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开源动态8

深度解析 OpenClaw 在 Prompt / Context / Harness 三个维度中的设计哲学与实践

文章从Prompt、Context和Harness三个维度解析OpenClaw设计思路。Prompt工程有动态组装与文件驱动特点;Context工程含可扩展技能、上下文压缩修剪及双层记忆管理;Harness工程为模型套“马具”,保障其可控运行。

阿里云开发者
产品应用8

美团之后,京东也开始自研大模型了

京东发布JoyAI - LLM Flash模型,激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术,在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色,还通过多Token预测等技术加速推理,为商业场景落地扫清障碍。

AIGC开放社区
算法论文8

西湖大学王东林团队论文:机器人需要“通古今,知未来”丨CVPR 2026

西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA:Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》,介绍HiF-VLA模型,它以“运动”表达时间信息,实现稳定连续决策,性能提升且计算成本,推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。

AI科技评论
新闻资讯7

国产化十年,毫米波雷达等来春天

国产毫米波雷达发展十年,从荒芜走向红海。承泰科技主营毫米波雷达,受价格战影响,售价和毛利率下降。毫米波雷达优缺点明显,曾被特斯拉抛弃,后4D成像雷达技术突破、成本下降,市场需求分化,国内公司借机遇崛起。

远川科技评论
8

陶哲轩对谈 OpenAI 高管:“试错成本”无限趋零,AI 正在把数学变成一门重工业

菲尔兹奖得主陶哲轩与OpenAI顶尖科学家Mark Chen对谈,探讨AI在数学研究中的能力、缺陷与演化路径。指出AI试错成本,在数学领域发展潜力大,虽目前有局限,但正改变数学研究方式。

AI科技大本营
推荐文章8

在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后,他们总结出了大多数AI产品失败的原因

Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后,指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降,但设计和明确痛点才是关键,还分享开发陷阱、成功路径,介绍CC/CD框架及AI未来走向。

AI前线
推荐文章7

Mini-sglang-01:从Client到Scheduler的消息流转之旅

文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang,详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程,分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略,还预告后续分析调度和模型实现逻辑。

GiantPandaLLM
推荐文章7

大模型的第一性原理:(二)信号处理篇

本文从信号处理角度解读大模型原论文,探讨语义向量化原理,分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题,向量化与信号处理、信息论联系紧密。

机器之心
新闻资讯7

思考已成白菜价?黄仁勋一语成谶,物理学家:人类科研只剩3年

德国物理学家Sabine Hossenfelder预言,3年内熟悉的科学研究将不复存在,因AI能成本、短时间取代人力。现实中AI已提升科研效率,国家与巨头也在推动,同时它会摧毁旧科研模式并重塑新范式。

新智元
产品应用7

全靠Claude Code 10天赶工上线,Cowork 删用户11G文件不含糊!核心研发:长时间打磨再发布很难成功

Anthropic发布的Claude Cowork研究预览版问题频出,如删用户文件、窃取文件。与Claude Code对比,它交互繁琐、效率滞后。不过核心研发称快速上线再迭代,未来Agent类应用界面会趋简,Skills是关键。

InfoQ