「智能上下文管理」共找到 4263 篇相关文章
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量：AI 中间件的机遇与挑战
文章指出大模型发展呈能力跃迁、生态开放趋势，推动AI应用从聊天机器人向组织级智能体演进。AI中间件可解决应用工程化挑战，但面临上下文管理、记忆更新等难题，短期助力应用规模化，长期或成组织智能“神经中枢”。
MiniMax-M1：全球首个开源超长上下文大模型，超越DeepSeek-R1，推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型，刷新三项记录。它采用混合专家架构，闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练，成本低。在工业级任务测试表现佳，已开源且方便开发者接入。
具身智能需要从ImageNet做起吗？
文章探讨具身智能发展，分析其爆发原因，如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式，还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点，认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题，不同智能领域可能殊途同归。
它来了！Context Engineering 2.0
SJTU、SII和GAIR新作《Context Engineering 2.0:The Context of Context Engineering》探讨上下文工程，回溯其30年历史，给出形式化定义，提出采集 - 管理 - 使用三维设计范式，还介绍了应用场景。
Visual Studio 正式支持 MCP
2025年8月微软宣布模型上下文协议（MCP）在Visual Studio正式可用，为AI智能体与外部工具连接提供一致协议。开发人员可配置文件连接，管理员能管理使用。但存在限制和安全风险。
谷歌开源 Colab MCP Server，AI 智能体可云端运行代码
谷歌开源 Colab MCP Server，使 AI 智能体通过 MCP 与谷歌 Colab 交互，将本地智能体工作流与云端执行环境打通，解决本地部署局限，还反映 AI 智能体与外部工具交互标准化趋势。
自构建智能体：一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手，让其参照构建智能体，设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势，还对比监督者和工作流两种智能体实现模式，揭示速度与自主性权衡关系。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
智能流体力学青年学者论坛第30讲~33讲
智能流体力学青年学者论坛第30 - 33讲将于2026年3月6日举办，由中国空气动力学会智能流体力学专委会主办。报告涵盖迈向大语言模型时代的自动化智能CFD工作流等主题，多位学者将分享最新研究成果。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。