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上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练（MSM），在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示，新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降，还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合，可提升模型泛化能力。
疯了，A社IPO大饼画到30万亿美元！一个美国的GDP
华尔街日报爆料，Anthropic将告诉投资人其潜在收入机会超30万亿美元，已秘密递交IPO草案。该数字是标普1500里191家科技公司去年营收总和的12倍，算法是把AI能接手的工作全算进去。公司内部面试还筛人，很割裂。
争夺3500亿估值！谁会是真的“中国英伟达”
6月30日，摩尔线程和沐曦同日递交科创板IPO申请，预计未来A股将涌现近10家“中国英伟达”。这轮上市潮源于政策松动，且美国出口管制为国产GPU提供了市场窗口期，但竞争也日趋激烈。目前国产GPU营收与亏损齐飞，未来需构建生态并解决产能问题。
手握30亿、被蚂蚁狂挖人，转型被骂惨的王小川，真的翻身了？
在大模型竞争中，2023 年成立的百川战略收缩聚焦医疗，起初内外存疑。2025 年，AI 医疗技术与应用进展显著，今年初大厂入局。百川如今开源 Baichuan - M3 模型，王小川认为医疗已入应用阶段、多模态非主战场，且国内 To C 更好。
RAG新SOTA，还在5亿条数据上跑进秒级，只有它了
本文围绕RAG技术展开，指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点，重点阐述Zleap AI的SAG方案，它用超边结构重构数据底座，在多跳问答测试中表现出色，还能在大规模数据下低延迟落地。
当Sora2遇上国产 Vidu Q2，国产参考生真的更香了！一手亲测
国庆假期Sora 2吸睛，其客串功能将它拉到“AI版抖音”高度。但Vidu去年9月就提出【参考生】视频功能，Vidu Q2已是第5个迭代版本。文章对Vidu Q2参考生视频和Sora 2从一致性、物理规律遵循、运镜等维度进行PK。
马斯克发布 Grok 4 模型：推理能力较前代提升 10 倍，各学科测试接近满分
xAI 发布 Grok 4 及 Grok 4 Heavy 模型，推理能力较前代提升 10 倍，多测试接近满分。马斯克称其为世界最好 AI。它在多方面表现出色，如长任务能力强、推理效率佳等，但代码能力欠佳，且付费昂贵。后续还将推多款模型。
澜起科技：高速互连芯片巨头历史
文章讲述澜起科技发展历程。它从电视机顶盒芯片转型内存接口、高速互连芯片，虽历经政策冲击、做空危机、供应链压力与客户竞争等挑战，但凭借技术实力和研发投入，在行业中站稳脚跟，未来有望受益于AI算力需求升级。
百万人围观，「上下文图谱」火了，万亿美元新机遇？
本文围绕智能体对记录系统的影响展开讨论。有人认为智能体将摧毁记录系统，也有人反驳，指出其会提高记录系统标准。文章重点介绍上下文图谱概念，它是决策轨迹的长期积累，有望成万亿级新机遇。同时分析传统厂商构建难题及创业公司路径。