上下文工程是提示词工程的演进，关注如何在有限的上下文窗口中筛选和管理最有效的tokens。文章探讨了上下文工程与提示词工程的区别，解释了其对构建高效AI智能体的重要性，并介绍了高效上下文的核心构成（系统提示词、工具、示例等）。此外，还详细讨论了上下文检索策略和长期任务的上下文工程技术（压缩、结构化笔记、子智能体架构）。核心原则是找到最小规模的高价值tokens，最大程度确保预期结果。

斯坦福大学与SambaNova联合推出的ACE框架解决了智能体开发中上下文坍缩和简洁性偏差两大痛点。该框架通过生成-反思-整理三大组件形成闭环，将静态提示词升级为动态演化式操作手册，实现增量更新避免信息丢失。测试显示，基于开源模型的ACE性能媲美GPT-4.1，适配延迟降低86.9%，令牌成本减少83.6%，为开发者提供了一种低成本、高效能的智能体自改进方案。

文章系统介绍了RAG（检索增强生成）技术的优化方法，围绕"检索器→索引与分块→生成器"三大核心环节展开。详细阐述了混合检索、两阶段检索、语义分块、Prompt工程等关键技术，以及向量库调优、数据优化等系统级优化方案，为企业落地RAG系统提供全面指导，旨在解决检索不准、不全和生成不稳等问题，提升AI应用性能。

文章分享了Manus项目团队从训练基础模型的惨痛教训转向上下文工程的经验。详细介绍了七大实践：优化KV缓存设计、稳定动作空间、突破窗口限制、锚定核心目标、保留错误内容、注入受控随机性，强调上下文工程是AI智能体开发的核心支柱，能让产品与底层模型保持灵活适配性，随着模型进步而不断优化，是构建高效AI智能体的关键路径。

文章阐述了GPU系统设计的五个层次：模型定义、并行化、运行时编排、编译与优化、硬件层面。核心观点是，GPU工程师不应一开始就专注于内核工程，而应先理解整个系统运作逻辑。不同层面有不同瓶颈，需从顶层开始，只在必要时深入底层。真正的行业缺口不是工具使用技能，而是系统设计能力，掌握这种能力才能有效解决大模型训练和推理中的性能问题。

本文系统介绍了Embedding模型选型的六步评估框架：明确业务需求与任务类型、分析数据特性与领域需求、调研现有模型与授权模式、使用测试集和基准测试严格评估、设计部署与集成方案、进行全链路上线前测试。强调选型应基于实际业务需求和技术约束，而非仅看基准测试分数。针对不同应用场景，提供了从语义搜索到多模态任务的实用选型建议，帮助开发者构建高效AI系统。

2026 年的钟声已经敲响。对于管理者而言，检验 AI 战略是否成功的标准，已经变了。你的销售额，有多少是 AI 直接谈下来的？你的客户服务，有多少是 AI 独立闭环解决的？AI Agent 已经不再满足于在企业的边缘打打下手。它已经拿起了手术刀，切入了企业的**核心业务流.

Every.to团队发现了一个反直觉的现象：当AI能在几分钟内生成完整功能时，开发速度并没有提升10倍。问题出在哪？有效性 = (行业知识) × (决策捕捉) × (经验应用)当AI Coding的代码速度接近即时或瞬间完成时，瓶颈转移到反馈质量和迭代频率验证正确吗？提取出经验了吗？理论上AI让开发快100倍，实际只有3-7倍。为什么？因为瓶颈不在"写代码"，在"验证+学习"。这就是为什么Kier

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港股即将迎来国产大模型双雄上市。智谱华章将于1月8日以每股116.20港元发行3741.95万股H股；次日，Minimax将以每股165港元发行2538.922万股。两大AI巨头接连登陆港股，标志着国产大模型产业进入新阶段，或将引发AI技术新一轮创新浪潮。