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6 月 11 日凌晨，小米 MiMo 团队公开了一个叫 MiMo Code 的项目，定位是终端编程 Agent，MIT 协议开源。官方宣传重点有三处，14 天 5 人团队投入的“vibe coding”开发叙事、Claude Code 之上的 SWE-Bench Pro 跑分。以及“无限上下文”的记忆架构。
当大模型公司还在竞争更长的上下文窗口、更强的推理能力和更复杂的 Agent 工作流时，一家名为 Engram 的新公司选择押注另一个问题：AI 能不能像人一样，持续从每天接触到的资料、对话和经验中学习？
一个开源的省Token工具Headroom，火了！公开页面显示Headroom已有4万多个star，最新版本是v0.26.0。一个“上下文压缩层”工具能到这个热度，已经说明很多问题。
我们相信，常驻型 (always-on) AI 助理的下一次飞跃，不在于把某一个模型单点调得更聪明，而在于扩展智能体的上下文 (Scaling Agent Context)—— 不断拓宽助理能够持续 "感知 — 推理 — 执行" 的范围，作为生活连接器连接用户的信息孤岛，直到它能接管用户的整个数字世界。
在常规的对话外，Claude Code（也可以是 Codex）其实还提供了一些别样的控制（或者说：上下文注入）方法，比如：CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、以及 System Prompt Append
本研究由快手科技语言大模型团队完成，核心作者吕民轩、梅铁桦、杜坦隆等。快手科技与中国科学院大学联合提出 GoLongRL，一套完全开源的长上下文强化学习后训练方案，包含 23K 样本 RLVR 数据集
全模态算力狂欢开启：全球前十AI巨头无限期免费API，周调用爆破3.12万亿Token！本周Agnes的王炸升级了：1M超长上下文+4K超清画质「零成本」白嫖，开源社区已玩疯，独立开发者和小团队速来薅秃！
GLM-5.2 正式发布，震撼全网，主打长程任务能力，配合 1M token 上下文窗口，且完全开源（MIT 协议）。在相近的 token 消耗下，GLM-5.2 的能力大致介于 Opus 4.7 和 Opus 4.8 之间，参数仅为753B。
离谱了。 这两天，AI 圈都在疯传一个叫 Le Chaton Fat 的新模型。 30T MoE、256 个专家、100 万上下文窗口、多模态多语言，跑分全面碾压 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5。
我们在上周五开源了 MiniMax M3 模型权重，同步发布了 MSA（MiniMax Sparse Attention）技术论文。MSA 的架构设计让 M3 在长上下文下的计算成本大幅降低，论文中完整披露了架构与工程实现细节。