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上下文记忆力媲美Genie3，且问世更早：港大和可灵提出场景一致的交互式视频世界模型
交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆，制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型，上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早，还提升了计算效率。
刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
Code Arena全球可用模型第一！智谱GLM-5.2上线并开源
智谱上线并开源GLM-5.2，在Code Arena等平台表现优异，长任务跑分出色，架构有突破，支持100万token上下文，还引入控制功能。模型在常用编程智能体可用，适配国产算力平台，以MIT协议开源。
接入 MiniMax M2.7 后，我的 OpenClaw「超进化」了
作者实测 MiniMax 新模型 M2.7，其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后，能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低，有望提升 Agent 生态表现。
AI的新技能不是提示词，而是上下文工程
最近，“上下文工程”在AI领域备受关注，人们讨论焦点正从“提示词工程”转移至此。构建有效AI智能体的秘诀在于提供的上下文质量，而非代码复杂程度，这正是上下文工程的意义。
Cursor AI 上下文管理的秘诀
Cursor发表《Dynamic context discovery》文章，讲述上下文管理秘密，提出“动态上下文发现”模式，分享五个优化手段，如长输出变文件、聊天历史变档案等，还阐述了为何用“文件”及相关思考。
从“一句成片”到“长轨推演”：探究多模态智能体在长视频编辑中的应用
近年来大语言模型在长篇视觉叙事中潜力卓越，但长视频剪辑仍难控制。中科大等团队开源工作从系统工程视角研究多模态智能体在长视频编辑中的机制，重构剪辑管线，找到症结并给出解决办法。
LLM遇上表格：4类表示、5大任务、3大机会
文章指出LLM处理表格有任务单一、输入复杂易崩、表示不统一痛点，介绍4种表格输入表示法、5大任务，还发现任务复杂度、输入复杂度及表示统一方面存在新研究机会。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
LangChain联合Manus季逸超最新分享！也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程，介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降，上下文工程能解决此问题，还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。