「高效长上下文建模」共找到 1402 篇相关文章
接入 MiniMax M2.7 后，我的 OpenClaw「超进化」了
作者实测 MiniMax 新模型 M2.7，其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后，能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低，有望提升 Agent 生态表现。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学：面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模，融合图神经网络与注意力机制，从表面压力信号学时空关联，实现气动力准确预测，为AI在复杂气动建模提供新思路。
CVPR 2026 视频模型趋势梳理：不止生成下一帧，更要理解下一步
视频智能正从画面生成走向运动控制、动态建模等。CVPR 2026 显示视频模型竞争重心从视觉质量转向对时空和物理规律的建模能力，文中介绍多篇相关论文及成果。
Andrej Karpathy：“ChatGPT套壳”的说法大错特错，提示词工程已过气
Andrej Karpathy力挺用“上下文工程”取代“提示词工程”，指出“提示词”过于简单，“上下文工程”更能揭示构建强大AI应用的本质。他强调“上下文工程”仅是构建大模型应用的一环，“ChatGPT套壳”说法大错特错。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
Claude Code 开发者分享：如何管理百万上下文
Claude Code开发者Thariq分享管理百万上下文的心得。介绍了context概念、腐烂问题及压缩机制，提出完成操作后的五条岔路，还给出不同场景的决策建议，强调会话管理要平衡信息量和注意力。
高效大规模创新3D重建模型iLRM
多数基于Transformer架构的模型处理多视图输入有可扩展性问题，成均馆大学、延世大学研究人员提出创新3D重建模型iLRM。它通过迭代细化机制生成3D高斯表示，有独特架构设计和高效注意力机制。
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。