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实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化

在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。

Thinking Machines发布交互模型，切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互，由交互和后台模型组成。架构设计独特，解锁多项功能，评测表现佳，但也存在长会话、计算部署等局限。

2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX：基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告，研究来自斯图加特大学相关机构。

自Sora 2发布，科技厂商掀起视频生成模型竞赛。12月15日商汤上线Seko 2.0，实现AI短剧‘一人剧组’。其背后的LightX2V框架做到实时生成，还适配国产芯片，有望推动视频创作生产力革命。

被 Wix 收购的 AI Coding 产品 Base44 发展迅猛，每天新增约 40 万美金 ARR。同时，行业对 AI Coding 产品利润存质疑，a16z 反驳后又遭 Cline 批判。此外，还提到华人团队做的 AI 学习相机有创新点。

至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。

波士顿动力的Altas机器人重磅升级，具备3D空间感知和实时物体追踪能力，可自主执行复杂工业任务。文章还解析其背后技术，包括2D感知、3D感知、物体位姿估计和校准等，团队未来将构建统一基础模型。

中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器，融合神经与符号规划系统优势，借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制，在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1，已加入“磐石·科学基础大模型”。

上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。

‘Agent元年’进程过半，Agent卡在‘信息断层’瓶颈。百度智能云千帆平台开放百度AI搜索能力，补上Agent实时信息短板。同步登场的千帆4.0多维升级，聚合150+精选模型服务，构建企业级Agent有四大关键要素。