「长上下文困境」共找到 1349 篇相关文章
大模型思维链推理速度倍增!——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展,思维链(CoT)成处理复杂推理任务标准范式,但显式CoT依赖长序列生成,隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架,利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入,实现Token压缩与推理加速,且过程可分析。
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。
卷进“芯片的窄门”
文章指出国内EDA领域目前实力弱,企业多为“点工具公司”,与美国差距大。但作者对国产EDA乐观,基于中国市场增长快、海外巨头有断供风险、国内竞争未到最激烈时。还分析海外崛起模式及中国困境,提出“特色化整合”路线。
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。
AI x 保险图谱:第一家 AI-Native 的保险独角兽会长什么样?
保险业规模庞大但运营效率极低,超 60%流程依赖人工,索赔周期长、客户满意度低。过去两年,LLMs 提升了 AI 处理非结构化信息的能力,使 AI 接管保险核心流程成为可能。GenAI startup 围绕保险流程构建产品,AI-native 保险公司也应运而生。
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。
如果生活是一场“拟像”,爱和痛苦也是假的吗?
豆瓣读书联合南京大学出版社·守望者,邀四位嘉宾围绕《拟像与拟真》,结合文艺案例与生活现实,探讨波德里亚思想在当下的重要性及“拟像世界”。嘉宾们分享接触波德里亚的经历,解析“拟像”概念、其在文艺作品中的呈现及理论困境。
十年老技术开发的 AI Agent 探索之路
本文是腾讯程序员探索 AI Agent 开发的经验分享。他从手动管理多终端的困境出发,介绍了突破并发上限、以代码优先解决 AI 需求、避免 Vibe Coding 翻车等内容,还阐述了 24h 打工人系统构建及 Agent 自举,最后探讨行业协议和 Goal-Driven 模式。
阿里:RL强化LLM推理,是技巧还是陷阱?
近年来,强化学习(RL)成为解锁大型语言模型(LLM)复杂推理能力的关键工具,但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验,揭示主流RL技巧的机制与适用场景,还发现极简组合(Lite PPO)性能超越复杂方案。