「上下文信息」共找到 1261 篇相关文章
Transformer与RNN合体,谷歌打下显存门槛,解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术,通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」,兼顾 Transformer 与 RNN 优势,能处理更长文本、降低推理资源门槛,实验显示有良好效果。
Gemini桌面客户端终于上线:直接读取屏幕上下文,帮你解读一切!
谷歌推出Gemini的macOS原生客户端,支持全局快捷键拉起和窗口共享。它能突破浏览器限制,基于屏幕内容提供反馈,但目前离真正的桌面助手还有差距,后续有望补齐能力。
思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
从Claude隐形水印回望GenAI时代信息隐藏:嵌入水印如何保证无损?
2026年Anthropic新版Claude模型嵌入隐形水印,引发对水印是否伤模型的质疑。可证安全隐写理论为解决此问题提供支撑,中科大等团队取得诸多成果,将“可证无损”从内容延伸到模型,还探讨了水印攻防。
信息熵之后,清华提出状态熵!量化分析「系统智能性」的全新视角
清华大学科研团队从自治系统的演化动力学出发,提出状态熵概念,分析其与系统聚合度关系,为系统智能性度量提供新视角。论文给出状态熵统一定义及演化解析表达式,还在典型系统上分析其演化规律。
AI重塑搜索:夸克“深度搜索”如何定义下一代信息入口|甲子光年
大模型发展推动搜索产品革新,“搜索”变“深度搜索”。夸克升级AI超级框发布“深度搜索”,即将推出“深度搜索Pro”。其“深度搜索”情商高,“深度搜索Pro”免费、快速、专业,夸克正打造AI全能助手。
小米万亿模型全面开源:MIT 协议、1M 上下文,但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型,采用 MIT 协议,适合商业应用。在基准测试中表现出色,有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比,架构创新偏工程化,也有推理表现不足等问题。
小米在AI方向有了大动作,但AI不该是资本掩盖信息的手段。
今年下半年小米MiMo团队陆续开源多个模型,或因年初挖来技术天才罗福莉。新开源MiMo - V2 - Flash模型,总参数量309B。但小米AI对外服务网站搜自家产品舆论无果,引发对AI应坦诚审慎的思考。
隐藏超多上下文工程(Context Engineering)技巧的框架,来试一试吧!
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent,处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例,介绍深度Agent架构的秘密,如冗长提示词、规划工具等,还推出开源包deepagents方便上手。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗?
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理,主动推理研究少,制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力,实验显示大模型主动推理能力严重不足,并指出后续拓展方向。