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Anthropic刚刚宣布Claude Sonnet 4支持100万token上下文窗口
Anthropic官方公告,Claude Sonnet 4上下文窗口扩大到100万tokens,是之前5倍。能一次读懂大代码库或多篇论文,可用于代码分析、文档处理等。超20万tokens价格翻倍,现仅对Tier 4用户测试。
笑死,网友支招,破Agent长对话"变蠢"
文章指出用AI编程时,上下文一长模型就易“变蠢”,如违反约束、反复改文件等。分析原因是难从海量历史找重点,给出应对策略,还介绍Claude Code、Cursor、Codex等工具操作方法。
开源SOTA!商汤原生多模态一个大脑完成看图、推理、作画
商汤开源日日新SenseNova U1,用NEO - unify架构让像素和文字自由协作,多项指标达开源SOTA,适配10家国产芯片。它能完成看图、推理、作画等多任务,虽有局限,但后续优化值得期待。
大涨240%,Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式
在ChatGPT引领的AI革命中,大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案,构建M4DocBench评测,性能远超现有方案,还适用于多产业场景。
构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
ScreenCoder:视觉-代码对齐新范式,为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错,现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架,通过三阶段分工协作实现代码生成,还构建数据引擎推动VLMs进化,实验表现出色,为多模态程序合成开辟道路。
让龙虾看懂屏幕!谷歌多模态新成果,文本图像视频音频进同一空间
谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2,将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间,支持多模态混合输入,为AI Agent“看懂”世界提供关键基础,已展开公测。
全面评估多模态模型视频OCR能力,Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型(MLLM)视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集,评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro,准确率仅73.7%,暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
刚刚,智谱开源了他们的最强多模态模型,GLM-4.5v。
智谱接连开源GLM - 4.5和GLM - 4.5V,后者为多模态模型,总参数106B,在42个评测基准中41个达到SOTA。经测试,它视觉推理强、速度快,还有视频理解等功能,API定价良心,体现持续开放精神。
RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。