「上下文控制」共找到 1092 篇相关文章
苹果推出 Ferret-UI Lite:一款用于查看和控制 UI 的端侧 AI 模型
苹果推出 30 亿参数的 Ferret-UI Lite 端侧 AI 模型,可解析屏幕图像、与应用交互。现有 GUI 智能体方法存在建模复杂等问题,Ferret-UI Lite 性能有竞争力,训练采用两阶段流程,还给出应用建议。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制!兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2,它提出UniWorld - R1框架,在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强,能提升其他基础模型性能,相关论文、代码和模型已开源。
NIPS2025|小红书智创AIGC团队提出布局控制生成新算法InstanceAssemble
当下文本生成图像扩散模型有进展,但现有布局到图像生成方法在复杂场景表现不佳。小红书智创AIGC团队提出InstanceAssemble框架,从架构和评测应对难题,实现复杂布局下精确图像生成,有广阔应用潜力。
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。
Pinecone 推出 Nexus 引擎:为 AI 智能体整合业务上下文并生成结构化数据
Pinecone Nexus 全面上线,是面向 AI 智能体的“知识引擎”,能将企业数据转为结构化数据层,复用数据提准确性、降成本。早期采用者在金融、法律领域看到显著性能提升,词元消耗大幅降低。
具身导航,感知推理到底是「上帝」,还是执行控制是「命门」?| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录,浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面,还对未来5 - 10年发展做了展望。
具身导航:感知推理是上帝,还是执行控制是命门?| GAIR Live 023期预告
具身导航正从‘几何避障’向‘空间智能’跨越,当前领域经历范式变革。GAIR Live 023期线上圆桌将聚焦其前沿进展与落地问题,邀请两位专家拆解底层逻辑,还给出了核心议题、讨论精华预览及参与方式。
全流程国产GPU,上下文提速100倍!中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0,训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度,超长序列处理速度快,还开源7B模型,为类脑智能发展提供新思路。
CVPR2025|MCA-Ctrl:多方协同注意力控制助力AIGC时代图像精准定制化
中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl,利用扩散模型内部知识,结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优,解决了现有技术瓶颈。
终于找到一个开源神器!用画布喂给 Claude Code,上下文再也不用打字说了!
开发者用文字向 AI 说明需求繁琐,思路易跑偏。BonsAI 是 macOS 原生应用,提供无限画布,可让 Agent 实时读取改写。它亮点多,还有连接器功能,能成编程工具‘前置处理器’。