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视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
从组件到系统，Agent 的 Evaluation 怎么做？
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别，Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现，传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作，评估范式也在不断演进。
SDD 如何在复杂业务系统中真正落地？
文章围绕SDD在复杂业务系统落地展开，介绍OpenSpec库使用，对比与系分差异，分析其优势与问题，如LLM与IDE执行能力鸿沟、无update命令等，还对比OpenSpec和GitHub Spec Kit，并给出流程及提示词。
一夜之间，Claude Code删掉了80%系统提示词
本周五，Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 介绍新一代大语言模型工程趋势变化。Anthropic 发现旧提示词工程范式在新一代强推理模型发布后或过时，新的 Claude.md 应精简，大砍系统提示词后可把特定任务上下文交给 Skill。
在校生开发，榨干 win 系统全部带宽！
介绍在校生开发的开源工具 HypoMux，它面向 Windows，能把多张网卡「绑」在一起，让下载任务多线路并行。有双模式可选，还能智能分流，兼容主流加速器。操作简便，可解决下载慢问题。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
首发 | 陈天桥盛大团队，推出最强开源记忆系统EverMemOS
EverMind团队发布面向人工智能智能体的长期记忆操作系统EverMemOS。它在主流评测集表现超此前工作成新SOTA，受人类大脑记忆机制启发设计，有四层架构和三大特点，已开源，后续将推云服务。
提示词工程、RAG之后，LangChain：上下文工程开始火了！
AI时代，上下文工程正兴起。它是构建动态系统，为LLM提供合适信息和工具以完成任务。随着应用复杂度增加，提供完整结构化上下文比提示词更重要，正成AI工程师重要技能。
别再手搓测试数据了！AE测试数据智造系统揭秘
本文介绍基于大语言模型的AE测试数据智造Agent，解决AliExpress跨境电商测试数据构造难题。它结合大模型与原子工具库，实现自然语言驱动的全链路测试数据生成，提升测试效率与智能化水平。
GAG：超越RAG，无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景，主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案，无需检索、固定底座、单Token、即插即用，实验显示效果佳，也指出跨域组合等局限。