「上下文瓶颈」共找到 1250 篇相关文章

开源动态8

突破传统检索瓶颈!阿里通义实验室发布 WebDancer,开启多步推理智能体新范式!

在信息爆炸时代,传统检索技术缺乏动态决策能力,难以满足多步推理需求。阿里通义实验室发布的 WebDancer 基于 ReAct 框架,通过四阶段构建,在测试中表现优异,未来规划拓展工具生态、突破任务边界等。

开源星探
产品应用8

Claude 4发布!AI编程新基准、连续编码7小时,混合模型、上下文能力大突破

今天凌晨Anthropic开发者大会发布Claude 4,含Claude Opus 4和Claude Sonnet 4。前者是顶尖编码模型,后者是Sonnet 3.7重大升级。还发布系列产品,定价不变,已上线Amazon Bedrock。

Founder Park
开源动态8

「上下文学习」之后,腾讯混元第二篇公开研究:精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token

腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc,可将全局梯度突刺定位到具体异常 token,降低 RLVR 训练观测与分析门槛,助力解决训练不稳定问题,让模型调优更科学。

机器之心
开源动态8

GLM-5真够顶的:超24小时自己跑代码,700次工具调用、800次切上下文!

GLM - 5正式发布,把开源AI带入长任务时代。它超24小时自己跑代码,完成GBA模拟器,能力稳定。评测结果佳,在主流测试中编程能力与Claude Opus 4.5对齐,引发网友欢呼。实测还展现多种应用能力。

量子位
开源动态8

NeurIPS 2025 | Code Graph Model:重塑代码大模型架构,利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈

在 NeurIPS 2025 上,蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」,它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制,打破业界刻板印象,在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。

AINLPer
算法论文8

突破视觉-语言-动作模型的瓶颈:QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知

视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)在机器人操控领域潜力大,但应对长时序或精细操作任务时性能下降,根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型,提升了机器人空间推理与操控精度。

机器之心
算法论文8

突破长视频生成瓶颈:南大、TeleAI推出全新AI生成范式MMPL,让创意一镜到底

当前AI长视频生成面临质量骤降、细节崩坏、生成低效等问题。南京大学联合TeleAI推出MMPL新范式,首创“宏观规划、微观执行”双层生成架构,实现分钟级高质量长视频稳定生成,效率显著提升。

机器之心
开源动态8

突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。

量子位
产品应用8

当具身智能遇到“大脑”瓶颈,一家国家队公司决定拆掉围墙共筑基石|甲子光年

2月28日“启智涌现”开发者大会举行,启智机器人试图解决行业软硬件耦合深等矛盾。它打造通用技术底座,用大衍数据平台等构建技能进化引擎,还以新商业模式构建生态飞轮,推动机器人融入各行业。

甲子光年
算法论文8

ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了!最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈

大语言模型推理计算成本失控,存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源,提出BAM模型及Plan - and - Budget框架,实验显示其能提升准确率与效率,转向‘推理价值’范式。

机器之心