「长上下文任务」共找到 2875 篇相关文章
清华校友出手,8B硬刚GPT-4o!单一模型无限工具调用,终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳,突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树,TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理,实现单模型高效推理,简化智能体构建,在多方面表现出色。
MCP高手进阶【一】:彻底弄懂生命周期管理器(Lifespan)的机制与用法
文章深入解读MCP SDK开发高级技巧,聚焦生命周期管理器(Lifespan)机制与用法。先介绍Python上下文管理器,再讲FastAPI的lifespan,接着说明MCP Server的使用流程,最后分析不同传输模式下的工作方式。
无需准确传感信号!轻松搞定「多段软体机械臂」复杂位姿与形状控制
研究人员提出利用双向循环神经网络(biLSTM)的MSCA规划与控制策略,即便用不准确内部传感信号也能完成任务。实验显示该方法在多任务中表现优异,未来还将做进一步研究。
库克与苹果
苹果CEO库克宣布卸任,转任执行董事长。他在苹果28年,任CEO 15年,让苹果市值和营收大幅增长,打造强大供应链,推出多新品类。但造车项目取消,Vision Pro未打开大众市场,AI发展滞后。接班人是硬件工程师John Ternus。
下一代搜索:通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合
本文探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 间建桥梁,创建智能搜索应用。介绍搜索从关键词到代理的演变,还通过电商、可观测性等场景演示代理搜索实践,显示 MCP 与 OpenSearch 结合能带来上下文感知的智能数据访问体验。
具身智能稀缺的数据,可能藏在这个游戏手柄里?
游戏录屏平台Medal掌握的玩家操作记录成机器人模型训练核心数据。其创始人皮姆创办General Intuition获高额融资,该公司用游戏录像预训练动作模型,但也面临数据多元性、任务表现及合作模式等问题。
YOLO + OpenClaw 缺陷检测智能体,低代码实战方案
文章介绍了YOLO + OpenClaw缺陷检测智能体低代码实战方案。先指出实时检测延迟问题,提出离线自动化方案。接着讲训练YOLO模型、创建OpenClaw技能、配置自动化任务及企业微信集成,还对比了与人工质检效果。
阿里 Qoder 把这层 AI 编程的窗户纸捅破了
2025年大模型下沉到应用层,浏览器和编程工具被重新发明。阿里新发布的Agentic编程平台Qoder,增强对巨大代码工程理解能力和代码生成准确率,其上下文工程观是突破,新引入的Quest Mode很独特。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式,上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台,联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》,介绍白玉兰化学合成大模型Chemma,它加速有机合成全流程,在多任务表现出色,还能解决数据稀疏等问题。
ICML 2025 | CoTo:让LoRA训练「渐入佳境」,模型融合、剪枝样样精通
来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略,解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器,后期提高激活概率,提升模型融合、剪枝能力,还能增强单任务性能与训练效率,已被ICML 2025接收。