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DeepSeek押注的Harness，被这篇最新综述彻底讲透了
这篇综述讲透了Agent Harness Engineering，CMU等联合提出ETCLOVG七层架构，证明Harness Engineering是LLM Agent工业落地主战场，介绍了其发展阶段、各层架构及作用等。
写代码从来不是瓶颈
Pedro Tavares认为软件开发瓶颈并非写代码，而是代码审查、知识传递等“人类开销”。LLM让写代码变容易，但理解、测试代码成本更高，未解决根本问题，团队理解代码成本才是瓶颈。
提示词工程、RAG之后，LangChain：上下文工程开始火了！
AI时代，上下文工程正兴起。它是构建动态系统，为LLM提供合适信息和工具以完成任务。随着应用复杂度增加，提供完整结构化上下文比提示词更重要，正成AI工程师重要技能。
阿里，悄咪咪在海外上线全新 Agent Coding 产品
阿里在海外推出 Agent Coding 产品 Qoder，个人版免费试用。随着 LLM 技术发展，AI 辅助编码范式改变。Qoder 探索发挥 AI 潜力、解决开发挑战，有透明化等功能及增强上下文工程理念，还能自动选模型。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
会解题不等于懂人心，腾讯混元提出Sentient Agent，提高高阶社交认知能力
过去评判LLM像考核‘做题家’，但会解题不等于懂人心。腾讯团队提出SAGE框架，用会闹情绪的agent评委评估模型高阶社交认知能力。实验显示不同模型表现差异大，未来需懂人心的AI。
有人只用API就猜出了GPT、Claude、Gemini的参数量？社区吵翻了
研究人员李博杰在arXiv发布论文，提出“不可压缩知识探针”评测框架，仅通过黑盒API调用逆向估算LLM参数规模，给出GPT-5.5等模型参数量估算，引发社区广泛讨论与争议。
Clawdbot为何大火？
LLM记忆问题是业界难题，Clawdbot采用极简方式破解，用写Markdown实现记忆。其记忆系统优势明显，如极简易用、透明可控等，但也有劣势，像数据扩容能力有限、功能扩展性不足等。
从模型到真实世界：具身智能落地面临哪些关键问题？
近年来具身智能成重要方向，但在真实物理世界应用有诸多技术挑战。9月11日‘基座之上’论坛将亮相外滩大会，聚焦前沿技术与场景落地，同期启动挑战赛，现专业观众报名通道已开。
超760万元奖金悬赏，谁能徒手重构 DeepSeek 与 Kimi 的性能底层？
在大模型工程化需求下，AMD 联手 GPU MODE 发起 2026 线上黑客松：AMD E2E Model Speedrun 全球挑战赛，豪掷 110 万美元。大赛分预选赛和决赛，各设丰厚奖励，目前预选赛已进入倒计时。