据@godofprompt报道，Ling团队最新论文《Every Attention Matters》提出了Ring-linear注意力架构，彻底改变了大语言模型（LLM）的长上下文推理方式。该架构融合Softmax与线性Attention，实现推理成本降低10倍，并在支持多达128,000个token的情况下保持SOTA准确率（来源：@godofprompt，Twitter，2025年10月25日）。此外，论文显示训练效率提升50%，推理速度提升90%，并实现超长序列下的稳定强化学习优化。这一创新为无需超大参数模型的LLM长上下文应用提供高效扩展，为AI文档分析、法律科技和科学研究等需大窗口场景带来新商机。

根据Greg Brockman（@gdb）在推特发布的信息，ChatGPT现已支持直接利用Google Drive中的内容作为上下文，实现AI对云端文档的智能处理与分析（来源：Greg Brockman，Twitter，2025年6月3日）。这一集成极大优化了企业工作流程，用户可通过自然语言查询实现文档内容的总结、搜索与自动化操作。该功能为企业带来提升生产力、智能文档管理和利用生成式AI进行知识提取与协作的新机遇。企业可通过AI驱动的文档分析、合规检查与流程自动化解决方案，提升运营效率并获得竞争优势。