「128K上下文」共找到 1236 篇相关文章
Claude Code 开发者分享:如何管理百万上下文
Claude Code开发者Thariq分享管理百万上下文的心得。介绍了context概念、腐烂问题及压缩机制,提出完成操作后的五条岔路,还给出不同场景的决策建议,强调会话管理要平衡信息量和注意力。
9.9K star 惊艳,一行代码即可生成!
介绍了基于Python的开源工具MapToPoster,它能通过一行代码将全球任意城市地图转化为极简艺术海报。项目在Github有9.9k+ star,有多种功能特性,操作简单,降低了地图设计门槛。
Mistral 3开源,一举超越DeepSeek与K2?
近期,Mistral AI开源Mistral 3,含三款小型稠密模型及Mistral Large 3。Benchmark对比中,它领先国内DeepSeek - 3.1、Kimi - K2。Mistral Large 3是强开源权重模型,Ministral 3适合边缘端,成本性能比低。
19K star 霸榜,下一代的浏览器自动化神器!
做爬虫或Web自动化测试常因网页结构变动需重写脚本。Github上超火的Skyvern项目是基于浏览器的自动化代理,不依赖XPath或CSS选择器,用视觉识别结合大模型推理完成任务,已获19k+ star。
DeepSeek 复盘:128 天后,为什么用户流量一直在下跌?
文章深入分析DeepSeek和Anthropic策略,揭示行业计算资源稀缺难题。指出AI服务定价是延迟、吞吐量、上下文窗口三个指标的权衡,DeepSeek牺牲体验换研发,Anthropic提升‘智能密度’优化资源。
狂揽24k+ star,Web 开发效率快5倍!
传统浏览器调试工具操作繁琐、效率低,难以满足开发者需求。开源工具`Responsively App`基于Electron构建,可同时展示多设备视图,有交互同步等功能,获24k+ star,支持多系统,安装便捷。
100k Star,他们给Clawdbot升级了超级记忆
Clawdbot项目突破100k,后改名moltbot。其原记忆是静态的,此次升级为超级/动态记忆,构建三层记忆系统,让理解力自我更新。还集成Supermemory,有自动回忆等功能,文章给出实施指南。
姚顺雨腾讯首篇论文:给AI下半场指路“上下文学习”
姚顺雨入职腾讯后首个成果CL - bench,用来测试大模型“从上下文中学习”能力。研究指出当下模型多依赖“过去”知识,无法适应“当下”学习。评测中,十个前沿模型表现不佳,揭示其真实场景应用缺陷。
9.6k Star,这三个开源Claude Cowork火了
前几天Anthropic推出Claude Cowork,供非程序员写文档、回邮件等。开源社区很快出现替代品,PaperAgent整理三个有代表性项目,最高9.6k Star,还介绍了Claude Cowork技术栈。
3.8K星爆款!Google「langextract」可视化溯源,信息抽取神器
Google的「langextract」在GitHub获3.8K星,是信息抽取神器。它有精准源定位、可靠结构化输出等特点,支持多种LLM,适用于各领域,文章还给出实战代码示例。