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AI也能换岗了!Anthropic教智能体交接班,不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架,让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构,结合环境管理方法,提升全栈Web应用开发稳定性,但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
长电科技汽车电子公司投产,剑指车规与机器人芯片封测新高地!
3月10日,长电科技汽车电子(上海)有限公司启用投产,这是临港新片区集成电路与智能汽车产业融合成果。该公司围绕车规核心应用构建制造能力,还兼顾机器人芯片封测,引入智能与AI技术提升效率。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
“毋在浮沙筑高台”:汪源谈智能体想从 80 分跨到 90 分,全卡在上下文
前网易副总裁汪源在2026奇点智能产品大会分享,指出智能体系统瓶颈正从模型能力、Harness工程,转移到上下文。他还介绍了做好上下文基础设施的要点,以及推出的新内容格式KRL。
清华刘知远团队论文:最小化结构改动,短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中,上下文长度成关键瓶颈,主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》,提出可切换注意力框架,为长上下文研究提供新思路。
LLM 长文本处理的“不可能三角”?我们用 E2LLM 把它破解了!
长文本理解与推理是LLM的难题,存在效果、速度、兼容性的“不可能三角”。蚂蚁集团和华东师范大学提出E2LLM新范式,实现三者平衡,在效果和效率上表现出色,开启长文本处理新篇章。
大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。
实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化
在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。
长视频AI数字人来了!字节×浙大推出商用级音频驱动数字人模型InfinityHuman
随着内容创作智能化需求爆发,长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman,打破传统技术局限,解决身份漂移和细节失真难题,已实现多场景商用。
比Vibe Coding强100倍!字节 Trae 2.0 携“上下文工程”登场:一句话,从需求干到上线!
字节跳动的AI编程助手Trae发布2.0版本,新增SOLO模式,支持端到端开发流程。上下文工程热度攀升,能解决AI代码落地问题。Trae迭代快,从基础问答进化为智能体系统。