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Codex正式开放1M上下文！解除GPT-5.6 Sol封印，三行配置搞定
现在3行配置就能让GPT - 5.6 Sol封印解除，在Codex里用上1M上下文。不过有网友警告轻易别用，因超出默认窗口，模型消耗token速度会翻倍，且模型上下文利用能力会下降。此外，Codex确定会上Astra。
新版 Android 插件登场，应用能瘦身 50%，Google 把代码优化和资源压缩合二为一
Google在新版Android Gradle Plugin引入资源压缩优化方案，合并代码优化与资源压缩。新方案让应用体积最高缩减50%，开发者有四种优化方式可选，AGP 8.12.0已提供该流程，AGP 9将默认开启。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
「看」能否取代「读」，为何DeepSeek-OCR 爆火的重点不在性能？
DeepSeek近期开源的DeepSeek - OCR在AI社区引发热议。它提出‘上下文光学压缩’理念，以视觉方式压缩文本。社区关注重点在其研究思路对NTP范式的影响，有望解决长上下文经济性难题等。
对抗KV Cache压缩的脆弱性：两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷，主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略，仅两行代码修改，显著提升 KV Cache 压缩性能。
比Vibe Coding强100倍！字节 Trae 2.0 携“上下文工程”登场：一句话，从需求干到上线！
字节跳动的AI编程助手Trae发布2.0版本，新增SOLO模式，支持端到端开发流程。上下文工程热度攀升，能解决AI代码落地问题。Trae迭代快，从基础问答进化为智能体系统。
谷歌新论文把内存股价干崩了！KV cache压缩6倍，“谷歌的DeepSeek时刻”
谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法，可将AI推理中最吃内存的KV cache压缩至少6倍且精度零损失，还能8倍加速计算。虽引发存储芯片巨头股价下跌，但目前只是实验室成果，仅解决推理阶段内存问题。
前 Codex 大神倒戈实锤！吹爆 Claude Code：编程提速 5 倍，点破 OpenAl 死穴在上下文
OpenAI Codex 早期研发者 Calvin French - Owen 在播客中锐评代码智能体，偏爱 Claude Code，称其搭配 Opus 模型写代码速度提 5 倍。他强调上下文管理重要性，还对比了 Claude Code 与 Codex 产品理念差异。
通用LLM压缩算法，居然藏视频编码里！2.5bit实现4bit性能，硬件无缝支持
LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。