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清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍

清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。

文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议，可降低开发成本，但会吃掉上下文窗口；Skills 采用渐进式披露设计，自带脚本，能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作，MCP 用于远程连接。

在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。

在开发中后端搭建常令人困扰，Supabase作为开源的Firebase替代品出现。它基于一系列开源工具构建，提供完整且易用的后端解决方案，涵盖数据库管理等多项功能，有多种性能特色，还介绍了使用方法和体验，值得开发者尝试。

作者询问DeepSeek延长周末的方法，其给出工作日压缩、周末扩容、心理延展、进阶管理等策略，还介绍建立“时间折叠”意识，不少豆友分享实践感受。

介绍开源桌宠 Clawd，它是为 AI 编程助手设计的实时状态监控器，有 12 种萌趣动画状态，支持 10+ 主流工具，具备权限审批等实用功能，零配置开箱即用。

Anthropic更新Claude Code，新增Recap功能。切回窗口时，它自动显示摘要，告知操作进度、问题及下一步计划，解决多开党忘记进度的困扰，目前已在终端版上线。

腾讯「青云奖学金」在深圳颁奖，首期选出 15 位获奖者，每人获 20 万现金和价值 30 万云异构算力资源。姚顺雨现身颁奖，获奖者有白雨石、陈俊松等青年 AI 学者，各有出色研究成果。

微信团队推出基于大模型的文档理解检索框架WeKnora，应用于复杂异构文档场景。它采用多模态预处理等设计，有文档解析、意图识别等特点，可本地私有化，还能与微信生态无缝衔接。

多镜头视频生成挑战大，现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory，为多镜头视频生成建立跨镜头记忆机制，可生成连贯长视频，在复杂叙事中保持一致。