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Accelerated Understanding由英伟达前AI研究总监Anima Anandkumar联合创立，采用神经算子架构构建支持5万亿推理上下文的物理AI大模型，可一次推演完整4D时空轨迹，其创始人拒绝贝索斯35%股权及超20亿美元融资的普罗米修斯计划招揽。
今天，全新 Qoder 正式发布！这是一个以 Coding 能力为核心底座，面向所有人打造的智能体工作台。告诉 Qoder 你想完成什么，它会理解上下文、制定计划、调用工具、执行并验证。整个过程随时可以查看、调整或接管。
刚刚，北美具身初创Skild AI又发布了全新机器人基础模型S1，直接把机器人上下文学习的任务长度拉到了10分钟往上。这次的S1主打上下文学习（in-context learning，ICL）：无需在后训练阶段专门学习新的操作数据，只需看一段人类示范视频，就能“照猫画虎”，直接完成一整套从未见过的复杂操作流程。
主持人在访谈里讲了自己的工作状态：他经常同时启动10到15个Agent，每个任务要等30到45分钟。Agent一多，他就得不停切换上下文，记住谁在改哪个项目、哪个任务卡在了哪里。
张小珺的播客（《张小珺商业访谈录》）是关注人工智能前沿的人绕不开的上下文——超长上下文。
赛博义父Tibo，真·有求必应！
预计半年内，ChatGPT的下一代模型将能监视你的屏幕、记录每一次会议与通话，并完整掌握关于你生活的全部上下文。
就在刚刚，Anthropic发了一篇博客。核心信息就是：各位，别再烧冤枉token了，我们都看不下去了！为此，官方详细列举了六条省钱心法，先贴为敬：1. 任务做完就/clear。修完一个bug就清掉当前对话，别让上一个任务读过的文件和命令输出拖进下一个任务里，白白占着上下文。
刚刚，阿里千问正式开源Qwen3.8-27B模型权重。Qwen3.8-27B是一款270亿参数的原生多模态稠密模型，支持图像、视频理解，原生上下文长度达到262K，并可通过YaRN扩展至100万Tokens。
过去一年，编程 Agent 的能力大幅提升，软件工程师对它们的要求也比以往任何时候都高，但上下文窗口的大小却基本停滞不前——一年前，一百万个 token 大致就是最先进的水平，如今依然如此。随着我们逐渐进入 Agent 日常处理 Monorepo（单体仓库）级任务的世界，将越来越多的信息塞进模型那固定的上下文限制中，这种需求已经变成了一项实实在在的全职工程任务。