最近，清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰发了一条长微博，总结了自己2025年对大模型进展的感悟。从预训练到中后训练、长尾场景的对齐能力，再到Agent、多模态和具身智能的发展，其中有不少亮点。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering，发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区？因为站在2025年末的节点上，我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering（上下文工程） 理论。
Agent 的状态数据分两种：会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。
将多模态数据纳入到RAG，甚至Agent框架，是目前LLM应用领域最火热的主题之一，针对多模态数据最自然的召回方式，便是向量检索。
在全球资本市场对人工智能基础设施持续加码、而IPO窗口尚未完全恢复的背景下，Databricks选择继续通过私募市场扩充资本实力。 这家企业级数据智能公司近日完成了一轮规模达40亿美元的L轮融资，投后估值达到1340亿美元，较三个月前的1000亿美元估值上涨34%。
Content in，Design out。
今天聊一聊怎么在RAG、agent场景中实现语义高亮（Semantic Highlight）。
在迈向通用人工智能的道路上，我们一直在思考一个问题：现有的 Image Editing Agent，真的「懂」修图吗？
Agent成下一代技术主体，如何为其“修路架桥”？
MiniMax最新旗舰级Coding & Agent模型M2.1，刚刚对外发布了。这一次，它直接甩出了一份硬核成绩单，在衡量多语言软件工程能力的Multi-SWE-bench榜单中，以仅10B的激活参数拿下了49.4%的成绩，超越了Claude Sonnet 4.5等国际顶尖竞品，拿下全球SOTA。
