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告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
自动驾驶优化：从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构，阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术，如何将原始传感器数据转化为安全控制指令，还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
编程 Agent 如何重塑工程、产品和设计
软件公司 EPD 目标是做出好软件，产出为代码。编程 Agent 让写代码变简单，使 EPD 角色定位改变，如 PRD 传统流程终结、瓶颈转向评审、通才更有价值等，各角色需适应新变化。
一个人+Claude+云服务，相当于一整个工程团队
网上两个实操演示被疯转，一是Google Cloud工程师用Claude配合Google云部署应用；二是Anthropic Claude团队教搭建带持久记忆的AI智能体。博主整理7天实操计划，将Claude变“全自动AI雇员”，还介绍多种AI雇员类型及成本。
Agent上下文工程被Cursor玩出了新高度~
Cursor的agent为所有模型使用动态上下文，在保持质量时更智能填充上下文。代码Agent改变软件开发方式，Cursor提出动态上下文发现模式，介绍了在其中使用该模式的做法及优势。
2025 年 InfoQ 趋势报告：AI、ML 和数据工程
InfoQ AI ML 趋势报告基于编辑团队与嘉宾播客，总结 AI、ML 技术发展趋势。涵盖 AI 代理、多模态语言模型等创新领域，也提及早期采用者、早期多数、晚期多数类别的技术，还对 2025 年相关领域发展作出预测。
AI真实工程设计能力，大排行出炉：多模型零分！
Xplore AI 发布物理工程设计评测 RWE-Bench，覆盖机械、航空与电子题目。GPT-6 Astra 仅以 37% 通过率位居第一，其余多数参评模型近乎挂零。
Show me《指环王》！卡帕西强推大模型评测新基准
大神卡帕西宣称Anthropic用《指环王》给大模型评测上强度，这一‘指环王基准’正接替‘鹈鹕骑自行车’SVG测试。虽Opus 5生成的画面粗糙，但网友测试展现出丰富创意，不过新测试也引发争议。
AI 智能体实践评估：基准、框架与经验总结
文章为将 AI 智能体从原型落地到生产环境的团队提供实用评估框架。指出传统评估不适用于智能体，介绍评估工具，阐述五大评估支柱，还给出基于 Claude 和 LangChain 的评估示例及实践经验。
Auto-Research「终极大考」：新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench，用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务，校准受控修改范围，主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口，Auto - Research需更严格评测标准。