「上下文记忆」共找到 1127 篇相关文章
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。
三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状，提出其技术演进需找三类Reward，还介绍相关概念、DeRisk架构，给出实践案例并将开源技术产品。
看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式
研究聚焦RAG系统，提出全新黑盒攻击方法IKEA。它不依赖异常指令，通过自然查询提取私有信息。经多数据集测试，其效率和成功率高，还证实提取知识实用，揭示RAG系统潜在脆弱性。
神秘霸榜模型现真身：小米MiMo-V2 Pro，国内首个万亿参数+1M上下文，为Agent而生！
小米全新一代面向 Agent 的大模型家族官宣，包括 MiMo-V2-Pro Preview、MiMo-V2-Omni 和 MiMo-V2-TTS。MiMo-V2-Pro 性能优异，在多场景实测表现出色，技术有创新，API 开放且定价低，已融入小米多业务与生态。
一个能思考、会记忆的AI导演诞生了！新加坡管理大学，香港中文大学等实现故事化视频生成
新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA，可统一视频理解、分割等能力，按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件，实验显示其在多任务中表现出色，代表视频智能生成重要进步。
通用模型无法完全理解用户，AI产品的下一站是上下文的战场｜对话AI知识助手remio
量子位智库对话remio创始人汪源，探讨其开发初衷、核心价值等。remio主打无感自动化，成用户第二大脑，有信息捕获、管理等功能，数据本地存保隐私。还聊了目标用户、指标、功能及应对竞争等。
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。
智谱首秀工程实战经验！Coding Agent日均数亿次调用，GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎，随着用户和调用量上涨，Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客，披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。
OpenAI内部代码泄露！最强模型「皇帝」登基，0思考延时吓人
OpenAI代码泄露，神秘的「企鹅家族」模型在测试，代号Emperor的推理预算最高。同时，ChatGPT将推「记忆搜索」功能。此前谷歌Gemini 3抢份额，OpenAI或提速发布GPT - 5.2抗压。