「长上下文问题」共找到 4126 篇相关文章
姚顺雨Agent能力交卷！腾讯混元Hy3把元宝练成了打工人
腾讯混元Hy3正式版发布，总参数295B、激活参数21B，最大支持256K上下文。它是快慢思考融合的MoE模型，重点提升Coding和Agent能力。其加持下，元宝大升级，能完成办公、生活等多场景任务。
外行瞎写的Vibe Coding，都能并入Agent 工程了：最吓人的是，我们“摆烂”有正当理由了
本文编译了软件专家 Simon Willison 在播客的访谈内容。他指出 Vibe Coding 与 Agent 工程正走向融合，AI 写代码渐趋可靠，人类审查成开发瓶颈，还探讨了 AI 对编程的影响、算力成本博弈等问题。
不换 Kimi 底座，1/10 成本追平 Opus 4.7？Cursor 用 Composer 2.5 反击 Claude Code
Cursor 发布 Composer 2.5 应对竞争，虽沿用 Kimi K2.5 底座，但通过后训练提升性能。它跑分接近 Opus 4.7，价格更低，在长任务处理上表现更好，还公布多项技术进展，正推进大模型训练。
1/10成本、Opus 4.7级表现，Cursor甩出了性价比之王Composer 2.5
Cursor推出新模型Composer 2.5，成本仅为Claude Opus 4.7的1/10，性能几乎追平。它更智能，擅长处理长时任务，遵循复杂指令更可靠。未来一周使用额度翻倍，还宣布与SpaceXAI合作训练新模型。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
开源打破“AI黑箱”！集结全球大咖，GOSIM Paris 2026带你看懂Agent时代大变局
GOSIM Paris 2026在巴黎举办，是面向开发者的开源AI技术大会。大会由GOSIM主办，CSDN等联合打造，聚焦AI能力落地应用。首日Keynote多位大咖探讨AI相关问题，还有三大论坛、工作坊、Hackathon等活动。
NVIDIA 入局量子基础设施：Ising 模型主打自动校准与实时纠错
NVIDIA宣布推出开源NVIDIA Ising模型，解决量子处理器校准和纠错问题。它含校准和解码两组件，速度和准确性优，可本地部署。与传统方法不同，它是与硬件无关的开源模型层，社区反馈有期待也有疑问。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
Claude 最歧视的，是印度阿三
AI研究员Aran Komatsuzaki实验发现，Claude的tokenizer对非英语用户不友好，印地语用户消耗token是英语的3.24倍，带来高成本、高延迟等问题。不同模型对不同语言token处理有差异，市场份额影响token效率。
沈亦晨的九年：从MIT一间实验室到港交所大堂
2026年4月28日，曦智科技在港交所敲钟，股价表现亮眼。创始人沈亦晨从MIT实验室起步，带领公司历经九年发展，在光计算和光互连领域取得诸多成果，虽亏损但受市场热捧，光计算产业也吸引大厂入局。