AI领域一度陷入“上下文窗口”的军备竞赛，从几千token扩展到数百万token。这相当于给了AI一个巨大的图书馆。但这些“百万上下文”的顶级模型，它究竟是真的“理解”了，还是只是一个更会“背书”的复读机？
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
8 月 11 日，在世界机器人大会上，阿里达摩院宣布开源自研的 VLA 模型 RynnVLA-001-7B、世界理解模型 RynnEC、以及机器人上下文协议 RynnRCP ，推动数据、模型和机器人的兼容适配，打通具身智能开发全流程。
创始人王文锋作为连续创业者，在AI、基础软件与大规模分布式数据处理领域的近十年工作经验，让他在数据工程、上下文构建（Context Engineering）以及可组合系统架构上具备深厚功底。这不仅让 Sheet0 能在技术实现上跑得更快、更稳，也让他在市场节奏与产品定位上有着极为稀缺的超前判断力。
只靠说话和AI眼镜互动，确实有点不方便。现在新玩法来了！数字替身帮你“隔空抓物”，混合现实即时选择现实世界的物体作为上下文。
这款叫 MoonBit Pilot 的代码智能体系统，真正将 AI Agent 从“助手”推向“合作者”的角色。在过去一年中，AI 编程助手迅速普及，从 Copilot、Codex 到 Cursor，成为开发者日常工具链的重要补充。然而，这类工具大多依赖于传统 IDE 插件或 Web 服务形式，智能体的能力受限于调用上下文与反馈机制，难以真正进入开发流程的“核心环节”。
上下文工程（Context Engineering）现在有多火，就不用多说了吧。
主打“自动化执行、多模型调用、上下文记忆”的 AI 编程应用大热，但运行卡顿、资源消耗惊人、推理成本过高等问题也随之而来。
上下文学习（In-Context Learning, ICL）、few-shot，经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念，给模型几个例子（Demos），它就能更好地理解我们的意图。但问题来了，当您精心挑选了例子、优化了顺序，结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能，问题出在一个我们谁都没太在意的地方，这些例子，到底应该放在Prompt的哪个位置？
开源编程模型的天花板，要被Qwen3-Coder掀翻了。 今天凌晨，Qwen3-Coder-Flash也重磅开源！
