在几天前，上海交大发布了一篇名为 《上下文工程2.0：上下文工程的上下文》（Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering） 的重磅论文。
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
dots.ocr 支持多语言文档的解析，能够在单一模型中统一完成版面检测、文本识别、表格解析、公式提取等任务，并保持良好的阅读顺序。他们之所以在一个模型中完成这些任务，是因为他们相信这些任务之间可以相互促进，为彼此提供更多的 context，从而达到更高的性能上限。目前，该项目的 star 量已经超过了 5000。
最近在开源社区闲逛，发现字节悄悄放出了一个叫 MineContext 的项目。和字节Viking团队的小伙伴聊天时，我了解到一个挺有意思的故事：MineContext 团队其实在今年四五月份就有了初步想法，甚至更早之前就在思考：如何围绕个人的完整记忆来做应用。
近日刚好得了空闲，在研读 Anthropic 官方技术博客和一些相关论文，主题是「Agent 与 Context 工程」。2025 年 6 月以来，原名为「Prompt Engineering」的提示词工程，在 AI Agent 概念日趋火热的应用潮中，
目前，所有主流 LLM 都有一个固定的上下文窗口（如 200k, 1M tokens）。一旦输入超过这个限制，模型就无法处理。 即使在窗口内，当上下文变得非常长时，模型的性能也会急剧下降，这种现象被称为「上下文腐烂」（Context Rot）：模型会「忘记」开头的信息，或者整体推理能力下降。
这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
调模型不如“管上下文”。这篇文章基于 ACE（Agentic Context Engineering），把系统提示、运行记忆和证据做成可演化的 playbook，用“生成—反思—策展”三角色加差分更新，规避简化偏置与上下文塌缩。在 AppWorld 与金融基准上，ACE 相较强基线平均提升约 +10.6% 与 +8.6%，适配时延降至约 1/6（-86.9%），且在无标注监督场景依然有效。
Supermemory 已获得由 Susa Ventures、Browder Capital 和 SF1.vc 领投的 260 万美元种子轮融资。此轮融资还包括 Cloudflare 的 Knecht、谷歌人工智能负责人 Jeff Dean、DeepMind 产品经理 Logan Kilpatrick、Sentry 创始人 David Cramer 以及来自 OpenAI、
最近 flowith 推出了全新画布，交互形态全新升级，现在 AI 生成的任意内容，都可以被很方便的右键点击节点，存入任意知识库，后续工作都可以调用。说实话，flowith 是一款上手门槛比较高的产品，它不像一般对话式的 ChatBot 那样简单，
