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2篇论文，最新上下文工程技术一次性讲透！
上下文工程技术持续火热，文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」，在多任务表现优；SA - ICL让LLM先搭框架再做题，在化学/物理准确率提升显著，还对二者做了横向对比。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
揭秘OpenAI 1.5万亿美元交易内幕：奥特曼核心圈子主导，绕开银行家和律师
OpenAI CEO Sam Altman与内部核心高管圈子主导1.5万亿美元系列交易，绕开银行家和律师。交易呈技术优先、财务后置非传统模式，如与英伟达、AMD等多笔重磅交易，还介绍了绕开外部顾问原因。
“Claude Skills很棒，可能比 MCP 更重要”
10月17日，Anthropic发布Claude Skills，是助其模型获新功能的模式。Claude用Skills可改进执行特定任务方式，且只在相关时调用。它易共享，可能比MCP更重要，实现依赖编码环境。
无VAE扩散模型！ 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》，提出 SVG 框架，用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE，解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。
薛定谔亲外孙创业量子计算，老黄早早就成了股东
PsiQuantum由薛定谔外孙参与创办，获10亿美元巨额融资，欲2028年造百万比特级量子计算机。其量子比特基于光子，有生产优势，不过纠错能力待验证。公司团队学术背景强，项目多为政府大单。
Nature重磅研究：大模型让你变得更聪明还是更笨了？创造力增强还是扼杀了?
《自然》研究表明，大语言模型对创造力的影响取决于任务。简单任务中，它像灵感助推器，分担认知负荷；复杂任务里，易致‘创意固化’，长期依赖还可能使大脑‘变懒’。需按需调节使用。
谷歌月Tokens消耗量领跑全球了：1300000000000000（别数了是千万亿）
谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿，较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比，谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力，谷歌为行业树立新标杆。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
5个月内失败十几次，几人团队在压力下做出爆款App！网友：AI时代懂人性比懂技术更重要
社交应用 Candle 上线六个月用户破 30 万、月营收超 15 万美元。其创始人出身大厂，此前项目遇困境，后受人际关系问题启发推出该应用，主打维护亲密关系，还面临留存和体验挑战。AI 时代小团队创业也有机会。