「滑动窗口循环」共找到 287 篇相关文章
SubAgent 与 Skills:AI Agent 的两种扩展方式
文章介绍了 AI Agent 的两种扩展方式:Skills 是“操作手册”,让 Agent 按需获取知识;SubAgent 是独立“专家助手”,有自己的上下文窗口。还通过给文章配图案例对比两者差异,并给出使用建议。
MIT这篇RLM论文,给出了Scaling的另一种可能~
当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时,MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源,能实现无界上下文处理,可让任意大语言模型处理 10 万 +token。
8 个月做到 1 亿美元 ARR,Lovable 增长负责人:免费用户不是成本,是营销渠道
Lovable增长负责人Elena Verna分享产品增长经验,指出增长团队核心是解决分发问题,PLG概念被过度炒作,传统增长策略失效,应把免费产品当营销预算,还给出未来增长的8个关键策略。
NTU等联合提出A-MemGuard:为AI记忆上锁,投毒攻击成功率暴降95%
在AI智能体依赖记忆系统的当下,记忆投毒攻击兴起。A-MemGuard作为首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架,通过共识验证和双重记忆结构,解决防御难题,使投毒攻击成功率暴降超95%。
马斯克掀桌子了,最强开源大模型诞生!Grok-2近万亿参数性能首曝
xAI官宣向所有人开源Grok - 2,其有9050亿参数、128k上下文窗口等强大技术规格。还梳理了开源部分、技术特点、权限等,介绍使用方法,网友和大佬高度评价,马斯克预告后续计划。
无需准确传感信号!轻松搞定「多段软体机械臂」复杂位姿与形状控制
研究人员提出利用双向循环神经网络(biLSTM)的MSCA规划与控制策略,即便用不准确内部传感信号也能完成任务。实验显示该方法在多任务中表现优异,未来还将做进一步研究。
首篇潜空间推理综述!模型思考不必依赖Token,带宽暴增2700+倍
史上首篇潜空间推理综述全面总结新兴推理范式,分析循环、递归等推理形式并总结成框架。潜空间推理用潜式思维链,带宽比显式CoT提升2700多倍,还介绍无限深度推理实现途径。
重磅发现!大模型的「aha moment」不是装腔作势,内部信息量暴增数倍!
中国人民大学等联合团队研究发现,大模型推理有“信息脉冲”,特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”,对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法,代码已开源。
史诗时刻!AlphaGo神之一手突现,谷歌AI颠覆科研极限?
谷歌DeepMind推出AlphaEvolve,它取得多项数学成果,如改进4x4矩阵乘法、推进六边形填充问题研究等。它能自我进化,还可优化谷歌计算基础设施,预示人类与AI强大协作循环的未来。
Claude Code没有“魔法”
资深工程师 Daisy Hollman 在演讲介绍了 Claude Code 插件设计与上下文工程原语,以及 Anthropic 内部多 Agent 工作流。指出定制模型可放大能力,上下文窗口是关键,还探讨多种插件抽象与工作流扩展方式。