「上下文token」共找到 1265 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。
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。
机器人整机是“有限游戏”？对话星海图创始人：具身智能商业化的三个阶段，终点是卖Token
星海图CEO高继扬等提出具身智能三重跃迁，发布新模型并开源，首秀自研机器人。公司从整机起步，联合建数据公司，规划数据量。其商业模式分三阶段，认为中国具身基础模型能力有望超美。
华为升级行业Agent算法架构！MindScale自己写prompt和工作流，KV Cache减少5.7倍token
华为诺亚方舟实验室更新面向行业应用的算法包MindScale，融合算法创新与业务实践经验。它梳理了Agent时代技术挑战，给出技术论文与昇腾代码，应对工作流维护等难题，还提升训推效率、适配国产硬件。
32k微调处理百万Token：21倍的推理加速，10倍的峰值显存节省，实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构，有双轨并行记忆系统，能恒定内存、线性时间处理文本，在基准测试超主流方法，实现21倍推理加速和10倍显存节省。
18个月，中国Token消化狂飙300倍！别乱烧钱了，清华系AI Infra帮你腰斩API成本
中国大模型API服务碎片化、“黑盒”问题严重，成本高。清程极智1月29日发布AI Ping，类似“中国版OpenRouter + Artificial Analysis”，可评测、路由大模型，帮开发者降低成本、提升效率，还能重塑服务市场秩序。
API7.ai创始人温铭：烧了几百亿Token，我用AI重写了生产级网关，总结出6条经验
API7.ai创始人温铭分享用AI重写生产级网关经验。他认为AI编码能力超资深工程师，瓶颈在人。还介绍在公司‘禁手写代码’的情况，以及AI代码审查、使用阶段等内容，最后说明重写AI网关AISIX的原因。