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解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布
近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。
DeepSeek Harness 保姆级教程：安装配置、模式详解、Token消耗&竞品对比
本文是DeepSeek Harness的保姆级教程，从零讲解这款开源AI Agent运行框架的核心特性、安装部署、功能模式、Token消耗机制，横向对比主流竞品给出选型建议，新手也可快速上手。
DeepSeek开源新模型，提出上下文光学压缩：LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型，探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens，压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法，有多种应用场景，且完全开源。
GPT-5系统提示词突遭泄露，17803 token曝光OpenAI小心思！
一份全新GPT - 5系统提示词在GitHub泄露，有17803 token。此提示词设计精细，覆盖用户对齐、拟人风格、输出质量等。还展示了通用关键要求、安全对齐等方面内容。
MCP上下文爆炸怎么办？Anthropic给出了新答案（图文示例）
文章结合Anthropic和Cloudflare关于MCP的文章，指出MCP上下文过长存在工具定义预加载和数据反复流经AI两个核心问题，提出让AI写代码调用工具的解决方案，包括按需加载工具和代码在沙箱执行。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
媲美Claude 4，支持100万上下文！阿里开源超强代码AI Agent模型
阿里巴巴开源超强AI Agent模型Qwen3 - Coder - 480B - A35B - Instruct，测试分数媲美Claude Sonnet 4，超越DeepSeek。它参数多、支持大上下文窗口，训练数据优质，还进行代码强化学习扩展训练等，有对应命令行工具。
刚刚，Claude发现神秘DNA系统！狂烧21 亿Token挖出「上帝手术刀」
Anthropic动用950个Claude并行运行，消耗2.1亿Token，仅21小时就完成人类科学家数月才能完成的基因组扫描，在噬菌体中发现类似CRISPR的全新未表征酶系统ART，改写了生命科学科研范式，有望推动生物医疗革命。
17000 tokens的GPT-5系统提示词被意外泄露，以及八点总结~
OpenAI GPT - 5的system prompt被曝光在github，约17803 Tokens、78960 Characters。文章对提示词做八点分析总结，如互动风格、写作要求、工具使用等，还给出工具部分重点。