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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。
Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的，私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
工业级 LLM 数据工程：北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进，数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架，解决数据准备难题，其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性，实验验证其能提升模型性能。
AI 会笑吗？BIGAI & 上交大团队：多模态大模型是否真的能 get 到视频笑点｜ACL 2026
上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。
登上热搜！Prompt不再是AI重点，新热点是Context Engineering
最近「上下文工程」很火，Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同，是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论，还给出了参考的博客和视频。
最强开源机器人大脑！蚂蚁两万小时真机数据开启物理AI缩放定律
蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著，在多平台表现出色，团队还从数据、架构、工程等方面进行优化，并开源代码等加速行业探索。
对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开，以上海交通大学程远研究为例，探讨其技术方向“感算一体”，还提及 Agentic AI 热潮，对比其与大模型热区别，阐述端侧与云端关系，及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
腾讯广泛使用的跨端开发框架——Kuikly在搜狗输入法中的AI Coding实践
AI 席卷开发领域，输入法团队在 Kuikly 跨端项目探索 AI 工程化方案。介绍了推进 AI 友好型工程、构建精准 AIContext 等关键层面，以灵感词库页面开发为例展示效果，还展望了未来探索方向。
AI无限生成《我的世界》，玩家动动键盘鼠标自主控制！国产交互式世界模型来了
昆仑万维带来交互式世界模型Matrix - Game，可让用户用键鼠探索创作虚拟内容。它发布了Matrix - Game - MC数据集、主模型和GameWorld Score评测体系，在多项评测中领先，还能在多领域发挥作用。
2026 年，万物皆 Coding Agent 的平台工程新范式（A2A / ACP / MCP / Skill）
过去 DevOps 工具链复杂，如今 AI 重塑其为 Coding Agent。借助 A2A、ACP、MCP 和 Skill，可构建 Agent 网络。文章分析平台工程演进，介绍相关协议，对比编排模式，还给出 Routa 编排架构实践参考。