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超越Skill？又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%
Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现，仅改动8KB的AGENTS.md文件，就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案，后者完胜，还解决了上下文膨胀问题。
DeepSeek-OCR 2 架构创新性能暴涨 3.73%
DeepSeek-OCR 2核心技术突破集中于DeepEncoder V2架构创新与端到端优化。如视觉Tokenizer低参高效压缩Token，LLM式视觉编码器用双流注意力驱动因果建模等，还采用三级训练流水线提升效率。
Nature | 清华&芝大团队：AI让个体科学家“加速”，却让科学边界“收缩”
2026年1月14日，清华与芝大团队在《Nature》发表研究，通过分析4100余万篇论文，揭示AI融入科研的“双重效应”：它是个人科研“加速器”，让使用者产出和职业发展提升；也是科学整体“收缩器”，使集体知识疆域收窄。
【万字长文】Claude Skills完全指南：从概念到实战
这是万字Claude Skills指南，从概念到实战。介绍了Skills是模块化能力包，有渐进式披露设计，对比了与MCP、Subagent区别，阐述其优势。还讲了创建、设计、使用方法及分类体系，提示安全风险并推荐资源。
云计算一哥，给 Agentic AI 工程做“减法”
2025 年亚马逊云科技 re:Invent 大会聚焦 Agent，其首席执行官提出未来各领域将运行数十亿 Agent。该公司欲在 Agentic AI 上重构，推出系列工具，如 Amazon Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等，还在模型训练和工程化方面做减法。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
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。
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。