「上下文信息」共找到 1267 篇相关文章
PaddleOCR 3.0发布:OCR精度跃升13%,支持多语种、手写体与高精度文档解析
2025年5月20日,飞桨团队发布并开源PaddleOCR 3.0,适配飞桨框架3.0正式版。其提升文字识别精度,支持多文字类型和手写体识别,满足复杂文档解析需求,结合文心大模型4.5 Turbo提升关键信息抽取精度,还新增国产硬件支持。
成本暴降88%!通义实验室、北大发布ZeroSearch,无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要,但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此,通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架,无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力,显著降低成本。
成熟工程师1天完成调试,AI工程实践被MCP彻底颠覆?
去年11月Anthropic发布模型上下文协议(MCP),开发者社区迅速采用,AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成,简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东,解析其架构、应用及商业价值。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」!OpenAI给大模型上强度,AI能赢吗?
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集,其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度,能揭示 AI 能力边界,推动模型发展,帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色,未来 AI 能力上限充满可能。
Qwen3.8-Flash:全新架构,更强更稳更划算
本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型,它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级,降低训练与推理成本,即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。
Karpathy:大模型交互的第三种范式来了?这是不是夸大其词
Anthropic 上线 Claude Tag,可让团队在 Slack 与 Claude 协作,能完成写 PR、数据分析等任务,有多人协作、积累上下文等特点。Karpathy 认为这是大模型 UI 第三次大改,但评论区有质疑,不过有大咖背书或成‘数字员工’。
豆包要收费了:三档订阅最贵500元/月,保留免费基础版
五一假期时,豆包要收费的消息冲上热搜。苹果App Store已现订阅服务声明,分三档,最贵500元/月,目前仅测试,正式上线会发完整信息,且保留免费版。豆包APP日活、用户新增和规模都断层领先。
GPT-Image-2全量上线,强出天际线
OpenAI的GPT - Image - 2虽未正式发布但已全量上线,实测在文字渲染、知识理解等方面超强大,有信息图、专辑封面、UI设计等多种玩法,Sam Altman官宣明天发布内容或含它,还可能宣布实现AGI时间。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架,定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同,它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试,发现TextIn API解析效果好,还优化处理流程提升质量。
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。