「上下文供给能力」共找到 3762 篇相关文章
我用 GLM-5.2 读 148 万字资料:一天读懂一个知识
作者用 GLM-5.2 处理 148 万字 Transformer 资料,它生成可打开的 HTML 阅读页,将内容排成理解路线。GLM-5.2 在评测榜单中进入第一梯队,主打 1M 上下文,还分享了使用该模型处理资料的具体做法。
Claude 通过率不到 4%,SaaS-Bench 撕碎了 Computer-Use 的「全自动办公」幻想
UniPat AI用SaaS - Bench测试,让Agent在真实工作环境中执行任务。结果显示,Claude Opus 4.7端到端完全通过分数仅3.8%,多数模型表现差,还暴露Agent四种致命缺陷,揭示其与真实工作能力有巨大鸿沟。
让大模型学会「自己教自己」!京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR
京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究,连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏,NPO引入有效学习信号,CoPD整合多专家能力,各有创新与良好效果。
伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。
公里级场景也能稳住了,国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术,设计全局上下文模块和同步机制,提升长序列重建稳定性和精度,能处理超万帧几千米的场景。
3B激活参数!商汤绝影Sage登顶PinchBench,端侧第一
商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中,以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B,算力需求低,还具备多项实用场景能力,靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。
在AI彻底接管科研之前,我们和三位人类科研工作者聊了聊
在AI重塑科研各环节的当下,DeepTalk邀请三位研究者探讨相关问题,包括AI科学家能力边界、论文价值变迁等。如朱熹指出AI目前知识多为先验,刘昊琨认为其缺‘科研品味’,还交流了论文传播、评审等看法。
龙虾开始投简历了,月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工,写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化,展现犯错、复盘、改进的过程,体现AI从错误中学习的能力,也凸显人对AI调教的重要性。
模力工场 033 周 AI 应用榜:从评论区互动到游戏陪玩,AI 已悄悄加载完成
模力工场 033 周 AI 应用榜发布,展示了 AI 在各领域的应用。各大厂选择在原有产品里做能力延伸,开发者将分散的 AI 功能整合。榜单涵盖学习、生活、娱乐等多领域应用,AI 更便利、隐形地融入日常。
手撕Sora,脚踢Veo!13个行业实战案例,Seedance 2.0玩法大全
本文是藏师傅对 Seedance 2.0 的测评和教学,介绍其 API 春节后将上线火山引擎,支持全模态输入。通过 13 个行业实战案例展示该模型能力,如生成广告、宣传片、教学视频等,还提及 Agent 自动化应用。