「上下文学习」共找到 1967 篇相关文章
AGI新技术路线：下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制，用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上，用块间代表交流机制实现线性复杂度，解决了传统方法的缺点，可实现理论上无限的上下文长度，对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
比豆包手机还狠！Gemini电视登场CES，谷歌打响客厅革命第一枪
2026年CES上科技新品频出，谷歌将Gemini AI引入Google TV，让电视具备自然语言内容发现与推荐、教育深度学习等功能，还增强语音控制能力，打响客厅AI革命第一枪，同时涂鸦智能展示了AI生活助手等产品。
上班后重新开始练口语，并获得了价值感
作者分享上班后用AI练口语的经历，称能无痛坚持，还获得价值感。介绍了AI练口语比线上外教课的优势，如免费、时间灵活等，也分享利用AI练口语的方法，如选话题、当场学习等。
首钢园具身智能持续进化！他山科技携手图灵奖顶尖学者激活数字科创“触觉引擎”
当具身智能成下一代AI核心战场，他山科技签约图灵奖得主理查德·萨顿教授，通过“机器人幼儿园”模式探索进化路径。其自主研发触觉感知技术，与萨顿强化学习理念结合，为具身智能发展提供新思路。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
DeepMind掌门自曝AGI倒计时5年！算力需求暴增10倍，推理计算吞噬一切
在最新播客中，DeepMind掌门Hassabis表示自然界规律能被机器学习算法模仿。他畅想AGI应用于游戏，还提及迈向AGI要扩大计算规模，算力需求或增10倍，且运营上以初创公司模式兼顾研究与产品。
《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型：FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验，成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP，通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射，还提出数据增强策略，验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。
Claude Opus 5深夜发布，以一半价格逼近Fable 5。
周六凌晨Claude Opus 5全量上线，在所有Claude产品里可用。它有100万上下文，知识最新到2026年5月。跑分显示其在很多领域逼近Fable 5，价格仅为一半。它和Fable 5各有优势，还带来Claude Code使用的变化。
AgentScope 正式发布 Skills 支持 - 实现渐进式披露
文章指出大语言模型驱动的Agent系统存在核心矛盾，常见上下文加载方案有局限，缺乏灵活机制。介绍了AgentScope发布的Skill机制及渐进式披露策略，还讲了其在Java中的实现，最后分析了适用与不适用场景。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。