「上下文强化学习」共找到 2080 篇相关文章
Notion 3.0 |AI转型最成功的互联网产品是怎么做的?
Notion更新3.0,可视为有所有上下文的通用Agent产品,能调用顶尖模型。它有基础AI能力,如选模型、加上下文等,还升级了Agent创建、MCP等功能,依托生态让提示词可变现。
Agent也能蒸馏了!性能超好
大模型运行成本高,普通用户用不起。传统小模型模仿大模型解题步骤易出错。论文提出Agent蒸馏,让小模型学会用检索和代码工具,还加首思前缀与自我纠错“外挂”,使小模型性能直逼大模型。
超越Skill?又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%
Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现,仅改动8KB的AGENTS.md文件,就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案,后者完胜,还解决了上下文膨胀问题。
清华开源|做一门课要3天?用 OpenMAIC,30分钟生成完整互动课堂|GitHub 15.6k
OpenMAIC 是清华开源的 AI 互动课堂平台,能将主题或学习材料快速转化为完整互动学习体验。它把课堂拆成多种交互组件,架构设计出色,支持多 LLM 服务商,还能在聊天应用生成课堂。
弯道超车?国产具身,千小时人类数据激发智能涌现
近日,深度机智用人类学习范式在国际 Benchmark 上击败巨头,成果两会首日被央视报道。其全新架构源于一年多积累。英伟达也有人类学习尝试。深度机智构建全栈技术矩阵,成果显著,3 月底成果将开源。
清华新框架让大模型学会「精读略读」!实现12倍端到端加速,基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM,受人类阅读认知启发,将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩,突破现有方法效率瓶颈,在多任务上表现出色,实现12倍端到端加速,为长上下文LLM部署提供新范式。
MCP 和 Skills 到底什么区别?一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议,可降低开发成本,但会吃掉上下文窗口;Skills 采用渐进式披露设计,自带脚本,能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作,MCP 用于远程连接。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight):上下⽂简化重塑GUI智能体,更少计算,更强性能
在多模态大模型加持下,纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向,但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent,从上下文简化建模入手,实现更快更强性能,工作被ICCV 2025录用。
大模型进入研发体系后,我们看到了这些变化
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师探讨大模型入研发体系的变化。指出其在提效、协作、分工上作用大,还分析了适用场景、工程师收益类型及核心竞争力等,也提及效率评估、代码生成等问题。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等:几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法,但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构,利用小样本气动数据监督学习几何特征,嵌入优化框架提升样本质量及优化效率,经翼型和机翼验证有效。