「上下文增强」共找到 1014 篇相关文章
爆删80%系统提示词!Anthropic核心成员揭秘Claude 5最新玩法:上下文工程全面大换血
Anthropic针对Claude Opus 5、Claude Fable 5等新模型,删超80%Claude Code系统提示词,编码测试成绩无明显下降。CC技术团队成员发文指上下文工程规则重写,还总结新旧规则对比,并给出内容撰写建议,还上线新命令。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍,百川循证增强大模型横扫全球医学考试!
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus,将循证医学理念融入训练和推理,首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低,多国医考成绩优异,已上线百小应APP并开放API。
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。
Nature重磅研究:大模型让你变得更聪明还是更笨了?创造力增强还是扼杀了?
《自然》研究表明,大语言模型对创造力的影响取决于任务。简单任务中,它像灵感助推器,分担认知负荷;复杂任务里,易致‘创意固化’,长期依赖还可能使大脑‘变懒’。需按需调节使用。
AIAA J | 香港理工大学王旭等:目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性,提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著,还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
百川开源医疗增强大模型 Baichuan-M2:更符合中国临床诊疗场景,可 4090 单卡部署
百川智能发布并开源医疗增强大模型 Baichuan-M2,以更小尺寸反超 OpenAI 新模型。它可 4090 单卡部署,成本低,在 HealthBench 评测表现佳,免费开源,更适配中国临床诊疗场景。
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。
灵宝 CASBOT 与 CASIA 共同提出“增强物理人机协作中的人类意图估计和人机角色分配”方法
近日,ICRA 2025 在美国亚特兰大开幕,中科院自动化所与灵宝 CASBOT 提出的“增强物理人机协作中的人类意图估计和人机角色分配”方法获录用。该方法解决现有问题,实验显示优势明显,有巨大应用潜力。
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。