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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。
DeepSeek被曝自研AI推理芯片
据路透社报道，DeepSeek 正开发自研 AI 推理芯片，欲降低对英伟达和国产芯片依赖。此为重大战略转变，影响英伟达股价。虽有降本等好处，但面临技术、制造、生态等挑战。
一句话造世界！开发者用10天婚假爆肝，让AI小镇真正「活」了过来
2023年斯坦福「AI小镇」火了，但后续类似项目世界多人工搭建、固定。独立开发者用10天婚假开发WorldX，输入一句话5分钟就能生成完整AI世界，还解决了让AI看懂自己生成图等难题。
对话 MoonBit 张宏波：为 AI 重构编程语言
文章围绕 MoonBit 语言开发者张宏波展开，探讨为 AI 重构编程语言。指出当前 AI Coding 基于旧有语言有局限，MoonBit 有原生 AI 支持，还介绍其开发历程、特性及 Pilot 工具创新，强调未来商业化愿景。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
会解题不等于懂人心，腾讯混元提出Sentient Agent，提高高阶社交认知能力
过去评判LLM像考核‘做题家’，但会解题不等于懂人心。腾讯团队提出SAGE框架，用会闹情绪的agent评委评估模型高阶社交认知能力。实验显示不同模型表现差异大，未来需懂人心的AI。
有人只用API就猜出了GPT、Claude、Gemini的参数量？社区吵翻了
研究人员李博杰在arXiv发布论文，提出“不可压缩知识探针”评测框架，仅通过黑盒API调用逆向估算LLM参数规模，给出GPT-5.5等模型参数量估算，引发社区广泛讨论与争议。
Clawdbot为何大火？
LLM记忆问题是业界难题，Clawdbot采用极简方式破解，用写Markdown实现记忆。其记忆系统优势明显，如极简易用、透明可控等，但也有劣势，像数据扩容能力有限、功能扩展性不足等。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》：构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章，结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点，如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等，还给出总结与核心启示，对 Agent 开发有借鉴意义。
11.4K Star！基于 AI 大神 Karpathy 的编程经验开源的 Claude Code 技能插件。
AI写代码常遇盲目假设、过度设计、乱改代码等问题。开发者把AI大神Andrej Karpathy经验总结成Claude Code插件andrej - karpathy - skills，设定四大原则，还介绍使用、验证及自定义方法。