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OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。
OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文，指出RAG只是其中一环，还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。
前 Codex 大神倒戈实锤！吹爆 Claude Code：编程提速 5 倍，点破 OpenAl 死穴在上下文
OpenAI Codex 早期研发者 Calvin French - Owen 在播客中锐评代码智能体，偏爱 Claude Code，称其搭配 Opus 模型写代码速度提 5 倍。他强调上下文管理重要性，还对比了 Claude Code 与 Codex 产品理念差异。
AI 的本质不是算力，而是「上下文革命」
上交大刘鹏飞团队提出人工智能本质是“上下文革命”，在论文中把“上下文”提升为智能系统核心结构，提出“上下文工程”学科框架，通过实验揭示智能发展规律，为AI发展指明新方向。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
Agent上下文工程被Cursor玩出了新高度~
Cursor的agent为所有模型使用动态上下文，在保持质量时更智能填充上下文。代码Agent改变软件开发方式，Cursor提出动态上下文发现模式，介绍了在其中使用该模式的做法及优势。
「上下文工程」硅谷爆火，Karpathy亲自站台！提示工程瞬间失宠
继提示工程后，「上下文工程」在硅谷爆火，获Karpathy等大佬青睐。它是「全新的氛围编程」，是智能体成败关键。其范畴广，是科学也是艺术，为LLM构建上下文能解决定制任务。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
AI 编程 2025 总结：国产模型“能力追平”，国产编程工具还在“情感陪伴”
文章总结2025年AI编程发展，指出国产编程模型能力追平、工具与模型开放集成等六大趋势，同时提到AI替代重复劳动、提升核心能力门槛，呼吁2026年关注工程确定性。
AI「自我复制」能力曝光！RepliBench警示：大模型正在学会伪造身份
英国AISI推出RepliBench基准评估AI自主复制能力，分解为四大核心能力。测试显示当前AI尚不具备完全自主复制能力，但在部分子任务有进展，研究旨在平衡AI发展与安全，为技术变革导航。