「长上下文场景」共找到 2936 篇相关文章
刚刚，全场景L4全球第一股诞生！市值百亿
驭势科技今日登陆港股，成全场景L4自动驾驶全球第一股。它致力于为全球交付‘AI司机’，公开发售获6777.29倍超额认购。其U - Drive®系统能力强，还将推动AI司机订购模式成熟。
Anthropic长文：多智能体协作模式，五种方法及其适用场景
Anthropic官方长文总结5种多智能体协作模式及适用场景，指出何时用多智能体或单智能体更好，还分析各模式工作机制、适用场景、易翻车点，给出架构选择和新手操作建议。
「上下文工程」 已经30岁了，而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0，剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年，是熵减少过程，旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线，每次技术突破引发三重连锁反应，当前人类正处通向3.0转折点。
实测对比！扣子空间播客功能完爆 NotebookLM，覆盖场景更大
多模态是大模型热门应用概念，文本生成语音赛道受资本青睐。作者实测对比扣子空间和NotebookLM，发现扣子空间播客功能更优，能精准拿捏尺度，覆盖场景大，还能做旅行攻略、生成网站等。
跟上 AI 的节奏：为演进式架构构建上下文存储库
本文探讨AI辅助开发带来的上下文认知断层问题。在开发中，AI前期提效但后期难题凸显，企业面临团队执行和管理层决策层面隐患。可通过融合三大工程规范构建上下文存储库解决，确保开发逻辑可控。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。
DeepSeek-V3.2-Exp：用稀疏注意力打破长文本效率瓶颈
在NLP领域，处理长文本时传统注意力机制效率低。DeepSeek团队推出DeepSeek-V3.2-Exp模型，引入稀疏注意力机制，在保持性能同时提高长文本处理效率，降低计算复杂度，在多基准测试中表现良好。
AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架，让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构，结合环境管理方法，提升全栈Web应用开发稳定性，但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈！Hinton灵魂拷问：后悔Open吗？
谷歌在NeurIPS 2025发布两项大模型新架构研究，通过‘测试时训练’机制，推理阶段可将上下文窗口扩展至200万token。新成果Titans和MIRAS结合RNN速度与Transformer性能，突破超长上下文瓶颈。
李飞飞World Labs双模齐发，能「造」超复杂大场景，一手实测
李飞飞的 World Labs 推出 Marble 1.1 和 Marble 1.1-Plus 两款模型。Marble 1.1 提升视觉效果，Marble 1.1-Plus 能生成更大更复杂场景。官方建议初用选 Marble 1.1，创建大场景用 1.1-Plus，还给出了实测和网友案例。