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上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
哈佛重磅预警！经济学家预言：全球AI失业潮2年来袭，世界经济大崩盘在即
哈佛商学院视频采访美国经济学家Anton Korinek，他预警AGI可能2 - 5年实现，AI失业潮将席卷全球，经济或崩溃。他还谈及AI对经济影响、普通人应对办法，建议重新思考收入分配制度等。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
传统RAG只会翻书不会用？RAG+让Reasoning能力上一个新高度！
现有检索增强生成（RAG）技术在需复杂推理领域表现不佳，像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”，与知识库构成双料库，在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案，团队还透露了未来方向。
MCP实战｜从0到1构建异步 DeepResearch 工具，支持进度推送与超时控制
本文借助开源项目，构建可在MCP Server中异步运行的DeepResearch，支持任务进度推送与超时控制。介绍项目架构、构建步骤、任务管理器实现要点及效果测试，还提及优化方向并给出源码。
错过它＝落伍！只用一张照片+14秒，腾讯开源 HunyuanVideo-Avatar 带你玩转多角色数字人
HunyuanVideo-Avatar 是腾讯混元团队最新开放的多模态数字人生成模型。上传一张人物图片，再配上一段音频，模型即可在约 14 秒内输出分辨率最高 720p、情绪可控、动作丰富且支持多角色同屏的短视频。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”，中科院自动化所新方法：从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
DataBuddy：数据语义驱动的企业 Agent Runtime 设计与落地｜AICon 深圳
2026年AICon深圳站8月21 - 22日举办，聚焦多关键方向。腾讯彭锦文将分享《DataBuddy：数据语义驱动的企业Agent Runtime设计与落地》，拆解DataBuddy相关架构，还介绍演讲痛点、听众收益等，大会有10个专题论坛。
揭秘 | 桥梁缺陷检测新突破：模型压缩42%，精度几乎不掉
全国公路桥梁超百万座，传统人工巡检效率低且有安全风险，现有深度学习检测模型体积大、计算量高。研究团队提出LBSD - YOLO网络，通过创新实现轻量化，实验显示模型瘦身但性能不减，有重要应用价值。