「上下文架构」共找到 2347 篇相关文章
长上下文快2.9倍,解码快6倍:Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型,是混合线性注意力架构,核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题,在多任务测试表现出色,还开源相关资源,推动高效长上下文模型研究。
前 Codex 大神倒戈实锤!吹爆 Claude Code:编程提速 5 倍,点破 OpenAl 死穴在上下文
OpenAI Codex 早期研发者 Calvin French - Owen 在播客中锐评代码智能体,偏爱 Claude Code,称其搭配 Opus 模型写代码速度提 5 倍。他强调上下文管理重要性,还对比了 Claude Code 与 Codex 产品理念差异。
还得是华为!Pangu Ultra MoE架构:不用GPU,你也可以这样训练准万亿MoE大模型
华为盘古团队发布Pangu Ultra MoE模型架构与训练方法的中文技术报告。该模型全流程在昇腾NPU上训练,团队在架构和训练方法创新,实现准万亿MoE模型训练,还在多方面优化提升性能。
架构彻底重构!DeepSeek新模型代码曝光,要来的V4让国内外都坐不住了?
DeepSeek官方GitHub代码库曝光代号“MODEL1”新模型线索,或为V4内部代号。代码显示其有重大架构变更,能并行处理稀疏与稠密计算,适配英伟达新架构。此前R1发布推动中国AI开源生态发展,新模型备受期待。
最窒息的Bug:Agent循环搜索原地打转?SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning(SGR)是革命性AI研究智能体框架,用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」,解决AI助手复杂研究任务的三大痛点,模拟人类研究过程,适用于多场景。
硅谷顶级团队闭门会,让Agent活下来的共识,95%的AI Agent都死了
旧金山AI技术大会上,企业大佬指出95%的AI Agent在生产环境中失败,活下来的5%符合5个共识,包括做好上下文选择系统、重视安全权限与用户信任、将记忆作为架构决策、多模型编排及合理运用对话与GUI等,还提及被低估的方向。
Patreon 年度回顾中的架构经验
2025年Patreon工程团队在为超千万付费会员推新功能时重建底层设施。其年度回顾详述12个项目,提炼韧性迁移、数据模型重构、分布式系统一致性权衡三大架构主题,还分享多项目实操经验。
重塑记忆架构:LLM正在安装「操作系统」
现代大型语言模型(LLM)存在「记忆缺陷」,难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多,如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型,以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。
微软:LLM上下文学习并非真的学习!
微软研究指出大模型上下文学习(ICL)虽数学上符合学习定义,但只是拟合prompt内统计规律,非掌握任务本质。通过大量实验,得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
InfoQ 2025 年趋势报告:软件架构和设计
InfoQ 2025 年软件架构和设计趋势报告,借助《跨越鸿沟》模型分类。涉及 AI 多方面趋势,如 LLM 普及但应用场景存疑,还有 Agentic AI、SLM 等创新领域,以及 RAG、AI 辅助开发等不同阶段趋势。