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Manifold AI推出WorldScape R²SI，通过上下文学习与双层Agent持续改进能力登顶RoboDojo Agent Track总榜，超过GPT-6-Astra等模型。
STILL被NeurIPS 2026正式接收，这一首个内容感知的同层混合注意力架构通过自显著性分数按内容选择token，仅用0.04B训练token即在16K上下文下实现80%显存削减和83%预填充加速。
大语言模型的生成过程天然具有自回归特性，即模型基于已有上下文逐 token 预测并生成后续内容。随着模型规模不断增大，单步前向计算的开销也随之增加，使得自回归解码面临较高的推理延迟。
Agent 执行长程任务时，代码、工具输出和交互记录不断累积，上下文也跟着变长。
大模型做 In-Context Learning（ICL，上下文学习）时，通常会先从示例库里检索若干 demonstration，再把这些示例和当前问题一起放进 prompt。
GPT-6.1 Sol，默认上下文直接冲到500k！
Anthropic发布Claude Haiku 5.5，单价为Haiku 4.5的十分之一，多项跑分显著提升，定位为处理摘要、上下文压缩、数据库查询和分类等任务的高速低成本模型。
Mistral 发布 Mistral Large 4，采用细粒度混合专家结构，总参数1.05T、每次激活49B，支持图文输入和100万上下文，API现已开放，权重计划于10月27日发布。
开源项目mu（μ）在进化酒馆黑客松深圳收官战中夺冠，其将Jev深度融合进Harness，通过35个判定点优化上下文管理与多Agent通信。
六天后的 9 月 28 日，MiniMax 上线了 M3.1-Flash-Preview。这是 M 系列的最新模型，百万 token 上下文、原生多模态，在 MiniMax Code 里首发上线，目前也可以通过 API 订阅套餐调用。