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The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文

大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。

新智元报道，Nature子刊元分析汇总51项研究，揭示ChatGPT显著提升中小学生学业表现和高阶思维能力，不限学科和使用方式，还能减轻精神负担，但使用需家长和老师指导。

腾讯混元团队在 ACL 2026 Findings 发布的 ToolCPT 指出，Agent 用不好工具病根在预训练。它从真实代码挖工具，写说明书，融入预训练，实验显示能有效提升工具运用能力，但也有局限和成本。

作者体验了Google新出的Chrome DevTools MCP，它在小红书自动发帖、YouTube智能观看等场景表现出色。与Playwright对比，其Token消耗低、报错处理稳。还揭示设计思路差异，给出上车指南。

本文深入解析sglang forward核心实现全流程，介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构，以flashinfer为例展开分析，还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程，助读者理解代码。

Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。

作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员，日常用Cursor开发，因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等，还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。

TanStack Start引入基于Vite的导入保护功能，防止服务器与客户端代码相互泄露，默认在新项目启用。该功能以插件形式运行，开发和生产环境行为不同，还能添加自定义规则，用户反响积极。

Qwen3-LiveTranslate-Flash 是基于大语言模型的多语言实时音视频同传模型，依托 Qwen3-Omni 能力与海量数据，有多语言和方言支持、视觉增强等亮点，性能超主流大模型。

加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。