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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。
具身智能最“脏”的活，被三个老炮干成了亿元生意｜甲子光年
具身智能行业数据是关键卡点，海量数据中能用于训练具身模型的数据稀缺。智域基石提出“数据编译”理念，搭建包含五个环节的管线。该公司已获数千万元天使轮融资，成立4个月订单近亿元，从工业场景切入，规划了三阶段发展路径。
小美Agent：当龙猫遇到美团外卖的灾难现场
作者体验美团AI助手“小美”后吐槽不断。美团称其用有5600亿参数的龙猫大模型，能力接近GPT - 4o，但它理解需求差、操作订单无效、定位混乱。美团做AI是为跟风，未解决用户真需求，是资源浪费。
飞轮“倒转”，灵巧手厂商困在夹缝里
2024年具身智能焦点转向灵巧手，初创公司遭上下游夹击。技术远未成熟价格战却已升级，投资者押注最AI、最像人手、最早量产。但智能不足、应用场景不明确，降本成唯一共识，行业陷入“降本缺规模”死循环。
不可思议！400B大模型在iPhone上跑起来了
一个跑在 iPhone 17 Pro 的 A19 Pro 芯片上的 400B 大模型 Qwen3.5 - 397B - A17B 引发关注。这源于 Flash - MoE 开源项目，它摒弃现代 AI 框架，回归底层开发，实现消费级硬件上大模型交互级速度运行。
手握30亿、被蚂蚁狂挖人，转型被骂惨的王小川，真的翻身了？
在大模型竞争中，2023 年成立的百川战略收缩聚焦医疗，起初内外存疑。2025 年，AI 医疗技术与应用进展显著，今年初大厂入局。百川如今开源 Baichuan - M3 模型，王小川认为医疗已入应用阶段、多模态非主战场，且国内 To C 更好。
GPT-5两周内发布，内测猛料流出？GPT-6或已开始训练，奥特曼剧透百万GPU
有爆料称GPT-5将在两周内发布，是多模型组成的系统，含「路由器」，GPT-6已在训练。奥特曼称年底将增超百万GPU，有人看好GPT-5，也有人认为它可能只是路由器。此外，OpenAI有十名员工拒小扎3亿天价offer。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
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。
阿里：RL强化LLM推理，是技巧还是陷阱？
近年来，强化学习（RL）成为解锁大型语言模型（LLM）复杂推理能力的关键工具，但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验，揭示主流RL技巧的机制与适用场景，还发现极简组合（Lite PPO）性能超越复杂方案。