20 个新兴 AI 工程概念盘点：上下文压缩、潜记忆与并行推理
MaryamMiradi · x · 2026-11-15
AI 工程研究者 Maryam Miradi 整理了 2026 年值得关注的 20 个新兴 AI 工程概念，按五类归纳并附 GitHub 仓库：
上下文压缩与自适应：Latent Context Compression 将工具结果压缩为潜 token；Action-Preserving Training 保证压缩不损失下一步决策；Context Folding 把已完成子任务折叠成紧凑结果；Agentic Context Engineering 构建演化式策略手册。适用于任务历史撑爆 agent 的场景。
自适应记忆与经验：Latent Memory、Test-Time Adaptive Memory、Learned Memory Management、Reasoning Memory 等，解决「存历史却无助于决策」的问题，将经验编码为紧凑表示并学习增删策略。
超越书面思维链的推理：Recursive Language Models 通过代码与递归调用检视输入；Chain of Continuous Thought 经隐藏状态传递推理；Soft Thinking 用加权 token 嵌入推理；Recurrent-Depth Reasoning 重复内部模块换取额外计算。
Agent 学习与自我改进：Reflective Evolutionary Optimization 通过反馈搜索优化 prompt；Harnessed Agentic RL、RLVR、Reinforced Self-Play 等改进指令、权重或训练任务。
并行生成与更快推理：Sequential Diffusion LM、Diffusion 推测解码、Multi-Layer Feature Drafting、Parallel Drafting，解决 token 生成速度瓶颈。
作者提醒：部分仍是研究阶段技术，应按自身瓶颈选择。
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