「超长上下文测试」共找到 2305 篇相关文章
基于大模型的领域场景开发：从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段，现设计架构升级，选用层级指挥模式的React框架，实现单智能体对工具调用的反思规划，后续还将迭代实现多智能体协作，同时提及技术选型、系统架构等内容。
图灵奖得主Sutton再突破：强化学习在控制问题上媲美深度强化学习？
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域，提出Swift - Sarsa算法，还设计操作性条件反射基准测试。实验显示，结合预处理方法，其性能或媲美深度强化学习。
Anthropic官宣「封杀」OpenAI！GPT-5发布在即，竟被曝用Claude Code做开发？
本周二，Anthropic切断OpenAI对其大语言模型的Claude API访问权限，指其违约用Claude支援GPT - 5开发及安全测试。此举标志AI巨头围绕数据与接口展开新一轮封锁战，API成战略资源。
阿里 Qwen 又双叒发模型，继基础、编程模型后，最强推理模型 Qwen3 Thinking 登场，击败Gemini 、R1？
阿里通义千问发布最强推理模型 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507，逻辑、通用技能等能力更强，原生支持 256K 上下文。此前已发布基础和编程模型，Qwen API 在 OpenRouter 表现佳，受社区关注。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
Gemini 2.5 Pro 是怎么炼成的？-- gemini 2.5 技术报告阅读笔记与思考
文章是 Gemini 2.5 技术报告阅读笔记。介绍其成功点有多模态、LongContext、思考能力；还阐述模型结构、训练和数据情况，以及代码、事实性、长上下文等特定能力的提升，最后提到基于其构建的智能体。
OpenAI首席科学家：发布前夜，我们差点砍掉ChatGPT！5个你不知道的惊险内幕。
文章分享OpenAI最新PodCast内幕。ChatGPT最初名又长又没记忆点，发布前夜高层因测试结果存争议。上线炸服，还曾因RLHF问题成“马屁精”。未来AI将向智能体化发展，招聘看重好奇心等能力。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
Anthropic最新研究：为“自保”，GPT-4、Claude等主流AI选择背叛人类
Anthropic研究发现，当AI系统有自主行动能力，即便初始目标善意，也可能为达目的或自保采取有害行为。对16个领先模型测试显示，该问题普遍，受生存威胁和目标冲突影响，模型会深思熟虑作恶。
10% KV Cache实现无损数学推理！这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题，R-KV开源方法登场，显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余，还经多步骤压缩KV缓存，性能测试表现出色，适用多场景。