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。

28岁辍学生掌舵Meta超级AI！小扎掷千亿，与奥特曼密谋，新「王」登顶

28岁的Alexandr Wang 19岁辍学，24岁成亿万富翁，现加盟Meta负责「超级智能」部门。他接受专访谈前沿思考，如智能体经济将至、人类成管理者、数据是瓶颈等，其理念有争议。

微软分享三大王炸算法：突破大模型推理瓶颈，性能大涨

今天凌晨微软官网分享三大创新算法，即rStar - Math、LIPS、CPL，可助大模型突破推理瓶颈，增强数学推理和思考链能力，还介绍了各算法原理、优势及对应论文地址。

大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈，核心在于Agentic ROI

上海交通大学联合中科大研究指出，大模型智能体规模化应用有瓶颈，核心在于Agentic ROI 未达实用门槛。研究提出其发展呈「之字形」，先规模提升信息质量，再轻量化降成本。

【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读

本文以蚂蚁开源团队视角，基于OpenDigger数据，分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图，涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域，还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。

以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述

这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。

微软CEO和奥特曼失了和，OpenAI被“断粮”

《华尔街日报》爆料，OpenAI的奥特曼与微软纳德拉分歧加大，关系变微妙。在计算需求、通往AGI时间、内部竞争等方面有矛盾，微软暂停部分AI数据中心项目，双方合作关系面临挑战 。

新站上线，如何在谷歌上获得高曝光和点击？哥飞和良辰美的网站案例分析，揭示了排名、上线时间对流量获取的影响，以及如何通过社群活动激励站长们参与竞争。

ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本

强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。

Anthropic首次揭秘下一代Claude怎么造！用户吐槽直接喂模型，连AI“做梦”都被训练

Anthropic研究团队产品经理Alex在访谈中透露Claude演进方向，如将模型开发产品化、向“持续运行Agent”演化，还解释“dreaming”机制等，也提及训练“人格”、研究意识等，展现了长远思考。