「上下文信息密度」共找到 1294 篇相关文章
以孔子命名，超越Claude 4.5 Opus，Meta发布工业级自我进化AI软件工程师CCA
Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA，它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论，解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证，还适合引入强化学习。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时，DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色，缩小了开源与闭源模型差距，还降低了成本，给硅谷闭源AI公司带来压力。
Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构，用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中，它减少75%的KV缓存需求，推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
基于Spring AI Alibaba 的 DeepResearch 架构与实践
本文基于 SpringAI Alibaba Graph 构建 Java 版 DeepResearch 系统，实现信息搜集到报告生成的全自动流程。介绍系统能力、架构、核心功能节点及技术点，还阐述 RAG、搜索、MCP、报告生成等功能，给出使用、部署和社区参与方式。
OpenAI 发了一份《写好文档指南》｜写文档，是一种同理心的体现
OpenAI发布《写好文档指南》，强调写文档是为把信息装进别人脑子，是同理心的体现。给出让人能扫、好读、更多人看懂等原则，如拆分内容、句子简洁等，还指出必要时可打破规则。
AI时代，为什么你又焦虑又学不进去？这个人破解了专注力的秘密
文章指出AI时代人们学不进去，原因在于信息爆炸、AI工具易致分心，本质是没学会处理学习不适。介绍了Time Boxing、“10分钟法则”等应对方法，强调专注力是新学习力，要预先规划建立学习系统。
节前重磅：开源旗舰模型新SOTA，智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源，它在多方面提升，如编码、上下文长度等，评测性能佳，token消耗降低。经实测，其代码、研究、开发等能力强，成全球开源AI领域重要力量。
哪个大学生能拒绝帮你搞定 Office、编程、设计的全能搭子？
国务院印发意见明确智能应用普及目标，高校也展开AI教育。Agent技术成大学生“新工具箱”，文章介绍其概念、运行方式，还以扣子空间为例展示在学术和校园生活场景的应用，最后公布了相关活动信息。
从 MCP 到 Agent：构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践
本文整理自字节跳动 Trae 架构师陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系，涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容，还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。