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Context Mode：为你的AI开发工具节省98%的上下文token
开发者分享开源项目Context Mode，它在Claude Code和工具输出间加中间层，采用沙箱隔离和精准检索策略，能节省98%上下文空间，与Cloudflare Code Mode互补，可提升AI从业者工作效率。
先解行为，再训Agent：CMU开源首份Agentic Search日志数据，把Agent拆开给你看
CMU团队基于DeepResearchGym平台，从半年真实流量中整理出数据，构建并在Hugging Face开源首个Agentic Search行为日志数据集。还提出三层分析框架，刻画智能体搜索行为，为研究和系统设计提供基础与信号。
76.5k+ star，逆天终端神器！
文章介绍开源工具 `fzf`，它是用 Go 语言编写的命令行模糊查找器，可在多系统使用。有交互式模糊过滤等特性，支持多平台安装，还能与 Shell、编辑器集成，提升命令行体验。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
它来了！Context Engineering 2.0
SJTU、SII和GAIR新作《Context Engineering 2.0:The Context of Context Engineering》探讨上下文工程，回溯其30年历史，给出形式化定义，提出采集 - 管理 - 使用三维设计范式，还介绍了应用场景。
大涨240%，Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式
在ChatGPT引领的AI革命中，大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案，构建M4DocBench评测，性能远超现有方案，还适用于多产业场景。
OpenAI核心研究员：比提示词工程更重要的，是spec-writing
OpenAI研究员Sean Grove在AIEWF 2025演讲提出，程序员最有价值技能是向AI传达意图，完善规范是含完整意图的「源代码」。他还分享软件工程看法，涉及规范执行、模型训练等内容。
解读Qwen3文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。
用完字节的火山 VikingDB，我都不舍得告诉别人
作者所在团队与字节跳动的VikingDB RAG产品合作研发墨问“知识库”功能。介绍了VikingDB的向量库、知识库和长期记忆库能力，对比传统数据库凸显其优势，还阐述了相关技术推动信息连接变革。
超 10 万人都在看！Qwen3重塑文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。