「上下文能力」共找到 3682 篇相关文章
Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 !
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上,Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’,信任是落地‘生死线’,记忆是架构设计,多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
大语言模型(LLM)到底是怎么运作的?(配图通俗讲解)
文章先介绍条件概率,指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题,会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调,引出温度概念,它能调整概率分布影响抽样结果。
逆向工程:ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测,详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’,分析工作原理、实现方案,探讨其对提升用户体验的作用,认为‘用户洞察’是关键。
今天起全员免费!GPT-4.1上线ChatGPT,首波实测:又快又听话,油腻感没了
今天凌晨起,GPT - 4.1可在ChatGPT中供所有用户使用。它专为编码任务和指令执行设计,推理效率高。首波实测反馈速度快、需明确指示且更清爽,性价比高,是日常编码的好选择。
75页哈工大多模态推理大模型最新综述:感知、推理、思考与规划
哈工大提出75页多模态推理大模型综述,围绕四阶段发展路线图展开,即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型,还给出挑战性基准测试和实验案例见解。
WorkBuddy上线远程控制,国内也有了最丝滑的Agent工作方式。
WorkBuddy更新远程控制功能,因国内直连,体验比Codex还好。其打通PC、App和小程序,实时同步电脑内容。还新增资料库等实用功能,让国内用户有更丝滑的Agent工作方式。
卖Token也不是稳赚不赔!硅基流动招股书来了
硅基流动向港交所提交上市申请,剑指港股「AI Token工厂第一股」。它将异构算力等封装成Token供应服务,2025年营收增653.2%,但亏损也扩大,公有云业务成本压力明显,生意待市场检验。
用 LLM Wiki 给自己搭一个会越用越值钱的第二大脑
这是基于Andrej Karpathy的LLM Wiki模式构建的开源项目,能方便实现第二大脑。上传资源后Claude会主动提取实体、建立概念网络,知识会‘自己生长’,用得越久边际价值越高。还介绍了安装及使用方法。
Agent失忆怎么办,Anthropic教你做好工作交接
文章指出AI Agent跨上下文窗口执行长任务时易失败,Anthropic用Opus 4.5实验发现,问题根源是交接差。解决办法是让Agent像人类工程师一样留文档、进度和测试,拆分流程,严格规范,提升测试覆盖率。
压缩之外,Visual Tokenizer 也要理解世界?
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP,引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示,提出在预训练中引入语义理解,还发现Scaling Law现象,虽有争议但为研究提供新视角。