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精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
万帧？单卡！智源研究院开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2
长视频理解是多模态大模型关键能力，当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2，多维度优化长视频理解能力，还设计效率优化策略，在主流评测基准表现出色，有广泛应用潜力。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
不想买几百刀的 ChatGPT Pulse？这款开源替代 + 本地部署可以白嫖试试
MineContext是开源跨平台桌面应用，可把电脑操作变成“上下文记忆库”。它能自动收集信息、生成总结和待办等。有自动截屏、生成总结等功能，使用体验好，适合常忘工作内容的信息工作者。
Andrej Karpathy：“ChatGPT套壳”的说法大错特错，提示词工程已过气
Andrej Karpathy力挺用“上下文工程”取代“提示词工程”，指出“提示词”过于简单，“上下文工程”更能揭示构建强大AI应用的本质。他强调“上下文工程”仅是构建大模型应用的一环，“ChatGPT套壳”说法大错特错。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
理解了巴菲特“补票”谷歌，就理解了字节、阿里与腾讯的AI入口大战
2026年初，字节、阿里、腾讯围绕AI入口与生态展开争夺。从巴菲特卖苹果买谷歌案例可理解这场大战，谷歌建成AI全栈生态，其他科技巨头布局时各有挑战，AI时代建立生态才能不败。
快速理解热门LLM大语言模型
本文用通俗易懂方式帮读者理解LLM、Transformer、Prompt等基本概念，介绍大模型API使用，如温度参数、角色设定等，还提及Function Calling、Agent、MCP等内容，并对AI未来发展作出假想。
Deep Search 如何理解业务仓库代码？
文章系统介绍Deep Search和Deep Research概念、与传统RAG区别、主流商业产品与开源方案、在代码领域应用及未来规划。提出Deep Search方案，构建独特代码理解与检索架构，还计划研发专用代码搜索Agent。