「检索上下文劫持」共找到 884 篇相关文章
刚刚，GPT-5.4 发布，百万上下文、最强全能模型
OpenAI发布GPT - 5.4，集推理、编程等能力于一体，支持百万级上下文窗口。有三个版本，功能全面升级，如支持中途打断、电脑操作、视觉能力提升等，还更省token、少幻觉，安全机制完善，价格有调整。
刚刚，OpenAI开放GPT-4.1，100万上下文、代码能力超强
今天凌晨1点30，OpenAI宣布开放GPT - 4.1，可在ChatGPT中使用。它针对编码任务，支持100万tokens上下文，在多项测试中表现优于前代，价格更优，不同用户将陆续获得使用权限。
刚刚，字节开源Seed-OSS-36B模型，512k上下文
深夜，字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列模型，含三个版本。其用12万亿tokens训练，在多基准测试表现出色。有灵活推理预算控制等特性，原生支持512K上下文窗口，基准测试成绩佳。
ICLR 2025新成果：文档检索“降本增效”，从此“开挂”
传统文档检索系统处理视觉信息丰富的文档存在瓶颈，ColPali方法直接从文档页面图像生成多向量嵌入，简化流程、提高性能、降低延迟。ColQwen - Omni在其架构上扩展到图文+音频多模态匹配。
谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？
近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。
GAG：超越RAG，无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景，主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案，无需检索、固定底座、单Token、即插即用，实验显示效果佳，也指出跨域组合等局限。
用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。
对话景鲲：AI 产品的 All in One，是上下文的 All in One
Genspark 创始人景鲲在 AGI 舞台分享发展路径，其产品从 AI 搜索转型，现推出全功能 AI 办公套件。景鲲判断，未来大模型竞争激烈会商品化，AI 公司壁垒在于捕获用户工作上下文，实现「All in One」AI 工作空间。
刘鹏飞组发布上下文工程2.0：人机交互的全新视角
刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》重新梳理上下文工程领域。它追溯其20多年历史，给出形式化定义与四阶段模型，探讨关键问题，将其从技术技巧升为系统学科，为理解人机交互提供新视角。
面壁MiniCPM-SALA模型，稀疏-线性注意力，单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。