「上下文能力」共找到 3668 篇相关文章
社区供稿 | 开源多模态大模型新突破,书生·万象3.5发布,通用能力、推理能力与部署效率全面升级
2025年8月26日上海AI实验室开源发布书生·万象InternVL3.5,通过创新技术实现推理、部署和通用能力全面升级。它有多种尺寸模型,多项性能领先,还加强了智能体核心能力,应用场景广泛。
DeepSeek开源,Agent能力大升级,剧透2026!
DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale,亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模,靠架构优化等提升性能、降低成本,坚持自我路线很稳,V3.2继续提升能力。
斯坦福&SambaNova联手发布ACE框架:上下文即战力
文章介绍了斯坦福与SambaNova联手发布的ACE框架。它解决传统提示工程缺陷,将提示工程升级为智能体自我演化体系。通过“生成 - 反思 - 策展”闭环,实现上下文低成本、低延迟、高扩展演化,小模型搭配它能击败大模型+传统提示。
AI智能体的上下文工程:Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得,包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容,还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
提示词工程、RAG之后,LangChain:上下文工程开始火了!
AI时代,上下文工程正兴起。它是构建动态系统,为LLM提供合适信息和工具以完成任务。随着应用复杂度增加,提供完整结构化上下文比提示词更重要,正成AI工程师重要技能。
Anthropic刚刚宣布Claude Sonnet 4支持100万token上下文窗口
Anthropic官方公告,Claude Sonnet 4上下文窗口扩大到100万tokens,是之前5倍。能一次读懂大代码库或多篇论文,可用于代码分析、文档处理等。超20万tokens价格翻倍,现仅对Tier 4用户测试。
来自 Manus 的一手分享:如何构建 AI Agent 的上下文工程?
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择,给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则,助开发者少走弯路。
上下文工程(Context Engineering)综述:大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科,通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合,揭示LLMs理解强于生成的矛盾,为AI研究指明方向。
当每个人都能指挥一支 AI 大军,什么能力最重要?
文章指出,在AI Agent增多的时代,管理能力是驾驭它们的关键。沃顿商学院教授提出判断是否委派任务给AI的公式,还建议从更好的指令、评估、反馈三方面提高成功率,同时给出委托任务和锻炼管理能力的方法。
从平面几何出发:形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷,现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案,构建完整闭环,提升模型推理及泛化能力。