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小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务，重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题，介绍了模型结构、训练阶段等内容。
Anthropic：上下文工程在AI Agents的正确打开方式！
在‘提示工程’后，‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸，因信息过多模型会‘失焦’，上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
MCP 火爆半年后，是时候对它“祛魅”了
2024 年 11 月 25 日，Anthropic 发布的 MCP 协议意义重大，解决了 AI 模型与工具、数据源集成的碎片化问题。文章深入探讨其架构、价值、影响及趋势，还采访专家解答相关疑问。
windsurf分享了他们对构建Agent应用的认知。
windsurf发表博客讨论Agent，指出构建Agent应用存在认知误区，分享灵魂四问分析框架评估其‘含金量’，还提到苦涩教训，提醒警惕过度设计，拥抱规模化、通用化方法。
ACL 2026｜证据摊开看，场景图画清：让流式视频大模型拿捏「何时开口」
随着多模态和大语言模型发展，人类与 AI 交互走向共生。现有视频大模型难把握响应时机，西北工业大学等团队在 ACL 2026 提出 Response - G1 框架，实验显示其提升了模型性能。
姚顺雨腾讯首篇论文：给AI下半场指路“上下文学习”
姚顺雨入职腾讯后首个成果CL - bench，用来测试大模型“从上下文中学习”能力。研究指出当下模型多依赖“过去”知识，无法适应“当下”学习。评测中，十个前沿模型表现不佳，揭示其真实场景应用缺陷。
Manus 产品立项初期会议纪要
该文是 Manus 产品立项初期会议纪要，从核心定位到技术架构、用户体验、人机协作等多方面深入探讨，为项目明确战略、技术、产品层面核心原则，开启重新定义智能体之旅。
时空压缩！剑桥大学提出注意力机制MTLA：推理加速5倍，显存减至1/8
在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。
Manus突发上新文生图！告别“抽卡”，Agent+深度思考联合创作
Manus深夜官宣支持生成图像，与一般AI绘图工具不同，它能理解画图目的，规划方案后再生成。它可完成如房间装修可视化、饮料瓶设计等任务。目前已开放注册，不过付费价格遭网友吐槽。
拖拽视频编辑进入流式时代！任意时刻、任意内容，实时修改 | ICLR'26
新加坡南洋理工大学和合肥工业大学研究人员在ICLR 2026提出REVEL任务，打造免训练DragStream方法，实现视频生成时实时拖拽编辑，支持多种操作，破解两大难题，实验显示效果、泛化性佳。