「长上下文问题」共找到 4079 篇相关文章
Jeff Dean最新访谈：基础模型越来越强，小团队如何与谷歌等巨头竞争？
Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
肝脏也能“按需定制”？科学家研发新型植入物，让肝组织在体内自己长
哈佛大学怀斯研究所团队研发“BOOST”策略，结合组织工程与合成生物学，创造可在体内远程接收成长指令的工程化肝脏构建体，在动物实验中实现植入后按需扩增，为解决肝脏移植供体短缺带来新希望。
GitHub 上 6.4 万标星的 Hermes Agent，比 OpenClaw 响应快太多！还会成长进化！
AI Agent领域热闹，OpenClaw有响应慢等问题。Nous Research今年2月开源的Hermes Agent爆火，获64.8K Star。它是自学习型AI智能体，有六大核心特性，支持换模型，更新快，还支持一键安装。
全新线性注意力范式！哈工深张正团队提出模长感知线性注意力！显存直降92.3%！
哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
网络顶会获奖！华为提出端网协同RDMA传输架构，解决大规模AI集群网络可扩展性问题
全球网络通信顶会 ACM SIGCOMM 2025 落幕，华为与港科大合作的 DCP 研究成果获奖。该论文提出数控分离传输架构 DCP，解决大规模 AI 集群网络可扩展性难题，实验显示其性能优于现有 RDMA 方案。
DeepSeek V4 借实习生获奖论文“起飞”？梁文峰剑指上下文：处理速度提 10 倍、要“完美”准确率
ACL公布2025年获奖论文，中国作者比例超51%。DeepSeek梁文锋通讯、实习生袁境阳一作的论文获Best Paper奖。其提出NSA机制，实验显示性能优、准确率高、速度提升显著，成果或用于DeepSeek V4。