「稳定性 - 上下文条件」共找到 913 篇相关文章
Claude Code 省 Token 指南：慎用 1M 上下文，不开新会话或者总是开新会话都不对
文章聚焦Claude Code省Token问题，分析配额消耗快的原因，介绍提示缓存机制，给出省钱策略、操作规则，还提及委派工作及澄清误解，强调让缓存多命中、上下文少装无关内容。
Anthropic 技术栈里的「五宗罪」由何而来？
Anthropic的Claude模型升级后，用户却觉得不好用。X上帖子指出其存在文本和代码标记、模型能力、定价、长上下文等问题，这些问题卡在生成、计算、上下文和Agent运行时的5个具体位置，导致各方面互相拖后腿。
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
DeepSeek V4 借实习生获奖论文“起飞”？梁文峰剑指上下文：处理速度提 10 倍、要“完美”准确率
ACL公布2025年获奖论文，中国作者比例超51%。DeepSeek梁文锋通讯、实习生袁境阳一作的论文获Best Paper奖。其提出NSA机制，实验显示性能优、准确率高、速度提升显著，成果或用于DeepSeek V4。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等：基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子，结合强化学习与气动形状优化，在翼型流动分离问题中表现出色，提升了整体性能。
欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读
文章解读了欲取代Transformer的SSA（次平方稀疏注意力）算法。它支持12M tokens上下文，比fastAttention快52倍，训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性，有计算和内存线性扩展等特性，经三阶段训练可可靠利用长上下文。
字节 AI 卷出新高度：豆包试水“上下文定价”，Trae 覆盖内部80%工程师，战略瞄定三主线
近日字节分享 AI 技术发展三主线，6 月 11 日火山引擎有系列发布更新。豆包 1.6 实行上下文定价，成本降低；超 80% 字节工程师用 Trae；视频生成模型 Seedance 1.0 Pro 具性价比；智能体带动强化学习算力攀升。
“甲方快乐模型”诞生，拿下平面设计新SOTA！多条件一键生成，还能独立调整元素 | 复旦＆字节
复旦大学和字节跳动团队联合提出CreatiDesign新模型，可实现高精度、多模态、可编辑的AI图形设计生成。它解决了以往方法在处理图形设计时的难题，在多维度评估基准上表现出色，还支持多轮编辑。
蚂蚁集团发布KAG-Thinker，多跳问答慢思考，医疗领域拿下87分
在LLM问答领域，多跳问题存在局限性。蚂蚁集团发布KAG - Thinker，它是基于KAG框架的模型，能解决复杂问题的逻辑连贯性和上下文一致性。还介绍了其工作原理、示例、医疗应用及稳定性表现。
后生可畏！何恺明团队新成果发布，共一清华姚班大二在读
何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后，近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF)，解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数，还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构，提升了实用性和效率。