「长上下文问题」共找到 4079 篇相关文章
一个「流浪」数学家的遗产，正在被AI公司疯抢
2026年，OpenAI等公司用AI解决多个匈牙利数学家Paul Erdős提出的问题，震动数学界。这些问题分布广、难度跨度大，适合模型测试。不过，AI证明的验证和人类数学家地位受关注。
AI真的能读懂人心吗？阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题，如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案，涵盖全局上下文理解等方面，还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
AI视频进入蒸汽机时代
百度蒸汽机 2.0 迎来重磅升级，推出行业首个通用 AI 长视频生成功能，突破时长限制，引入交互式需求表达功能。它解决了传统视频生成痛点，在多个维度优化创新，还带来商业应用新可能。
Coding Agent 在百度的落地实践：从反馈闭环到工程范式重构
本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲，介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念，还提及企业级Agent落地的工程问题。
陶哲轩，用AI爆改科研范式
菲尔兹奖得主陶哲轩让ChatGPT把数学论文翻译成Lean代码，与AI合作完成埃尔德什第613号问题反例的形式化证明。人机配合虽有波折，但AI节省了时间。此外，两位数学家也用AI验证第707号问题反例，数学证明正进入‘AI辅助时代’。
爆删80%系统提示词！Anthropic核心成员揭秘Claude 5最新玩法：上下文工程全面大换血
Anthropic针对Claude Opus 5、Claude Fable 5等新模型，删超80%Claude Code系统提示词，编码测试成绩无明显下降。CC技术团队成员发文指上下文工程规则重写，还总结新旧规则对比，并给出内容撰写建议，还上线新命令。
三点十四分的狗
文章指出AI记忆面临诸多困境，如记不住、记太多，还有记忆审计和沉淀判断力等问题。作者认为遗忘是记忆系统的重要功能，AI应学会主动遗忘，谁先解决此问题，谁就能做出真正懂人的AI。
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
理解规范驱动开发：Kiro、spec-kit和Tessl
作者尝试理解规范驱动开发（SDD），查看了 Kiro、spec - kit 和 Tessl 三个自称 SDD 的工具。介绍了 SDD 定义、规范含义，分析评估工具的挑战，还指出工具存在不适合多数编程问题、审查体验差等问题。