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谷歌在第三天发布了《上下文工程：会话与记忆》(Context Engineering: Sessions & Memory) 白皮书。文中开篇指出，LLM模型本身是无状态的 (stateless)。如果要构建有状态的（stateful）和个性化的 AI，关键在于上下文工程。
近期，RAE（Diffusion Transformers with Representation Autoencoders）提出以「 冻结的预训练视觉表征」直接作为潜空间，以显著提升扩散模型的生成性能。
多模态大语言模型（MLLM）在目标定位精度上被长期诟病，难以匹敌传统的基于坐标回归的检测器。近日，来自 IDEA 研究院的团队通过仅有 3B 参数的通用视觉感知模型 Rex-Omni，打破了这一僵局。
近日，来自北京大学与BeingBeyond的研究团队提出DemoHLM框架，为人形机器人移动操作（loco-manipulation）领域提供一种新思路——仅需1次仿真环境中的人类演示，即可自动生成海量训练数据，实现真实人形机器人在多任务场景下的泛化操作，有效解决了传统方法依赖硬编码、真实数据成本高、跨场景泛化差的核心痛点。
Llama4性能造假丑闻，OpenAI烧钱的速度远超过了盈利能力；另外一方面：国产模型凭借足够强大的性能与超高性价比，迅速占领了国际开源模型市场。是时候再次为国产AI鼓掌了！
谷歌DeepMind的IMO金牌模型，完整技术全公开了！
skill‑creator 是 Anthropic 在 Claude Skills 体系中提供的“元技能”。它本身是一个可直接在 Claude 对话中调用的 Skill，专门用于 帮助用户快速创建、编辑、打包其他自定义 Skill，从而让 Claude 能够在特定业务场景下拥有专业化的能力。
Anthropic 周三宣布与英国新锐云服务商 Fluidstack 达成一项雄心勃勃的数据中心合作协议，将投入 500 亿美元在美国多地建设设施以满足其不断增长的计算需求。
在这个AI生成视频泛滥的时代，我们习惯看到“AI一键出片”“模版复刻”，却少有真正能触碰商业大片质感的作品。
本文档分析 CAMEL 项目中 hybrid_browser_toolkit 的技术实现，覆盖其架构设计、核心功能与通信协议。