「128K上下文」共找到 1236 篇相关文章
DeepSeek有点含蓄了，实测V3.1有进步，编程等个别场景硬刚GPT-5
DeepSeek悄悄更新V3.1，官方仅提及上下文长度拓展至128K。实测其代码能力与前端审美提升，逻辑推理也有进步，在编程等个别场景能硬刚GPT - 5，但处理复杂任务还有距离，更新不大却有进步且降价。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
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。
深度拆解 Muse Glimmer，24GB 显存跑 30B Agent，Meta 到底做了什么？
昨天，Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer，支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放，有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开，在多方面做了取舍。
Kimi团队深夜潜入Reddit开了场AMA，他们都聊了些什么？（据说代号4494就是杨植麟本人）
今日凌晨，Kimi团队在Reddit社区开展AMA交流，解答大家疑问。期间回应Claude蒸馏争议，探讨编程写作侧重、小参数模型需求、缩放定律等问题。K2.5表现出色，K3值得期待。
Andrej Karpathy：“ChatGPT套壳”的说法大错特错，提示词工程已过气
Andrej Karpathy力挺用“上下文工程”取代“提示词工程”，指出“提示词”过于简单，“上下文工程”更能揭示构建强大AI应用的本质。他强调“上下文工程”仅是构建大模型应用的一环，“ChatGPT套壳”说法大错特错。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
76.5k+ star，逆天终端神器！
文章介绍开源工具 `fzf`，它是用 Go 语言编写的命令行模糊查找器，可在多系统使用。有交互式模糊过滤等特性，支持多平台安装，还能与 Shell、编辑器集成，提升命令行体验。
6.3K star！再见了Docker Desktop，容器与 K8s 管理的终极利器，效率飙升！
和容器打交道，过去首选可能是Docker Desktop，但它有商业许可限制、资源占用高等问题。今天分享免费开源的替代品Podman Desktop，它集成多项功能，还自带Kubernetes集成，很受开发者欢迎。
Kimi K2基于DeepSeek V3构建
从Hugging Face模型配置文件可知，月之暗面未设计全新模型结构，而是选Deepseek V3作基座模型，用自身高质量数据、独特方法做大量‘微调’和‘后训练’。