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Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
小米MiMo Agent 跨会话进化
多数AI编程Agent任务一长就忘事，业界主流靠堆上下文窗口应对，但有缺陷。小米MiMo团队开源的MiMo Code，靠显式存储 - 检索机制，200步以上任务胜率超Claude Code达65%，介绍了其设计及优缺点。
ACL 2026｜Doc-V*：读100页文档不如只翻对5页，80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出，是多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%，不依赖大模型或长上下文窗口。
6行代码搞定AI Agent记忆！这个16K Star的开源项目打破了传统RAG痛点！
传统RAG方案有上下文断裂、检索不精准等问题，而开源项目Cognee用6行代码就能给AI Agent构建持久化记忆系统。它结合向量搜索和图数据库，形成统一记忆层，支持30+数据源，有多种核心API。
北大团队改造DeepSeek注意力，速度快四倍还不丢精度
北大张牧涵团队提出新稀疏注意力机制HISA，突破64K上下文索引瓶颈，相比DSA提速2 - 4倍，且不丢精度、即插即用。该机制分块级粗过滤和块内精挑字符两步，实测表现亮眼，也指出后续改进方向。
Agent 真正的护城河，正在从工具转向记忆资产
2026年初，Anthropic用Claude Cowork引发AI创业热点，其计划引入知识库获“永久记忆”能力，将Agent Memory探索推到前沿。文章探讨独立Memory层成必需品的原因、工程化记忆系统的能力，还对比模型厂商和第三方中立派路线。
硅谷深夜不写一行代码！放羊大叔Ralph引爆奇点，睡一觉AI全跑通
放羊大叔Ralph Loop掀起生产力革命，无需手写代码，AI就能搞定软件开发。它把任务拆到最小颗粒度解决普通AI崩溃痛点。还介绍融入工作流的方法、运行方式及成本，强调掌握此技能的重要性。
Claude Skills彻底火了，真的比 MCP 简单太多了。
Claude Skills在中文社区火了，它解决重复写提示词、token贵及定制难的痛点，可分层加载给上下文窗口减负。它能与MCP组合，官方开源20多个Skill源码，还代表了Agent能力模块化趋势。
大模型开发实战从入门到入坑：动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议，介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议，能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理，手把手教从0到1实现MCP Server，助读者理解背后技术。
全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越ReAct，性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题，虽成本增加，但在关键任务表现出色，潜力巨大。