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告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程

当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。

最近，3B小模型VibeThinker - 3B在X上火了，它在编程等推理任务上比肩前沿大模型，体积却小很多。它是国产模型，来自新浪微博团队，在各项基准测试表现出色，不过在通用知识领域表现欠佳。

172天后，Kimi推出全新Kimi K2基础大模型回应DeepSeek冲击。它为MoE架构，1T参数，激活参数32B，在多任务上领先，发布即开源，还分享技术细节，实测有亮点也待优化，展现回归之势。

该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。

陶哲轩判断数学从证明稀缺进入过剩时代，AI 使证明生成加速，出现验证和消化跟不上的‘阻抗失配’现象。如 Erdős 问题有众多待评估方案堆积，而仅1196号案例跑通‘三件套’。他还指出学术评价体系将重写。

韩国东国大学 Jongpil Kim 团队研究证实磁场能改变基因表达，该团队绕开 ferritin 路线，通过全基因组筛选找到关键基因 Cyb5b，拼起磁场→基因表达分子链，并在抗衰老、阿尔茨海默病、抑郁症血清素调控方面做了活体验证。

著名数学家陶哲轩在与播客主持人Dwarkesh Patel的对谈中分享使用AI一年后的观点，认为AI已将想法生成成本降至几乎为零，但验证和评估成新瓶颈，还探讨其对数学研究的影响及未来发展。

视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。

文章分享两个大模型API省钱技巧。一是文本转截图，适用于输入长输出短、费用花在输入token的任务；二是音频加速识别，OpenAI语音识别模型Whisper按音频时长收费，加速音频可省钱，还可包装成API服务盈利。

文档OCR正迈入小模型时代，MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责，采用互补预训练目标，还开源训练数据，且迁移到多任务表现良好。