让大模型轻松处理比自身上下文窗口长两个数量级的超长文本！ MIT CSAIL 研究团队提出了一种叫做递归语言模型 RLM的长文本处理新方法，来解决上下文腐烂问题。 不修改模型架构、不升级模块设计，但能让 GPT-5、Qwen-3 ...

Cristiano Ventricelli from Moody’s Digital Assets says stablecoins are gaining global traction, but widespread adoption for everyday payments will take time as regulation, infrastructure and trust ...

Microsoft has launched its Model Context Protocol (MCP) for Azure Functions, ensuring secure, standardized workflows for AI ...

Societe Generale-Forge said its EUR CoinVertible stablecoin is the first MiCA-compliant digital asset that is “natively compatible” with SWIFT’s interoperability capabilities. During a Cointelegraph ...

再说说 Skills，AI 的岗位操作手册。MCP 解决权限问题，那 Skills 解决的不就是「专业度」这块吗？它分明是一套模块化的「能力包」，里面打包了对应任务的指令、脚本和资源，需要的时候直接加载就行。

不管大模型宣称自己的上下文窗口有多大，它们处理超长文本时，都会遇到文本越长，模型对早期信息的记忆越模糊，推理性能直线下滑的问题。 比如，GPT-5.2-Codex采用的就是窗口内的原生上下文压缩技术，在持续数周的大型代码仓库协助任务中保持全上下文信息 ...

Tabular foundation models are the next major unlock for AI adoption, especially in industries sitting on massive databases of ...

在人工智能领域，处理超长文本一直是一个棘手的问题。MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）最近发布的研究成果，提出了一种名为递归语言模型（RLM）的新方法，成功让大模型在不改变架构的情况下，解锁了千万级的上下文处理能力。这一创新将极大提高如GPT-5和Qwen-3等顶尖模型的推理效率，开启了大模型处理文本的新纪元。

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在真实工程项目中，不使用 LangChain、LangGraph、CrewAI 等框架，纯用 Python + LLM API 手动实现 AI Agent 不仅完全可行，而且在许多场景下是更优选择。 Anthropic 官方明确建议开发者”从直接使用 ...

Google launched the Universal Commerce Protocol (UCP), an open standard enabling AI-driven shopping agents to complete tasks ...

Given the rapidly evolving landscape of Artificial Intelligence, one of the biggest hurdles tech leaders often come across is ...