「长文本训练」共找到 2935 篇相关文章
腾讯混元TurboS技术报告首次全公开：560B参数混合Mamba架构，自适应长短链融合
腾讯公开混元TurboS技术报告，该模型是超大型Hybrid Transformer - Mamba架构MoE模型，融合Mamba与Transformer架构优势，有自适应长短思维链机制，激活参数56B。在多评测中表现佳，推理成本低。
北大校友，OpenAI前安全副总裁Lilian Weng最新万字博客文章：Why We Think
北大校友Lilian Weng新发布万字博文《Why We Think》，系统梳理让AI模型‘多想一会儿’的前沿方法及逻辑，深入剖析多种机制突破AI性能瓶颈的理论、技术与进展，还提出一系列待解决的开放性问题。
别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径，系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案，解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
MCP 已死？不，它正在进化：三个关键变化
本文针对网传“MCP已死”的说法，解读最新版MCP模型上下文协议的三大核心变化，对比MCP Tasks与A2A的区别，给出选型建议，帮助开发者适配企业级Agent场景需求。
GPT-6 Astra 正式登场：烧了 10 万块 GPU、多项跑分逼近满分，OpenAI 总裁：我们迎来 AGI 时代
今天凌晨，OpenAI正式发布GPT - 6 Astra。它多项跑分逼近满分，OpenAI总裁称其或意味着AGI时代开始。该模型在多方面能力领先，安全措施升级，将在‘未来几天’面向部分用户推出。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
让 Coding Agent 开始「记住过去」：MemoraX Code 的长期记忆系统
过去一年，Coding Agent 改变开发者写代码方式，但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题，构建了本地与云端记忆，让关键信息能被识别召回，且在赛事中表现出色，还能沉淀工程经验。
西交大提出QQWorld：仅需10行代码，世界模型成功率提升5.33个百分点
2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel，西安交通大学研究团队发现其存在问题，进而提出 QQWorld，用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则，提升了规划成功率，还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题。
李飞飞刚立规矩才13天，国产卡上「真物理」就来了！
李飞飞为「世界模型」立规矩13天后，中国「草根」团队Mogo推出全球首个具备高动态物理交互能力的世界模型Magpie 1.0，在国产芯片上实现超10分钟物理一致性，开辟全新技术路径。