「上下文管理」共找到 1101 篇相关文章
ACL 2026|Doc-V*:读100页文档不如只翻对5页,80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出,是多页文档理解新范式,通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%,不依赖大模型或长上下文窗口。
Anthropic最强网络攻防大模型Mythos,美国国安局早就一直在用了
美国政府准备向多个联邦机构开放Anthropic新模型Mythos的‘修改版’,虽国防部将Anthropic拉黑,但国安局一直在用Mythos。白宫先明确模型接入的权限、用途等边界,再推进接入,各方对其态度有分歧。
6行代码搞定AI Agent记忆!这个16K Star的开源项目打破了传统RAG痛点!
传统RAG方案有上下文断裂、检索不精准等问题,而开源项目Cognee用6行代码就能给AI Agent构建持久化记忆系统。它结合向量搜索和图数据库,形成统一记忆层,支持30+数据源,有多种核心API。
北大团队改造DeepSeek注意力,速度快四倍还不丢精度
北大张牧涵团队提出新稀疏注意力机制HISA,突破64K上下文索引瓶颈,相比DSA提速2 - 4倍,且不丢精度、即插即用。该机制分块级粗过滤和块内精挑字符两步,实测表现亮眼,也指出后续改进方向。
我们真的变成巫师了:OpenAI API 负责人谈 AI 如何重塑软件工程
OpenAI API 负责人 Sherwin Wu 在 Lenny's Podcast 上分享,OpenAI 内部 95% 工程师用 Codex,100% PR 由其审查。他谈了 AI 重塑软件工程的现状、未来趋势,提及管理变化、创业效应、部署问题等,也为创业者给出建议。
Claude Skills彻底火了,真的比 MCP 简单太多了。
Claude Skills在中文社区火了,它解决重复写提示词、token贵及定制难的痛点,可分层加载给上下文窗口减负。它能与MCP组合,官方开源20多个Skill源码,还代表了Agent能力模块化趋势。
智能体的记忆管理机制及其潜在风险 | 直播预约
大语言模型(LLM)智能体兴起,记忆机制是核心。本次报告将探讨记忆管理对其性能的影响及潜在风险,展示缓解关键挑战的策略,介绍新攻击范式,揭示安全漏洞,强调需重新审视与建模。
大模型开发实战从入门到入坑:动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议,介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议,能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理,手把手教从0到1实现MCP Server,助读者理解背后技术。
全面战胜ReAct!斯坦福全新智能体推理框架,性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP,在长上下文任务中全面超越ReAct,性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题,虽成本增加,但在关键任务表现出色,潜力巨大。
超越英伟达Describe Anything!中科院 & 字节联合提出「GAR」,为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」,为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力,通过引入新组件,兼顾细粒度与全局上下文,在多测试集表现优异,且代码等已开源。