「多上下文模式匹配」共找到 1621 篇相关文章
中国AGI深度时刻！杨强、唐杰、林俊旸、姚顺雨大咖们2026开年重磅交锋
2025年中国开源模型表现出色，AI大模型探索新范式。AGI - Next前沿峰会嘉宾探讨AGI发展，指出大模型To C与To B市场逻辑分化，还谈及自主进化、智能体变革及中国AI发展路径等问题。
对科技圈，小红书是个「新绿洲」
作者认为小红书正成为科技圈的「新绿洲」，这里有独特的「人间视角」。科技内容消费模式似「人间夜市」，博主和开发者圈点翻译技术概念。创业者可低成本验证想法，与用户形成「养成系」共生关系。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
即时编程与设计，软件按需生成：Google生成式UI将重塑人机交互体验
Google Research团队发布生成式UI研究，打破Markdown文字墙模式，能将用户需求实时转化为完整应用程序。系统通过多组件协作，构建不同风格界面，在多领域有应用案例，虽有挑战但前景好。
OpenAI发布GPT-5.1 Codex Max，编程能力比Gemini 3更强、更持久
为换回注意力，OpenAI紧急发布GPT - 5.1 Codex Max。它在编程测试中表现优于Gemini 3 Pro，还实现24小时项目级开发。引入自动压缩与扩展推理改进，效率提升，现已多途径可用，API访问将开放。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
OpenAI 内部揭秘：我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况，介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景，还给出最佳实践，如用‘提问模式’开始、组织好提示等，展现了 Codex 强大的开发辅助能力。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。
证书透明度如何重塑互联网信任
文章探讨引入证书透明度（CT）的原因、工作原理及对数字信任的意义，揭示CA机构信任危机，介绍CT架构和实践工具，还展望其未来创新，如Static Sunlight API、委托凭据等。