长上下文处理」共找到 1027 篇相关文章

开源动态8

是「福尔摩斯」,也是「列文虎克」,智谱把OpenAI藏着掖着的视觉推理能力开源了

智谱开源视觉推理模型 GLM-4.5V,还同步开源桌面助手应用。此模型视觉推理能力强,在图像识别、视频理解、前端复刻、图表处理等多方面表现出色,技术创新使其达开源 SOTA 水平,推动行业注重实用价值。

机器之心
新闻资讯7

CEO让AI定裁员名单:被它反驳时,我选择怀疑自己!

Confluent报告显示,62%英国高管用AI辅助决策,27%用其处理人事。88%称决策更快、83%表示压力更小,但65%认为决策不协作,70%与AI意见相左时会怀疑自己,数据质量也影响决策。

新智元
开源动态8

55.9K star!微软硬核开源文档转换神器,LLM最佳拍档!

介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown,它支持20+格式智能转换为结构化Markdown,专为LLM文本分析场景优化,解决开发者处理多格式文档痛点,还阐述其功能、技术架构等内容。

小华同学ai
新闻资讯7

GPT-5.2发布,真正的牛马打工人专属AI来了。

OpenAI十周年凌晨2点发布GPT - 5.2。它在部分跑分上提升不大,但在ARC - AGI - 2和GDPval评测集表现亮眼,上下文处理能力也大幅加强。将开放给会员使用,价格比5.1贵。

数字生命卡兹克
开源动态8

Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍

月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。

量子位
算法论文8

ICCV 2025|训练太复杂?对图片语义、布局要求太高?图像morphing终于一步到位

图像处理中‘图像morphing’常见又有创意,但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法,无需训练实现图像变形,通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题,实验效果佳。

机器之心
算法论文8

因果发现大模型迎来「理论破局」: DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116

浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM,解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别,架构上避免环路,处理数据能力强,还将推进特定领域预训练。

AI科技评论
产品应用8

大模型虽好,但恕我直言:在OCR面前,开源小模型更香

作者所在公司项目需处理大量纸质文档,起初考虑云端大模型API调用和开源大模型本地化部署,却因成本高、硬件要求高受阻。后经推荐调研PaddleOCR,其功能全、成本低、易用性强,最终被选为项目核心方案。

PaperAgent
新闻资讯7

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。

AGI Hunt
算法论文8

为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器,反而让它变笨了?

伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现,当前机器人学习主流的多传感器融合算法(特征拼接)在处理任务时存在局限,给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题,经测试效果显著。

机器之心