「上下文瓶颈」共找到 1210 篇相关文章
万字实录:VLA 范式,具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日,雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等,指出其面临推理、数据等瓶颈,还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读系列之面向DeepSeek系列模型的深度优化与实践
文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup中「蚂蚁Theta面向DeepSeek系列模型的深度优化和实践」分享的解读,详细介绍了在H20-96G上对DeepSeek系列模型推理的优化方案,包括Prefill和Decode阶段的优化、通信优化、观测诊断等,并给出了评测结果。
Karpathy的软件3.0:Agent的原生世界
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在Sequoia Ascent大会上表示,AI Agent正改变软件与工作模式。编程基本单位从写代码变为给Agent下达指令,软件3.0以上下文窗口为程序,LLM为解释器。他还提出理解AI能力分布的框架,给出创业建议。
从“暴力烧Token”到“系统工程”:OpenAI与华为的两条 AI 编程路径
文章对比OpenAI与华为的AI编程路径,指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题;工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦,通过多技术实现性价比,还介绍了底层基石及其实测表现。
Make SFT Great Again!从SFT到DFT:一权重之差,泛化之跃
大型语言模型的监督微调(SFT)简单高效,但泛化能力弱于强化学习(RL)。本文直击 SFT 核心缺陷,揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”,并提出仅需单行代码修改的动态微调(DFT),实验表明其效果显著。
LLM驱动的威胁情报提取框架,从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击,需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具,通过LLM上下文学习等增强,能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式,还可转化成Sigma,在测试中表现优异。
AI真有希望考清北了!豆包1.6多模态推理发威,闯关数理化带图大题
火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6,它是国内首款多模态SOTA模型,支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色,还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外,火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。
巅峰对决:最强模型GPT-5.3-Codex与Claude Opus 4.6同时发布
OpenAI和Anthropic同时发布旗舰级模型GPT - 5.3 - Codex与Claude Opus 4.6。前者有网络攻防与自主代码修复能力,被评定为网络安全高风险;后者用自适应思考与上下文压缩处理长程任务,在多领域表现出色,但二者也都存在安全风险。
光掩模版:芯片产业的 “隐形胜负手”
光掩模版是芯片制造的“微观底片”,其制造流程复杂,精度要求达纳米级。全球市场规模持续增长,亚太占比超60%。中国企业已在部分环节突破,但仍面临高端设备依赖、材料瓶颈和人才短缺挑战。未来技术融合与国产化生态建设将助力产业发展。
Issue修复开源No.1!蚂蚁 | 提出代码图模型:CGM,结合GraphRAG架构,领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈,蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构,融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架,还搭配了 GraphRAG 框架,在多个代码任务中表现出色,且相关资源均已开源。