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一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
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。
AI发布首个全球科学家社区爆火，硅谷投资圈：科技研究领域的「谷歌地图」来了！
O-DataMap，由AI论论全球打造的全球科学家社区爆火，被赞为科技研究领域的「谷歌地图」。它将全球论文实验数据整合到二维坐标系，形成动态「科技地图」，还分三层助力科研决策，本月18号论论全球将直播演讲。
深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践
本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程，探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统，还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容，文末分享了项目有趣彩蛋。
Agent 如何用搜索？这家最懂 AI 搜索的团队，把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同，人类搜索是静态检索，AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商，分享了为Agent提供搜索服务的经验，包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
人格向量：大模型性格的数学解码与精准操控
大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移，传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”，实现提前预测、实时监控和主动控制，为AI安全提供数学框架。
谷歌助力神经科学飞跃，破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。
“今天的OpenAI，就是昨天的Sun！” 杨立昆最新长谈：像Linux击溃微软一样，开源AI终将统治世界
图灵奖得主杨立昆在万字对话中阐述AI逆行逻辑，认为LLM非通向人类智能的道路，因其缺乏预测行动后果等能力。他离开Meta创立AMI Labs，专注世界模型和JEPA架构，还介绍Tapestry项目，主张开源AI将统治世界。
规范驱动开发落地经验谈：为什么 AI 编程的关键不在模型，而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式，规范驱动开发（SDD）应运而生。它有诸多价值，但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流，长远看需将规范作为动态指南，实现智能体编排开发的质量转变。
DeepMind AlphaProof 前负责人谈2025年IMO
前Google DeepMind AlphaProof项目联合负责人Rishi Mehta发布关于2025年IMO结果的分析。今年OpenAI和Google DeepMind双双宣布达到金牌水平，解法各有特点。Mehta预测前沿大语言模型明年或开箱即用获奖牌，未来6个月内或攻克非平凡开放数学问题。