「历史缓存检索」共找到 466 篇相关文章
超越MLA！新架构MLRA百万token，解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。
比RAG高出8.9%，百度TURA：让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互，其核心分检索、规划、执行三步，已在百度亿级流量场景跑通。
SentGraph：一句一句把多跳RAG“画”成图
传统RAG在多跳场景易‘断链’，因检索单元太胖、逻辑关系乱。SentGraph把检索单元缩到句，按逻辑画三层图。线下建图分拆句、找关系、架桥梁；线上推理有Anchor初选、精炼及路径扩展。实验提升显著，也有局限。
「上下文工程」 已经30岁了，而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0，剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年，是熵减少过程，旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线，每次技术突破引发三重连锁反应，当前人类正处通向3.0转折点。
澜起科技：高速互连芯片巨头历史
文章讲述澜起科技发展历程。它从电视机顶盒芯片转型内存接口、高速互连芯片，虽历经政策冲击、做空危机、供应链压力与客户竞争等挑战，但凭借技术实力和研发投入，在行业中站稳脚跟，未来有望受益于AI算力需求升级。
Vercel 开源 Bash 工具：基于本地文件系统的上下文检索
Vercel开源bash - tool，为AI智能体提供Bash执行引擎，让其通过shell命令在文件夹操作获取上下文，有三大核心操作，部署灵活，可节省token，贴合Unix工作流，或影响未来AI开发系统处理本地上下文方式。
科学界论文高引第一人易主！AI站上历史巅峰
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio成各领域被引最多在世科学家。其多篇论文为深度学习奠基，影响自然语言处理等研究。他近期再创业，还介绍了论文引用排名情况，凸显AI和医学热度。
刚刚，OpenClaw登顶GitHub软件星标历史第一！已超越Linux
仅两月，本地AI框架OpenClaw击败Linux，登顶GitHub星标第一。它是开源本地运行的AI Agent框架，能接入通讯工具，虽引发安全危机和限制，却热度不减，反映开源社区趋势变化。
The Batch：841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款，虽已非法但人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿研究团队微调大语言模型识别圣克拉拉县契约中的歧视条款，模型可理解上下文，结果经律师确认，研究成果已开源。
The Batch：841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款，人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿大学研究人员微调大语言模型实现自动识别，分析圣克拉拉县契约，发现诸多受影响土地，且揭示少数开发者推动住房隔离，模型已开源。