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上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
DeepMind让AI当「上帝」，导演一场只有AI演员的「西部世界」
Google DeepMind和多伦多大学研究人员受TTRPG和现代游戏引擎启发，提出Concordia软件库。它基于「实体 - 组件」架构，将工程师与设计师角色分开，能灵活构建多角色生成式AI系统，满足不同需求。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
对话 Synergy 团队：「龙虾」之后，下一代智能体正演变为「互联网公民」
两年间，AI Agent能力与数量爆炸。Synergy团队认为，下一代智能体应是“智能体公民”，需跨过建立身份、学会协作、实现进化三道门，还探讨了其对互联网的影响及人机共处问题。
突发！NeurIPS拒收这类论文，AI学者集体破防
NeurIPS 2026新规拒收受制裁机构论文，引发中国AI学术圈震动，该规则指向OFAC制裁名单。同时，ICML 2026审稿口碑崩盘，评审意见放出后OpenReview宕机，审稿质量遭大量吐槽。
大事件！天津美术学院·人工智能与艺术
天津美术学院举办‘重力重塑 - 2025人工智能与展演艺术工作坊’，作为新生入系‘供氧计划’，聚焦‘人工智能与展演艺术’。邀请国内外20余名多领域专家，还有三场workshop，旨在探索AI背景下艺术创作更多可能。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
优步通过实时信号与 Listwise 排序改进餐厅推荐
优步在Uber Eats推荐系统引入实时用户信号与Listwise排序法，用实时信号处理层替换早期特征流水线，还引入Listwise排序优化候选餐厅排序，降低特征漂移，保障系统性能。
让思考更准更长！强化学习新算法FIPO来了
阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。
迎接「万物皆可RAG」时代：最新综述展示50多种多模态组合的巨大待探索空间
大模型常采用RAG技术，多模态崛起使RAG向MM - RAG发展。目前MM - RAG研究初级，华中科技大学等研究者发布综述，覆盖所有模态组合，剖析工作流，提供构建系统的一站式指南。