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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。
Claude Code出逃的主创又回来了！Anthropic：过去俩月我收入暴涨5.5倍，别走
Claude Code两位主创跳槽Cursor两周后回归Anthropic。Anthropic正洽谈新一轮融资，估值目标1000亿美元。其赚钱能力强，Claude Code表现亮眼，还将推分析仪表盘，Cursor收入增长也惠及它。
ACL'25 | CIGEval：一种基于多模态大模型的可控生图评测智能体
阿里国际AI团队提出CIGEval，这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱，通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性，已在ComfyUI - Copilot上线。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈，浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架，将分割定义为多步视觉决策过程，实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
造火箭的辞职去放牛，彼得·蒂尔花20亿美元押注一个AI牛项圈
彼得・蒂尔领投20亿美元融资给Halter公司的AI牛项圈。项圈能追踪牛的多项数据，有虚拟围栏功能。此外，何同学为粉丝做找牛系统，日本团队开发分析鸡情绪的AI系统。
5555被拒稿，AC接收但PC强拒，NeurIPS揭榜引争议
NeurIPS 2025主会接收率24.52%，部分接收论文已影响AI社区或出自年轻学者。但不少研究者遇“高分被拒”，拒稿理由多样，如物理资源限制、缺损失图分析等，引发对评审决策流程质疑。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
Qwen-Scope：看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块，通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型，应用于推理、数据、训练、评估等场景，可前往Huggingface或魔搭体验。