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上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
产品上线2个月后，这家公司真开始让AI给人发工资了｜甲子光年
K2 Lab（攀峰智能）发布的AI内容电商产品Moras，上线2个月完成首批百人规模达人共创测试，首周出单率超70%，活跃达人月均GMV近1万美元。公司获数千万元天使轮融资，还探索“AI雇佣人类”等模式，目标是构建A2A原生电商操作系统。
单卡可跑18万原子！分子模拟的“规模焦虑”该终结了
至知创新研究院UBio团队发布的UBio-MolFM v1.5，是可进行分子动力学模拟的机器学习原子间势函数。它在精度和规模上有提升，实测中表现优于经典力场，架构、数据和训练都有创新，误差降45%，速度提8倍，现已开源。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练（MSM），在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示，新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降，还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合，可提升模型泛化能力。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally：预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上，NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容，分享对未来AI的看法与见解。
争夺3500亿估值！谁会是真的“中国英伟达”
6月30日，摩尔线程和沐曦同日递交科创板IPO申请，预计未来A股将涌现近10家“中国英伟达”。这轮上市潮源于政策松动，且美国出口管制为国产GPU提供了市场窗口期，但竞争也日趋激烈。目前国产GPU营收与亏损齐飞，未来需构建生态并解决产能问题。
三大头部互联网企业交锋，AI时代可观测边界出现了吗？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀阿里云张城等探讨AI时代可观测新边界。嘉宾们认为AI与可观测技术双向赋能，传统算法与大模型互补，未来有望实现半自治运维，还分享了数据治理等经验。
Meta 悄悄开源了两个惊艳的 3D 重建模型，物体重建+人体重建！
前两天AI圈被Gemini 3 Pro刷屏，Meta却悄悄开源了两个“硬核”项目：SAM 3D Objects可从一张照片重建任意物体，SAM 3D Body能从一张照片重建人体网格模型，二者结合可构建完整3D场景，且全部开源、可商用。
老黄杀入OpenClaw战场！最强开源「龙虾」模型直逼Opus 4.6
英伟达推出新一代开源模型Nemotron 3 Super，专为大规模AI智能体打造，有1200亿参数，推理快、吞吐量高，性能直逼Claude Opus 4.6等。它解决了Agent应用的难题，还开源了相关数据和训练方法。此外，英伟达还在打造NemoClaw开源AI智能体平台。
百万人围观，「上下文图谱」火了，万亿美元新机遇？
本文围绕智能体对记录系统的影响展开讨论。有人认为智能体将摧毁记录系统，也有人反驳，指出其会提高记录系统标准。文章重点介绍上下文图谱概念，它是决策轨迹的长期积累，有望成万亿级新机遇。同时分析传统厂商构建难题及创业公司路径。