DeepSeek V3.1新版正式上线，上下文128k，编程实力碾压Claude 4 Opus，成本低至1美元。在昨晚，DeepSeek官方悄然上线了全新的V3.1版本，上下文长度拓展到128k。本次开源的V3.1模型拥有685B参数，支持多种精度格式，从BF16到FP8。
大模型的记忆墙，被MIT撬开了一道口子。 MIT等机构最新提出了一种新架构，让推理大模型的思考长度突破物理限制，理论上可以无限延伸。 这个新架构名叫Thread Inference Model，简称TIM。
没等到Deepseek R2，DeepSeek悄悄更新了V 3.1。官方群放出的消息就提了一点，上下文长度拓展至128K。128K也是GPT-4o这一代模型的处理Token的长度。因此一开始，鲸哥以为从V3升级到V 3.1，以为是不大的升级，鲸哥体验下来还有惊喜。
英伟达发布全新架构9B模型，以Mamba-Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3-8B并在数学、代码、推理与长上下文任务中表现持平或更优。
在 AI 工具层出不穷的当下，很多人开始尝试用一个 AI 写故事、编脚本、润色文案。但对于日常需要写稿、整理内容的工作者来说，一个「替你写」的 AI，未必是最优解。幻觉、记忆、上下文，都是问题。
AI领域一度陷入“上下文窗口”的军备竞赛，从几千token扩展到数百万token。这相当于给了AI一个巨大的图书馆。但这些“百万上下文”的顶级模型，它究竟是真的“理解”了，还是只是一个更会“背书”的复读机？
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。
8 月 11 日，在世界机器人大会上，阿里达摩院宣布开源自研的 VLA 模型 RynnVLA-001-7B、世界理解模型 RynnEC、以及机器人上下文协议 RynnRCP ，推动数据、模型和机器人的兼容适配，打通具身智能开发全流程。
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。
只靠说话和AI眼镜互动，确实有点不方便。现在新玩法来了！数字替身帮你“隔空抓物”，混合现实即时选择现实世界的物体作为上下文。
