「长文本优化」共找到 2117 篇相关文章
不吹不黑，GPT-5代码能力究竟怎么样？跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案
作者测试了 GPT-5 的代码能力，并与 Gemini 和 Claude 对比。在不同代码任务中，各模型表现不同。如在生成网页任务里，GPT-5 部分结果不错，但受 32K 上下文限制，长文本处理不如 Gemini，硬实力也不如 Claude。
AI办公斩杀线，一页文档多少钱
腾讯混元Hy4 preview正式发布并开源，参数770B，是开源阵营里参数最大的Apache 2.0模型。它能处理长文本，官方定位有软件工程、办公分析等四个方向。还分析了处理一页文档的成本，指出办公AI下半场重在‘读懂’。
95%的人还在手动提取数据，用这个工具秒变结构化
文章介绍Google开源的LangExtract，它基于大语言模型，能将非结构化文本转为结构化数据。有精准溯源、少样本定义等6大优势，可3步完成安装配置，还介绍基础使用、长文档处理、多模型支持及实战案例等内容。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
松下发布多模态大模型，文本、图像、音频随意切换
多模态数据处理成热点，但现有模型处理复杂任务有挑战。松下开发多模态大模型OmniFlow，采用模块化设计、多模态引导机制，实验显示其在多任务中有卓越表现。
ASO是什么意思？ASO目标与工作内容，ASO常见误区（基础篇）
ASO（应用商店优化）的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断，挑选相关度高的关键词，提升App的覆盖、曝光、转化，从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化，还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化，提升App在应用商店的自然下载量。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
分享一个谷歌和百度都优化得不错的网站
一个域名注册于2008年的网站，2020年5月才真正启动，却在谷歌和百度的优化上做得风生水起。它的流量主要来自搜索引擎，谷歌收录484万条，百度收录193万条。这个网站通过子域名提升权重，并巧妙地使用分类而非重复关键词来优化内容，使其在搜索结果中排名靠前。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。