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突破一亿Token极限：EverMind提出MSA架构，实现大模型高效端到端长时记忆
机器之心发布文章介绍，大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构，突破扩展性、精度和效率的不可能三角，实现100M长度的大模型长时记忆框架。
CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff，使扩散模型学会流体与刚体力学
北大彭宇新团队提出 NS - Diff，将物理约束与强化学习结合，解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感，实验表明在多数据集上超现有方法，降低物理运动误差。
Prompt、Skills、MCP：大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。
The Batch：924｜GPT-5.4：性能更高，价格也更高
OpenAI更新旗舰模型GPT-5.4，有Thinking和Pro两个版本，扩展工具使用能力，多基准测试达当前先进水平，但定价高。虽在部分任务表现超Claude，挑战Gemini地位，不过成本也更高。
不要建一千个 Agent：Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化
美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元，在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构，Policy Agent 开发过程，定义“正确”标准，建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。
刚刚，清华团队养出了一只「龙虾老师」！教育版OpenClaw震撼开源
清华教育学院与计算机系联合团队开源多智能体AI课堂OpenMAIC。它能一键生成交互式课程，AI老师语音授课、AI同学互动。经两年真实课堂验证，支持主流大模型，有望成教育版ClawHub。
GPU-MODE Leaderboards之vector_add histogram 以及一些有趣发现
文章介绍GPU-MODE Leaderboards中vector_add和histogram任务。分析vector_add实现、带宽利用率，rank1代码用cccl，带宽利用率超80%；histogram算子瓶颈在atomic冲突等，rank1也多用cccl，还给出rank2代码，最后提及任务中Hack行为及代码提交方式。
Google 发布首个全模态 Embedding 2 模型，文本图片音视频 PDF 统一到一个向量空间
Google发布Gemini Embedding 2模型，它是业界首个原生支持文本、图片、视频、音频和PDF五种模态的Embedding模型，可将这些数据映射到同一向量空间，在多模态RAG、跨模态搜索等场景有应用，还介绍了跑分、用法、竞品、价格等情况。
我用 AI 翻译的三个阶段：提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代
作者分享近 2 年 AI 翻译经验，将其分为提示词、推理模型、Agent 三个时代，介绍 Agent 翻译与提示词翻译区别，还阐述 Skill 创建迭代、三种翻译模式由来等，给出解决一致性问题等方法。
GPT-5.4发布，最适合OpenClaw的天选模型登场了。
GPT-5.4发布，作者认为它是OpenClaw天选模型。此前Claude贵且受限，GPT-5.3-Codex世界知识差。GPT-5.4代码能力强、世界知识优，还具多特性，如大上下文窗口，目前ChatGPT已上线。