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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。
tRPC-Agent-Go：构建智能AI应用的Go语言Agent框架
tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架，tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速，Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等，支持创建多种Agent，为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。
国产MiroMind智能体框架，登顶全球预测未来大模型榜单
国产MiroMind公司在全球首个动态实时预测基准FutureX上夺冠，老板是陈天桥。其开源的MiroFlow v0.2智能体框架优势明显，能升级大模型能力，且成本低、可复现。MiroMind在预测赛道领先。
2.3K Star 霸榜GitHub！DeepResearch最佳开源平替！
DeepResearch能递归拆解复杂任务自动生成报告，但OpenAI的相关产品费用高且闭源。霸榜GitHub的ROMA由Sentient AGI团队开发，性能超Grok - 4等，是开源杀手，还介绍了功能、使用方法和应用场景。
如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下，传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践，涵盖架构、数据、训练等，还介绍审核智能化应用及未来展望。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
RAG2.0进入“即插即用”时代！清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架，让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑，降低技术门槛与学习成本，还提升了复杂多跳问题性能。
Nano banana手办玩法火爆出圈！无需抽卡，效果惊了(°o°)
小某书被AI手办图刷屏，原来是谷歌的nano - banana（Gemini 2.5 Flash Image）模型爆火。文章实测其手办玩法，还介绍多种玩法，团队透露以文本渲染评估、原生多模态等核心技术，谷歌未来想整合模态实现AGI，还将举办黑客松。
顶级邪修倾囊相授！藏师傅教你速通Nano Banana
作者歸藏教大家发掘图片编辑模型Nano Banana潜力。它上线后可白嫖，让Adobe等修图软件失色。介绍使用方法、多种修图玩法及在电商、动漫修复等场景应用，称相关生意都值得用它重做。
藏师傅教你用 Nano Banana 编辑图片做手办
前几天发 Nano Banana 测评后，很多人不知怎么用。刚好做手办图玩法火了，作者教大家在 LM Arena 用 Nano Banana 编辑图片、做手办图，还介绍把图片变视频及剪辑的方法。