「上下文感知先验」共找到 976 篇相关文章
天选Windows打工AI来了！实测完Claude Cowork国产版：超顶
硅谷Claude Cowork出圈后，国产昆仑万维Skywork桌面版登场。它支持模型自由切换、海量Skills集成，实测任务完成率高、速度快、有自纠错机制，依托上下文能力升级，是国产AI创新力量的展示。
Anthropic：大模型开始意识到自己在想什么！
Anthropic的Jack Lindsey论文《Emergent Introspective Awareness in Large Language Models》对大模型做神经科学受控实验。发现Claude Opus 4/4.1能感知内部念头，区分内外状态，通过检查内部状态一致性判断输出意图。
谢赛宁与Jaakkola团队重磅研究：无数据Flow Map蒸馏
麻省理工学院Tommi Jaakkola和纽约大学谢赛宁团队联合研究，提出无需数据、仅从先验分布采样实现flow map蒸馏的新方法。该方法可规避“教师 - 数据不匹配”风险，在ImageNet实验中表现出色。
登上热搜！Prompt不再是AI重点，新热点是Context Engineering
最近「上下文工程」很火，Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同，是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论，还给出了参考的博客和视频。
别再构建多智能体了
Multi Agent应用有望成大模型应用范式，但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途，存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。
北大校友Lilian Weng出镜，爆出120亿估值首个交互模型！
北大校友Lilian Weng出镜介绍Thinking Machines的交互模型，此模型200毫秒神同步，能感知协作。该公司此前获20亿美元种子轮融资，估值达120亿美元。模型打破传统交互局限，或改变人机互动方式。
开源「洁癖.skill」，让你的Agent越用越聪明。
作者开源了名为洁癖.Skill的工具，它能在Agent完成功能或解决BUG后，自动审查项目文档体系和记忆文件并迭代，适用于Claude Code、Codex等四个平台，解决上下文混乱问题，让Agent越用越聪明。
扎克伯格的豪赌初见成效？Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架，解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码，让首个token生成时间加速达30.8倍，扩展上下文，且精度不降反升，不过价值待实际检验。
支持持久化知识图谱！多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架，能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作，可让多 Agent 高效协作，避免上下文丢失和任务冲突。
OpenClaw机器人引爆天网！首次拥有世界记忆，天网在GitHub「开源」了
全球开源机器人圈被引爆，装载OpenClaw的宇树人形机器人开始理解时空，拥有“世界记忆”能力。这是具身智能里程碑式突破，成果开源且硬件无关。网友看法不一，开发者回应质疑。