「上下文供给能力」共找到 3710 篇相关文章
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。
Moxt 实测:把你的组织,折叠进一堆文件夹
作者实测 Moxt 后发现,它能解决 AI 产品上下文散且脏的问题,提供工作空间,让 AI 在原生格式工作;用户可创建专属 AI,还能精简 Context。此外,它支持技能组合、定时任务等,输出拓展到视觉形态。
工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。
昆仑万维多模态视频生成开源,影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3,通过统一多模态上下文学习框架,实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能,在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平,为开源社区提供强大研究基座。
Claude Skills彻底火了,真的比 MCP 简单太多了。
Claude Skills在中文社区火了,它解决重复写提示词、token贵及定制难的痛点,可分层加载给上下文窗口减负。它能与MCP组合,官方开源20多个Skill源码,还代表了Agent能力模块化趋势。
The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”
研究人员提出选择性管理智能体记忆之法,小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前,让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强,不过未测其输出质量。
阶跃新模型快到“没推理”!印奇上任,果然气势一新
印奇上任后,阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash,总参数196B,支持256K上下文窗口。它推理快,适配多家芯片厂商,在多场景表现出色,还具备端云协同能力,架构也有多项优化。
杨植麟当主持人的大模型圆桌:张鹏罗福莉夏立雪都放开说了
中关村论坛上,杨植麟、罗福莉、张鹏、夏立雪、黄超齐聚,共论agent的下一代演进。各位大咖观点硬核,如罗福莉认为中国大模型团队优势在‘算力受限下的最优解能力’,张鹏解释智谱新模型涨价原因等。
超越英伟达Describe Anything!中科院 & 字节联合提出「GAR」,为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」,为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力,通过引入新组件,兼顾细粒度与全局上下文,在多测试集表现优异,且代码等已开源。
Karpathy的软件3.0:Agent的原生世界
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在Sequoia Ascent大会上表示,AI Agent正改变软件与工作模式。编程基本单位从写代码变为给Agent下达指令,软件3.0以上下文窗口为程序,LLM为解释器。他还提出理解AI能力分布的框架,给出创业建议。