稳定性 - 上下文条件」共找到 913 篇相关文章

新闻资讯7

印度裔 AI 负责人删掉 Karpathy 90%遗留代码,马斯克 Robotaxi 终上线!用户体验:不要小费,还可能倒给你钱

当地时间6月22日,特斯拉在奥斯汀启动Robotaxi试点服务。其AI团队核心成员是印度裔阿肖克和德国工程师米兰。技术上精简代码、扩展模型上下文长度,用户体验顺畅,但与马斯克此前设想设计有差异,国内也有多家企业开展此业务。

InfoQ
开源动态8

Kimi K2技术报告正式发布:“保姆级”深度解析,一文读懂万亿参数智能体的所有秘密

Kimi K2技术报告发布,Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进,有预训练、架构设计等多方面创新,为智能体领域提供可行路径。

AI寒武纪
新闻资讯7

AI也能换岗了!Anthropic教智能体交接班,不怕长任务断片

Anthropic设计出长时智能体运行框架,让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构,结合环境管理方法,提升全栈Web应用开发稳定性,但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。

新智元
产品应用8

Granola 为什么能赢:会议笔记,把产品做简单很重要

Granola是新推出一年多的AI笔记产品,迅速成硅谷创业者、投资人常用工具。其创始人认为,“AI笔记”头号竞争对手是苹果备忘录。产品好用关键在于极简“蜥蜴脑设计”与利用用户“上下文”,文中还分享设计思考与实用经验。

Founder Park
算法论文8

大模型再爆弱点!旧记忆忘不掉,新记忆分不出,准确率暴降 | ICML'25

弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM,测试大语言模型(LLM)上下文检索能力。结果显示,随干扰增加,模型准确率对数下降至零,提示工程效果有限,需调整模型架构或训练范式。

新智元
算法论文8

The Batch:841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公

美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款,虽已非法但人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿研究团队微调大语言模型识别圣克拉拉县契约中的歧视条款,模型可理解上下文,结果经律师确认,研究成果已开源。

DeeplearningAI
产品应用8

日志采集效能跃迁:iLogtail 到 LoongCollector 的全面升级

2025年,iLogtail正式升级为LoongCollector,实现日志采集和处理领域的新跨越。它架构升级,有多样Pipeline形态,性能提升,稳定性和隔离性增强,还具备网络探测、无缝迁移等优势,将带来可观测数据全栈采集新体验。

阿里云开发者
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智能体工程的隐形技术债:10分钟造出一个 Agent,公司却要为它养一个平台团队

如今构建智能体容易,但投入生产后会面临诸多问题。文章围绕智能体绘制出集成、上下文湖等七个基础设施模块,分析各模块隐性技术债务,并指出不同阶段债务表现,还提及应对措施及相关会议推荐。

AI前线
算法论文8

视频世界模型跑长序列不「崩」了!用光流约束+历史记忆+多步训练,让动态场景稳如磐石

现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题,核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架,通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练,有效缓解误差累积。

量子位
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为什么你的"AI 优先"战略可能大错特错?

文章指出与其说AI First,不如说软件工程First。AI时代人成了瓶颈,应把人从链条拿掉。但实施AI First需满足自动化测试、CI/CD流程等条件,且只适合部分场景。还介绍了相关技术栈、功能开发和修复路径及成果。

宝玉AI