践，从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图，指导 Agent 加载上下文；在 Obsidian 构建知识体系，有插件和自定义 Agent 两种方法；还分析其与 RAG 关系，指出可融合互补，不要过度神话 LLM Wiki。