「超长上下文测试」共找到 2297 篇相关文章
Anthropic万字Skills教程，把Agent工程的核心武功秘籍说明白了
Anthropic官方发布33页Skills构建指南，详细介绍构建高效Skill的方法，涵盖基础概念、规划设计、测试迭代、分发共享等内容。还提及openai用codex agent做项目的经验，指出人类审查成瓶颈，引出渐进式披露的核心秘籍。
重塑记忆架构：LLM正在安装「操作系统」
现代大型语言模型（LLM）存在「记忆缺陷」，难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多，如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型，以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。
DGM：首个可通过重写自己的代码来实现进化的AI Agent
Sakana AI发布Darwin Gödel Machine（DGM），可通过重写代码自我进化，突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色，能力具通用性，但也有潜在风险和局限，团队已开源并提出未来研究方向。
融资35亿后，Kimi神秘模型现身竞技场
大模型竞技场上，神秘模型Kiwi - do现身，自报来自月之暗面Kimi。网友推测它可能是K2 - VL，其通过VPCT测试或改变多模态Agent格局。2025年末Kimi获35亿融资，将用于K3模型研发。
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。
首个实例理解3D重建模型！NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型，助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义，但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT，将空间重建与实例级上下文理解融为一体，还构建了InsScene - 15K数据集，解决了传统方法的问题。
「幻觉」竟是Karpathy十年前命名的？这个AI圈起名大师带火了多少概念？
AI大牛Andrej Karpathy是命名大师，“幻觉”一词由他命名，2022年随ChatGPT火起来。他还提出软件2.0、3.0，氛围编程、细菌式编程等概念，转发带火上下文工程，平时推文也让一些问题受关注。
Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Claude Code邪修教程
作者熬夜带来 Kimi K2 模型详测及 CC+K2 邪修教程。K2 是 1T 参数量的 MoE 开源模型，基准测试成绩优异，在代码、Agent、数学推理任务表现突出，前端能力强，还能驱动 Claude Code，成本低。
MiniCPM 4.0极速狂飙，端侧模型的比赛，结束了！
面壁智能联合清华发布MiniCPM 4.0，极限场景220倍加速。它是首个原生稀疏模型，有InfLLM v2、CPM.cu等创新，基准测试碾压对手，适配全平台，还有科研、工具调用等功能，标志端侧长文本时代到来。
Claude Opus 4.7深夜上线，评分碾压
周四晚间，Anthropic 宣布 Claude Opus 4.7 全面上市。它在高级软件工程、视觉效果上表现出色，多项基准测试优于 Opus 4.6。还具备新特性，如自动模式等，安全性能与 Opus 4.6 相似。此外，Anthropic 还有相关更新。