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Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
这一次，天玑9500的端侧AI能力，友商赶不上了
9月22日，联发科推出天玑9500芯片，展示新形态端侧AI应用，推动端侧AI实用化。其性能强、功耗低，还支持端侧模型训练。多家手机厂商将发布搭载该芯片的手机，展现新AI趋势。
国科大 ｜ 提出进化算法：EvolKV，自适应分配KV Cache，预算降至1.5%！
键值缓存（KV cache）是大模型快速运行核心技术，但输入文本越长，存储和处理问题越突出。国科大提出进化算法EvolKV，自适应分配KV Cache，实验显示其效果显著，预算可降至1.5%。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
Figma 如何使用 AI 来支持而不是取代设计师
Figma 在设计平台集成 AI，有自动命名层等功能，能将文本提示等转换为生产就绪代码。其 AI 功能基于早期基础设施，关键在于 Dev Mode 和 MCP 服务器，确保设计师掌控输出，降低制作软件障碍。
让AI创作不千篇一律，提示词随机插词汇就行
最新研究发现，在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇，写作效果会更多样，AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标，还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。
重磅！OpenAI时隔五年再发布开源模型gpt-oss：开源SOTA，可在16g笔记本运行
谷歌推出Genie 3后，OpenAI宣布发布开源推理模型gpt-oss，有gpt-oss-120b和gpt-oss-20b两个型号，采用混合专家架构和4位量化方案，能快速推理，原生支持128k上下文长度。文章还介绍了模型表现、训练等情况。
Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布
近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。