「超长上下文测试」共找到 2297 篇相关文章
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核？首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”，Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试，发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%，部分危险操作绕过审核。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案？哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。
OpenClaw 技术闭门：测试将比代码更值钱，Agent Computer 会是新的硬件形态
OpenClaw 持续发酵，从极客「玩具」变为生产力工具。闭门分享中，开发者们探讨了其在实际业务中的应用。如代码成负债，测试更重要；不同用户对 OpenClaw 认知差异大；Platform Engineering 成工程师核心，还提及 Agent Computer 新硬件形态等。
Cursor 1.3 ~ 1.6 版本更新全梳理：终端不再挂、Agent 更聪明、上下文更可控
Cursor 1.3 - 1.6 版本有诸多更新。如自定义斜杠命令、改进 Agent 终端、升级 Agent 能力、增加左侧边栏管理等，还在上下文控制、工作流保护、MCP 资源支持等方面有优化。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。
手机AGI助手还有多远？移动智能体复合长程任务测试基准与调度系统发布
上海交大与澜舟科技研究发现现有移动端GUI智能体处理复合长程任务能力不足，提出UI - Nexus测试基准和Agent - NEXUS调度系统，经实验能提升任务完成率，也为AI原生操作系统建立雏形。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
把RoPE扔掉，AI更能看懂长上下文！Transformer作者团队开源大模型预训练新方法
Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。