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浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
锁死一致性！Vidu Q2「参考生」可算来了，新功能强到离谱，APP全面进化
生数科技Vidu Q2「参考生」功能全球正式上线，APP端全面改版。新上线「视频延长」功能，最长扩展5分钟，还在一致性、速度、成本等方面优化，在镜头语言、语义理解等表现出色，APP社交体验好。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
视觉领域的GPT-3时刻！DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示，视频模型Veo 3学会‘无师自通’，能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级，还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
ChatGPT架构师，刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客，核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法，探究其匹配全量微调效率的条件，给出简化调参方案，还提炼出三个核心发现。
Claude Sonnet 4.5发布，多领域性能超越GPT-5和Gemini 2.5 Pro
Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，是目前最强编程模型，在多领域性能超GPT - 5和Gemini 2.5 Pro。操作电脑、数学推理能力提升，产品更新功能丰富，安全性增强，价格不变，获多家公司认可。