在视觉语言模型（Vision-Language Models，VLMs）取得突破性进展的当下，长视频理解的挑战显得愈发重要。以标准 24 帧率的标清视频为例，仅需数分钟即可产生逾百万的视觉 token，这已远超主流大语言模型 4K-128K 的上下文处理极限。
简单来说，Cursor 0.50 版本核心亮点包括：计费模式大统一、Max Mode 能力爆表、超前瞻的后台 Agent、代码库上下文理解MAX、编辑体验丝滑、多项目工作区支持，以及一系列聊天功能优化！设计师们（哦不，是开发者们）估计又要惊呼YYDS了！
近年来，基于视频生成模型的可交互世界生成引发了广泛关注。尽管现有方法在生成质量和交互能力上取得了显著进展，但由于上下文时间窗口受限，生成的世界在长时序下严重缺乏一致性。
大型语言模型（LLMs）在上下文知识理解方面取得了令人瞩目的成功。
来自英伟达和UIUC的华人团队提出一种高效训练方法，将LLM上下文长度从128K扩展至惊人的400万token SOTA纪录！基于Llama3.1-Instruct打造的UltraLong-8B模型，不仅在长上下文基准测试中表现卓越，还在标准任务中保持顶尖竞争力。
今天，在首届LlamaCon开发者大会上，Meta正式发布了对标ChatGPT的智能助手Meta AI App，并宣布面向开发者提供官方Llama API服务的预览版本。Meta AI App是一款智能助手，基于Llama模型打造，可通过社交媒体账号了解用户偏好、记住上下文。与ChatGPT一样，Meta AI App支持语音和文本交互，并额外支持了全双工语音交互（Full-duplex，
在以 transformer 模型为基础的大模型中，键值缓存虽然用以存代算的思想显著加速了推理速度，但在长上下文场景中成为了存储瓶颈。为此，本文的研究者提出了 MILLION，一种基于乘积量化的键值缓存压缩和推理加速设计。
这里介绍一下Vidu，Vidu是由生数科技联合清华大学正式发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。Vidu在语义理解、推理速度、动态幅度等方面具备领先优势，并上线了全球首个“多主体参考”功能，突破视频模型一致性生成难题，开启了视觉上下文时代。最近上线了 Vidu Q1 的高质量视频大模型，不仅视频效果质感更高，而且性价比很不错。
目前的视频生成技术大多是在短视频数据上训练，推理时则通过滑动窗口等策略，逐步扩展生成的视频长度。然而，这种方式无法充分利用视频的长时上下文信息，容易导致生成内容在时序上出现潜在的不一致性。
一句话看懂：o3以深度推理与工具调用能力领跑复杂任务，GPT-4.1超长上下文与精准指令执行适合API开发，而o4-mini则堪称日常任务的「性价比之王」。
