「长上下文场景」共找到 2935 篇相关文章
Claude Sonnet 4 上下文翻 5 倍！100 万 token 能处理更大型代码库，AI 代码分析起飞。
Claude Sonnet 4 加入‘百万 token 俱乐部’，上下文容量翻 5 倍达 100 万，能处理大型代码库。不过功能在 Beta 有使用门槛和限制，价格也有变化，还对比了市场上其他模型。
AI 如何讲好一个多人故事？首个支持多角色互动的3D场景叙事系统
首尔国立大学提出全新框架，能生成虚拟动态场景并支持多角色上下文动作生成。引入LLM拆解复杂任务，系统用事件驱动方式规划动作，还构建基准评估相关能力，有良好扩展性和实用性。
ICRA 2025｜通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题，成功率+105%、效率+36%
2025年5月，美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器，解决异构多机器人长时任务分配难题，在新基准数据集上，相比SMART - LLM，任务成功率提高105%，执行效率提升36%。
IEEE TVCG | 告别写代码！MoGraphGPT：基于模块化大模型与图形控制的2D交互场景创作
香港多所高校研究团队提出 MoGraphGPT 系统，结合上下文感知模块化大模型与图形化控制，能让用户零代码搭建 2D 交互场景。该成果被 IEEE TVCG 录用，还对比实验验证其优势。
当数据库的主要用户不再是人类：我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征，通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法，还提到新需求催生开源项目 mem9，并给出实践教训，指出 AI 时代数据基建重要性。
上周 GPT 和 Codex 各有一个发布，很多人没注意吗？可以解锁 Codex 百万上下文了
最近基模发布多，OpenAI 俩更新被低估忽略。一是 GPT - 5.6 Sol 的 Ultrafast 模式，输出最高达每秒 750 Token，先向少量 API 客户开放；二是 Codex 为其开放百万上下文能力，不过大窗口有代价。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
智谱首秀工程实战经验！Coding Agent日均数亿次调用，GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎，随着用户和调用量上涨，Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客，披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。
突破一亿Token极限：EverMind提出MSA架构，实现大模型高效端到端长时记忆
机器之心发布文章介绍，大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构，突破扩展性、精度和效率的不可能三角，实现100M长度的大模型长时记忆框架。