待进一步考察实际落地价值的AI前沿技术
RAG新解?
模型层 - MSA
- 推文与paper
- 最重要的结果部分

- 从16K到100M 8.8%的损失
In contrast, MSA demonstrates exceptional stability, starting with a strong score of 4.023 at 16K tokens and sustaining a competitive 3.669 even at the extreme 100M token scale. This represents a gradual degradation of only 8.8% across four orders of magnitude in memory scaling.
- 待考察点
code仍是经典coming soon
没有比较agent做auto compact上下文的表现
没有MRCR v2 (8-needle)这些Benchmark结果,无法对比前沿模型
TODO:
编译型RAG - Pinecone Nexus
Harness落地思路
前端相关实践参考
trellis
https://docs.trytrellis.app/zh
记忆系统设计
通过CLI程序框定确定性
CLI隔离开 | 确定的可复用
可容许范围内不确定 | 实际任务的确定
多路并行尝试提效
多路尝试,只要一路成功即可 - 提高首次通过成功率
过往trace → 自行提炼SKILL

![[2026.5.29]待进一步考察实用价值的AI前沿技术](https://www.notion.so/image/attachment%3Ae4deb008-fda7-44bf-8675-41e036cd0133%3AKonachan.com_-_397960_aliasing_animal_aqua_eyes_aqua_hair_bird_bow_gloves_hat_kazunehaka_original_shirt_snow_suit_winter.jpg?table=block&id=330ca147-5df8-8032-b6cb-d25120e23929&t=330ca147-5df8-8032-b6cb-d25120e23929)

























