「上下文生成」共找到 2804 篇相关文章
AI Video Is Eating The World，创作者、创业者的机会在哪？
AI视频生成虽仍有技术问题，但已重塑短视频创作生态，衍生出新的内容商业化模式。a16z合伙人分享创作经验、变现方式与创业机会，还提到爆款公式、成本挑战及不同平台内容特点。
直击CVPR现场：中国玩家展商面前人从众，腾讯40+篇接收论文亮眼
CVPR 2025落下帷幕，中国企业参与规模创纪录，腾讯40+篇接收论文亮眼。多模态、3D生成是热门方向，高斯泼溅技术成亮点。企业探讨主题拓展至产业应用，腾讯投入大，借顶会展示实力、吸引人才。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
GPT-5.4发布，最适合OpenClaw的天选模型登场了。
GPT-5.4发布，作者认为它是OpenClaw天选模型。此前Claude贵且受限，GPT-5.3-Codex世界知识差。GPT-5.4代码能力强、世界知识优，还具多特性，如大上下文窗口，目前ChatGPT已上线。
5年博士1年读完，20分钟干完48小时教授工作！这个工具在硅谷火了
新智元报道，Claude Code正重新定义编程。顶级开发者用它写代码，零基础小白10分钟做出App，教授20分钟完成48小时工作量。它理解项目上下文，自动设计、生成、测试代码，普通人用自然语言提需求即可。
陶哲轩联手GPT-5，1小时攻克数学难题！全程无需编码，OpenAI副总惊呼
陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题，节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码，后改用分步对话找参数，还验证结果。AI助其发现错误、优化流程，凸显在数学研究的潜力。
如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展迅速，现有检测方法难满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」目标，梳理出视觉与语言双视角的四层检测框架，还分析了检测方法演进、评测指标和数据集，为AI视频检测提供落地地图。
更可靠的主播助理：淘宝主播Agent的Harness工程实战
文章聚焦淘宝主播Agent的Harness工程实战。介绍了Harness基础定义与分层结构，阐述上下文工程、工具调用等八项实战内容，还提及记忆体系特色，强调Harness工程是让主播Agent可用、可控、可演化的关键。
万帧实时！流式3D重建天花板，被国产开源模型打破了
蚂蚁正式开源 LingBot-Map，这是基于几何上下文 Transformer 的纯自回归流式 3D 重建基础模型。它能在恒定内存下实现超万帧长视频实时三维重建，处理速度约 20 FPS，在多基准测试中超越现有流式方法。
Sam Altman 刚刚发文：Sora 2要高速迭代，两大变革直指版权与搞钱
Sora 2因大量侵犯日本动漫 IP 遭日本高层施压。Sam Altman 宣布立即调整，一是赋予版权方更精细的角色生成控制权，二是尝试商业化并与版权方收入分成，还会高频迭代，新方法将用于所有产品线。