「上下文结构」共找到 1114 篇相关文章
8B模型任务击败GPT-5?阶跃星辰开源Deep Think新框架,小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe,让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架,小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5,还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
刚刚,英伟达祭出下一代GPU!狂飙百万token巨兽,投1亿爆赚50亿
昨天,英伟达发布专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX,将大模型推理带入「百万Token时代」。它性能强大,能带来高回报,可重写推理经济,还将得到英伟达全栈AI生态支持,预计2026年底可用。
小红书hi lab首次开源文本大模型,训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
6月6日,小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1,采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿,总参数量1420亿,上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一,在多个测评中表现出色。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发,逐步加入self-attention机制、position嵌入等,实现完整GPT。介绍Transformer结构,讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现,还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果,最后提及模型优化方向。
DeepSeek Harness背后的“心脏”:Cordis 到底是什么
文章介绍Cordis框架,它原服务第三方QQ机器人,现是DeepSeek Harness心脏。阐述其设计初衷、核心机制,如插件、上下文等概念,还提及在DSH中的应用,展示了插件槽位和生态,最后介绍相关论文和该框架的生态情况。
ACL 2026 | Spatial-Agent:地图Agent全新概念转换范式
论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation',引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构,再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助,还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开,指出当前大模型训练不充分,介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等,工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等,以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
曝GPT-5.5用上「全球最快芯片」,Claude慌了!
新智元报道,OpenAI的GPT - 5.3 - Codex - Spark用Cerebras的WSE - 3芯片达2000 token/秒。Cerebras CFO称在跑GPT - 5.4和GPT - 5.5,但SemiAnalysis报告指出其跑大模型有短板,且公开云模型小、上下文短。
和Anthropic CEO一起发过Nature,他用Claude Code复活三年烂尾代码
华盛顿大学首席开发者Brendan MacLean用Claude Code复活三年烂尾代码。他像带实习生一样带Claude,构建上下文让其理解代码库。同一周OpenAI开源Symphony,实现任务自动派Agent。二者路线不同但目的相同,都在探索让AI融入工程流程。
全网最强万字解读:DeepSeek-V4 掀翻了谁的桌子? | GAIR live 030
文章深度解读了DeepSeek-V4,从产业、生态和架构维度拆解其效率账本。它成本低,补齐短板适配昇腾芯片,但极致省钱也有代价,如性能衰减、架构复杂等。还探讨了长上下文、MoE与稠密模型路线差异及商业化潜力。