「上下文token」共找到 1207 篇相关文章
GLM-5真够顶的：超24小时自己跑代码，700次工具调用、800次切上下文！
GLM - 5正式发布，把开源AI带入长任务时代。它超24小时自己跑代码，完成GBA模拟器，能力稳定。评测结果佳，在主流测试中编程能力与Claude Opus 4.5对齐，引发网友欢呼。实测还展现多种应用能力。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
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。
AI七个月突破数学家“围剿”反超人类！14位数学家深挖原始推理token：不靠死记硬背靠直觉
大模型o3 - mini - high在7个月内，于FrontierMath基准测试中，答题得分从2%提升到22%，超人类团队平均水平。数学家分析其推理记录，发现它靠直觉而非死记硬背解题，但也存在缺乏创造力等局限。
1美元Token撬动4800美元收益！AI挑战百万美元级基准，最赚钱的Agent出现了
Humanlaya Data Lab等机构构建$OneMillion - Bench评测基准，用经济价值衡量模型。它含400道高难题目，覆盖多领域。目前最强模型能产出约50万美元价值，但离可交付专业任务还有距离。
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。
能效翻5倍！他们复刻人脑双记忆通路，造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
33.5k星星爆火！这个开源插件让AI不再写屎山，token自然就省下来了
Ponytail是开源插件，将资深工程师工程直觉整理成skill规则，供Claude Code等AI coding agent加载。它让AI开发更克制，减少代码量、成本，提升速度，核心是强制AI做复杂度判断。