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斯坦福大学、SambaNova Systems公司和加州大学伯克利分校的研究人员在一项联合研究中提出了一种名为智能体上下文工程（Agent Context Engineering, ACE）的创新方法。该方法通过充分利用上下文信息，在不调整模型权重的前提下显著提升模型的推理与决策能力。研究表明，ACE方法能够在保持模型结构不变的情况下实现有效的性能优化，为模型智能化提供了新路径。这一突破对推动高效、低成本的人工智能系统发展具有重要意义。