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Prompt、Skills、MCP：大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。
豆包 2.1 Pro：属于普通人的代码能力
作者分享用AI写代码的经历，指出豆包2.1 Pro强化Coding Agent端到端交付能力，成本低。还展示用它做的多个案例，如歇后语扭蛋机、文件整理工具等，认为其能解决日常问题，降低Coding门槛。
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。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时，同样问题换说法问，模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题，它将语义相似查询规范化为统一缓存键，实现近乎即时的重复查询响应，还避免了随机性响应问题。
腾讯 Hy3 一手实测，Agent 能力提升不止一点
作者拿到 Hy3 模型测试资格，介绍其架构、性能和价格优势，还在 WorkBuddy 里实测它完成运营工作、选编辑助教、开发新功能等任务的效果，最后评价 Hy3 能力、价格、适配方面的表现，并分析 WorkBuddy 领先原因。
为什么资深开发者讲不清自己的专业能力
文章探讨资深开发者讲不清专业能力的原因。指出公司存在业务团队消除不确定性和开发者管理复杂性两个循环，开发者因用自身逻辑沟通而失败，还给出沟通口诀，最后提到AI虽能快速写代码，但开发者仍需承担责任。
AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场
当大模型走向深度推理，ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会，5 月 14 日 19 点直播，聚焦模型‘慢思考’，嘉宾将解读四大核心技术。
大突破！实验证明，RL能为LLM注入“创新”能力
此研究挑战‘RL不教新技能’观点，通过‘字符串转换预测’实验证明，RL能让LLM学会组合已有原子技能，形成可泛化、迁移的元技能，还给出模型能力提升路径。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。