「上下文学习」共找到 1972 篇相关文章
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量：AI 中间件的机遇与挑战
文章指出大模型发展呈能力跃迁、生态开放趋势，推动AI应用从聊天机器人向组织级智能体演进。AI中间件可解决应用工程化挑战，但面临上下文管理、记忆更新等难题，短期助力应用规模化，长期或成组织智能“神经中枢”。
全球首个IMO金牌AI诞生！谷歌Gemini碾碎奥数神话，拿下35分震惊裁判
谷歌DeepMind官宣Gemini Deep Think在IMO获官方认证金牌，4.5小时解5题得35分。它用纯英语解题，结合并行思考与强化学习训练。谷歌后续将向部分测试者及订阅者推出模型，还公开了解题过程。
刚刚，OpenAI 发布了GPT-5 前菜：ChatGPT Agent
OpenAI发布ChatGPT Agent，它是统一智能代理系统，融合多种功能与工具，能动态选处理路径。在多测试中表现佳，采用强化学习微调新架构。使用体验似与人协作，OpenAI采取安全措施，还探索商业、分批开放，业内看法不一。
「流匹配」成ICML 2025超热门主题！网友：都说了学物理的不准转计算机
第42届国际机器学习大会（ICML）2025年7月将在加拿大举行，生成式AI前沿热点转向高质量、稳定、简洁、通用模型形态，流匹配技术踩中热点。它源于流体力学，能将噪声转化为数据，与扩散模型有紧密联系。
InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法
InfoQ 2025 年趋势报告指出，AI 虽提升开发速度，但带来质量问题，需新测试方法；团队协作重要，工程师依赖 AI 或破坏协作；初级工程师价值仍在，可借 AI 学习；可观测性成本攀升，应视为战略投资；平台工程是未来方向。
成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？
去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」！OpenAI给大模型上强度，AI能赢吗？
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集，其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度，能揭示 AI 能力边界，推动模型发展，帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色，未来 AI 能力上限充满可能。
Qwen3.8-Flash：全新架构，更强更稳更划算
本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型，它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级，降低训练与推理成本，即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。
Karpathy：大模型交互的第三种范式来了？这是不是夸大其词
Anthropic 上线 Claude Tag，可让团队在 Slack 与 Claude 协作，能完成写 PR、数据分析等任务，有多人协作、积累上下文等特点。Karpathy 认为这是大模型 UI 第三次大改，但评论区有质疑，不过有大咖背书或成‘数字员工’。
Kubernetes v1.36 发布：安全默认配置强化，AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本，代号Haru，含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习工作负载及API可扩展性。如用户命名空间等安全功能达GA，AI方面适配工作负载需求，还引入新功能，同时移除部分旧功能。