针对大模型长文本处理难题，Transformer架构的核心作者之一Llion Jones领导的研究团队开源了一项新技术DroPE。
过去几十年里，科学计算领域积累了数量空前的开源软件工具。
假如你是一个致力于将 AI 引入传统行业的工程团队。现在，你有一个问题：训练一个能看懂复杂机械图纸、设备维护手册或金融研报图表的多模态助手。这个助手不仅要能专业陪聊，更要能精准地识别图纸上的零件标注，或者从密密麻麻的财报截图中提取关键数据。
故事得从我们那个行业交流群说起。
“软工任务要改多文件、多轮工具调用，模型怎么学透？高质量训练数据稀缺，又怕轨迹含噪声作弊？复杂 RL 训练成本高，中小团队望而却步？”
近年来，视频扩散模型在 “真实感、动态性、可控性” 上进展飞快，但它们大多仍停留在纯 RGB 空间。模型能生成好看的视频，却缺少对三维几何的显式建模。这让许多世界模型（world model）导向的应用（空间推理、具身智能、机器人、自动驾驶仿真等）难以落地，因为这些任务不仅需要像素，还需要完整地模拟 4D 世界。
256K文本预加载提速超50%，还解锁了1M上下文窗口。
现在，我们越来越多地将大语言模型应用于搜索、编程、内容生成和决策辅助等现实场景中。尽管每天有数百万人使用大模型，但它的问题也随之而来，例如有时会产生幻觉，甚至在特定情境下表现出误导或欺骗用户的倾向。
现有的视觉大模型普遍存在「语义-几何鸿沟」（Semantic-to-Geometric Gap），不仅分不清东南西北，更难以处理精确的空间量化任务。例如问「你坐在沙发上时，餐桌在你的哪一侧？」，VLM 常常答错。
在文章开始前，请您先打开Claude code，输入/skill，检查一下您的Claude code有多少个skills？是20个？50个？还是已经突破了100个？自从Anthropic推广Agent Skills以来，我们都爱上了这种“即插即用”的模块化体验。它把臃肿的多智能体编排（MAS）变成了一组优雅的Markdown文件调用，让API账单和延迟同时暴跌了50%以上。
