AI生成的人物和场景转头就变样，缺乏一致性？ nonono，这回不一样了，康康下面的demo！ 游戏地图：《塞尔达传说》中的绿色田野
OpenAI的GPT-5因大幅降低AI幻觉而被批"变蠢"，输出呆板创造力减弱，反映出幻觉降低限制模型灵活性。对话嘉宾甄焱鲲分析幻觉本质无法根除，需辩证看待，并探讨类型分5类、缓解方法如In-Context-Learning及RAG，影响企业应用场景的容忍度与决策，强调未来模型或通过世界模型深化理解。
要让视频生成模型真正成为模拟真实物理世界的「世界模型」，必须具备长时间生成并保留场景记忆的能力。然而，交互式长视频生成一直面临一个致命短板：缺乏稳定的场景记忆。镜头稍作移动再转回，眼前景物就可能「换了个世界」。
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
创始人王文锋作为连续创业者，在AI、基础软件与大规模分布式数据处理领域的近十年工作经验，让他在数据工程、上下文构建（Context Engineering）以及可组合系统架构上具备深厚功底。这不仅让 Sheet0 能在技术实现上跑得更快、更稳，也让他在市场节奏与产品定位上有着极为稀缺的超前判断力。
蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1： 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
上下文工程（Context Engineering）现在有多火，就不用多说了吧。
上下文学习（In-Context Learning, ICL）、few-shot，经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念，给模型几个例子（Demos），它就能更好地理解我们的意图。但问题来了，当您精心挑选了例子、优化了顺序，结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能，问题出在一个我们谁都没太在意的地方，这些例子，到底应该放在Prompt的哪个位置？
在过去很长一段时间里，科技圈似乎人均都成了“提示词工程师”，大家都在琢磨怎么用最精妙的语言驯服AI。但包括Andrej Karpathy在内的很多行业大佬已经开始反思了，他们认为，决定AI效果的关键，可能早就不是怎么问，而是你给AI喂了什么料。这个思路，就是最近越来越火的上下文工程（Context Engineering）。
Manus 团队刚分享了他们构建 Agent 的 Context 工程经验。刚好我在自己读的过程中，对全文进行了精校翻译，并高亮要点与排版。来自一线的分享，总共 6 条经验，共 5K 字。
